小波分析技术在汽轮机振动信号消噪与检测中的应用.pdfVIP

维普资讯 2006年第2期 东北电力技术 9 小波分析技术在汽轮机振动信号 消噪与检测中的应用 TheApplicationofWaveletAnalysisTechnologytoDe—noisingand DetectionofSteam TurbineVibrationSignal 季俊伟 (东北电力科学研究院有限公司，辽宁 沈阳 110006) 摘要：采用小波包进行汽轮机振动信号的消噪与检测，可有效保留信号中包含故障特征的弱突变信息。提出了基于小波包 的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法。它是以小波包能量为基础，以原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE) 极小化为 目标的基-~Jl,波包的降噪算法，并与传统的Donoho硬阈值降噪算法作了比较。检测结果表明，在故障检测前先采 用小波包基方法对故障信号进行消噪，有利于提高汽轮机振动检测的准确性。 关键词：汽轮机故障；检测；小波包基；降噪算法；消噪阈值 [中图分类号]3X267 [文献标识码]B [文章编号]1004—7913(2006)02—0009—03 对汽轮机的运行状态监测，能够对潜在故障进 的就是阈值选取的原则和阈值量化的标准。对于消 行早期检测和预报。在对汽轮机运行状态进行实时 噪阈值的选取，文中提出一种以小波包能量为基 监测时，一般是通过振动信号来检测汽轮机的早期 础，以原始信号与降噪后信号之间的均方误差 故障。由于各种复杂因素的影响，振动信号中一般 (MSE)极小化为 目标的基于小波包的降噪算法， 都含有大量的噪声，因此在进行故障分析之前，必 并与传统的Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。 须进行信号消噪处理。 1 小波消噪原理 消噪的方法主要有硬件滤波和软件滤波两种方 法。硬件滤波主要是设计一些滤波器电路，以滤除 小波分解的计算一般是在 Mallat提出的多分辨 信号中的噪声频率成分，软件滤波是在程序中设计 分析的框架下进行，并由此发展出一种快速有效的 一 些数字滤波器，通常都是基于Fourier变换原理 算法称为快速小波变换 (FWT)。通过引入一个新 的一些方法，如FFT分析、倒谱分析，短时Fourier 的函数一尺度函数 (t)，可以由滤波器组分解信 分析、Wigner分布等。汽轮机振动的各种早期故障 号构成一个小波系 中 (t)。小波系中 (t)通常由尺 表现在振动信号中，很大一部分是非稳态的或突变 度函数 (t)经过下式膨胀产生： 的弱信号，无论是采用硬件滤波还是采用基于 (t／2)=√2∑^(k) (t—k) (1) Fourier变换的软件滤波方法，其结果必然是在降低 中(t／2)=√2∑g(k) (t—k) (2) 噪声的同时也展宽了波形，平滑甚至可能抹去信号 中包含了故障特征的弱突变信息。 对于相应的离散小波分解，通过式 (3)和式 (4) 软件消噪的另一种方法是利用信号的小波分解 来实现： 或小波包分解的非线性降噪。小波分解消噪法是通 甜 (3) ， 过浮动阈值将大部分噪声及接近噪声强度的小波系 (4)