渦輪葉片溫度信號特征提取方法研究.pdf

1、燃氣輪機作為目前大型設備動力裝置之一,在航空航天、工業(yè)領域得到廣泛的應用。由于燃氣輪機的結構復雜,工作環(huán)境惡劣,其部件易發(fā)生各種故障,如氣路部件的故障、旋轉部件的磨損及斷裂等都會對發(fā)動機的可靠、安全的工作帶來隱患。因此,對發(fā)動機的工作狀態(tài)監(jiān)測與故障分析具有重要的意義。而渦輪葉片作為發(fā)動機的關鍵部件之一,其運行環(huán)境最為惡劣,長時間的高溫高壓環(huán)境對葉片的壽命有極大影響,且其正常工作與否直接影響整個發(fā)動機的穩(wěn)定工作,因此,葉片的工作狀態(tài)的監(jiān)測

2、與診斷是燃氣輪機的故障診斷中主要研究方向之一。
　　在故障診斷的整個過程中,對信號的處理與特征提取是分析故障的關鍵步驟和前提。而溫度作為渦輪葉片工作狀況的一種體現(xiàn)方式,可以通過對葉片溫度的信號的分析來達到對其進行監(jiān)測與故障診斷。
　　本文主要對采集到的燃氣輪機葉片溫度進行處理與特征提取。通過對葉片材料、結構的研究,并結合采集到的葉片溫度情況,實現(xiàn)對渦輪葉片的溫度數(shù)據(jù)的準確分割,得到每個葉片數(shù)據(jù)。通過對短時傅里葉變換、小波變換

3、及小波包變換、信息熵及譜熵的理論研究、分析,分別運用短時傅里葉變換、小波包特征熵的方法對葉片的溫度進行頻域特征分析。實驗結果表明,短時傅里葉變換能夠分析一定情況的葉片故障,但是,具有局限性;通過小波包特征熵建立了葉片的特征向量,能夠反映出葉片的工作狀況,但是,在工況不同時,葉片的特征向量會發(fā)生改變,特征向量對工況變化的情況具有局限性。根據(jù)小波分析時葉片信號的一些特點,提出了基于波形的特征提取,建立基于波形的特征向量,實驗表明,此特征向量