鄭杰峰，朱孔臣，張正軍，高瑞哲，彭永強

（神華國華廣投（柳州）發(fā)電有限責(zé)任公司，廣西柳州 545000）

0 引言

大型汽輪機是煤電生產(chǎn)過程中的重要設(shè)備，其故障狀態(tài)直接影響電廠的電力生產(chǎn)和區(qū)域電網(wǎng)的穩(wěn)定性[1]。汽輪機的振動故障常見于電力生產(chǎn)實際中，其振動誘因眾多，且不同誘因的嚴重程度和應(yīng)對方案存在明顯差異[2]。汽輪機轉(zhuǎn)子振動是一種典型的汽輪機振動故障，嚴重影響了電力生產(chǎn)的安全性。因此，監(jiān)測和識別汽輪機振動信號，進而實現(xiàn)基于振動信號分析的汽輪機故障診斷，可以有效避免轉(zhuǎn)子發(fā)生不可逆形變，保證電力生產(chǎn)的安全性。

信號的時—頻聯(lián)合分析技術(shù)已被廣泛地應(yīng)用于工程設(shè)備的故障診斷中，并取得了良好的應(yīng)用效果。胡曉揚利用時頻特征分析技術(shù)解決了大型滾動軸承在跨工況運行條件下的故障診斷問題[3]；呂嘉良采用了基于傅里葉分數(shù)階變換的時頻聯(lián)合分析技術(shù)，解決了滾動軸承長時監(jiān)測與診斷問題[4]。

針對現(xiàn)有大型汽輪機故障誘因區(qū)分不清的問題，本文提出了一種基于汽輪機轉(zhuǎn)子振動信號分析的時—頻聯(lián)合故障診斷方法，該方法提取并結(jié)合了振動信號在時域、頻域的故障特征，采用深度信念網(wǎng)絡(luò)方法實現(xiàn)了高精度的振動誘因識別。

1 汽輪機轉(zhuǎn)子振動誘因分析

汽輪機轉(zhuǎn)子振動誘因眾多，本節(jié)主要分析動靜碰摩（Rub Impact，RI）、轉(zhuǎn)子不平衡（Mass Imbalance，MI）、轉(zhuǎn)子不對中（Rotor Misalignment，RM）和油膜渦動（Oil Whirl，OW）的故障特征。

1.1 動靜碰摩

汽輪機動靜部件間的動靜碰摩是一種最主要的汽輪機振動故障。由于電力生產(chǎn)企業(yè)對汽輪機性能和效率的要求不斷提升，汽輪機定子與轉(zhuǎn)子間的設(shè)計間隙不斷縮小，因而增加了汽輪機發(fā)生動靜碰摩的可能性，嚴重影響了汽輪機的正常運行。在實際生產(chǎn)中，動靜碰摩常見于所有機組中，輕微的動靜碰摩故障將造成汽輪機出現(xiàn)接近于額定頻率的低幅振動，隨著碰摩故障的進一步發(fā)展，振動信號的諧波分量將不斷豐富、各次諧波的振幅也將進一步增長，最終造成汽輪機大軸出現(xiàn)不可逆損傷。當(dāng)汽輪機因動靜碰摩引發(fā)的振動故障時，其振動信號具有以下3 個特征：

（1）碰摩故障輕微時，工頻振幅將不會出現(xiàn)太大的變化；碰摩故障較嚴重時，其工頻振幅最大可達該處的動靜間距。

（2）碰摩故障將造成高頻諧波分量，隨著故障程度的加深，振動信號的諧波頻次不斷豐富，各頻次的振動幅度不斷增加。

（3）動靜碰摩的振動信號中僅存在少量的低頻分量。

1.2 轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡

轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡故障出現(xiàn)的主要原因是轉(zhuǎn)子在某一橫截面處的質(zhì)心和幾何圓心出現(xiàn)偏離，轉(zhuǎn)子在離心力的作用下出現(xiàn)周期性震蕩，質(zhì)心隨轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)出現(xiàn)周期性偏移。當(dāng)發(fā)生因轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡造成的振動故障時，其振動信號具有以下特征：工頻振幅將明顯增加，其他各高倍頻次的振幅將略微增加，低倍頻次的振幅僅少量增加。

1.3 轉(zhuǎn)子不對中

轉(zhuǎn)子不對中故障指相鄰兩段轉(zhuǎn)子的中心軸線存在偏移或存在某一角度下的傾斜，主要由聯(lián)軸器不對中造成。在實際工程中，該故障主要由轉(zhuǎn)子間存在高度差或轉(zhuǎn)子間存在距離造成，如圖1 所示是4 種典型的轉(zhuǎn)子不對中故障。當(dāng)汽輪機發(fā)生因轉(zhuǎn)子不對中造成的異常振動時，振動頻譜圖中的2 倍頻振幅將明顯增加，基頻和其他各高次頻振幅較小。

1.4 油膜渦動

油膜渦動故障指汽輪機運行狀態(tài)變化時，轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)速度出現(xiàn)瞬時變化，軸徑表面的潤滑油受慣性作用將出現(xiàn)相對運動，因而造成機組出現(xiàn)激振力。油膜渦動常見于滑動軸承汽輪機中，事故震蕩過程中0.5 倍頻的振幅將明顯增加，顯著高于基頻和其他高次頻。

圖1 4 種典型的轉(zhuǎn)子不對中故障示意

2 轉(zhuǎn)子振動信號的分析與特征提取

2.1 基于專家經(jīng)驗的頻域特征提取

在實際工程中，基于監(jiān)測和識別振動信號頻譜圖的故障診斷技術(shù)應(yīng)用廣泛。因此，本文引入了專家經(jīng)驗提取主觀故障特征集用于后續(xù)的故障診斷建模，各特征量的含義與計算公式如下所述。

（1）幅值特征。不同誘因造成的振動信號在不同倍頻處的振動幅度存在明顯區(qū)別，本文引入了倍頻信號的相對振幅作為特征量。

（2）形狀特征。振動信號的頻譜圖像存在明顯不同，為衡量振動信號向某頻次特征的傾斜情況，本文引入了偏度γ1和峰度γ2作為形狀特征量，其計算公式為：

其中，X 為頻譜圖的樣本，μ 為樣本均值，σ 為樣本標準差。

（3）統(tǒng)計特征。振動信號在故障發(fā)生后將出現(xiàn)震蕩衰減過程，不同誘因造成的振動衰減頻率不同。本文引入了方差、標準差、變異系數(shù)γ3計算頻譜圖的統(tǒng)計特征。

2.2 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的時域特征提取

振動信號的時間序列隨故障發(fā)生時間而出現(xiàn)明顯波動，且波動情況與故障誘因和嚴重程度直接相關(guān)[5]。因此，本文采用了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Deconstruction，EMD）法將原始振動信號分解為多個帶寬有限的本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）分量和一個殘余分量，并引入了樣本熵評價和提取各級IMF 序列的波動情況?；贓MD 的振動信號分解流程和特征量提取過程如下所述：

（1）計算包絡(luò)曲線。尋找原始振動信號的最大值點和最小值點，基于三樣條插值原理擬合得到包絡(luò)線包絡(luò)線e（t）。

（2）計算IMF 分量。原始振動信號y（t）減去平均包絡(luò)線e（t）得到新數(shù)據(jù)列y1（t），并判斷新數(shù)據(jù)列y1（t）是否滿足IMF 條件，若不滿足則將y1（t）作為原始振動信號繼續(xù)上述過程。若滿足IMF 條件，則將y1（t）作為IMF 分量c1（t）：

（3）分離IMF 分量。將得到的IMF 分量從原始振動信號中分離，得到差值信號r1（t），其計算過程為：

（4）重復(fù)上述過程，直至滿足退出條件。最終將原始振動信號與各次IMF 分量之差定義為殘余分量rn（t）。

樣本熵是一種時間序列復(fù)雜性的度量方法，其計算過程不依賴于時間序列的長度，本文采用的樣本熵S 計算方法見式（6）。

其中，m 為比較向量的長度。r 為相似度的度量值，本文取r=0.2。Pm（r）、Pm+1（r）分別為m、m+1 時的平均相關(guān)系數(shù)值，本文采用的相關(guān)系數(shù)計算方法如式（7）所述：

其中，w（k）、d（k）分別為兩個不相同的IMF 分量。

2.3 建模流程

基于轉(zhuǎn)子振動信號分析的時—頻聯(lián)合診斷方法主要由頻域特征提取、時域特征提取和振動故障識別三個部分組成。模型的流程如圖2 所示。

圖2 診斷流程

3 算例驗證

3.1 試驗數(shù)據(jù)

為了驗證本文故障診斷方法在實際診斷問題中的應(yīng)用效果，本文基于ZT-3 轉(zhuǎn)子振動模擬實驗平臺采集了4 類常見故障的樣本數(shù)據(jù)（圖3）。振動信號通過IN087 電渦流傳感探頭采集，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為3000 r/min，采樣頻率為4000 Hz，每種故障工況采樣50 組數(shù)據(jù)。圖4 為正常運行狀態(tài)和動靜碰摩狀態(tài)下的汽輪機振動信號時域波形圖。

3.2 特征提取

特征提取過程分為頻域特征提取和時域特征提取，下面以動靜碰摩信號為例說明了本文方法的實際效果。

3.2.1 頻域特征提取

圖5 是動靜碰摩故障信號的幅頻特性曲線，該故障狀態(tài)下的幅頻特性具有基頻分量明顯高于其他頻次、0.5 倍頻分量不明顯、各高次頻分量隨頻次的增高而不斷減小?；趯＜医?jīng)驗的頻域特征提取和計算結(jié)果如表1 所示。

圖3 ZT-3 轉(zhuǎn)子振動模擬實驗平臺

圖4 汽輪機振動信號的時域波形

圖5 動靜碰摩信號的幅頻曲線

圖6 動靜碰摩信號的EMD 分解

3.2.2 時域特征提取

圖6 是動靜碰摩故障信號經(jīng)EMD 分解得到的各次本征模態(tài)分量信號，各次信號的樣本熵如表2 所示，其取值隨次數(shù)的升高而不斷減小，IMF 6 的樣本熵約為0.01。

3.3 結(jié)果分析

本文以200 組故障信號的時—頻特征指標為輸入，并以O(shè)ne-hot 編碼的0-1序列為標簽，采用了DBN 分類器實現(xiàn)了汽輪機轉(zhuǎn)子振動的故障診斷。與SVM 和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的驗證結(jié)果表明，本文方法的故障診斷平均準確率可達95.12 %，顯著優(yōu)于其他方法（表3）。尤其在對RM 和OW 故障的診斷準確率達到了100 %，驗證了本文方法的有效性。

表1 動靜碰摩的頻域特征計算結(jié)果

表2 各次本征模態(tài)分量的樣本熵

表3 診斷結(jié)果的對比表

4 結(jié)束語

采用振動信號時—頻聯(lián)合分析技術(shù)診斷汽輪機故障誘因，可以得到以下結(jié)論：

（1）動靜碰摩和油膜渦動的時域特征變化明顯，轉(zhuǎn)子不對中和質(zhì)量不平衡的頻域特征變化明顯，可采用時—頻聯(lián)合的方法提取并診斷轉(zhuǎn)子故障誘因。

（2）本文采用了專家經(jīng)驗提取頻域特征、采用了EMD 和樣本熵提取時域特征，進而建立了振動信號時—頻聯(lián)合特征集，并基于DBN 方法實現(xiàn)了高精度的振動誘因診斷。

（3）本文方法的平均診斷準確率可達95.12 %，并在對RM和OW 故障的診斷準確率達到了100%，為汽輪機故障定位與狀態(tài)檢修工作提供了有效參考。