发电机组设备在线监测故障诊断系统研究

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1、发电机组设备在线监测故障诊断系统研究摘要本论文主要针对巴陵石油化工有限责任公司热电事业部的汽轮发电机组在线状态监测项目，结合先进的信号处理方法、现代电子测控技术和流行的网络架构，提出并实现了一套由嵌入式数据采集单元、工作站监测分析子系统、Web服务器故障分析软件组成的状态监测系统。文章首先概述了状态监测技术的内容和应用，接着分析了国内外研究现状和发展趋势以及相关技术最新进展。通过这几方面的讨论引出系统所采用C／S和B／S软件架构模式和信号采集子系统的性能特点及技术指标。故障诊断处理算法的研究是本文主要讨论的内容。系统实现的故障诊断处理算法可以分为时域分析、频域分析和时频分

2、析三大类。系统可以分析平稳信号和非平稳信号，实现了实时地在时间域、频率域内了解机组运行状态的功能。借助Wigner分布等时频分析工具，系统还具有在时频域(时间．频率域)上分析具体故障的发生时间和位置的能力。本文从理论入手，讨论了小波分析的物理意义，深入分析了其在振动故障诊断中具有的优异特性。系统实现了振动信号基于Mallat算法的小波分解、奇异信号检测和小波阀值去噪。本文提出并设计了一套基于LeverbergMarquardtBP神经网络的专家系统。专家系统采用振动信号经过db5小波包分解的第三层子空间的能量特征向量作为神经网络的输入。仿真结果表明，此专家系统在训练中能够

3、迅速收敛避免陷入局部极小值，而且同时具有较好的容错性和较高的稳定性。上述发电机组在线监测故障诊断系统己成功地应用于巴陵石油化工有限责任公司，系统运行稳定、监测信息准确。文章在最后给出了系统在实际工作现场中的实施方案和功能操作的显示。关键词：振动、在线状态监测、故障诊断、小波分析、时频信号处理II硕士学位论文AbstractInordertomeettherequirementofaonlinemonitoringprojectforturbine-generatorfromThermoelectricDivisionOfBalingPetrochemicalCo，Ltd，

4、aonlinemonitoringandfaultdiagnosissystemconsistsofaembeddeddataacquisitionmodule，amonitoringsubsysteminworkstationandWebservicefaultanalysissoftwareispresentedThesystemisdesignedbymeansofadvancedsignalprocessingmethods．modernelectronicmeasuring&controltechnologyandpopularnetworkstructureT

5、hearticlebeginwithabriefsummaryofthecontentsandapplicationsofconditionmonitoringtechnology,whichisfollowedbytheanalysisofthestatusanddevelopmenttrendofdomesticandforeignindustryThenwediscussthelatestrelevanttechnologiesThroughseveralaspectsofthisdiscussion，thesystemusedClient．．ServerandBr

6、owser．．ServerSOftwareframeworkandthefeaturesandspecificationsisintroducedThispapermainlydiscussedthealgorithmoffaultdiagnosisThefaultdiagnosisrealizedinthesystemcanbeclassifiedintothreegroups：timedomainanalysis，frequencydomainanalysisandtime-frequencyanalysisBothstationaryandnon-stationar

7、ysignalsaresuitabletobeanalyzedbythesystemTherunningstateofgeneratorsetcanbereal-timeobservedinbothtimedomainanddomainTaketheadvantageofthetime-frequencyanalysismethodssuchasWigner-VilleDistribution，Thissystemischaracterizedbyitsabilitytoanalysistheexacttimeandposit