汽輪發(fā)電機(jī)組是電力生產(chǎn)的重要設(shè)備,由于其設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和運(yùn)行環(huán)境的特殊性,汽輪發(fā)電機(jī)組的故障率一直比較高,故障危害性也很大。因此,汽輪發(fā)電機(jī)組的故障診斷一直是故障診斷技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)重要方面。 汽輪機(jī)振動(dòng)信號(hào)中一般含有大量的噪聲,要求對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行消噪。在研究了Donoho閾值消噪的基礎(chǔ)上,提出了閾值量化的新定義,并實(shí)現(xiàn)了一種基于遺傳算法的信號(hào)消噪方法,通過(guò)引入了γ估計(jì)因子,對(duì)估計(jì)因子的遺傳優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn)提高信噪比的目的,比較檢測(cè)效果,可以看到基于遺傳算法的消噪效果要比傳統(tǒng)的Donoho閾值消噪效果更好。 小波包作為一種時(shí)頻分析手段引入到振動(dòng)信號(hào)分析,小波包系數(shù)可以非常靈活地提供信號(hào)在時(shí)域和頻域的信息。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,基于小波包分解算法的汽輪機(jī)故障特征提取相比FFT頻譜分析算法,同樣能夠完全滿足振動(dòng)信號(hào)分析的要求,并且可以獲得振動(dòng)信號(hào)的能量在頻率上的分布,這為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建提供了基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)證明,該方法用于信號(hào)的特征提取是非常有效和切實(shí)可行的。 將Bently轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)室獲取的能量-頻率表離散化,來(lái)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。并將Bently實(shí)驗(yàn)臺(tái)上得到的碰磨數(shù)據(jù)進(jìn)行消噪、特征提取,... 

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 本課題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及應(yīng)用概況
        1.2.1 國(guó)外發(fā)展情況
        1.2.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展情況
    1.3 本論文完成的主要工作
        1.3.1 小波遺傳消噪法在降噪中的應(yīng)用
        1.3.2 小波包在振動(dòng)信號(hào)特征提取中的研究
        1.3.3 基于Bently 實(shí)驗(yàn)臺(tái)獲取碰磨故障數(shù)據(jù)
        1.3.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷
第2章 小波分析的理論研究
    2.1 引言
    2.2 傅立葉變換
    2.3 小波變換
    2.4 小波包算法
    2.5 小波變換的發(fā)展及其工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
    2.6 小結(jié)
第3章 汽輪機(jī)振動(dòng)信號(hào)的小波消噪與檢測(cè)
    3.1 前言
    3.2 小波消噪的原理
    3.3 閾值消噪方法
        3.3.1 傳統(tǒng)Donoho 閾值消噪方法極其應(yīng)用
        3.3.2 基于遺傳算法的小波消噪方法及其應(yīng)用
    3.4 基于Matlab 的仿真
    3.5 小結(jié)
第4章 汽輪機(jī)典型故障特征提取
    4.1 前言
    4.2 典型故障的頻域特征提取
        4.2.1 轉(zhuǎn)子不平衡
        4.2.2 不對(duì)中故障
        4.2.3 轉(zhuǎn)子動(dòng)靜碰磨
        4.2.4 軸承松動(dòng)
    4.3 基于能量的故障信號(hào)小波包特征提取
    4.4 小結(jié)
第5章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在汽輪機(jī)振動(dòng)故障診斷中的應(yīng)用
    5.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建立及推理
    5.2 實(shí)例分析
        5.2.1 Bently-RK4 轉(zhuǎn)子振動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)
        5.2.2 數(shù)據(jù)采集設(shè)備
        5.2.3 轉(zhuǎn)子動(dòng)靜碰磨實(shí)驗(yàn)及診斷
第6章 廠級(jí)監(jiān)控信息系統(tǒng)與火電站仿真機(jī)
    6.1 廠級(jí)監(jiān)控信息系統(tǒng)
        6.1.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
        6.1.2 系統(tǒng)的功能
    6.2 火電站仿真機(jī)
        6.2.1 300MW 仿真機(jī)啟動(dòng)操作步驟
        6.2.2 DCS 功能簡(jiǎn)介
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]改進(jìn)的小波閾值消噪法應(yīng)用于超聲信號(hào)處理[J]. 陳益,李書.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(04)
[2]用于水電廠設(shè)備的故障診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型[J]. 張曉丹,趙海,謝元芒,尹震宇.  東北大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(03)
[3]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)精確推理算法的研究[J]. 劉偉娜,霍利民,張立國(guó).  微計(jì)算機(jī)信息. 2006(09)
[4]一種改進(jìn)的小波閾值降噪方法及Matlab實(shí)現(xiàn)[J]. 王亞,呂新華,王海峰.  微計(jì)算機(jī)信息. 2006(06)
[5]小波消噪閾值選取的一種改進(jìn)方法[J]. 朱云芳,戴朝華,陳維榮.  電測(cè)與儀表. 2005(07)
[6]采用電磁輔助支承在線消除轉(zhuǎn)子不對(duì)中的試驗(yàn)研究[J]. 李慧敏,曾勝,汪希萱.  機(jī)床與液壓. 2004(12)
[7]水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)的子帶能量特征提取方法研究[J]. 趙道利,梁武科,羅興锜,張彥寧.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2004(06)
[8]基于互信息的小波特征提取方法及其在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J]. 焦衛(wèi)東.  中國(guó)機(jī)械工程. 2004(21)
[9]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在水電機(jī)組故障診斷中的應(yīng)用研究[J]. 華斌,周建中,喻菁.  華北電力大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(05)
[10]大壩電站300MW機(jī)組不對(duì)中振動(dòng)故障的診斷處理[J]. 王延博,張學(xué)延.  汽輪機(jī)技術(shù). 2004(04)



本文編號(hào)：3680035