司青花，王 瀚,，何 苗，王康生

( 1. 中國水電顧問集團(tuán)西北勘測設(shè)計(jì)研究院, 西安 710065; 2. 西安理工大學(xué), 西安 710048 )

1 引言

水輪發(fā)電機(jī)組是一種復(fù)雜而又特殊的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，對水輪機(jī)軸系擺度進(jìn)行故障診斷就是要從采集來的信號中提取出表征水輪機(jī)狀態(tài)的特征信息，而信號處理是水輪機(jī)故障診斷成功與否的關(guān)鍵[1,2]，工程應(yīng)用最廣泛，計(jì)算效率最高的信號分析處理方法是基于傅里葉變換的譜分析方法，即從軸系擺度信號中的頻率成分和其分布情況來判斷故障，它相當(dāng)于對機(jī)組作一次剖析[3,4]。

雖然快速傅里葉變換取得了良好的應(yīng)用效果，但這一信號分析的傳統(tǒng)方法是基于信號為線性且平穩(wěn)假設(shè)。實(shí)際表明，從工程中獲得的動(dòng)態(tài)信號，它們的平穩(wěn)性是相對的、局部的，而非平穩(wěn)性是絕對的、廣泛的[5]。因此，十分有必要選擇一種既能良好分析，又能廣泛應(yīng)用的水輪機(jī)擺度信號分析方法。

Hilbert-Huang變換是一種分析非線性、非平穩(wěn)信號的有力工具[6-11]。能夠較好地分析非線性非平穩(wěn)的信號，它由經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和希爾伯特變換（HT）兩部分組成。EMD可看做高通濾波器，具有最高頻率的信號分量最先被分解出來[12]，獲得有限個(gè)具有明確物理意義的、幅度頻率受調(diào)制的高低頻本征模式分量函數(shù)(IMF)。由于IMF分量是一組近乎完備正交的獨(dú)立分量，因此可以求得這些獨(dú)立分量的瞬時(shí)頻率。同時(shí)，通過希爾伯特變換可以從瞬時(shí)頻率中獲得信號的局瞬能量。經(jīng)過以上兩個(gè)步驟，得到信號的能量-頻率-時(shí)間三維譜圖，從而準(zhǔn)確地識別水輪機(jī)擺度的幅度與頻率特征，進(jìn)一步識別水輪機(jī)運(yùn)行狀態(tài)。

2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庠?/h2>

水輪發(fā)電機(jī)組運(yùn)行時(shí)受到水力、機(jī)械、電磁等多方面的影響。水輪機(jī)擺度信號都表現(xiàn)為非平穩(wěn)、非線性的信號。基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸鈁13,14]（EMD）的分析方法能夠自適應(yīng)地將擺度信號分解到不同尺度上，通過快速傅里葉變換(FFT)提取水輪機(jī)軸系擺度信號的特征信息。

EMD信號分解方法的目的是通過對非線性非平穩(wěn)信號的分解獲得一系列表征信號特征時(shí)間尺度的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)，使得每個(gè)IMF位窄帶平穩(wěn)信號，其本質(zhì)為將非平穩(wěn)信號平穩(wěn)化，以利于進(jìn)行快速傅里葉變換(FFT)。IMF分量必須滿足以下兩個(gè)條件：

（1）對于該分量信號，其極值點(diǎn)和過零點(diǎn)數(shù)目必須相等或至多相差一個(gè)；

（2）任意點(diǎn)處，由局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)構(gòu)成的上下包絡(luò)線的平均值為零，即分量信號關(guān)于時(shí)間軸局部對稱。滿足以上條件的IMF只含有一個(gè)基本的振蕩模式，并不存在疊加波。

Norden E.Huang提出的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）算法基于信號局部特征時(shí)間尺度，從擺度信號中提取出IMF，對信號進(jìn)行平穩(wěn)化處理，使信號中不同尺度的波動(dòng)或趨勢逐級分解開來，產(chǎn)生具有不同特征尺度的數(shù)據(jù)序列，該算法也可稱為篩選。具體分解過程如下:

對ci( t)進(jìn)行Hilbert變換獲得相應(yīng)的解析信號后，可得到瞬態(tài)頻率和瞬態(tài)幅值。將ai( t)表示在時(shí)頻聯(lián)合平面上，得到ci( t)的Hilbert幅值譜：

忽略余項(xiàng)r(n)n，得到信號的Hilbert譜：

本文采用如下的分解停止準(zhǔn)則：

其中，SD的一個(gè)典型值分布在0.2～0.3之間。

由上述分解過程得到的各IMF模態(tài)分量代表了原始水輪機(jī)擺度信號中包含的不同時(shí)間尺度下的特征信號，并且這些特征信號是窄帶平穩(wěn)的，使得后續(xù)的快速傅里葉變換具有了真實(shí)的物理意義，整個(gè)分解過程如圖1所示。

圖1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解過程

3 提取水輪機(jī)軸動(dòng)態(tài)特征信息分析

水輪機(jī)尾水管在非最優(yōu)工況下運(yùn)行一般都含有低頻渦帶，這是由于尾水管渦帶在周期性不平衡因素的作用下產(chǎn)生偏心渦帶，這種渦帶的運(yùn)動(dòng)不僅導(dǎo)致尾水管自身強(qiáng)烈的振動(dòng)，而且會(huì)引起水輪機(jī)軸系發(fā)生橫向的周期性振擺，威脅水輪機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行。

利用本文方法提取水輪機(jī)軸擺度信號中微弱的渦帶信息，在某水電站1號機(jī)上進(jìn)行了原型機(jī)試驗(yàn)。該電站機(jī)組型號為HL-LJ-215、SF-J44-12/4000，水輪機(jī)額定轉(zhuǎn)速300 r/min(5Hz)，額定出力為24.5MW，工作水頭74m，水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪葉片數(shù)為13，導(dǎo)葉數(shù)為24。

監(jiān)測采集時(shí)在水輪機(jī)上導(dǎo)、下導(dǎo)、水導(dǎo)＋X/－Y方向各設(shè)置一個(gè)渦流傳感器測量大軸擺度，測量擺度相位的渦流傳感器設(shè)置在水導(dǎo)－Y方向，上機(jī)架+Y方向設(shè)置垂直和水平振動(dòng)測點(diǎn)，下機(jī)架+Y方向設(shè)置水平振動(dòng)測點(diǎn)，頂蓋（水導(dǎo)油盆蓋）－Y方向設(shè)置垂直和水平振動(dòng)測點(diǎn)。

在原型機(jī)試驗(yàn)過程中，選取機(jī)組偏離最優(yōu)工況的6MW負(fù)荷區(qū)間進(jìn)行分析，圖2為該工況下水輪機(jī)擺度時(shí)域信號，實(shí)測信號的采樣頻率為200Hz，數(shù)據(jù)長度為500。

圖2 水輪機(jī)軸系擺度信號

圖3 軸系擺度信號EMD結(jié)果

為監(jiān)測水輪機(jī)在該工況下是否存在尾水管渦帶引起的低頻脈動(dòng)，對水輪機(jī)軸系擺度信號進(jìn)行采集分析。由于尾水管渦帶脈動(dòng)引起的頻率較低，要從水輪機(jī)軸擺度信號中提取渦帶信息，必須對圖2的水輪機(jī)軸系擺度信號進(jìn)行EMD分解，得到各個(gè)特征尺度下的分量信號，每個(gè)分量信號都包含了水輪機(jī)軸擺度信號的頻率特征。

利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法良好的自適應(yīng)分解特性，將非線性、非平穩(wěn)的水輪機(jī)擺度信號分解。圖3為信號的各IMF分量和趨勢項(xiàng)，其中前4個(gè)本征模式分量函數(shù)呈明顯的調(diào)頻調(diào)幅特征。該分解過程只是將復(fù)雜的擺度信號在一定特征尺度下分離，得到具有一定物理意義的反映水輪機(jī)狀態(tài)的單分量信號，但還不能完全反映水輪機(jī)擺度信號的特征以及此時(shí)水輪機(jī)運(yùn)行的狀態(tài)，而該工況下，水輪機(jī)內(nèi)部流態(tài)復(fù)雜，激發(fā)出各種振動(dòng)信號。

為進(jìn)一步揭示水輪機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，對各分量及趨勢項(xiàng)進(jìn)行傅里葉譜分析，如圖4。圖中清晰地反映出，軸系擺度響應(yīng)含有5Hz的轉(zhuǎn)速頻率及約為1/3～1/5倍轉(zhuǎn)頻的低頻分量，其中主導(dǎo)成分是5Hz的轉(zhuǎn)頻。

圖4 水輪機(jī)軸系擺度信號EMD譜

根據(jù)現(xiàn)場試驗(yàn)觀察，發(fā)現(xiàn)此非最優(yōu)工況下水輪機(jī)尾水管出現(xiàn)較嚴(yán)重的渦帶，又從水輪機(jī)振動(dòng)機(jī)理可知，譜圖中該低頻分量的能量較大，頻段范圍恰為尾水管低頻渦帶引起的軸系振擺頻率。因此，斷定該工況下，水輪機(jī)存在嚴(yán)重的由尾水管渦帶引起的低頻壓力脈動(dòng)，機(jī)組應(yīng)避開該工況下運(yùn)行。

為了驗(yàn)證 EMD譜分析對水輪機(jī)軸系擺度信號的分析效果，測得尾水管壓力脈動(dòng)信號如圖5所示，并對該脈動(dòng)信號EMD譜分析得到圖6，從圖6中發(fā)現(xiàn)，脈動(dòng)信號中不但包含著機(jī)組的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率，還含有能量較高的低頻渦帶頻率。證明利用EMD譜方法從軸系動(dòng)態(tài)信號中得到的分析結(jié)論是準(zhǔn)確有效地。而軸系渦帶特征頻率值較真實(shí)值小，能量較尾水管脈動(dòng)信號小，主要是由于監(jiān)測過程中，傳感器的傳遞函數(shù)衰減引起，但這種變化并不影響對水輪機(jī)擺度特征的提取。

圖6 壓力脈動(dòng)信號EMD結(jié)果

4 結(jié)論

（1）針對水輪機(jī)非最優(yōu)工況下存在低頻渦帶脈動(dòng)問題，提出EMD譜分析方法。將該方法運(yùn)用到原型水輪機(jī)非最優(yōu)工況下，軸系動(dòng)態(tài)信號的特征提取中，發(fā)現(xiàn)該工況下擺度響應(yīng)主要由轉(zhuǎn)速頻率及 1/3～1/5倍轉(zhuǎn)頻的低頻分量構(gòu)成，主導(dǎo)成分是5Hz的轉(zhuǎn)頻，結(jié)果表明該方法效果良好，具有結(jié)果穩(wěn)定、耗時(shí)短、效率高的優(yōu)點(diǎn)。

（2）由于EMD方法是一種能夠充分保留信號有用信息，對信號進(jìn)行類似小波變換的分解，而分解的效率和時(shí)間卻大大低于小波變換，因此，將其作為預(yù)處理的手段分解水輪機(jī)軸系信號。FFT譜分析方法具有簡單、快速和準(zhǔn)確的優(yōu)良特性，在工程實(shí)際中得到了廣泛的應(yīng)用。EMD譜分析方法正是在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對水輪機(jī)信號的分解和特征提取分析。

（3）EMD譜分析方法具有的種種優(yōu)勢，可作為水輪發(fā)電機(jī)組在線監(jiān)測系統(tǒng)的后臺分析方法。

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