汽轮机转子振动故障诊断新方法

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1、Vo1．33№1湖北电力蔓2009鲞年蔓2!月塑Feb．2009汽轮机转子振动故障诊断新方法谷敬佩，梁平(华南理工大学电力学院，广东广州510640)[摘要]文章提出了基于小波包分析和人工免疫的汽轮机转子振动故障诊断的新方法。在本特利实验台上模拟碰摩、不对中、不平衡三种典型汽轮机转子振动故障，用该方法对其进行诊断，诊断结果表明该方法有效。[关键词]小波包分析；人工免疫；汽轮机转子；故障诊断[中图分类号】TK268．I[文献标识码】A[文章编号】1006—3986(2009J01-0037-03DiagnosisofTurbineRotorVibrationF

2、aultsBasedonWaveletPacketAnalysisandArtificialImmunityGUJing-pei，LIANGPing(SouthChinaUniversi0ofTechnology，GuangZhou510640，China)[Abstract]Accordingtothethreetypicalfaultssignalofturbinerotorvibrationincludingrubbing，misalign·mentandmassunbalancewhichiscollectedfromtheBentlyexperim

3、entsetting，adoptionthemethodwhichcombinedwaveletpacketandartificialimmunitytocarryonanalysis．Diagnosticresultsindicate：theapplica-tionprovidesanewdiagnosticmethodofturbinerotorvibrationfaults；waveletpacketpossessesgoodabilityofnonstationarysignalextraction；similarfaultsowntheminimu

4、mantigen·antibodybindingenergy．[Keywords]waveletpacketanalysis；artificialimmunity；turbinerotor；faultdiagnosis汽轮发电机组振动信号频谱中各个不同频段上的幅1人工免疫值分量能量，分别用m。、m：、、m表示。每种故障模抗原抗体识别是免疫系统的重要功能，基于免式样本的平均向量如下求取：疫系统中抗原和抗体互识别过程而抽象出来的免疫口qqXf=(／g，．／g，⋯，／q)(1)．．。m算法。1．2折叠成故障模式矩阵在进行故障诊断时，可以把故障模式表示成矩把每类故障

5、模式平均向量折叠成故障模式矩阵阵形式，求出其抗原抗体对，再利用这抗原抗体对去。、、J】lf。当故障模式平均向量的维数不能分解成检测故障数据。根据结合能量原理，只有同一类故两个整数相乘时，可用故障模式平均向量最后补零障的抗原抗体对结合才会有最低的能量，所以，当某的方式增加向量维数，使其能分解。类故障的抗原抗体对与故障模式结合时，若结合能1．3矩阵奇异值分解(样本学习和训练)量很低，低于一定阀值，就可以以此判定可能是某类对每种故障模式矩阵，、肘：、，，通过奇异值故障发生了。应用抗原与抗体识别机理的故障诊断分解，求出每类故障模式的抗原抗体对(I1,)、步骤如下：(

6、I,：，12：)、(Ⅱ)，经过故障样本的学习和训练，1．1求取故障模式平均向量以上抗原抗体对产生了对各种故障模式的记忆。每种故障模式样本为：。=(，⋯，1．4故障诊断X)，i=1．2，3，分别对应3种故障模式，即不平衡、把待诊断的样本以同样的方式折叠成与故障模不对中、碰摩；：1，2，⋯，q表示每种故障模式的故式矩阵同维数的模式矩阵’，然后通过M与所训障样本数量；n为故障样本维数(n：8)，分别对应练的各抗原抗体对“和．，相结合，求出结合能量tO，=一“肘p。【收稿日期]2008-1l一18[作者简介】谷敬佩(1983一)，女。河南洛阳人，在读硕士1．5故障决

7、策研究生。依据最低能量原理，’属于结合能量最低的·37·笙鲞笙!塑湖北电力VF0I_33Nol2009年2月eb．2009抗原抗体对所对应的故障类别。包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征。汽轮机转子振动信号中的频率分布主要集中在2小波包原理10—40Hz之间，各故障所引起的振动信号主要区小波包函数分解方法，能同时对各分解层的高别也在此区间。因此为了能更细致地分析该区间内频和低频部分进行分解。离散信号按小波包基展开不同故障引起的振动信号特征，选择如图1所示的时，包含低通滤波与高通滤波两部分，每一次分解就用于小波包分解的分解树。用s(0，0)表示原信号，将上

8、层+1的第n个频带进一步分割变细为下层s(，k)表示