课题名称：基于小波转换及支持向量机的汽轮发电机组故障诊断方法研究

选题依据：包括课题的来源、研究目的、必要性和重要性、意义以及国内外研究的技术现状分析）

课题来源

全国发电总量的80%以上来自火力发电和核能发电，而汽轮发电机组则是两类电厂中的核心装置之一，此课题主要是对汽轮发电机组故障诊断方法研究，而振动是直接关系到汽轮发电机组正常运行的一项中技术指标。

研究目的、必要性和重要性、意义

采用小波转换将振动波形信号转换为智能算法可直接进行计算的特征数据，然后采用支持向量机对该数据进行训练，进而实现汽轮发电机组的故障诊断，确保汽轮发电机组的稳定运行，使汽轮发电机组能够稳定供电。

本课题主要就两个方面进行研究，一是小波转换，二是支持向量机

小波变换是以某些特殊函数为基将数据过程或数据系列变换为级数系列以发现它的类似频谱的特征，从而实现数据处理。小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。因此在旋转机械故障诊断中，运用的最为广泛的非平稳动态信号分析方法是再工具和方法上有重大突破的小波技术。

1 小波分析对旋转机械振动信号的处理

（1 ）小波变换对振动信号滤波的处理