摘要：汽轮发电机组的故障常常在振动信号中有所反映，通过对汽轮发电机组振动信号的检测，实现对机械故障的诊断是一种行之有效的方法。本文归纳了汽轮机组转子常见振动故障的机理及特点，针对大功率汽轮机组转子振动的非平稳信号，利用时域分析、时频分析并结合神经网络的分析方法进行故障的诊断。通过对几种常见故障的振动信号分析和仿真，验证了算法的有效性，对比傅里叶变换等传统方法，实现了故障特征的提取和故障诊断。
关键词：振动信号；神经网络；故障诊断
一、汽轮机组振动故障的分析及故障特征的采集
（一）概述
汽轮机组是电厂常见的一个复杂动力系统。汽轮机组是一种将高温高压蒸汽的热能转换为机械能的旋转式原动机。高温、高压蒸汽进入汽轮机以后，其热能在喷嘴内转化为汽流的动能，冲击汽轮机动叶片，使汽流的动能转换为汽轮机转子的机械能，从而带动发电机转动发电。由于电能不能大量储存，而电网内各个用户的电负荷是随时都在变化的，所以汽轮机的转速经常发生变化，而且工作环境恶劣，如蒸汽温度过高和压力变化都造成汽轮机组的工况发生意想不到的突变。
汽轮机组是典型的大型高速旋转机械。这类旋转机械的主要构成部件是指转子、支承转子的轴承、定子或机器壳体、联轴节，此外还有齿轮传动件、叶轮叶片及密封等。转速范围一般为几千r/min到几十万r/min，所以这类机组称为高速旋转机械。由于转子、轴承、壳体、联轴节、密封和基础等部分的结构及加工和安装方面的缺陷，使机器在运行时引起振动，过大的振动又往往是机器破坏的主要原因。异常振动对安全生产构成了重大隐患，并已经造成了一些严重的设备事故。因此，认清振动的危害，消除其故障是诊断研究的核心。
（二）汽轮机组常见故障的诊断方法
汽轮发电机组故障诊断是根据相关的信号数据和信息对故障定性，进而对故障产生的原因或机理做出判断，并确定对应的解决办法以及实施处理方案。近几十年国内有关单位对汽轮机组振动故障处理的历史和经验教训说明，根据实际作业的故障现象对振动故障的定性一般并不困难，但在确定故障的具体产生的原因时，由于对造成故障的机理分析有分歧，经常发生错误的判断。汽轮机组转子故障有很多类型，总计有数十种之多，但其中几种常见故障的发生率就占了总数的90%以上，如果能对这些典型故障做出准确的判断，则基本可以满足生产实际的需要。
诊断方法上的突破一直是汽轮机组故障诊断的一个重点，振动诊断方法是目前大型旋转机械故障诊断中最常用的诊断渠道，也是发展最快、研究最多的故障诊断方法，它是通过测量机械外部振动来判断机械内部故障的一种方法。具体地说，振动诊断方法是对正在运行的机械直接进行振动测量，对测得的振动信号进行分析和处理，将得到的结果与正常状态下的结果作比较，根据比较结果判断机械内部结构是否破坏、碰撞、磨损、松动、老化等故障，振动诊断技术包括振动测量、信号分析与处理、故障判断、预测与决策等几个步骤。它主要是通过对机械振动信号在时域、频域、幅值域、相关域内进行信号的分析和处理，提取出机械故障的特征信息、进行机械的故障诊断。
二、基于小波包变换的汽轮机组故障信号的特征提取
（一）故障特征提取依据
当汽轮机组转子发生故障时，其输出的振动故障信号能量分布就与正常运行时的振动信号有所不同，也就是说输出能量之所以有变化是因为其中包含着机械的故障信息。因此，根据信号的能量变化来提取故障信息是可行的，即利用小波包变换在J层分解后的不同频带内进一步分析，用能量的形式体现出这些频带中的故障信息，并与机械正常运行时的情况相对比，即可实现机械设备的故障特征信息提取。继而运用计算机技术分别对模拟出的正常和不同故障状态时的信号进行小波包变换，计算特征频带的能量值，构造出各自的特征向量，建立“特征向量一机械状态”的对应关系。
（二）汽轮机转子振动信号的特征提取
汽轮机组的振动信号往往具有非平稳性，出现故障时，这种非平稳性表现的更加明显。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆因此，在汽轮机组故障诊断中，如何从非平稳的机械振动信号中提取出有用的故障特征信息，将是故障诊断成功与否的关键所在。
小波包变换能将振动信号按任意的时频分辨率分解到不同的频段，并将信号的时频成分相应地投影到所有代表不同频段的正交小波包空间vjn上。
利用小波包分解与重构提取汽轮机轴承故障特征的步骤如下:
(1)由于汽轮机轴承振动信号包含大量非平稳的干扰信号，因此首先对其进行降噪处理。
(2)对降噪后的振动信号进行4层小波包分解，这样就得到第4层从低频到高频的16个频率段信号，分别记为:x0,x1,..., x15。
(3)对包含故障类型信息的小波包分解频带的系数进行重构，以提高信号的时间分辨率。重构后的信号分别记为:d0,d1,...,d15。
(4)求各重构信号的能量，并进行归一化处理，分别记为:
E(4, 0), E(4,1),…，E(4,15)
(5)以第(3)步选定的特征频带能量为向量元素，构造特征向量Z:
Z=[E(4, 0), E(4,1),..., E(4,15)]
并以特征向量Z作为BP神经网络的输入向量，经过神经网络对特征向量进行分类和识别，就可确定检测信号是否有故障、具体是何种故障以及具体的解决的措施。根据不同的汽轮机组转子振动故障独有的特点，将会反映到各个不同的频带内的时域分析参数上，这样情况下，小波包变换之后就可以根据不同的故障类型从而可以构造出不同的特征向量，这一点就相当于通过频谱对旋转机械进行传统故障诊断的想法一样，根据不同倍频的不同特点来区别汽轮机组转子振动的不同故障类型。
通过频谱图的显示，可以发现发生突变的具体频率，但无法发现具体信号突变发生的时间，所以根据振动信号的频率范围和所关心的频率成分，对以上模拟的8个不同状态的振动信号进行小波包分解，以便提取出反映故障征兆的频带进行重构。
在汽轮机组振动信号故障诊断中，为了能够有效地发现奇异点，应该选择紧支撑区间大的，高阶消失矩、正交性好的小波基作为小波包变换的基函数，本文选用的db4小波作为小波基函数，根据具体的频带范围，选择4层分解。
小波包分析的最大特点是能将信号频带进行多层次划分，将信号无冗余、无疏漏、正交地分解到独立的频带内，这些分解频带信号都具有一定的能量，每个频带里信号的能量对于状态监测和故障诊断都是十分有用的信息。在故障检测前如果采用小波包分析技术对故障信号进行消噪，有利于提高振动信号的检测准确度。
小波包作为一种时频分析手段引入到振动信号分析，小波包重构系数可以非常灵活地提供信号在时域和频域的振动故障信息。基于小波包分解算法的汽轮机组转子振动故障特征提取能够满足振动故障信号分析的要求，是一种有效和切实可行的方法。
三、结语
本文对振动信号进行小波包分解，提取含有特征频率分量的频带进行重构小波包系数，计算出能量值作为特征向量，用来作为对故障模式进行识别的神经网络的训练样本。总体上采用“小波包变换——特征能量——故障征兆”一一对应的模式，提取故障信号的特征向量，通过对振动故障信号进行小波包变换，可以把故障信号中的不同频率分量分解到不同的频带上，从而使故障特征表现得更明显。该方法不需要具体的模型结构，而是间接地利用各频率成分能量的变化来诊断异常故障，可以大范围地保留振动信号的特征。
参考文献：
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论文作者:朱树龙
论文发表刊物:《电力设备》2018年第18期
论文发表时间:2018/11/12
标签：故障论文; 信号论文; 汽轮论文; 机组论文; 频带论文; 小波论文; 特征论文; 《电力设备》2018年第18期论文;