小波变换赋能汽轮机轴系预测维修：理论、实践与创新.doc

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业生产中，汽轮机作为一种重要的动力设备，广泛应用于电力、石化、冶金等众多领域，为工业生产提供了不可或缺的动力支持。其中，汽轮机轴系作为汽轮机的核心部件之一，其运行状态直接关系到整个汽轮机的性能和可靠性。轴系一旦出现故障，不仅会导致汽轮机停机，影响生产的连续性，还可能引发严重的安全事故，造成巨大的经济损失。

传统的汽轮机维修方式主要包括事后维修和定期维修。事后维修是在设备出现故障后才进行维修，这种方式虽然简单直接，但往往会导致设备停机时间过长，影响生产效率，而且在故障发生时，可能会对设备造成进一步的损坏，增加维修成本。定期维修则是按照固定的时间间隔对设备进行维修，这种方式虽然在一定程度上可以预防故障的发生，但由于缺乏对设备实际运行状态的准确了解，往往会导致过度维修或维修不足的情况。过度维修不仅浪费了大量的人力、物力和财力，还可能因为频繁的拆卸和安装对设备造成不必要的损伤；维修不足则无法及时发现和解决潜在的故障隐患，增加了设备发生故障的风险。

随着工业自动化水平的不断提高和工业生产规模的不断扩大，对汽轮机轴系的可靠性和稳定性提出了更高的要求。传统的维修方式已经无法满足现代工业生产的需求，因此，研究和开发一种更加先进、高效的预测维修系统具有重要的现实意义。

小波变换作为一种新兴的信号处理技术，自20世纪80年代提出以来，得到了广泛的关注和研究。它具有良好的时频局部化特性，能够在时域和频域同时对信号进行分析，有效地提取信号中的瞬态特征和故障信息。与传统的傅里叶变换相比，小波变换在处理非平稳信号时具有明显的优势，能够更好地适应汽轮机轴系振动信号的特点。

将小波变换应用于汽轮机轴系预测维修系统中，可以实现对轴系振动信号的精确分析和处理，及时发现轴系的潜在故障隐患，提前预测故障的发生，为维修决策提供科学依据。通过这种方式，可以实现从传统的被动维修向主动维修的转变，提高汽轮机轴系的可靠性和运行效率，降低维修成本，减少设备停机时间，保障工业生产的安全、稳定运行。

1.2国内外研究现状

在汽轮机轴系故障诊断与预测维修领域，国内外学者和工程师们进行了大量的研究与实践，取得了一系列成果，同时也在不断探索新的方法和技术以应对日益复杂的工程需求。

国外在汽轮机故障诊断方面起步较早，美国、日本、欧洲等国家和地区在该领域处于领先地位。美国的EPRI及部分电力公司，西屋、Bently、IRD、CSI等公司长期致力于汽轮机故障诊断技术的研发，开发了一系列先进的诊断系统和方法。如美国Bechtel电力公司于1987年开发的火电站设备诊断用专家系统（SCOPE），能够综合考虑控制参数的当前值及其随时间的变化，在信号偏离标准值时进行调节并给出故障消除建议和损坏时间推测。西屋公司（WHEC）率先将网络技术应用于汽轮机故障诊断，建立远程诊断中心对多台机组进行远程诊断。日本的东芝电气、日立电气、富士和三菱重工等企业同样高度重视汽轮机故障诊断技术研究，尤其在汽轮机寿命检测和寿命诊断技术方面成果显著。例如，东芝电气公司与东京电力公司合作开发的大功率汽轮机轴系振动诊断系统，利用计算机在线快速处理振动信号技术进行诊断，并后续开发出多种寿命诊断专家系统。欧洲的法国电力部门（EDF）、瑞士的ABB公司、德国的西门子公司、丹麦的BK公司等也纷纷推出各自的诊断系统，涵盖振动监测、故障诊断、性能评估等多个方面。

我国在汽轮机故障诊断技术方面虽然起步较晚，但发展迅速。从20世纪70年代末开始，经历了吸收国外先进技术、开展故障机理和诊断方法研究，到引入人工智能等先进技术进行全方位研究的过程。目前，我国已形成了具有自身特色的故障诊断理论体系，并开发出一系列在线监测与故障诊断装置。例如，在一些大型火电厂中应用的监测诊断系统，能够实现对汽轮机轴系振动、温度、压力等参数的实时监测与分析，为故障诊断提供了丰富的数据支持。同时，国内学者在故障诊断方法上不断创新，将模糊理论、神经网络、专家系统等技术应用于汽轮机轴系故障诊断，取得了一定的研究成果。

在小波变换应用方面，国外学者率先将其引入信号处理领域，并逐渐拓展到机械故障诊断中。在汽轮机轴系故障诊断中，小波变换被用于提取振动信号的特征，识别故障类型和故障程度。例如，通过对振动信号进行小波分解，分析不同频段的能量分布，能够有效检测出轴系的不平衡、不对中、轴承故障等问题。国内对于小波变换在汽轮机轴系故障诊断中的应用研究也在不断深入。研究人员不仅对小波变换的基本理论和算法进行了深入探讨，还结合实际工程案例，验证了小波变换在提高故障诊断准确性和可靠性方面的有效性。通过将小波变换与其他智能算法（如神经网络、支持向量机等）相结合，进一步提升了故障诊断的性能。

然而，当前的研究仍存