（系统工程专业论文）发电机组嵌入式远程监测数据处理与诊断方法研究.pdf

摘要 摘要 汽轮发电机组在电力生产中起着举足轻重的作用。其结构复杂、运行环境特 殊、运行条件苛刻，导致其错误成本异常高昂。与此同时，电力生产在国民经济 中起着举足轻重的作用，任何事故的发生都会引起连锁发应，造成巨大的经济损 失。这就意味着需要对汽轮发电机组的运行状态进行全方位的监测，并且对出现 状态的异常进行及时有效的诊断与处理，使得损失能够降低到最低点。 随着计算机、网络通讯及相关技术的迅猛发展，汽轮发电机组监测和诊断技 术不断的成熟，其相关的产品也像雨后春笋般不断涌现。本文主要是针对嵌入式 系统开发监测与初步诊断系统。现代芯片技术的不断提高，嵌入式系统的处理能 力和相应外围设备的功能越来越强大，并且，其价格不断的降低，能够越来越广 泛的在工业、民用设备中部署。本文采用的是功能强大的a r 9 l l 泓9 2 0 0 系列芯 片，整个硬件系统围绕芯片而建立。硬件系统中移植有嵌入式操作系统，本文采 用了开源的l i n u x 作为操作系统。l i n u x 操作系统性能卓著，并且源码公开，能 够针对不同的系统进行不同的裁减。这样就可以大大的减少嵌入式系统的内核大 小，提高系统性能。 本论文主要是针对实际系统的特殊需要，在嵌入式系统中移植了嵌入式数据 库s q l i t e 和界面显示系统m i n i o u i ，并且根据其不同的编程特点，开发出相应的 操作与显示系统，作为系统存储和显示的主要方式。整个系统的数据主要通过串 口进行数据采集，并且对外留有接口，适合系统扩展，兼容其他接口形式。将得 到的汽轮发电机组数据，作为本文系统的数据来源。针对这些数据不同特点，进 行必要的软件信号处理。其中主要是用的是快速傅立叶变换和小波变换，并且针 对这些变化的结果，和故障的特征进行比照，判断其是否处于异常状况。系统最 后，将数据通过网络，向上位机发送，完成整个系统流程。 关键词：汽轮发电机组、l i n u x 、a r m 、s q l i t e 、m i n i g u i a b s t r a c t a b s t r a c t t u r b o g e n e r a t o ru n i t sp l a yt h ep i v o t a lr o l ei n t h ee l e c t r i c i t yp r o d u c t i o n t h e c o m p l e x i t y o fi t ss 仃u c n l r e ，t h es p e c i a l a n dh a r s hn a t u r eo fi t s o p e r a t i n g e n v i r o n m e n t ，l e a dt oa b n o r m a lh j 曲c o s to fi t sm i s t a k e s m o r e o v e r , t h eg r o w t ho ft h e n a t i o n a le c o n o m ym a k e st h ep o w e rp r o d u c t i o nm o r ea n dm o r ei m p o r t a n t s o ，t h e o c c u r r e n c eo fa n ya c c i d e n th a p p e n e ds h o u l db et h ec h a i n s ，a n dc a u s eh u g ee c o n o m i c l o s s e s a n dt h e n , i tn e e dt om o n i t o rt h eo p e r a t i o n a ls t a t u so ft u r b o g e n e r a t o rw i t ha w i d er a n g e a n dw es h o u l dg i v eat i m e l ya n de f f e c t i v ed i a g n o s i sa n dt r e a t m e n tf o rt h e o c c u r r e n c eo fa b n o r m a ls t a t e ，t om a d et h el o s s c st ob ea tt h el o w e s tp o i n t w i t hc o m p u t e r s ，n e t w o r kc o m m u n i c a t i o n sa n dr e l a t i v et e c h n o l o g y sr a p i d d e v e l o p m e n t ，t h et u r b o - g e n e r a t o rm o n i t o r i n ga n dd i a g n o s t i ct e c h n o l o g i e si sg e t t i n g m o r ea n dm o r em a t u r e i t sr e l a t i v e dp r o d u c t sl i k em u s h r o o m e dc o n t i n u et oe m e r g e t h i sp a p e ri sm a i n l yp r e s e n t sam o n i t o r i n ga n dp r e l i m i n a r yd i a g n o s i ss y s t e mi n e m b e d d i n gs y s t e m m o d e mc h i pt e c h n o l o g y c o n t i n u e st ob ei m p r o v e d e m b e d d e d s y s t e m sp r o c e s s i n gc a p a b i l i t i e sa n dt h e f u n c t i o n so ft h ec o r r e s p o n d i n gp e r i p h e r a l e q u i p m e n ta r ei n c r e a s i n gp o w e r f u l b u t ，t h ep r i c e sa r eg e t t i n gl o w e r f r o m 诵d er a n g e o fi n d u s t r i a lp r o d u c t i o nt oc i v i lp r o d u c t i o n , t h ee m b e d e ds y s t e m sa r eu s e d t h i sp a p e r a d o p t st h ep o w e r f u la t 9 1r m 9 2 0 0c h i p t h ee n t i r eh a r d w a r es y s t e mi sp r o d u c i n g w i t hi t h a r d w a r es y s t e mi st r a n s p l a n t e dw i t he m b e d d e do p e r a t i n gs y s t e m i nt h i s s y s t e m ，i ti su s et h eo p e n - s o u r c el i n u xo p e r a t i n gs y s t e m o u t s t a n d i n gp e r f o r m a n c eo f t h el i n u xo p e r a t i n gs y s t e ma n do p e ns o u r c ec a nb eu s e dt om a k ed i f f e r e n ts y s t e m s r e d u c t i o n s t h i sw i l lg r e a t l yr e d u c et h es i z eo ft h ee 1 ) r ee m b e d d e ds y s t e m s ，i m p r o v e s y s t e mp e r f o r m a n c e t h i sp a p e ri sm a i n l yd i r e c t e da g a i n s tt h es p e c i a ln e e d so ft h er e a ls y s t e m t r a n s p l a n t a t i o ni ne m b e d d e ds y s t e mw i t he m b e d d e dd a t a b a s ea n di n t e r f a c ed i s p l a y s y s t e m ，s q l i t ea n dm i n i g u i ，i na c c o r d a n c ew i t hi t sd i f f e r e n tp r o g r a m m i n gf e a t u r e s ， d e v e l o p i n gt h ec o r r e s p o n d i n go p e r a t i n ga n dd i s p l a ys y s t e ma sas t o r a g ea n dd i s p l a y s y s t e mi sa st h em a i nm o d e t h ee n t i r es y s t e mu s e ss e r i a l d a t ac o l l e c t i o nf r o m t u r b o g e n e r a t o rd a t a , a st h es y s t e mo fd a t as o u r c e s d i f f e r e n tc h a r a c t e r i s t i c so ft h e s e d a t as h o u l db eu s ed i f f e r e n ts i g n a lp r o c e s s i n g t h i ss y s t e mi su s i n gt h ef a s tf o u r i e r t r a n s f o r ma n dw a v e l e tt r a n s f o r m a n dc o m p a r i n gt h er e s u l t sa n dt h ec h a r a c t e r i s t i c so f t h ef a u l t s ，d e t e r m i n ew h e t h e rt h et u r b o g e n e r a t o ri si nt h ea b n o r m a ls i t u a t i o n a tl a s t , s y s t e mt r a n s e f o r m st h ed a t at h r o u g ht h en e t w o r k k e yw o r d s ：t u r b o g e n e r a t o r , l i n u x ，a r m ，s q l i t e ，m i n i g u l i i 同济大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行 研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文 的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的 作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集 体，均己在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任 由本人承担。 签名与蔓肼 签名：勺戈呵 砂瞬3 月f p 日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解同济大学关于收集、保存、使用学位论文的规定， 同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版 本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、 扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供 本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有 关部门或者机构送交论文的复印件和电子版；在不以赢利为目的的前 提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 学位论文作者签名：句槲 加口绛3 月m 日 第1 章绪论 1 1 本课题研究的目的和背景 第1 章绪论 随着发电机组向高装机容量逐步发展，其自动化水平日益提高，运行特性也 越来越复杂。为了保证机组安全、可靠、经济和优化运行，对机组的运行状态的 评价成为一个重要的课题f l 捌。其中，状态监测及故障诊断一直是备受重视的研究 方向。为了很好的完成对发电机组的状态的监测及故障的诊断，需要在发电机组 设置相当多的数据采集、分析和处理等系统。 而今，嵌入式系统因其小巧、灵活、低成本、高性能等诸多优良特性，越来 越广泛的采用在这些系统当中，成为研究和开发的热点【3 j 。 鉴于发电机组的复杂性，需要大量的数据信号处理。其中包括诸如数据的采 集、存储、处理等方面。信号数据的处理是故障诊断系统后续诊断的基础，对发 电机组远程监测与诊断系统对于提高发电机组的安全运行、保障发电机组无故障 运行有重大意义【4 】。所以研究信号数据处理的意义重大。对监测信号数据预处理 的研究，不仅满足了对数据的存储、传输等要求，而且，能为以后的发电机组诊 断做好准备。 故障诊断技术为我们的现代化设备提供了安全保障诊断技术为我们的现代 化设备提供了安全保障【5 羽，节省了维修时间和费用，显示了其巨大的经济性。通 过对诊断方法的研究，并且使用在嵌入式系统中，使得我们能够依靠嵌入式的优 点，开发出适合实际需要的应用系统来，为现场生产提供服务。 1 2 本课题国内外研究现状和应用概况 1 2 1 国外监测诊断技术概况 国外监测诊断技术的发展优先于我国，经过几辈人的努力，自二十世纪七十 年代以来，国外大型机组状态监测与故障诊断技术进入实用阶段1 7 j 。 美国是最早从事汽轮发电机组状态监测与故障诊断研究的国家之一，在机组 监测诊断的许多方面都处于世界领先水平。美国西屋公司( w h e c ) 开发的汽轮机 人工智能诊断系统( g e n - a i d ) ，中心设在奥兰多，连接了1 0 个电厂，对德克萨 斯州的七台发电机组进行在线监测和诊断，机组的强迫停机率从1 4 下降到 0 2 ，机组的平均可用率由9 5 2 上升到9 6 1 ，取得了明显的经济效益。欧洲 第1 章绪论 也有不少公司和部门从事汽轮发电机组状态监测与故障诊断技术的研究与开发。 瑞士a b b 公司于1 9 7 1 年由b b c 公司引入第一个计算机辅助数据采集系统，目 前正在大力发展以计算机为前终端核心的“人机联系”m m c 振动观察系统，并以 诊断软件进行精确诊断机器故障。日本也很重视汽轮发电机组监测诊断技术的研 究，由于日本规定1 0 0 0 m w 以下的机组都须参与调峰运行，因此，他们更注重 于汽轮机寿命检测和振动诊断技术的研究，日本从事这方面研究的机构主要有东 芝电气、日立电气、富士和三菱重工等。东芝电气公司与东京电力公司于1 9 8 7 年合作开发的大功率汽轮机轴系振动诊断系统，采用计算机在线快速处理振动信 号的解析技术与评价判断技术，设定一个偏离轴系正常值的极限值作为诊断的起 始点进行诊蝌5 - 9 1 。 1 2 2 国内监测诊断技术概况 我国监测诊断技术的研究起步于7 0 年代末，大致经历了两个重要阶段。第 一阶段：起步阶段，从1 9 7 9 年至八十年代后期，大约用了十年的时间。在这个 阶段内主要是吸收国外先进技术，并对一些故障机理和诊断方法展开研究，全方 位开展了机械设备的故障诊断研究，引入人工智能等先进技术，大大推动了诊断 系统的研制和实施，取得了丰硕的研究成果。第二阶段：发展阶段，从八十年代 中后期开始至今。这个阶段的诊断技术出现了迅速发展的局面，诊断方法、诊断 手段较第一阶段都有很大的进步，趋向以人工智能及其计算、故障分类、模式识 别为主，同时结合信号处理和建模处理的诊断，逐步研制出网络化、高度智能化 和高度自动化的第二代集散式分布系统，缩短了我国与世界先进水平的差距1 1 0 1 。 现在全国从事与电站设备监测诊断系统相关的单位很多，包括高校、研究所、 制造厂、电厂和公司。上海发电设备成套设计研究所在国家“六五 、“七五”、 “八五期间从事旋转机械状态监测与诊断技术的研究，研究装置在电厂得到了 较好的应用，同时还从事了应用火电和核电的扭转振动状态监测诊断装置。哈尔 滨工业大学振动工程中心自1 9 8 3 年以来，与其它兄弟单位一起，连续承担了国 家“六五 、“七五、“八五重点攻关项目大型旋转机械故障诊断技术装置 和研究课题，开发出2 0 套多种类型的故障诊断装置，并用于各电厂机组的状态 监测和故障诊吲1 1 d 2 1 。西安交通大学轴承所建立了一个基于m o d e m - - 电话线的 远程监测诊断系统。浙江大学监测诊断实验室建立了一个基于i n t e m e t i n t r a n e t 的远程状态监测与故障诊断系统，少量己经在现场投入运行，取得了良好的经济 和社会效益。 2 第1 章绪论 1 2 3 嵌入式监测诊断技术概况 嵌入式监控与诊断系统是实现机械设备的信息化、智能化，并实现设备全寿 命周期的状态监控与诊断的关键技术手段。它是服务器级监测与诊断技术的一种 延伸【1 3 1 。其发展受到嵌入式设备的条件限制。现今还未发展快速发展。其中比 较著名的是东南大学的e m d 系列。 东南大学的e m d 系列嵌入式监测诊断系统用于构建面向i n t e r n e t 的、集远 程测控、诊断、在线维护、升级于一体的开放式系统。系统在硬件设计上采用嵌 入式计算机与d s p 构成主从式系统，其d s p 软件采用动态装载设计技术，系统 运行时由嵌入式计算机下载至d s p 运行，提高了系统的柔性：嵌入式计算机采 用嵌入式l i n u x 操作系统，实现了面向i n t e m e t 的远程系统维护和升级功能，其 内嵌的网络化远程监控诊断服务模块不仅可以实现设备远程状态监控，而且可以 与高层的设备诊断与维护中心交互信息，协同诊断，并且可以为设备设计及制造 商提供完善的设备运行信息，为新产品设计以产品品材料的选择、产品定型、制 造等提供宝贵的第一手资料，有效地提高设备设计与制造水平，改善设备运行的 可靠性。 1 3 论文选题及其意义 随着汽轮发电机组监测和诊断技术的不断提高，系统的复杂度和数据传输量 和计算量不断的增加，给上位机的运行负担不断增强。这就造成一旦上位机出现 问题，将有可能造成不可估量的损失。由于现存的汽轮发电机组监测和诊断系统 往往不可能适合本地复杂、恶劣的运行环境。势必对系统的实时性和方便性等性 能造成损失【1 4 】。 在这种情况下，需要研究和开发一种辅助系统能够在汽轮发电机组本地运 行，并且提供相应处理能力和传输、显示装置，给本地现场提供信息辅助。这种 系统需要具有一下特征：1 ) 体积上必须能够做到足够的小，适应现场的安装需 要；2 ) 必须具有一定的处理能力，能够进行一定量的数据处理；3 ) 具有丰富的 接口，能够适应现场不同设备之间的数据接受；4 ) 足够小的费用，能够在大规 模部署的时候，费用控制在一定范围内等条件。 本文就是在这个原则上，选择嵌入式系统作为系统的硬件平台。嵌入式应用 系统，作为现今科技的一个发展趋势，其性能优越、价格低廉，能够在恶劣的环 境下运行。在这个平台基础上搭建起来的软件系统，数据处理和初步诊断系统， 能够很好的弥补传统系统的不足，满足现场的需要。 使用嵌入式系统设备部署在汽轮发电机组附近，直接对采集到的数据进行处 3 第1 章绪论 理和显示，进行初步的故障诊断，能够解决实时性问题。并且，由于现今的嵌入 式系统的性能卓越，能够将上位机系统的计算负荷分散到不同的嵌入式系统中。 实现分散计算，减轻了上位机的处理负担。 在现场的直接部署，使得现场工作人员又多了一个参考依据，能够更好的辅 助工程人员对设备进行诊断和监测。使设备能够保持长时间正常运行。 1 4 本论文完成的主要工作 本课题来源于教育部科学技术研究重点项目( 编号：2 0 6 0 4 9 ) 、上海市科技攻 关计划项目( 编号：0 6 1 1 1 1 0 0 4 ) 、上海市曙光跟踪项目( 编号：0 6 g g l 3 ) 资助。 本文完成的主要工作如下： 第二章：主要介绍了本系统使用的数字信号处理方法和初步诊断方法。 第三章：总体构建了嵌入式系统。其中嵌入式系统又分为硬件系统、软件操 作系统和应用软件系统，分别对其进行总体设计。 第四章：主要是针对本系统所使用的硬件和操作系统，完整的搭建了交叉编 译环境。在这个基础上，针对应用软件系统所需要的程序运行环境交叉编译了 m i n i g u i 和s q l i t e ，并且将其烧录进硬件系统中。在构建完程序编译和运行环境 以后，搭建了测试程序的软硬件环境。 第五章：主要是应用系统软件详细设计部分。将软件总体设计的三部分逐一 细化，并且进行软件实现。其中使用m i n i g u i 详细设计了界面系统。使用s q l i t e 设计了系统的数据库系统。使用串口和s o c k e t 实现系统数据的采集和传输。并 且使用了小波和快速傅立叶变换来初步对系统进行故障判断。 第六章：主要是介绍了嵌入式系统运行时的显示情况和其相应作用。 第七章：对全文进行了总结，并且对下一步工作进行了规划。 本论文完成了汽轮发电机组振动信号数据在故障情况下初步的特征分析。主 要描述了在傅立叶变化和小波变化下的数据特征。并在此基础上，利用嵌入式系 统和嵌入式操作系统的特性，以s q l i t e 为数据库，以m i n i g u l 为开发方式的数据 处理和初步诊断系统。并经过网络，将数据传输给上位机。 4 第2 章数据处理及诊断方法基础 2 1 引言 第2 章数据处理及诊断方法 嵌入式远程监测数据处理和初步诊断系统主要实现的是对监测数据的即时 数据预处理和初步诊断功能。利用嵌入式系统灵巧、功能强大等特点【1 5 】，在大 型设备附近设置，及时处理数据。其中包括对数据的阈值分析、即使储存和传输、 常见的信号处理、故障数据的初步诊断等一些功能。可以为上层控制和诊断系统 提供帮助和服务。 2 2 数据处理方法 2 2 1 引言 数字信号处理是用数学方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解 调以及快速算法的技术学科。主要研究有关数字滤波技术、离散变换快速算法和 谱分析方法。数字滤波器大略可分为有限冲激响应型和无限冲激响应型两类，可 用硬件和软件两种方式实现。在硬件实现方式中，它由加法器、乘法器等单元所 组成，这与电阻器、电感器和电容器所构成的模拟滤波器完全不同。软件实现 方法是借助于通用数字计算机按滤波器的设计算法编出程序进行数字滤波计算。 2 2 2 傅立叶变换方法 1 ) 离散傅立叶变换1 6 】 假使x ( n ) 是原始信号，x ( k ) 是变换后信号。一般来说，x ( n ) 和咐都是复数， x o ( ) 也是复数，因此每计算一个x ( k ) 值，需要n 次复数乘法和n 1 次复数加法。 而x ( 1 【) 一共有n 个点( k 从0 取到n 1 ) ，所以完成整个d f t 运算总共需要n * n 次复数乘法及n ( n 1 ) 次复数加法。在这些运算中乘法运算要比加法运算复杂， 需要的运算时间也多一些。因为复数运算实际上是由实数运算来完成的，这时 d f t 运算式可写成： 一l ，一j x ( 后) = x ( 刀) 嘭= r e 【x ( 行) 】+ 歹i m 阶) 】) r e 【町】+ j i m 【嘭】) n = on = o 一1 = ( r e z ( 行) 】r e 嘭1 - l m x ( n ) i m 嘭】 n = o + j ( r e x ( n ) 】i m 嘭】+ i m x ( n ) r e 略】) ) r 2 1 1 5 第2 章数据处理及诊断方法基础 2 ) 快速傅立叶变换【1 7 】 仔细观察o f t 的运算就可看出， 算量： ( 1 ) 孵的对称性 ( 嘭) = 陈旆 ( 2 ) 咐的周期性 利用系数嘭的以下固有特性，就可减少运 ( 2 2 ) 嘭= 咿聊t = 暇 “，略= 嚼，嘭= 嚼?( 2 3 ) l ；击r n k ( 3 ) ”的可约性 昭= 昭w = 咿，w n n 2 = 一1 ，仞= 硼 另外这样，利用这些特性，使d f t 运算中有些项可以合并，并能使( 2 4 ) d f t 分解为更少点数的d f t 运算。而前面已经说列，d f t 的运算量是 与n * n 成正比的，所以n 越小越有利，因而小点数序列的d f t 比大点数序列的 d f t 的运算量要小。快速傅里叶变换算法正是基于这样的基本思想而发展起来 的。它的算法形式有很多种，但基本上可以分成两大类，即按时间抽取法和按 频率抽取法。按时间抽取( d i t ) 的基2 f f t 算法的算法原理。 设序列x ( n ) 长度为n ，且满足n = 2 m ，m 为正整数。按n 的奇偶把x ( n ) 分解 为两个n 2 点的子序列： ix ( 2 r ) = x l ( ，)n lz ( 2 广+ 1 ) = x 2 ( ，) 一2( 2 5 ) 则可将d f t 化为 由于 孵= p 一，鲁2 = p - j 2 ，t ( l 赴，2w 寻：；j 1 2 = e 心) = w n 2 ( 2 6 ) 故上式可表示成 丝一1 ，- - - i 22 x ( 后) = x 。( ，) i r - r r k ，2 + 唬x 2 ( r ) w f f 2 = x 。( 尼) + 噼五( 七) ( 2 7 ) r = or = o 式中，x i ( k ) 与x 2 ( k ) 分别是x l ( r ) 及x 2 ( r ) 的n 2 点d f t 。 6 第2 章数据处理及诊断方法基础 由此，我们可以看到，一个n 点d f t 已分解成两个n 2 点的d f t 。这两个n 2 点的d f t 再按照组合成一个n 点d f t 。这里应该看到x l ( k ) ，x 2 ( k ) 只有n 2 个 点，即k = 0 ，l ，n 2 1 。而x ( k ) 却有n 个点，即k - - o ，l ，n - 1 ， 故用式计算 一l一l_ 一l x ( 七) = d f t x ( n ) = x ( 刀) ? 。= x ( 刀) 形? + 工( 甩) 形f 刀= 0 月= 0月= 0 n 为儡数n 为奇数 旦一i n 一1 = 艺x ( 2r ) 形+ 艺x ( 2r + 1 炒j 2 h ” r = 0r z 0 旦一i丝一1 = x 。( ，) ( 形孑) 睹+ 矿? x ：( 厂) ( 缈孑) 睹 ( 2 8 ) 得到的只是x ( k ) 的前一半的结果，要用x l ( 的，x 2 ( k ) 来表达全部的x ( k ) 值，还 必须应用系数的周期性，这样可得到 x ：( 等+ 七) = 后， 说明了后半部分k 值( n 2 垒s n 1 ) 所对应的x l ( k ) ，x 2 ( k ) 分别等于前半部 分k 值( 0 9 5 n 2 1 ) 所对应的x i ( k ) ，x 2 ( k ) 。 这样，就可将x ( k ) 表达为前后两部分： x ( 七) = x 。( 七) + 噼x ：( 七) 七= o ，l ，等一l x ( 七+ 警) = 五( 七+ 譬) + k l + 匀 = 五( 后) 一嘭五( 七) 七= o ，l ，丁n l ( 2 1 1 ) x i ( 七) x 2 ( k ) ( 七) + 矿二x 2 ( k ) ( 七) 一毒x 2 ( k ) 图2 1 时间抽取法蝶形运算流图符号 7 后x = 睹w炒 x - 芝脚 = 一2 2 ， ， x - 芝脚 = 七 + 仃i l f ，k 2 碍 ，时厂“理 x 阿 第2 章数据处理及诊断方法基础 图2 2 按时间抽取将一个7 v ：点d f l r 分解为两个 ，2 点d f t ( 砗8 ) 删型弋 。j a 塑夕 j ! ：帮 _ ( 2 1 一 j ( 2 ) 二、 邢：睾 4 ( 4 ) x施(1：参a5 ) j 里帮 邢) 型弋 ，7 、兰盟 工( 7 ) 气 图2 3n 点d i t - - f f t 运算流图( n = 8 ) 2 2 3 小波变换方法 盟荆 1 ) 坦2 ) 坝3 ) 取4 ) 坝5 ) 邢) 盟坦7 ) 小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师j m o r l e t 在1 9 7 4 年首 先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时 未能得到数学家的认可。早在七十年代，a c a l d e r o n 表示定理的发现、h a r d y 空 间的原子分解和无条件基的深入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备，而且 j 0 s t r o m b e r g 还构造了历史上非常类似于现在的小波基；1 9 8 6 年著名数学家 y m e y e r 偶然构造出一个真正的小波基，并与s m a l l a t 合作建立了构造小波基的 方法。在多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来。它与f o u r i e r 变换、 窗口f o u r i e r 变换相比，这是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号 中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析 ( m u l t i s c a l e a n a l y s i s ) ，解决了f o u r i e r 变换不能解决的许多困难问题，从而小波 8 d动动q$q乃坝坝段砸皿甄 动d d $ 乃 “ 玎“ “ 删一椰一蚋一删一删一删一锕一们 第2 章数据处理及诊断方法基础 变化被誉为“数学显微镜”，它是调和分析发展史上里程碑式的进展。小波分析的 应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起。小波主要使用在： 1 ) 小波分析用于信号与图象压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点 是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图象的特征不变，且在传递中可 以抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多，比较成功的有小波包最好基方法、小 波域纹理模型方法、小波变换零树压缩、小波变换向量压缩等； 2 ) 小波在信号分析中的应用也十分广泛。它可以用于边界的处理与滤波、时 频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺 度边缘检测等； 3 ) 在工程技术等方面的应用。包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、 湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面i l 引。 连续小波变换( c w t = c o n ti n u o u sw a v e le tt r a n s f o r m ) 的定义为： _ 7 o 的整数) 的倍数。使用这样的缩放因子和平移参数的小波变换叫 做双尺度小波变换( d y a d i cw a v e l e tt r a n s f o r m ) ，它是离散小波变换( d i s c r e t ew a v e l e t t r a n s f o r m ，d w n 的一种形式。离散小波变换通常指的就是双尺度小波变换。执 行离散小波变换的有效方法是使用滤波器。在许多应用中，信号的低频部分是最 重要的，而高频部分起一个“添加剂”的作用。犹如声音那样，把高频分量去掉之 后，听起来声音确实是变了，但还能够听清楚说的是什么内容。相反，如果把低 频部分去掉，听起来就莫名其妙。在小波分析中，近似值是大的缩放因子产生的 系数，表示信号的低频分量。而细节值是小的缩放因子产生的系数，表示信号的 高频分量。由此可见，离散小波变换可以被表示成由低通滤波器和高通滤波器组 成的一棵树。原始信号通过这样的一对滤波器进行的分解叫做一级分解。信号的 分解过程可以叠代，也就是说可进行多级分解。如果对信号的高频分量不再分解， 而对低频分量连续进行分解，就得到许多分辨率较低的低频分量，形成一棵比较 大的树。这种树叫做小波分解树( w a v e l e td e c o m p o s i t i o nt r e e ) 。分解级数的多少取 决于要被分析的数据和用户的需要。 小波分解树表示只对信号的低频分量进行连续分解。如果不仅对信号的低频 9 第2 章数据处理及诊断方法基础 分量连续进行分解，而且对高频分量也进行连续分解，这样不仅可得到许多分辨 率较低的低频分量，而且也可得到许多分辨率较低的高频分量。这样分解得到的 树叫做小波包分解树( w a v e l e tp a c k e td e c o m p o s i t i o nt r e e ) ，这种树是一个完整的二 进制树。小波包分解方法是小波分解的一般化，可为信号分析提供更丰富和更详 细的信息【1 9 1 。 下面再将二进小波变换中的平移因子也离散化：令b = n 2 七，则可得离散小波 变换： 哆。厂仍) - 2 卅2 厂o ) 垆, ( 2 - k x - n ) d x ( 2 1 3 ) 可以用前面所讲的滤波器系数改写成如下循环形式： 其中， 形2 ，厂( 刀) = g k s 2 h f ( n 一2 川七) s v 厂( n ) = h k s 2 川f ( n 一2 j - l 七)4 ) s ：。厂( ”) = 厂( 厅) ，d = 夥为差高频部分，a2 矽为剩余- f 氐频部分，h k - - 与 g k 为上面讲过的滤波器h ( a o 与g ( 缈) 之系数。 2 3 故障初步诊断方法 2 3 1 引言 汽轮发电机组是典型的旋转机械，旋转机械发生故障的重要特征是机器伴有 异常的振动和噪声，振动信号从幅值域、频率域和时问域实时地反映了机器故障 信息。因此，了解和掌握旋转机械在故障状态下的振动特征，在监测机器的运行 状态和提高诊断故障的准确度方面具有重要的理论意义和实际工程应用价值。 故障特征的提取是故障诊断领域的关键技术之一。故障特征提取是否准确、 是否完备，直接影响故障诊断结论的准确性。所谓特征提取，就是对系统的动态 信号预处理后得到的信息进行分析，提取与系统状态有关的数据，再分析这些数 据，提取其中与系统状态相关性较大的敏感特征，这样一个过程就叫做特征提取。 在线故障诊断专家系统都应有自动提取故障特征的功能【z u j 。 设备振动信号一般说来很复杂，但从数据处理分类来说，分为确定性信号和 非确定性信号。通过对故障诊断实际应用中得出，在旋转机械中，机组的联接及 转子存在不对中，不平衡，齿轮箱中轮齿的点蚀、剥落、断齿，滚动轴承中零部 件损坏，滑动轴承中存在油膜涡动等等这些常见的故障，其信号都是确定性信号， 都有可以用函数关系来描述，即通过理论计算和频谱分析技术均可确定它们的特 1 0 第2 章数据处理及诊断方法基础 征频率，从而确定故障的类型和部位。振动分析仪器利用电压加速度传感器将振 动信号转换为电信号，对振动信号进行处理和分析，得到设备各种振动量的准确 值，进而判断这些设备运转状态是否良好，故障的部位和故障原因，以及检修的 方法。为了更好地研究振动分析设备故障诊断技术，首先要对波形理论、机械理 论、以及计算机应用等有一定的了解。振动的参数指标很多，经过长期的实践和 学习，时域波谱图、频域波谱图等对设备的故障分析很有效果1 2 。 2 3 2 汽轮机常见异常振动概述 振动故障是旋转机械故障的主要表现形式，要对旋转机械振动进行准确地测 试，必需对其结构设计、组成和操作动态特性有所了解。根据不同的分类方法， 各种振动可被归类为： 1 ) 质量不平衡，占7 0 ： 2 、) 中心不正，占2 0 ； 3 ) 动静磨擦，占5 ： 4 ) 基础松动或接触不好，套装部件松动； 5 ) 油膜振荡。 从上述数据表明，前三种故障占了故障总数的9 5 左右。对这三种故障进行 合理的初步分析和处理，能够快速解决一些基本的问题。 2 3 3 典型汽轮机故障特征提取 2 2 - 2 4 1 ) 质量不平衡的频域特征 不平衡是旋转机械最常见的故障。引起转子不平衡的原因有：结构设计不合 理，制造和安装误差，材料不均匀，受热不均匀，运行中转子的腐蚀，磨损，结 垢，零部件的松动和脱落等。转子不平衡的故障包括：转子质量不平衡，初始弯 曲，热态不平衡，部件脱落，结垢，联轴器不平衡等，不同原因引起的转子不平 衡故障规律相近，但也各有特点。 所有不平衡都可归结为转子的质量偏心。根据振动理论分析可知，转子质量 不平衡的振动频域特征是： ( 1 ) 确认频谱中以稳定的基频分量为主，其它倍频幅值很小； ( 2 ) 轴向振动比径向小得多。 2 ) 中心不正的频域特征 转子不对中通常是指相邻两转子的轴心线与轴承中心线的倾斜或偏移程度。 转子不对中可分为联轴器不对中和轴承不对中，联轴器不对中又可分为平衡不对 第2 章数据处理及诊断方法基础 中，偏角不对中和平行不对中三种情况。 不对中故障频域特征是： 转子径向振动出现二倍频，以一倍频和二倍频为主，不对中越严重，二倍频 所占比例越大； 联轴器不对中的轴向振动较大，振动频率为一倍频，振动幅值和相位稳定； 轴向不对中时径向振动较大，有可能出现高次谐波，振动不稳定； 振动对负荷变化敏感。当负荷改变时，由联轴器传递的扭矩立即发生改变， 如果联轴器不对中，则转子的振动状态也立即发生变化。由于轴承座的热膨胀不 均匀而引起轴承不对中，使转子的振动也要发生变化。但由于热传导的惯性。振 动的变化时间上要比负荷的改变滞后一段时间。 因此，可知： ( 1 ) 确认轴向和径向在1 、2 、3 倍频处有稳定的高峰，特别注意2 倍频分量； ( 2 ) 径向振动信号以1 倍频和2 倍频分量为主，轴系不对中越严重，其2 倍 频分量就越大，多数情况下会超过1 倍频； ( 3 ) 轴向振动以l 倍频分量幅值较大，幅值和相位稳定； ( 4 ) 联轴节两侧相临轴承的油膜压力反方向变化，一个油膜压力变大，另一 个则变小。相位基本上成1 8 0 度； ( 5 ) 4 1 0 倍频分量较小。 但是： ( 1 ) 在确认不对中的若干特征时，如果出现：轴向振动小且4 1 0 倍频分量较 大，则有可能是机械松动； ( 2 ) 在诊断不对中时，如果l 倍频分量比其他分量占优势，可能存在角不对 中；2 倍频分量比其他分量占优势，可能存在平行不对中； ( 3 ) 如果时域波形不稳定或出现较大的冲击现象，可能是其他故障： ( 4 ) 对于电机，如果基频及其他倍频分量大的同时，其振动时域波形有调制 现象，或基频处出现边频，可能存在机电故障，如转子断条或轴承倾斜导致的偏 心： ( 5 ) 对于齿式联轴器在2 倍频下，还可能出现3 、4 、5 等倍频分量： ( 6 ) 对于目前使用较多的膜片联轴器可出现n 倍频( n 为螺栓的个数) 。 3 ) 动静摩擦的频域特征 ( 1 ) 转子失稳前频谱丰富，波形畸变，轴心轨迹不规则变化，正进行； ( 2 ) 转子失稳后波形严重畸变或削波，轴心轨迹发散，反运动； ( 3 ) 轻微摩擦时同频幅值波动，轴心轨迹带有小圆环； ( 4 ) 碰摩严重时，各频率成分幅值迅速增大； 1 2 第2 章数据处理及诊断方法基础 ( 5 ) 系统的刚度增加，临界转速区展宽，各阶振动的相位发生变化； ( 6 ) 工作转速下发生的轻微摩擦振动，其幅值随时间变化，相位逆转动方向 逆转。 4 ) 机械松动的频域特征 非转动部分配合松动是转子系统常见的故障之一，其典型情况是轴承外科以 过大的间隙与轴承座配合，其它情况还有轴承座的松动，支座的松动，机架或灌 浆的松动，地脚螺栓没有拧紧等。对松动影响的分析应借助与非线性理论，由于 非线性可能引起转子的分数谐波共振，其频率是精确的1 2 ，1 3 倍转速。 频域： ( 1 ) 确认径向振动有较大的l 倍频分量，特别是3 1 0 倍频分量； ( 2 ) 可能有l 2 、3 2 、5 2 等分数倍频分量，它们随时间增大； ( 3 ) 确认轴向振动小或正常； ( 4 ) 故障严重，还会出现1 3 、1 4 倍频等分量； ( 5 ) 机械松动也可在达到工作温度且部件已经热膨胀后出现； ( 6 ) 水平固定的机器，如果基座松动，则垂直方向会出现很大的一倍频振动， 一般比水平方向振动还大。所以，这一点要特别注意和转子不平衡相区分： ( 7 ) 具有松动故障的典型频谱特征是以工频为基频的各次谐波，并在谱图中 常看到1 0 x 。国外有人认为，若3 x 处峰值最大，是轴和轴承间有松动，若4 x 处有峰值，表明轴承本身、松动。 5 ) 油膜振荡的频域特征 轴颈在轴承中传动时受到油膜的挤压力，当用油膜的八个动力特性系数表示 时，主要是指交叉刚度系数和交叉阻尼系数引起的循环力和陀螺力。当其切向分 量大于阻尼力时转轴将产生涡动，也就是说转子一方面绕其轴心线高速旋转，转 速为a ，其轴心本身也在不稳定地运动。当载荷较小，不考虑轴的变形时，当a 大于失稳转速时轴颈出现涡动，涡动频率w 小于a 2 。 因此： ( 1 ) 确认径向振动频谱中有显著而稳定的( 0 4 2 0 4 8 ) 倍频分量( 有时看起 来很象1 2 倍频，要仔细辨别) 。可能有较大的高次谐波分量。最近研究报道倍 频范围可以达到0 4 2 0 8 倍频，甚至在实验室测试观察到了l 倍频； ( 2 ) 确认轴向振动在涡动频率处分量较小； 为区分涡动频率( 0 4 2 0 。4 8 ) 倍频分量与机械松动或轴承摩擦产生的1 2 倍频 分量，必须使用高分辨率频谱和峰值标记。为此，要设置足够大的谱