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火力发电汽机轴系振动故障特征提取与诊断方法研究

摘要

汽轮机轴系振动故障诊断对保障火力发电机组安全运行至关重要。本研究系统分析了时域、频域及时频域特征提取方法，对比了传统信号处理、机器学习和专家系统等诊断技术的优缺点。通过660MW机组案例分析，验证了多特征融合与混合智能诊断方法的有效性。研究提出基于自适应优化的诊断策略，为复杂工况下的故障识别提供了新思路，对提升发电设备可靠性具有实用价值。

关键词：汽轮机；振动诊断；特征提取；智能诊断

引言

作为电站重要设备的汽轮机呈现出高参数、大容量和系统复杂等特点，其故障发生时所造成的影响更加严重，研究人员发现，汽轮机90%以上的故障与设备振动有关，