汽輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)及故障診斷方法研究.pdf

1、本文以汽輪發(fā)電機(jī)組為對(duì)象,對(duì)機(jī)組轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)和故障診斷方法進(jìn)行研究。首先,分析了汽輪發(fā)電機(jī)組常見(jiàn)典型故障的機(jī)理及其特征;其次,針對(duì)振動(dòng)信號(hào)現(xiàn)場(chǎng)采集過(guò)程中易受噪聲干擾的特點(diǎn),提出了一種基于自適應(yīng)結(jié)構(gòu)元素的廣義形態(tài)濾波方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理;然后,針對(duì)反映汽輪發(fā)電機(jī)組工作狀態(tài)的特征參數(shù)時(shí)間序列所具有的規(guī)律性特點(diǎn),建立等維動(dòng)態(tài)組合模型對(duì)機(jī)組的振動(dòng)位移峰-峰值和基于不分層分析的諧波窗分解提取得到的特征量進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè);最后,針對(duì)軸心

2、軌跡形狀可以直觀反映轉(zhuǎn)子故障信息的特點(diǎn),提出了一種基于不分層分析的諧波窗分解提純軸心軌跡的故障診斷方法。第一章介紹了本文的選題背景及意義,綜合論述了國(guó)內(nèi)外汽輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)和故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀,指出目前存在的一些問(wèn)題,說(shuō)明了本文的主要研究?jī)?nèi)容。第二章對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組常見(jiàn)典型故障進(jìn)行了定性分析,研究了故障機(jī)理和特征,并簡(jiǎn)要介紹了目前火電廠旋轉(zhuǎn)設(shè)備采用的振動(dòng)標(biāo)準(zhǔn),旨在為后續(xù)章節(jié)提供基礎(chǔ)。第三章提出了一種基于自適應(yīng)結(jié)構(gòu)元素的廣義形態(tài)濾

3、波預(yù)處理方法。采用廣義形態(tài)濾波對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理,無(wú)需預(yù)知信號(hào)的頻譜特征,通過(guò)一小一大自適應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素對(duì)信號(hào)進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算,即可抑制信號(hào)中的噪聲干擾。文中詳細(xì)論述了該方法的原理和構(gòu)造過(guò)程,并通過(guò)仿真和實(shí)例檢驗(yàn)了該方法對(duì)信號(hào)的預(yù)處理效果。第四章在對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)任務(wù)和可預(yù)測(cè)性分析的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了等維動(dòng)態(tài)組合模型,對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)位移峰-峰值建立了預(yù)測(cè)模型,并結(jié)合仿真和實(shí)例檢驗(yàn)了該模型的預(yù)測(cè)精度。第五章在總結(jié)汽輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)

4、特征量提取方法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于不分層分析的諧波窗分解提取振動(dòng)信號(hào)特征量的方法。采用不分層分析的諧波窗分解提取出反映機(jī)組運(yùn)行工況的特征量,并對(duì)特征量建立等維動(dòng)態(tài)組合預(yù)測(cè)模型,便于掌握機(jī)組狀態(tài)變化的規(guī)律和發(fā)現(xiàn)設(shè)備早期故障的苗頭。第六章針對(duì)軸心軌跡形狀可以直觀反映轉(zhuǎn)子故障信息的特點(diǎn),提出了一種基于不分層分析的諧波窗分解提純軸心軌跡的故障診斷方法。通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)頻率分量的判斷,采用不分層分析的諧波窗分解提取信號(hào)中主要的頻率成分,重構(gòu)轉(zhuǎn)子