水电机组状态监测方法与信号预处理研究

【摘要】： 水电机组状态检修有利于工作人员及时掌握机组工作状况，识别机组潜在隐患，最大限度地延长检修间隔，降低电厂运行成本，保证生产的安全。机组状态检修包含了三部分内容：状态信息采集、故障诊断方法和机组维修策略，状态信息的采集作为信息的输入部分在整个系统中起着重要作用。水电机组所处环境较为复杂，状态信息采集过程中极易受到各种噪声的干扰，造成信息采集的失真，如何获得真实反映机组运行状态的数据对最终维修策略的制定具有十分重要的意义。 本文主要研究数据测量方法以及信号去噪方法，主要研究内容包括： 首先，通过深入了解机组状态监测对象的不同特性，结合不同类型传感器的测量特点，针对不同对象制定出相应的监测方法，设计了一套实用的测量系统。 其次，通过对现有时频分析方法作了详细比较，针对水轮发电机组状态监测数据的不平稳性以及故障信号的突变性，采用了现代小波分析理论对状态监测信号作预处理。通过对比采用不同小波函数以及不同去噪方法所产生的结果，得到了最佳小波和去噪方法。 最后，将本文算法应用于大峡水电站实测数据，对比信号预处理前后得到的不同结果，说明研究成果对改善机组数据采集、提高后期故障诊断中对频带的识别能力有非常重要的作用。 【关键词】：水电机组 状态监测 小波分析 软阈值 预处理
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TV737
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 相关技术国内外研究状况9-11
• 1.2.1 国外的研究状况9-10
• 1.2.2 国内研究状况10-11
• 1.3 本文主要研究内容11-13
• 2 机组状态监测对象与测量方法13-24
• 2.1 状态监测对象13-15
• 2.1.1 振动监测13-14
• 2.1.2 定子绝缘监测14
• 2.1.3 气隙监测14
• 2.1.4 流量监测14-15
• 2.2 测量系统15-18
• 2.2.1 传感器分类15-16
• 2.2.2 传感器的选型与安装16-17
• 2.2.3 测量系统主要性能参数17-18
• 2.3 状态特征参量监测18-23
• 2.3.1 大轴状态监测18-20
• 2.3.2 机壳振动监测20-21
• 2.3.3 相位监测21
• 2.3.4 转速监测21-22
• 2.3.5 轴心轨迹与轴心位置的测量22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 3 小波变换原理24-35
• 3.1 傅立叶变换24-25
• 3.2 小波变换25-31
• 3.2.1 小波26-27
• 3.2.2 连续小波变换27-28
• 3.2.3 离散小波变换28-29
• 3.2.4 自适应的小波时-频窗29-31
• 3.3 多尺度分析31-33
• 3.4 小波滤波的数学模型33
• 3.5 小波分析在非平稳信号消噪中的应用33-34
• 3.6 本章小结34-35
• 4 故障诊断系统中的小波去噪方法分析35-47
• 4.1 信号和噪声的不同小波特性35-36
• 4.2 李普西兹指数的定义36-37
• 4.3 不同去噪方法分析37-43
• 4.3.1 小波变换模极大值去噪37-41
• 4.3.2 小波域阈值去噪41-43
• 4.4 仿真信号分析43-46
• 4.4.1 不同小波对处理结果的影响43-44
• 4.4.2 对不同类型信号的去噪分析44-46
• 4.5 本章小结46-47
• 5 小波预处理实例分析47-61
• 5.1 实例概况47-50
• 5.2 状态监测系统总体设计50-52
• 5.2.1 系统总体结构50-51
• 5.2.2 信号采集及预处理系统51-52
• 5.3 小波去噪在机组信号分析中的应用52-60
• 5.3.1 对机组振动信号分析的影响53-58
• 5.3.2 对机组摆度信号分析的影响58-60
• 5.4 本章小结60-61
• 6 总结61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参加项目66

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