【摘 要】
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该文将小波分析理论、分形理论和混沌理论等现代非线性理论应用到汽轮发电机组和汽车发动机等非线性运动系统的状态分析、故障诊断和趋势预测中,对设备运行的各种性态、分形
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该文将小波分析理论、分形理论和混沌理论等现代非线性理论应用到汽轮发电机组和汽车发动机等非线性运动系统的状态分析、故障诊断和趋势预测中,对设备运行的各种性态、分形特征、混沌特征进行了深入研究.为实现对复杂机械的可靠、准确的诊断开辟了有效的途径.该文深入阐述小波变换所具有的优良的时频局域显微特性,和捕捉突变尖峰信号的能力,论证了小波理论在对复杂机械系统故障诊断中的良好特性.通过利用小波分解技术和小波包分解重构技术实施对某28MW发电机组故障信号的降噪处理以及对局部频段的分解重构研究,理论分析结果与实际检修结果完全吻合,这表明运用小波分解方法能够实现对发电机组振动时域信号的降噪处理,并通过抑制无用噪声恢复和提取发电机组振动信号中的有用信息.另外,小波包分解重构技术弥补了小波分解中高低频分解不均的缺点.运用该技术能将包含在信号不同频段的故障特征进行提取和分析,能够有效捕捉和提取突变故障信号.文中提出了基于小波包分解重构理论的"能量一故障"方法.运用该方法对发电机组故障信息进行有效特征提取和识别,结果表明该方法是理想的辅助故障诊断方法.
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