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针对汽轮发电机组振动的频谱特点,提出了基于小波包变换的汽轮机转子振动故障诊断方法,它较一般的小波变换更能反映振动信号所包含的频谱成分及能量。根据Bently实验台所采集的4种典型汽轮机转子振动故障信号,运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征。实验分析表明,基于小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法,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,从而进行汽轮机转子振动故障诊断。该方法比基于Fourier变换的故障特征提取方法更有效,适合于机械故障诊断。 相似文献
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转子系统和轴承是旋转机械中的关键零部件,其长期处于高速、满负荷运行极易出现故障。基于振动信号处理的诊断方法具有可在线、实时诊断的特点,针对频谱分析对非线性振动信号故障特征提取的不足,研究小波包对振动信号进行特征提取。由于传统软、硬阈值量化方法在阈值处分别存在恒定偏差和不连续的问题,设计了一种参数可调的改进连续函数对阈值进行量化。系统首先对振动信号进行小波包分解与去噪,然后采用小波包能量特征提取方法完成对旋转机械的转子不平衡故障、不对中故障、转子动静碰摩故障进行有效诊断。测试结果表明,轴承出现不同故障时,通过小波包分解后不同子带能量的不同,可用模式识别方法有效进行故障识别。 相似文献
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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。 相似文献
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采用小波包进行汽轮机振动信号的消噪与检测,可有效保留信号中包含故障特征的弱突变信息。提出了基于小波包的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法。它是以小波包能量为基础,以原始信号与降噪后信号之间的均方误差(MSE)极小化为目标的基于小波包的降噪算法,并与传统的Donoho硬阈值降噪算法作了比较。检测结果表明,在故障检测前先采用小波包基方法对故障信号进行消噪,有利于提高汽轮机振动检测的准确性。 相似文献
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为提高异步电机转子故障诊断的可靠性,文中介绍了一种基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断方法。采用定子电流信号和振动信号的频谱特征融合作为转子断条以及气隙偏心故障的诊断依据,首先对信号进行小波包分解,获得不同小波包频带节点下对应的能量分布,并与正常电机信号进行比较,进而对能量异常的信号频段进行小波包节点重构,最后通过快速傅里叶变换识别故障特征频率,诊断电机故障是否发生。通过仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,对于电机运行状态的准确监测具有重要意义。 相似文献
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小波分析在故障诊断中得到较广泛的应用,但采用不同的小波,分析结果往往会有很大差异.通过对谐波小波和谐波小波包的分析研究,指出了谐波小波包对振动信号局部频段分析的优良特性.结合仿真信号与故障实验进行分析,提出将谐波小波包方法用于诊断轴承故障.实验验证取得了满意结果,表明谐波小波包方法是一种有效的故障诊断工具. 相似文献