水電機(jī)組故障診斷中信號(hào)降噪和特征提取及分類方法研究.pdf

1、隨著水電機(jī)組向巨型化、大容量發(fā)展,狀態(tài)監(jiān)測(cè)在保障水電機(jī)組安全運(yùn)行、甚至電網(wǎng)穩(wěn)定的作用越來(lái)越突出。狀態(tài)監(jiān)測(cè)可以反映機(jī)組運(yùn)行過(guò)程中故障信息,例如機(jī)組出現(xiàn)轉(zhuǎn)子不平衡故障時(shí),開機(jī)過(guò)程中振動(dòng)信號(hào)的轉(zhuǎn)頻逐漸升高并且振動(dòng)幅值也隨之增大,存在明顯的非平穩(wěn)特性,但是以往狀態(tài)分析方法都將信號(hào)作為平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行分析,如常用的傅里葉變換。對(duì)此,本文對(duì)目前狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析中信號(hào)降噪、特征提取和特征分類中存在的問(wèn)題進(jìn)行研究。
　　目前小波降噪方法在信號(hào)降噪處理中應(yīng)

2、用較多,但是普通的軟、硬閾值函數(shù)的小波降噪方法在降噪過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)系數(shù)的恒定偏差和信號(hào)的附加振蕩問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題,本文提出了一種改進(jìn)閾值函數(shù)的小波降噪方法,使閾值函數(shù)變換后的系數(shù)在閾值點(diǎn)處連續(xù)且大于閾值處不會(huì)出現(xiàn)系數(shù)恒定偏差,既克服了硬閾值降噪產(chǎn)生的附加振蕩,也抑制了軟閾值降噪存在的過(guò)扼殺現(xiàn)象。通過(guò)不同降噪方法對(duì)模擬和實(shí)測(cè)信號(hào)的降噪效果對(duì)比,表明改進(jìn)閾值的降噪方法在抑制附加振蕩和保留信號(hào)特征方面都優(yōu)于原有方法。
　　由于機(jī)組在開停機(jī)

3、等過(guò)渡過(guò)程中振動(dòng)信號(hào)體現(xiàn)明顯的非平穩(wěn)特性,而根據(jù)維格納-維利分布(WVD)具有良好聚集性的特點(diǎn),本文通過(guò)該方法對(duì)機(jī)組振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,但分析發(fā)現(xiàn)其對(duì)多分量信號(hào)分析時(shí)存在交叉項(xiàng)干擾問(wèn)題,即產(chǎn)生虛假頻率。針對(duì)此問(wèn)題本文提出了一種維格納-維利分布和集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)相結(jié)合的時(shí)頻分析方法。首先通過(guò)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將信號(hào)分解為頻率成分較為單一的若干模態(tài)分量,再對(duì)每個(gè)模態(tài)分量進(jìn)行維格納-維利分布的時(shí)頻分析,將每個(gè)分析結(jié)果進(jìn)行疊加形成整

4、個(gè)信號(hào)的時(shí)頻分析。這樣既抑制了維格納-維利分布的交叉項(xiàng)干擾,又發(fā)揮了維格納-維利分布的高變分辨率的優(yōu)勢(shì),最終將其應(yīng)用到機(jī)組開機(jī)過(guò)程的振動(dòng)信號(hào)分析中。對(duì)比小波分析和短時(shí)傅里葉分析結(jié)果,表明該方法在機(jī)組開機(jī)過(guò)程能夠更加清晰的體現(xiàn)振動(dòng)頻率特征。
　　由于水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是不斷采集的,形成的特征向量越來(lái)越多,將成為大規(guī)模海量數(shù)據(jù)集。針對(duì)此問(wèn)題,本文將流挖掘的分類方法引入水電機(jī)組故障診斷中。通過(guò)在設(shè)置窗口內(nèi)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘和規(guī)則存儲(chǔ),

5、即使新的數(shù)據(jù)不斷地產(chǎn)生,分類器只在固定窗口內(nèi)計(jì)算,并根據(jù)置信度對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行更新存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)分類,達(dá)到了對(duì)水電機(jī)組故障特征進(jìn)行快速診斷的目的,滿足在線故障分類的要求。
　　根據(jù)本文提出的信號(hào)分析處理方法,通過(guò)LabVIEW圖形編程軟件將其實(shí)現(xiàn)并應(yīng)用到水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析中。通過(guò)實(shí)測(cè)的一段故障信號(hào)分別用傳統(tǒng)故障診斷方法和本文中提出的故障診斷方法進(jìn)行分析,本文方法準(zhǔn)確判斷主要存在故障為軸系不對(duì)中故障,與機(jī)組特征相符,從而進(jìn)一步驗(yàn)證了所提出