基于小波變換的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動靜部件碰摩故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、汽輪發(fā)電機組轉(zhuǎn)動與靜止部件的碰摩是常見故障。隨著機組向高性能、高效率發(fā)展，動靜間隙變小，碰摩的可能性隨之增加，碰摩會使轉(zhuǎn)子產(chǎn)生非常復(fù)雜的非線性振動，是轉(zhuǎn)子系統(tǒng)發(fā)生失穩(wěn)的原因之一。輕者使機組出現(xiàn)強烈振動，嚴重時可造成轉(zhuǎn)子永久彎曲，甚至整個軸系損壞。因此，對碰摩點的定位與振動信號中碰摩特征提取有助于對該類故障早期診斷，對電廠生產(chǎn)和主設(shè)備安全運行具有重要意義。由于現(xiàn)場噪聲較大，降噪后碰摩信號的檢測研究更具有實際意義。本文在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上

2、，利用小波分析工具和獨立分量分析算法對振動信號中碰摩特征的提取與分析及消噪等方面作了以下幾點工作： (1)對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)碰摩故障進行了實驗研究。分別提取無碰摩、輕微局部碰摩、嚴重局部碰摩時的振動信號，并詳細描述了時域、頻譜、軸心軌跡的特征。針對FFT方法在非穩(wěn)態(tài)、非線性振動信號分析中的局限性，本文提出利用奇異性檢測與小波模極大值的關(guān)系，運用小波變換多尺度分析方法對碰摩故障的奇異點進行準確檢測與定位。 (2)由于碰摩與隨機噪聲

3、信號頻帶混疊嚴重，傳統(tǒng)濾波方法對碰摩信號進行去噪效果欠佳，本文將兩種信號進行小波多尺度分析后發(fā)現(xiàn)隨著尺度的變化，兩者小波模極大值傳播特性不同，故提出可用小波模極大值方法對含噪信號進行降噪。實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法基本能檢測碰摩故障奇異點的位置。 (3)當(dāng)噪聲幅值較大時，其小波變換模極大值會湮沒碰摩信號小波變換模極大值，因此該方法無法對大噪聲的碰摩信號進行去噪處理和奇異點檢測。針對大背景噪聲，本文提出采用快速ICA算法對碰摩與噪聲信號進