基于EMD与小波包分析的燃气轮机故障诊断方法研究

燃气轮机转子通常在极高转速和高温环境下运行,在运行过程中产生的振动信号是非平稳的,使得故障特征信号容易被噪声掩盖,故障的细微特征难以被捕捉到,导致燃气轮机故障诊断精度降低。为此,引入经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与小波包分析方法,提出新的燃气轮机故障诊断方法。采用EMD方法将燃气轮机转子信号分解为高低频本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,获取转子信号IMF能量特征,引入小波包分析提取不同尺度上的小波能谱熵;将转子信号特征输入至中,构建最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)决策函数,用于诊断燃气轮机故障。仿真结果表明,经过所提方法处理后,振动信号中的燃气轮机故障信号位置变得清晰可辨,能够有效识别出实际发生的故障。

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本文档关键词:燃气轮机,分析,故障诊断,研究,EMD