[发明专利]汽轮发电机组油膜涡动故障实时辨识方法

摘要

本发明公开旋转机械振动状态监测与故障诊断技术领域中的一种汽轮发电机组油膜涡动故障实时辨识方法。包括设定时长、步进长度；实时采集机组启动升速过程中的数据；利用快速傅立叶频谱分析方法，计算得到当前时刻的轴相对振动中从低频到高频的振动幅值序列以及振动频率序列；达到设定时长时，排列存储的数据形成低频振动幅值序列最大值序列，低频振动幅值序列最大值对应的频率序列；运行转速频率序列；运行转速频率对应的振动幅值序列；根据上述各序列的值，经过计算判定机组转子一侧支持轴承是否发生油膜涡动故障。本发明实现了机组转子油膜涡动故障的实时自动在线监测、分析及判别，提高了机组转子油膜涡动故障辨识的准确性。

主权项

1.一种汽轮发电机组油膜涡动故障实时辨识方法，其特征是所述方法包括下列步骤：步骤1：设定时长T、步进长度t和序列中数据的个数n；步骤2：实时采集机组启动升速过程中的数据，所述数据包括机组转子一侧支持轴承的轴相对振动数据、转子的转速信号以及键相信号；步骤3：利用快速傅立叶频谱分析方法，计算得到当前时刻的轴相对振动中从低频到高频的振动幅值序列以及振动频率序列；步骤4：从振动幅值序列中获取机组运行转速频率f^wfreq对应的振动幅值A^wfreq，存储机组运行转速频率f^wfreq及其对应的振动幅值A^wfreq；步骤5：从振动频率序列中，截取所有小于机组运行转速频率f^wfreq的频率，形成低频振动频率序列同时，从振动幅值序列中，截取所有小于机组运行转速频率f^wfreq的频率对应的振幅，形成低频振动幅值序列存储低频振动频率序列和低频振动幅值序列其中，i＝1，2，...，n；步骤6：计算所述低频振动幅值序列中的最大值A^mlf，并取得该最大值A^mlf对应的频率f^mlf；存储A^mlf和f^mlf；步骤7：判断是否达到设定时长T，如果是，则执行步骤8；否则，增加1个步进长度t，返回步骤2；步骤8：按照存储时间的先后顺序，将每个步进长度存储的低频振动幅值序列中的最大值A^mlf，排成低频振动幅值序列最大值序列将每个步进长度存储的低频振动幅值序列中的最大值A^mlf对应的频率f^mlf，排成低频振动幅值序列最大值对应的频率序列将每个步进长度存储的运行转速频率f^wfreq，排成运行转速频率序列将每个步进长度存储的运行转速频率f^wfreq对应的振动幅值A^wfreq，排成运行转速频率对应的振动幅值序列其中，步骤9：计算低频振动幅值序列最大值序列的熵E^mlf以及低频振动幅值序列最大值序列的非稳态参数ε^amlf；步骤10：计算运行转速频率对应的振动幅值序列的熵E^wfreq；步骤11：分别计算低频振动幅值序列最大值对应的频率序列中的每个频率与运行转速频率序列中的相应运行转速频率的比值并将结果排成频率比值序列步骤12：从频率比值序列中，获取频率比值最大值和频率比值最小值步骤13：判定机组转子一侧支持轴承是否发生油膜涡动故障。