基于全矢譜的瞬態(tài)信號表征與故障識別研究.pdf

1、現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)大型回轉(zhuǎn)機械,如壓縮機、汽輪機、發(fā)電機等是化工、石油、電力等國民經(jīng)濟支柱行業(yè)的關鍵性設備,一旦出現(xiàn)故障,將給企業(yè)和國家?guī)砭薮蟮慕?jīng)濟損失,而且還會威脅現(xiàn)場作業(yè)人員的生命安全。為掌握設備運行狀態(tài),減少甚至避免設備事故的發(fā)生,對以上主要關鍵機組實行在線監(jiān)測和診斷,具有顯著的經(jīng)濟效益和社會效益。其中機組起停車監(jiān)測分析系統(tǒng)的優(yōu)劣是衡量一套回轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)性能的重要指標,在監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)中具有非常重要的作用。然而,目

2、前傳統(tǒng)的機組起停車分析和診斷大都以轉(zhuǎn)子的單截面單源信息為基礎,忽略了各傳感器信息間的聯(lián)系,所獲信息并不完整、準確,對故障的精確診斷造成不利的影響。
　　為改變這種現(xiàn)狀,將全信息技術(shù)引入瞬態(tài)信號處理,對基于全矢譜理論的瞬態(tài)信號表征和故障識別進行了研究和探索。對機組起停車過程和傳統(tǒng)起停車特征提取方法和有關全信息瞬態(tài)分析技術(shù)進行了簡要介紹,認真學習轉(zhuǎn)子典型故障機理及振動特征,結(jié)合實例分析了傳統(tǒng)瞬態(tài)分析、全譜瞬態(tài)分析與全息起停技術(shù)各自技術(shù)

3、特點,為全矢瞬態(tài)分析方法的提出和故障識別奠定堅實的基礎。對轉(zhuǎn)子單截面雙通道信息融合理論基礎進行了研究,結(jié)合全矢譜理論快速算法,推導全矢瞬態(tài)分析所需各種參數(shù)。
　　提出了兩種全矢瞬態(tài)分析新方法,即全矢伯德圖(FullVector Bode,FVB)、三維全矢瀑布圖(Full Vector Cascade,FVC),并用具體機組起停車實例和實驗對其可行性進行了驗證。分析結(jié)果證明,全矢伯德圖(FVB)、三維全矢瀑布圖(FVC)是可行的,