《水电机组故障诊断中的信号处理技术及应用研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《水电机组故障诊断中的信号处理技术及应用研究（55页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、华中科技大学硕士学位论文水电机组故障诊断中的信号处理技术及应用研究姓名：孔飞申请学位级别：硕士专业：系统分析与集成指导教师：李朝晖20070501华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 I摘 要 摘 要 随着水电站对水电机组安全稳定运行要求的不断提高， 在状态监测系统中监测的量越来越多，类型也越来越复杂，相应的在状态分析时有针对性采用各种信号处理技术进行分析，以达到信号特征提取、信号除噪等目的。例如在监测系统监测到的状态量或故障信号不可避免的受到水电机组运行中的各种噪声的干扰与影响， 从而得到的信息中含有各种干扰信号，为得到真实有用的故障特征信息必须进行信号处理，以消除干扰。机组运行状
2、态信号的取得，是状态监测和诊断技术的基本任务，通过对机组信号的采集，分析与处理，才能识别机组的运行状态，揭示机组内部运行规律。信号处理的效果对状态分析和故障诊断的结论有着重要的影响， 因此设计与开发信号处理平台对状态分析有着重要的意义。 本文的研究工作结合长江电力股份有限公司葛洲坝水电厂“最优检修信息系统”项目下的“机组状态监测与诊断单元”子项目进行。 信号分析与处理是水轮发电机组状态监测与故障诊断系统的一个重要环节， 它起着对监测信号进行加工、变换提取敏感的故障征兆的重要作用，它的处理好坏直接影响着后续的诊断。 本文结合具体的科研项目， 首先概述了课题的意义、 国内外相关技术的发展概况，然后
3、整理分析了水电机组常见的故障特征和机理， 对目前水电机组状态分析中常用的几种信号处理方法进行了论述，指出这些方法的各自特点、适用性，接着介绍了机组移动工作站信号分析软件的设计与实现，最后介绍了系统的主要功能应用情况，表明该系统可对水电机组中的信号进行合适的处理和分析，对机组故障进行及时预测预报，从而避免故障的发生或扩大，实现机组的安全可靠运行。 关键词：关键词：水电机组；信号处理；状态监测；故障诊断；移动工作站；面向对象； 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 IIABSTRACTABSTRACT With hydropower stations continuous improve
4、ment requirements for safe and stable operation of the hydropower generating units, the monitoring quantities have become increasing and the types have become increasingly complex in the condition monitoring system, so using various specific analysis and signal processing technology for correspondin
5、g state quantity is important and necessary for extracting the characteristic signal and lessening signal noise. the state quantity or fault signal monitoring in the system is inevitable suffering interference and influence from the noise which is generated by the hydropower units operation, so the
6、signal that we get from the monitoring system includes lots of disturbance. In order to get the real and useful characteristic information which can reflect the hydropower unit, we must use the signal processing technology to eliminate the signal disturbance. The acquirement of hydropower units oper
7、ation state is the basic task of the state monitoring and fault diagnostic technology. Only by sampling, analyzing and processing the hydropower units signal, the units running state can be identified and the units internal operating rules can also be revealed. The effect of signal processing has im
8、portant implications the conclusions of the state analysis and fault diagnosis, therefore design and development of the signal processing platform has important significance. This paper is based on the subproject named “Condition Monitoring and Diagnosis System of Hydro-generator” of the “Hydro Powe
9、r Plant Optimal Maintenance Information System”, which are cooperated with the GEZHOUBA Hydropower Plant of China Yangtze Power Co. Ltd. The signal analysis and processing is an important part of state monitoring and fault diagnosis system for the hydroelectric generating sets. It has an important f
10、unction for processing and transforming the monitoring signal and picking up the sensitive trouble sign, Whether the signal analysis and processing technology is used effectively and appropriately influences follow-up diagnosis directly. 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 IIIThis research is based on specific
11、projects. At first both the significance of the issue and the development of the technique at home and abroad are outlined, then the article analyze the common fault mechanism characteristics of the hydropower generating units , discuss the several common signal processing methods for hydropower gen
12、erating units state analysis , and point out the the characteristics, applicability of each method, moreover , the design and implementation of signal analysis software in the generator mobile workstation is also be introduced . Finally, the system applications situation of the main function is reve
13、aled at the end of the article, from the application ,we can find that the system can effectively and suitably process and analyze hydropower units signal ,make timely prediction for the hydropower units fault, avoid the appearance and expansion of the units failure and achieve safe and reliable ope
14、ration of the hydropower unit. Key Words： Hydroelectric Generating Sets; Signal Processing;Condition Monitoring; Fault Diagnosis; Mobile Station; Object Oriented; 独创性声明独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明
15、的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密，在_ _年解密后适用本授权书。 本论文属于 不保密。 （请在以上方框内打“” ） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 11
16、 绪 论 1 绪 论 1.1 课题的研究背景和研究意义 1.1 课题的研究背景和研究意义 实现“无人值班，少人值守”是水电厂现代化管理的发展方向，是我国水电厂减人增效改革的必由之路，也是提高水电厂自动化科学管理水平的重要标志。如何保证水电厂运行设备在“无人值班，少人值守”的管理模式下安全、经济、可靠运行，是广大水电管理者们十分关注的问题。 解决这一问题的有效途径在于及时了解设备的运行状态，有针对性的维护设备，减少设备突发性的故障和提高设备利用率，并逐步实现设备维修体制由计划维修向预知维修的转变，建立预知维修体制。因此，水电厂运行设备的状态监测与诊断是实现“无人值班，少人值守”的重要保证13。 长期以来，国内水电机组的大修和小修大多采用预防性定期检修方式3。然而这种“到时必修”的方式存在着许多弊端，这不仅减少了机组有效的发电时间，还造成大量的人力、物力、财力的浪费巨。尤其是近几年来，随着水电科学
