CN113239613A - 一种水轮机组摆度报警判断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种水轮机组摆度报警判断方法，计算固有频率下的模值，即被测点处大轴的摆度振幅值，若摆度振幅值小于振幅阈值I，则判定水轮机组正常，若报读振幅值大于或等于振幅阈值I，则执行下一步判断。基于水轮机组摆度的频谱来判定水轮机组已发生或将要发生的故障类型并报警。可用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摆度特征。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
本发明属于水轮机检测技术领域，更具体的，本发明涉及一种水轮机组摆度报警判断方法。
背景技术
水轮机组摆度数据作为反映水轮机组运行状态的参考数据，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对摆度数据进行测量，达到水轮机组稳定性监测的目的，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，通常会在机组的不同部位安装摆度传感器用于检测机组各处摆度数据。通过数据处理，获得摆度的振幅，作为机组保护在运行状态下的评判标准。
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
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种水轮机组摆度报警判断方法，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，仅保留有效摆度数据，去除干扰信号；通过辨别机组转速对应特征频率信号的幅值、相位及周期，得出传感器安装点处的主要摆度振幅特征。同时可以通过分析常见故障的摆度波形频谱特征，建立专家系统，对波形进行实时分析比对，得出故障分类及严重程度分级，同时做出故障告警及检修建议。该方法可以显著提高水轮机保护的快速性及精确性，为安全生产提供保障。
为达到上述目的，本发明提供一种水轮机组摆度报警判断方法，将水轮机组当前的频谱输入预先训练的BP神经网络，BP神经网络输出当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型；
训练BP神经网络，包括：
获取水轮机组在指定时段内的频谱及频谱对应的故障类型，作为训练样本集；
将训练样本集输入BP神经网络进行训练，BP神经网络输出当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型，得到训练样本集和当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型之间的映射关系。
优先地，将训练样本集输入BP神经网络进行训练，BP神经网络输出当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型，得到训练样本集和当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型之间的映射关系，包括：
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；
计算固有频率下水轮机大轴被测点处的摆度振幅值，若摆度振幅值小于振幅阈值I则判定水轮机组正常，若摆度振幅值大于或等于振幅阈值I则基于水轮机组摆度的频域图谱来判定水轮机组已发生或将要发生的故障类型并报警。
优先地，安装在水轮机组机架上的摆度传感器采集水轮机组大轴被测点处的几何中心偏离旋转中心的角度，将该采集的该角度和采集该角度对应的时间输入采样率的方法中，获得水轮机组大轴被测点处的完整周期摆度波形数据。
优先地，计算固有频率下水轮机大轴被测点处的摆度振幅值，包括：
通过快速傅里叶变换获得固有频率下的摆度振幅值：
其中，多个水轮机大轴被测点处的几何中心偏离旋转中心的角度组成样本数据，N为时域图谱中单位周期内摆度传感器采集样本数据的数量，xn表示N个样本数据中的第n个样本，k 为频域图谱中单位周期内摆度传感器采集样本数据的数量，X[k]表示k个样本对应频率的摆度振幅值。
公式(1)计算得到的第一个数据是0Hz频率下的摆度振幅值，即直流分量；公式(1)计算得到的每两个摆度振幅值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，N为快速傅里叶变换的点数，由此得到Δf的值；
将摆度传感器的时域信号变换为具有各频率下的频域信号，判断频率范围，滤除无效的干扰信号。
优先地，将摆度传感器的时域信号变换为具有各频率下的频域信号，判断频率范围，滤除无效的干扰信号，包括：
水轮机转动的频率在20Hz以下，频谱分析时将50Hz以上的高频分量视为干扰信号，低于20Hz 的低频分量为水轮机组的有效摆度特征。
优先地，故障严重级别包括：轻故障、重故障。检修建议包括轻故障不需要立即停机，重故障需要立即停机维修。
优先地，采样率根据如下公式进行计算：
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；例如取值h＝72r/min， a＝1000点/转，则每秒获得1200个水轮机组的机架的摆度数据的采样数据；
连续采集4000个采样点进行计算，获得
即4000个采样点的数据集合，xn为采样点数值，N＝4000。
优先地，频谱的分辨率Δf基于如下公式进行计算：
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。例如Fs数值为1200点/秒，N＝4000,由此得到频谱分辨率Δf＝0.3Hz；
基于水轮机组的转速h，确定水轮机组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对应的摆度传感器的摆度特征值。
优先地，基于水轮机组的转速h，确定水轮机组在额定转速下的固有频率，因此固有频率分量下的模值即为摆度振幅值。
优先地，水轮机组常见的故障类型包括不平衡、碰摩、不对中、轴承过松和轴承过紧。
本发明所达到的有益效果：
本发明提供一种水轮机组摆度报警判断方法，通过可变采样率的方法进行波形采样，可以保证在水轮机组转速变化的情况下，仍可获得完整的旋转周期内的波形数据，保证摆度数据获取的完整；用可变采样率的方法获得完整旋转周期的摆度信号数据，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，滤除无效的干扰信号，仅保留有效摆度数据；通过辨别机组转速所对应特征频率信号的幅值、相位及周期，得出摆度传感器安装点处的摆度特征。通过对水轮机组故障前及标注的故障类型作为样本对 BP神经网络进行训练，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。基于预设的故障严重程度判断算法，得出故障严重程度分级，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。该方法可以显著提高水轮机组摆度保护的快速性及精确性，为安全生产提供保障。
具体实施方式
以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。水轮机组是水电厂最重要的大型旋转机械，许多故障状态都会大轴摆度中体现，监测水轮机组的摆度值是水电厂重要的保护措施之一。为了实现摆度监测，通过安装在大轴处的摆度传感器进行采样，获得连续的测值信息。水轮机体积巨大，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机组额定旋转频率特征是不同的。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。一种水轮机组摆度报警判断方法，将水轮机组当前的频谱输入预先训练的BP神经网络，BP 神经网络输出当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型；
训练BP神经网络，包括：
获取水轮机组在指定时段内的频谱及频谱对应的故障类型，作为训练样本集；
将训练样本集输入BP神经网络进行训练，BP神经网络输出当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型，得到训练样本集和当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型之间的映射关系。
进一步地，将训练样本集输入BP神经网络进行训练，BP神经网络输出当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型，得到训练样本集和当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型之间的映射关系，包括：
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；
计算固有频率下水轮机大轴被测点处的摆度振幅值，若摆度振幅值小于振幅阈值I则判定水轮机组正常，若摆度振幅值大于或等于振幅阈值I则基于水轮机组摆度的频域图谱来判定水轮机组已发生或将要发生的故障类型并报警。
进一步地，安装在水轮机组机架上的摆度传感器采集水轮机组大轴被测点处的几何中心偏离旋转中心的角度，将该采集的该角度和采集该角度对应的时间输入采样率的方法中，获得水轮机组大轴被测点处的完整周期摆度波形数据。
进一步地，计算固有频率下水轮机大轴被测点处的摆度振幅值，包括：
通过快速傅里叶变换获得固有频率下的摆度振幅值：
其中，多个水轮机大轴被测点处的几何中心偏离旋转中心的角度组成样本数据，N为时域图谱中单位周期内摆度传感器采集样本数据的数量，xn表示N个样本数据中的第n个样本，k 为频域图谱中单位周期内摆度传感器采集样本数据的数量，X[k]表示k个样本对应频率的摆度振幅值。
公式(1)计算得到的第一个数据是0Hz频率下的摆度振幅值，即直流分量；公式(1)计算得到的每两个摆度振幅值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，N为快速傅里叶变换的点数，由此得到Δf的值；
将摆度传感器的时域信号变换为具有各频率下的频域信号，判断频率范围，滤除无效的干扰信号。
进一步地，将摆度传感器的时域信号变换为具有各频率下的频域信号，判断频率范围，滤除无效的干扰信号，包括：
水轮机转动的频率在20Hz以下，频谱分析时将50Hz以上的高频分量视为干扰信号，低于20Hz 的低频分量为水轮机组的有效摆度特征。
进一步地，故障严重级别包括：轻故障、重故障。检修建议包括轻故障不需要立即停机，重故障需要立即停机维修。
进一步地，采样率根据如下公式进行计算：
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；例如取值h＝72r/min， a＝1000点/转，则每秒获得1200个水轮机组的机架的摆度数据的采样数据；
连续采集4000个采样点进行计算，获得
即4000个采样点的数据集合，xn为采样点数值，N＝4000。
进一步地，频谱的分辨率Δf基于如下公式进行计算：
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。例如Fs数值为1200点/秒，N＝4000,由此得到频谱分辨率Δf＝0.3Hz；
基于水轮机组的转速h，确定水轮机组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对应的摆度传感器的摆度特征值。
进一步地，基于水轮机组的转速h，确定水轮机组在额定转速下的固有频率，因此固有频率分量下的模值即为摆度振幅值。
进一步地，水轮机组常见的故障类型包括不平衡、碰摩、不对中、轴承过松和轴承过紧。通过安装在机组大轴处的摆度传感器，可以获得大轴的摆度数据。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
由此我们可以得到Δf＝0.3Hz
通过确定水轮机组的转速h，可以确定机组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。若摆度振幅值小于振幅阈值I，则判定水轮机组正常，若报读振幅值大于或等于振幅阈值I，则执行下一步判断。
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。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，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。由此可以水轮机组摆度的频谱来判定水轮机组已发生或将要发生的故障类型并报警。通过上述判断流程，可得出故障分类及严重程度分级，同时做出故障告警及检修建议。故障严重级别包括：轻故障、重故障。
检修建议遵循如下规则：轻故障不需要立即停机，重故障需要立即停机维修。具体检修建议遵循下表：
综上所述，本发明提出一种可变采样率，利用快速傅里叶变换，提取水轮机摆度的频谱信息，通过比对常见的故障频率特征，滤除干扰信号、保留有效数据，得出故障分类及严重程度分级，同时做出故障告警及检修建议的判断方法。
如果发电机主轴的几何中心线与旋转中心线不重合，转子转动时，主轴的中心线就会绕着旋转中心线转动，看上去，好像是主轴中心线在旋转中心线的两边摆动，所以称其为摆度。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种水轮机组摆度报警判断方法，其特征在于，将水轮机组当前的频谱输入预先训练的BP神经网络，BP神经网络输出当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型；
训练BP神经网络，包括：
获取水轮机组在指定时段内的频谱及频谱对应的故障类型，作为训练样本集；
将训练样本集输入BP神经网络进行训练，BP神经网络输出当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型，得到训练样本集和当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型之间的映射关系。
2.根据权利要求1所述的一种水轮机组摆度报警判断方法，其特征在于，
将训练样本集输入BP神经网络进行训练，BP神经网络输出当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型，得到训练样本集和当前水轮机组已发生的故障类型或即将发生的故障类型之间的映射关系，包括：
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；
计算固有频率下水轮机大轴被测点处的摆度振幅值，若摆度振幅值小于振幅阈值I则判定水轮机组正常，若摆度振幅值大于或等于振幅阈值I则基于水轮机组摆度的频域图谱来判定水轮机组已发生或将要发生的故障类型并报警。
3.根据权利要求1所述的一种水轮机组摆度报警判断方法，其特征在于，安装在水轮机组机架上的摆度传感器采集水轮机组大轴被测点处的几何中心偏离旋转中心的角度，将该采集的该角度和采集该角度对应的时间输入采样率的方法中，获得水轮机组大轴被测点处的完整周期摆度波形数据。
4.根据权利要求3所述的一种水轮机组摆度报警判断方法，其特征在于，计算固有频率下水轮机大轴被测点处的摆度振幅值，包括：
通过快速傅里叶变换获得固有频率下的摆度振幅值：
其中，多个水轮机大轴被测点处的几何中心偏离旋转中心的角度组成样本数据，N为时域图谱中单位周期内摆度传感器采集样本数据的数量，xn表示N个样本数据中的第n个样本，k为频域图谱中单位周期内摆度传感器采集样本数据的数量，X[k]表示k个样本对应频率的摆度振幅值。
公式(1)计算得到的第一个数据是0Hz频率下的摆度振幅值，即直流分量；公式(1)计算得到的每两个摆度振幅值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，N为快速傅里叶变换的点数，由此得到Δf的值；
将摆度传感器的时域信号变换为具有各频率下的频域信号，判断频率范围，滤除无效的干扰信号。
5.根据权利要求4所述的一种水轮机组摆度报警判断方法，其特征在于，将摆度传感器的时域信号变换为具有各频率下的频域信号，判断频率范围，滤除无效的干扰信号，包括：
水轮机转动的频率在20Hz以下，频谱分析时将50Hz以上的高频分量视为干扰信号，低于20Hz的低频分量为水轮机组的有效摆度特征。
6.根据权利要求5所述的一种水轮机组摆度报警判断方法，其特征在于，
故障严重级别包括：轻故障、重故障；检修建议包括轻故障不需要立即停机，重故障需要立即停机维修。
7.根据权利要求4所述的一种水轮机组摆度振幅报警判断方法，其特征在于，采样率根据如下公式进行计算：
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；例如取值h＝72r/min，a＝1000点/转，则每秒获得1200个水轮机组的机架的摆度数据的采样数据；
连续采集4000个采样点进行计算，获得
即4000个采样点的数据集合，xn为采样点数值，N＝4000。
8.根据权利要求7所述的一种水轮机组摆度振幅计算方法，其特征在于，频谱的分辨率Δf基于如下公式进行计算：
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；Fs数值为1200点/秒，N＝4000,由此得到频谱分辨率Δf＝0.3Hz；
基于水轮机组的转速h，确定水轮机组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对应的摆度传感器的摆度特征值。
9.根据权利要求1所述的一种水轮机组摆度振幅计算方法，其特征在于，基于水轮机组的转速h，确定水轮机组在额定转速下的固有频率，因此固有频率分量下的模值即为摆度振幅值。
10.根据权利要求1所述的一种水轮机组摆度振幅计算方法，其特征在于，水轮机组常见的故障类型包括不平衡、碰摩、不对中、轴承过松和轴承过紧。
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