Ａｂｓｒ ｔ： ｃ ｒ ｎｇ ｔ ｈ ｏ ｒｔ ｐ ｃ ｌｆｕｌ ｓｇ ａｓ ｏ ｕｒ ｉ ｉ ａ ｉｎ ｉ ｌ ｄｉｇ：ｍａ ｓｕｎ ｌ ｎ ｅ， ｓｌｇ ｔａｃ Ａｃ ｏｄｉ ｏ ｔ ｅ ｆｕ ｙ ｉａ ａ ｔ ｉ ｎ ｌ ｆｔ ｂｎｅ ｖｂｒｔｏ ｎｃｕ ｎ ｓ ｂａａ ｃ ｍｉａｉｎｍｅ ｔ ｒ ｂ ｎ ｎ ，ｕｂ ｉ ｇ
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摘要： 根据 Ｂ ｎｌ ｅｔ ｙ实验 台所采集 的不平衡 、 不对中 、 碰摩 、 松动 ４种典 型汽轮机 转子振动故 障信号 ， 用小波包分 析 运 方法对其进行分析并提取故 障特征 。将提取 的故障特征作为 Ｄ—Ｓ证据理论 的识 别框架 ， 利用信 息融合技 术对 汽
轮机转子振动故 障进行诊断 。诊断结果表明 ： 于小波 包分析 和信息融合 技术 的故障诊 断方法 ， 基 能提 高故 障诊 断
Ａｎ ｌｓｓａ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｆ ｓｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａｙ ｉ ｎ ｎｏｍａｉ ｕ ｉｎ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ
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的 准 确性 。 关键词 ： 波包分析 ； 小 Ｄ—Ｓ证 据 理 论 ； 息 融合 ； 障 诊 断 信 故
分类号 ： Ｋ ６ ． １ Ｔ ２８
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ １ ８４ ２ １ ）４０ ０ －３ １０ — ８ （０ ０ ０ －３００ ５
Ｔ ｒｉｅＲｏｏ ｂａｉｎＦ ｕｔ Ｄｉｇ ｏｉ Ｂ ｓｄｏ ｖ ｌｔＰ ｃ ｅ ｕｂｎ ｔｒＶｉｒｔ ａ ｌ ａｎ ｓ ａｅ ｎＷａ ｅｅ ａ ｋ ｔ ｏ ｓ ｓ
及运行环境的特殊性 ， 轮发 电机组 的故 障率 较高 ， 汽 而且 故 障危害性也大。所 以汽 轮机 的故障 预测及 诊断 问题历来 受 到有关的研究机构 、 企业 和管理 部门 的高度重 视 ， 是现代 故 障诊断技术应用的一 个重要 方面 … 。汽 轮机转 子振动 信号 提供 了丰富的故障征兆信息 。如何准确 、 全面地提取 征兆信 息 ， 于故 障类 型的确定 ， 障发展 趋势 的预测及 汽轮 发 电 对 故
机 组 的状 态 检 修 都 具 有 重 要 的 意 义 。
１ １ 小 波 包 原 理 ．
１ 小 波 包 分解
小波包分析方法能将 信号频带进行多层 次划分 ， 能同时
对各分解层的高频和低频 部分进行 分解 ， 为信号提供 了一种 更加精细的分析方法。离散信 号按 小波包基 展开时 ， 含低 包
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第５ ２卷 第 ４期
２１ ０ ０年 ８月
汽
轮
ห้องสมุดไป่ตู้
机
技
术
Ｖｏ ＿ ２ Ｎｏ ４ ｌ５ ． Ａｕ ． ０１ ｇ２ ０
Ｔ ＵＲＢＩ ＮＥ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
基 于小 波 包 分 析 和信 息 融 合 技术 的汽 轮 机 转子 故 障诊 断
谷 敬佩 ， 梁 平
（ 南理 工 大学 电力 学院 ， 州 ５０ ４ ） 华 广 １６０
其它途径的信息 ， 能更加准确 、 全面地认识 和描述诊断对 象 ，
０ 前
言
从而对复杂 的故障诊 断做 出正确 的判断 和决策 。若 将小 波包分析和信息融合技术相结合 ， 必然 能够提高对 汽轮机状
态识别 的准确性 。
电力工业快速发展 、 高参数大容量 火电机组 陆续 投入运
行， 使得结构和 系统 日趋复杂化 。由于设 备结构 的复 杂性 以