基于小波及神经网络的汽轮发电机组故障诊断方法研究

摘要

汽轮发电机组的轴心轨迹包含丰富的反映其运行状态的信息，但由于各种噪声的干扰，实测的轴心轨迹往往非常混乱，以致难以从中获得有用的信息。利用小波及小波包分解与重建可达到消噪的目的，取得良好的效果，同时根据转子轴心轨迹的特点，提出一种利用平面图形不变矩进行识别的方法，可有效提取旋转机械轴心轨迹特征，为轴心轨迹神经网络识别系统提供准确的输入变元，提高了故障诊断专家系统的自动诊断水平及准确率。