小波包分析在汽轮机故障诊断中的应用

详细信息 本馆镜像全文    |  推荐本文 | | 获取馆网全文

英文篇名：Application of Wavelet Packet Analysis in Turbine Fault Diagnosis 中文刊名：电力科学与工程 英文刊名：Electric Power Science and Engineering 作者：许焕新 ; 田沛 ; 许小刚 英文作者：XU Huan-xin ; TIAN Pei ; XU Xiao-gang ( Introduction of Hebei Software Institute ; Baoding 071000 ; China ; North China Electric Power University ; Baoding 071003 ; China) 中文关键词：故障诊断 ; 特征提取 ; 小波包分析 ; 最佳分解树 ; 神经网络 英文关键词：fault diagnosis ; symptom extraction ; wavelet packet analysis ; best tree ; neural networks 出版日期：2005-09-25 机构：河北软件职业技术学院软件工程系,华北电力大学自动化学院,华北电力大学动力工程学院 河北保定071000 ,河北保定071003 ,河北保定071003 年：2005 期：03 出版单位：电力科学与工程

摘要

用转子振动试验台模拟了汽轮机典型故障,根据其频域变化特性,采用小波包分析对其建立频域能量特征向量,并根据最佳分解树进行了特征选择。最后用神经网络进行故障状态识别,取得了良好的效果。
Experimental platform is used to simulate typical faults of turbine. Based on the frequency domain feature, energy eigenvector of frequency domain is presented using wavelet packet analysis method, and the way of best tree is used to choose symptom. The fault states are recognized using neural network. The simulations show that it makes good performance.

引文

[1]陈敏红,谢蓉．申弢,等．基于图形组态的汽轮机振动 与故障设置仿真建模[J]．燃气轮机技术,2004,17 (1):54-57．
    [2]马振国,李鹏,杨以涵,等．基于小波多分辨率分析法 的电能质量检测[J]．华北电力大学学报．2003,30 (3):13-16．
    [3]郑治真,沈萍,杨选辉,等．小波变换及其MATLAB 工具的应用[M]．北京:地震出版社,2001．
    [4]徐子利,陈少华．自动重合闸瞬时性故障的最佳重合时 刻的智能捕获方法[J]．电力科学与工程．2003,(4): 9-12．
    [5]闻新,周露,王丹力,等．MATlLAB神经网络应用设计 [M]．北京:科学出版社,2002．