控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2007年
6期
981-985
,共5页
梁平%白蕾%龙新峰%范立莉
樑平%白蕾%龍新峰%範立莉
량평%백뢰%룡신봉%범립리
小波包分析%汽轮机转子%故障诊断%特征提取%BP神经网络
小波包分析%汽輪機轉子%故障診斷%特徵提取%BP神經網絡
소파포분석%기륜궤전자%고장진단%특정제취%BP신경망락
根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中、不平衡4种典型汽轮机转子振动故障信号,运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征.分析结果表明:小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状态,有较好的故障区分度;另外由于经过小波包分解再重构后所提取的故障特征参数浓缩了汽轮机转子振动故障的全部信息,而BP神经网络具有优良的非线性映射能力,对提取的故障特征参数应用BP神经网络映射,可对汽轮机转子振动故障进行进一步的诊断.诊断结果表明:基于小波包分析及神经网络的故障诊断方法,具有较高的故障识别能力.
根據Bently實驗檯所採集的踫摩、鬆動、不對中、不平衡4種典型汽輪機轉子振動故障信號,運用小波包分析方法對其進行能量分析併提取故障特徵.分析結果錶明:小波包分析與信號能量分解的故障特徵提取方法,可以穫得汽輪機轉子振動的故障狀態,有較好的故障區分度;另外由于經過小波包分解再重構後所提取的故障特徵參數濃縮瞭汽輪機轉子振動故障的全部信息,而BP神經網絡具有優良的非線性映射能力,對提取的故障特徵參數應用BP神經網絡映射,可對汽輪機轉子振動故障進行進一步的診斷.診斷結果錶明:基于小波包分析及神經網絡的故障診斷方法,具有較高的故障識彆能力.
근거Bently실험태소채집적팽마、송동、불대중、불평형4충전형기륜궤전자진동고장신호,운용소파포분석방법대기진행능량분석병제취고장특정.분석결과표명:소파포분석여신호능량분해적고장특정제취방법,가이획득기륜궤전자진동적고장상태,유교호적고장구분도;령외유우경과소파포분해재중구후소제취적고장특정삼수농축료기륜궤전자진동고장적전부신식,이BP신경망락구유우량적비선성영사능력,대제취적고장특정삼수응용BP신경망락영사,가대기륜궤전자진동고장진행진일보적진단.진단결과표명:기우소파포분석급신경망락적고장진단방법,구유교고적고장식별능력.
