汽輪發(fā)電機(jī)組信號(hào)分析與特征提取方法的研究.pdf

1、隨著人類(lèi)對(duì)各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域理論研究的深入探索，很大程度上促進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)水平的迅速提高以及科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，汽輪發(fā)電機(jī)組作為電力工業(yè)中主要設(shè)備也不斷向著高自動(dòng)化、大型化、高效率、智能化方向發(fā)展，這導(dǎo)致對(duì)其安全性造成影響的因素也隨之增多，如何保證機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行，提高狀態(tài)監(jiān)測(cè)水平和故障診斷效率是至關(guān)重要的。
　　信號(hào)分析與特征提取被認(rèn)為是機(jī)組設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷過(guò)程中的關(guān)鍵步驟，起著對(duì)采集到的機(jī)組敏感參數(shù)進(jìn)行加工、變換，從而提

2、取出故障征兆的作用。電站設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量信號(hào)，包括壓力、溫度以及振動(dòng)信號(hào)等，它們與設(shè)備的健康狀況有著密切的關(guān)系，所以對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理以及特征提取是揭示機(jī)組設(shè)備狀態(tài)信息的前提條件。圍繞這一目標(biāo)，本論文以汽輪發(fā)電機(jī)組的監(jiān)測(cè)信號(hào)為對(duì)象，對(duì)信號(hào)進(jìn)行基于小波變換和希爾伯特-黃變換分析方法的研究和仿真試驗(yàn)，主要研究工作如下:
　　在汽輪發(fā)電機(jī)組故障信息研究方面，首先通過(guò)對(duì)故障模式進(jìn)行機(jī)理分析了解故障發(fā)生的本質(zhì)原因及其造成的影響，然

3、后結(jié)合以往專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)案例數(shù)據(jù)提取出具有實(shí)用性的故障征兆集合以便建立合理的FMEA分析表，同時(shí)采用故障樹(shù)分析方法對(duì)每種故障模式從頂事件自上而下梳理出故障發(fā)生的深層原因，最后綜合數(shù)據(jù)征兆、曲線征兆、圖形征兆以及語(yǔ)義描述性征兆建立故障預(yù)警模型。
　　在信號(hào)分析與處理方面，采用小波變換對(duì)機(jī)組信號(hào)進(jìn)行消噪處理及仿真試驗(yàn)并取得了較好的消噪效果，對(duì)有效揭示機(jī)組故障信息具有重要作用。利用小波變換和希爾伯特黃變換的時(shí)頻分析特性，對(duì)小波變換的時(shí)域