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发电机组转子机械故障诊断的DWPT方法 被引量:2

Fault Diagnosis of Generating Set by DWPT Method
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摘要 研究了小波理论及小波包(DWPT)分解技术在发电机组故障特征提取和诊断中的应用。针对发电机组的常见故障及其表现特征,结合对某故障发电机组的实际测试,利用小波包分解技术对该发电机组的振动信号进行了分析诊断,得到了与实际情况完全相同的结果。研究结果表明:利用小波消噪方法和小波包分解技术在时域内能更准确地判断发电机组的工作状态,该方法也为其它复杂机械的故障诊断提供了新路径。 We studied the fault characteristics of the generator set and the characteristics of wavelet packet theory for signal de-noising. The vibration signal of the generator set in different states is analyzed by using the signal decompression technique of the wavelet packet theory. The time domain method is given for the generating set fault diagnosis. The experiment results show that the wavelet packet theory can be used to directly identify the state of the generator set, and provide a credible new idea for complex machine fault diagnosis.
出处 《汽轮机技术》 北大核心 2003年第2期119-121,共3页 Turbine Technology
基金 唐山市博硕基金项目(0114201-1)
关键词 发电机组 转子 机械故障 故障诊断 DWPT方法 小波理论 小波包 wavelet packet de-noising fault diagnosis generation set
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