季 銳 陳炳森 陳韶光 劉奇波 李兼伐

基于中小型水電站盤車的數(shù)據(jù)采集及分析優(yōu)化

季 銳 陳炳森 陳韶光 劉奇波 李兼伐

（廣西水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣西 南寧 530023）

傳統(tǒng)的各中小型水電站均已實現(xiàn)了“無人值班、少人值守”，在機組檢修過程中，通過縮短盤車的數(shù)據(jù)采集、分析過程，可有效提高工作效率。針對中小型電站實現(xiàn)這一訴求，通過對校內(nèi)實訓(xùn)場的小型立式水輪發(fā)電機組的機組研制智能盤車系統(tǒng)，對過程中數(shù)據(jù)信息采集進行研究。文章探索并論證了一種能夠連續(xù)、自動測量，并可將采集到的相應(yīng)數(shù)據(jù)能以粒子群算法進行數(shù)據(jù)擬合，直觀給出調(diào)整建議的盤車數(shù)據(jù)采集分析辦法。經(jīng)驗證，該系統(tǒng)適合中小型立軸懸式機組的盤車智能化，可提高檢修的效率及質(zhì)量，縮短檢修時間，提高經(jīng)濟效益。

水輪機；智能盤車；數(shù)據(jù)采集分析；MATLAB；粒子群算法

引言

隨著我國水電站綜合自動化技術(shù)改造升級之后，各中小型水電站均已實現(xiàn)了“無人值班、少人值守”自動化技術(shù)水平。為提升電站經(jīng)濟效益，電站運行維護人員數(shù)量已大大下降，絕大部分中小型水電站已不再專設(shè)檢修班組，普遍實現(xiàn)機電運行維護檢修人員一體化模式，電站人員的檢修工作壓力和技術(shù)水平也就無法與之前配備專業(yè)檢修班組時相提并論，因此，中小型水電站急需配備自動化水平較好的智能盤車裝置，一方面提高檢修的效率，縮短檢修時間，提高經(jīng)濟效益；另一方面減少對現(xiàn)在人員的技術(shù)工作壓力，提高檢修質(zhì)量，提升機組的運行穩(wěn)定性和安全性。

采用電動盤車僅在大型水輪發(fā)電機組上使用，廣西巖灘水電站[1]、新疆蓋孜水電站[2]需要另外配一套電力盤車控制系統(tǒng)，系統(tǒng)復(fù)雜、成本高，中小型水輪發(fā)電機組運用不多，本文旨在針對中小型水電站的特點出發(fā)，結(jié)合校內(nèi)實訓(xùn)場的小型立式水輪發(fā)電機組進行模擬和試驗，總結(jié)出一套較經(jīng)濟合理的智能盤車裝置的數(shù)據(jù)采集及分析思路。

1 盤車的目的和標(biāo)準(zhǔn)

立式水輪發(fā)電機組一般由水輪機和發(fā)電機兩大部分組成，并通水輪機大軸與發(fā)電機大軸連接組成一個整體來工作，在其高速旋轉(zhuǎn)過程中，其轉(zhuǎn)動部分與固定部分之間的間隙較小，運行維護過程中最主要的工作是要保證機組軸線的穩(wěn)定，機組軸瓦受力的均勻以及軸瓦溫度在正常允許范圍之內(nèi)。經(jīng)過一段時間的運行，軸瓦的瓦面會發(fā)生磨損，受力會發(fā)生變化，運行中軸承和軸瓦的溫度均會上升，機組的振動和轉(zhuǎn)軸的擺動會明顯增加，發(fā)展到一定程度甚至?xí)l(fā)生轉(zhuǎn)動部分碰到固定部分，出現(xiàn)設(shè)備嚴(yán)重?fù)p毀的事故，因此機組運行到一定時間或機組運行狀態(tài)發(fā)生明顯變化時，必須對機組進行檢修，拆裝檢查各部件再重新安裝，最重要的工藝技術(shù)階段為機組軸線安裝與調(diào)整階段（也稱“盤車”）。通過調(diào)整機組軸線和軸瓦受力，讓機組重新恢復(fù)到正常工作狀態(tài)。但要做到發(fā)電機、水輪機兩根軸線完全同軸且垂直的狀態(tài)基本是不可能的?！端啺l(fā)電機組安裝技術(shù)規(guī)范（GB 8564—2003）》對不同機組轉(zhuǎn)速的水輪發(fā)電機組各部位的允許擺度值有明確的規(guī)定，如表1所示。

表1 機組軸線的允許擺動值（雙振幅）

軸名測量部位擺度類別轉(zhuǎn)速n（r/min） n＜150150≤n＜300300≤n＜500500≤n＜750n≥750 發(fā)電機軸上下軸承處軸徑及法蘭相對擺度mm/m0.030.030.020.020.02 水輪機軸導(dǎo)軸承處軸徑相對擺度mm/m0.050.050.040.030.02 發(fā)電機軸集電環(huán)相對擺度mm/m0.500.400.300.200.10

2 系統(tǒng)的介紹

2.1 機組參數(shù)介紹及允許擺度值

盤車實施機組的參數(shù)如表2所示，根據(jù)機組額定轉(zhuǎn)速為600 r/min，對應(yīng)表1選擇發(fā)電機軸上下導(dǎo)軸承處軸徑及法蘭相對擺度值不超過0.02 mm。

表2 機組參數(shù)表

型號SF100-10/1730 額定容量1250 kVA/1000 kW 發(fā)電機型式立軸懸式 額定頻率50 Hz 額定轉(zhuǎn)速600 r/min 飛逸轉(zhuǎn)速1600 r/min 旋轉(zhuǎn)方向（順時針）從發(fā)電機端看 轉(zhuǎn)動慣量4.4 t.m2 推力軸承負(fù)荷16 t 發(fā)電機重量14 t 下導(dǎo)外徑φ320 mm 推力軸承φ420 mm

2.2 傳感器選用及布置

傳感器系統(tǒng)布置選用電渦流傳感器，用于采集相應(yīng)擺度值大小；角度傳感器（多鍵相式）用于大軸旋轉(zhuǎn)角度，即軸的相位判定。兩種傳感器搭配使用，進行同步采樣，通過鍵相脈沖，既可以精準(zhǔn)控制同步整周期采樣，還能通過測量分析是否存在軸向扭曲。其具體配置詳如表3所示。

表3 傳感器配置表

序號名稱布置位置布置方向單位數(shù)量 1上導(dǎo)推力①號電渦流傳感器推力軸承軸領(lǐng)處+Y方向1套 2上導(dǎo)推力②號電渦流傳感器推力軸承軸領(lǐng)處+X方向1套 3下導(dǎo)③號渦流傳感器下導(dǎo)軸承軸領(lǐng)處+Y方向1套 4下導(dǎo)④號渦流傳感器下導(dǎo)軸承軸領(lǐng)處+X方向1套 5發(fā)電機連軸法蘭⑤號電渦流傳感器連軸法蘭外緣+Y方向1套 6發(fā)電機連軸法蘭⑥號電渦流傳感器連軸法蘭外緣+X方向1套 7水導(dǎo)⑦號渦流傳感器水導(dǎo)軸承軸領(lǐng)處+Y方向1套 8水導(dǎo)⑧號渦流傳感器水導(dǎo)軸承軸領(lǐng)處+X方向1套 9角度傳感器（多鍵相式）推力軸領(lǐng)處（圓周8等分布置）1套

根據(jù)表3，將各對應(yīng)測點的位置布置如圖1、圖2所示。

電渦流傳感器，也稱之為電感式接近傳感器。它是利用被測量物體與不斷接近的感應(yīng)電磁場之間產(chǎn)生內(nèi)部渦流原理，使傳感器內(nèi)部電路參數(shù)發(fā)生變化，由此判別出是否有無導(dǎo)電物體的移近，進而控制開關(guān)回路的通斷。其傳感器的探頭由小型線圈和控制器組成，可產(chǎn)生震蕩的電磁場，當(dāng)接近被測物體時，被測物體表面會產(chǎn)生感應(yīng)電流，進而同時產(chǎn)生反向感應(yīng)電磁場。這時電渦流傳感器可依據(jù)反向感應(yīng)電磁場的強度來判斷與被測物體之間的間距。

圖1 機組測點布置示意圖

圖2 測量元件布置示意圖

3 盤車裝置的數(shù)據(jù)采集和分析

3.1 智能盤車裝置的數(shù)據(jù)采集流程

智能盤車裝置的數(shù)據(jù)采集流程圖如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)采集流程圖示意

3.2 數(shù)據(jù)采集儀器選用

數(shù)據(jù)采集裝置選用ART SU1800，它提供傳感器的測量、時間設(shè)置、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)和程序的儲存以及控制功能，有多種通訊協(xié)議供選擇。數(shù)據(jù)采集設(shè)備參數(shù)如表4所示。

表4 數(shù)據(jù)采集設(shè)備參數(shù)

型號ART SU1800 模擬量通道16個單端通道/差分同步采集 模擬量輸入電壓信號-10 V～10 V 電流信號4 mA～20 mA 采樣率1 MS/s 采樣模式按單點等相位采集，有限點連續(xù)分組采集 A/D轉(zhuǎn)換16 bit A/D觸發(fā)源軟件強制觸發(fā)、模擬量觸發(fā) 通訊連接100 MHz 以太網(wǎng)TCP/IP 其他通訊RS232/RS485/USB

續(xù)表4

有限點連續(xù)分組采集是把A/D數(shù)據(jù)從測量到采樣過程中，對本組各通道內(nèi)時鐘周期內(nèi)的數(shù)據(jù)采樣的周期頻率進行相應(yīng)轉(zhuǎn)換，采集記錄時，每采集的兩組測量數(shù)據(jù)不設(shè)固定等待時間[3]。組循環(huán)次數(shù)是將同組內(nèi)盤車數(shù)據(jù)經(jīng)不同采集通道循環(huán)采集的次數(shù)。以固定頻率和內(nèi)部時鐘量程內(nèi)，計算組間周期。同一組內(nèi)完成相應(yīng)通道的轉(zhuǎn)換后，以組間周期的間隔時長為標(biāo)記并進行暫停記錄，再轉(zhuǎn)換至下一組，依次類推重復(fù)進行。

3.3 盤車裝置的數(shù)據(jù)記錄

通過數(shù)據(jù)采集裝置將盤車數(shù)據(jù)導(dǎo)出整理成表，由于盤車測量過程中，測量數(shù)據(jù)的記錄過程為高密度連續(xù)記錄，據(jù)盤車測得各軸標(biāo)記均分8等分刻度下的數(shù)據(jù)計算出各相應(yīng)部位的凈擺度大?。灰詷?biāo)記刻度為橫、縱坐標(biāo)，將采集到的數(shù)據(jù)導(dǎo)入各標(biāo)記點位，并用曲線連接，按滿足正弦或余弦規(guī)律修正實際曲線[4]；檢查峰值相位差；刪去個別偏離理論曲線的點。優(yōu)選兩組傳感記錄數(shù)據(jù)，以表5“+Y方向數(shù)據(jù)”為主要分析，以表6“+X方向數(shù)據(jù)”為數(shù)據(jù)校核分析，整理分析后的數(shù)據(jù)為實際盤車擺度曲線以正弦規(guī)律來進行的，估算盤車擺度最大值和對應(yīng)角度。+Y盤車和+X盤車數(shù)據(jù)記錄如表5、表6所示。

表5 +Y盤車數(shù)據(jù)記錄（單位：0.01 mm）

測點名稱1（+Y）（0°）2（45°）3（90°）4（135°）5（180°）6（225°）7（+X）（270°）8（315°） 第一組采樣數(shù)據(jù)-分析 上導(dǎo)推力測點①擺度1.0-1.01.0-8.0-6.0-2.00.01.5 下導(dǎo)測點③擺度-1.00.0-1.00.50.50.00.01.5 聯(lián)軸法蘭測點⑤擺度-8.0-7.0-4.0-1.5-4.0-7.0-7.0-8.5 水導(dǎo)軸承測點⑦擺度-11.01.06.02.0-9.0-19.0-23.0-20.0 測點①凈擺度1.0-1.01.0-8.0-6.0-2.00.00.4 測點③凈擺度-1.50.0-1.0-1.01.50.01.01.0 測點⑤凈擺度-1.0-1.00.0-2.5-3.0-1.50.00.5 測點⑦凈擺度-9.01.06.01.08.5-18.0-23.0-21.0

表6 +X盤車數(shù)據(jù)記錄（單位：0.01 mm）

測點名稱7（+X）（0°）8（45°）1（+Y）（90°）2（135°）3（180°）4 （225°）5（270°）6（315°） 第二組采樣數(shù)據(jù)-校核 上導(dǎo)推力測點②擺度0.01.5-6.5-2.00.01.50.0-1.0 下導(dǎo)測點④擺度0.01.00.50.00.01.0-1.00.0 聯(lián)軸法蘭測點⑥擺度-7.0-9.0-4.0-7.0-9.0-8.0-7.0-7.0 水導(dǎo)軸承測點⑧擺度-24.0-22.0-9.0-20.0-25.0-22-11.01.0 測點②凈擺度0.00.0-6.5-1.00.00.06.51.0 測點④凈擺度0.00.01.50.00.00.0-1.50.0 測點⑥凈擺度-2.0-1.0-2.0-9.0-26.00.02.0-21.0 測點⑧凈擺度-1.0-0.02.0-21.0-1.0-0.02.0-26.0

本文采用粒子群算法對盤車數(shù)據(jù)進行正弦擬合，粒子群有其特殊的優(yōu)點：第一，算法規(guī)則簡單，容易實現(xiàn)，在工程應(yīng)用中比較廣泛；第二，收斂速度快，且有很多措施可以避免陷入局部最優(yōu)；第三，可調(diào)參數(shù)少，并且對于參數(shù)的選擇已經(jīng)有成熟的理論研究成果。

3.4 盤車數(shù)據(jù)的擬合算法

（1）粒子群算法的概述。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）屬于群智能算法的一種[5]，是通過模擬蜂群采蜜行為設(shè)計的。假設(shè)區(qū)域里就只有一塊區(qū)域存在花朵（即蜜源，通常優(yōu)化問題中所講的最優(yōu)解），蜂群的任務(wù)是找到這個蜜源。蜂群在整個搜尋的過程中，通過相互傳遞各自的信息，讓其他的蜂知道自己的位置，通過這樣的協(xié)作，來判斷自己找到的是不是最優(yōu)解，同時也將最優(yōu)解的信息傳遞給整個蜂群。最終，整個蜂群都能聚集在蜜源周圍，即找到了最優(yōu)解，問題收斂。

（2）粒子群算法的流程。

粒子群算法通過設(shè)計一種無質(zhì)量的粒子來模擬蜂群中的蜂，粒子僅具有兩個屬性：速度V和位置X，速度代表移動的快慢，位置代表移動的方向。每個粒子在搜索空間中單獨的搜尋最優(yōu)解，并將其記為當(dāng)前個體極值Pbest，并將個體極值與整個粒子群里的其他粒子共享，找到最優(yōu)的那個個體極值作為整個粒子群的當(dāng)前全局最優(yōu)解Gbest，粒子群中的所有粒子根據(jù)自己找到的當(dāng)前個體極值Pbest和整個粒子群共享的當(dāng)前全局最優(yōu)解Gbest來調(diào)整自己的速度和位置。粒子群算法的思想相對比較簡單，主要按初始化粒子群；評價粒子，即計算適應(yīng)值；尋找個體極值Pbest；尋找全局最優(yōu)解Gbest；修改粒子的速度和位置五步進行尋解。

（3）粒子群算法的公式選擇及函數(shù)應(yīng)用。

通過數(shù)學(xué)描述為：設(shè)在一個n維的搜索空間中，由m個粒子組成的種群X＝{x1，…xi，…，xm}，其中第i個粒子位置為xi＝（xi1，xi2，…，xin）T，其速度為vi，＝（vi1，vi2，…；vin）T。它的個體極值為pi＝（Pi1，Pi2，…，Pin）T，種群的全局極值為Pg＝（pgl，pg2，…，pgn）T。按追隨當(dāng)前最優(yōu)粒子的原理，粒子xi將按式（1）和式（2）改變速度和位置。

其中＝1，2，…，＝1，2，…，為種群規(guī)模，為當(dāng)前進化代數(shù)，1和2為分布于[0，1]之間的隨機數(shù)；1和2為加速常數(shù)（acceleration constants）。此外，為使粒子速度不致過大，可設(shè)定速度上限max，即當(dāng)式（1）id＞max時，取id＝max；當(dāng)a＜-max時，id＝-max；。

為能更直觀科學(xué)的顯示數(shù)據(jù)的分布情況，分別以+X方向和+Y方向的兩個電渦流傳感器數(shù)據(jù)進行匯總，并相互校核。數(shù)據(jù)用MATLAB軟件按粒子群算法進行曲線擬合，僅以上導(dǎo)推力軸領(lǐng)部分的兩個不同傳感器采集數(shù)值，做擺度值分析，成果見圖4、圖5。

圖4 +Y方向上導(dǎo)擺度值

圖5 +X方向上導(dǎo)擺度值

4 結(jié)論

利用校內(nèi)檢修實訓(xùn)室內(nèi)1000 kW立式水輪發(fā)電機組開展小型自動盤車裝置研制過程中，通過對盤車數(shù)據(jù)的采集和國家規(guī)范允許數(shù)據(jù)的對比，以上導(dǎo)推力軸領(lǐng)處擺度值對比，采用粒子群算法的自動化盤車測量數(shù)據(jù)，從結(jié)果來看，經(jīng)MATLAB軟件分析生成的上導(dǎo)推力軸領(lǐng)處擺度值與實際調(diào)整建議方案（即盤車人工分析）進行對比，基本與正弦曲線趨勢保持一致，說明本次系統(tǒng)分析和盤車人工分析結(jié)果是一致的，說明盤車數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗證后基本合理。今后可迅速準(zhǔn)確的得到盤車數(shù)據(jù)，并有針對性的給出大軸的盤車調(diào)整方案。極大減少了盤車數(shù)據(jù)因計算時間長，反復(fù)調(diào)整所帶來的工作量，提高了工作效率。

在實踐過程中，通過對文獻、論文的查閱，也對不同的算法有了進一步深入的研究和了解，將數(shù)據(jù)信息采集分析工作與MATLAB軟件結(jié)合，也契合了高職院校職業(yè)技能人才培養(yǎng)的特點，對提高教師及學(xué)生在盤車過程中的原理掌握及深層次、多元化的思維拓展了思路。

[1] 徐剛，劉健. 龍灘1號機組盤車數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化[J]. 紅水河，2008(2): 72-74，82.

[2] 楊云，李大海，李天石，等. 水輪發(fā)電機組盤車數(shù)據(jù)處理方法研究[J]. 水力發(fā)電，2003，29(3): 44-47.

[3] 渠述達，申時康. 泗南江水電站水輪發(fā)電機組軸線調(diào)整介紹[J]. 云南水力發(fā)電，2011，25(6): 95-98.

[4] 張雷. 立式水輪發(fā)電機組自動化盤車測量分析系統(tǒng)研究[D]. 西安: 西安理工大學(xué)，2017.

[5] 張麗平. 粒子群優(yōu)化算法的理論及實踐[D]. 杭州: 浙江大學(xué)，2005.

Data Acquisition, Analysis and Optimization Based on Turning Gear of Small and Medium-Sized Hydropower Stations

Traditional small and medium-sized hydropower stations have achieved "unmanned and few people on duty". In the process of unit maintenance, by shortening the data acquisition and analysis process of turning gear, the work efficiency can be effectively improved. Aiming at the realization of this demand in small and medium-sized power stations, through the development of intelligent turning gear system for the small vertical hydraulic turbine generator units in the school training field, the data and information collection in the process is studied. On the basis of summarizing the previous experience, this paper explores and demonstrates a turning gear data acquisition and analysis method that can continuously and automatically measure, and can fit the collected corresponding data with particle swarm algorithm, and intuitively give adjustment suggestions. After verification, the system is suitable for the intelligent rotation of small and medium-sized vertical shaft suspended units, which can improve the efficiency and quality of maintenance, shorten the maintenance time, and improve economic benefits.

hydraulic turbine; intelligent turning gear; data acquisition and analysis; MATLAB; particle swarm algorithm

TV7

A

1008-1151(2022)09-0001-04

2022-06-17

季銳（1981－），男，廣西水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院高級工程師，從事水電站機電教學(xué)和水電站機電相關(guān)設(shè)計工作。