一种发电机槽楔松紧度检测方法技术

本发明专利技术属于发电机技术领域，具体涉及一种发电机槽楔松紧度检测方法。包括如下步骤：步骤1：预处理；步骤2：故障特征提取；步骤3：计算敲击声信号的频域特征。本发明专利技术的有益效果在于：本发明专利技术只需要在敲击锤处采集声音信号即可完成诊断，对采集的声音信号进行时频分析就可以快速、准确地诊断出槽楔是否存在故障。具有信号采集装置简单，操作方便，诊断结果准确等优点。通过对比试验和测定，其判断准确率达到95％以上。95％以上。95％以上。

【技术实现步骤摘要】
一种发电机槽楔松紧度检测方法


[0001]本专利技术属于发电机
，具体涉及一种发电机槽楔松紧度检测方法。

技术介绍

[0002]发电机是电力系统的重要组成部分，主要由定转子以及其他部分组成，其中，槽楔是用来对槽内的定子线棒进行固定的结构。发电机运转过程中，带电的定子线棒会在定子槽内横向磁场的环境下，受到径向电磁力的作用，从而产生振动。定子线棒的长期振动，会使槽楔板出现松动的现象。槽楔板松动，定子线棒在交变电磁力的作用下发生振动，随着发电机长时间的长期运转，会造成绝缘层损伤，使电腐蚀现象越加剧烈，导致击穿定子线棒主绝缘层，甚至发生停机，从而造成重大安全隐患。
[0003]有案例显示，运行多年的发电机时有发生槽楔松动的问题。在发电机进行大修时，需要检查槽楔的松紧度，对定子槽楔松紧度检测与重新打紧成为发电机维修保养的重要环节。现有的检测方法包括人工敲击方式和测量孔测量方式，但在发电机组中，定子槽楔的数量可多达几万块，现有的检测方式对操作人员的经验有较大的依赖，判断准确率和检测效率依赖于人工经验，同时在检测过程中还会对槽楔造成二次损伤，因此无法有效满足检测的需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种发电机槽楔松紧度检测方法，它能够正确诊断发电机槽楔松紧度故障。
[0005]本专利技术的技术方案如下：一种发电机槽楔松紧度检测方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1：预处理；
[0007]步骤2：故障特征提取；
[0008]步骤3：计算敲击声信号的频域特征。
[0009]所述的步骤1包括如下步骤：
[0010]步骤11：分解过程；
[0011]步骤12：重构。
[0012]所述的步骤11包括如下：
[0013]设数据序列S＝{s(k),k∈Z}，其具体分解过程如下：
[0014]步骤111：剖分
[0015]将数据序列剖分成奇样本序列S0＝{s0(k),k∈Z}与偶样本序列S
e
＝{s
e
(k),k∈Z}，其中，奇样本为：
[0016]s0(k)＝s(2k+1),k∈Z
[0017]偶样本为：
[0018]s
e
(k)＝s(2k),k∈Z
[0019]步骤112：预测
[0020]设P(
·
)为预测期，用偶样本s
e
(k)预测奇样本s0(k),将预测出现的偏差细节信号d
k
,计算如下：
[0021]d(k)＝s0(k)
‑
P[s
e
(k)],k∈Z
[0022]细节信号的序列为D＝{d(k),k∈Z}；
[0023]步骤113：更新
[0024]设U(
·
)为更新器，在细节信号d(k)基础上s
e
(k)进行更新，更新后的序列作为逼近信号c(k),逼近信号序列为C＝{c(k),k∈Z}，其中c(k)如下：
[0025]c(k)＝s
e
(k)+U[d(k)],k∈Z。
[0026]所述的步骤12包括如下：
[0027]对步骤11的分解步骤进行逆向：
[0028]s
e
(k)＝c(k)
‑
U[d(k)],k∈Z
[0029]s0(k)＝d(k)+P[s
e
(k)],k∈Z
[0030]然后再由以上步骤所获得的奇样本与偶样本合并重构成变换后的信号s。
[0031]所述的步骤2包括如下：
[0032]对敲击声信号的特征提取与筛选，对经过预处理的敲击声信号进行了时域特征、频谱特征、功率谱特征提取，
[0033]敲击声信号的时域特征：
[0034]均方根值(RMS)可以用来表示信号的有效值，计算公式如下：
[0035][0036]其中，N是敲击声数据的长度，x
i
，i＝1,2,3,4,5
…
N是敲击声信号的时域幅值；
[0037]方差VAR反应了数据偏高平均值的程度，可衡量敲击声信号的波动程度；
[0038][0039]其中，N是敲击声数据的长度，x
i
，i＝1,2,3,4,5
…
N是敲击声信号的时域幅值，μ是x
i
的均值；
[0040]波形因子K是有效值和整流平均值之比，计算公式如下：
[0041][0042]峰值因子C是峰值X与均方根值RMS之比，计算公式如下：
[0043][0044]峭度K
q
用来反映波形尖峰度的数值统计量，峭度计算公式如下：
[0045][0046]其中，N是样本点数，x
i
，i＝1,2,3,4,5
…
N是敲击声信号的时域幅值，μ是x
i
的均值；
[0047]过零率ZCR是在一定的时间内时域信号穿过零点的次数，它代表了时域信号的振动次数，计算公式如下：
[0048][0049]其中，N表示敲击声信号总点数，T表示时间，ΠX表示：当X为真，输出为1，否则就输出0。
[0050]所述的步骤3包括如下：
[0051]步骤31：频域峰值及其频率
[0052]根据划定的频率区间，分别找出各频率区间的峰值及其对应的频率；
[0053]步骤32：频带区间面积
[0054]根据已经划定的频率区间计算频带幅值面积，频带幅值面积即为频谱幅值之和，计算公式如下：
[0055][0056]其中，i、j分别代表每个区间的起始值和终点值；
[0057]步骤33：功率谱面积。
[0058]所述的步骤33包括如下：
[0059]对敲击声信号采用Welch法估计功率谱步骤如下：
[0060]步骤331：将预处理过后的敲击声信号序列x(n)分成L段，每一段序列长度为M＝512，每两段数据之间重叠长度为Md＝256,所以可以得出
[0061]步骤332：拟采用窗函数为海明窗在此记为W(n)；
[0062]步骤333：分别计算每一段数据的功率谱，求和，再进行平均，即可得出所需的自功率谱估计，其计算公式如下：
[0063][0064]式中的归一化因子U计算如下：
[0065][0066]根据得到的功率谱的图像，划分频率区间，分别求取各频率区间的功率谱面积，功率谱面积的计算公式如下：
[0067][0068]上即为初选的所有候选特征参数。
[0069]本专利技术的有益效果在于：本专利技术只需要在敲击锤处采集声音信号即可完成诊断，对采集的声音信号进行时频分析就可以快速、准确地诊断出槽楔是否存在故障。具有信号采集装置简单，操作方便，诊断结果准确等优点。通过对比试验和测定，其判断准确率达到95％以上。
附图说明
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发电机槽楔松紧度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：预处理；步骤2：故障特征提取；步骤3：计算敲击声信号的频域特征。2.如权利要求1所述的一种发电机槽楔松紧度检测方法，其特征在于，所述的步骤1包括如下步骤：步骤11：分解过程；步骤12：重构。3.如权利要求2所述的一种发电机槽楔松紧度检测方法，其特征在于，所述的步骤11包括如下：设数据序列S＝{s(k),k∈Z}，其具体分解过程如下：步骤111：剖分将数据序列剖分成奇样本序列S0＝{s0(k),k∈Z}与偶样本序列S
e
＝{s
e
(k),k∈Z}，其中，奇样本为：s0(k)＝s(2k+1),k∈Z偶样本为：s
e
(k)＝s(2k),k∈Z步骤112：预测设P(
·
)为预测期，用偶样本s
e
(k)预测奇样本s0(k),将预测出现的偏差细节信号d
k
,计算如下：d(k)＝s0(k)
‑
P[s
e
(k)],k∈Z细节信号的序列为D＝{d(k),k∈Z}；步骤113：更新设U(
·
)为更新器，在细节信号d(k)基础上s
e
(k)进行更新，更新后的序列作为逼近信号c(k),逼近信号序列为C＝{c(k),k∈Z}，其中c(k)如下：c(k)＝s
e
(k)+U[d(k)],k∈Z。4.如权利要求2所述的一种发电机槽楔松紧度检测方法，其特征在于，所述的步骤12包括如下：对步骤11的分解步骤进行逆向：s
e
(k)＝c(k)
‑
U[d(k)],k∈Zs0(k)＝d(k)+P[s
e
(k)],k∈Z然后再由以上步骤所获得的奇样本与偶样本合并重构成变换后的信号s。5.如权利要求1所述的一种发电机槽楔松紧度检测方法，其特征在于，所述的步骤2包括如下：对敲击声信号的特征提取与筛选，对经过预处理的敲击声信号进行了时域特征、频谱特征、功率谱特征提取，敲击声信号的时域特征：均方根值(RMS)可以用来表示信...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军，豆龙江，马文博，李东，房静，詹阳烈，谢庆，马红星，张福海，王欣，昌正科，胡冬清，夏小军，曹晓晖，谢永庆，金锋，沈维涛，黄旭，王丰军，陈炫，王大成，高鑫，刘驰骋，张新民，曹双华，张明晖，杨浩，
申请(专利权)人：核电运行研究上海有限公司，
类型：发明
国别省市：