多尺度时频分析汽轮发电机组机械系统故障预测的方法
Project Number51165018
剡昌锋
Abstract【结题摘要】基于Hilbert-Huang变换,拟对汽轮发电机组振动信号进行时频分析,研究多时间尺度下频率成分变化趋势,探讨高频成分变化趋势与机组故障从孕育到严重状态的演化规律之间的关系,结合剩余寿命理论识别机组故障发生的时间。以数据库中历史数据为依据,拟以动态时间弯曲方法在多时间尺度上统一表示频率征兆趋势,设计出适宜的征兆趋势的分段、提取和分类的算法。探索基于统计的距离相似测度估计模型识别故障频率征兆趋势相似度,估计相似度临界点的值,分析故障估计点时间误差原因。拟以回溯追逐技术寻找故障的初始点,以零部件剩余寿命预测方法为基础,预测机组还能正常持续运行的时间。研究基于趋势分析数据驱动特征的智能故障预测和诊断技术,为汽轮发电机组的智能故障预测提供一种灵敏而有效的方法。本项目属于技术科学的基础性研究,是故障诊断的研究前沿,对提高我国汽轮发电机组故障预测和诊断的技术水平有重要意义。
Subtype地区科学基金项目
Project Source国家自然科学基金
2012
End Date2015-12-01
MOST Discipline Catalogue1102 - 机械工程 ; 11 - 工程与技术
Host Institution兰州理工大学
Project Funding510000.0
CountryCN
Language中文
Document Type项目
Identifierhttp://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/64885
Collection机电工程学院
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GB/T 7714
剡昌锋.多尺度时频分析汽轮发电机组机械系统故障预测的方法.2012.
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