本文選題：汽輪發(fā)電機(jī)組　切入點(diǎn)：轉(zhuǎn)子　出處：《動(dòng)力工程學(xué)報(bào)》2017年11期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)子故障振動(dòng)信號(hào)為多分量非平穩(wěn)信號(hào),將一種新的信號(hào)分解方法——自適應(yīng)局部迭代濾波(ALIF)用于轉(zhuǎn)子故障振動(dòng)信號(hào)分解,并與希爾伯特變換(HT)相結(jié)合,提出了基于ALIF-HT的汽輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)子故障診斷方法:首先對(duì)轉(zhuǎn)子原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行ALIF得到若干信號(hào)分量,再應(yīng)用HT求取每個(gè)分量的瞬時(shí)頻率,獲取原信號(hào)全部信號(hào)分量的完整時(shí)頻表示,最后根據(jù)轉(zhuǎn)子故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征判別轉(zhuǎn)子的故障類(lèi)型.通過(guò)仿真信號(hào)分析驗(yàn)證ALIF對(duì)多分量信號(hào)的分解能力,并利用轉(zhuǎn)子油膜失穩(wěn)故障分析驗(yàn)證該方法的工程實(shí)用性.結(jié)果表明:ALIF方法能夠有效克服經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)存在的模態(tài)混疊問(wèn)題,使得ALIF-HT方法相對(duì)于希爾伯特黃變換(HHT)方法具有更高的時(shí)頻分析精度.
[Abstract]:A new signal decomposition method, adaptive local iterative filter (ALIFF), is used to decompose the rotor fault vibration signal, which is based on the multi-component non-stationary signal of turbine generator rotor fault, and is combined with Hilbert transform (HTT). A fault diagnosis method of turbine generator rotor based on ALIF-HT is proposed. Firstly, some signal components are obtained by ALIF for the original vibration signal of the rotor, and then the instantaneous frequency of each component is obtained by using HT. The complete time-frequency representation of all the signal components of the original signal is obtained. Finally, the fault types of the rotor are identified according to the time-frequency characteristics of the rotor fault vibration signal. The decomposition ability of the ALIF to the multi-component signal is verified by the simulation signal analysis. The engineering practicability of this method is verified by the fault analysis of rotor oil film instability. The results show that the proposed method can effectively overcome the modal aliasing problem existing in empirical mode decomposition (EMD). The ALIF-HT method has higher time frequency analysis accuracy than the Hilbert-Huang transform (HHT) method.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51307058) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2014502052) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2017XS134)
【分類(lèi)號(hào)】：TM311

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本文編號(hào)：1611301