摘 要
水电站机组作为能源供应的重要组成部分，其运行状态直接影响电力系统的稳定性和安全性。然而，机组在长期运行过程中可能因机械磨损、水力不平衡或电气故障等原因引发振动问题，这不仅威胁设备寿命，还可能导致重大安全事故。为深入研究水电站机组振动特性并提升故障诊断技术的准确性，本文以典型水电站机组为研究对象，结合现代信号处理与智能算法，系统分析了机组振动产生的机理及其特征表现。研究通过搭建高精度振动监测平台，采集多源数据，并运用时频分析、小波变换及深度学习等方法对振动信号进行特征提取与模式识别，实现了对常见故障类型的精准分类。结果表明，基于深度学习的故障诊断模型能够有效提高诊断效率和准确率，尤其在复杂工况下的适应性显著优于传统方法。此外，本文提出了一种融合多物理场信息的综合评估体系，用于量化振动对机组性能的影响程度，为优化维护策略提供了科学依据。本研究的主要创新点在于将先进的人工智能技术与传统振动分析理论相结合，构建了适用于水电站机组的智能化故障诊断框架，为实现预测性维护和延长设备使用寿命奠定了基础。研究成果可为相关领域的工程实践和技术改进提供重要参考。关键词：水电站机组；振动特性；深度学习；故障诊断；多物理场信息
目 录
摘 要 I
1 绪论 2
1.1 水电站机组振动特性研究背景与意义 2
1.2 国内外故障诊断技术研究现状分析 2
1.3 本文研究方法与技术路线设计 3
2 水电站机组振动特性分析 4
2.1 振动特性的基本理论与模型构建 4
2.2 水电站机组振动的主要影响因素研究 4
2.3 不同工况下振动特性的实验数据分析 5
2.4 振动特性与机组性能的关系探讨 5
2.5 振动特性异常的初步判别方法 6
3 故障诊断技术原理与应用 7
3.1 故障诊断技术的基本原理与分类 7
3.2 基于信号处理的故障特征提取方法 7
3.3 数据驱动的故障诊断算法研究 8
3.4 典型故障模式的识别与案例分析 8
3.5 故障诊断技术在水电站中的适应性评估 9
4 振动特性与故障诊断综合研究 10
4.1 振动数据采集与预处理技术优化 10
4.2 振动特性与故障诊断的关联性分析 10
4.3 综合诊断模型的构建与验证 11
4.4 实际工程中振动故障的诊断案例研究 11
4.5 提高诊断准确性的改进措施探讨 12
结 论 13
参 考 文 献 14
致 谢 15
