小波变换在转子故障诊断中若干问题的研究

转子是旋转机械最主要的部件,而旋转机械广泛应用于石油、化工、机械、冶金、电力等行业,因此转子的故障诊断越来越被人们重视。随着科学技术的发展,国内外学者提出了很多故障诊断的新方法、新技术,并在实际工程中得到了应用。小波变换是信号处理的前沿技术,本文对其在转子故障诊断中的应用进行了深入探讨和研究。 1)在查阅大量文献的基础上,介绍旋转机械故障诊断的意义、内容和国内外发展现状及趋势,并概括故障诊断的常用方法;介绍小波基础理论,其中包括小波变换、多分辨率分析、Mallat算法、小波包理论等。 2)在Bently RK4转子实验台上模拟转子系统的四种运行状态,包括正常、不平衡、径向碰摩和油膜涡动,获取转子不同恒速状态下的振动信号,为进一步研究小波变换提供可用的实验数据。 3)研究小波基的选择,对Daubechies小波系进行分析比较,最后选用db3小波基,并用实测信号进行验证,取得了较好的检测效果。 4)研究信号的小波消噪,对消噪阈值进行分析比较并选取,采用小波软阈值启发式阈值法对实验台上测取的转子染噪信号和电厂实测的燃气轮机转子染噪的振动信号进行消噪处理,得到了满意的消噪效果。 5)研究小波奇异性检测,分别对信号突变程度和突变位置进行小波检测,推导Lipschitz指数的求解方法和思想。 6)研究基于小波包分解的信号特征提取,对转子实验台上采集到的转子不同状态下的数据进行小波包特征提取,提出小波包灵活组合的思想,比传统的“频率等分”法更贴近实际。 7)研究小波包与神经网络相结合的故障诊断方法,将小波理论和神经网络理论结合起来,组建松散型的小波神经网络,并对网络进行训练和测试,使得该网络具有转子故障分类的功能。该方法具有很好的工程应用价值。 8)研究VB与Matlab混合编程技术,并引入到转子故障诊断系统中。介绍混合编程的优点、混合编程的原理及方法。在此基础上编写转子故障诊断软件,解决了VB与Matlab混合编程的技术难点,实现了小波消噪、小波检测、小波包特征提取、BP网络故障诊断等功能。该技术使工程开发的效率大大提高。