發(fā)布時間：2024-04-27 01:25

　　隨著我國能源戰(zhàn)略的不斷調(diào)整,現(xiàn)代能源體系正邁入安全、清潔、高效的低碳時代。一方面,常規(guī)水電和抽水蓄能迎來新的發(fā)展機(jī)遇,裝機(jī)規(guī)�？焖僭鲩L；另一方面,為消納風(fēng)電、太陽能、海洋能等新能源并網(wǎng)時給電網(wǎng)帶來的沖擊,水電能源將承擔(dān)更多的調(diào)峰、調(diào)頻任務(wù),同時,為切實解決新能源背景下的棄風(fēng)、棄水、棄光等問題,對水電的運行與管理提出了更高的要求。而水電機(jī)組作為水電能源轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵設(shè)備,正朝復(fù)雜化、巨型化方向不斷發(fā)展,各部件間的耦合作用更加強烈,由此帶來機(jī)組振動信號的非線性與非平穩(wěn)性不斷增強,尤其是故障與征兆間的映射關(guān)系更為復(fù)雜。對此,傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方法已難以很好地滿足新形勢下的水電機(jī)組運行分析需求,迫切需要研究新的理論與方法,譬如在監(jiān)測系統(tǒng)采集到的機(jī)組實際運行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,探索新的信號分析與故障診斷方法,以提高狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的分析精度,進(jìn)而提升機(jī)組的運行穩(wěn)定性。為此,本文針對工程實際中水電機(jī)組振動信號分析與故障診斷的若干關(guān)鍵科學(xué)問題,以非平穩(wěn)振動信號處理為切入點,引入先進(jìn)的信號處理方法,以提取湮沒在背景噪聲中的故障特征頻率成分,并為提升不同故障征兆的可辨識性,研究基于時序模型參數(shù)盲辨識的故障特...

【文章頁數(shù)】：126 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖３－３水電機(jī)巧振動仿真信號??對加噪后的振動仿真信號構(gòu)造Ｈａｎｋｅｌ矩陣并進(jìn)斤ＳＶＤ分解，再根據(jù)均值濾波策??略選出有效奇異值，然后進(jìn)行振動信號重構(gòu)

＂Ｉ??其中，幅值分別為２０／ｍｉ、１０／／ｍ、５戶ｍ、３／ｍｉ、ｌ／／ｍ，頻率分別為２出、２ｘ２Ｈｚ、??２ｘ３化、２ｘ４出、２ｘ０．５化。采樣頻率為１０００化，仿真得到的水電機(jī)組振動信號如圖３－３??（ａ）所示，在該信號上添加信噪比為５ｄＢ的白噪聲，帶噪聲的信號如圖３－３?（....

圖３－６最終巧巧后的信號??

ｉＶ為信號采樣點數(shù)．Ｖ，為真實的理想信號，（，為ｖ＜的估計，Ｉｇ表示Ｗ?１０為底的??對數(shù)。??ＳＶＤ的降噪結(jié)果如圖３＊４所示，ＥＭＤ與ＶＭＤ的降噪結(jié)果如圖３－７所示，各方法??的降噪性能指標(biāo)如表３－２所示。從表中結(jié)果對比可Ｗ看出，所提降噪方法的相關(guān)系數(shù)、??信噪比指標(biāo)都好于ＳＶ....

圖３－７基于ＥＭＤ與ＶＭＤ的降噪結(jié)果??表３－２不同方法降巧結(jié)果對比??

為驗證所提降噪方法的工程應(yīng)用效果，本節(jié)將其用于雙溝電站１＃機(jī)上導(dǎo)擺度信號??的降噪分析，并與ＶＭＤ方法做對比分巧。該機(jī)組額定轉(zhuǎn)速為１８７ｒ／ｍｉｎ．信號采樣頻率??為４００Ｈｚ，采樣點數(shù)為１０２４個，上導(dǎo)擺度信號的時域波形如圖３－８所示。由圖可知，??該擺度信號中包含了大呈背景噪....

圖４－１基于ＶＭＤ－ＭＡＲ模型參巧音辨識的特征提取流程??４．４工程試驗與結(jié)果分析??為驗證所提特征提取方法有效性，本節(jié)將其應(yīng)用于滾動軸承故障信號與水電機(jī)組空??

步驟７；對于待診斷的故障信號，重復(fù)步驟２￣５，并將最終獲取的故障特征向量代??入ＳＶＭ分類器，得到診斷結(jié)果。??詳細(xì)的流程圖如圖４－１所示。??原始振動信號???Ｉ???巧據(jù)采集系統(tǒng)?????＂?Ｉ?待診值號??＿樣本信號１????ＶＭＤ分解，得到個模態(tài)分＊???＊???對所有分....

本文編號：3965151