CN111413097A - 发电机组主轴弯曲故障预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了发电机组主轴弯曲故障预测方法，涉及故障预测领域，包括以下步骤：S1建立数据库；S2提取数据库的数据得到主轴的弯曲特征值，结合导叶开度和工作水头运行工况量，进行三维组态建模得到主轴弯曲模型；S3提取主轴弯曲特征值并计算主轴弯曲缓变率；S4根据弯曲特征值和弯曲缓变率得到主轴的趋势预测值，对比报警限制M，得到主轴弯曲的故障发展趋势进行预警；引入导叶开度和工作水头运行工况量后建立的主轴弯曲模型后，提高主轴弯曲特征值的提取准确度对于缓变率趋势的预判，可满足水电机组监测特征量的定量趋势，对早期预警机组潜在异常，具有很好的实用性和应用前景，更有助于科学合理地制定状态检修计划，进而提升电站综合经济效益。

Description

发电机组主轴弯曲故障预测方法
技术领域
本发明涉及故障预测领域，尤其涉及一种发电机组主轴弯曲故障预测方法。
背景技术
随着我国经济高速发展，无论在民用电还是工业用电方面，我国的电力使用量日益增加，风电和光伏发电等非稳定性新能源也在逐步推进，水力发电事业除了满足电力生产需求的同时，越来越多的国家电网中承担着调峰、调频任务。随着水轮发电机组的容量和尺寸不断增加，大家对水轮发电机组的运行稳定性倍受关注。
水轮机主轴是将水轮发电机组转轮与发电子转子连接，传递扭矩的轴是整个水轮发电机组中的重要设备。主轴弯曲是主轴运行状态的重要指标，弯曲量变大会引起上导、水导和下导的摆度增大，机组振动加大，发电子转子不圆度增大，严重时发生定转子“扫膛”，轴瓦磨损等众多事故，因此对水轮机主轴弯曲故障诊断提出了更高的要求。需要更准确的对主轴弯曲进行诊断和预测。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题设计了一种发电机组主轴弯曲故障预测方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
发电机组主轴弯曲故障预测方法，包括以下步骤：
S1、建立数据库，通过六个电涡流传感器采集发电机主轴在不同工作状态过程中的摆度变化和不同工作状态的参数并导入数据库；
S2、提取数据库内摆度变化数据得到发电机主轴的弯曲特征值，结合导叶开度和工作水头运行工况量，进行三维组态建模得到主轴弯曲模型；
S3、提取主轴弯曲模型的主轴弯曲特征值，并通过小波算法得到主轴弯曲缓变率；
S4、根据主轴弯曲特征值和主轴弯曲缓变率得到主轴的趋势预测值，对比主轴的趋势预测值与报警限制M，得到主轴弯曲的故障发展趋势并进行预警。
本发明的有益效果在于：本发明引入导叶开度和工作水头运行工况量后建立的主轴弯曲模型后，提高了主轴弯曲特征值的提取准确度对于缓变率趋势的预判，可满足水电机组监测特征量的定量趋势，对早期预警机组潜在异常，具有很好的实用性和应用前景，更有助于科学合理地制定状态检修计划，进而提升电站综合经济效益。
附图说明
图1是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法的流程图；
图2是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法的主轴弯曲模型图；
图3是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法的磁不平衡矢量图；
图4是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法的磁不平衡示意图；
图5是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法中主轴上导在空转工况下涡流传感器与主轴间隙图；
图6是本发明发电机组主轴弯曲故障预测方法中主轴弯曲缓变率趋势图；
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“设置”、“连接”等术语应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细说明。
实施例一，如图1、图2、图3、图4所示，发电机组主轴弯曲故障预测方法，包括以下步骤：
S1、建立数据库，通过六个电涡流传感器采集发电机主轴在不同工作状态过程中的摆度变化和不同工作状态的参数并导入数据库，发电机主轴的工作状态根据电磁拉力影响分为包括空转、空励和满负荷，其中只有空转时发电机主轴不受电磁拉力影响，同一位置空转和空励的摆度向量差代表空励磁电流下的磁不平衡，磁满的计算公式为:磁满＝磁空*(满负荷时的额定励磁电流/空励时的励磁电流)，设置满负荷时的额定励磁电流/空励时的励磁电流＝N(N可看做各种工况下的比例因子)，电涡流传感器采集的数据为发电机主轴运转时和电涡流传感器之间的间隙，六个电涡流传感器分别采集发电机主轴上导、下导和水导的X轴方向和Y轴方向的摆渡波形变化；
S2、建立主轴弯曲模型，包括以下步骤：
S21、通过数据库提取在不同工作状态、不同位置、不同方向下电涡流传感器与发电机主轴之间的间隙最大值Rmax和间隙最小值Rmin,并计算同种工作状态、同一位置、同一方向的发电机主轴最大偏移量，计算公式为：最大偏移量＝(Rmax-Rmin)；
S22、根据发电机主轴的X轴方向最大偏移与Y轴方向最大偏移得到发电机主轴在同一位置同一工作状态下的弯曲值B，计算公式
为:
Figure BDA0002466992950000041
B1表示发电机主轴处于空转状态，B2表示发电机主轴处于空励或满负荷状态；
S23、根据发电机主轴的弯曲值Bi分别得到在发电机主轴在上导、下导和水导的弯曲值Wa、Wb、Wc，计算公式为：
Figure BDA0002466992950000042
S24、根据发电机主轴的弯曲值Wa、Wb、Wc得到发电机主轴的弯曲特征值，计算公式为W＝MAX(Wa、Wb、Wc)；
S25、将弯曲特征值与导叶开度和工作水头运行工况量结合经过模型算法得到主轴弯曲模型；以主轴上导在空转工况下为例，如图5所示，X向主轴最大偏移量a1x＝(Rmax-Rmin)，同理算出上导Y向主轴最大偏移量a1y，求a1x与a1y平方和再开方，得到主轴在空转工况量下的上导处所测得主轴弯曲B1，在空励工况下，以上方式，得到主轴在空励工况量下的上导处所测得主轴弯曲B2，由此可以算出在工况运行下的上导处主轴弯曲值Wa，Wa＝(B1与B2矢量和)*N，由此类推，工况运行下的水导处主轴弯曲值Wb以及下导处主轴弯曲值Wc，结合主轴弯曲度应为主轴各点弯曲度的最大值，在各种工况量下的主轴弯曲度W＝MAX(Wa、Wb、Wc)，W即是用于主轴弯曲阀值报警的主轴弯曲特征值。
S3、提取主轴弯曲模型的主轴弯曲特征值与主轴弯曲缓变率，包括：
S31、提取主轴弯曲主轴弯曲模型的主轴弯曲特征值Wi，i表示第i天主轴的平均弯曲特征值；
S32、根据主轴弯曲特征值Wi得到主轴弯曲缓变率L，计算公式为：Li+1＝Wi+1-Wi，如图6所示，随着时间的推移，在24小时时间里，会计算出很多个主轴弯曲特征值，第i天主轴弯曲特征值平均值为当天所有特征值的算术平均值Wi，同理i+1天，主轴弯曲平均值为Wi+1，其主轴弯曲缓变率Li+1＝Wi+1-Wi，缓变率是个动态值，随着主轴弯曲特征值变化而在时域上动态变化；
S4、根据主轴弯曲特征值和主轴弯曲缓变率判断主轴的趋势预测值，趋势预测值＝Wi+(Li*T)，其中T表示要求提前发出预警信息的天数，对比主轴的趋势预测值与报警限制M，得到主轴弯曲的故障发展趋势并进行预警信息发布，当趋势预测值＝Wi+(Li*T)>M，发出劣化预警信息。
本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.发电机组主轴弯曲故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立数据库，通过六个电涡流传感器采集发电机主轴在不同工作状态过程中的摆度变化和不同工作状态的参数并导入数据库；
S2、提取数据库内摆度变化数据得到发电机主轴的弯曲特征值，结合导叶开度和工作水头运行工况量，进行三维组态建模得到主轴弯曲模型；
S3、提取主轴弯曲模型的主轴弯曲特征值，并通过小波算法得到主轴弯曲缓变率；
S4、根据主轴弯曲特征值和主轴弯曲缓变率得到主轴的趋势预测值，对比主轴的趋势预测值与报警限制M，得到主轴弯曲的故障发展趋势并进行预警。
2.根据权利要求1所述的发电机组主轴弯曲故障预测方法，其特征在于，在S1中，发电机主轴的工作状态根据电磁拉力影响分为包括空转、空励和满负荷，其中只有空转时发电机主轴不受电磁拉力影响，同一位置空转和空励的摆度向量差代表空励磁电流下的磁不平衡，磁满的计算公式为:磁满＝磁空*(满负荷时的额定励磁电流/空励时的励磁电流)，其中设置满负荷时的额定励磁电流/空励时的励磁电流。
3.根据权利要求2所述的发电机组主轴弯曲故障预测方法，其特征在于，在S1中，电涡流传感器采集的数据为发电机主轴运转时和电涡流传感器之间的间隙，六个电涡流传感器分别采集发电机主轴上导、下导和水导的X轴方向和Y轴方向的摆渡波形变化。
4.根据权利要求3所述的发电机组主轴弯曲故障预测方法，其特征在于，在S2包括以下步骤：
S21、通过数据库提取在不同工作状态、不同位置、不同方向下电涡流传感器与发电机主轴之间的间隙最大值Rmax和间隙最小值Rmin,并计算同种工作状态、同一位置、同一方向的发电机主轴最大偏移量，计算公式为：最大偏移量＝(Rmax-Rmin)；
S22、根据发电机主轴的X轴方向最大偏移与Y轴方向最大偏移得到发电机主轴在同一位置同一工作状态下的弯曲值B，计算公式为:
Figure FDA0002466992940000021
B1表示发电机主轴处于空转状态，B2表示发电机主轴处于空励或满负荷状态；
S23、根据发电机主轴的弯曲值Bi分别得到在发电机主轴在上导、水导和下导的弯曲值Wa、Wb、Wc，计算公式为：
Figure FDA0002466992940000022
S24、根据发电机主轴的弯曲值Wa、Wb、Wc得到发电机主轴的弯曲特征值，计算公式为W＝MAX(Wa、Wb、Wc)；
S25、将弯曲特征值与导叶开度和工作水头运行工况量结合得到主轴弯曲模型。
5.根据权利要求4所述的发电机组主轴弯曲故障预测方法，其特征在于，在S3中包括以下步骤：
S31、提取主轴弯曲主轴弯曲模型的主轴弯曲特征值Wi，i表示第i天主轴的平均弯曲特征值；
S32、根据主轴弯曲特征值Wi得到主轴弯曲缓变率L，计算公式为：Li+1＝Wi+1-Wi。
6.根据权利要求5所述的发电机组主轴弯曲故障预测方法，其特征在于，在S4中，趋势预测值＝Wi+(Li*T)，其中T表示要求提前发出预警信息的天数。
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