基于时域分析及小波分析的汽轮机振动故障识别研究

摘要

随着科技的发展，汽轮机的功率也逐渐增加，汽轮机故障产生的危害很大，而且故障率很高，如果能够通过某些方法及时准确地诊断出汽轮机的故障，将大大减少汽轮机故障所带来的损失。本文模拟汽轮机转子不对中、转子不平衡、碰磨、支座松动、轴裂纹五种常见的振动故障，并对这五种故障的实验数据进行了频谱分析、时域统计指标分析和小波灰度矩分析，从而得出各种汽轮机故障的特点。文章的主要研究内容如下：
　　1、在汽轮机转子故障模拟试验台上模拟了汽轮机转子不对中、转子不平衡、碰磨、支座松动和轴裂纹五种振动故障，获取了大量故障试验数据。
　　2、对这五种故障状态的实验数据进行频谱分析，得出了不同故障状态下的频谱特点，证明了实验数据的有效性。
　　3、计算五种故障实验数据的波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标，对比得出在不同故障状态下这些指标的特点，得出结论：波形指标可以用来诊断汽轮机的不平衡故障和支座松动故障。峰值指标、脉冲指标、裕度指标可以用来区分汽轮机的不平衡故障、不对中故障、碰磨故障、支座松动故障和轴裂纹故障，峭度指标可以用来区分汽轮机的不平衡故障、支座松动故障和轴裂纹故障。并且详细阐述了如何用这些指标区分不同的汽轮机故障状态。
　　4、对五种故障状态的实验数据进行小波灰度矩分析，计算不同转速下一阶小波灰度矩的值，对比得出在不同故障状态下一阶小波灰度矩与转速的关系并总结其特点。在转子不平衡故障下一阶小波灰度矩的值基本在15-25的范围内变动，平均值在20左右。在转子不对中故障中大多数转速下一阶小波灰度矩的值都在8-14的范围内变动，平均值在12左右。在支座松动故障中一阶小波灰度矩值基本在7-20的范围内变动，平均值在12左右。虽然支座松动时一阶小波灰度矩值的范围与转子不对中重叠，但是两种故障之间有很大的不同，支座松动时，一阶小波灰度矩的值不会在个别转速下突然增大很多。在轴裂纹故障中的低转速阶段中一阶小波灰度矩的值在10左右变动，但达到较高转速后，一阶小波灰度矩的值会突然大幅增加。

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1 绪论

1. 1 研究背景及意义

1. 2 时域分析国内外研究现状

1. 3 小波分析国内外研究现状

1. 4 本文工作内容

2 汽轮机转子故障模拟试验及故障数据频谱分析

2. 1 转子故障模拟试验台简介

2. 2 故障模拟试验方案

2. 3 故障数据频谱分析

2. 4 本章小结

3 汽轮机典型故障的时域统计指标分析

3. 1 时域统计指标基本原理

3. 2 故障数据时域统计指标分析

3. 3 本章小结

4 汽轮机典型故障的小波灰度矩分析

4. 1 小波灰度矩基本原理

4. 2 故障数据小波灰度矩分析

4. 3 本章小结

5 全文总结与展望

5. 1 全文总结

5. 2 研究展望

致谢

参考文献