基于卷积神经网络算法的汽轮机转子故障诊断研究

发布时间:2021-01-13 02:06
  汽轮机转于作为电厂设备中的关键构件,一旦出现故障将造成不可估量的经济损失甚至人员伤亡,因而寻求一种快速、准确的故障识别方法至关重要。以往的故障识别过程,不仅包括信号采集、信号处理等专业知识,还需要对机械的运行状态和故障相关背景知识有所了解,增加了故障诊断的难度,设计耗时且通用性难以保障,因此讨论如何简化故障诊断过程,同时提高故障识别准确率和抗噪能力,是极具研究价值和实际意义的研究工作。近年来,随着人工智能在诸多领域不断取得突破,深度学习也得到了广泛应用,计算机的强大计算能力能够学习到大数据下的潜在规律,使得信号处理变得更加方便。本文针对传统机械设备故障诊断方法存在的问题,以汽轮机转子为研究对象,提出一种改进的深度卷积神经网络算法(Improved Deep Convolutional Neural Networks,IDCNN),该算法能够准确高效地对汽轮机转子常见故障进行识别分析。主要研究工作及成果如下:在对汽轮机转子故障监测技术以及故障振动机理进行分析的基础上,利用现有实验室设备搭建汽轮机转子故障模拟实验台。针对汽轮机转子正常运行、转子不对中、转子不平衡、动静碰磨四种状态进行模拟实... 

【文章来源】:东北电力大学吉林省

【文章页数】:57 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于卷积神经网络算法的汽轮机转子故障诊断研究


图2-3转子不对屮类型??

故障图,转子,机理,故障


?第2章汽轮机转子故障诊断分析???既产生平行偏移又存在一定夹角[65】。??理想对中?平行不对中??偏角不对中?平行偏角综合不对中??图2-3转子不对屮类型??不对中现象往往引起转子各零部件所承受的载荷不均匀或油膜振荡。不同于不平衡现??象,不对中故障一般不会以振动的形式表现出来,而是会引起相应的动态效应,轴承磨损、??转轴弯曲、油膜失稳等。通过联轴器连接的两个转轴之间会存在偏差,进而会引起附加的??弯曲力产生,在转动过程中使该力的方向和作用点不断地变化,因此,在这个旋转的系统??中会出现工频的偶数倍频振动,其中以2倍频为主,同时存在其他高次谐波振动网]。??转子不对中主要振动特征:??(1)转子有轴向和径向振动,轴向振动一般较大;??(2)由平行不对中引起的径向振动主要表现为2倍频,2倍频程度随故障程度增大。??2.4.3转子碰磨故障机理??转子运转中联轴器的不对中或转轴变形都会使转轴轴心严重偏离,导致旋转部件和固??定部件间空隙变小,甚至引起摩擦。转子的轴颈和可倾瓦a处接触后弹开,系统的刚度因??此发生改变,转子在接触点受摩擦力/和反作用力?其故障机理如图2-4所示@1。??療??图2-4转子碰磨故障机理图??刚出现摩擦现象时在润滑油作用下摩擦程度小,所引起的振动也并不明显。对于这种??-11?-??

故障图,转子,故障


?第3章汽轮机转子故障模拟实验???第3章汽轮机转子故障模拟实验??3.1引言??由于现场采集汽轮机转子故障数据存在一定困难,本章在对工作原理和故障产生过程??进行研宄的基础上结合现有实验条件,利用ZT-3转子实验台有针对性的对转子几种常见故??障模拟实验方案进行设计,获取故障原始信号以备后续进行故障分类与识别。为避免外界??因素影响下产生的干扰信号淹没信号故障特征,对采集到的故障振动信号进行预处理,为??下一步的信号处理打下良好基矗??3.2转子故障模拟实验系统??本文对汽轮机转子常见故障(转子不对中、动静碰磨、转子不平衡)进行模拟实验设??计,并对转子正常工作状态进行模拟。实验采用ZT-3转子实验台,实验台具体参数如表??3-1所示。???表3-1?ZT-3转子实验台参数表???驱动方案?fi流并励电动机通过联轴器直接驱动??调速器范围?0 ̄10000RPM内无级调速??电动机额定电流?2.5A??传感器选型?中8mm电涡流传感器(振动信号—电信号)??数据采集器?阿尔泰USB5936??采样频率?5000Hz??转速记录方式?光电传感器??采样个数?100000??实验装置如图3-1所示:??一:’二二一二^?:?'??图3-1转子故障实验装置??-13-??


本文编号:2973991

论文下载
论文发表

本文链接:http://www.bigengculture.com/shoufeilunwen/xixikjs/2973991.html

分享