| 基于SSWPT汽轮机轴承油膜失稳故障诊断 |
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| 引用本文： | 王涛,张泽,许永伟,张鹏,吕蒙.基于SSWPT汽轮机轴承油膜失稳故障诊断[J].振动．测试与诊断,2023,43(4):712-716. |
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| 作者姓名： | 王涛 张泽 许永伟 张鹏 吕蒙 |
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| 作者单位： | 1.华北电力科学研究院有限责任公司西安分公司 西安,710000;2.华北电力科学研究院有限责任公司 北京,100045 |
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| 基金项目： | 陕西省重点研发计划资助项目（2023-YBGY-132） |
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| 摘 要： | 针对时频分析方法在转子油膜失稳诊断方面的不足，提出采用同步压缩小波包变换（synchro-squeezed wave packet transform，简称SSWPT）对汽轮机运行过程中非平稳多分量信号进行连续小波变换，对不同种类信号选取不同主频率小波，得到信号时频图，通过算法可由时频图对原始信号进行重构，并与现有时频方法的精度进行对比。以某电厂1 000 MW机组为研究对象，针对调试过程中出现的轴系振动大问题，运用SSWPT方法进行了转子油膜振荡故障诊断分析。利用现场汽轮机诊断管理（turbine diagnosis managment，简称TDM）系统采集数据，进行小波包变换得到小波变换系数，以及故障中非平稳信号的瞬时频率，最后在瞬时频率尺度下对小波包变换系数进行压缩，得到更为准确的频率成分组成。结果表明，该方法对现场非平稳信号的特征提取具有优越性，能够精准判断故障发生的位置和类型，为机组后期故障处理提供可靠依据。
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| 关 键 词： | 轴系振动 故障诊断 非平稳信号 同步压缩小波包变换 频率成分 |
| 收稿时间： | 2022/5/19 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/7/15 0:00:00 |
Steam Turbine Bearing Oil Film Instability Fault Diagnosis Based on SSWPT |
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