基于A(yíng)RMA模型和HHT的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障診斷研究.pdf

1、在實(shí)際生產(chǎn)中，汽輪發(fā)電機(jī)組大概30％～50％的故障都是由旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)引起的。汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子作為汽輪發(fā)電機(jī)組的一個(gè)重要組成部分，且是一種復(fù)雜的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，因此對(duì)其振動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)及故障診斷一直都是保證汽輪機(jī)正常運(yùn)行的重要內(nèi)容。然而汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子的振動(dòng)信號(hào)往往都是非線(xiàn)性、非平穩(wěn)性的，直接采用其振動(dòng)信號(hào)建立時(shí)序模型及HHT分析雖然能一定程度上實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)及故障診斷，但是還存在計(jì)算繁瑣、精度不高、飛翼現(xiàn)象、譜不清晰等問(wèn)題。
　　 本文以某電廠(chǎng)300WM機(jī)

2、組的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子摩擦振動(dòng)故障的信號(hào)為研究對(duì)象。針對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子的振動(dòng)信號(hào)往往都包含豐富的時(shí)頻信息，先對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分析，通過(guò)對(duì)小波基函數(shù)的選取研究，對(duì)比結(jié)果證明db6小波在提取反映全局的、整體的信號(hào)特征上優(yōu)于其他小波，即采用db6小波對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行三層小波分解，并重構(gòu)其第三層上低頻部分的時(shí)域信號(hào);再根據(jù)重構(gòu)信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)建立ARMA模型，并將其擬合結(jié)果與原始方法處理結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)觀(guān)測(cè)其短期內(nèi)的預(yù)測(cè)值，結(jié)果表明該模型具