汽輪發(fā)電機組振動信號分析方法研究與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計開發(fā).pdf

1、隨著中國電力工業(yè)科技進步和電力體制改革的深化,發(fā)電企業(yè)對汽輪發(fā)電機組在線狀態(tài)監(jiān)測與故障自動診斷技術(shù)提出更高要求.該課題就振動數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)庫技術(shù)在機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用進行詳細研究,并取得一定成果.論文首先分析了諧波小波的定義和算法,以及小波分解結(jié)果的時頻圖和等高線圖表示方法的優(yōu)點和不足.在此基礎(chǔ)上,提出諧波小波時頻剖面圖方法.在噪聲背景下,諧波小波時頻剖面圖比小波時頻圖和等高線圖能更好地提取信號特征.運用諧波小波時頻剖面圖

2、方法分析模擬信號和實際機組數(shù)據(jù),取得滿意效果,說明此方法是有效的.如何將描述混沌運動特征的相關(guān)維數(shù)用于機組故障信號特征的提取是該課題研究的另一主要內(nèi)容.該文使用G-P算法計算實際機組動靜碰摩故障信號彈相關(guān)維數(shù),并把計算結(jié)果與已有結(jié)論進行比較.結(jié)果表明,不同類型的故障具有不同的相關(guān)維數(shù),說明不同故障的動力學形成機制不同.目前,相關(guān)維數(shù)分析方法可作為傳統(tǒng)診斷方法的補充.隨著理論研究的深入和典型故障數(shù)據(jù)的積累,相關(guān)維數(shù)必定會在非線性故障診斷中