【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 業(yè)安全可靠的生產(chǎn)，有著巨大的經(jīng)濟(jì)效益和深遠(yuǎn)的社會(huì)意義 [2]： 及時(shí)掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)異?；蚬收系脑缙谡髡?，采取相應(yīng)的措施，將故障消滅在萌芽狀態(tài)，避免或減少重大事故的發(fā)生。 一旦發(fā)生故障，能自動(dòng)記錄下故障的完整 信息和 數(shù)據(jù)， 有利于 事后進(jìn)行故障原因分析，縮短維修時(shí)間 ，減少維修 費(fèi)用，提高設(shè)備利用率，避免 同類(lèi)事故 再次發(fā)生。 通過(guò)對(duì)設(shè)備狀態(tài)異常的原因和性質(zhì)進(jìn)行分析，采取適當(dāng)措施，對(duì)設(shè)備狀態(tài) 進(jìn)行 在線調(diào)整，延長(zhǎng)運(yùn)行周期，為生產(chǎn)和維修提供科學(xué)依據(jù)。 通過(guò)監(jiān)測(cè)得到大量 的設(shè)備 狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以更充分地了解 設(shè)備 的性能，為改進(jìn)設(shè)備設(shè)計(jì)、制造水平及產(chǎn)品質(zhì)量提供有力的 保障 。 隨時(shí)掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的變化情況、各部分性能的劣化程度和機(jī)械性能發(fā)展趨勢(shì)，提高設(shè)備管理 的 現(xiàn)代化水平。 由于汽輪機(jī)組工作環(huán)境的特殊性 (高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速、高應(yīng)力 )，所以在汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)中，對(duì)傳感器的要求很高。目前，對(duì)傳感技術(shù)的研究，主要是提高傳感器性能的可靠性、開(kāi)發(fā)新型傳感器，以及研究如何診斷傳感器故障以減少誤診率和漏診率等方面的問(wèn)題，提高對(duì)故障的分辨率。 在信號(hào)分析與處理研究領(lǐng)域中 ，最具有吸引力 的是振動(dòng)信號(hào)的分析與處理。汽輪機(jī)組故障診斷系統(tǒng)中的振動(dòng)信號(hào)處理 多采用快速傅里葉變換 (FFT)。FFT 的 思想在于將一般時(shí)域信號(hào)表示為具有不同頻域的諧波函數(shù)的線性疊加，由于該變換 認(rèn)為信號(hào)是平穩(wěn)的， 因此 分析出 來(lái) 的頻率具有統(tǒng)計(jì)不變性。 FFT 對(duì)很多平穩(wěn)信號(hào)的情況具有適用性， 然而 ，很多信號(hào) 實(shí)際上 都是非線性 、 非平穩(wěn)的，所以為了提高分辨精度，新的信號(hào)分析與處理方法成為該領(lǐng)域的重要研究課題。目前，正在研究的信號(hào)分析與處理方法有變時(shí)基 FFT、短時(shí)基 FFT、 小波分析 、 Winger 變換、 時(shí) 頻分析、全息譜分析、延時(shí)嵌 陷分析、信號(hào)的分維數(shù)計(jì)算等。 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)（論文） 9 故障機(jī)理研究是故障診斷領(lǐng)域中的一個(gè)非常基礎(chǔ) 卻 又 不可或缺 的工作。目前，主要是從 故障征兆、 故障規(guī)律和故障模型等方面 研究 汽輪機(jī)組故障機(jī)理。汽輪機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)是其主要 同時(shí) 也是非常重要的特征信號(hào)， 故而 汽輪機(jī)故障診斷的研究 總 是從振動(dòng)信號(hào)入手，并從振動(dòng)信號(hào)中提取故障征兆，從而建立 故障征兆集合和故障集合之間的映射關(guān)系。 汽輪機(jī)故障診斷機(jī)理的研究方法主要有現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)法、實(shí)驗(yàn)室模擬研究法和計(jì)算機(jī)仿真法。 但 汽輪機(jī)組是一個(gè) 相當(dāng) 復(fù)雜的系統(tǒng)，其故障 征兆 集合與故障集合之間的映射關(guān)系非常復(fù)雜，而 且，機(jī)組在運(yùn)行過(guò)程中可能 同時(shí) 出現(xiàn)多個(gè)故障，所以如何根據(jù)檢測(cè)到的故障特征來(lái)診斷 機(jī)組的故障是研究人員非常關(guān)心的問(wèn)題， 這就是 診斷策略。常用的診斷策略有對(duì)比診斷、 統(tǒng)計(jì)診斷、 邏輯診斷、 模糊診斷、模式識(shí)別、 專(zhuān)家系統(tǒng)、 基于灰色理論的診斷和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷。目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專(zhuān)家系統(tǒng)的 診斷 研究是這一領(lǐng)域的熱點(diǎn)。 故障診斷領(lǐng)域的重點(diǎn)一直 都 是 診斷方法的研究。目前，汽輪機(jī)組主要的故障 診斷方法有振動(dòng)診斷法、 熱力學(xué)診斷法、無(wú)損檢測(cè)診斷法 、 紅外診斷法、聲發(fā)診斷法和 噪聲診斷法 等。 而在線 診斷系統(tǒng)的研制與開(kāi)發(fā)，實(shí)際上是對(duì)上 述各研究領(lǐng)域的成果進(jìn)行集成， 包括硬件方面 和 軟件方面的集成。在線診斷系統(tǒng)在現(xiàn)場(chǎng)投入使用后，可 在線診斷與分析 汽輪機(jī)組的狀態(tài)和故障。 大型汽輪機(jī)組的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和運(yùn)行條件特點(diǎn)，決定了汽輪機(jī)組的故障診斷要快速、 實(shí)時(shí) 、 準(zhǔn)確和 高效 。 因此 ，汽輪機(jī)組診斷技術(shù)的研究 需 在以下幾個(gè)方面取得突破： 1. 分布式故障診斷系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)； 2. 集成式故障診斷系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)； 3. 構(gòu)成大型監(jiān)測(cè)診斷中心； 4. 自主閉環(huán)診斷系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)； 5. 故障診斷 相關(guān)技術(shù) 的 研究。 HilbertHuang 變換的的發(fā)展 HilbertHuang 變換的提出 傅里葉變換在傳統(tǒng)信號(hào)分析與處理 上發(fā)揮了重要作用，但由于它是全局變換， 不具備時(shí)間和頻率的 “定位 ”功能，因此只適合分析和處理平穩(wěn)信號(hào)。而對(duì)南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)（論文） 10 于非平穩(wěn)信號(hào) 卻不適用。 為了能 夠 反映出頻 率 隨時(shí)間變化的規(guī)律，人們提出了時(shí)頻聯(lián)合分析法，即將一維時(shí)間信號(hào)以二維時(shí)頻密度函數(shù)表示出來(lái)，旨在揭示信號(hào)中包含多少頻率分量，以及每一分量是如何隨時(shí)間變化的。時(shí)頻分析的方法有很多，如短時(shí)傅里葉變換 (STFT)、 WignerVille 分布 (WVD)、 小波分析 (WT)等， 雖然上述 方法對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的分析都做出 了 巨大 貢獻(xiàn)，在工程實(shí)際中也獲得 廣泛的應(yīng)用，但他們大都是以傅里葉變換為理論依據(jù)的，并沒(méi)有從根本上擺脫傅 里 葉變換 的 局限。 HilbertHuang變換 (HHT)是 1998年由 NASA 的 Norden E Huang 等人提出，作為一個(gè)嶄新的時(shí)頻分析方法，它完全獨(dú)立于傅 里 葉變換，能夠進(jìn)行非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的線性化 、 平穩(wěn)化處理，被認(rèn)為是近年來(lái)對(duì)以傅 里 葉變換為基礎(chǔ)的線性和穩(wěn)態(tài)譜分析的一個(gè)重大突破。與頻譜分析 法 (FFT)相比， HHT 得到的每個(gè) IMF 的振幅和頻率是隨時(shí)間變化的，消除了為反映非線性、非平穩(wěn)過(guò)程而引 入 的多余 的 無(wú) 物理意義的簡(jiǎn)諧波；與 小波分析 相比， HHT 具有 小波分析 的全部?jī)?yōu)點(diǎn)，在分辨率上消除了 小波分析 的模糊和不清晰，具有更準(zhǔn)確的譜結(jié)構(gòu)，由此 得到的分析結(jié)果能 更 準(zhǔn)確地反映出系統(tǒng)原有的物理特性。 HilbertHuang 變換的研究現(xiàn)狀 HilbertHuang 變換 (HHT)由于具有自適應(yīng)性 且 有效地分析 非線性 、 非平穩(wěn)信號(hào) ，從其公開(kāi)發(fā)表到現(xiàn)在短短幾年 ，一直受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注并 廣泛 應(yīng) 用于 科學(xué)研究和工程應(yīng)用領(lǐng)域： 在設(shè)備診斷領(lǐng)域，如潛艇葉片的故障診斷、旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷；在結(jié)構(gòu)分析領(lǐng)域，如橋梁的監(jiān)測(cè)、結(jié)構(gòu)的辨識(shí)和模態(tài) 響應(yīng)分析、結(jié)構(gòu)破壞檢測(cè)等 。 在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，如心跳信號(hào)分析、心電圖信號(hào)分析、血壓信號(hào)分析等 。在地球物理學(xué)領(lǐng)域，如 海洋環(huán)流分析、地震波分析、 非線性水波分析、潮汐和海嘯分析等；在天文學(xué)領(lǐng)域，太陽(yáng)中微子數(shù)據(jù)的分析等。 HHT由經(jīng)驗(yàn)?zāi)?式 態(tài)分解 (Empirical mode deposition， EMD)和 Hilbert變換兩部分組成。其 本質(zhì) 是，將原始信號(hào)經(jīng) EMD分解成一系列稱(chēng)為 固有模態(tài) 函數(shù)（ Intrinsic mode function， IMF）的組合，然后對(duì)每個(gè) IMF利用解析信號(hào)相位求導(dǎo)定義計(jì)算出有意義的瞬 時(shí)頻率及瞬時(shí)幅值， 從而 獲得信號(hào)的時(shí)頻譜。 EMD將信號(hào)分解為一系列固有 模態(tài) 函數(shù) (IMF)的和的形式 ， 本質(zhì)上 ， 分解的目的是把一個(gè)多分量信號(hào)分解成多個(gè)單分量信號(hào)， 以 達(dá)到求瞬時(shí)頻率的目的。 EMD分解后對(duì)每一個(gè) IMF進(jìn)行 Hilbert變換，得到其瞬時(shí)頻率 ， 并將其 用 以南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)（論文） 11 時(shí)間 頻率為坐標(biāo)的平面表示出來(lái)，稱(chēng)為 Hilbert譜。 區(qū)別于 以往的分析方法 ，不再認(rèn)為組成信號(hào)的基本信號(hào)是正弦信號(hào)，而是 固有 模態(tài)函數(shù)。 EMD分解能夠 自適應(yīng)的 把 信號(hào)分解成多個(gè) 固有 模態(tài)函數(shù)。 固有 模態(tài)函數(shù) 可以是 線性、 平穩(wěn)信號(hào)，也可以是非線性、非平穩(wěn)信號(hào)，因此 HHT適用于非線性、非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)分析 ， 打破了傅立葉變換的局限性。 EMD為信號(hào)處理研究開(kāi)辟了一個(gè)新的途徑，在機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷方面， EMD應(yīng)用于轉(zhuǎn)子 碰摩、 裂紋、扭轉(zhuǎn)振動(dòng)分析、齒輪、軸剝、機(jī)床設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷。同時(shí)也出現(xiàn)了 EMD方法與其它信號(hào)處理方法相結(jié)合的發(fā)展趨勢(shì)，如 EMD與 小波分析 、 EMD與 ICA/PCA、EMD與 SVM及 EMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法的綜合特征提取與診斷方法。 Flandrin和 Wu Zhao hua分別利用高斯噪聲、白噪聲驗(yàn)證了 EMD本質(zhì)上是類(lèi)似小波分解的、恒品質(zhì)因數(shù)的帶通濾波器。 Wu Zhao hua提出了加入噪聲的 EMD分解方法，稱(chēng)為集成 EMD（ EnsembleEMD， EEMD），使 EMD成為真正的二進(jìn)帶通濾波器。 Peng提出了 小波分析 與 EMD相結(jié)合的改進(jìn)算法，并應(yīng)用于振動(dòng)信號(hào)處理。重慶大學(xué)秦樹(shù)人、 大連理工大學(xué)馬孝江、湖南大學(xué)于德介等帶領(lǐng)的學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)及眾多科研人員都開(kāi)展了關(guān)于 HHT理論 算法及應(yīng)用的研究，并取得了一定成果。余泊 [19]提出了自適應(yīng)時(shí)變?yōu)V波分解 (ATVFD)經(jīng)驗(yàn)篩法，通過(guò)時(shí)變?yōu)V波直接擬合均值曲線，提高了分解速度和精度。蓋強(qiáng) [20]給出了希爾伯特譜的最高頻率分辨率，提出了自適應(yīng)頻率多分辨 分析原理和方法。鐘佑明 [21]提出并論證了Hilbert變換的局部乘積定理，給出了 HHT的統(tǒng)一理論依據(jù)輪廓，并提出了邊際譜與傅里葉頻譜之間本質(zhì)區(qū)別的新觀點(diǎn) [22]。 Liu[23]提出了用于漢字處理的方向 EMD方法 (DirectionalEMD， DEMD)。沈國(guó)際 [24]給出了 EMD分解中多頻信號(hào)分離的一個(gè)必要條件，并用于齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)的分離。張健 [25]分析了EMD中信號(hào)的位置敏感性問(wèn)題。胡勁松 [26]把經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法引入了旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)濾波，并提出了自相關(guān)預(yù)處理的 EMD方法。 鄧擁軍 [27]、柳亦兵[28] 、 黃大吉 [29]、 趙進(jìn)平 [30]、 程軍圣 [31]、鐘佑明 [32]等針對(duì) HHT中存在的端點(diǎn)處理、包絡(luò)插值方法、模態(tài)混疊等問(wèn)題，各自提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法 [33]。 HilbertHuang 變換存在的困難 HHT是一種很直觀 、很 合理的信號(hào)分析方法，從提出至今，產(chǎn)生了許多可喜成果，展示了其無(wú)比魅力，但作為一種 “經(jīng)驗(yàn) ”的算法，在許多方面仍存在許多困難。 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)（論文） 12 首先， HHT基礎(chǔ)理論的建立。目前對(duì) HHT多偏于實(shí)驗(yàn)以及應(yīng)用的研究，這些實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用有助于對(duì) HHT性質(zhì)的理解，但 仍 沒(méi)有找到一個(gè)明確的解析定義來(lái)解 釋這些現(xiàn)象。雖然產(chǎn)生了一些初步的理論研究成果，但其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論方面的工作 有待進(jìn)一步 完善?，F(xiàn)在的 HHT就 如 同 80年代早期的小波分析，產(chǎn)生了眾多有用的結(jié)果卻在等待 建立 數(shù)學(xué) 理論 來(lái)證明我們的例子，其理論框架的建立 將是一個(gè)漫長(zhǎng)的艱苦過(guò)程。 其次， HHT算法的改進(jìn)。 Huang在 HHT提出的同時(shí)，也指出了其算法中仍存在許多需要改進(jìn)的地方， 邊界處理、包絡(luò)線或均值曲線的擬合、篩分停止準(zhǔn)則及 EMD終止條件、模態(tài)混疊等方面的問(wèn)題影響了 HHT的分析效果。以上所述對(duì) HHT的改進(jìn)性研究或多或少地改善了其存在弊端，但仍然沒(méi)有徹底 的 解決方 法。 南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)（論文） 13 第二章 汽輪機(jī)動(dòng)靜碰摩故障機(jī)理及信號(hào)特征分析 隨著機(jī)組參數(shù)的不斷提高，動(dòng)靜間隙不斷減小，機(jī)組在運(yùn)行過(guò)程中，由于裝配不良、 軸彎曲、機(jī)械松動(dòng)、 轉(zhuǎn)子不平衡量過(guò)大或零部件缺陷等原因，可 能導(dǎo)致動(dòng)靜部件之間發(fā)生碰摩。碰摩是汽輪發(fā)電機(jī)組的常見(jiàn)故障之一， 也 是其他故障的誘因。 碰摩的種類(lèi) 圖 1 動(dòng)靜碰摩的種類(lèi) 如圖 1 所示 ， 按摩擦的部位可分為徑向碰摩、軸向碰摩和組合碰摩。 徑向碰摩 是 轉(zhuǎn)子外緣與靜止部件接觸而引起的摩擦； 而 軸向碰摩 是 轉(zhuǎn)子在軸向與靜止部件接觸而引起的摩擦；既有徑向摩擦又有軸向摩 擦的碰摩 則是 混合碰摩。 按轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)一周內(nèi)與靜止部件的接觸情況分為整周碰摩和部分碰摩。轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)的一周始終與靜止的碰摩點(diǎn)保持接觸，稱(chēng)為整周碰摩；轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)的一周中只有部分弧段發(fā)生接觸，稱(chēng)為部分碰摩。 另外，按照摩擦嚴(yán)重的程度 可 分為早期碰摩、中期碰摩和晚期碰摩。 汽輪機(jī)組動(dòng)靜碰摩產(chǎn)生的原因 隨著汽輪發(fā)電機(jī)組向高參數(shù)、大容量方向發(fā)展，汽輪機(jī)動(dòng)靜間隙 愈來(lái)愈小 ，軸封、 軸瓦、隔板汽封、 油擋、密封瓦發(fā)生動(dòng)靜碰摩的機(jī)會(huì)越來(lái)越多。徑向碰摩主要發(fā)生在汽輪機(jī)前后汽封， 動(dòng)葉圍帶汽封 及 隔板汽封 等部位；軸向碰摩常發(fā)生于汽輪機(jī)隔 板與 葉輪 、 轉(zhuǎn)子 之間。 影響轉(zhuǎn)軸發(fā)生徑向碰摩的原因 引起汽輪機(jī)徑向通流間隙碰摩的因素主要有以下幾種： （ 1）因汽缸變形使徑向通流間隙減小而發(fā)生的動(dòng)靜碰摩，該情況下汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子發(fā)生彎曲， 并 產(chǎn)生較大振動(dòng)。引起汽缸變形的 主要 原因是上下缸溫差大，南京工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)（論文） 14 使汽缸發(fā)生弓背變形。另外有的汽缸幾何 形狀 設(shè)計(jì)太復(fù)雜，啟動(dòng)運(yùn)行中汽缸各部分溫差太大而引起汽缸變形。大型汽輪機(jī)低壓缸的剛度小，抽真空后易變形。 （ 2）汽缸在機(jī)組運(yùn)行中發(fā)生跑偏 使徑向通流間隙減小而產(chǎn)生碰摩，造成汽缸跑偏的 主要 原因有汽輪機(jī)各抽氣管道推力過(guò)大 以 及汽輪機(jī)滑銷(xiāo)系統(tǒng)嚴(yán) 重卡澀等，使汽輪機(jī)膨脹不暢。 （ 3）由于汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子與軸承的差別振動(dòng)過(guò)大而引起動(dòng)靜部件的碰摩。 （ 4）動(dòng)靜間隙不足。有時(shí)是設(shè)計(jì)上的缺陷造成的，設(shè)計(jì)人員將間隙定為過(guò)小的量值，向安裝部門(mén)提供的間隙要求值太小。它也經(jīng)常是安裝、檢修的原因，動(dòng)靜間隙調(diào)整不符合規(guī)定所致。 實(shí)際上，通流部分的動(dòng)靜間隙是受多種因素影響的。如真空、凝汽器灌水、缸溫等，如同找中心一樣，即