文献类型：期刊文章

作　　者：王涛[1] 张泽[1] 许永伟[2] 张鹏[1] 吕蒙[1]

WANG Tao;ZHANG Ze;XU Yongwei;ZHANG Peng;LÜMeng(North China Electric Power Research Institute Co.,Ltd.Xi′an Branch Xi′an,710000,China;North China Electric Power Research Institute Co.,Ltd.Beijing,100045,China)

机构地区：[1]华北电力科学研究院有限责任公司西安分公司,西安710000 [2]华北电力科学研究院有限责任公司,北京100045

出　　处：《振动．测试与诊断》

基　　金：陕西省重点研发计划资助项目(2023-YBGY-132)。

年　　份：2023

卷　　号：43

期　　号：4

起止页码：712-716

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对时频分析方法在转子油膜失稳诊断方面的不足,提出采用同步压缩小波包变换(synchro-squeezed wave packet transform,简称SSWPT)对汽轮机运行过程中非平稳多分量信号进行连续小波变换,对不同种类信号选取不同主频率小波,得到信号时频图,通过算法可由时频图对原始信号进行重构,并与现有时频方法的精度进行对比。以某电厂1000 MW机组为研究对象,针对调试过程中出现的轴系振动大问题,运用SSWPT方法进行了转子油膜振荡故障诊断分析。利用现场汽轮机诊断管理(turbine diagnosis managment,简称TDM)系统采集数据,进行小波包变换得到小波变换系数,以及故障中非平稳信号的瞬时频率,最后在瞬时频率尺度下对小波包变换系数进行压缩,得到更为准确的频率成分组成。结果表明,该方法对现场非平稳信号的特征提取具有优越性,能够精准判断故障发生的位置和类型,为机组后期故障处理提供可靠依据。

关 键 词：轴系振动 故障诊断 非平稳信号 同步压缩小波包变换  频率成分  

分 类 号：TH17]