汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法，屬于故障檢測【技術(shù)領(lǐng)域】。該方法包括：步驟1，確定汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)的典型故障以及與典型故障相應(yīng)的特征頻率；步驟2，選取要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的小波基；步驟3，確定要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的小波分解層；步驟4，根據(jù)步驟2和步驟3確定的小波基和小波分解層，對(duì)于要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)進(jìn)行小波分解，對(duì)小波分解后的信號(hào)做Hilbert包絡(luò)并進(jìn)行譜分析，獲得所述汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的振動(dòng)頻率；步驟5，根據(jù)步驟4得到的振動(dòng)頻率以及步驟1中與典型故障相應(yīng)的特征頻率，判斷出汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障。
【專利說明】汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明主要涉及一種故障檢測方法，尤其涉及汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組是發(fā)電廠的關(guān)鍵生產(chǎn)設(shè)備，其運(yùn)行狀況直接關(guān)系到安全生產(chǎn)和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，因此對(duì)其進(jìn)行有效的狀態(tài)檢測和故障診斷具有重要的意義。汽輪發(fā)電機(jī)組屬于典型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，其軸瓦振動(dòng)信號(hào)其本質(zhì)可分為平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)和非平穩(wěn)信號(hào)兩大類。這兩類信號(hào)都包含有能夠反映旋轉(zhuǎn)機(jī)械工作狀態(tài)的重要特征信息，有效地提取這些特征對(duì)設(shè)備的檢測和診斷有重要價(jià)值。
[0003]在實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷系統(tǒng)中，尤其是沖擊信號(hào)比較豐富的場合，信號(hào)在任意時(shí)刻附近的頻率特征都很重要，對(duì)這類信號(hào)的處理，目前僅從頻域和時(shí)域傳統(tǒng)方法分析，傳統(tǒng)分析方法都是基于傅里葉變換理論。目前針對(duì)汽輪機(jī)振動(dòng)特征提取的方法主要是:將振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域信息轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)的傅里葉變換。傅里葉變換只是提供了豐富的頻域信息，對(duì)時(shí)域信息幾乎不提供。在這種情況下，很難去檢測信號(hào)的時(shí)域特征，因?yàn)樾盘?hào)在變換時(shí)，時(shí)域信息在變換時(shí)被整個(gè)頻域淹沒了，這種方法僅適用于平穩(wěn)的和周期性的信號(hào)。而且傅里葉變換由于正弦波是無限寬度的，這使得被分析的信號(hào)也需要具有從負(fù)無窮大到正無窮大都有意義的特性，故傅里葉變換不能很好地處理這些局部信號(hào)。所以必須要有一種新的方法能夠反映機(jī)械設(shè)備故障局部信號(hào)，這樣才能更完整得到機(jī)械設(shè)備故障信號(hào)特征。
[0004]因此，提取汽輪機(jī)振動(dòng)故障信號(hào)時(shí)頻特征，成為汽輪機(jī)振動(dòng)故障信號(hào)特征提取的一個(gè)新思路。小波分析是一種全新的信號(hào)時(shí)間一尺度分析方法，它繼承了傅里葉分析的簡諧函數(shù)作為基函數(shù)來逼近任意信號(hào)的思想，小波分析的基函數(shù)是一系列尺度可變函數(shù)。這使得小波分析具有良好的時(shí)一頻定位特征及信號(hào)的自適應(yīng)能力，故能夠?qū)Ω鞣N時(shí)變信號(hào)進(jìn)行有效的分解，為控制系統(tǒng)故障診斷提供了新的、強(qiáng)有力的分析手段。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，提供一種新的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法。
[0006]根據(jù)本發(fā)明的一種汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法，所述方法包括:步驟1，確定汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)的典型故障以及與典型故障相應(yīng)的特征頻率；步驟2，選取要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的小波基；步驟3，確定要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的小波分解層；步驟4，根據(jù)步驟2和步驟3確定的小波基和小波分解層，對(duì)于要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)進(jìn)行小波分解，對(duì)小波分解后的信號(hào)做Hilbert包絡(luò)并進(jìn)行譜分析，獲得所述汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的振動(dòng)頻率；步驟5，根據(jù)步驟4得到的振動(dòng)頻率以及步驟I中與典型故障相應(yīng)的特征頻率，判斷出汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障。
[0007]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，所述典型故障為如下四類故障:轉(zhuǎn)子不平衡造成的振動(dòng)故障、轉(zhuǎn)子不對(duì)中造成的振動(dòng)故障、轉(zhuǎn)子碰磨造成的振動(dòng)故障和軸承松動(dòng)造成的振動(dòng)故障。[0008]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，與轉(zhuǎn)子不平衡造成的振動(dòng)故障相應(yīng)的特征頻率為穩(wěn)定的工頻f。；與轉(zhuǎn)子不對(duì)中造成的振動(dòng)故障相應(yīng)的特征頻率為工頻f。和2f。；與轉(zhuǎn)子碰磨造成的振動(dòng)故障相應(yīng)的特征頻率為工頻f；、2f；、3f.。和4f。；與軸承松動(dòng)造成的振動(dòng)故障相應(yīng)的特征頻率為工頻fe、fc/2、4fc。
[0009]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，在步驟2中，根據(jù)緊支小波基、消失矩階數(shù)、對(duì)稱性和線性選取小波基，所選擇的小波基為db4小波基。
[0010]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，在步驟3中，根據(jù)要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的信號(hào)長度確定小波分解層，對(duì)信號(hào)進(jìn)行六層小波分解。
[0011]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，在步驟4中，所述小波分解后的信號(hào)為第一層小波分解信號(hào)。
[0012]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，在步驟5中，根據(jù)振動(dòng)頻率找到匹配的特征頻率，獲得與所述匹配的特征頻率相應(yīng)的典型故障作為判斷出的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障。
[0013]本發(fā)明針對(duì)汽輪機(jī)四種常見振動(dòng)故障，采用小波分析方法進(jìn)行信號(hào)處理及特征提取，運(yùn)用了小波分析良好的時(shí)頻特征和對(duì)突變信號(hào)和非平穩(wěn)信號(hào)突出的處理能力，克服了傳統(tǒng)特征提取方法，如傅里葉變換，只能獲取信號(hào)整體頻譜，不能獲取局部頻譜等不足。大大提高了汽輪機(jī)振動(dòng)故障特征提取的準(zhǔn)確性和效率同時(shí)為今后汽輪機(jī)振動(dòng)故障智能識(shí)別提供了強(qiáng)有力的特征數(shù)據(jù)保證。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]圖1是汽輪機(jī)振動(dòng)四類典型故障現(xiàn)場波形圖；
[0015]圖2示出了轉(zhuǎn)子不平衡造成振動(dòng)故障的6尺度db4小波分析結(jié)果；
[0016]圖3示出了轉(zhuǎn)子不平衡造成振動(dòng)故障的6尺度db4小波第一層細(xì)節(jié)信號(hào)的包絡(luò)譜；
[0017]圖4示出了轉(zhuǎn)子不對(duì)中造成振動(dòng)故障的6尺度db4小波分析結(jié)果；
[0018]圖5示出了轉(zhuǎn)子不對(duì)中造成振動(dòng)故障的6尺度db4小波第一層細(xì)節(jié)信號(hào)的包絡(luò)譜；
[0019]圖6示出了轉(zhuǎn)子碰磨造成振動(dòng)故障的6尺度db4小波分析結(jié)果；
[0020]圖7示出了轉(zhuǎn)子碰磨造成振動(dòng)故障的6尺度db4小波第一層細(xì)節(jié)信號(hào)的包絡(luò)譜；[0021 ]圖8示出了軸承松動(dòng)造成振動(dòng)故障的6尺度db4小波分析結(jié)果；
[0022]圖9示出了軸承松動(dòng)造成振動(dòng)故障的6尺度db4小波第一層細(xì)節(jié)信號(hào)的包絡(luò)譜；
[0023]圖10示出了本發(fā)明提出的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法的整體流程。
【具體實(shí)施方式】
[0024]以下所述為本發(fā)明的較佳實(shí)施實(shí)例，并不因此而限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0025]一、確定汽輪機(jī)振動(dòng)的典型故障:
[0026]根據(jù)數(shù)家電廠關(guān)于汽輪機(jī)振動(dòng)故障反饋的信息，振動(dòng)故障有數(shù)十種類型，但其中幾種典型故障的發(fā)生率占了總數(shù)的95%以上，主要包括:轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子碰磨和軸承松動(dòng)。對(duì)這四類典型故障研究，對(duì)汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障研究有極大的支撐作用。因此，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，確定的典型故障為上述四類典型故障。[0027]本發(fā)明從內(nèi)蒙古某電廠獲取了汽輪機(jī)發(fā)生故障時(shí)的軸瓦振動(dòng)數(shù)據(jù)，機(jī)組額定轉(zhuǎn)速為3000r/min，振動(dòng)數(shù)據(jù)的采樣頻率為3200Hz，長度為1024，根據(jù)現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)結(jié)果，四種典型軸瓦振動(dòng)故障波形如圖1所示。
[0028]二、選取振動(dòng)檢測信號(hào)小波基:
[0029]函數(shù)f (t)的連續(xù)小波變換定義為
[0030]
【權(quán)利要求】
1.汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括: 步驟1，確定汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)的典型故障以及與典型故障相應(yīng)的特征頻率； 步驟2，選取要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的小波基； 步驟3，確定要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的小波分解層； 步驟4，根據(jù)步驟2和步驟3確定的小波基和小波分解層，對(duì)于要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)進(jìn)行小波分解，對(duì)小波分解后的信號(hào)做Hilbert包絡(luò)并進(jìn)行譜分析，獲得所述汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的振動(dòng)頻率； 步驟5，根據(jù)步驟4得到的振動(dòng)頻率以及步驟I中與典型故障相應(yīng)的特征頻率，判斷出汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法，其特征在于: 所述典型故障為如下四類故障: 轉(zhuǎn)子不平衡造成的振動(dòng)故障、轉(zhuǎn)子不對(duì)中造成的振動(dòng)故障、轉(zhuǎn)子碰磨造成的振動(dòng)故障和軸承松動(dòng)造成的振動(dòng)故障。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法，其特征在于: 與轉(zhuǎn)子不平衡造成的振動(dòng)故障相應(yīng)的特征頻率為穩(wěn)定的工頻f。; 與轉(zhuǎn)子不對(duì)中造成的振動(dòng)故障相應(yīng)的特征頻率為工頻f。和2f。； 與轉(zhuǎn)子碰磨造成的振動(dòng)故障相應(yīng)的特征頻率為工頻f；、2f；、3f.。和4f。； 與軸承松動(dòng)造成的振動(dòng)故障相應(yīng)的特征頻率為工頻f。、f；/2、4f。。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法，其特征在于: 在步驟2中，根據(jù)緊支小波基、消失矩階數(shù)、對(duì)稱性和線性選取小波基，所選擇的小波基為db4小波基。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法，其特征在于: 在步驟3中，根據(jù)要檢測的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障信號(hào)的信號(hào)長度確定小波分解層，對(duì)信號(hào)進(jìn)行六層小波分解。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法，其特征在于: 在步驟4中，所述小波分解后的信號(hào)為第一層小波分解信號(hào)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障檢測方法，其特征在于: 在步驟5中，根據(jù)振動(dòng)頻率找到匹配的特征頻率，獲得與所述匹配的特征頻率相應(yīng)的典型故障作為判斷出的汽輪機(jī)軸瓦振動(dòng)故障。
【文檔編號(hào)】G01M15/00GK103884509SQ201410092182
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年3月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月13日
【發(fā)明者】趙永剛, 賈杰, 旋繼新 申請人:內(nèi)蒙古電力勘測設(shè)計(jì)院