汽輪發(fā)電機(jī)組信號分析與特征提取方法的研究.pdf

1、隨著人類對各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域理論研究的深入探索，很大程度上促進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)水平的迅速提高以及科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，汽輪發(fā)電機(jī)組作為電力工業(yè)中主要設(shè)備也不斷向著高自動(dòng)化、大型化、高效率、智能化方向發(fā)展，這導(dǎo)致對其安全性造成影響的因素也隨之增多，如何保證機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行，提高狀態(tài)監(jiān)測水平和故障診斷效率是至關(guān)重要的。
　　信號分析與特征提取被認(rèn)為是機(jī)組設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷過程中的關(guān)鍵步驟，起著對采集到的機(jī)組敏感參數(shù)進(jìn)行加工、變換，從而提

2、取出故障征兆的作用。電站設(shè)備運(yùn)行過程中會產(chǎn)生大量信號，包括壓力、溫度以及振動(dòng)信號等，它們與設(shè)備的健康狀況有著密切的關(guān)系，所以對這些信號進(jìn)行預(yù)處理以及特征提取是揭示機(jī)組設(shè)備狀態(tài)信息的前提條件。圍繞這一目標(biāo)，本論文以汽輪發(fā)電機(jī)組的監(jiān)測信號為對象，對信號進(jìn)行基于小波變換和希爾伯特-黃變換分析方法的研究和仿真試驗(yàn)，主要研究工作如下:
　　在汽輪發(fā)電機(jī)組故障信息研究方面，首先通過對故障模式進(jìn)行機(jī)理分析了解故障發(fā)生的本質(zhì)原因及其造成的影響，然

3、后結(jié)合以往專家經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場案例數(shù)據(jù)提取出具有實(shí)用性的故障征兆集合以便建立合理的FMEA分析表，同時(shí)采用故障樹分析方法對每種故障模式從頂事件自上而下梳理出故障發(fā)生的深層原因，最后綜合數(shù)據(jù)征兆、曲線征兆、圖形征兆以及語義描述性征兆建立故障預(yù)警模型。
　　在信號分析與處理方面，采用小波變換對機(jī)組信號進(jìn)行消噪處理及仿真試驗(yàn)并取得了較好的消噪效果，對有效揭示機(jī)組故障信息具有重要作用。利用小波變換和希爾伯特黃變換的時(shí)頻分析特性，對小波變換的時(shí)域