水轮发电机组非平稳振动信号的检测与故障诊断
本文关键词:水轮发电机组非平稳振动信号的检测与故障诊断
更多相关文章: 水轮发电机组 非平稳 多维度排列熵 支持向量机 故障诊断
【摘要】:针对传统方法难以精确检测水轮发电机组的非平稳振动信号以及现有振动故障诊断方法精度低等问题,本文首先引入排列熵算法对其进行检测与分析,进而引入多维度排列熵算法,以实现对非平稳振动信号的特征提取,构造故障样本数据,并将其作为基于遗传算法的支持向量机诊断模型的输入,从而完成故障的诊断与识别。仿真实例表明,排列熵能够有效检测非平稳振动信号的突变,多维度排列熵与支持向量机相结合的故障诊断方法可有效识别机组的异常情况,具有较高的诊断精度。
【作者单位】: 西安理工大学;甘肃省电力科学研究院;
【关键词】: 水轮发电机组 非平稳 多维度排列熵 支持向量机 故障诊断
【基金】:国家自然科学基金项目(51279161)
【分类号】:TV734
【正文快照】: 在水轮发电机组的运行过程中,由于各个机械部件之间的撞击、摩擦以及转动部件转速的突变等,常会引起非平稳、非线性振动[1],因此从水轮发电机组中采集到的振动信号也常常具有非平稳性、非线性特征,所以传统的一些信号处理方法已不再适合水轮发电机组振动信号的分析。为此,本文
【共引文献】
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1 张晗;庞春颖;焦琪玉;;临床常见六种脉象信号特征研究[J];长春理工大学学报(自然科学版);2015年05期
2 杜洪斌;张雷;李明桥;侯纪坤;白亮;;基于支持向量机方法的水电机组状态识别[J];西北水电;2013年03期
3 季鑫源;;脉搏波形采集与辅助诊断系统的设计[J];中国组织工程研究与临床康复;2009年04期
4 行鸿彦;许瑞庆;王长松;;基于经验模态分解的脉搏信号特征研究[J];仪器仪表学报;2009年03期
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1 林圣;基于暂态量的高压输电线路故障分类与定位方法研究[D];西南交通大学;2011年
2 李成业;泄流结构水力拍振机理及动态健康监测技术研究[D];天津大学;2013年
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1 李天云,赵妍,季小慧,李楠;HHT方法在电力系统故障信号分析中的应用[J];电工技术学报;2005年06期
2 王波;杨洪耕;;电力系统电压短期扰动的三角模态检测方法[J];电工技术学报;2005年11期
3 盖强,马孝江,张海勇,邹岩];一种消除局域波法中边界效应的新方法[J];大连理工大学学报;2002年01期
4 王建学;王锡凡;冯长有;邱伟;;基于市场公平性的发电机组检修规划[J];电力系统自动化;2006年20期
5 胡劲松,杨世锡;基于HHT的转子横向裂纹故障诊断[J];动力工程;2004年02期
6 吴凡;;状态监测和故障诊断技术的现状与展望[J];国外电子测量技术;2006年03期
7 熊学军,郭炳火,胡筱敏,刘建军;EMD方法和Hilbert谱分析法的应用与探讨[J];黄渤海海洋;2002年02期
8 赵晶,张旭东,高隽;基于支持向量机的多类形状识别系统[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2004年01期
9 萧嵘,孙晨,王继成,张福炎;一种具有容噪性能的SVM多值分类器[J];计算机研究与发展;2000年09期
10 刘志刚,李德仁,秦前清,史文中;支持向量机在多类分类问题中的推广[J];计算机工程与应用;2004年07期
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1 钟佑明;希尔伯特—黄变换局瞬信号分析理论的研究[D];重庆大学;2002年
2 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
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5 孙德山;支持向量机分类与回归方法研究[D];中南大学;2004年
6 程军圣;基于Hilbert-Huang变换的旋转机械故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
7 杨宇;基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
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1 欧学修;水轮发电机组的选型和制造及安装[J];四川电力技术;2001年03期
2 余小波;“三峡水轮发电机组研制”通过国家级鉴定验收[J];四川水力发电;2001年S1期
3 李海红;水电厂中水轮发电机组的效率监测[J];青海电力;2002年03期
4 阚喜森,黄学斌;浅谈水轮发电机组改造中应用新技术[J];农村电气化;2002年06期
5 张培;水轮发电机组进水受潮后的处理[J];农村电气化;2002年12期
6 ;水轮发电机组值班员(中级、高级)鉴定内容及要求[J];云南电业;2003年02期
7 ;水轮发电机组机械检修工(中级、高级)鉴定内容及要求[J];云南电业;2003年03期
8 ;水轮发电机组局部放电在线监测新技术[J];电网技术;2004年03期
9 牟官华;;水轮发电机组圆形部件的测量与计算分析研究[J];水力发电学报;2007年05期
10 ;利用河水动力发电的水轮发电机组[J];军民两用技术与产品;2010年01期
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2 周中建;;浅析水轮发电机组的振动分析与在线监测[A];2006年水力发电学术研讨会论文集[C];2006年
3 曹闻一;;双转轮水轮发电机组的研究与应用[A];中国水利学会2008学术年会论文集(下册)[C];2008年
4 李荣明;涂露;;浅谈提高水轮发电机组推力瓦端面型测温可靠性的方法[A];贵州省电机工程学会2010年优秀论文集[C];2010年
5 魏智民;;喜河水电厂三台水轮发电机组稳定性试验结论及运行对策[A];陕西省水力发电工程学会青年优秀学术论文集[C];2008年
6 丁仁山;;影响新装巨型水轮发电机组安全稳定运行的几个原因及预防措施[A];水轮发电机组稳定性技术研讨会论文集[C];2007年
7 李效旭;郑源;潘虹;;水轮发电机组检修的三维仿真系统研究[A];第十八次中国水电设备学术讨论会论文集[C];2011年
8 李鹏;;浅谈转子一点接地保护在三峡700MW水轮发电机组中的应用[A];中国水力发电工程学会电力系统自动化专委会2009年年会暨学术交流会论文集[C];2009年
9 张贵林;;双排400MW水轮发电机组的运行稳定性[A];水轮发电机组稳定性技术研讨会论文集[C];2007年
10 李宇春;张芳;杨晓焱;余菲;蒋娅;;水轮发电机组部件材料的失效分析研究[A];全国大中型水电厂技术协作网技术交流文集(十三)水电厂改造专集[C];2010年
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1 顾兆农;首台国产70万千瓦水轮发电机组三峡投产[N];人民日报;2007年
2 ;三峡特大型水轮发电机组国产化取得突破[N];人民日报;2005年
3 韩惠敏邋宋亚平;世界首台70万千瓦水轮发电机组在哈问世[N];工人日报;2007年
4 特约通讯员 刘茂祥;三峡工程首台国产巨型水轮发电机组投产[N];人民长江报;2007年
5 通讯员 严镇威;世界最大水轮发电机组由水电十四局安装完成并试运行[N];云南日报;2007年
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10 杨雄;我国开始步入自主开发制造巨型水轮发电机组时代[N];中国水利报;2006年
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2 何保华;水轮发电机组转子动平衡数值仿真[D];华中科技大学;2009年
3 乔卫东;水轮发电机组轴系动力特性分析及轴线精度检测方法研究[D];西安理工大学;2006年
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5 阎宗国;基于动载荷识别和数值计算的水轮发电机组稳定性研究[D];中国农业大学;2013年
6 张雷克;水轮发电机组轴系非线性动力特性分析[D];大连理工大学;2014年
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1 刘福秀;考虑动刚度和动强度的水轮发电机组可靠性优化设计方法研究[D];广西大学;2015年
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3 张雪源;水轮发电机组综合指标监测系统[D];大连理工大学;2002年
4 赵蕊;信息融合在水轮发电机组故障诊断系统中的应用研究[D];中南大学;2007年
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6 姜洋;水轮发电机组轴系统扭转振动研究[D];大连理工大学;2008年
7 周万里;葛洲坝水电厂水轮发电机组主轴动力分析[D];华中科技大学;2009年
8 张强;水电站水轮发电机组效率在线监测系统的开发与研究[D];河海大学;2004年
9 张伟;水轮发电机组轴系统动力学研究[D];大连理工大学;2008年
10 陈文益;水轮发电机组状态监测和诊断系统的研究[D];贵州大学;2008年
,本文编号:938527
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