工业汽轮机多通道振动检测系统的研究

发布时间：2020-05-26 16:56

【摘要】：长期实践证明,汽轮机运行过程中进行状态检测与故障诊断,能有效降低事故发生率。汽轮机在运行过程中发生故障时,其振动信号会在时域与频域发生改变,且不同的故障在时域与频域内都会表现出不同的特征,而同种故障其特征往往比较相似,即可分性与聚类性。各种诊断方式的前提是以合适的频率与精度采集多种振动数据,多种振动数据就需要多通道来采集,而随着科技的进步更高的采样频率和更高的采样精度都是人们所希望的,采样频率、采样精度与多通道同时增加会造成采样数据量急速增大。在了解汽轮机故障特征和故障分析方法的基础上设计出汽轮机多通道检测系统,本系统以STM32为主控芯片,控制AD模块采样频率,整个系统的主要过程为:选择合适的电涡流传感器与加速度传感器实现了汽轮机振动信号的测量,传感器输出的信号通过放大滤波电路等调理。AD模块采用的是AD7606,实现了16位精度8通道最高200k SPS的信号采样。AD模块把振动模拟信号转换为数字信号后,FPGA实现了控制AD模块读取数据并缓存数据在FIFO中等功能。当FIFO达到半满后FPGA触发STM32读取中断,STM32开始以FSMC的方式读取FIFO中的数据。STM32对收到的数据进行FFT,然后把计算结果与原数据通过以太网传到上位机,在上位机中对数据做进一步分析。本文基于小波包分解提取了振动信号的故障特征向量,即小波包重构信号能量分布及其样本熵,仿真后证明该特征向量可用于振动故障诊断。在振动信号传输过程中,FPGA缓存数据使系统变得稳定,增加系统传输效率,采样频率可被STM32动态控制为汽轮机基频的64倍。经验证产生的PWM波误差很小,系统通信正常,实现了振动信号采集与检测。图[45]表[7]参[52]。
【图文】：

低于5kHz频率范围内。当分解层数较大时，，分解产生的节点数量过于庞大，不方便分析，现以db10函数为小波基对其进行三层小波包分解，在第三层中一共有8个节点，分别对应不同的频段，如图2-3。

14在图2-3小波包分解树中有定义第一层的点为0点，从左到右，从上到下依次排序，第三层有序号7~14共8个点。从图2-4纵坐标轴为频率段，从下到上，频率逐渐增高，其排列顺序即频率排列顺序与表2-4节点相对应。纵向观察图2-4，信号大部分能量在7和8节点，与之对应的频率为0~3kHz和3~6kHz，还可以看见节点10有小部分能量分布，即6~9kHz，与上文原信号频谱分析一致。然后横向观察图2-4
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TK267

【参考文献】

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本文编号：2682141