CN113762076A - 水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备 - Google Patents

水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113762076A
CN113762076A CN202110867265.1A CN202110867265A CN113762076A CN 113762076 A CN113762076 A CN 113762076A CN 202110867265 A CN202110867265 A CN 202110867265A CN 113762076 A CN113762076 A CN 113762076A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electromagnetic vibration
generating set
hydroelectric generating
excitation
vibration
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110867265.1A
Other languages
English (en)
Inventor
王卫玉
胡勇胜
姚小彦
赵训新
何葵东
胡蝶
侯凯
李崇仕
姜晓峰
张培
莫凡
金艳
肖杨
罗立军
马廷武
刘宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hunan Wuling Power Technology Co Ltd
Wuling Power Corp Ltd
Original Assignee
Hunan Wuling Power Technology Co Ltd
Wuling Power Corp Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hunan Wuling Power Technology Co Ltd, Wuling Power Corp Ltd filed Critical Hunan Wuling Power Technology Co Ltd
Priority to CN202110867265.1A priority Critical patent/CN113762076A/zh
Publication of CN113762076A publication Critical patent/CN113762076A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/08Feature extraction
    • G06F2218/10Feature extraction by analysing the shape of a waveform, e.g. extracting parameters relating to peaks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/14Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
    • G06F17/141Discrete Fourier transforms
    • G06F17/142Fast Fourier transforms, e.g. using a Cooley-Tukey type algorithm
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/16Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization

Abstract

本申请提出一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备,涉及数据处理技术领域。具体实现方案为:获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本;基于稳定性状态样本,提取电磁振动特征;根据提取到的电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。由此进行稳定性状态评估及故障诊断研究,实现对水电机组稳定性状态跟踪评估及异常状态的早期识别。

Description

水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备。
背景技术
相关技术中,水电机组开机运行经历的主要工况有带给定带稳定负荷运行工况。在水电机组处于带给定带稳定负荷运行工况时,机组转速恒定在额定转速,励磁电流也较为稳定,稳定性为机械、水力及电磁三方面因素影响下的综合表现,因此在此工况难以对三方面稳定性特征区别获取分析,难以实现机组稳定性状态跟踪评估及异常状态的早期识别。
发明内容
本申请提供了一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备。
根据本申请的一方面,提供了一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法,包括:获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本;基于所述稳定性状态样本,提取电磁振动特征;根据提取到的所述电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。
可选的,所述起励建压过渡过程的起始条件为水电机组的励磁电流大于等于预设数值;所述起励建压过渡过程的终止条件为发电机出口开关处于接通状态。
可选的,所述稳定性状态样本中包括:起励建压过渡过程中所述水电机组的振动波形信号;
所述基于所述稳定性状态样本,提取电磁振动特征,包括:
对所述振动波形信号进行傅里叶变换分析,提取所述振动波形信号中的所述电磁振动特征。
可选的,所述电磁振动特征包括:电磁振动频率特征,和/或,电磁振动幅值与励磁电流相关性特征;
所述电磁振动频率特征包括:转频振动特征,和/或,极频振动特征。
可选的,所述电磁振动幅值与励磁电流相关性特征的计算公式为:
Figure BDA0003187790390000021
其中,R(V,EC)表示电磁振动幅值与励磁电流相关性特征;Cov(V,EC)为电磁振动幅值与励磁电流的协方差;Var(V)为电磁振动幅值;Var(EC)为励磁电流的方差。
本申请提供的水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法中,通过获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本;基于稳定性状态样本,提取电磁振动特征;根据提取到的电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。由此进行稳定性状态评估及故障诊断研究,实现对水电机组稳定性状态跟踪评估及异常状态的早期识别。
根据本申请的另一方面,提供了一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建装置,包括:获取模块,用于获取起励建压过渡过程中水电机组的的稳定性状态样本;提取模块,用于基于所述稳定性状态样本,提取电磁振动特征;构建模块,用于根据提取到的所述电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。
可选的,所述起励建压过渡过程的起始条件为水电机组的励磁电流大于等于预设数值;所述起励建压过渡过程的终止条件为发电机出口开关处于接通状态。
可选的,所述稳定性状态样本中包括:起励建压过渡过程中所述水电机组的振动波形信号;
所述提取模块具体用于,
对所述振动波形信号进行傅里叶变换分析,提取所述振动波形信号中的所述电磁振动特征。
可选的,所述电磁振动特征包括:电磁振动频率特征,和/或,电磁振动幅值与励磁电流相关性特征;
所述电磁振动频率特征包括:转频振动特征,和/或,极频振动特征。
可选的,所述电磁振动幅值与励磁电流相关性特征的计算公式为:
Figure BDA0003187790390000031
其中,R(V,EC)表示电磁振动幅值与励磁电流相关性特征;Cov(V,EC)为电磁振动幅值与励磁电流的协方差;Var(V)为电磁振动幅值;Var(EC)为励磁电流的方差。
本申请提供的水电机组电磁振动状态样本提取及构建装置中,通过获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本;基于稳定性状态样本,提取电磁振动特征;根据提取到的电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。由此进行稳定性状态评估及故障诊断研究,实现对水电机组稳定性状态跟踪评估及异常状态的早期识别。
根据本申请的另一方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本申请第一方面实施例所述的方法。
根据本申请的另一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请第一方面实施例所述的方法。
根据本申请的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现本申请第一方面实施例所述的方法。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为本申请实施例所提供的一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法的流程示意图;
图2为水电机组电磁振动特征的示意图;
图3为水电机组励磁电流变化趋势图;
图4为C2工况变励磁过程振动频谱瀑布图;
图5为C2工况励磁电流变化趋势图;
图6为电磁振动特征变量的示意图;
图7为电磁振动状态样本的示意图;
图8为本申请实施例所提供的一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法的结构示意图;
图9为电子设备框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
水电机组开停机动态工况同带给定负荷稳定运行工况相比具有特殊的意义,开停机动态工况中蕴含大量能够表征机组稳定性状态的信息,在该工况中水电机组历经停机至额定转速下的各个转速工况,以及水电机组起励至建立机端电压的升励磁过渡过程工况即起励建压过渡过程。开停机动态工况中水电机组稳定性状态表现是整个系统对转速及励磁电流变化的响应,也是整个系统动态特性及故障征兆的外在反映,包含了在水电机组稳定运行时难以获得的丰富信息,可基于这些信息获取水电机组带额定负荷稳定运行时无法获取的振动随转速、励磁电流变化趋势征兆,以实现水电机组稳定性状态跟踪评估及异常状态的早期识别。
因此,本申请提供了一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备。
图1是根据本申请第一实施例的示意图。需要说明的是,本申请实施例的电磁振动状态样本提取及构建方法的执行主体为电磁振动状态样本提取及构建装置。该装置可被配置于电子设备中。其中,该电子设备可以是硬件设备,例如,手机、平板电脑、个人数字助理等具有各种操作系统的硬件设备。
如图1所示,该水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法包括如下步骤:
步骤101:获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本。
本申请中,由于在起励建压过渡过程中导叶开度及转速相对稳定,为水电机组振动对电磁因素响应最清晰的过程,在本申请实施例中,根据水电机组的状态监测系统和监控系统数据,实现对水电机组起励建压过渡过程样本的获取及累计。具体的,起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本的获取方式如下:
首先,起励建压过渡过程的起始条件为水电机组的励磁电流大于等于预设数值;起励建压过渡过程的终止条件为发电机出口开关处于接通状态。
在本实施例中预设数值例如可以为2,在预设数值为2的情况下:
起励建压过渡过程的起始时间TEU0:2≤励磁电流Ec;
起励建压过渡过程的结束时间TEU1:当发电机出口开关从0变为1。其中,0表示断开,1表示接通。
然后,获取存储时间段内所有振动波形信号作为稳定性状态样本,其中,存储时间段为从开始时间到结束时间的时间段。
具体地,可获取存储时间段内所有振动波形信号及点值数据作为稳定性状态样本。
需要说明的是,基于此策略实现水电机组每次开机运行时起励建压过渡过程样本的获取,获取每台水电机组每次开机起励建压过渡过程水电机组稳定性状态样本,长期运行获得海量样本。实现水电机组稳定性状态随励磁电流变化趋势征兆的提取,支撑水电机组电磁拉力不平衡等模型实现;实现起励建压过渡过程耗时、同期耗时、空载时导叶开度统计等功能,包括但不限于水电机组开机运行时起励建压过渡过程以下信息:
起励建压过渡过程开始时间、结束时间;起励建压过渡过程耗时、同期耗时;水电机组空载时励磁电流、导叶开度。
步骤102:基于稳定性状态样本,提取电磁振动特征。
本申请中,稳定性状态样本中包括:起励建压过渡过程中水电机组的振动波形信号。对应的,水电机组电磁振动状态样本提取及构建装置执行步骤102的过程例如可以为,对振动波形信号进行傅里叶变换分析,提取振动波形信号中的电磁振动特征。其中,电磁振动特征包括:电磁振动频率特征,和/或,电磁振动幅值与励磁电流相关性特征。如图2所示,水电机组电磁振动特征的示意图。在图2中,电磁振动频率特征可以包括:转频振动特征,和/或,极频振动特征。
需要考虑到的是,水电机组在运行过程中由于电磁方面振源产生的干扰力而引起机组运行不稳定的振动被称为电磁振动。引起机组电磁振动常见的原因有转子不圆、磁极短路、转子松动、定子铁心松动、定子绕组固定不良等。因此水电机组电磁振动状态可由振动频率特征及振动幅值与励磁电流相关性特征两方面描述。
步骤103:根据提取到的电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。
综上,获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本;基于稳定性状态样本,提取电磁振动特征;根据提取到的电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。由此进行稳定性状态评估及故障诊断研究,实现对水电机组稳定性状态跟踪评估及异常状态的早期识别。
在本实施例中,根据步骤101所获得的稳定性状态样本,即起励建压过渡过程的振动波形信号,利用傅里叶变换进行分析,提取振动波形信号中的电磁振动特征,即电磁振动频率特征。具体的:
常用的傅里叶变换方法有离散傅里叶变换(DFT,Discrete Fourier Transform))以及快速傅里叶变换(FFT,fast Fouriertransform,)。傅里叶变换中假设t为时间,x(t)为连续时间信号,T为信号时长,以若干简谐信号叠加的形式表示周期信号,则有:
Figure BDA0003187790390000081
其中,A0=a0为信号直流分量(静态分量),f0为基波频率,nf0为第n(n=1,2,3,…)次谐波频率,
Figure BDA0003187790390000082
为第n次谐波的幅值,φn=arctan(an/bn)为第n次谐波的初相位。
Figure BDA0003187790390000083
Figure BDA0003187790390000084
Figure BDA0003187790390000085
其中,T=1/f0为信号基本周期。
由公式2.2至2.5可知信号经过傅里叶变换后是由n个具有不同频率的谐波叠加而成。
根据欧拉公式,复指数形式的傅里叶变换如式2.6所示:
Figure BDA0003187790390000086
对于现实中采集的离散信号,要想在计算机中进行傅里叶变换,需要借助DFT,其公式如式2.7所示,对应离散傅里叶逆变换如式2.8所示,将长度都为N的时域及频谱采样序列联系起来。
Figure BDA0003187790390000091
Figure BDA0003187790390000092
其中,x(kt)为实际采样离散信号值,N为信号采样点数,T为采样间隔,n为频谱离散值序号,k为时域离散值序号。
在利用DFT进行计算时,当信号序列长度N增加时,其计算量以N2增加,因此需要消耗大量的时间。针对此问题,快速傅里叶变换(FFT)被提出,其在原理上与DFT一致,但在计算过程中通过将数据序列分成两个较短的序列分别进行变换,然后合并得到整个序列离散的方式,使得计算时间缩短,从而使傅里叶变换方法在信号频谱分析中得以广泛应用。
分析过程中与时间域等间隔采样获得信号不同的是时间域等间隔整周期采样FFT分析是以等时间间隔对应的频率分辨率为基准,获得幅频谱。而对于等角度采样获得信号利用FFT进行分析是以等圆周角度对应的水电机组转频为基准,获得阶比幅频谱,其中阶次对应振动波动次数与机组旋转次数的比值,由此实现对升转速动态过程振动转频及其倍频的阶次特征提取。转频为第一阶次,相应转速下特征阶次频率为:
Figure BDA0003187790390000101
其中f0(i)为第i阶频率,n为机组转速。
对于角度域平稳信号进行傅里叶分析获取其阶次幅值特征公式如下:
Figure BDA0003187790390000102
其中,x(kt)为实际等角度采样离散信号值,X(n/Nθ)为阶次谱上对应谱线幅值,N为信号采样点数,θ为采样角度域间隔,n为频谱离散值序号,k为时域离散值序号。
水电机组在运行过程中由于转子外圈不圆、转子定子不同心、定子内腔不圆等原因会产生转定子间气隙不均,而引起磁拉力不平衡。当转子偏心时主要会引起振动中1倍转频成分幅值增加,而转子不圆则可能引起振动中2倍频、3倍频以及更高转频的谐波频率成分幅值增加。此类故障电磁振动频率为:
Figure BDA0003187790390000103
其中,n为机组转速,单位r/min。
水电机组由于定子铁芯松动,定子合缝松动、定子铁芯瓢曲、定子分数槽次谐波等原因会产生定子铁芯、定子机架等电磁极频振动,振动频率为:
Figure BDA0003187790390000104
其中,k2为阶次,一般为1或2。
此外由转子磁极松动、定子受热膨胀引起定子组合缝松动和定子硅钢片松动,引起与磁极对数有关的电磁振动,振动频率为:
Figure BDA0003187790390000111
其中,p为转子磁极对数,n为机组转速,单位r/min。
由电磁方面因素引起的水电机组电磁振动幅值一般随励磁电流的大小正相关,由此振动与励磁电流相关性也为电磁振动分析的主要考虑因素,电磁振动幅值与励磁电流相关性特征的计算公式为:
Figure BDA0003187790390000112
其中,R(V,EC)表示电磁振动幅值与励磁电流相关性特征;Cov(V,EC)为电磁振动幅值与励磁电流的协方差;Var(V)为电磁振动幅值;Var(EC)为励磁电流的方差。
基于上述水电机组电磁振动特征,构建电磁振动特征样本,对水电机组起励建压过渡过程的数据进行分析及相关特征提取,构建电磁振动状态评估矩阵如式2.15所示,即
Figure BDA0003187790390000113
其中m为特征变量维度,N为电磁振动样本数。特征变量可包括振动峰峰值PtP,1fn(fn为机组转频)、2fn、3fn、p*fn(p为磁极对数)、50Hz、100Hz频率成分幅值,以及峰峰值与励磁电流相关系数RPtP_EC,特征频率幅值与励磁电流相关系数RV_EC等。电磁振动特征健康状态样本和电磁振动特征监测样本分别用Ynormal及Ytest表示。
Figure BDA0003187790390000114
水电机组电磁振动具有电磁振动频率及电磁振动幅值与励磁电流相关性两方面主要特征。若存在明显的电磁振动,则相应的频率为工频及其倍频,或极频及其倍频的振动成分出现,并且往往振动幅值表现出随励磁电流增加而增大的趋势。以某电站水轮发电机组为对象,基于对水电机组起励建压过渡过程稳定性状态监测获取的样本数据,提取水电机组电磁振动频率幅值及相关性特征,构建电磁振动状态样本。
为了使本领域技术人员更加清楚地了解本申请,现举例进行说明。
举例而言,某水电机组从2017年3月实施增容改造,发电机及水轮机都进行了更换,机组容量提高到55MW。改造后,水轮机型号HLA835i-LJ-305,水轮机设计出力56.7MW,额定转速200r/min,设计水头69.0m,导叶片数24,叶片数13。发电机型号SF-K55-30/6400,额定容量64.7MVA,额定功率55MW,定子额定电流3.558kA,定子额定电压10.5kV,额定励磁电流1169A,额定励磁电压175V,转子磁极对数15对。以机组2018年11月28日(10时41分16秒)的一次开机为例对水电机组运行历程中励磁电流变化及电磁振动表现进行分析。
首先观察水电机组励磁电流在整个开机运行历程即开机运行至停机全历程中的变化情况,如图3所示,图3为一次整个开机运行历程中的水电机组励磁电流变化趋势图。经过对水电机组多次开机过程工况参数分析后,得出在水电机组每次开机运行历程中励磁电流变化趋势基本一致。水电机组在90%额定转速时发出起励令开始加励磁,在约1.2s时间内从0快速达到500A左右,随后一段时间励磁电流经过动态调整过程,建立机端电压。水电机组并网后励磁电流再次增加,直到水电机组带到额定负荷后,励磁电流稳定在800A附近。
在水电机组全工况中,只有C1、C2、C3、C5工况下励磁电流动态变化,C1工况转速也在动态变化,C3、C5工况导叶开度也动态变化。因此以控制变量的原则,只有在C2工况下导叶开度及转速相对稳定,对应的机械及水力方面稳定性表现也较为平稳,此工况为水电机组电磁方面稳定性表现最为清晰的工况。
在对水电机组某次开机运行C2工况下稳定性监测数据分析发现水电机组出现异常电磁振动,为发明基于开机动态过程的电磁振动特征提取及电磁振动评价模型提供了宝贵的分析样本。以水电机组上机架X向振动为例,对电磁振动特征提取及样本构建过程进行分析展示。如图所示,图4为C2工况变励磁过程振动频谱瀑布图,图5为C2工况励磁电流变化趋势图。结合两图可以看出变励磁过程振动频谱中主频为常规的1倍频,代表转频振动的1倍频、2倍频及3倍频幅值基本恒定,但是可以明显地看到工频幅值随着励磁电流增加有增大的表现。由此可以看出基于全工况中的C2起励建压过渡过程样本稳定性状态监测数据分析,可获取水电机组电磁振动幅值及变化趋势特征,并可获得振动与励磁相关性特征。
本申请基于水电机组历次运行C2工况下稳定性监测数据,实现对电磁振动特征进行提取,选取的电磁振动特征变量如图6所示,在此基础上构建形成电磁振动状态样本。
举例说明,基于某电站3#机组多次开机起励建压过程稳定性状态监测数据,利用上述实施例中提出的电磁振动特征提取方法,分析提取振动峰峰值PtP,1fn、2fn、3fn、50Hz、100Hz频率成分幅值及上述幅值与励磁电流相关性特征,并在此基础上构建电磁振动状态样本。以上机架处振动分析为例进行展示。通过分析并剔除因传感器异常导致的数据异常样本,最终共得到97个电磁振动状态样本,电磁振动状态样本的示意图如图7所示。
为了实现上述实施例,本申请提出一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建装置。
图8是根据本申请第二实施例的示意图,如图8所示,水电机组电磁振动状态样本提取及构建装置800包括获取模块801、提取模块802、构建模块803。
其中,获取模块801,用于获取起励建压过渡过程中水电机组的的稳定性状态样本;提取模块802,用于基于稳定性状态样本,提取电磁振动特征;构建模块803,用于根据提取到的电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。
可选的,起励建压过渡过程的起始条件为水电机组的励磁电流大于等于预设数值;起励建压过渡过程的终止条件为发电机出口开关处于接通状态。
可选的,稳定性状态样本中包括:起励建压过渡过程中水电机组的振动波形信号。提取模块802具体用于,对振动波形信号进行傅里叶变换分析,提取振动波形信号中的电磁振动特征。
可选的,电磁振动特征包括:电磁振动频率特征,和/或,电磁振动幅值与励磁电流相关性特征;
电磁振动频率特征包括:转频振动特征,和/或,极频振动特征。
可选的,电磁振动幅值与励磁电流相关性特征的计算公式为:
Figure BDA0003187790390000141
其中,R(V,EC)表示电磁振动幅值与励磁电流相关性特征;Cov(V,EC)为电磁振动幅值与励磁电流的协方差;Var(V)为电磁振动幅值;Var(EC)为励磁电流的方差。
本申请提供的水电机组电磁振动状态样本提取及构建装置中,通过获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本;基于稳定性状态样本,提取电磁振动特征;根据提取到的电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。由此进行稳定性状态评估及故障诊断研究,实现对水电机组稳定性状态跟踪评估及异常状态的早期识别。
需要说明的是,前述对一种水电机组机械振动状态样本提取及构建方法实施例的解释说明也适用于该实施例的一种水电机组机械振动状态样本提取及构建装置,此处不再赘述。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图9示出了用来实现本申请实施方式的示例性电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
图9显示的电子设备12仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示,电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture;以下简称:ISA)总线,微通道体系结构(Micro Channel Architecture;以下简称:MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation;以下简称:VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection;以下简称:PCI)总线。
电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(Random Access Memory;以下简称:RAM)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图9未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图9中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如:光盘只读存储器(Compact Disc ReadOnlyMemory;以下简称:CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video DiscRead OnlyMemory;以下简称:DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器28中,这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信,和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且,电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network;以下简称:LAN),广域网(Wide Area Network;以下简称:WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现前述实施例中提及的方法。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如,如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本申请的限制,本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法,其特征在于,包括:
获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本;
基于所述稳定性状态样本,提取电磁振动特征;
根据提取到的所述电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述起励建压过渡过程的起始条件为水电机组的励磁电流大于等于预设数值;所述起励建压过渡过程的终止条件为发电机出口开关处于接通状态。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述稳定性状态样本中包括:起励建压过渡过程中所述水电机组的振动波形信号;
所述基于所述稳定性状态样本,提取电磁振动特征,包括:
对所述振动波形信号进行傅里叶变换分析,提取所述振动波形信号中的所述电磁振动特征。
4.根据权利要求1或3所述的方法,其特征在于,所述电磁振动特征包括:电磁振动频率特征,和/或,电磁振动幅值与励磁电流相关性特征;
所述电磁振动频率特征包括:转频振动特征,和/或,极频振动特征。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述电磁振动幅值与励磁电流相关性特征的计算公式为:
Figure FDA0003187790380000011
其中,R(V,EC)表示电磁振动幅值与励磁电流相关性特征;Cov(V,EC)为电磁振动幅值与励磁电流的协方差;Var(V)为电磁振动幅值;Var(EC)为励磁电流的方差。
6.一种水电机组电磁振动状态样本提取及构建装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本;
提取模块,用于基于所述稳定性状态样本,提取电磁振动特征;
构建模块,用于根据提取到的所述电磁振动特征,构建电磁振动特征样本。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述稳定性状态样本中包括:起励建压过渡过程中所述水电机组的振动波形信号;
所述提取模块具体用于,
对所述振动波形信号进行傅里叶变换分析,提取所述振动波形信号中的所述电磁振动特征。
8.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
9.一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品,其特征在于,当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时,执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
CN202110867265.1A 2021-07-29 2021-07-29 水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备 Pending CN113762076A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110867265.1A CN113762076A (zh) 2021-07-29 2021-07-29 水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110867265.1A CN113762076A (zh) 2021-07-29 2021-07-29 水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113762076A true CN113762076A (zh) 2021-12-07

Family

ID=78788187

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110867265.1A Pending CN113762076A (zh) 2021-07-29 2021-07-29 水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113762076A (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102778633A (zh) * 2012-08-07 2012-11-14 绍兴电力局 一种电力变压器油箱表面绕组振动的敏感区域选取方法
CN112417622A (zh) * 2020-12-04 2021-02-26 五凌电力有限公司 机组机械振动的评估方法、系统、计算机设备和存储介质
CN112539827A (zh) * 2020-12-04 2021-03-23 五凌电力有限公司 基于频率能量占比的机组机械振动评估方法和系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102778633A (zh) * 2012-08-07 2012-11-14 绍兴电力局 一种电力变压器油箱表面绕组振动的敏感区域选取方法
CN112417622A (zh) * 2020-12-04 2021-02-26 五凌电力有限公司 机组机械振动的评估方法、系统、计算机设备和存储介质
CN112539827A (zh) * 2020-12-04 2021-03-23 五凌电力有限公司 基于频率能量占比的机组机械振动评估方法和系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liu et al. A new wind turbine fault diagnosis method based on the local mean decomposition
Burriel-Valencia et al. Short-frequency Fourier transform for fault diagnosis of induction machines working in transient regime
Xu et al. Improvement of the Hilbert method via ESPRIT for detecting rotor fault in induction motors at low slip
Benbouzid et al. Induction motors' faults detection and localization using stator current advanced signal processing techniques
EP2523009A1 (en) Method and apparatus for monitoring the condition of electromechanical systems
US10698031B2 (en) Systems and methods for obtaining and validating performance data on motors
Agah et al. Broken rotor bar and rotor eccentricity fault detection in induction motors using a combination of discrete wavelet transform and Teager–Kaiser energy operator
Guo et al. Automatic bearing fault diagnosis of permanent magnet synchronous generators in wind turbines subjected to noise interference
CN113049953B (zh) 通过噪声进行故障定位的方法、装置、介质和设备
US11506717B1 (en) System and method for diagnosing stator inter-turn faults in synchronous motors
CN113803201B (zh) 水电机组机械振动状态样本提取及构建方法、装置及设备
JP2018195266A (ja) 状態分析装置、状態分析方法、およびプログラム
Zhang et al. Diagnosis of mechanical unbalance fault in permanent magnet synchronous machine drives
CN112539827B (zh) 基于频率能量占比的机组机械振动评估方法和系统
CN113762076A (zh) 水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法、装置及设备
Garcia-Calva et al. Fundamental frequency normalization for reliable detection of rotor and load defects in vsd-fed induction motors
Martinez-Roman et al. Low-cost diagnosis of rotor asymmetries of induction machines at very low slip with the Goertzel algorithm applied to the rectified current
Hamatwi et al. A case for micromachines in laboratory-based dfig wind turbine systems for fault studies
Drobnič et al. Simplified detection of broken rotor bars in induction motors controlled in field reference frame
Orji et al. Non‐intrusive induction motor speed detection
CN115598530B (zh) 发电机空载特性的评估方法、装置、电子设备及存储介质
Sun et al. Unsteady characteristics analysis of centrifugal pump operation based on motor stator current
Silva et al. Smart signal processing for an evolving electric grid
Bellini Quad demodulation: A time-domain diagnostic method for induction machines
CN113608119A (zh) 电机运行状态监测方法、装置、设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination