共查询到17条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
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
2.
3.
基于改进第2代小波算法的发电机组碰摩故障特征提取 总被引:2,自引:0,他引:2
针对发电机组碰摩故障特征的提取问题,构造了一种提取该类信号时域特征的改进第2代小波算法。该算法以第2代小波为基础,构造第2代小波等效滤波器,分析其存在的频带交叠问题;采用基于数据的优化方法,设计能够自适应匹配每层分解信号特征的预测器和更新器;对分解得到的每层逼近信号和细节信号采用傅里叶变换方法,消除每个分解频带中其它频带的无关频率成分,以突出相应频带信号的时域特征。仿真信号和工程振动信号分析表明,改进第2代小波算法的信号特征提取效果优于第2代小波方法,较理想地提取出了汽轮发电机组发生径向碰摩故障时的时域故障特征。 相似文献
4.
基于时频等高图的汽轮发电机组振动故障诊断方法研究 总被引:8,自引:10,他引:8
状态监测与故障诊断的主要内容包括故障信号的检测、故障诊断、趋势分析和早期故障预测即预测诊断等。传统的振动故障诊断主要是基于频谱分析的方法,小波变换得出的时频等高图是分析故障信号奇异性的有效工具,为汽轮发电机组的故障检测和诊断提供了新思路。在介绍小波变换理论、Morlet小波和时频等高图的基础上,通过对仿真的汽轮发电机组几种典型振动故障,如不对中、油膜涡动和部件松动等信号进行分析,结果表明时频等高图不仅能够直观检测出信号中的微弱奇异成分,而且还可以有效地对故障进行分类诊断、实现早期故障检测和故障变化趋势分析等。最后,采用时频等高图分析了3种实际机组的振动异常信号。 相似文献
5.
基于改进冗余提升方案的汽轮机组振动故障特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
故障特征提取是大型机械设备状态监测和故障诊断领域的核心问题。传统的振动故障特征提取方法主要是基于频谱分析的方法,小波变换的出现则为该领域提供了新的工具。文中提出并构造了一种改进的冗余提升小波变换算法来提取振动信号的时域特征。算法以第2代小波为基础,设计了冗余提升小波变换的算法,不进行分裂,直接利用构造的算子进行预测和更新,各层分量和原始信号的数据长度相同,从而保留了更多的时域信息。研究了提升小波和冗余提升小波算法中存在的频率混叠问题,阐述了产生频率混叠的原因。通过对冗余提升小波分解得到的近似信号和细节信号采用傅里叶变换的方法消除了与其对应频带无关的频率成分,以突出相应频带信号的时域特征。对仿真信号和实际汽轮发电机组振动故障信号进行了分析,结果表明,改进的冗余提升小波变换算法能够较理想地提取出故障特征,有效地解决了提升小波算法中存在的频率混叠问题。 相似文献
6.
7.
8.
李鑫 《国外电子测量技术》2013,32(6):65-67,71
在旋转机械中,当轴承发生故障时,振动信号比较复杂,相对其它振动信号太弱,基于傅立叶变换的谱分析技术对滚动轴承的故障特征的提取不太理想。提出采用小波变换和傅立叶变换相结合的方法来处理滚动轴承的故障振动信号,通过对某航空发动机滚动轴承的外环故障信号处理,结果验证了该方法对提取滚动轴承故障特征的有效性。 相似文献
9.
10.
针对风电机组振动信号同时受背景白噪声和短时干扰噪声的影响,使得早期微弱故障特征频率难以提取的问题,提出一种结合经验模态分解(EMD)、相关性分析和小波包变换(WPT)的振动信号噪声抑制及故障特征频率提取方法(EMD相关去噪-WPT)。该方法首先利用EMD分解振动信号得到能表征不同频率的固有模态函数(IMF),然后筛选表征故障特征频率的IMF,并重构得到故障特征信号;其次,利用自相关分析去除重构信号中噪声的影响;最后,结合小波包变换(WPT)提取去噪重构振动信号中的特征频率。为了验证所提方法的有效性,以实测和模拟的双馈风电机组轴承故障振动信号为例,对轴承振动信号分别利用小波包变换(WPT)、EMD相关去噪-WPT、小波硬阀值-WPT方法进行特征频率提取分析。通过不同特征频率提取方法比较表明,所提出的基于EMD相关去噪-WPT特征频率提取方法,能够更有效地抑制背景白噪声和短时干扰噪声的影响,提取出早期微弱故障特征。 相似文献
11.
基于HHT的水轮机空化信号研究 总被引:1,自引:0,他引:1
水轮机是水力发电机组中的关键设备,空化又是水轮机组运行过程中影响其稳定性和效率的因素之一。由于水轮机结构和运行的特殊性,空化不易被直接观测,采用水轮机空化声信号监测是研究空化的有效途径。传统的傅里叶变换和目前常用的小波变换对于窄带低频信号的分析效果明显,但两种方法很难涵盖水轮机空化宽带高频信号。本文正是在此情况下,提出了一种新的空化信号分析方法,Hilbert-Huang变换(HHT)。该方法对信号具有自适应功能,经验模态分解分解能提取具有明确物理意义的水轮机空化模式分量信号。通过对同一空化信号分别进行小波和HHT分析比较,发现HHT方法更具计算准确、精度高等优点。将基于Hilbert-Huang变换方法引入到水轮发电机组空化信号特征提取中,对水轮发电机组故障诊断系统的准确度将是一个有效的提升。 相似文献
12.
基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在电机故障诊断技术中,电机振动信号最能全面反映电机的运行状态.由于电机振动信号属于非平稳随机信号,传统的傅里叶变换从频域角度进行信号分析,只能说明信号中某频率成分幅值的大小和频率密度,不能检测奇异信号点的时域信息,而且还可能将含有丰富故障信息的微弱信号作为噪声滤去.因此,不能完全满足故障信号特征提取的要求.为解决这一问题,提出一种基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法,该方法采用小波时频分析技术对电机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,应用BP神经网络进行故障识别,并采用Matlab仿真软件予以实现.结果表明,该方法不需要建立电机的故障诊断模型,能有效提高电机故障诊断的准确性. 相似文献
13.
14.
将二维小波分析应用于配电网单相接地故障选线中,通过构造零序电流的解析信号,实现了对故障暂态信号幅值和相位相结合的分析,提出了一种接地选线的新方法。相对于单纯考虑幅值或相位的方法,这种结合分析能够更充分地提取丰富的故障暂态量特征信息。理论分析及Matlab仿真表明:该方法可以更加准确有效地实现故障选线。 相似文献
15.
将小波包变换应用于风力发电机转子故障诊断中,用Matlab小波分析将转子断条故障情况下定子侧的电流模拟信号进行多层小波分解,提取转子断条故障的故障特征,并与傅里叶分析结果对比,得到一种简易的故障诊断方法。结果表明,该方法能够准确提取故障特征,是一种优良的信号特征提取方法。 相似文献
16.
小波降噪及Hilbert变换在电机轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对振动信号降噪处理及故障特征提取是机械故障诊断的重点问题,为了有效消除高频信号的影响,并充分提取出电机轴承的低频故障特征。提出利用小波降噪及Hilbert变换的方法对采集的电机轴承振动数据进行处理并提取其故障特征信息。首先,运用小波降噪对采集到的振动数据进行降噪处理,抑制噪声干扰,然后对其进行Hilbert变换解调出故障特征频率。通过对现场测取的轴承振动数据进行信号处理可以达到理想的诊断效果,由此得知,该方法能通过电机轴承振动信号进行故障特征信息处理,有效地进行轴承故障分析及诊断。 相似文献