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基于LMD的全矢包络技术及其在TRT振动故障诊断中的应用
  • ISSN号:1006-6047
  • 期刊名称:《电力自动化设备》
  • 时间:0
  • 分类:TM307[电气工程—电机] TK268.1[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
  • 作者机构:[1]中州大学工程技术学院,河南郑州450044, [2]华北水利水电大学电力学院,河南郑州450045, [3]郑州大学振动工程研究所.河南郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50675209); 河南省教育厅科技攻关资助项目(14B470015); 郑州市普通科技攻关资助项目(131PPTGG421-1)
中文摘要:

为了更加准确地提取高炉煤气余压透平发电机组(TRT)振动故障信息,提出了基于局部均值分解(LMD)的全矢包络技术。该方法采集TRT转子某一截面上互相垂直的2个振动信号,利用LMD分别将2个信号分解为若干乘积函数(PF)分量。对2个信号的PF分量的包络函数分别进行融合,得到全矢包络谱,利用其对TRT进行故障诊断。仿真和实际算例分析结果表明,较之单源信息分析方法,所提方法获取的故障特征更全面、准确。

英文摘要:

The full vector envelope technique based on LMD(Local Mean Decomposition) is proposed to more accurately extract the vibration fault information of TRT(Top gas pressure Recovery Turbine unit),which acquires two mutually perpendicular signals from a section of TRT rotor,applies LMD to decompose each signal into multiple PF(Product Function) components,fuses the PF envelope functions of two signals to get a full vector envelope spectrum for each PF component,and diagnoses the TRT vibration faults accordingly.The results of simulation and case analysis show that,the fault information extracted by the proposed method is more comprehensive and accurate than that by the single-signal information analysis.

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期刊信息
  • 《电力自动化设备》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国华电集团公司
  • 主办单位:南京电力自动化研究所 国家电力公司南京电力自动化研究所有限公司 国电南京自动化股份有限公司
  • 主编:吴济安
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  • 国际标准刊号:ISSN:1006-6047
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1318/TM
  • 邮发代号:28-268
  • 获奖情况:
  • 第三届华东地区优秀期刊,中国电力报刊协会优秀期刊,江苏期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:29852