水轮发电机组无线振动监测与故障诊断系统设计

发布时间：2020-07-13 17:23

【摘要】：水轮发电机组长期运行的过程中会逐渐受到各种外界影响,如机械磨损、泥沙的侵蚀、气蚀磨损等。长此以往,这些电气或机械破坏终将导致发电设备的效率降低甚至发生事故,而这些破坏大部分可以通过机组的受力等产生的振动来反映。在对水轮发电机组振动数据采集中,若采用传统的有线传输方式,存在着导线在水中浸泡或被导叶割断的风险,采用无线传输的方式能摆脱走线的问题。水轮发电机组这一复杂非线性系统,同一故障不同运行工况下,故障征兆可能不同,传统基于信号处理的水轮发电机组故障诊断方法,仅仅依赖振动信号的时频特征进行故障模式识别,会忽略水轮发电机组运行工况对振动信号时频特征的影响。本课题设计了水轮发电机组无线振动监测系统,并搭建了水轮发电机组振动故障模型,能无线传输振动数据并对故障进行快速诊断预警。首先将水轮发电机组无线振动监测系统的节点主要分为无线振动传感器采集节点和无线振动汇聚节点。对监测系统的节点进行软硬件设计,包括了硬件选型、电路设计、RTU软件设计等。完成水轮发电机组无线振动监测,实现振动数据采集、无线传输功能。其次对水轮发电机组振动特征参数进行特征提取和特征选择,不仅能提高故障诊断效率,还能提升准确性。本文采用快速独立分量分析算法(FastICA),能很好的对非平稳微弱振动信号特征进行提取,除去大干扰信号和强噪声。并采用特征选择过滤式中的Relief算法并结合最大最小冗余算法对特征参数进行降维,并用支持向量机SVR进行识别,分析特征选择的性能。本文所提方法诊断正确率更高,时效更好,更适用于水轮发电机组的特征提取和选择。最后采用了非线性状态估计技术(NSET),它是一种非线性、非参数多维建模诊断方法,使用它对水轮发电机组振动数据进行建模。本文应用Matlab仿真软件完成NSET建模并进行故障诊断,最后对诊断结果进行分析,验证了NSET模型的可行性。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM312
【图文】：

14图 2-1 振动传感器监测点布局图首先，需要对机组监测点的位置进行选择，根据上一节水轮发电机组振动分析转子和导轴承会引起机组振动，但是不易安装振动传感器。在振动监测安装点的选择上还要考虑监测点的稳定与安全性，传感器安装完毕后尽量不能随意变动，还应使振动传感器的安装点尽量靠近被测量对象。并且为了保证传感

图 2-3 监测系统功能结构图2.3.1 振动数据采集功能分析由于水轮发电机组运行工况复杂多变，早期或潜在故障信号会被大干扰信号和强背景噪声所掩盖，这给机组振动故障诊断带来了巨大的难题。需要选择合适的振动传感器采集振动数据，通过滤波放大电路去除干扰信号。将数据预处理算法存入单片机中，对采集的振动数据进行特征提取和特征选择，能很好的处理振动数据受强噪声干扰、振动数据量过大、冗余信息过多的问题。2.3.2 数据无线传输功能分析（1）短程无线数据传输在实际现场，因为振动传感器与遥测终端（RTU）安装的位置不在一起，且有一定的距离间隔，这时 RTU 与传感器装置之间需要铺设很长的 485 总线，同时需要将电缆用 PVC 管或钢管对总线进行保护。这不仅增加了成本，且铺设长

3章 水轮发电机组无线振动监测系统软硬件设由于水轮发电机组所处环境复杂，传统的有线传输数据显得不太适用采用振动传感器采集现场数据，433MHZ 无线模块短距离传送至 RTU 的进行数据预处理，再通过远程无线模块传输至上位机，然后通过故障预系统分析当前的故障状况。为了得到有效的实现方案，需要保证现场采动数据的可靠性和稳定性，同时要保证经预处理的振动数据能够及时地上位机。为此，本章首先提出了硬件系统的总体设计，接着对具体硬件型，然后进行基本电路设计，最后详细给出了各部分的软件实现。.1 水轮发电机组无线振动监测系统总体框架

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本文编号：2753756