基于分形及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障診斷預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)研究.pdf

1、該課題為國(guó)內(nèi)首次應(yīng)用分形幾何理論對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障診斷預(yù)測(cè)進(jìn)行的系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)研究,取得了良好效果.論文首先綜述了國(guó)內(nèi)外機(jī)械設(shè)備故障診斷領(lǐng)域的研究成果,總結(jié)了汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀與方法,論述了汽輪機(jī)故障診斷中存在的問(wèn)題,在此基礎(chǔ)上提出該課題的研究?jī)?nèi)容與研究方法.針對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)常見(jiàn)故障,通過(guò)Bently實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬不同轉(zhuǎn)速下碰摩、松動(dòng)、不對(duì)中、不平衡幾種常見(jiàn)振動(dòng)故障,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究.采集到的振動(dòng)位移數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)FFT變換的數(shù)據(jù)處理,進(jìn)行

2、波形分析與頻譜分析.實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明:不同類型的故障波形圖混亂程度不同,且對(duì)應(yīng)的頻率成分和能量大小也不同,波形分析和頻譜分析可以作為故障征兆加以提取.通過(guò)相空間重構(gòu)理論,對(duì)滿足隨機(jī)分形統(tǒng)計(jì)自相似性的振動(dòng)信號(hào)序列進(jìn)行相空間重構(gòu),計(jì)算其關(guān)聯(lián)維數(shù),從而再現(xiàn)動(dòng)力學(xué)特性.針對(duì)故障振動(dòng)位移首先進(jìn)行了一個(gè)測(cè)點(diǎn)兩個(gè)方向上的關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算,結(jié)合對(duì)應(yīng)故障的波形圖和頻譜圖進(jìn)行分析,結(jié)果表明:碰摩故障時(shí)的關(guān)聯(lián)維數(shù)值最大,對(duì)應(yīng)的波形也最混亂,尤其以金屬碰摩時(shí)的關(guān)

3、聯(lián)維數(shù)值最大.松動(dòng)故障的關(guān)聯(lián)維數(shù)次之,不平衡時(shí)計(jì)算所得的關(guān)聯(lián)維數(shù)最小.故障狀況下的關(guān)聯(lián)維數(shù)均大于相應(yīng)初始狀況的關(guān)聯(lián)維數(shù)值.故障狀況相對(duì)于初始狀況下的關(guān)聯(lián)維的增量可以在相當(dāng)程度上診斷出故障所屬類型.利用盒維數(shù)可以定量描述分形邊界的統(tǒng)計(jì)自相似特性.采用振動(dòng)位移進(jìn)行軸心軌跡的仿真合成,碰摩狀況下的軸心軌跡最為混亂且呈現(xiàn)雪花狀,不平衡時(shí)的軸心軌跡較為平滑.針對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子故障時(shí)的振動(dòng)位移的分形特性,采用改變網(wǎng)格間距計(jì)算軸心軌跡的填充程度所得到的盒

4、維數(shù)計(jì)算結(jié)果表明:盒維數(shù)在進(jìn)行汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子故障類型診斷時(shí)有更好的區(qū)分度.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)故障診斷及預(yù)測(cè)方面應(yīng)用較多,該文選取實(shí)驗(yàn)中2號(hào)通道的4組故障實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),將四種故障的初始狀況以及故障狀況下的頻率分為八個(gè)段,作為故障征兆的特征量進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,用后續(xù)樣本作為故障診斷的輸入樣本,結(jié)果表明:BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障的診斷方面有很強(qiáng)的能力.結(jié)合某電廠200MW機(jī)組3＃瓦振動(dòng)的日平均振動(dòng)峰-峰值數(shù)據(jù),分別采用分形拼貼分形插值方