汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障診斷新方法

1、汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障診斷新方法谷敬佩, 梁平(華南理工大學(xué)電力學(xué)院, 廣東廣州510640摘要文章提出了基于小波包分析和人工免疫的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障診斷的新方法。在本特利實(shí)驗(yàn)臺(tái)上模擬碰摩、不對(duì)中、不平衡三種典型汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障, 用該方法對(duì)其進(jìn)行診斷, 診斷結(jié)果表明該方法有效。關(guān)鍵詞小波包分析; 人工免疫; 汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子; 故障診斷中圖分類號(hào)TK268. +1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A ( D i a gnosis of Turb i n e Rotor i W aveletf i a l I mm un ityJ 2, L I A NG Ping(U niversity of Technology, Gua

2、ngZhou 510640, China Abstractt o the three typ ical faults signal of turbine r ot or vibrati on including rubbing, m isalign 2ment and mass unbalance which is collected fr om the Bently experi m ent setting, adop ti on the method which combined wavelet packet and artificial i m munity t o carry on a

3、nalysis . D iagnostic results indicate:the app lica 2ti on p r ovides a ne w diagnostic method of turbine r ot or vibrati on faults; wavelet packet possesses good ability of nonstati onary signal extracti on; si m ilar faults own the m ini m um antigen 2antibody binding energy . Key wordswavelet pac

4、ket analysis; artificial i m munity; turbine r ot or; fault diagnosis1人工免疫抗原抗體識(shí)別是免疫系統(tǒng)的重要功能, 基于免疫系統(tǒng)中抗原和抗體互識(shí)別過(guò)程而抽象出來(lái)的免疫算法。在進(jìn)行故障診斷時(shí), 可以把故障模式表示成矩陣形式, 求出其抗原抗體對(duì), 再利用這抗原抗體對(duì)去檢測(cè)故障數(shù)據(jù)。根據(jù)結(jié)合能量原理, 只有同一類故障的抗原抗體對(duì)結(jié)合才會(huì)有最低的能量, 所以, 當(dāng)某類故障的抗原抗體對(duì)與故障模式結(jié)合時(shí), 若結(jié)合能量很低, 低于一定閥值, 就可以以此判定可能是某類故障發(fā)生了。應(yīng)用抗原與抗體識(shí)別機(jī)理的故障診斷步驟如下:1. 1求取故障模式平

5、均向量每種故障模式樣本為:X ij =(X ij 1, X ij 2, , X ijn , i =1, 2, 3, 分別對(duì)應(yīng)3種故障模式, 即不平衡、不對(duì)中、碰摩; j =1, 2, , q 表示每種故障模式的故障樣本數(shù)量; n 為故障樣本維數(shù)(n =8 , 分別對(duì)應(yīng)收稿日期2008211218作者簡(jiǎn)介谷敬佩(1983- , 女, 河南洛陽(yáng)人, 在讀碩士研究生。汽輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)頻譜中各個(gè)不同頻段上的幅值分量能量, 分別用m 1、m 2、L 、m n 表示。每種故障模式樣本的平均向量如下求取:X i =(qj =1X ij 1/q, qj =1X ij 2/q, , qj =1X ijn /

6、q (11. 2折疊成故障模式矩陣把每類故障模式平均向量折疊成故障模式矩陣M 1、M 2、M 3。當(dāng)故障模式平均向量的維數(shù)不能分解成兩個(gè)整數(shù)相乘時(shí), 可用故障模式平均向量最后補(bǔ)零的方式增加向量維數(shù), 使其能分解。1. 3矩陣奇異值分解(樣本學(xué)習(xí)和訓(xùn)練對(duì)每種故障模式矩陣M 1、M 2、M 3, 通過(guò)奇異值分解, 求出每類故障模式的抗原抗體對(duì)(u 11, 11 、(u 21, 21 、(u 31, 31 , 經(jīng)過(guò)故障樣本的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練, 以上抗原抗體對(duì)產(chǎn)生了對(duì)各種故障模式的記憶。1. 4故障診斷把待診斷的樣本以同樣的方式折疊成與故障模式矩陣同維數(shù)的模式矩陣M 3, 然后通過(guò)M 3與所訓(xùn)練的各抗原抗體

7、對(duì)u ij 和ij 相結(jié)合, 求出結(jié)合能量ij=-u Tij M 3ij 。1. 5故障決策依據(jù)最低能量原理, M 3屬于結(jié)合能量最低的73Feb . 2009湖北電力第33卷第1期2009年2月抗原抗體對(duì)所對(duì)應(yīng)的故障類別。2小波包原理小波包函數(shù)分解方法, 能同時(shí)對(duì)各分解層的高頻和低頻部分進(jìn)行分解。離散信號(hào)按小波包基展開(kāi)時(shí), 包含低通濾波與高通濾波兩部分, 每一次分解就將上層j +1的第n 個(gè)頻帶進(jìn)一步分割變細(xì)為下層j 的第2n 與2n +1兩個(gè)子頻帶1。離散信號(hào)的小波包分解算法:d l (j , 2n =ka k -2l d k (j +1, n d l (j , 2n +1 =kb k -

8、2l d k (j +1, n (2式中, a k 、b k 為小波包分解共軛濾波器系數(shù)。小波包的重構(gòu)算法:d l (j +1, n =k j 2k (n 1 (3式中, p k 、q k 。小波包頻帶分析技術(shù)和Fourier 頻譜分析技術(shù)一樣, 其理論依據(jù)也是Parseval 能量積分等式。因信號(hào)f (x 在時(shí)域上的能量f 2=-|f (x |2dx(4f (x 的小波變換為:d (j , k =W (2j , 2jk =2-j/2R(2-jx -k f (x dx (5式中5. 0f (f 為旋轉(zhuǎn)頻率 等8個(gè)不同頻段上的幅值分量能量構(gòu)成故障模式樣本, 分別用m 1、m 2、m 3、m 4、

9、m 5、m 6、m 7、m 8表示。各種故障在頻域中的動(dòng)態(tài)特性見(jiàn)表1。從表1可以看出實(shí)驗(yàn)中不平衡故障狀況振動(dòng)頻率主要分布在(0. 93751. 125 f 、(1. 1251. 5 f 和(1. 53. 0 f 次之; 不對(duì)中故障狀況振動(dòng)頻率主要分布在(1. 1251. 5 f 、(0. 3750. 75 f 次之; 碰摩故障狀況振動(dòng)頻率主要分布在(00. 375 f 、(1. 1251. 5 f 和(0. 3750. 75 f 次之。3. 2基于小波包分析和人工免疫故障診斷基于小波包分析和人工免疫的故障診斷如下:將經(jīng)過(guò)小波包分析所提取的故障特征參數(shù)作為故障模式向量, 求取各故障模式的平均向量

10、, 構(gòu)成故障模式矩陣, 求其抗原抗體對(duì), 進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)故障不平衡、不對(duì)中和碰摩, 分別選取3組故障模式樣本, 如表1。每種故83第33卷第1期2009年2月湖北電力Feb . 2009障模式的平均向量, 如表2。把每類故障模式平均向量折疊成3行3列的故障模式矩陣, 求出每類故障模式平均向量的抗原抗體對(duì), 如表3。待診斷樣本, 如表4所示。表13種典型故障的模式樣本故障模式m 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 80. 77830. 08700. 00710. 0. 0. 0007表2故障模式m 1m 2m 3m m 5m 6m 7m 8不平衡故障0. 0. 0

11、. 57770. 20290. 16240. 00150. 0002不對(duì)中故障0. 0. 0. 00830. 00090. 59760. 02700. 00440. 0005碰摩故障0. 0. 12380. 01190. 00110. 15180. 02800. 00240. 0008表33類典型故障模式的抗原抗體對(duì)故障模式不平衡故障不對(duì)中故障碰摩故障抗原-0. 0458, -0. 9989, -0. 0023-0. 5059, -0. 8626, -0. 0008-0. 9988, -0. 0487, -0. 0035抗體對(duì)-0. 9109, -0. 3208, -0. 2595-0. 00

12、88, -0. 9992, -0. 0396-0. 9674, -0. 1867, -0. 1712表4待診斷樣本故障模式m 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8不平衡故障不平衡故障0. 02840. 03240. 01540. 56640. 20400. 15180. 00140. 0001不對(duì)中故障0. 01230. 32010. 00560. 00140. 62610. 02930. 00430. 0007碰摩故障0. 63550. 15350. 00740. 00060. 18920. 01180. 00180. 0003表5結(jié)合能量及診斷結(jié)果抗原抗體對(duì)模式矩陣M 31M 32

13、M 33(u 1l , 1l -0. 6219-0. 2148-0. 0931(u 2l , 2l -0. 2021-0. 7026-0. 2441(u 3l , 3l -0. 0659-0. 0786-0. 6458故障決策不平衡故障不對(duì)中故障碰摩故障把待診斷的樣本折疊成3行3列矩陣M 3, 求結(jié)合能量w ij =-u T ij M 3ij , 并運(yùn)用最低能量原理得出故障診斷結(jié)果, 如表5。表5中, (u 1l , 1l 、(u 2l , 2l 、(u 3l , 3l 分別表示不平衡、不對(duì)中及碰摩故障模式的抗原抗體對(duì), M 31、M 32及M 33分別表示對(duì)應(yīng)的3種故障待檢測(cè)樣本的模式矩陣?？梢钥闯龃郎y(cè)的模式矩陣與同類故障的抗原抗體對(duì)結(jié)合能量最低, 而且遠(yuǎn)低于不是同類故障的結(jié)合能量, 即每種待檢樣本都得到了正確的判斷, 證明