【摘 要】
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我国水电资源十分丰富,水电机组在电网中起着重大的作用,包括调峰、调频、事故备用等,因此须保证其运行的安全性和稳定性。为优化设备、降低损失、延长设备的使用寿命,需对故障设备进行维修。从安全性、稳定性和经济性三个方面综合考量,状态维修是最理想的维修方式,它包括状态监测、故障诊断和指导维修三个方面,通过监测设备的状态,提取征兆,判断是否发生故障从而进行指导维修。从过程来看,故障诊断可分为四个阶段:信号采
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我国水电资源十分丰富,水电机组在电网中起着重大的作用,包括调峰、调频、事故备用等,因此须保证其运行的安全性和稳定性。为优化设备、降低损失、延长设备的使用寿命,需对故障设备进行维修。从安全性、稳定性和经济性三个方面综合考量,状态维修是最理想的维修方式,它包括状态监测、故障诊断和指导维修三个方面,通过监测设备的状态,提取征兆,判断是否发生故障从而进行指导维修。从过程来看,故障诊断可分为四个阶段:信号采集、信号处理、特征提取、状态识别。本文从后三个方面出发,通过信号处理从振动信号中提取故障特征,从而对信号进行状态识别以实现故障诊断。在信号处理方面,将变分模态分解与小波阈值降噪相结合,引入样本熵对每个模态分量进行计算,将其划分成高噪分量和低噪分量,从而对高噪部分进行有针对性地降噪,避免小波阈值降噪将信号中的有用信息抹去。通过降噪前后的波形对比和信噪比计算证实了这一降噪方法的有效性。降噪后的信号再次进行变分模态分解后计算每个分量的标准偏差作为特征向量进行故障特征提取,并通过反向传播神经网络进行状态识别,通过与基于经验模态分解的方法及基于小波降噪的方法对比证明了这一方法在状态识别上的有效性。考虑到一维特征向量无法直观地展现各组信号之间的差异,本文引入了基于图像的特征提取方法:对称点模式分析法,并提出了基于对称点模式的反向传播神经网络故障诊断方法。基于图像的故障特征提取方法能够更加直观地展现各工况之间的差异,对于转子的四种工况的故障诊断结果也证实了这一方法是切实可行的。将降噪后的信号转化为极坐标下的对称图像,通过计算其灰度矩阵的相关性,得到最佳的参数组合,可以更大程度地体现不同工况之间的信号特征差异。基于灰度共生矩阵的图像特征提取一共可提取4个方向各6个共24个特征参数,诊断结果表明这一方法相较于基于降噪分解后各分量的标准偏差的故障诊断方法能够提高故障诊断精度。转子的四种工况的振动信号是已经发生的故障,故障信号较为稳定,而在实际生产实践中,往往需要在故障还未形成,即故障发生之初就对其做出判断以及时采取相应措施。因此,在本文中还对转轮叶片裂纹故障不同状态下的信号进行识别。分别为正常工况下的振动信号、故障发生中的振动信号和故障已发生的振动信号,通过对三种工况进行状态识别,进一步证实了基于对称点模式的反向传播神经网络故障诊断方法的有效性。
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