黄传金 ，邬向伟 ，曹文思 ，孟雅俊 ，李军伟

（1.中州大学 工程技术学院，河南 郑州 450044；2.华北水利水电大学 电力学院，河南 郑州 450045；3.郑州大学 振动工程研究所，河南 郑州 450001）

0 引言

高炉煤气余压回收透平发电机组TRT（Top gas pressure Recovery Turbine unit）常采用滑动轴承支撑，为提高输出功率，需减小轴承和轴瓦间的间隙[1]。因此，轴和轴瓦之间很容易产生碰摩，故障严重时机组振动加剧，会影响机组的寿命。另外，TRT采用柔性转子系统，较易出现油膜涡动，从而引起机组的振动[2]。通过分析振动信号进行故障诊断，是常用的旋转机械诊断方法[3]。

由于旋转机械的振动信号属于非平稳、非线性信号，而且信号故障特征分布在不同的频带，运用小波对其进行多尺度分解，然后分析不同尺度信号的频谱获取故障特征[4]。小波包分析能够得到原信号在不同频段上分布的详细信息，可有效提取旋转机械故障特征[5-6]。但小波变换受测不准原理制约，不能同时达到最优的时频分析结果；而且选择不同的基函数，分解结果不同[7]。运用 Hilbert-Huang 变换[8]、固有时间尺度分解[9]、局部均值分解[10]进行旋转机械的故障诊断取得了良好的效果。

以上方法基于传统的单通道信息进行故障诊断。但是，大型回转机械振动是一个复杂的信号，根据不同方向的单源信息进行故障诊断可能得到不同的结果，不能全面反映故障特征[11]。基于同源信息融合的全矢谱是全信息分析方法之一，它可以有效融合转子同一截面的双通道信息，真实反映转子的空间运转信息[11-12]。……