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    基于小波包分析的水電機(jī)組振動故障診斷研究

    2017-01-24 09:41:18李均
    山東工業(yè)技術(shù) 2017年1期
    關(guān)鍵詞:故障診斷振動

    摘 要:機(jī)組振動是水電站運(yùn)行中的主要故障,水電機(jī)組振動故障診斷對于水電站安全運(yùn)行具有十分重大的意義。本文提出了一種小波包技術(shù),用于水電機(jī)組振動信號去噪和提取機(jī)組的振動故障特征,并構(gòu)建了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水電機(jī)組振動故障診斷方法。以實(shí)際水電機(jī)組振動故障為例,進(jìn)行了應(yīng)用檢驗。結(jié)果表明,該方法簡單有效、并具良好的魯棒性,適合水電機(jī)組振動故障的診斷。

    關(guān)鍵詞:水電機(jī)組;小波包分析;振動;故障診斷

    DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.01.227

    0 引言

    水電機(jī)組狀態(tài)檢修一種預(yù)防性維修方式,它以水電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)為基礎(chǔ),通過機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)提供的相關(guān)信息,經(jīng)過分析處理,對機(jī)組的整體和局部的劣化程度進(jìn)行判斷,以期在故障發(fā)生之前進(jìn)行有效的維修,進(jìn)而提高水電機(jī)組運(yùn)行的安全性,機(jī)組檢修周期得以延長,機(jī)組檢修費(fèi)用得以下降。而要將機(jī)組狀態(tài)檢修運(yùn)用于水電站的實(shí)際檢修工作中,首先需要加強(qiáng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)研究工作。目前,國內(nèi)外諸多學(xué)著對狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)開展了大量研究工作,雖然取得了一些成果,但其實(shí)質(zhì)基本還停留在理論研究當(dāng)中,實(shí)際應(yīng)用成果較少,少量成果出現(xiàn)為機(jī)組局部故障診斷和單一的故障診斷,缺乏以整個機(jī)組作為一個系統(tǒng)進(jìn)行診斷的手段,未能形成對狀態(tài)檢修起指導(dǎo)作用的成熟的故障診斷系統(tǒng)。

    因此,根據(jù)現(xiàn)代信號處理技術(shù),提出水電機(jī)組振動信號的信噪分離方法,提取水電機(jī)組振動故障的特征,并提出適合于水電機(jī)組振動故障在線診斷的智能診斷方法。這對于改善水電機(jī)組的安全性和可靠性,提高我國水電機(jī)組故障診斷水平具有十分重大的意義。

    1 小波包分析在水電機(jī)組振動信號處理技術(shù)的應(yīng)用

    1.1 小波包分析

    小波包分析在小波分析基礎(chǔ)上的一種延伸,其核心思想是集中信息能量,通過細(xì)節(jié)處理,找到其中的有序性,將其規(guī)律篩選出來,得到一種更加精細(xì)的信號處理方式。小波包分析通過多層次的頻帶劃分,對于那些沒有細(xì)分的高頻部分信號,能夠進(jìn)一步分解。通過對分解后的信號特性進(jìn)一步分析,使得被分析信號按照其特征自適應(yīng)選擇其相應(yīng)頻帶,并使之與信號頻譜相匹配,進(jìn)而提高時—頻分辨率[1]。目前,小波包分析已被廣泛的應(yīng)用于電力系統(tǒng)故障診斷中[2-3] ,在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用已取得了較大的成功。此外,小波包分析還可以在低信噪比的信號中檢測到故障信號,而且能夠進(jìn)行去噪,信號得以復(fù)原,應(yīng)用價值很高。因此,小波包分析是水電機(jī)組振動信號處理方式的較優(yōu)選擇。

    1.2 小波包分析的應(yīng)用

    傳統(tǒng)的信號分析方法(FFT)是對信號整個的歷時過程而言的,缺乏分析信號局部特性的能力,只適用于平穩(wěn)信號的分析。而伴隨有強(qiáng)烈背景噪聲的水電機(jī)組振動信號是一個非平穩(wěn)信號,要同時使用時間和頻率來進(jìn)行描述,對其進(jìn)行分析必須依靠信號的局部變換。本文采用 “sym4”小波進(jìn)行消噪處理,振動信號采集于國內(nèi)某水電站水輪機(jī)頂蓋振動信號,實(shí)測信號的采樣頻率為60Hz,檢測系統(tǒng)采樣點(diǎn)數(shù)為7000點(diǎn)。本文選用其中700點(diǎn)進(jìn)行分析。消噪后信號占原信號能量的98.66%,實(shí)現(xiàn)了水電機(jī)組振動信號的信噪分離,具體見圖1、2。

    從圖中不難看出,小波包分析去噪計算速度較快,去噪效果理想。

    1.3 故障特征量的提取

    大量的研究顯示,在水電機(jī)組發(fā)生故障時,它在機(jī)組振動信號中所對應(yīng)的頻率成分將會明顯增強(qiáng),在該頻段內(nèi)信號的能量也會明顯增強(qiáng),相反,那些處在振動幅值偏小的頻段內(nèi)的信號能量則相對較弱。因此,在不同頻率成分信號的能量中,實(shí)際包含著大量的故障信息。也就是說通過診斷實(shí)測振動信號,就能提取其故障特征量。對去噪后的振動信號,采用‘db1信號進(jìn)行3尺度小波包分解,根據(jù)奈奎斯特定律可將機(jī)組振動頻率分析上限定為500Hz,對小波包分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),可以得到各個頻段上的重構(gòu)信號,分析其頻譜圖(如圖3),得到頻率段特征向量。由于高頻段信號對整個振動信號影響較小,可對特征向量進(jìn)一步的整理歸一為[0.81 0.29 0.06 0.03 0.02]。

    2 水電機(jī)組故障診斷研究

    2.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型的構(gòu)建

    針對水力機(jī)組故障信號的特殊性,通過選取合適的小波包分析消噪方法來處理特定信號,從而得到了既能保護(hù)信號的奇異性特征,又可以取得較好信噪比的信號去噪方法,并通過真實(shí)電站數(shù)據(jù)去檢驗其效果,然后又通過適合水電機(jī)組振動信號的小波包分解提取能量的方法提取故障特征,最后本文擬通過BP建立水輪機(jī)組振動故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型結(jié)構(gòu)如下圖4。

    2.2 仿真實(shí)驗

    本文通過查閱相關(guān)文獻(xiàn),并在國內(nèi)某水電站進(jìn)行實(shí)際現(xiàn)場調(diào)研獲取相關(guān)實(shí)驗數(shù)據(jù),找出該水電站水電機(jī)組最常見的2種故障(渦帶偏心和轉(zhuǎn)子不平衡),針對該兩類故障分別選取了4組實(shí)測頻譜值,構(gòu)成對應(yīng)2類故障的8組學(xué)習(xí)樣本和正常狀態(tài)的2組學(xué)習(xí)樣本,定義輸出值0.9代表故障程度嚴(yán)重,0.1代表故障不存在,0代表故障程度未知。故障診斷學(xué)習(xí)樣本如表1。

    網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為5個,因為采用的特征量是5個,而輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)代表故障集合,故輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)應(yīng)為4個。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后,輸入第二部分所得到的歸一化特征向量,輸出結(jié)果為[0.9016 0.1062 0.0953 0.0976]。根據(jù)計算分析和表1中所示,渦帶偏心所造成的振動正是實(shí)測數(shù)據(jù)所代表的故障原因。

    對其頻率特征進(jìn)行分析,機(jī)組頂蓋、推力機(jī)架徑向振動和擺度的主頻為轉(zhuǎn)頻,機(jī)組頂蓋振動頻率較大,含有7.7Hz頻率,7.7Hz為葉片數(shù)與轉(zhuǎn)頻的乘積。在蝸殼和尾水錐管中都含有7.7Hz的脈動頻率,負(fù)荷越大7.7Hz頻率的振動分量越明顯。這也說明機(jī)組在大負(fù)荷區(qū)較大擺度的激振力來源于水力不平衡。該電廠三號機(jī)大修中,在對輪葉開口測量時發(fā)現(xiàn):輪葉#3-#4、#4-#5、#5-#6的開口比輪葉#6-#1、#1-#2、#2-#3開口要小,這也進(jìn)一步印證了水力不平衡力的存在,與本文故障診斷分析結(jié)果一致,故而驗證了故障診斷模型的有效性。

    3 結(jié)論

    (1)本文提出了以小波包分析作為水電機(jī)組振動故障信號信號去的方法,并對故障的頻譜特征提取進(jìn)行了研究。

    (2)提出了基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。該方法具有很強(qiáng)的魯棒性,對小樣本有很強(qiáng)的泛化能力。

    (3)通過實(shí)際電站數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗,基于小波包分析水電機(jī)組故障診斷方法,是一種良好的水電機(jī)組振動故障智能診斷方法。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Hong Ye,Li Guohong,Cai Weiyou,et al.Fault diagnosis of hydro- generator unit vibration based on wavelet packet analysis[J].Engineering Journal of Wuhan University,2002,35(01):65-68.

    [2]趙剛,周波.基于小波包分析的雙凸極無刷直流發(fā)電機(jī)系統(tǒng)故障診斷[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2008,28(08):121-126.

    [3]范立莉,梁平小波包分析在汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動故障診斷中的應(yīng)用[J].廣東電力,2007,20(11):1-5.

    作者簡介:李均(1980-),男,海南萬寧人,本科,高級工程師,主要從事電站運(yùn)行管理工作。

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