典型文献
电厂汽轮机高中压转子振动突变故障识别研究
文献摘要：
为了保证电厂汽轮机能够在高温、高转速环境中安全稳定运行,提出电厂汽轮机高中压转子振动突变故障识别方法.根据电厂汽轮机高中压转子振动突变故障时的轴系振动特点,利用一体化电涡流位移传感器采集相应的故障信号,利用小波包分析提取高中压转子振动突变故障特征,将提取到的故障特征作为输入量,输入采用人工鱼群算法优化的RBF神经网络中,输出电厂汽轮机高中压转子振动突变故障类型识别结果.在实验过程中对质量不平衡、转子热弯曲、转轴不对中、转动部件飞脱、动静碰磨、汽流激振、结构共振、结构刚度不足、转子裂纹等9种常见故障进行识别.实验结果表明,该方法分解并重构的电厂汽轮机高中压转子振动突变故障信号质量较高,获得故障识别结果与实际故障相同,识别精度高,结果具备可靠性.
文献关键词：
电厂汽轮机;高中压转子;振动突变;故障识别;小波包分析;RBF神经网络
中图分类号：
作者姓名：
曾娜
作者机构：
安徽电气工程职业技术学院 动力工程系,安徽 合肥230051
文献出处：
引用格式：
[1]曾娜-.电厂汽轮机高中压转子振动突变故障识别研究)[J].吉林化工学院学报,2022(07):94-99
A类：
振动突变
B类：
电厂汽轮机,高中压转子,转子振动,变故,高转速,安全稳定运行,故障识别方法,轴系振动,电涡流位移传感器,故障信号,小波包分析,故障特征,取到,输入量,人工鱼群算法,算法优化,RBF,故障类型识别,对质,质量不平衡,转子热弯曲,转轴,轴不对中,转动,动静碰磨,汽流激振,结构共振,结构刚度,转子裂纹,常见故障,信号质量,故障相,识别精度
AB值：
0.212938
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