基于小波包分析的水電機組振動信號去噪研究

郭 磊

(南昌工程學院 機械與電氣工程學院，江西 南昌330099)

機組振動是水電站運行中常見的故障，也是直接影響電站運行和電力系統安全的主要故障之一。而水輪發電機組的振動和其他旋轉類機械的振動又存在很大區別，水力、機械、電氣三方面因素各自引起的振動形成的耦聯、振動故障與振動特征的非一一對應性及多種振動在某部位的疊加，造成了水輪發電機組振動的復雜性，難以用準確的語言來描述振動是否存在及振動的程度，使得分析振動原因十分困難。此外，用于監測振動信號的傳感器所輸出的信號不僅包含有可用作故障診斷依據的有用信號外，還包含有強烈的背景噪聲和其它的隨機噪聲。因此為了進行有效地故障診斷，就必須進行信號去噪處理，以消除噪聲和提取用于故障診斷的特征參數。振動信號去噪處理是實施故障診斷的一個關鍵環節，其處理結果直接影響著其后的故障診斷。因此，加強對水電機組振動信號去噪研究十分重要。

1 小波包去噪原理及步驟

信號的小波包消噪同小波消噪的算法思想基本相同，所不同的是小波包更為靈活，可以同時對上一層的低頻部分和高頻部分進行分解，進而實現有選擇的濾除噪聲信號。一般是將信號進行小波包分解，對分解的小波包系數進行門限閾值的量化，重構量化后的系數，即得到去除了部分噪聲的有用信號。對信號進行小波包分解時，可以采用多種小波包基，通常根據不同的信號要求，從中選擇一種小波包消噪的步驟如下：①信號的小波包分解。選擇一個小波并確定一個小波分解的層次N，然后對信號S進行N次層小波分解。②計算最優樹，確定最優小波包基。③小波包分解系數的閾值量化。對于每一個小波包分解系數，選擇一個適當的閾值并對其系數進行量化。④小波包重構。根據第N層的小波包分解系數和經過量化處理系數，進行小波包重構。

而在這四個步驟之中，最關鍵的就是如何選取閾值和如何進行閾值的量化，從某種程度上說，它直接關系到信號消噪的質量。實際應用中，可采用ddencmp函數和wpdencmp函數進行默認閾值消噪，由于這兩個函數都是基于小波包分析的函數，內部調用了二維小波包分解函數wpdec2以及二維小波包重構函數wprec2，使用起來十分方便，代碼相當簡練。經過以上處理后的重構信號，消除了部分噪聲。可以看出，利用小波包消噪可以更加精細的有選擇性地濾出高頻噪聲。

2 小波包分析在水電機組振動信號去噪中的應用

傳感器所輸出的機組振動的原始信號是一個混雜信號，除了真實有用的振動信號外，往往還伴有隨機噪聲和強烈的背景噪聲。而根據振動故障機理分析可知，故障特征常常存在于一定的頻段范圍內，超出該頻段范圍的信號在故障特征提取時屬于噪聲信號。所以為了有效地提取故障特征，首先應對信號進行消噪處理。文章研究對某水電站水輪機頂蓋的垂直振動實測信號進消噪處理，運用小波包分析的方法，在Matlab軟件平臺上，編寫程序，并利用該程序對實測信號進行信噪分離處理，消去噪聲數字信號N(n)后，得到機組振動的數字信號S(n)。

（1）振動信號收集。萬安水電站位于中國江西省萬安縣、贛江中游，距贛州市90km，是江西省目前最大的水力發電廠站，電站以發電為主，兼防洪、灌溉、養殖、航運等綜合效益，是江西電力南北交換的樞紐。水電站裝機容量50萬kW，保證出力6.04萬kW，年發電量15.16億kw/h。內裝5臺單機容量10萬kW的軸流式水輪發電機組，水輪機為ZZ440-LH-850型，直徑8.5m，額定轉速76.9r/min，設計水頭22.0m，最大水頭32.3m，最小水頭12.8m。水電站1990年11月，首臺機組發電，1992年12月，一期工程4臺機組全部投入生產，1996年1月通過國家驗收。為了檢查機組的設計、制造和安裝質量，分析機組的振動特點和規律，確定機組的穩定運行范圍，為電站的安全經濟運行提供技術依據，對3F機組進行了穩定性測試。試驗共進行變轉速、變勵磁和變負荷三個項目，并在個測試工況點穩定運行5min左右進行測量。實測信號的采樣頻率為60Hz，監測系統采樣點數為6500點。本算例僅截取其中650點進行分析，分析數據由振動速度傳感器檢測的水輪機頂蓋振動信號。

（2）小波包分析去噪。本文采用sym4小波進行2層分解，消噪后的信號占原信號能量的99.75%，運用Matlab軟件編寫程序，實現了水電機組振動信號的信噪分離，如圖1、2、3所示。

圖1 機組振動實測圖

圖2 試驗數據一次消噪圖

圖3 試驗數據二次消噪圖

從圖1、圖2、圖3中看出，用小波包消噪消去的能量較多，且sym小波消噪后的信號要比用db小波消噪后的信號光滑，費時較短，小波包分析成功地實現了水電機組振動信號的消噪處理，并且計算速度較快，得到了較滿意的處理結果。小

波包分析是水電機組振動信號預處理的一種有效方法。

3 結語

近年來，水電機組振動信號消噪技術研究得到很大發展，但是尚未形成一套完整的理論體系和有效的處理技術。在實際的應用也急需一個完善的評價體系對其效果做出合理的評價。應用小波包分析的方法可以更加精細的有選擇性地濾出高頻噪聲，但小波包分析是建立在第一代小波變換的基礎之上的，它也存在小波包基難以選擇的不足。因此，對于水電機組振動信號去噪技術研究還有很多理論需要進一步研究和大量的實際工作需要完善。

[1]唐擁軍，潘羅平.水電機組故障診斷系統信號預處理[J].中國水利水電科學研究院學報，2005，3(3)：173-179.

[2]飛思科技產品研發中心.小波分析理論與MATLAB7實現[M].北京：電子工業出版社，2005.