水电机组振动故障的信息融合诊断与仿真研究

【摘要】： 水电机组的振动是反映机组运行状态的重要参量，对机组振动进行监测和对振动故障进行诊断就显得非常重要，是保证机组安全稳定运行的重要措施。 本文根据国内外关于水电机组状态监测与故障诊断研究的现状与发展趋势，以机组振动故障的信息融合诊断技术为研究主题，对基于Dempster-Shafer证据理论的信息融合故障诊断方法进行研究，首次将该方法应用到水电机组振动故障诊断中，并提出了用机组振动各频率的子带能量反映其振动强度的方法。本文主要进行了以下工作： 分析、归纳和整理了水电机组振动的故障机理和振动频率特征，对机组的振动、摆度和压力脉动测点进行了选择和布置，并选用相应传感器进行监测。 在讨论了多传感器信息融合的基本原理和融合诊断的几种方法的基础上，重点研究了基于D-S证据理论的融合诊断方法，并根据融合规则的需求，讨论了基本可信度分配函数的构造方法，建立了水电机组振动故障的融合诊断识别框架。 在仿真应用中，模拟水电机组各部位的振动信号，采用小波分析和傅立叶变换进行预处理提取信号特征，应用信息融合方法进行了仿真诊断。 西安理工大学硕士学位论文 仿真融合诊断结果表明，基于多传感器信息融合的故障诊断能充分地利用机组各 部位的多个传感器的信息，减少诊断的不确定性，能识别单一传感器不能识别的故障; 对于早期特征不太明显的故障，经过多传感器信息的融合处理，也能及早发现和准确 识别。 随着融合参数的增多，诊断的可靠性会越来越高。毫无疑问，这对于及早发现机 组潜在的故障至关重要，对于保证水电机组安全稳定运行和最终实现状态检修的目的 都具有重要的意义。 【关键词】：水电机组 振动监测 特征提取 信息融合 故障诊断
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：TV734
【目录】：

• 1 绪论10-19
• 1.1 选题意义10-12
• 1.2 国内外相关技术现状12-15
• 1.3 监测与诊断技术的发展15-16
• 1.4 水电机组监测与诊断方法的选择16-18
• 1.5 本文主要研究内容18-19
• 2 水电机组的振动分析及监测19-38
• 2.1 水电机组振动故障的特点19-21
• 2.1.1 水电机组振动的复杂性20
• 2.1.2 水电机组振动的耦联性20
• 2.1.3 水电机组振动故障和特征的非一一对应性20-21
• 2.2 水电机组的振动机理21-28
• 2.2.1 水力振动21-26
• 2.2.2 机械因素26-27
• 2.2.3 电气因素27-28
• 2.3 水电机组振动故障特征分析28-29
• 2.4 水电机组振动监测点的选择与布置29-31
• 2.4.1 振动29
• 2.4.2 主轴摆度29-30
• 2.4.3 压力脉动30-31
• 2.5 监测传感器的选择与安装31-35
• 2.5.1 传感器的选择31-33
• 2.5.2 电涡流传感器工作原理33-34
• 2.5.3 传感器的安装34-35
• 2.6 信号采样与采样频率、点数35-38
• 3 振动信号的预处理与故障特征提取38-53
• 3.1 傅立叶变换39-42
• 3.1.1 傅立叶变换与离散傅立叶变换39-40
• 3.1.2 快速傅立叶变换40-42
• 3.2 小波分析方法及其应用42-51
• 3.2.1 小波分析的基本理论42-46
• 3.2.2 小波分析在信号消噪处理方面的应用46-51
• 3.3 水电机组振动信号的子带能量特征提取51-53
• 4 基于信息融合的故障诊断技术53-74
• 4.1 多传感器信息融合53-59
• 4.1.1 信息融合的定义53
• 4.1.2 信息融合的基本原理53-57
• 4.1.3 信息融合与故障诊断57-59
• 4.2 故障诊断的信息融合方法59-65
• 4.2.1 贝叶斯信息融合方法59-60
• 4.2.2 模糊信息融合方法60-62
• 4.2.3 神经网络信息融合方法62-65
• 4.3 D-S证据理论65-70
• 4.3.1 D-S证据理论的基本概念66-69
• 4.3.2 D-S融合规则69-70
• 4.3.3 融合诊断决策规则70
• 4.4 应用D-S证据理论进行融合诊断的步骤70-72
• 4.5 基本可信度分配函数的构造方法72-74
• 5 水电机组振动故障的融合诊断与仿真74-91
• 5.1 水电机组振动故障仿真融合诊断步骤74-75
• 5.2 相关参数的选取75-77
• 5.2.1 仿真机组参数75
• 5.2.2 相关特征振动频率75-76
• 5.2.3 采样频率与采样点数的确定76
• 5.2.4 诊断用参数的选取76-77
• 5.3 水电机组振动故障融合诊断识别框架的建立77-78
• 5.4 机组振动信号模拟及其预处理与特征提取78-86
• 5.4.1 小波消噪79-81
• 5.4.2 小波多层分解81-82
• 5.4.3 FFT变换与子带能量特征提取82-84
• 5.4.4 归一化处理84-86
• 5.5 应用D-S理论进行融合诊断86-91
• 5.5.1 mass函数的确定86-88
• 5.5.2 多传感器的融合处理88-90
• 5.5.3 融合结果分析90-91
• 6 全文总结与后续工作展望91-93
• 6.1 全文总结91-92
• 6.2 后续工作的展望92-93
• 致谢93-94
• 参考文献94-102
• 在校学习期间发表的论文102

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