本文關(guān)鍵詞：基于多小波的水電機(jī)組振動(dòng)特征提取及故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《武漢大學(xué)》 2014年

基于多小波的水電機(jī)組振動(dòng)特征提取及故障診斷方法研究

盧娜  

【摘要】：隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,我國(guó)電力需求也面臨著急劇增長(zhǎng)的局面,水力發(fā)電作為電力能源結(jié)構(gòu)的重要組成部分,其綜合開發(fā)和利用已經(jīng)成為我國(guó)可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向。水電機(jī)組作為水力發(fā)電的關(guān)鍵設(shè)備,目前正在向大型化、復(fù)雜化、集成化、精密化、自動(dòng)化方向發(fā)展,與此同時(shí),其安全性和穩(wěn)定性問(wèn)題也日趨突出。水電機(jī)組振動(dòng)包含機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的重要信息,同時(shí),當(dāng)其數(shù)值超過(guò)一定閾值時(shí),也會(huì)成為影響機(jī)組安全運(yùn)行的主要故障。因此,開展水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷技術(shù)研究,已成為保證水電機(jī)組和電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行,提高設(shè)備利用率,避免重大經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡的迫切要求。 特征提取和故障診斷方法研究是水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷過(guò)程中的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,許多學(xué)者在這些方面進(jìn)行了廣泛的探索和深入的研究,并取得了相應(yīng)的成果。然而,由于水電機(jī)組自身的復(fù)雜性和某些傳統(tǒng)方法本身的特性決定了其在不同程度上存在不足,使得水電機(jī)組故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性還難以得到保證。因此,為確保水電機(jī)組振動(dòng)故障快速、準(zhǔn)確的診斷,一方面需要對(duì)原有方法進(jìn)行改進(jìn),發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn),抑制其不足,滿足水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷要求；另一方面,需要利用國(guó)內(nèi)和國(guó)際上先進(jìn)的技術(shù),加強(qiáng)對(duì)新的特征提取和故障診斷方法的探索和研究,尋求更加合理的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷解決方案。 小波分析方法克服了傅里葉變換的諸多缺陷,能夠同時(shí)展現(xiàn)出信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征。多小波分析是小波分析的擴(kuò)展,其不僅繼承了小波分析的優(yōu)點(diǎn),而且能夠同時(shí)具有正交性、對(duì)稱性,緊支撐、高階消失矩等多種優(yōu)良特性,具有更加廣闊的應(yīng)用前景。本文結(jié)合水電機(jī)組的特點(diǎn),以小波、多小波理論為基礎(chǔ),以改進(jìn)、優(yōu)化現(xiàn)有方法和提出、引入新方法為手段,以水電機(jī)組安全、穩(wěn)定運(yùn)行為目標(biāo),分別從水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)特征提取和故障診斷方法方面,展開了深入的研究,為水電機(jī)組振動(dòng)故障的快速、準(zhǔn)確診斷提供了新的思路和解決方案。具體研究?jī)?nèi)容包括： 系統(tǒng)闡述了小波、多小波理論,研究了多小波預(yù)處理方法,為水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)降噪預(yù)處理和故障特征自適應(yīng)提取方法的提出奠定理論基礎(chǔ)；詳細(xì)分析了小波閾值降噪方法和多小波相鄰系數(shù)降噪方法,并在此基礎(chǔ)上提出了基于多小波相鄰系數(shù)降噪的水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)降噪方法。通過(guò)與小波閾值降噪方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析,并考慮不同基函數(shù)、閡值函數(shù)和多小波預(yù)處理方法對(duì)降噪效果產(chǎn)生的影響,驗(yàn)證了所提出方法的有效性。 提出了基于綜合檢測(cè)指數(shù)的水電機(jī)組自適應(yīng)多小波振動(dòng)故障特征提取方法。首先,以綜合檢測(cè)指數(shù)最大值為優(yōu)化目標(biāo),利用遺傳算法從自適應(yīng)多小波庫(kù)中選擇最優(yōu)多小波；然后,利用該多小波分別對(duì)轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)和水電機(jī)組采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取；接下來(lái),用K均值聚類方法檢測(cè)該方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于綜合檢測(cè)指數(shù)的GHM多小波特征提取方法和DB4小波特征提取方法相比,所提出的方法能夠有效的增強(qiáng)特征參數(shù)對(duì)故障的敏感性,獲得更高的故障識(shí)別率。 結(jié)合小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,提出了基于蟻群初始化小波網(wǎng)絡(luò)的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷方法。采用蟻群算法對(duì)小波網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行初步尋優(yōu),將優(yōu)化后的參數(shù)作為小波網(wǎng)絡(luò)的初始化參數(shù),利用梯度下降法完成小波網(wǎng)絡(luò)的后續(xù)訓(xùn)練。水電機(jī)組的實(shí)例診斷結(jié)果表明,該方法克服了傳統(tǒng)小波網(wǎng)絡(luò)對(duì)初始參數(shù)敏感的缺陷,具有較快的收斂速度和較強(qiáng)的泛化能力。 結(jié)合多小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,提出了基于徑向基多小波網(wǎng)絡(luò)的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷方法。采用多小波尺度函數(shù)作為徑向基多小波網(wǎng)絡(luò)的核函數(shù),建立網(wǎng)絡(luò)模型,并將該網(wǎng)絡(luò)模型引入到水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷中,加快了網(wǎng)絡(luò)收斂速度,增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,更適用于水電機(jī)組振動(dòng)故障的在線學(xué)習(xí)和診斷。 論文最后對(duì)本文的主要研究?jī)?nèi)容進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié),并指出了水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷的研究重點(diǎn)和小波、多小波相關(guān)理論在水電機(jī)組故障診斷應(yīng)用方面未來(lái)需要開展的研究工作。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TV734
【目錄】：

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【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 高協(xié)平,周四望;正交平衡對(duì)稱的區(qū)間多小波研究[J];中國(guó)科學(xué)E輯:信息科學(xué);2005年04期

2 徐濤;吳登峰;劉杰;魏連鑫;宋廣才;;多小波正交擴(kuò)充算法在圖像處理中的應(yīng)用[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2006年05期

3 何永紅;文鴻雁;袁海蓮;;基于多小波的變形監(jiān)測(cè)信號(hào)處理[J];水電自動(dòng)化與大壩監(jiān)測(cè);2007年01期

4 張新;鄧彩霞;李智;;二重緊支撐對(duì)稱—反對(duì)稱多小波的構(gòu)造[J];哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年06期

5 馮阿芳;張新;鄧彩霞;;緊支撐對(duì)稱正交多小波的構(gòu)造[J];哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào);2009年03期

6 王紅君;賀鵬;趙輝;岳有軍;劉明明;;多小波對(duì)風(fēng)機(jī)故障信號(hào)降噪處理的比較研究[J];化工自動(dòng)化及儀表;2013年02期

7 何永紅;靳鵬偉;文鴻雁;;基于不同預(yù)處理的多小波在變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中對(duì)比分析[J];工程勘察;2013年12期

8 曾怡達(dá),劉志剛;利用多小波的電力系統(tǒng)信號(hào)重構(gòu)分析[J];繼電器;2004年15期

9 毛一波;;廣義插值多小波[J];重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年03期

10 白婷婷;鄧彩霞;張立剛;;r重緊支撐對(duì)稱-反對(duì)稱正交多小波的構(gòu)造[J];哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年06期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 趙志宏;楊紹普;劉永強(qiáng);;基于多小波的混沌信號(hào)降噪研究[A];第九屆全國(guó)動(dòng)力學(xué)與控制學(xué)術(shù)會(huì)議會(huì)議手冊(cè)[C];2012年

2 王欣;龐云階;;基于多小波收縮與子帶增強(qiáng)的圖像去噪方法[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第六屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 張彬;區(qū)間小波多小波及其在圖像處理中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2003年

2 盧娜;基于多小波的水電機(jī)組振動(dòng)特征提取及故障診斷方法研究[D];武漢大學(xué);2014年

3 鄭武;多小波在圖像及視頻編碼中的研究[D];華中科技大學(xué);2007年

4 吳登峰;小波理論在數(shù)字圖像處理及無(wú)網(wǎng)格方法中應(yīng)用的研究[D];吉林大學(xué);2008年

5 李尤發(fā);Sobolev空間中的多小波框架理論和采樣定理[D];汕頭大學(xué);2010年

6 周立儉;多小波構(gòu)造方法研究及在圖像處理中的應(yīng)用[D];中國(guó)海洋大學(xué);2007年

7 唐笑年;基于BOR多小波分解系數(shù)特點(diǎn)的圖像數(shù)字水印技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張新;緊支撐多小波的構(gòu)造[D];哈爾濱理工大學(xué);2009年

2 李紅巖;正交對(duì)稱多小波的構(gòu)造及其應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2010年

3 楊玉花;多小波的理論研究[D];陜西師范大學(xué);2006年

4 章琳;多小波圖像去噪方法研究[D];江西財(cái)經(jīng)大學(xué);2006年

5 王委興;具有特定性質(zhì)的多小波的構(gòu)造及其在圖像處理中的應(yīng)用[D];北京化工大學(xué);2008年

6 趙英敏;a尺度r重區(qū)間多小波的構(gòu)造及其平衡性的刻畫[D];北方民族大學(xué);2010年

7 呂軍;多小波與雙向多小波的構(gòu)造研究[D];新疆師范大學(xué);2013年

8 李泰齊;基于多小波的圖像信息分解系統(tǒng)的研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2014年

9 呂衛(wèi)平;具有優(yōu)良性質(zhì)多小波的構(gòu)造[D];汕頭大學(xué);2007年

10 蔣勇;一種多小波的構(gòu)造[D];哈爾濱理工大學(xué);2008年

  本文關(guān)鍵詞：基于多小波的水電機(jī)組振動(dòng)特征提取及故障診斷方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：100623