CN113011058A - 一种大型人字闸门运行卡阻分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种大型人字闸门运行卡阻分析方法及装置，针对大型人字闸门运行主要部件运动及不同工况下受力特征利用有限元预应力模态分析方法得到理论包含振动频率的振动特征库，通过布设运行卡阻检测传感器方案布置低频高灵敏度传感器，实现人字闸门运行振动信号采集，基于峰度检验和小波包分解相结合的分析方法进行随机因素干扰噪声的降噪处理，采用波形和时域参数分析法进行总体分析，初步判断人字闸门运行异常及其部位，进一步分析异常人字闸门运行振动信号波形及时域参数，并与理论振动特征库对比，识别故障程度并反馈至检修处理模块。为船闸行业人字闸门运行卡阻故障分析和判断提供可行的技术方案。

Description

一种大型人字闸门运行卡阻分析方法及装置

技术领域

本发明属于水运交通技术领域，涉及大型水工金属结构运行监测分析技术领域，尤其是一种大型人字闸门运行卡阻分析方法及装置。

背景技术

船闸人字闸门扼制通航水道的咽喉，是船闸的重要组成部分之一，对船舶过坝运输发挥着极其重要的作用。它的任务是用来挡水使闸室形成通航需要的通航水位并控制船闸通航孔口，保证船只安全过闸。对于一般人字闸门，其门体的支撑主要来自顶枢、A、B拉杆和底枢，保证门叶绕门轴旋转，实现闸门启闭功能，门体近似悬空。顶枢主要受到水平方向倾覆力矩，是由闸门重心产生；而底枢主要是承重，大型闸门门体的重量多达600-800t；同时，闸门在启闭过程中，启闭时间3-6min，仅有67.5度的转角，转速低至0.0375-0.0625r/min。船闸人字门体积大、结构复杂、启闭频繁，由于其长期运行在低速重载的工况条件下，闸门运转部件——顶枢、底枢、联门轴部件的旋转接触表面很难形成良好的润滑油膜，随着闸门运行时间的增加，这些部位会出现不同程度的损坏情况，一旦破坏严重，检修比较麻烦，也必将影响航运效益。所以，对闸门进行定期安检、检修具有非常重要的意义。

目前，国内对大型船闸人字闸门常采用定期检修为主、事后检修为辅的方式。由于顶枢、底枢和联门轴等运转部件的接触表面多在结构内部，即使其出现故障也很难发现，上述检修方式能起到作用，但效果并不理想。由于闸门重量和体积大，底枢一旦破坏，检修起来费时费力，必将严重影响航运；而定期检修又会造成“欠检修”和“过检修”的事故，同时门体的吊装过程也会对门体的结构性能产生一定的影响，造成门体变形、焊缝拉裂等故障。状态检修是在闸门运行状况监测的基础上，实现底枢故障的预判和预报。同时，计算机辅助技术和机械信号处理技术的发展极大地推动了闸门运行状况、故障在线监测和预报的发展。这种方法既可及时发现潜伏性隐患故障及其发展趋势和严重程度，防止故障扩大和事故发生，提高人字闸门运行可靠性，又可为船闸检修提供可靠的依据，实现对人字闸门运行故障早知道、早预报、早诊断，把故障消灭在萌芽之中，然后逐步实现船闸状态检修，延长船闸计划性检修的周期。

专利CN106289500A和CN106209223B分别公开了一种船闸人字门安全状况的远程监测系统及其监测方法和一种全光网船闸人字门健康状态监测系统及其工作方法，但是其适用场合以及所解决的技术问题主要是基于振动信息量进行船闸人字门安全状况的监测与采集，建立了基于光学传感器的远程监测系统，实现船闸人字门安全状况和健康状态的监测。但对于具体的大型人字闸门运行卡阻的分析和诊断，并没有提供具有创造性的分析方法和技术方案，其重点在于人字闸门运行状态的监测方案以及排除检测时的外部干扰，相比较而言，本发明建立了完整的大型人字闸门运行卡阻分析方法及装置，极大提高了人字闸门运行的安全性和稳定性。

因此，基于上述分析，需要通过技术手段对船闸人字闸门运行卡阻状况进行检测和分析，防范化解风险，实现船闸人字闸门的运行状态监测和状态检修，从而保证船闸的安全稳定运行。

发明内容

本发明的目的是为大型船闸人字闸门运行状态监测、检修及管控分析提供的一种运行卡阻分析方法及装置。

为了实现上述的技术特征，本发明的目的是这样实现的：一种大型人字闸门运行卡阻分析方法，支撑大型人字闸门运行的主要部件包括顶枢、底枢和联门轴，大型人字闸门体积庞大、重量较重、结构较复杂，其启闭运行频繁，受自重、风压力、大淹没水深、涌浪、动水压力、启闭推拉力及机械摩擦力多场耦合作用，长期运行于低速重载的恶劣环境条件下，使得顶枢、底枢、联门轴这些运转部位的摩擦磨损严重导致门体振动异常并出现异响；

所述人字闸门运行卡阻分析方法，包括以下步骤：

步骤1：基于有限元分析方法进行多场载荷耦合作用下人字闸门有限元预应力模态分析，得到在运行过程中门体上不同部位最大振动点坐标及相应坐标点门体振动频率，构建其应力应变分布和振型的振动特征库；

步骤2：按照人字闸门运行卡阻检测传感器布置方案布设低频、高灵敏度的加速度传感器，实时监测采集多次人字闸门全程低速运行工况下振动信号；

步骤3：剔除启闭机启闭瞬间的干扰段信号，计算采集的几次数据的峰值，分析采集数据的整体趋势，利用基于峰度检验和小波包分解相结合的降噪方法进行噪声干扰信号的处理，剔除由于随机因素干扰而使峰值变化较大的振动信号；

步骤4：采用波形和时域参数分析法对信号进行总体分析，观察检测中各通道信号波形是否出现多次的冲击现象，以及时域峰值出现异常，初步确定闸门运行是否异常，以及哪些零部件存在异常；

步骤5：对存在运行异常的闸门的各单次运行振动信号进行进一步的波形和时域参数分析；

步骤6：继续进行下一次人字闸门运行完整过程振动信号监测采集，按以上同样的分析方法进行波形和时域参数分析，以实际监测数据特征对照基于有限元预应力模态理论分析的人字闸门运行过程振动特征库，识别故障程度，并将故障诊断信息反馈至检修处理模块，预测运动部件振动信号发展趋势，为停机检修提供依据。

所述步骤1中，所述人字闸门有限元预应力模态分析包括以下具体步骤：

步骤1.1：建立大型人字闸门三维实体模型；

步骤1.2：通过程序接口将所建立的三维实体模型导入有限元分析软件，生成几何模型；

步骤1.3：通过自动识别建立相邻零件的接触关系，采用自适应网格划分技术进行网格划分，建立有限元分析模型；

步骤1.4：根据人字闸门由顶枢和底枢将门体悬挂，启闭推杆推动门体绕门轴中心线旋转的运行特点及其运行时实际受力情况，对门体施加载荷和边界约束条件；

步骤1.5：进行有限元结构静力学仿真分析和有限元预应力模态仿真分析，并在模态分析初始条件设置中指明结构预应力值来自前期结构静力学仿真分析结果，得到船闸人字闸门前10阶固有频率和最大变形量及其分布；

步骤1.6：根据模态分析结果，人字闸门门体自振频率主要集中在低频振动部分，建立人字闸门振动特征库。

所述步骤2中人字闸门运行卡阻检测传感器布置方案包括：人字闸门顶、底枢卡阻检测部位主要包括顶枢、联门轴、斜接柱顶部、重心、接近水面位置，具体的布置情况为：

第一：顶枢轴位置布置传感器，放置在A拉杆头部径向/门体耳板加强筋板水平向，捕捉顶枢卡阻振动信号；

第二：联门轴位置布置传感器，放置在联门轴与门体连接套筒外侧底部水平向/挡水面板水平向，捕捉启闭机运行不平稳振动信号和联门轴故障信号；

第三：斜接柱顶部和重心位置各布置传感器，捕捉门体运行不平稳振动信号；

第四：接近水面垂直挡水面板位置布置传感器，且位于门板中心正下方，用于区别涌浪噪声信号。

所述步骤3中剔除随机因素干扰信号及噪声所采用的分析方法为基于峰度检验和小波阈值算法的小波包分解联合降噪方法，该方法将测试采集的原始信号进行峰度检验，确定脉冲噪音的影响区间，通过对区间内的信号进行小波分解且对其系数作阈值处理，对处理后的小波包系数进行重构，并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号，排除干扰噪声。

所述步骤4中波形分析法是通过观察比较信号波形的变化，判断设备运行状态和故障程度，主要是寻找信号中比较明显的规侓性波形特征，周期性冲击或剧烈冲击，如果呈现出重复性的异常，可初步判断设备的运行异常。

所述步骤4中时域参数分析法是根据信号时域参数的变化来进行诊断分析，包括峰值、均方根值、均值、方差和峭度；不同的时域参数对信号的敏感度不同，选择合适的特征参数，通过与正常状态下的参数进行对比分析，判断设备运行状态。

步骤5中包括以下具体步骤：

步骤5.1：在波形分析中进一步分析确认信号出现多次冲击现象；

步骤5.2：在时域参数分析中，先对信号进行基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析相结合的剔除干扰和降噪，提取0～40Hz频段信号分析，计算分析各通道的时域参数指标，进一步判断人字闸门运行异常情况和存在的故障点；

步骤5.3：采用冲击峰值-时间坐标延时估计法进一步确认卡阻部位，识别振动源；根据顶枢、联门轴、底枢处及附近布置传感器振动冲击信号发生时刻先后，识别故障部件；对于顶枢、联门轴，若布置在此处的传感器振动信号时域峰值最大，发生的时刻最早，可确定此处存在故障；对于底枢，若门轴柱接近水面的传感器振动信号时域峰值较顶枢、联门轴大，发生的时刻较其他坐标点早，可确定底枢存在故障。

所述冲击峰值-时刻延时分析是读取所采集的多个通道周期性冲击峰值发生的时间坐标，计算各个通道的延时值，得出各通道卡阻冲击出现的先后顺序，进行卡阻振源识别。

用于实现人字闸门运行卡阻分析方法的大型人字闸门运行卡阻分析装置，所述装置包括：

仿真模块，用于仿真分析人字闸门多种运行工况下多场载荷作用下人字闸门门体上不同部位最大振动点坐标及相应坐标点门体振动频率、振型，建立振动特征库；

监测模块，用于实时采集人字闸门多次全程低速运行工况下振动数据信息；

分析模块，用于剔除振动信息中随机干扰因素和噪声，总体分析所采集振动信息波形和时域参数，初步确定闸门运行是否异常，以及哪些零部件存在异常；

诊断模块，用于根据分析模块的分析结果，进一步的进行闸门单次运行振动信号的波形和时域参数分析，根据数据特征对照仿真模块分析的人字闸门运行过程理论振动特征库，识别故障程度；

检修处理模块，用于根据诊断模块的结果预测运动部件振动信号发展趋势，制定停机检修方案。

本发明有如下有益效果：

1、通过多场载荷耦合作用下人字闸门运行特征的分析和有限元预应力模态分析，为大型人字闸门运转过程门体自振特征频率的计算提供参考，很大程度上为人字闸门振动特征的振型及频率分布提供依据，降低了船闸大型人字闸门运行的安全风险。

2、通过基于峰度检验和小波阈值算法的小波包分解联合降噪处理方法，提升了人字闸门运行卡阻检测采集信号的信噪比和可靠性，有效的防止了随机因素和脉冲噪声对船闸人字闸门运行卡阻分析中非脉冲振动信号的干扰。

3、通过综合运用波形和时域参数分析法、冲击峰值-时间坐标延时估计法以及基于峰度检验和小波包分解相结合的处理方法，发展了一套较完整的大型人字闸门运行卡阻分析方法，通过技术手段解决了人字闸门运行卡阻故障识别和判断难度大，故障部位判断缺乏科学指导等问题，为船闸行业人字闸门运行卡阻故障分析和判断提供可行的技术方案。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是本发明大型人字闸门运行卡阻分析流程图；

图2是本发明大型人字闸门运行卡阻检测传感器布置方案图；

图3是本发明多场耦合作用下人字闸门有限元预应力模态分析结果；

图4是本发明某一具体实施例提供的人字闸门运行卡阻分析方法流程示意图；

图5是本发明某一个实施例提供的基于峰度检验和小波包分解联合降噪处理方法流程示意图。

图6是本发明某一个实施例提供的人字闸门运行卡阻分析装置结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施方式做进一步的说明。

实施例1：

参见图1-6，一种大型人字闸门运行卡阻分析方法，支撑大型人字闸门运行的主要部件包括顶枢、底枢和联门轴，大型人字闸门体积庞大、重量较重、结构较复杂，其启闭运行频繁，受自重、风压力、大淹没水深、涌浪、动水压力、启闭推拉力及机械摩擦力多场耦合作用，长期运行于低速重载的恶劣环境条件下，使得顶枢、底枢、联门轴这些运转部位的摩擦磨损严重导致门体振动异常并出现异响；

所述人字闸门运行卡阻分析方法，包括以下步骤：

步骤1：基于有限元分析方法进行多场载荷耦合作用下人字闸门有限元预应力模态分析，得到在运行过程中门体上不同部位最大振动点坐标及相应坐标点门体振动频率，构建其应力应变分布和振型的振动特征库；

步骤2：按照人字闸门运行卡阻检测传感器布置方案布设低频、高灵敏度的加速度传感器，实时监测采集多次人字闸门全程低速运行工况下振动信号；

步骤3：剔除启闭机启闭瞬间的干扰段信号，计算采集的几次数据的峰值，分析采集数据的整体趋势，利用基于峰度检验和小波包分解相结合的降噪方法进行噪声干扰信号的处理，剔除由于随机因素干扰而使峰值变化较大的振动信号；

步骤4：采用波形和时域参数分析法对信号进行总体分析，观察检测中各通道信号波形是否出现多次的冲击现象，以及时域峰值出现异常，初步确定闸门运行是否异常，以及哪些零部件存在异常；

步骤5：对存在运行异常的闸门的各单次运行振动信号进行进一步的波形和时域参数分析；

步骤6：继续进行下一次人字闸门运行完整过程振动信号监测采集，按以上同样的分析方法进行波形和时域参数分析，以实际监测数据特征对照基于有限元预应力模态理论分析的人字闸门运行过程振动特征库，识别故障程度，并将故障诊断信息反馈至检修处理模块，预测运动部件振动信号发展趋势，为停机检修提供依据。

更具体的，为了便于实施，现提供如下实施例：

如图2所示，以葛洲坝一号船闸左下人字闸门为研究对象，具体说明其运行卡阻分析方法。

优选的，所述步骤1中，所述人字闸门有限元预应力模态分析包括以下具体步骤：

步骤1.1：建立大型人字闸门三维实体模型；

步骤1.2：通过程序接口将所建立的三维实体模型导入有限元分析软件，生成几何模型；

步骤1.3：通过自动识别建立相邻零件的接触关系，采用自适应网格划分技术进行网格划分，建立有限元分析模型；

步骤1.4：根据人字闸门由顶枢和底枢将门体悬挂，启闭推杆推动门体绕门轴中心线旋转的运行特点及其运行时实际受力情况，对门体施加载荷和边界约束条件；

其中，在启闭运行工况条件下，人字闸门主要受到门重、启闭推杆推拉力、顶底枢的支反力和摩擦转矩、风载荷、涌浪载荷、动水阻力多物理场耦合作用。

①人字闸门的惯性阻力矩是闸门在开始运行或变速运行时，需要克服其质量变速运行时产生的惯性力矩。

M_i＝J_Z·ω＝1/3mb²ω

式中，m和b分别是闸门质量和宽度，人字闸门在绕门轴转动时角加速度为ω，转动惯量为J_Z，在闸门匀速运行情况下，角加速度ω＝0，则有M_i＝0；

②风阻力矩，根据《水工钢结构设计》计算作用于人字闸门的风压力P_v＝p·cosα·h₁·b

M_v＝1/2p·h₁·b²·sinα

式中，p为风载荷，α是门体开度，h₁是水面距门体顶枢轴颈的距离，即为门体高程与淹没水深的差值；

③涌浪阻力矩，涌浪压力的大小取决于波高及波长，在涌浪冲刷闸门面板时，当波峰接触面板时作用力最大，此时M_w＝1/2p₁·h₂·b²

式中，h₂为涌浪的高度；

④动水阻力矩，人字闸门虽然是在上下游水位齐平的静水中启闭的，但是由于门叶在水中转动使门前产生雍水，雍水高度Δh＝1.2V_m ²，其中V_m是门叶端点的平均切向线速度，m/s。由人字闸门上下游的水位差(雍水)而产生的动水压力呈梯形分布作用于门叶前后两面平面受力，动水阻力矩等于单位宽度总的动水压力与宽度的乘积，即总的动水阻力矩为：M_h＝1/2P₂·b²，其中作用于面板的平均动水压力P₂＝ρg(Δh-1/2Δh²/h₃)，式中，水位差为Δh，动水阻力面淹没水深为h₃，水的密度为ρ；

⑤机械摩擦力矩，人字闸门在运转过程中受到的机械摩擦力矩由主要的运转部件——连门轴、顶枢轴和底枢蘑菇头产生，连门轴的摩擦力矩是由启闭机推杆的推拉力产生的，顶枢轴和底枢蘑菇头的摩擦力由门体的重力产生。人字闸门在匀速启闭过程中，门体主要承受重力G、启闭机推拉力F_t、风压力P_v、动水压力P_h、顶底枢的支反力等作用力。其中顶枢支反力D_x和D_y，底枢支反力R_x、R_y和R_z均为未知量，而启闭推拉力F_t和风压力P_v随门体的开度α的变化而变化；

根据力和力矩的平衡条件，建立平衡方程：

将已知G、P_v、P_h等参数代入上式，并求解联立方程组，即可求得启闭推拉力Ft，顶枢支反力D_x、D_y及底枢支反力R_x、R_y、R_z；

顶枢轴受到轴颈与轴套之间摩擦产生的阻力矩m₂的作用，底枢受到蘑菇头与青铜衬套之间摩擦力所引起的阻力矩m₃的作用，则有：m₂＝1/2fDd_D，m₃＝fRρ

式中：f是摩擦系数，考虑磨损的影响，常取偏大值0.5，D是作用于顶枢轴的反力，D＝√D_x ²+D_y ²，d_D是顶枢轴轴颈直径，R为作用于底枢蘑菇头的反力，R＝√R_x ²+R_y ²+R_z ²，ρ是摩擦半径，ρ＝2/3r，r为底枢蘑菇头球面半径；

步骤1.5：进行有限元结构静力学仿真分析和有限元预应力模态仿真分析，并在模态分析初始条件设置中指明结构预应力值来自前期结构静力学仿真分析结果，得到船闸人字闸门前10阶固有频率和最大变形量及其分布；

其中，人字闸门在启闭运行过程中，门体在启闭机推拉力绕门轴转动，闸门受到的阻力主要有顶底枢摩擦阻力、风力对门体产生的阻力、水对闸门产生的阻力(包括动水阻力和涌浪阻力)，门体在各种作用力的共同作用下发生耦合振动。模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。考虑风压力、涌浪载荷、动水压力、启闭力及摩擦力等载荷的影响，通过人字闸门有限元预应力模态分析，可以得到在运行过程中门体上不同部位的振动情况，包括振动最大点和门体振动频率分布，需要先进行结构静力分析，再在模态分析初始条件设置中指明结构预应力值来自前期的结构静力分析结果。

步骤1.6：根据模态分析结果，人字闸门门体自振频率主要集中在低频振动部分，建立人字闸门振动特征库。

进一步的，所述步骤2中人字闸门运行卡阻检测传感器布置方案包括：人字闸门顶、底枢卡阻检测部位主要包括顶枢、联门轴、斜接柱顶部、重心、接近水面位置，具体的布置情况为：

第一：顶枢轴位置布置传感器，放置在A拉杆头部径向/门体耳板加强筋板水平向，捕捉顶枢卡阻振动信号；

第二：联门轴位置布置传感器，放置在联门轴与门体连接套筒外侧底部水平向/挡水面板水平向，捕捉启闭机运行不平稳振动信号和联门轴故障信号；

第三：斜接柱顶部和重心位置各布置传感器，捕捉门体运行不平稳振动信号；

第四：接近水面垂直挡水面板位置布置传感器，且位于门板中心正下方，用于区别涌浪噪声信号。

进一步的，所述步骤3中剔除随机因素干扰信号及噪声所采用的分析方法为基于峰度检验和小波阈值算法的小波包分解联合降噪方法，该方法将测试采集的原始信号进行峰度检验，确定脉冲噪音的影响区间，通过对区间内的信号进行小波分解且对其系数作阈值处理，对处理后的小波包系数进行重构，并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号，排除干扰噪声。

由于人字闸门所处的复杂环境，不仅受风浪流作用，还受启闭机运转、船舶发动机噪音、浮式系船柱与导槽摩擦声等多种噪声干扰影响通过传感器所采集的信号，这些脉冲噪声是振动响应数据处理中常遇到的干扰，严重影响后续振动损伤敏感特征的提取。

1)峰度检测，利用峰度作为特征指标，以表征振动信号中的脉冲信号，采集得到的数据为a_i(i＝1,2,3,...,n)，峰度计算式为：

式中，k为峰度系数，n为信号的总采样点数，a_i是第i个采样点，μ和σ分别是采集得到的数据的均值和标准差。将原始采集信号进行Q等分，每段长度为L，当L取确定值时，根据上式得到一系列峰度值{k_m}，m＝1,2,...,Q。对这一系列峰度值进行统计，求得在此L值条件下的变异度C_vm，其定义为

式中，σ(k_m)为各段数据峰度的标准差，

是各段数据峰度的均值。C_vm越大说明脉冲噪声与非脉冲信号差异度越大，而C_vm越小说明脉冲噪声与非脉冲信号的差异度较小。选取变异度最大值对应的L值，对信号进行划分，随后根据结果找出超过阈值的峰度值对应时间段即可确定脉冲噪声出现的时间区域。

2)阈值的选择和阈值函数，在消噪的过程中有两个较为关键的问题，即阈值的选择和阈值函数的选择，固定阈值的选择方式，它产生的是一个最小均方误差的极值。其阈值的计算方法为：

求得阈值之后，便要通过阈值函数来对小波系数进行处理，使用不同的阈值函数所得降噪的结果也不相同。阈值函数：

式中，N为信号长度，σ为信号的均方差，λ是阈值，sgn(*)为函数符号，当小波系数绝对值小于阈值λ时令其为0，不同的是阈值λ小于小波系数绝对值时，则令其都减去阈值。

进一步的，所述步骤4中波形分析法是通过观察比较信号波形的变化，判断设备运行状态和故障程度，主要是寻找信号中比较明显的规侓性波形特征，周期性冲击或剧烈冲击，如果呈现出重复性的异常，可初步判断设备的运行异常。

进一步的，所述步骤4中时域参数分析法是根据信号时域参数的变化来进行诊断分析，包括峰值、均方根值、均值、方差和峭度；不同的时域参数对信号的敏感度不同，选择合适的特征参数，通过与正常状态下的参数进行对比分析，判断设备运行状态。

步骤5中包括以下具体步骤：

步骤5.1：在波形分析中进一步分析确认信号出现多次冲击现象；

步骤5.2：在时域参数分析中，先对信号进行基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析相结合的剔除干扰和降噪，提取0～40Hz频段信号分析，计算分析各通道的时域参数指标，进一步判断人字闸门运行异常情况和存在的故障点；

步骤5.3：采用冲击峰值-时间坐标延时估计法进一步确认卡阻部位，识别振动源；根据顶枢、联门轴、底枢处及附近布置传感器振动冲击信号发生时刻先后，识别故障部件；对于顶枢、联门轴，若布置在此处的传感器振动信号时域峰值最大，发生的时刻最早，可确定此处存在故障；对于底枢，若门轴柱接近水面的传感器振动信号时域峰值较顶枢、联门轴大，发生的时刻较其他坐标点早，可确定底枢存在故障。

进一步的，所述冲击峰值-时刻延时分析是读取所采集的多个通道周期性冲击峰值发生的时间坐标，计算各个通道的延时值，得出各通道卡阻冲击出现的先后顺序，进行卡阻振源识别。

实施例2：

用于实现人字闸门运行卡阻分析方法的大型人字闸门运行卡阻分析装置，所述装置包括：

仿真模块101，用于仿真分析人字闸门多种运行工况下多场载荷作用下人字闸门门体上不同部位最大振动点坐标及相应坐标点门体振动频率、振型，建立振动特征库；

监测模块102，用于实时采集人字闸门多次全程低速运行工况下振动数据信息；

分析模块103，用于剔除振动信息中随机干扰因素和噪声，总体分析所采集振动信息波形和时域参数，初步确定闸门运行是否异常，以及哪些零部件存在异常；

诊断模块104，用于根据分析模块的分析结果，进一步的进行闸门单次运行振动信号的波形和时域参数分析，根据数据特征对照仿真模块分析的人字闸门运行过程理论振动特征库，识别故障程度；

检修处理模块105，用于根据诊断模块的结果预测运动部件振动信号发展趋势，制定停机检修方案。

Claims (9)

1.一种大型人字闸门运行卡阻分析方法，支撑大型人字闸门运行的主要部件包括顶枢、底枢和联门轴，大型人字闸门体积庞大、重量较重、结构较复杂，其启闭运行频繁，受自重、风压力、大淹没水深、涌浪、动水压力、启闭推拉力及机械摩擦力多场耦合作用，长期运行于低速重载的恶劣环境条件下，使得顶枢、底枢、联门轴这些运转部位的摩擦磨损严重导致门体振动异常并出现异响；

其特征在于：所述人字闸门运行卡阻分析方法，包括以下步骤：

步骤1：基于有限元分析方法进行多场载荷耦合作用下人字闸门有限元预应力模态分析，得到在运行过程中门体上不同部位最大振动点坐标及相应坐标点门体振动频率，构建其应力应变分布和振型的振动特征库；

步骤2：按照人字闸门运行卡阻检测传感器布置方案布设低频、高灵敏度的加速度传感器，实时监测采集多次人字闸门全程低速运行工况下振动信号；

步骤3：剔除启闭机启闭瞬间的干扰段信号，计算采集的几次数据的峰值，分析采集数据的整体趋势，利用基于峰度检验和小波包分解相结合的降噪方法进行噪声干扰信号的处理，剔除由于随机因素干扰而使峰值变化较大的振动信号；

步骤4：采用波形和时域参数分析法对信号进行总体分析，观察检测中各通道信号波形是否出现多次的冲击现象，以及时域峰值出现异常，初步确定闸门运行是否异常，以及哪些零部件存在异常；

步骤5：对存在运行异常的闸门的各单次运行振动信号进行进一步的波形和时域参数分析；

步骤6：继续进行下一次人字闸门运行完整过程振动信号监测采集，按以上同样的分析方法进行波形和时域参数分析，以实际监测数据特征对照基于有限元预应力模态理论分析的人字闸门运行过程振动特征库，识别故障程度，并将故障诊断信息反馈至检修处理模块，预测运动部件振动信号发展趋势，为停机检修提供依据。

2.根据权利要求1所述一种大型人字闸门运行卡阻分析方法，其特征在于：所述步骤1中，所述人字闸门有限元预应力模态分析包括以下具体步骤：

步骤1.1：建立大型人字闸门三维实体模型；

步骤1.2：通过程序接口将所建立的三维实体模型导入有限元分析软件，生成几何模型；

步骤1.3：通过自动识别建立相邻零件的接触关系，采用自适应网格划分技术进行网格划分，建立有限元分析模型；

步骤1.4：根据人字闸门由顶枢和底枢将门体悬挂，启闭推杆推动门体绕门轴中心线旋转的运行特点及其运行时实际受力情况，对门体施加载荷和边界约束条件；

步骤1.5：进行有限元结构静力学仿真分析和有限元预应力模态仿真分析，并在模态分析初始条件设置中指明结构预应力值来自前期结构静力学仿真分析结果，得到船闸人字闸门前10阶固有频率和最大变形量及其分布；

步骤1.6：根据模态分析结果，人字闸门门体自振频率主要集中在低频振动部分，建立人字闸门振动特征库。

3.根据权利要求1所述的人字闸门运行卡阻分析方法，其特征在于：所述步骤2中人字闸门运行卡阻检测传感器布置方案包括：人字闸门顶、底枢卡阻检测部位主要包括顶枢、联门轴、斜接柱顶部、重心、接近水面位置，具体的布置情况为：

第一：顶枢轴位置布置传感器，放置在A拉杆头部径向/门体耳板加强筋板水平向，捕捉顶枢卡阻振动信号；

第二：联门轴位置布置传感器，放置在联门轴与门体连接套筒外侧底部水平向/挡水面板水平向，捕捉启闭机运行不平稳振动信号和联门轴故障信号；

第三：斜接柱顶部和重心位置各布置传感器，捕捉门体运行不平稳振动信号；

第四：接近水面垂直挡水面板位置布置传感器，且位于门板中心正下方，用于区别涌浪噪声信号。

4.根据权利要求1所述的人字闸门运行卡阻分析方法，其特征在于：所述步骤3中剔除随机因素干扰信号及噪声所采用的分析方法为基于峰度检验和小波阈值算法的小波包分解联合降噪方法，该方法将测试采集的原始信号进行峰度检验，确定脉冲噪音的影响区间，通过对区间内的信号进行小波分解且对其系数作阈值处理，对处理后的小波包系数进行重构，并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号，排除干扰噪声。

5.根据权利要求1所述的人字闸门运行卡阻分析方法，其特征在于：所述步骤4中波形分析法是通过观察比较信号波形的变化，判断设备运行状态和故障程度，主要是寻找信号中比较明显的规侓性波形特征，周期性冲击或剧烈冲击，如果呈现出重复性的异常，可初步判断设备的运行异常。

6.根据权利要求1所述的人字闸门运行卡阻分析方法，其特征在于：所述步骤4中时域参数分析法是根据信号时域参数的变化来进行诊断分析，包括峰值、均方根值、均值、方差和峭度；不同的时域参数对信号的敏感度不同，选择合适的特征参数，通过与正常状态下的参数进行对比分析，判断设备运行状态。

7.根据权利要求1所述的人字闸门运行卡阻分析方法，其特征在于，所述步骤5中包括以下具体步骤：

步骤5.1：在波形分析中进一步分析确认信号出现多次冲击现象；

步骤5.2：在时域参数分析中，先对信号进行基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析相结合的剔除干扰和降噪，提取0~40Hz频段信号分析，计算分析各通道的时域参数指标，进一步判断人字闸门运行异常情况和存在的故障点；

步骤5.3：采用冲击峰值-时间坐标延时估计法进一步确认卡阻部位，识别振动源；根据顶枢、联门轴、底枢处及附近布置传感器振动冲击信号发生时刻先后，识别故障部件；对于顶枢、联门轴，若布置在此处的传感器振动信号时域峰值最大，发生的时刻最早，可确定此处存在故障；对于底枢，若门轴柱接近水面的传感器振动信号时域峰值较顶枢、联门轴大，发生的时刻较其他坐标点早，可确定底枢存在故障。

8.根据权利要求7所述的人字闸门运行卡阻分析方法，其特征在于：所述冲击峰值-时刻延时分析是读取所采集的多个通道周期性冲击峰值发生的时间坐标，计算各个通道的延时值，得出各通道卡阻冲击出现的先后顺序，进行卡阻振源识别。

9.用于实现权利要求1-8任意一项所述人字闸门运行卡阻分析方法的大型人字闸门运行卡阻分析装置，其特征在于，所述装置包括：

仿真模块（101），用于仿真分析人字闸门多种运行工况下多场载荷作用下人字闸门门体上不同部位最大振动点坐标及相应坐标点门体振动频率、振型，建立振动特征库；

监测模块（102），用于实时采集人字闸门多次全程低速运行工况下振动数据信息；

分析模块（103），用于剔除振动信息中随机干扰因素和噪声，总体分析所采集振动信息波形和时域参数，初步确定闸门运行是否异常，以及哪些零部件存在异常；

诊断模块（104），用于根据分析模块的分析结果，进一步的进行闸门单次运行振动信号的波形和时域参数分析，根据数据特征对照仿真模块分析的人字闸门运行过程理论振动特征库，识别故障程度；

检修处理模块（105），用于根据诊断模块的结果预测运动部件振动信号发展趋势，制定停机检修方案。

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