一种基于数字信号处理的汽轮机故障诊断系统
基于SSWPT汽轮机轴承油膜失稳故障诊断
第 43 卷第 4 期2023 年 8 月振动、测试与诊断Vol. 43 No. 4Aug.2023 Journal of Vibration，Measurement & Diagnosis基于SSWPT汽轮机轴承油膜失稳故障诊断∗王涛1，张泽1，许永伟2，张鹏1，吕蒙1（1.华北电力科学研究院有限责任公司西安分公司西安，710000）（2.华北电力科学研究院有限责任公司北京，100045）摘要针对时频分析方法在转子油膜失稳诊断方面的不足，提出采用同步压缩小波包变换（synchro‐squeezed wave packet transform，简称SSWPT）对汽轮机运行过程中非平稳多分量信号进行连续小波变换，对不同种类信号选取不同主频率小波，得到信号时频图，通过算法可由时频图对原始信号进行重构，并与现有时频方法的精度进行对比。
以某电厂1 000 MW机组为研究对象，针对调试过程中出现的轴系振动大问题，运用SSWPT方法进行了转子油膜振荡故障诊断分析。
利用现场汽轮机诊断管理（turbine diagnosis managment，简称TDM）系统采集数据，进行小波包变换得到小波变换系数，以及故障中非平稳信号的瞬时频率，最后在瞬时频率尺度下对小波包变换系数进行压缩，得到更为准确的频率成分组成。
结果表明，该方法对现场非平稳信号的特征提取具有优越性，能够精准判断故障发生的位置和类型，为机组后期故障处理提供可靠依据。
关键词轴系振动；故障诊断；非平稳信号；同步压缩小波包变换；频率成分中图分类号TH17引言轴瓦自激振动是汽轮机调试过程中常见的故障类型［1］，油膜振荡为自激振动的一种，对转子的危害巨大［2‐3］。
电厂在运行过程中，现场TDM系统提取的信号大多为非平稳、非线性的多分量信号。
目前，常用的信号分析方法及其不足包括：①短时傅里叶变换（short‐time Fourier transform，简称STFT）［4］受限于频窗面积的固定，分析信号的频率范围受限，不能完整反映信号特征；②连续小波变化（continue wavelet transform，简称CWT）［5］克服了STFT频窗面积的影响，但小波选取直接影响故障诊断结果；③维格纳准方程（Wigner‐Ville distribution，简称WVD）［6］由于多分量的调频信号会产生交叉项，从而影响信号分析的分辨率；④希尔伯特黄变换（Hilbert‐Huang transform，简称HHT）［7］受限于经验模态分解方法本身的不足，存在模态混叠、断点效应等问题。
汽轮机数字电液控制系统的组成及功能课件
汽轮机数字电液控制系统的基本控制逻辑
01
02
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转速控制
通过调节汽轮机的进汽量 ，控制汽轮机的转速，以 达到额定转速下的稳定运 行。
负荷控制
通过调节汽轮机的进汽量 ，控制汽轮机的出力，以 达到电网负荷需求的变化 。
温度控制
通过调节汽轮机的进汽量 ，控制汽轮机的排汽温度 ，以达到安全运行的要求 。
汽轮机数字电液控制系统的复杂控制逻辑
处理。
组成
控制器主要由控制单元、输入输 出接口、通讯接口等组成。
执行器
定义
执行器是汽轮机数字电液控制系 统中的执行机构，负责将控制器 的控制指令转化为具体的机械动
作，实现对汽轮机的控制。
功能
执行器一般具有高精度、高响应速 度、高稳定性等特性，能够实现对 汽轮机的快速、准确控制。
组成
执行器主要由液压缸、电动缸、位 移传感器等组成。
保护系统则是在汽轮机出现异常时，及 时进行保护动作，避免事故发生。
执行器根据控制指令调节汽轮机的运行 参数，如调节阀门的开度、蒸汽温度等 。
传感器负责监测汽轮机的运行状态，如 转速、压力、温度等参数。
控制器是系统的核心，它接收传感器信 号，根据预设的控制逻辑进行处理，然 后输出控制指令。
汽轮机数字电液控制系统的功能
应用案例二：优化汽轮机的运行参数
总结词
汽轮机数字电液控制系统有助于优化汽轮机的运行参数。
详细描述
数字电液控制系统可以实时监控汽轮机的运行状态，并根据实际需求调整各种 参数，如压力、温度和转速等。这有助于确保汽轮机在最佳状态下运行，提高 其稳定性和可靠性，延长其使用寿命。
应用案例三：实现汽轮机的远程监控与管理
自适应功能：系统可以根据汽轮 机的实际运行情况，自动调整控 制策略，以适应不同的运行条件 和环境。
dpwm零序分量表达式
dpwm零序分量表达式DPWM零序分量表达式是指在三相不对称故障情况下，通过数字脉宽调制（DPWM）技术对电力系统零序分量进行分析与计算的表达式。
本文将围绕DPWM零序分量表达式展开，介绍其背景、原理、应用以及未来的发展趋势。
一、背景电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，而故障是电力系统运行过程中不可避免的问题之一。
在三相不对称故障中，电力系统中会产生零序分量，这会导致电力系统的稳定性受到影响，甚至引发设备损坏、电网短路等严重后果。
因此，准确地分析和计算零序分量是电力系统故障诊断和保护的关键步骤。
二、原理DPWM技术是一种基于数字信号处理的新型电力系统故障分析方法。
其核心原理是通过数字信号处理器（DSP）对电力系统中的三相电流和电压进行采样和处理，提取出三相不对称故障中的零序分量。
DPWM技术利用了电力系统零序分量的特征，通过对其进行分析与计算，可以确定故障发生位置、类型和程度，为电力系统的故障诊断和保护提供重要依据。
三、应用DPWM零序分量表达式在电力系统故障诊断和保护中具有广泛的应用价值。
首先，它可以用于故障定位，通过分析零序分量的幅值和相位，可以准确地确定故障的位置。
其次，它可以用于故障类型识别，不同类型的故障在零序分量上具有不同的特征，通过对零序分量的分析，可以快速、准确地判断故障类型。
此外，DPWM零序分量表达式还可以用于故障程度评估、电力系统保护装置的动作判据等方面。
四、未来发展趋势随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的快速增长，对电力系统故障诊断和保护的需求也日益迫切。
未来，DPWM零序分量表达式将在以下几个方面得到进一步发展。
首先，随着数字信号处理技术的不断成熟和硬件设备的不断升级，DPWM技术的计算速度和精度将得到进一步提升。
其次，随着智能电网的建设和电力信息化的推进，DPWM零序分量表达式将与其他智能化技术相结合，实现电力系统的自动化、智能化管理。
最后，随着新能源技术的不断发展和应用，DPWM零序分量表达式将面临更加复杂多变的电力系统故障问题，需要进一步研究和改进。
汽轮机组智能故障诊断
汽轮机组智能故障诊断汽轮机组是一个大而复杂的系统，在电力生产中具有重要的地位。
汽轮机组工况状态不仅影响该设备安全稳定的运行，而且会对后续的安全生产造成影响。
如果故障状态没有被及时的获知，则对后续生产可能会出现故障也无法预知及加以预防，且故障严重时会造成重大的经济损失，甚至导致机毁人亡的事故。
汽轮机组的故障类型多，引发的原因较为复杂，这都为汽轮机组故障诊断的准确性增加了难度，因此寻找一种快速准确的诊断方法对于汽轮机组的安全运行具有非常重要的现实意义。
目前应用在汽轮机故障诊断中的方法主要有神经网络、小波分析、模糊数学、灰色理论、专家系统和统计理论等。
在各种诊断方法中，神经网络因为其高效的并行信息处理、较强的容错性与学习能力越来越受到广泛的关注。
因此，神经网络方法已经被应用于汽轮机的故障诊断中，其中使用的方法大都采用BP算法。
BP算法采用的误差反向传播，它以输出期望值与实际值之差的平方和最小为训练目标，存有容易陷入局部极小点及收敛速度慢等问题，所以易造成基于神经网络的诊断方法误差大，收敛用时长。
为了克服BP网络的这些缺陷，出现了多种改进的算法和新型神经网络，其中比较受关注的有WNN、PNN等。
WNN是把小波变换的平移伸缩和时频聚焦特性引入神经网络而形成的一种新型神经网络，它在非线性逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于最常用的BP网络，且在应用于故障机理较为复杂的设备诊断时体现出较大的优势。
PNN是以概率统计思想和Bayes分类规则而构成的分类神经网络，与BP网络相比，PNN的优势在于能用线性学习算法来完成以往非线性学习算法所做的工作，同时又能保持非线性算法的高精度等特性。
PNN具有学习速度快、稳定性高、样本追加能力强等优点。
所以本文把WNN和PNN应用于对汽轮机组的故障诊断。
同时，因为汽轮机组设备的复杂性及运行环境的不确定性，且通过传感器所获得的设备状态信息也有不确定性。
因为存有这些不确定性，则会导致故障诊断的准确率下降。
基于汽轮机组模拟振动信号的故障诊断研究
基于汽轮机组模拟振动信号的故障诊断研究摘要：汽轮发电机组的故障常常在振动信号中有所反映，通过对汽轮发电机组振动信号的检测，实现对机械故障的诊断是一种行之有效的方法。
本文归纳了汽轮机组转子常见振动故障的机理及特点，针对大功率汽轮机组转子振动的非平稳信号，利用时域分析、时频分析并结合神经网络的分析方法进行故障的诊断。
通过对几种常见故障的振动信号分析和仿真，验证了算法的有效性，对比傅里叶变换等传统方法，实现了故障特征的提取和故障诊断。
关键词：振动信号；神经网络；故障诊断一、汽轮机组振动故障的分析及故障特征的采集（一）概述汽轮机组是电厂常见的一个复杂动力系统。
汽轮机组是一种将高温高压蒸汽的热能转换为机械能的旋转式原动机。
高温、高压蒸汽进入汽轮机以后，其热能在喷嘴内转化为汽流的动能，冲击汽轮机动叶片，使汽流的动能转换为汽轮机转子的机械能，从而带动发电机转动发电。
由于电能不能大量储存，而电网内各个用户的电负荷是随时都在变化的，所以汽轮机的转速经常发生变化，而且工作环境恶劣，如蒸汽温度过高和压力变化都造成汽轮机组的工况发生意想不到的突变。
汽轮机组是典型的大型高速旋转机械。
这类旋转机械的主要构成部件是指转子、支承转子的轴承、定子或机器壳体、联轴节，此外还有齿轮传动件、叶轮叶片及密封等。
转速范围一般为几千r/min到几十万r/min，所以这类机组称为高速旋转机械。
由于转子、轴承、壳体、联轴节、密封和基础等部分的结构及加工和安装方面的缺陷，使机器在运行时引起振动，过大的振动又往往是机器破坏的主要原因。
异常振动对安全生产构成了重大隐患，并已经造成了一些严重的设备事故。
因此，认清振动的危害，消除其故障是诊断研究的核心。
（二）汽轮机组常见故障的诊断方法汽轮发电机组故障诊断是根据相关的信号数据和信息对故障定性，进而对故障产生的原因或机理做出判断，并确定对应的解决办法以及实施处理方案。
近几十年国内有关单位对汽轮机组振动故障处理的历史和经验教训说明，根据实际作业的故障现象对振动故障的定性一般并不困难，但在确定故障的具体产生的原因时，由于对造成故障的机理分析有分歧，经常发生错误的判断。
GTD_350型燃气轮机远程监测与诊断系统研究
GT D -350型燃气轮机远程监测与诊断系统研究Ξ谢春玲1,王志涛2,戴景民1(11哈尔滨工业大学,哈尔滨 150001;21哈尔滨工程大学,哈尔滨 150001)摘 要:为了研究G T D -350燃气轮机动态特性,本文在阐述远程监测诊断系统的原理和总体框架基础上,提出了基于C AN 总线的G T D350型燃气轮机远程监测与诊断系统整体设计方案。
同时给出了应用于G T D350型燃气轮机的混合智能故障诊断方法。
关 键 词:燃气轮机;远程监测;故障诊断中图分类号:TK 478 文献标识码:A 文章编号:1009-2889(2008)03-0001-03 G T D -350燃气轮机是国内首次引进的一个独特设计、带自由涡轮的航空燃气涡轮发动机。
它是设计用作Mi2型轻量级直升飞机的动力装置。
为了在实验室进一步研究其作为联合动力装置原动机的动态特性,设计远程监测诊断系统是G T D -350燃机安全、可靠运行的重要保证。
远程故障诊断技术是在故障诊断技术、计算机技术和网络通信技术发展的基础上,由于工业过程对远程监测与控制的急切需求而迅速发展起来的应用技术。
它通过工业局域网/广域网把分布于各个局部现场、独立完成特定功能的设备互联起来,以达到协同工作、集中监测的目的,最大限度地发挥网络的实时性和高效性来完成远程设备的监测与故障诊断。
1 监测诊断系统设计111监测诊断系统的组成本文设计了一种简捷、可靠的基于C AN 总线的燃气轮机分布式监测和故障诊断系统,可以方便地调用各种故障诊断方法,实现燃气轮机的状态监测和故障诊断。
它主要由传感器子系统、现场采集处理与监测子系统、远程监视子系统、分析诊断子系统和网络子系统等部分组成。
综合了信号处理、人工智能、通信、DSP (Digital signal processing )、数据库、计算机网络等成熟的技术,将一个完整的在线监测和诊断任务分解到不同层的计算机上,相互配合,共同实现分布式的监测过程。
汽轮机DEH系统异常的诊断与处理
汽轮机DEH系统异常的诊断与处理摘要：汽轮机作为火电厂最主要的设备之一，工作在高温、高压和高速的状态中。
因此，控制系统的稳定、可靠是极为重要的。
数字式电液控制系统兼备了计算机控制和液动系统的优点，在工业控制中被广泛使用。
目前，电站汽轮机控制都采用了数字式电液控制系统，并且已经完全取代了早期的模拟控制系统[1]。
但是电液控制系统作为计算机系统和液压系统的复合系统，本身又具有一定的复杂性，一旦出现问题，需要现场技术人员既要懂计算机控制，又要懂汽轮机的调速原理，对人员素质提出了更高的要求。
关键词：汽轮机；新华DEH；DDV阀；信号干扰1、引言本案例的故障处理，就是DEH系统涵盖多个专业的一次集中体现。
由于故障点十分隐蔽，查找过程涉及到了机务、热控、电气3个专业，3个专业存在的问题或大或小，每个问题单独来看都不会影响机组运行。
但是，当某个特定的诱因一旦出现时，这些小问题最终造成机组被迫打闸停机。
本案例的处理过程对同类型设备机组避免类似故障，和DEH现场故障的排查处理具有一定的参考意义。
2、故障现象公司装机容量3炉2机，1、2号机组采用抽凝式汽轮机，承担工业园区企业用汽和城区居民供热任务。
在负荷快速下降的同时，2号机DEH画面的推力瓦温度、轴瓦温度和回油温度测点也在瞬间全部变至负值。
并且在停机后转子惰走过程中，3个DEH转速测点在700转的时候，开始不稳定，但是实际转速是在稳步下降的。
打闸停机，调门全部关闭后，DEH画面的调门行程反馈仍然在65%。
以上异常测点的共同点就是全部在2号机DEH系统的同一个机柜内。
相邻的机炉DCS系统的所有测点状态正常，并且2号机DEH系统的所有测点基本上都处于异常状态，温度、压力、转速等都在波动且明显偏离正常值的测点，初步统计多达30多个，并且所有变化都是在08:41同时出现。
同时还发现正在检修中的1号机，部分DEH的温度测点也在同一时间出现异常。
3、故障的分析和查找过程3.1停机原因分析查阅机组历史趋势，调门突然大幅下降的原因是调门开度反馈存在一个较大的升高扰动，造成伺服控制回路的输出指令大幅下降，继而造成负荷突然下降，功率回路退出，且由于65%的虚假开度反馈一直存在，造成调门无法开启。
基于信息融合技术的汽轮机故障诊断方法
基于信息融合技术的汽轮机故障诊断方法
张恩平;张慧芬;薛碧翠
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2007(023)025
【摘要】针对单个神经网络的不足,以信息融合技术为基础,建立了集成神经网络故障诊断系统.该系统采用子神经网络从不同侧面时设备进行初步诊断,然后将各子神经网络进行决策融合.通过对汽轮发电机组的应用仿真,说明该系统充分利用了各种信息,提高了确诊率.
【总页数】3页(P192-194)
【作者】张恩平;张慧芬;薛碧翠
【作者单位】250002,山东济南,济南大学控制科学与工程学院;250002,山东济南,济南大学控制科学与工程学院;250002,山东济南,济南大学控制科学与工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP389.1;TM311
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基于大数据平台的水轮发电机组故障诊断系统
按 照 功 能 划 分 ，本故障诊断系统主要由数据处 理平 台 、模 型 算 法 平 台 、可 视 化 展 示 平 台 三 部 分 组 成 ，如 图 1。 1. 1 数据处理平台
数 据 处理平台是大数据平台的基础，用来实现 各种复杂数据的集成和外部源数据库的同步以及标 准 化 ,具 有 强 大 的 数 据 采 集 、数 据 存 储 和 数 据 共 享 功 能 。 数据采集方面，主要通过智能数据终端通信协
模型算法平台是数据挖掘的核心部件，是数据组 分析引擎、strem引擎等）、批量在线分析和大规模实时
件的“协处理器”，用于在线加工计算各种应用指标。 数据分析引擎框架（内 嵌 Spark、handooP 等引擎）和机
它通过Http Rest等方式，并且支持分类、分时等批量获 器学习引擎，即实时流计算、批量和历史计算以及机器
取模式从数据处理平台获取数据，再通过阈值判断、滑 学习相结合方式来提升计算能力W 。 目前已开发有
2019年 11月 第 22卷 第 11期
Nov.2019,Vol.22,No. 11
电力大数据 POW ER SYSTEMS AND BIG DATA
大数据专题 Big Data Special Reports
基于大数据平台的水轮发电机组故障诊断系统
范 小 波 \ 何 虎 昌 2 ，朱 红 波 2
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议和全息KKS数据编码体系实现w 。智能数据终端 通信协议支持丰富的工业通信规约，用于采集电厂计 算机 监 控 系 统 、PLC、状 态 监 测 系 统 、智 能 装 置 等 全 部 监测装置的历史数据和实时数据;采集到的数据再通 过 全 息 KKS数据编码体系进行地域位置、电站名称、 设 备 编 号 、安 装 位 置 、功 能 、型 号 等信息的唯一身份标 识 ，便于提取和存储。数 据存储方面，通过内嵌高性 能实时数据库，支持序列数据和结构化数据的存储, 同 时 也 可 外 挂 各 种 商 用 数 据 库 ，实 现 实 时 、历 史 数 据 的大量存储。数据共享方面，通 过 提 供 Web Services 等数据服务接口和数据同步接口实现多个数据处理 平台的互联，达到数据共享的目的，如 图 2 所示。
基于LabVIEW的汽轮机振动监测与故障诊断数据库系统
基于LabVIEW的汽轮机振动监测与故障诊断数据库系统王鹏;潘维加;祁立君
【期刊名称】《电站系统工程》
【年(卷),期】2008()1
【摘要】汽轮机振动监测与故障诊断系统不可避免地要涉及到振动数据的存储与管理问题,利用LabVIEW作为开发平台,利用Access 2003为系统数据库开发工具开发出了汽轮机振动监测与故障诊断的数据库系统,其主要功能包括:数据的导入、数据库管理、事故追忆。
此系统既能够发充分发挥虚拟仪器技术的优势,又能利用数据库强大的功能,大大地提高了汽轮机振动监测与故障诊断的水平,且易于与国际接轨。
【总页数】2页(P63-64)
【关键词】汽轮机;LabVIEW数据库接口工具包;数据导入;数据库管理系统;事故追忆
【作者】王鹏;潘维加;祁立君
【作者单位】长沙理工大学能源与动力工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TK263
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的信 息 进行 征 兆 获 取 和 诊 断 推 理 ，及 时 发 现 故 障 征 兆 和 运行 异 常 ，并 提 供 多 种 辅 助 分 析 手 段 。 实 践 表 明 ： 该 系 统 能 及 时 发 现 故 障 征 兆 ，有 效 地 进行 故 障分 析 ，减 少 事 故 发 生 和 非 计 划 停 运 ，确 保 机 组 的 安 全 运 行 ，
图 １ 系统 结构 示 意
Ｆｇ １ Ｓｔｕ ｔ ｒ ｆ ｙ ｔ ｉ． ｒｃｕ ｅｏ ｓｅｍ ｓ
机 组 故 障 进 行 及 时 地 预 测 预 报 ， 据 故 障 趋 势 ， 过 根 通
改 变 运 行 参 量 ， 机 组 维 持 正 常 运 行 ， 免 设 备 损 坏 使 避 造 成 巨大经 济损 失 ， 大 型机组 具有 重要 意义 。 对 快 速 傅 里 叶 变 换 （ Ｆ 和 小 波 包 分 解 是 振 动 信 Ｆ Ｔ） 号 处 理 非 常 有 效 的 工 具 口４ 然 而 ， 号 采 集 与 处 理 －］ 。 信
的 上 升 沿 同 时 锁 定 数 据 信 号 ， 以 保 证 采 集 数 据 的 同
１ 系统总体 结构［ ５ ］
汽 轮 机 故 障 诊 断 系 统 总 体 结 构 如 图 １所 示 。 整 个 系 统 分 为 ３部 分 ： 第 １部 分 为 振 动 信 号 高
收稿 日期 ：２ ０ 。 ｌ ２ 修 回 日期 ：２ ０ － ５２ ０ ６Ｏ 一 ； ２ ０ ６０ － ８
算 法 非 常 复 杂 ， 量 数 据 计 算 也 需 要 很 多 时 间 。 用 大 如
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般 ＣＰ 实 现 信 号 处 理 需 要 大 量 时 间 ， 动 信 号 的 Ｕ 振
实 时 分 析 也 就 不 可 能 实 现 。 本 文 设 计 的 基 于 数 字 信 号 处 理 的汽 轮机 故 障诊 断 系统采 用 了一 种可 行 、 有 效 的 信 号 实 时 处 理 方 案 。 统 投 入 运 行 后 ， 直 观 地 系 可
速 、 步 、 态 数 据 采 集 ； １部 分 为 高 速 数 字 信 号 同 瞬 第 Ｉ
处 理 ； １Ｉ 分 为 故 障 诊 断 软 件 包 。 第 Ｉ部
１１ 振 动信号 采集 ．
汽 轮 机 振 动 信 号 频 率 成 分 主 要 集 中在 转 动 频 率 的整 倍数 处 ， 能使 时域 数 据获 得 准 确 可靠 的图谱 为
维普资讯
第３ ９卷 第 ８期
２ｏ ０ ６年 ８月
中 国 电 力
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了 解 机 组 的 运 行 状 态 ，并 能 对 常 见 运 行 故 障 如 不 平 衡 、 对 中 、 械 松 动 、 膜 失 稳 等 作 出 判 断 ， 有 状 不 机 油 具
态预 测功 能 ， 可对 维修 计划 作 出更合 理 的安排 ， 既 又 可使 机 组延长 运转 周期 。
样 速 率 。 旋 转 机 械 振 动 数 据 的 采 集 由 启 动 控 制 逻 辑 控 制 。启动 逻辑 信号 发生 后 ， 样控 制 电路工 作 ， 采 对 多 通 道 振 动 信 号 进 行 整 周 期 采 样 ，采 样 点 数 为 每 通 道 １０ ４点 。在 数 据 采 集 系 统 中 ， 用 一 个 同 步 脉 冲 ２ 采
０ 引言
汽 轮 机 组 轴 系 振 动 监 测 对 机 组 的 安 全 运 行 意 义
重 大 。 机 组 振 动 信 号 的 采 集 与 处 理 是 机 组 振 动 监 测
汽 轮 机 组
Ｔ Ｉ Ｓ
ＤＳ Ｐ
缓 冲
器 接 口 舭
高速 信 号 信号
处理
故障诊断 软件包
君 纪 国瑞 。韩 ， ，
（． １ 天津大港电厂 ， 天津 ３ ０ ７ ；２ 燕山大学， ０２２ ． 河北 秦皇岛 ０ ６０ ；３ 华北 电力大学 ， ６０４ ． 河北 保定
摘 要 ：设 计 了 一种 基 于数 字 信 号 处 ￣ （ Ｓ ） Ｄ Ｐ 的汽 轮 机 故 障 诊 断 系 统 。 系 统 通 过 快 速 傅 里 叶 变 换 （Ｆ ） 快 ＦＴ 和 ｒ
分 析 结 果 ， 免 离 散 傅 里 叶 变 换 和 小 波 变 换 的 泄 漏 避 效 应 ， 用 了整 周 期 采 样 。 采 （ ） 相 环 技 术 的 应 用 。 在 整 周 期 控 制 电路 中 ， １锁 为 确 保 相 位 的 稳 定 性 ， 用 了 锁 相 环 技 术 。 形 后 的 采 整 键 相 信 号 经 锁 相 电 路 倍 频 后 ， 制 Ｄ 转 换 器 的 采 控
获 得 了 较好 的社 会 效 益 和 经 济 效 益 。
关 键 词 ：汽 轮 机 ；故 障诊 断 ；数 字 信 号 处 理 ；锁 相 环 ；不 平衡 故 障 ； 图 谱 分 析 中 图分 类 号 ：Ｔ ２ ８￣ Ｋ ６ ． ｌ 文 献 标 识 码 ：Ｂ 文 章 编 号 ：１０ －６ ９ ２ ０ ）８０ ５ －５ ０ ４９４ （０ ６ ０ －０ ７０
卡件
Ｉ Ｉ ＩＩ Ｉ
与 故 障诊 断 系 统 中 的 一 个 基 本 环 节 ，也 是 振 动 监 测 软 件 的 核 心 技 术 ，它 起 着 对 监 测 信 号 进 行 加 工 、 变 换 、 取 敏 感 的 故 障 征 兆 的 重 要 作 用 。 采 集 到 的 重 提 对
要 参 量 及 时 分 析 ， 有 关 性 能 指 标 及 时 评 估 ， 可 对 对 即