汽轮机转子振动故障非线性诊断研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第28卷第6期水利电力机械Vo1．28NO．62006年6月WATERC0NSERVANCY&EIECTRICPOWERMACHINERYJun．2006·电力工程与设备·汽轮机转子振动故障非线性诊断研究Nonlinearanalysisofturbinerotorvibrationfaults范立莉，梁平，樊福梅，吴庚中FANLi—li，LIANGPing，FANFu—mei，WUGeng—shen(南理工大学动力工程系，广东广州510640)(TheP

2、owerEngineeringDepartmentolElectt’iePowerCollege，Guangzhou510640，China)摘要：针对汽轮机转子振动故障的特点。根据Ben@实验台所采集的4种典型汽轮机转子振动故障数据，运用分形盒维数、ARMA自谱函数、ARMA模型的二维双隐层神经网络和小波包分析方法研究了振动故障的非线性特征，进行故障诊断诊断结果表明：不同故障盒维数不同，采用盒维数能够较好的对故障类型进行判别；各种故障的自谱函数幅值分布在不同的频段，有较好地区分度；采用ARMA模型的二

3、堆双隐层神经网络进行故障诊断，可以得到各种故障检验样本与目标函数在欧氏空间的最小距离，有较高的故障辨识力；运用小波包分析方法，可以获得汽轮机转子振动的故障状况，根据不同故障发生时的频谱特征，识别出不同的故障关键词：汽轮机转子；故障诊断；分形；自谱函数；小波包分析中图分类号：0322：TK268l文献标识码：A文章编号：l006—6446(2006)06—0005—05Abstract：Accordingtothechin’acleristicsoftut’])ifierotorvibration。fau

4、hsnonlinearchar}Jcterisficsarestudiedbythemethodsolfactalboxcountingdimension，ARMAself-spectralfunelion，Euclideanspacedualhichlet,laye,’sneuralnetworkolARMAmodelandwaveletpacketanalysisbasedt)uthefore’typicalvibrationfauhsdalaolturbinerol0

5、_collectedfi'o

6、mtheBentlyexperimentset．Theresultsshowthatdifer’entlaultshavedifferentboxcountingdi—mensionwhichcanbeusedtodiagnosefanhs．Thevalueofself-spectralfunctionfore,qC]lfau]tdistributesindiffer-enlfi'equencybandandhasbetterdiscrimination．Theminimaldistanceinthet

7、wo—dimensionalFuclideanspacebe—tweenexamsampleandobjectivefunetionf0reachfauhcanbeohtainedbyEuclideanspacedualhiddenlayersileu—ralnetwo,'kofARMAmodel，whichhasgood{hullidentificati()【lcapability．rur1)inerotorvibrationfauhsstationealbeobtainedbywavelelpack

8、etanalysismethod．Aceot‘dinglothecharacteristicsinboththetimedomaiuandtheIre—quencydomainoffauhs，characterotfaultsCallbeidentified．Keywords：turbinerotol’；taultsdiagnosis；fractal；se11’一spectralfunction；waveletpacketanalysis机组的状态检修都具有十分重要的意义。。。0引言在信号分析与处理的研

9、究领域{

10、．最具有吸引汽轮机的故障诊断问题是现代故障诊断技术腹力的是振动信号的分析与处理。汽轮机组故障诊断用的一个重要方面，而汽轮饥转子由于其在汽轮发系统中的振动信号处理大多采用快速傅叶变换电机组中的重要性以及其I：作环境的特殊性成为汽(以下简称FFT)。FFT的思想是将一般时域信号表轮机故障诊断问题的一个重要方面。汽轮机转子振示为具有不同频率的谐波函数的线性番加，FFT对动波形提供了丰富的故障征兆信息。女l1何准确、全很多平稳信号的情况具