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时间:2019-01-30
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1、武汉大学硕士学位论文基于小波分析的水电机组状态监测与诊断研究姓名:周鸿雁申请学位级别:硕士专业:水利水电工程指导教师:陈启卷20040428基于小波分析的水电机纰状态嘛测与诊断碜『究内容摘要为了提高供电质量,水电行业jF在推行状态检修,也就是逐步实现“无人值班,少人值守”的目标。这个目标的实现,必须建立一套完善的水电机组状态监测与故障诊断系统。而数字信号处理是确保故障诊断系统稳定性的关键技术之一。在诸多的数字信号处理方法中,小波分析是近年得到迅猛发展并形成热点的一种信号分析手段,它被认为是传统的傅立叶分析方法的突破性进展,目前已经成功应用于图像处理、数据压缩、语音识别、
2、信噪分离、分形、机械设备故障诊断等领域。本文针对水电机组运行过程中信号的非平稳性等特点,运用小波分析的时频特性,研究n『小波分析技术在水电机组状态监测与故障诊断中的合理性应用。其中重点包括:介绍了小波分析和小波包分析的基本原理和思想,并与传统的傅立叶分析相比较,以证明其在水电机组故障诊断信号分析中的优越性;针对水电机组故障的特性,探讨了小波分析与水电机组信号处理相结合的理论基础:结合水电机组信号处理中的信噪分离、机组弱信号的提取、奇异信号检测、机组运行趋势估计等实际问题,进行了信号处理上的理论推导,并在MATLAB6.5的环境中给出了相应的仿真实例,由得出的仿真结果,验
3、证其理论、方法的可行性。关键词状态监测;故障诊断;信号处理;小波分析婆堡盔堂堂!:兰篁堡塞垄±尘逛坌亟盟查史塑塑垫查堕型兰堡塑!!翌ABSTRACTForimprovingthequalityofthepowersupply,theconditionmaintenanceisapplyinginthehydroelectricindustry,andmanyhydroelectricpovvarstationsarerealizingtheaimof“nobodyinfield,lesspersononduty”.Torealizethisaim,oneefficien
4、tconditionmonitoringandfaultdiagnosissystemforhydroelectricgeneratingunitsmustbeestablished.Thetechnologyofsignalprocessingisoneofthemostimportamtechnologiesintheconditionmonitoringandfaultdiagnosissystem.Inmanytoolsofthesignalprocessing.waveletanalysishasbeendeVelopedSOfastinthisyearsth
5、atitbecomesafocusresearchedbymanyscientists.ComparedwiththetraditionalmethodFFT,waveletanalysishasbeenimprovedSOmuchthatlotsofbreakthroughhasbeengainedAtpresent,ithasbeensuccessfullyappliedinmanyfields,suchasimagemanipulation,dataprocessing,signalrecognize,signaldenoise,andfaultdiagnosis
6、ofthemechanicalequipment.Aimingattheunstablesignalofhydroclectricgeneratingunits,aseriesofresearchaboutreasonableapplicationofthewaveletanalysisintheconditionmonitoringandfaultdiagnosissystemhavebeendevelopedinthispaper.Themaincontentsofthispaperareasfollows.First,+Fllefundamentalidea,fu
7、ndamentalprinciple,andfimdanlentalmethodot’thewaveletanalysisandthewaveletpackettransformconsideringininternationalasatime—frequencyanalysistoolareemphasized.ComparedwithFFT,thesuperiorityofthewaveletanalysishasbeenproved.Aimingatthecharacterofthefaultdiagnosisforhydroele
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