流化床压力波动冷态试验研究

论文摘要

目前循环流化床锅炉压力测点都是安装在炉膛壁面上,由于大量物料循环,频繁摩擦撞击测点,使得测点堵塞磨损问题非常严重,造成测量不准确甚至测点损坏。针对这一问题,本文在搭建冷态鼓泡流化床试验台上,将压力测点布置在风室风帽入口的壁面上,通过压力信号采集系统,将采集到的压力信号转变为数字信号存储于计算机中。在试验过程中,通过调整和改变试验的控制条件,采集多种正常工况与扰动工况下的压力波动信号,并对信号进行深入的研究分析,探讨流化床内的压力波动状况。基于Matlab编程,利用自相关函数的傅里叶变换的方法,将采集到的时域信号转变为频域信号,从得到的信号频谱图上可以清楚的看到,风帽入口压力波动与流化床内静床高和表观气速等参数变化密切相关,并且压力波动能量主要表现为低频压力波动,说明在风帽处采集的监测信号能够反映流化床内压力波动状况。接着对信号进行消噪处理,通过对比分析工程滤波法与小波消噪法,结果证明小波消噪法优于工程滤波法,并进一步通过对比选择不同的小波基进行消噪,结果表明利用db2小波基三层分解消噪方法,能达到良好的去噪效果。试验中,模拟了现场流化床中压力信号监测失败、加放料产生扰动、风帽堵塞等扰动工况,利用时域分析、频域分析以及小波包法分析,对比了正常工况与扰动工况下的不同,建立了故障信号的诊断识别的方法。利用时域分析,通过设定置信区间的方法,来判定压力信号是否发生了故障;利用频域分析,对比了正常工况与加放料扰动工况频谱的不同,确定了频谱作为特征向量,实现故障诊断识别;利用小波包分析,将压力信号进行三层分解与重构,对比正常与扰动工况下各个节点功率谱的不同,结果表明信号在结点s30的功率谱p30可以作为特征向量,判定流化床内是否出现风帽堵塞等问题,实现了故障诊断,为现场应用提供理论参考及依据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.2 课题的提出
• 1.3 国内外压力波动特性研究进展
• 1.3.1 压力波动产生的原因
• 1.3.2 压力波动信号的性质
• 1.3.3 压力波动信号研究方法
• 1.3.4 取得的部分研究成果与应用
• 1.4 课题的研究内容
• 第2章 鼓泡流化床冷态试验系统介绍
• 2.1 鼓泡流化床试验台
• 2.2 数据采集系统
• 2.2.1 压力变送器
• 2.2.2 数据采集卡
• 2.3 信号的采集
• 2.3.1 信号的采集过程
• 2.3.2 信号的采样频率
• 2.3.3 信号的采样时间序列长度
• 2.4 试验过程及内容
• 2.4.1 试验过程
• 2.4.2 试验内容
• 2.4.3 采集信号显示
• 2.5 本章小结
• 第3章 压力波动信号的频谱分析
• 3.1 信号的功率谱分析原理
• 3.1.1 确定信号的能量密度谱
• 3.1.2 随机信号的自相关和功率谱
• 3.2 信号处理过程
• 3.3 试验结果及分析
• 3.3.1 不同静床高试验
• 3.3.2 不同表观气速试验
• 3.4 本章小结
• 第4章 压力波动信号的消噪与滤波
• 4.1 工程滤波方法研究
• 4.1.1 窄带滤波
• 4.1.2 周期相关滤波
• 4.1.3 周期时间平均滤波
• 4.2 小波消噪方法研究
• 4.2.1 小波消噪的基本原理
• 4.2.2 常用的小波消噪方法
• 4.2.3 小波分析降噪的过程
• 4.3 小波基的选择
• 4.3.1 Haar 小波
• 4.3.2 Daubechies（dbN）小波
• 4.3.3 Symlets（symN）小波
• 4.3.4 Mexican Hat（mexh）小波
• 4.3.5 Meyer 小波
• 4.3.6 Morlet 小波
• 4.4 本章小结
• 第5章 压力波动信号的特征获取与故障诊断
• 5.1 特征信号获取
• 5.1.1 特征选择与提取概念
• 5.1.2 特征获取的方法与原则
• 5.2 时域分析
• 5.2.1 信号时域统计分析
• 5.2.2 利用时域信号进行故障诊断
• 5.3 频域分析
• 5.4 小波包分析
• 5.4.1 小波包分析理论
• 5.4.2 利用小波包法进行故障诊断
• 5.5 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
• 致谢
• 论文摘要