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《第九届全国振动理论及应用学术会议论文集》2007年
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基于小波分析的汽轮机早期振动故障识别技术研究

孙燕平  戈志华  
【摘要】:近年来,电力工业得到飞速发展,装机容量不断攀升,多数地区仍存在用电紧张,并且部分新建机组正处于调试投运的关键阶段,机组安全经济运行是电力生产的根本保证,因此对汽轮机振动监测与故障诊断技术提出了更高的要求。本论文围绕汽轮机组早期振动故障识别技术展开研究,应用小波分析理论对汽轮机转子振动信号进行深入分析,特别是针对早期振动信号的弱信号特征,挖掘适合早期振动信号的识别检测技术,为早期振动故障诊断奠定基础。本文以小波理论及其应用为基础,采用多分辨分析和小波包分解等基本思想。以常见的汽轮机转子振动故障为研究对象,提出基于离散小波变换细化频率区间,小波包分解后进行能量谱分析等多种方法。将其应用于模拟转子实验台上,采用实际数据建模进行验证,取得了良好的效果。为大型汽轮机组状态监测和早期故障诊断技术研究提供了有益的思路。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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2 荆双喜,方佳雨,孟惠荣;小波包-神经网络在斜轴泵故障诊断中的应用研究[J];振动.测试与诊断;2000年02期
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【相似文献】
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 孙燕平;戈志华;;基于小波分析的汽轮机早期振动故障识别技术研究[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文摘要集[C];2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 孙燕平;基于小波分析的汽轮机早期振动故障识别技术研究[D];华北电力大学(北京);2007年
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