基于改进小波包的风电机组齿轮箱复合故障特征提取研究

针对小波包分解振动信号时会产生频谱混叠从而导致齿轮箱复合故障特征能量谱提取困难的问题,提出基于旁路滤波改进小波包的方法对双馈风电机组齿轮箱复合故障振动信号进行研究,并以风电场的大量齿轮箱振动信号为基础,运用传统小波包及旁路滤波改进小波包分别对齿轮箱振动信号提取特征能量谱。实验结果表明：运用旁路滤波改进小波包对双馈风电机组齿轮箱复合故障振动信号进行分析,可有效避免传统小波包分析振动信号的频谱混叠现象,准确提取每种故障状态的特征能量谱。     

基于小波包的泵站机组振动信号特征分析

提出了一种应用小波包分析对泵站机组振动信号进行特征分析的方法。与小波分析相比,小波包分析能对信号的高频频带进一步分解,提高了频率分辨率。利用小波包对泵站机组振动信号进行了信号压缩与消噪以及奇异性分析,为诊断机组振动故障提供了决策依据。对泵站机组主轴摆度和轴承振动实测信号进行了分析,结果表明小波包分析可有效提取原始信号的特征。     

离散小波与傅里叶分析相结合的水电机组振动测试研究

为了更为准确有效地诊断水电机组的振动情况,对国内某电站进行稳定性试验,实测变负荷情况下机组的上下机架、各导轴承的振动和摆度信号以及尾水管的压力脉动,分析振动峰峰值与负荷的变化规律,并结合离散小波与频谱分析对水导轴承的摆度信号进行处理,提取出信号的奇异点和能量的优频(集中在0~50Hz的中低频段内)。分析得出是机组的动不平衡引起的主轴碰磨和水力脉动引起机组的异常振动,需进行动平衡处理,通过实际检修验证了该方法的有效性。     

基于小波包分析和信息融合技术的汽轮机转子故障诊断

根据Bently实验台所采集的不平衡、不对中、碰摩、松动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分析并提取故障特征。将提取的故障特征作为D-S证据理论的识别框架,利用信息融合技术对汽轮机转子振动故障进行诊断。诊断结果表明:基于小波包分析和信息融合技术的故障诊断方法,能提高故障诊断的准确性。     

基于小波分析的柴油机故障信号特征的提取

本文提出了一种新的柴油机表面振动信号的故障特征的提取方法，利用柴油机表面振动信号经过小波降噪处理，有效地剔除柴油机表面振动信号的噪声干扰，提高信号的信噪比。用小波包提取降噪后振动信号的能量特征参数。以表征柴油机故障特征，建立起能量到柴油机故障的映射关系。实际研究表明这一特征提取方法是有效的。     

基于Lab VIEW的小波理论在风力机齿轮箱故障诊断中的应用

给出一种基于Lab VIEW实现信号的小波包络分析的方法。在Lab VIEW的高级信号处理工具箱中包含了小波包信号分解和重构的模块,利用这些模块快速实现了小波包分解,然后对风电机组齿轮箱采集振动数据进行包络分析,得到了直观的包络谱线,进而得到准确判断风力发电机组的实际工作状态。另外采用小波分解对齿轮箱故障振动信号进行消噪滤波,通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征,为实现智能诊断提供故障特征值。     

小波包改进算法及其在柴油机振动诊断中的应用

针对柴油机缸盖表面振动信号的非平稳时变特点,提出了基于小波包分析的柴油机振动诊断方法。给出了小波包变换的一种改进算法,通过移频处理,克服了原算法中的频率混叠现象,使分解序列的排列顺序与频带的线性划分顺序一一对应。通过对完整工作循环内的缸盖信号进行小波包分解,实现了整循环诊断特征向量的快速提取。试验结果表明,该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的,对其它复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

基于FHMM模型的离心泵故障诊断方法研究

针对离心泵故障振动信号特点,提出了一种结合小波变换与FHMM的离心泵故障诊断方法.利用Daubechies 小波对振动信号一维8尺度小波分解,从中提取一维信号低频系数作为特征向量输入各状态FHMM进行训练,输出概率最大的状态即为离心泵运行状态,从而实现了离心泵故障诊断.通过2BA-6A离心泵试验系统可验证该方法的有效实用性.     

基于Zigbee无线技术和粒子滤波的风电机组无线监测系统故障定位研究

为满足风电机组处理故障数据准确性和实时性的要求。文章通过采集无线风电机组振动信号,对其进行数学建模,利用小波分析提取振动信号的随机噪声和状态信号叠加,并以此为观测方程。利用小波包分解求取降噪前和降噪后的信号,根据各个频带能量变化提取故障信号,并采用SVM方法进行故障模式识别,从而实现对风电机组的故障定位。实验验证了该算法能有效提高风电机组故障定位的精确性和可靠性。     

基于小波包能量分析及改进支持向量机的风机机械故障诊断

为了准确诊断风机的机械故障,提出了一种基于小波包能量特征和改进支持向量机的诊断方法.在某4-73No.8D风机实验台上对13种不同运行状态下的振动信号进行采集,利用小波包对振动信号进行消噪、分解与重构,提取其小波包能量特征,得到了各运行状态下风机多测点信息融合的小波包能量特征向量,并利用改进支持向量机对特征向量样本集进行训练与测试,实现了风机机械故障的分类诊断.结果表明:该诊断方法能够有效地诊断风机机械故障的类别、严重程度和发生部位,且诊断准确率高、测试时间短,适用于在线机械诊断.     

尾水管内水流流动的近似计算

近似计算了尾水管进口处水流环量，导出了压力脉动的振动频率和振幅的近似计算公式，对由尾水管中涡带引起的压力脉动特性进行了分析，并近似推导了尾水管中压力脉动特性的计算公式。实例计算表明，该方法简便易行，同时对压力脉动特性进行理论分析和指导水轮机运行有一定的实用价值。     

不同工况下水泵水轮机尾水管压力脉动特性与改善措施研究

不稳定水流诱发的压力脉动是引起水力机械振动进而影响水泵水轮机安全运行的重要原因.为研究不同流量下水泵水轮机尾水管涡带形态的演变,分析空化系数对涡带形态的影响,基于FBM湍流模型,针对水泵水轮机五种典型运行工况进行非定常数值模拟,重点比较了不同流量与空化系数对尾水管涡带形态的影响.结果表明,当机组运行在0.5倍和1.1倍...     

灯泡贯流式水轮机在小流量工况下的内流特性分析

为了研究灯泡贯流式水轮机在小流量工况下的内流特性,以某水电站贯流式水轮机为研究对象,利用RNG k-ε湍流模型对全流道进行数值计算,分析在小流量工况下尾水管恢复系数和全流道流动情况,并定量分析水轮机部分过流部件的压力脉动情况。结果表明：在小流量工况下当电站水头和导叶开度不匹配时,尾水管的恢复系数减小,当尾水管恢复系数减小2%~3%时,机组效率降低1%;受转轮主流区和尾水管死水区的相互作用,在尾水管边壁会形成漩涡结构,有明显的回流且在边壁存在高速流体;在小流量工况下,机组主要受低频压力脉动影响,转轮进口处的主频是由在转轮转动和导叶提供机组环量时产生的,在尾水管中主要受频率为0.2 Hz的低频压力脉动影响,压力脉动系数沿尾水管出口方向依次增大,最大为1.75%。     

南水北调东线洪泽站反向发电运行方案研究

采用模型试验数据换算与数值模拟相结合的方法,分析了南水北调东线洪泽站反向发电运行的可行性及机组的最佳运行方案。结果表明,洪泽站采用反向全速发电方案能够解决发电功能的有无问题,但机组发电效益较低且在尾水管中会产生由涡带引起的低频水压脉动;采用机械变频的发电方案可显著提升机组的发电效益,同时又可明显改善尾水管的内部流动,但在发电水头发生变化时会偏离高效区;电子变频的发电方案能使机组在不同水头时均处于高效区,且优于其他2种方案。     

导叶开度对混流式水轮机尾水管内流动特性的影响

为了深入研究尾水管内的流动特性,结合某电站混流式水轮机的实际运行情况,基于标准的κ-ε湍流模型,选用Fluent软件在额定水头不同导叶开度下对其进行全流道数值模拟,分析了不同导叶开度对混流式水轮机尾水管内部流动特性的影响。结果表明,当导叶开度为100%时尾水管内部形成了周期空化涡带,此涡带的存在易导致水轮机机组产生强烈振动;当导叶开度较小时,尾水管内速度分布较为均匀;尾水管进口段的压力分布情况对导叶开度的变化较为敏感,可通过合理控制导叶开度来减小尾水管内的水力振动,降低水力损失。     

水轮机尾水管导流板减振分析

为减轻水轮机尾水管内涡带产生的振动,设置了一种在直锥段平行排布的尾水管导流板,并对某电站的水轮机尾水管进行了UG三维建模和CFD数值模拟计算,通过对比安装导流板前后尾水管内的流场、压力和速度分布,证实了此种导流板消振作用的有效性,对研究尾水管内导流板的排布规律有一定参考价值。     

叶轮机械叶片故障的叶间动态压力诊断法

叶间动态压力诊断法是叶轮机械叶片故障诊断的一种新方法。该方法采用安装在外壳上的动态压力传感器非接触测量旋转叶片间流体的动态压力信号,通过分析该信号的时域波形、频谱和对数差谱,可获取叶片故障信息。实验证明该诊断方法是正确的、有效的。图10参12。     

EMD方法在内燃机故障诊断中的应用

针对内燃机瞬时转速信号的非平稳性特点,将EMD方法用于瞬时转速信号的时频分析,将其自适应分解为几个基本模式分量和剩余值序列;对各个基本模式分量进行Hilbert变换得到Hilbert谱,从而得到瞬时频率和振幅随时间的变化规律,并进一步得到了EMD边界谱。实验测量6-135型柴油机正常和故障状态下瞬时转速信号,对其进行EMD分析表明：瞬时转速EMD边界谱可以指示有无故障发生,而瞬时频率和分解剩余值序列可以指示故障缸位置,二者结合可以较好地实现内燃机的故障诊断,为基于瞬时转速的内燃机故障诊断提供了一条新的思路。     

Reducing the effect of penstock pressure pulsations on hydroelectric plant power system stabilizer signals

A characteristic trait of Francis turbines operating at low-head is pressure pulsations that occur during certain load levels of the generator. These stem from pressure variations across the turbine due to pulsating flow in the draft tube. This surging action of the water column is related to draft tube geometry and flow rate of water in the penstock. The pressure pulsations cause torque variations on the turbine and corresponding electric power pulsations. If electric power is used as a feedback signal to the power system stabilizer (PSS), then MVAr and terminal voltage pulsations will occur when the generator is operating in the "rough zone". This paper describes field test results for investigating feedforward control from the penstock, draft tube and spiral case pressure to reduce the effects of MW pulsations on PSS output signals. This investigation involved a PSS with generator power as the feedback signal and the PSS tuned for local and inter-area damping