基于小波变换的水电机组振动故障分析和特征提取

【摘要】：通过小波变换的手段对国内某水轮机组的振动异常进行故障分析,详细的阐明了小波奇异性检测的原理以及小波基函数选择的要求。采用Mallat算法,选用Db4小波在多分辨分析下对机组摆度信号进行处理成功提取出故障点的位置,并结合不同的频率分析出机械因素和水力因素造成故障的原因。最后运用连续小波变换的模极大值与尺度的对数关系进行图像拟合,计算出奇异点的Lipschitz指数,以此作为故障信号的特征。通过比较两种不同因素影响的奇异点处的Lipschitz指数,证明其作为故障信号的特征参数对衡量机组故障程度有指导意义。 【作者单位】： 云南电网公司电力研究院;河海大学能源与电气学院;
【关键词】： 水轮机组 小波分析 故障分析 Lipschitz指数 特征提取
【基金】：云南电网公司科技项目(K-YN2012-452) 江苏省博士后基金(1102072c)
【分类号】：TV738
【正文快照】： 0前言水电站的规模和水轮发电机组的容量越来越大,保证水电机组的安全运行是水电站的首要任务,传统的定期检修方式已经逐渐满足不了高效和准确的要求。近年来状态检修模式正逐渐替代传统的按时检修模式,这种检修方式更加安全可靠但也对状态监测和故障诊断的手段有了更高的要求

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