基于Hilber-Huang變換和相似挖掘的水電機組振動故障診斷研究.pdf

1、水電機組振動是水電機組最為常見的一類故障，對其進行故障診斷就是要從信號中獲得故障信息。然而，傳統(tǒng)的時頻分析方法在處理復雜振動故障信號時存在一定的局限，己無法滿足在線監(jiān)測和故障診斷技術(shù)進一步發(fā)展的要求。因此，以現(xiàn)代信號處理方法為基礎的水電機組振動故障診斷技術(shù)在保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行，防范事故發(fā)生具有重要的意義。
　　 本文借鑒并發(fā)展Hilbert-Huang變換技術(shù)的研究成果，以Hilbert-Huang變換的精度控制和虛假分量篩選

2、問題為研究對象，結(jié)合水電機組振動信號非線性非平穩(wěn)等特點，利用數(shù)字降采樣技術(shù)對振動故障信號進行前處理，克服差分運算和插值過程對采樣頻率要求的矛盾。針對虛假分量問題，首次提出能量波動法，構(gòu)建波動閾值來跟蹤、識別、重構(gòu)虛假分量，解決了Hilbert-Huang變換理論存在的不足，完善了水電機組振動信號分析處理和故障特征的提取。
　　 基于水電機組振動信號處理的結(jié)果，并考慮水電機組振動信號序列圖形相似性分類比較的特點，開展了水電機組振動

3、故障診斷模型的研究，采用頻率模糊貼近度和相似性挖掘技術(shù)，從知識獲取和學習的對象入手，通過比較圖形相似性達到診斷目的。
　　 在上述工作的基礎上，進一步針對水電機組振動故障信號的特點，將Hilbert-Huang變換與相似挖掘算法相融合，首次提出多尺度經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Model Decomposltlon，EMD)相似挖掘算法，建立基于多尺度EMD相似挖掘的水電機組振動故障診斷體系。在新疆塔尕克電廠2號機組取得的