汽轮机轴系异常振动特征识别与故障诊断研究

摘要

汽轮机作为现代电力工业的核心动力设备，其轴系运行的稳定性直接关系到发电机组的安全性与经济性。
轴系异常振动是汽轮机运行中最常见的故障表现形式，准确识别振动特征并进行故障诊断对于保障机组安全运行具
有重要意义。本文系统阐述了汽轮机轴系常见振动故障的机理与特征，包括转子不平衡、转子不对中、油膜振荡、
动静碰磨及汽流激振等典型故障模式。在此基础上，深入分析了时域分析、频域分析、时频域分析以及轴心轨迹分
析等振动信号特征提取技术，探讨了支持向量机、神经网络、深度学习及多模型融合等智能故障诊断方法在汽轮机
轴系故障诊断中的应用进展。研究表明，融合多源信息、结合先进信号处理技术与智能算法的综合诊断方法，能够
有效提升汽轮机轴系故障识别的准确性与可靠性，为汽轮机组的预测性维护与智能化运维提供了重要的技术支撑。