【摘要】：渦輪機熱端部件健康監(jiān)測技術(shù)一直是信號處理領(lǐng)域中的重要研究內(nèi)容。其相應(yīng)技術(shù)主要是沿著兩個方向不斷發(fā)展進步的,一是特征提取方法的研究;二是模式識別算法的研究即監(jiān)測模型的設(shè)計。特征提取方法研究的主要任務(wù)是研究和選取能表現(xiàn)信號特征的,有效而且穩(wěn)定可靠的特征矢量;而監(jiān)測模型設(shè)計的主要任務(wù)是研究各種監(jiān)測模型的結(jié)構(gòu)和算法,從而對訓(xùn)練和監(jiān)測中提取的特征向量做預(yù)測匹配,以完成準(zhǔn)確的監(jiān)測目的。由于渦輪機的葉片長期工作在高溫高壓的惡劣環(huán)境下,且其壽命直接影響燃氣輪機的壽命使用期限,已受到廣泛的關(guān)注,而葉片溫度作為評估葉片質(zhì)量的重要指標(biāo)也越來越受到重視,所以將健康監(jiān)測理論的研究用于對燃氣輪機葉片溫度的監(jiān)測。針對渦輪葉片信號波形的特點,將重點放在渦輪葉片特征提取方法及監(jiān)測模型的設(shè)計。針對渦輪葉片波形的特點,本課題研究了三種不同的特征提取的方法來提取渦輪葉片溫度信號的特征信息。在時域方面,通過合成余弦函數(shù)來匹配渦輪葉片溫度信號,可以得到溫度信號的幅值域,從而計算其無量綱指標(biāo)。在時頻域方面,一方面基于小波分析理論在非平穩(wěn)信號分析和處理中的優(yōu)勢,利用小波分析理論中多分辨分析的概念和小波包分解研究了信號不同頻段內(nèi)能量特征的提取算法,給出了特征向量的構(gòu)造方法。另一方面由于希爾伯特-黃變換(HHT)方法自身獨特的特點及其在信號處理各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,提出了基于小波分析和HHT變換的特征提取方法。通過采取以上的措施,提高了HHT方法處理渦輪葉片信號的精度,驗證了HHT方法在健康監(jiān)測特征提取方面具有更高的分辨率和準(zhǔn)確性。為了提高監(jiān)測模型的性能,本課題設(shè)計并實現(xiàn)了基于平均影響值(MIV)算法、遺傳算法和自適應(yīng)變異的粒子群算法的混合算法Elman網(wǎng)絡(luò)渦輪葉片溫度信號監(jiān)測模型。實現(xiàn)對輸入自變量的篩選、降維和對Elman網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值進行優(yōu)化,有效提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,提高預(yù)測的精度,達到了專家級評分的水平。本文研究成果可望應(yīng)用于渦輪機健康監(jiān)測領(lǐng)域,包括渦輪葉片信號的分析,特征提取、監(jiān)測預(yù)測及其它相關(guān)的應(yīng)用領(lǐng)域。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TK14
【圖文】：

第 2 章 健康監(jiān)測模型基本原理2.1 健康監(jiān)測模型的基本組成本論文的研究對象是渦輪機的熱端部件，對于渦輪機來說，所謂熱端部件，即渦輪葉片，其是限制渦輪機壽命的主要部件。主要原因是高溫燃氣直接作用于渦輪葉片的表面，渦輪葉片一直會承受超高溫的熱負荷，高溫燃氣的溫度遠遠超過了一般金屬或合金的極限溫度，所以對渦輪葉片的健康監(jiān)測技術(shù)研究是及其重要的。一個基本的健康監(jiān)測模型大致由五個組成部分，分別是：（1）數(shù)據(jù)的獲取和預(yù)處理；（2）特征的提��；（3特征的選擇；（4）監(jiān)測模型的設(shè)計；（5）結(jié)果評價與分析。圖 2.1 中為一個基本的健康監(jiān)測模型的組成。

→∞∈mmZmmmmZmm→∞∈： VVmZmm ∈+,1；，則( )mjf x+k∈V 2 ， k , j∈Z； ( )mf x∈ V， ( )12+∈mf xV；在性：存在0 ∈V，使得 { ( x n)}m ∈z是0V 的 R用多分辨分析來構(gòu)造。 L( R)2中的一個分辨率分( ) kkZttjjjk ∈ = 22/2,φ φ}kZ|∈為規(guī)范正交的。以頻帶分解數(shù)結(jié)構(gòu)表示（圖 2.2 中 S 代表源信號

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王鵬;侯劍華;都佳妮;;美國風(fēng)力渦輪機技術(shù)監(jiān)測與分析[J];技術(shù)經(jīng)濟;2014年11期

2 鐘成義;王素珍;常春;;農(nóng)業(yè)機械故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀及展望[J];中國農(nóng)機化學(xué)報;2014年02期

3 王江榮;王s

本文編號：2730332