唐擁軍，倪晉兵

(國網(wǎng)新源控股有限公司抽水蓄能技術(shù)經(jīng)濟研究院，北京 100761)

0 引 言

水電作為無污染與可再生能源，是我國能源結(jié)構(gòu)改革和實現(xiàn)“雙碳”目標的重要組成部分。近年來，水電機組的單機容量逐步增大，結(jié)構(gòu)日趨復雜，這給水電站的安全穩(wěn)定運行帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。此外，水電站選址普遍較偏遠，“無人值班(少人值守)”的訴求比較強烈，這都助推著機組狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)越來越受到重視并得到大力發(fā)展[1-4]。

水電機組故障診斷是指對狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)或試驗數(shù)據(jù)進行分析挖掘，提取故障特征，進行故障類別和故障位置的判定。故障診斷技術(shù)包括傳統(tǒng)的人工故障診斷和隨著計算機及人工智能技術(shù)發(fā)展而興起的智能診斷技術(shù)。常見智能診斷技術(shù)包括模糊故障診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡診斷、支持向量機、隨機森林、深度學習故障診斷等[5-8]，智能故障技術(shù)的發(fā)展也是水電站實現(xiàn)智能運維與狀態(tài)檢修的必然需求。不過上述方法大多是基于機組振動信號開展的，因此上述方法的準確性與靈敏性受振動擺度測點的數(shù)量及安裝位置的影響。而機組噪聲包含了機械、電磁與水力等三方面的信息，這是單純振動擺度或壓力脈動測點不具備的[9]。因此可以通過測量與分析機組噪聲來實現(xiàn)機組故障的檢測和定位，本文提出了一種基于噪聲分析的故障檢測與定位的新方法。

1 聲級譜矩陣構(gòu)建

1.1 聲級譜

噪聲大小可用聲壓級來表示，考慮到瞬時聲壓級意義不大，人們通常求取一段時間噪聲信號的等效連續(xù)A聲級來表征該時間段噪聲的水平[10]，其計算公式為

(1)

式中，Leq為等效連續(xù)A聲級；PA(t)為瞬時A計權(quán)聲壓；LA為A聲級的瞬時值，dB；P0為參考聲壓，P0=2×10-5Pa；T為時長。

水電機組的轉(zhuǎn)速通常較低，機組的轉(zhuǎn)頻與尾水管渦帶頻率等均小于20 Hz，這是人耳聽不到的頻率成分，而這些頻率成分對于機組的故障檢測與定位是非常有價值和必要的。因此，本文提出用不計權(quán)的聲壓級LP代替上式中的LA從而得到該段噪聲信號的等效連續(xù)L聲級。

水電機組運行中受機械、電磁和水力等三因素的耦合作用，機組噪聲信號是時變的，這使得噪聲信號頻域幅值譜中各譜線的幅值大小不斷波動，這給直接利用噪聲信號頻域幅值譜對機組進行故障檢測與定位帶來了較大的難度。為減小譜線幅值的波動影響，本文對噪聲信號頻率成分進行分段，求出各頻率段的等效連續(xù)L聲級，具體實現(xiàn)過程如下：

(1)對0～采樣頻率fS的一半進行n等分，每等分間隔大小f可取為2～5 Hz(常取整數(shù)值)，n等分頻率間隔可表示為[0，Δf)，[Δf，2Δf)，…，[(n-1)Δf，fS/2]。

(2)通過傅里葉變換及其逆變換，提取[0，Δf)范圍內(nèi)頻率成分的時域波形，得到[0，Δf)頻率段的時域波形，求出該頻率段時域波形的等效連續(xù)L聲級，記作Leq1。其他頻率段依上處理，得到各個頻率段時域波形的等效連續(xù)L聲級，記作Leq2，Leq3，…Leqn?？傮w可記為[Leq1，Leq2，…，Leqn]，每個頻率段用其中間值來表示，記作[fZ1，fZ2，…，fZn]。利用上述方法可得到某水車室噪聲信號的聲級譜圖(見圖1，采樣頻率為1 kHz，等分頻率間隔為100個，[fZ1，fZ2，…，fZn]為橫坐標，[Leq1，Leq2，…，Leqn]為縱坐標)。

圖1 某機組水車室噪聲聲級譜

1.2 聲級譜矩陣

圖2 聲級譜某一分量概率密度分布示意

按照上述方法求出其他噪聲測點在該典型工況下的健康聲級譜，則可得到健康聲級譜矩陣

矩陣中第1行表示所有頻率段的中間值。其他典型工況的健康聲級譜矩陣可據(jù)此得到，不再贅述。

2 應用驗證

某機組某一典型工況健康狀態(tài)下水車室噪聲、蝸殼門噪聲、尾水門噪聲時域波形如圖3所示，噪聲采樣頻率為1 kHz。將0～500 Hz頻率范圍分成100個間隔，依據(jù)本文方法可得到該工況下水車室噪聲、蝸殼門噪聲與尾水門噪聲的基準聲級譜及基準聲級譜矩陣，其中基準聲級譜如圖4所示。后續(xù)運行中某時段該工況水車室噪聲、蝸殼門噪聲與尾水門噪聲的實時聲級譜如圖5所示，實時聲級譜矩陣相較于基準聲級譜矩陣的增量隨頻率變化關(guān)系曲線如圖6所示。

對比結(jié)果可知：實時聲級譜矩陣各元素發(fā)生了明顯的增大現(xiàn)象，判定機組出現(xiàn)了故障。實時聲級譜矩陣元素增量最大值為28.9%，對應元素為水車室噪聲50～55 Hz頻率范圍；元素增量次大值為27.3%，對應元素為蝸殼門噪聲50～55 Hz頻率范圍，元素增量第3大值為25.6%，對應元素為水車室噪聲70～75 Hz頻率范圍，元素增量第4大值為23.1%，對應元素為水車室噪聲105～110 Hz頻率范圍，因此，引發(fā)機組故障的主要頻率處在50～55 Hz頻率范圍，故障源位于水車室與蝸殼門之間，且偏向水車室，也就是位于活動導葉處?？紤]到機組轉(zhuǎn)速為71.4 r/min，轉(zhuǎn)輪葉片數(shù)為15個，3倍葉片過流頻率為53.55 Hz，剛好處于50～55 Hz頻率范圍中，此外，4倍葉片過流頻率為71.4 Hz，處于70～75 Hz頻率范圍，6倍葉片過流頻率為107.1 Hz，處于105～110 Hz頻率范圍，根據(jù)故障機理知識可知，應是在活動導葉處發(fā)生了嚴重的水力不均故障。后經(jīng)停機檢查發(fā)現(xiàn)確有異物卡在活動導葉之間。這論證了本文方法用來進行故障檢測及定位的正確性及可行性。

圖3 某機組水車室、蝸殼門、尾水門噪聲時域波形

圖4 某工況健康基準聲級譜

圖5 某工況實時狀態(tài)聲級譜

圖6 實時聲級譜矩陣增量與頻率變化關(guān)系曲線

3 結(jié) 論

(1)本文以有功功率和水頭作為工況確定參數(shù)，建設性地提出了水電機組多個噪聲信號聲級譜矩陣的構(gòu)建方法。通過比較機組實時與健康狀態(tài)下的聲級譜矩陣，可判定機組是否出現(xiàn)故障，并根據(jù)出現(xiàn)異常的元素進行故障定位。還應用一實例論證了本文提出方法的正確性及可行性。

(2)目前水電機組故障診斷方法通常是基于振動信號的，而噪聲信號包含機械、電磁與水力三方面的故障信息，可彌補振動信號的不足。因此，建議機組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)增加噪聲測點，此外，水電機組故障診斷方法研究應擴展信號數(shù)據(jù)來源，在振動信號基礎上增加噪聲、圖像、氣體組分等，從而有效促進水電機組故障診斷技術(shù)的發(fā)展。