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论文导读：汽轮机是电力企业中的关键生产设备，对其开展状态监测与故障诊断工作，保障设备安全可靠的运行，可以取得巨大的经济效益和社会效益。汽轮机的故障诊断技术是借助机械振动、转子动力学等理论深入研究和认识设备的故障机理;运用现代测试技术、测量技术、测量与监视伴随设备运行的振动、噪声、温度、压力、流量等参数。从原则上讲，凡传统使用傅立叶分析的地方，都可采用小波分析，小波分析优于傅立叶分析的地方是，采用小波包技术后，它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，而且由于对高频成分采用逐渐精细的时域和空域取样步长，从而可以聚焦到对象的任意细节，故小波变换符合高频信号的分辨率较高的要求，而且小波变换适当离散化后能构成标准正交系，这无论是在理论上，还是在应用上都是极其有用的。因此，在汽轮机振动信号的处理中，比傅里叶变换更加有效。关键词：汽轮机，振动，傅里叶变换，小波分析1.前言“设备故障诊断（ConditionMonitoringandFaultsDiagnosis）”是近年来发展起来的一门新兴技术，包含两方面的内容：一是对设备的现场运行状态进行检测；二是在出现故障情况时对故障进行分析与诊断。汽轮机是电力企业中的关键生产设备，对其开展状态监测与故障诊断工作，保障设备安全可靠的运行，可以取得巨大的经济效益和社会效益。汽轮机的故障诊断技术是借助机械振动、转子动力学等理论深入研究和认识设备的故障机理;运用现代测试技术、测量技术、测量与监视伴随设备运行的振动、噪声、温度、压力、流量等参数；利用信号分析与数据处理技术，对这些参数的模拟或数字信息进行处理；建立动态信息与设备故障之间的联系，运用智能科学技术确定设备的诊断思想；以计算机技术为核心，建立故障监测与诊断的系统。2．汽轮机振动分类转子及轴系的振动是造成汽轮发电机组振动故障的主要原因。轴和轴系在机组内作旋转运动，其常见故障有不平衡、弯曲、油膜涡动、不对中以及由此而产生的变形碰摩等。论文发表。以下就各种情况的振动特征作简要分析。论文发表。[1]2.1不平衡轴的不平衡一般有:静不平衡、双面不平衡，动不平衡和动静不平衡4种。在轴系存在静不平衡的情况下，它是一个截面的不平衡，轴旋转时产生一个不平衡力矩M，并呈周期性变化，形成一阶转频的振动。其他三种不平衡状态是多个截面的不平衡，每一个截面的不平衡所激发的横向振动与静不平衡是一样的，只是各截面上振动相位和幅值大小有差异，其特征频率仍然是。不平衡故障特征：振动的时域波形为正弦波；频谱图中能量集中于基频；当转子角速度(固有频率)时，振幅随的增大而增大;当时，增大时振幅趋于一个较小的稳定值；当接近时发生共振，振幅具有最大峰值；当工作转速一定时，相位稳定；转子的轴心轨迹为椭圆；转子的进动特征为同步正进动；振动的强烈程度对工作转速的变化很敏感。2.2轴弯曲轴和轴系安装不良、热变形和自重都会引起轴的弯曲。轴的弯曲实质上是轴的不平衡的又一种表现。在轴旋转时这种不平衡会导致一阶转频的横向振动，同时还会产生一阶转频的轴向振动和二阶转频2的横向振动。轴弯曲的故障特征：特征频率为1X，常伴频率为2X；振动特性稳定，振动方向为径向、轴向；相位特征稳定；轴心轨迹为椭圆；进动方向为同步正进动；振幅随转速变化较为明显，随负荷变化不明显。论文发表。2.3轴不对中与连轴节的故障轴系安装中轴有弯曲并存在较大间隙等都会导致轴系不对中，从而在旋转时产生振动，使联轴节处于不正常工作状态。轴系不对中分为轴线平行且偏离一段距离、两轴线交叉和两轴线交错等几种形式。轴系不对中在运转过程中产生振动不对中会激发出一阶转频.的轴向振动，同时会产生二阶转频2的横向振动。二阶转频2横向振动和一阶转频的轴向振动是不对中故障状态的特征。如果二阶转频横向振动的振幅是一阶转频横向振动的振幅的30%-75%时，则此不对中度(即不同轴度)联轴节还可承受；若达到75%-150%时，则联轴节会产生故障；若超过150%时，则会使联轴节产生严重故障，加速磨损以至不能使用。轴不对中故障特征：特征频率2X，常伴频率1X、3X；振动特性稳定，振动方向为径向、轴向；相位特征较稳定；轴心轨迹为双环椭圆；进动方向为正进动；振幅随转速、负荷变化都较为明显。其他故障还有碰摩和油膜涡动[2]等。3.振动信号分析在振动信号分析中，通常采用的是傅立叶变换，虽然傅立叶变换能较好地刻划信号的频域特性，但几乎不提供信号在时域上的任何信息。这样我们在信号分析中面临如下一对基本矛盾:时域与频域的局部化矛盾。即我们若想在时域上得到信号足够精确的信息，就得不到信号在频域上的信息，反之亦然。从原则上讲，凡传统使用傅立叶分析的地方，都可采用小波分析，小波分析优于傅立叶分析的地方是，采用小波包技术后，它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，而且由于对高频成分采用逐渐精细的时域和空域取样步长，从而可以聚焦到对象的任意细节，故小波变换符合高频信号的分辨率较高的要求，而且小波变换适当离散化后能构成标准正交系，这无论是在理论上，还是在应用上都是极其有用的。小波分析克服了傅立叶变换不适用于非平稳信号分析、不能同时进行时间一频率局域性分析等缺点，代表了信号分析发展的一个新阶段。[3]小波分析是傅立叶分析思想上的发展和延拓。二者是相辅相成的，但有以下不同：(1)傅立叶变换的实质是把能量有限信号分解到以{}上;小波变换的实质是把能量有限信号分解到以(j=1,2,…，J)和所构成的空间上。(2)傅立叶变换的基函数为三角函数，具有唯一性；Wavelet变换的小波函数具有多样性。(3)在频率分析中，傅立叶变换具有较好的局部化能力，特别是对于那些频率成分较简单的确定信号，傅立叶变换很容易把信号表示成各频率成分的叠加;但在时域中，它没有局部化能力。4.结论汽轮机振动是影响机组安全运行的一个重要指标。产生振动的原因是多种多样的，不同的原因有不同的振动特征。小波变换是近年来兴起的信号分析手段。在数学领域，它被认为是现代付立叶分析的重大突破。小波变换优于付立叶变换的地方在于它在时域和领域同时具有良好的局部化性质，可以聚焦到信号的任意细节。因此，在汽轮机振动信号的处理中，比傅里叶变换更加有效。参考文献[1]冯志鹏，宋希庚，薛冬新等.旋转机械故障诊断理论与技术进展综述.振动与冲击，2001,Vol.20No.4:36-39[2]陈进机械设备振动监测与故障诊断[M].上海交通大学出版社，1999.71-74.[3]刘贵忠等.小波分析及应用.西安电子科技大学出版社，1995版权所有禁止转载谢谢！论文检测