基于小波包分析的水电机组振动故障诊断研究.pdf

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1、263理论研究基于小波包分析的水电机组振动故障诊断研究李　均（海南蓄能发电有限公司,海口570105）摘　要：机组振动是水电站运行中的主要故障，水电机组振动故障诊断对于水电站安全运行具有十分重大的意义。本文提出了一种小波包技术，用于水电机组振动信号去噪和提取机组的振动故障特征，并构建了小波神经网络的水电机组振动故障诊断方法。以实际水电机组振动故障为例，进行了应用检验。结果表明，该方法简单有效、并具良好的鲁棒性，适合水电机组振动故障的诊断。关键词：水电机组；小波包分析；振动；故障诊断DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.

2、01.2270　引言　　水电机组状态检修一种预防性维修方式，它以水电机组的运行状态为基础，通过机组状态监测和故障诊断系统提供的相关信息，经过分析处理，对机组的整体和局部的劣化程度进行判断，以期在故障发生之前进行有效的维修，进而提高水电机组运行的安全性，机组检修周期得以延长，机组检修费用得以下降。而要将机组状态检修运用于水电站的实际检修工作中，首先需要加强设备状态监测和故障诊断技术研究工作。目前，国内外诸多学着对状态监测技术开展了大量研究工作，虽然取得了一些成果，但其实质基本还停留在理论研究当中，实际应用成果较少，少量成果出现为机组局部故障诊断和单一的

3、故障诊断，缺乏以整个机组作为一个系统进行诊断的手段，未能形成对状态检修起指导作用的成熟的故障诊断系统。　　因此，根据现代信号处理技术，提出水电机组振动信号的信噪分离方法，提取水电机组振动故障的特征，并提出适合于水电机组振动图1机组振动实测图故障在线诊断的智能诊断方法。这对于改善水电机组的安全性和可靠性，提高我国水电机组故障诊断水平具有十分重大的意义。1　小波包分析在水电机组振动信号处理技术的应用1.1　小波包分析　　小波包分析在小波分析基础上的一种延伸，其核心思想是集中信息能量，通过细节处理，找到其中的有序性，将其规律筛选出来，得到一种更加精细的信号

4、处理方式。小波包分析通过多层次的频带划分，对于那些没有细分的高频部分信号，能够进一步分解。通过对分解后的信号特性进一步分析，使得被分析信号按照其特征自适应选择其相[1]应频带，并使之与信号频谱相匹配，进而提高时—频分辨率。目前，[2-3]小波包分析已被广泛的应用于电力系统故障诊断中，在故障诊断领域的应用已取得了较大的成功。此外，小波包分析还可以在低信噪比的信号中检测到故障信号，而且能够进行去噪，信号得以复原，应用价值很高。因此，小波包分析是水电机组振动信号处理方式的较优选择。1.2　小波包分析的应用　　传统的信号分析方法（FFT）是对信号整个的历时过

5、程而言的，图2试验数据二次消噪图缺乏分析信号局部特性的能力，只适用于平稳信号的分析。而伴随有强，相反，那些处在振动幅值偏小的频段内的信号能量则相对较弱。强烈背景噪声的水电机组振动信号是一个非平稳信号，要同时使用因此，在不同频率成分信号的能量中，实际包含着大量的故障信息。时间和频率来进行描述，对其进行分析必须依靠信号的局部变换。也就是说通过诊断实测振动信号，就能提取其故障特征量。对去噪后本文采用“sym4”小波进行消噪处理，振动信号采集于国内某水电的振动信号，采用‘db1’信号进行3尺度小波包分解，根据奈奎斯站水轮机顶盖振动信号，实测信号的采样频率为6

6、0Hz，检测系统采特定律可将机组振动频率分析上限定为500Hz，对小波包分解系数进样点数为7000点。本文选用其中700点进行分析。消噪后信号占原行重构，可以得到各个频段上的重构信号，分析其频谱图（如图3），信号能量的98.66%，实现了水电机组振动信号的信噪分离，具体见得到频率段特征向量。由于高频段信号对整个振动信号影响较小，可图1、2。对特征向量进一步的整理归一为[0.810.290.060.030.02]。　　从图中不难看出，小波包分析去噪计算速度较快，去噪效果理想。1.3　故障特征量的提取2　水电机组故障诊断研究　　大量的研究显示，在水电机组

7、发生故障时，它在机组振动信号中2.1　小波神经网络的故障诊断模型的构建所对应的频率成分将会明显增强，在该频段内信号的能量也会明显增理论研究264表1　故障诊断学习样本样本输入样本期望输出故障类型f1f2f3f4f5T1T2T3T4涡带偏心0.870.210.030.030.070.90.10.10.1涡带偏心0.910.200.050.020.010.90.10.10.1涡带偏心0.920.220.040.020.030.90.10.10.1涡带偏心0.840.240.070.030.010.90.10.10.1转子不平衡0.021.010.070.

8、020.010.10.90.10.1转子不平衡0.030.970.090.030.030.10.90.10.