焦圣喜，迟 警，李婉珍

（东北电力大学 自动化工程学院，吉林 132012）

0 引言

旋转机械是电力、石化、冶金、等行业广泛使用的关键设备[1]。汽轮机转子是火电厂中的重要旋转设备，如果600MW的汽轮机转子发生振动故障使转子停转48小时，其经济损失将达到上千万元[2]。采取合理的措施，对汽轮机转子故障进行预防就显得格外重要。汽轮机转子振动信号能体现出大量转子运行的状态信息，对转子振动信号进行研究能够了解产生故障的机理，并可提取出故障特征，从而达到对机组振动故障诊断的目的。

1 振动信号的预处理

本文采用南京中大趋势测控设备有限公司生产的CUT-2转子振动试验台对相关故障信号进行模拟，应用快速傅立叶变换(FFT)对模拟信号进行频谱分析。传统的硬阈值小波消噪方法对小波系数的压缩是不连续的， Shannon熵的最优小波包基降噪法可以充分克服硬阈值小波降噪中不连续性的缺点。

信号x(t)的小波包分解是把x(t)映射到小波包基上，得到一组系数d1，并用这一组系数表示信号x(t)的特征。运用最优小波包基对初始信号进行分解，分解结果可使初始信号的信息损失达到最小。定义信号的代价函数如下：

记x={xj}为空间V的一个向量,其一个正交基设为B，x在B下的系数为Bx。在中，如果M(BX)最小，那么B是最优基[3]。采用信号分析中白噪声的Blocks信号作为原始信号，利用小波包变换,分别对Donoh硬阈值消噪算法与本文提出的降噪方法进行对比。信号的最优小波包基如图1所示。……