CN112664379A - 水轮机组故障预判方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种水轮机组故障预判方法，包括如下步骤：S1、计算固有频率下的模值，即为被测点处大轴的摆度振幅值；2、若摆度振幅值小于振幅阈值Ⅰ，则判定水轮机组正常，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅰ，则执行步骤S3；S3、基于水轮机组摆度的频谱来判定水轮机组即将出现的故障类型。用可变采样率的方法获得完整周期的信号数据，利用快速傅里叶变换方法将杂乱的连续时域信号分解成为离散有规律的频域信号，通过频谱分析，仅保留有效摆度振幅数据，去除干扰信号。通过辨别基本正弦信号的幅值、相位及周期，得出传感器安装点处的主要振动特征。同时可以通过BP神经网络来识别出水轮机组即将出现的故障类型，同时做出故障告警及检修建议。
Description
技术领域
本发明属于水轮机组检测技术领域，更具体地，本发明涉及一种水轮机组故障预判方法及装置。
背景技术
水轮机组摆度数据作为反映机组状态的参数，目前越来越受到重视。水轮机组作为旋转设备，其转子围绕轴心转动。由于机械形变、轴瓦磨损等原因，不可避免的造成重心偏离轴心，如不及时处理，会造成严重的破坏性后果。因此在机组的启动试运行过程中需要进行机组稳定参数的监测，作为机组制造、安装质量的重要评定标准，部分电站在机组的常规运行中也有在线监测系统对摆度数据进行实时测量，以反映机组的实际状态。为了监测机组的摆度数据，通常会在机组大轴的不同部位安装电涡流传感器用于检测大轴摆动数据。通过数据处理，获得大轴转动偏离轴心的振幅，作为机组保护在旋转状态下的评判标准。
振幅值表示的是物体在周期内偏离平衡位置的位移，可以用来表示摆度的剧烈程度，传统的摆度振幅值计算原理相对简单，仅仅是单纯计算单位时间内的信号偏离中心点的最大值—通过固定周期T时间长度内的传感器信号采集，获取该段周期T内的电压值，其电压绝对值的最大值为该段周期T内的信号振幅值。上述方式的优点是计算简单，易于实现。但该方式有明显的缺点：
一是机组转速的周期不固定，转动周期Tf不一定在信号采集整周期T内，当机组转速慢时，此时测得的振幅值就会小于实际的摆度振幅值。
二是机组的摆度平衡点并非绝对与传感器的平衡点相一致，且即使传感器做了精确的平衡点调整，随着时间的推移，传感器的参数变化也会导致零点漂移，其结果会导致计算出的振幅值偏大，影响测量结果。
三是不能剔除随机误差和外部干扰信号。信号不经过滤波，所有测点均作为有效测值，其振幅值测量结果必然大于实际的摆度振幅值。
发明内容
本发明提供了一种水轮机组故障预判方法，旨在改善上述问题。
本发明是这样实现的，一种水轮机组故障预判方法，所述方法具体包括如下步骤：
S1、计算固有频率下的模值，即为被测点处大轴的摆度振幅值；
S2、若摆度振幅值小于振幅阈值Ⅰ，则判定水轮机组正常，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅰ，则执行步骤S3；
S3、基于水轮机组摆度的频谱来判定水轮机组即将出现的故障类型。
进一步的，在若摆度振幅值大于振幅阈值Ⅱ时，则判定水轮机组故障，控制水轮机组停机，振幅阈值Ⅱ大于振幅阈值Ⅰ。
进一步的，所述固有频率下的模值的获取方法具体包括如下步骤：
S11、确定机组转速下的固有频率；
S12、确定该固有频率下的频谱分辨率，再基于快速傅里叶变换方法将连续时域信号分解成为离散的频域信号；
S13、计算固有频率的模值。
进一步的，固有频率值Fs的公式具体如下：
Fs＝(h/60)*a
其中，h为水轮机组的转速值，单位为r/min，a表示每转一圈的采样点数。
进一步的，频谱的分辨率Δf的公式具体如下：
其中，Fs为固有频率，即每秒的采样数量，N为快速傅里叶变换FFT中的点数。
进一步的，所述步骤S3具体包括如下步骤：
S51、在数据库中读取水轮机组的历史故障信息，包括：故障前指定时段内的频谱及对应故障类型，将水轮机组在故障前指定时段内的频谱及标注的故障类型作为训练样本集及测试样本；
S52、基于训练样本集对BP神经网络进行训练，直至对测试样本集的准确识别率大于设定的阈值，即完成对BP神经网络的训练；
S53、将水轮机组摆度当前的频谱输入BP神经网络，BP神经网络输出水轮机组即将出现的故障类型。
本发明是这样实现的，一种水轮机组故障预判装置，所述装置包括：
摆度幅值计算单元，用于计算固有频率下的模值，即为被测点处大轴的摆度振幅值；
故障判定单元，若摆度振幅值小于振幅阈值Ⅰ，则判定水轮机组正常，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅰ，则激活故障类型预判单元，基于水轮机组的频谱来判定即将出现的故障类型。
进一步的，所述摆度幅值计算单元包括：
固有频率确定模块，用于确定机组转速下的固有频率；
频域信号生成模块，用于确定该固有频率下的频谱分辨率，再基于快速傅里叶变换方法将连续时域信号分解成为离散的频域信号；
模值计算模块，用于计算固有频率的模值。
进一步的，固有频率确定模块基于如下公式进行固有频率的计算：
Fs＝(h/60)*a
其中，h为水轮机组的转速值，单位为r/min，a表示每转一圈的采样点数。
进一步的，频域信号生成模块基于如下公式进行频谱的分辨率Δf的计算：
其中，Fs为固有频率，即每秒的采样数量，N为快速傅里叶变换FFT中的点数。
本发明提出实现全新的用于测量摆度的振幅值算法，该算法可用可变采样率的方法获得完整周期的信号数据，利用快速傅里叶变换方法将杂乱的连续时域信号分解成为离散有规律的频域信号，通过频谱分析，仅保留有效摆度振幅数据，去除干扰信号。通过辨别基本正弦信号的幅值、相位及周期，得出传感器安装点处的主要振动特征。同时可以通过BP神经网络来识别出水轮机组即将出现的故障类型，同时做出故障告警及检修建议。最终使测量结果更接近实际，为水轮机组的摆度保护提供保障。
附图说明
图1为本发明实施例提供的水轮机组故障预判方法流程图；
图2为本发明实施例提供的水轮机组故障预判装置的结构示意图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
本发明提出实现全新的用于测量摆度的振幅值算法，该算法可用可变采样率的方法获得完整周期的信号数据，利用快速傅里叶变换方法将杂乱的连续时域信号分解成为离散有规律的频域信号，通过频谱分析，仅保留有效摆度振幅数据，去除干扰信号。通过辨别基本正弦信号的幅值、相位及周期，得出传感器安装点处的主要振动特征。同时可以通过BP神经网络来识别出水轮机组即将出现的故障类型，同时做出故障告警及检修建议。最终使测量结果更接近实际，为水轮机组的摆度保护提供保障。
水轮机组在进行状态分析时，其摆度数据是最重要的数据之一，其代表着机组机械振动的剧烈程度。
图1为本发明实施例提供的水轮机组故障预判方法流程图，该方法具体包括如下步骤：
S1、确定机组转速下的固有频率；
在本发明实施例中，通过上述方法，可以将淹没在系统误差和噪声下的摆度特征信号提取出来，获得摆度振幅值。采集水轮机组的转速值h，基于该转速值h计算出该转速值下的固有频率值Fs，其计算公式具体如下：
Fs＝(h/60)*a
其中，h为水轮机组的转速值，单位为r/min，h/60表示水轮机组的转速值，单位为r/s，a表示每转一圈的采样点数，一般取值1000。
S2、确定该固有频率下的频谱分辨率，再基于快速傅里叶变换方法将连续时域信号分解成为离散的频域信号；
在本发明实施例中，离散的频域信号中两个数据之间的频率差值即为频谱的分辨率Δf，其计算公式具体如下：
其中，Fs为固有频率，即每秒的采样率，若采样机组的转速h＝72r/min，处则每秒即可获得1200个采样点的数据，Fs＝1200，N为快速傅里叶变换FFT中的点数，若N取值为4000，则Δf＝3。
S3、计算固有频率下的模值，即为被测点处大轴的摆度振幅值；
在本发明实施例中，频率下的模值即为相应频率下的幅度，其计算公式具体如下：
其中，N为时域图谱中单位周期内采集样本数据的数量，xn表示N个样本数据中的第n个采样数据，k为频域图谱(简称频谱)中单位周期内采集样本数据的数量，X[k]表示k个采样数据对应频率的模值。
S4、若摆度振幅值小于振幅阈值Ⅰ，则判定水轮机组正常，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅰ，且小于振幅阈值Ⅱ，则执行步骤S5，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅱ，则执行步骤S6；
S5、则判定水轮机组即将故障，基于水轮机组的频谱来判定水轮机组即将出现的故障类型；
S6、则判定水轮机组故障，控制水轮机组停机。
在本发明实施例中，水轮机组即将出现的故障类型判定方法具体包括如下步骤：
S51、在数据库中读取水轮机组的历史故障信息，包括：水轮机组在故障前指定时段内的频谱及故障类型，将水轮机组在故障前指定时段内的频谱及标注的故障类型作为训练样本集及测试样本；
在本发明实施例中，水轮机组常见的故障类型包括：不平衡、碰摩、不对中、轴承过松或过紧。
S52、基于训练样本集对BP神经网络进行训练，直至对测试样本集的准确识别率大于设定的阈值，则将完成对BP神经网络的训练；
S53、将水轮机组当前的频谱输入BP神经网络，BP神经网络输出当前水轮机组即将出现的故障类型。
图2为本发明实施例提供的水轮机组故障预判装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本发明实施例相关的部分。
该装置包括：
摆度幅值计算单元，用于计算固有频率下的模值，即为被测点处大轴的摆度振幅值，其中，摆度幅值计算单元包括：
固有频率确定模块，用于确定机组转速下的固有频率，固有频率确定模块基于如下公式进行固有频率的计算：
Fs＝(h/60)*a
其中，h为水轮机组的转速值，单位为r/min，a表示每转一圈的采样点数。
频域信号生成模块，用于确定该固有频率下的频谱分辨率，再基于快速傅里叶变换方法将连续时域信号分解成为离散的频域信号，频域信号生成模块基于如下公式进行频谱的分辨率Δf的计算：
其中，Fs为固有频率，即每秒的采样数量，N为快速傅里叶变换FFT中的点数。
模值计算模块，用于计算固有频率的模值，其计算公式具体如下：
其中，N为时域图谱中单位周期内采集样本数据的数量，xn表示N个样本数据中的第n个采样数据，k为频域图谱(简称频谱)中单位周期内采集样本数据的数量，X[k]表示k个采样数据对应频率的模值。
故障判定单元，若摆度振幅值小于振幅阈值Ⅰ，则判定水轮机组正常，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅰ，且小于振幅阈值Ⅱ，则激活故障类型预判定单元，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅱ，则激活故障处理单元，故障处理单元，用于控制水轮机组停机；
故障类型预判定单元，基于水轮机组的频谱来判定水轮机组即将出现的故障类型，故障类型预判单元包括：
训练样本采集模块，用于在数据库中读取水轮机组的历史故障信息，包括：水轮机组在故障前指定时段内的频谱及故障类型，将水轮机组在故障前指定时段内的频谱及标注的故障类型作为训练样本集及测试样本；
神经网络训练模块，基于训练样本集对BP神经网络进行训练，直至对测试样本集的准确识别率大于设定的阈值，则将完成对BP神经网络的训练；
故障预判模块，将水轮机组当前的频谱输入BP神经网络，BP神经网络输出当前水轮机组将出现的故障类型。
水轮机是水电厂最重要的大型旋转机械，其大轴的摆度监测是水电厂重要的保护措施之一。为了实现摆度监测，通过安装在大轴附近的若干传感器对旋转运动中的大轴距离进行采样，获得连续的测值信息。水轮机体积巨大，大轴长度较长，每只传感器获得相应位置的摆度信息各不相同，是由各种不同的摆动特征合并而成。且水轮机组电磁环境复杂，传感器容易受到干扰，这些干扰都会叠加到传感器的测值信息中去。
任何波形都是由多个不同幅值，不同频率的正弦波叠加而成。干扰的频率特征与正常摆度的频率特征是不同的。为了滤除干扰，提取有效的摆度数据，本发明使用快速傅里叶变换的算法，将连续的传感器测值数据，离散为有规律的频域信号。通过对干扰信号的分析，可知干扰信号的频率多为50Hz及以上频率，而水轮机转动的频率在20Hz以下。通过频谱分析，可认为50Hz及以上的高频分量为干扰信号，低于20Hz的低频分量为有效摆度特征数据。
通过在大轴旁安装电涡流传感器，可以获得传感器探头到大轴之间距离数据。这里我们选择
的采样率，此处h为机组转速，以h＝72r/min为例，处理器每秒即可获得1200个采样点的数据。为了使结果明确包含完整周期的波形信息，本发明连续采集4000个样本值进行计算。在这种情况下，我们获得
即4000个样本的数据系列，此处N＝4000。通过快速傅里叶变换之后，我们获得一组数据，其模值即为相应频率下的幅度。
第一个数据是0Hz频率下的幅值，即直流分量。之后每两个数据之间的频率差值为频谱分辨率Δf，计算公式为：
式中：Fs为采样率1200，N为FFT点数，即4000；由此可以得到Δf＝0.3Hz
通过确定水轮机组的转速h，可以确定大轴在额定转速下的固有频率为1.2Hz，因此在1.2Hz频率分量下的模值即为被测点处大轴的摆度特征值。通过这种方法，可以将淹没在系统误差和噪声下的摆度特征信号提取出来，获得摆度振幅值。再通过BP神经网络来识别出水轮机组即将出现的故障类型，同时做出故障告警及检修建议。最终使测量结果更接近实际，为水轮机组的摆度保护提供保障。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种水轮机组故障预判方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：
S1、计算固有频率下的模值，即为被测点处大轴的摆度振幅值；
S2、若摆度振幅值小于振幅阈值Ⅰ，则判定水轮机组正常，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅰ，则执行步骤S3；
S3、基于水轮机组摆度的频谱来判定水轮机组即将出现的故障类型。
2.如权利要求1所述水轮机组故障预判方法，其特征在于，在若摆度振幅值大于振幅阈值Ⅱ时，则判定水轮机组故障，控制水轮机组停机，振幅阈值Ⅱ大于振幅阈值Ⅰ。
3.如权利要求1所述水轮机组故障预判方法，其特征在于，所述固有频率下的模值的获取方法具体包括如下步骤：
S11、确定机组转速下的固有频率；
S12、确定该固有频率下的频谱分辨率，再基于快速傅里叶变换方法将连续时域信号分解成为离散的频域信号；
S13、计算固有频率的模值。
4.如权利要求3所述水轮机组故障预判方法，其特征在于，固有频率值Fs的公式具体如下：
Fs＝(h/60)*a
其中，h为水轮机组的转速值，单位为r/min，a表示每转一圈的采样点数。
5.如权利要求3所述水轮机组故障预判方法，其特征在于，频谱的分辨率Δf的公式具体如下：
其中，Fs为固有频率，即每秒的采样数量，N为快速傅里叶变换FFT中的点数。
6.如权利要求1所述水轮机组故障预判方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括如下步骤：
S51、在数据库中读取水轮机组的历史故障信息，包括：故障前指定时段内的频谱及对应故障类型，将水轮机组在故障前指定时段内的频谱及标注的故障类型作为训练样本集及测试样本；
S52、基于训练样本集对BP神经网络进行训练，直至对测试样本集的准确识别率大于设定的阈值，即完成对BP神经网络的训练；
S53、将水轮机组摆度当前的频谱输入BP神经网络，BP神经网络输出水轮机组即将出现的故障类型。
7.一种水轮机组故障预判装置，其特征在于，所述装置包括：
摆度幅值计算单元，用于计算固有频率下的模值，即为被测点处大轴的摆度振幅值；
故障判定单元，若摆度振幅值小于振幅阈值Ⅰ，则判定水轮机组正常，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅰ，则激活故障类型预判单元，基于水轮机组的频谱来判定即将出现的故障类型。
8.如权利要求7所述水轮机组故障预判装置，其特征在于，所述摆度幅值计算单元包括：
固有频率确定模块，用于确定机组转速下的固有频率；
频域信号生成模块，用于确定该固有频率下的频谱分辨率，再基于快速傅里叶变换方法将连续时域信号分解成为离散的频域信号；
模值计算模块，用于计算固有频率的模值。
9.如权利要求8所述水轮机组故障预判装置，其特征在于，固有频率确定模块基于如下公式进行固有频率的计算：
Fs＝(h/60)*a
其中，h为水轮机组的转速值，单位为r/min，a表示每转一圈的采样点数。
10.如权利要求8所述水轮机组故障预判装置，其特征在于，频域信号生成模块基于如下公式进行频谱的分辨率Δf的计算：
其中，Fs为固有频率，即每秒的采样数量，N为快速傅里叶变换FFT中的点数。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210416 |
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