本文關(guān)鍵詞：基于多小波的水電機組振動特征提取及故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《武漢大學》 2014年

基于多小波的水電機組振動特征提取及故障診斷方法研究

盧娜  

【摘要】：隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展,我國電力需求也面臨著急劇增長的局面,水力發(fā)電作為電力能源結(jié)構(gòu)的重要組成部分,其綜合開發(fā)和利用已經(jīng)成為我國可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向。水電機組作為水力發(fā)電的關(guān)鍵設備,目前正在向大型化、復雜化、集成化、精密化、自動化方向發(fā)展,與此同時,其安全性和穩(wěn)定性問題也日趨突出。水電機組振動包含機組運行狀態(tài)的重要信息,同時,當其數(shù)值超過一定閾值時,也會成為影響機組安全運行的主要故障。因此,開展水電機組振動故障診斷技術(shù)研究,已成為保證水電機組和電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運行,提高設備利用率,避免重大經(jīng)濟損失和人員傷亡的迫切要求。 特征提取和故障診斷方法研究是水電機組振動故障診斷過程中的兩個關(guān)鍵問題,許多學者在這些方面進行了廣泛的探索和深入的研究,并取得了相應的成果。然而,由于水電機組自身的復雜性和某些傳統(tǒng)方法本身的特性決定了其在不同程度上存在不足,使得水電機組故障診斷結(jié)果的準確性還難以得到保證。因此,為確保水電機組振動故障快速、準確的診斷,一方面需要對原有方法進行改進,發(fā)揮其優(yōu)點,抑制其不足,滿足水電機組振動故障診斷要求；另一方面,需要利用國內(nèi)和國際上先進的技術(shù),加強對新的特征提取和故障診斷方法的探索和研究,尋求更加合理的水電機組振動故障診斷解決方案。 小波分析方法克服了傅里葉變換的諸多缺陷,能夠同時展現(xiàn)出信號的時域特征和頻域特征。多小波分析是小波分析的擴展,其不僅繼承了小波分析的優(yōu)點,而且能夠同時具有正交性、對稱性,緊支撐、高階消失矩等多種優(yōu)良特性,具有更加廣闊的應用前景。本文結(jié)合水電機組的特點,以小波、多小波理論為基礎,以改進、優(yōu)化現(xiàn)有方法和提出、引入新方法為手段,以水電機組安全、穩(wěn)定運行為目標,分別從水電機組振動信號特征提取和故障診斷方法方面,展開了深入的研究,為水電機組振動故障的快速、準確診斷提供了新的思路和解決方案。具體研究內(nèi)容包括： 系統(tǒng)闡述了小波、多小波理論,研究了多小波預處理方法,為水電機組振動信號降噪預處理和故障特征自適應提取方法的提出奠定理論基礎；詳細分析了小波閾值降噪方法和多小波相鄰系數(shù)降噪方法,并在此基礎上提出了基于多小波相鄰系數(shù)降噪的水電機組振動信號降噪方法。通過與小波閾值降噪方法進行實驗對比分析,并考慮不同基函數(shù)、閡值函數(shù)和多小波預處理方法對降噪效果產(chǎn)生的影響,驗證了所提出方法的有效性。 提出了基于綜合檢測指數(shù)的水電機組自適應多小波振動故障特征提取方法。首先,以綜合檢測指數(shù)最大值為優(yōu)化目標,利用遺傳算法從自適應多小波庫中選擇最優(yōu)多小波；然后,利用該多小波分別對轉(zhuǎn)子實驗臺和水電機組采集的振動信號進行特征提��；接下來,用K均值聚類方法檢測該方法的有效性。實驗結(jié)果表明,與基于綜合檢測指數(shù)的GHM多小波特征提取方法和DB4小波特征提取方法相比,所提出的方法能夠有效的增強特征參數(shù)對故障的敏感性,獲得更高的故障識別率。 結(jié)合小波與神經(jīng)網(wǎng)絡理論,提出了基于蟻群初始化小波網(wǎng)絡的水電機組振動故障診斷方法。采用蟻群算法對小波網(wǎng)絡的參數(shù)進行初步尋優(yōu),將優(yōu)化后的參數(shù)作為小波網(wǎng)絡的初始化參數(shù),利用梯度下降法完成小波網(wǎng)絡的后續(xù)訓練。水電機組的實例診斷結(jié)果表明,該方法克服了傳統(tǒng)小波網(wǎng)絡對初始參數(shù)敏感的缺陷,具有較快的收斂速度和較強的泛化能力。 結(jié)合多小波與神經(jīng)網(wǎng)絡理論,提出了基于徑向基多小波網(wǎng)絡的水電機組振動故障診斷方法。采用多小波尺度函數(shù)作為徑向基多小波網(wǎng)絡的核函數(shù),建立網(wǎng)絡模型,并將該網(wǎng)絡模型引入到水電機組振動故障診斷中,加快了網(wǎng)絡收斂速度,增強了網(wǎng)絡的泛化能力,更適用于水電機組振動故障的在線學習和診斷。 論文最后對本文的主要研究內(nèi)容進行了系統(tǒng)的總結(jié),并指出了水電機組振動故障診斷的研究重點和小波、多小波相關(guān)理論在水電機組故障診斷應用方面未來需要開展的研究工作。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：武漢大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TV734
【目錄】：

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本文編號：100623