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基于信息融合的汽轮发电机组故障诊断方法研究

论文摘要

本文在对信息融合方法的发展背景、应用范围及其在模态识别与故障诊断中的优势进行深入分析的基础上,针对汽轮发电机组振动故障诊断的需要,根据信息融合体系结构,对适用于各层次的信息融合方法进行了深入研究,由汽轮机故障信息的综合分类,提出了一种新的汽轮机故障诊断信息融合分级过程以及系统化模型,重点将数据融合层次的全息谱分析法以及特征融合层次的信息熵分析法应用于汽轮机监测与故障诊断体系中来,对转子临时热弯曲和动静碰摩故障进行了分析,取得了良好的预期效果。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 第一章 绪论
  • 1.1 论文工作的研究背景
  • 1.2 设备故障诊断方法的研究现状
  • 1.3 信息融合技术的研究现状
  • 1.4 本文研究的主要内容
  • 第二章 信息融合技术的理论基础
  • 2.1 概述
  • 2.2 信息融合的系统层次结构
  • 2.2.1 数据层融合
  • 2.2.2 特征层融合
  • 2.2.3 决策层融合
  • 2.3 汽轮机组故障诊断中的信息分类与综合利用
  • 2.3.1 汽轮机组故障信息分类
  • 2.3.2 汽轮机故障诊断信息的综合利用
  • 2.3.3 基于信息融合的故障诊断过程分析
  • 2.4 汽轮机故障诊断信息融合的系统结构和功能模型
  • 2.4.1 汽机故障诊断信息融合分析模型
  • 2.4.2 汽机振动监测诊断系统融合功能模型
  • 2.4.3 汽机振动故障信息融合分层次方法选取
  • 第三章 振动信号的预处理优化
  • 3.1 振动信号的数字滤波处理
  • 3.1.1 数字滤波器的设计原理
  • 3.1.2 实际应用
  • 3.2 样条曲线插值法平滑轴心轨迹
  • 3.2.1 样条插值的算法基础
  • 3.2.2 现场实例应用
  • 第四章 基于全息谱分析法的数据层融合应用分析
  • 4.1 全息谱分析法的算法基础
  • 4.1.1 单截面双通道振动信号合成动力学模型
  • 4.1.2 二维全息谱的算法基础
  • 4.2 基于LabVIEW的二维全息谱的绘制
  • 4.2.1 基于LabView的全息谱分析系统的结构介绍
  • 4.2.2 系统硬件结构
  • 4.2.3 LabVIEW与SQL数据库的互访
  • 4.2.4 LabVIEW绘制二维全息谱
  • 4.3 全息谱技术在汽轮机组故障诊断中的应用
  • 4.3.1 二维全息谱所表征得转子振动信息
  • 4.3.2 汽轮机组典型故障全息谱诊断实例对应关系
  • 4.3.3 转子热弯曲故障的全息谱诊断分析
  • 第五章 基于信息熵理论的特征层融合应用分析
  • 5.1 概述信息的定量描述方法
  • 5.2 信息熵测度指标的定义
  • 5.3 信息熵特征提取的方法
  • 5.3.1 时域信息熵的特征提取
  • 5.3.2 频域信息熵的特征提取
  • 5.4 对于汽轮机组典型振动故障的信息熵定量分析
  • 5.4.1 转子碰磨故障的信息熵特征
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 论文研究工作结论
  • 6.2 论文下一步工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间发表的学术论文和参加科研情况

    • 相关论文文献

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/536b9018a6baabfaabec856d.html