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含鑒相的水力機(jī)組軸心軌跡信號(hào)還原研究

2016-11-22 02:56:23職保平耿亞杰王溢波
水力發(fā)電 2016年6期
關(guān)鍵詞:故障診斷信號(hào)方法

職保平,耿亞杰,楊 毅,劉 迪,王溢波

(1.小流域水利河南省高校工程技術(shù)研究中心,河南開封475000;2.黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河南開封475000;3.河南省開封市河務(wù)局第一機(jī)動(dòng)搶險(xiǎn)隊(duì),河南開封47500;4.大連理工大學(xué),遼寧大連116023)

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含鑒相的水力機(jī)組軸心軌跡信號(hào)還原研究

職保平1,2,耿亞杰2,楊 毅1,2,劉 迪3,王溢波4

(1.小流域水利河南省高校工程技術(shù)研究中心,河南開封475000;2.黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河南開封475000;3.河南省開封市河務(wù)局第一機(jī)動(dòng)搶險(xiǎn)隊(duì),河南開封47500;4.大連理工大學(xué),遼寧大連116023)

水力機(jī)組主軸軸心軌跡中包含大量的故障信息,在研究軸心軌跡之前必須進(jìn)行降噪處理。針對(duì)含鑒相的軸擺信號(hào),提出采用時(shí)程處理方法,依據(jù)鑒相片、軸系直徑、采樣頻率等信息對(duì)時(shí)程信號(hào)處理,最終利用EMD方法剔除趨勢(shì)項(xiàng)并重構(gòu)信號(hào)的時(shí)程處理方法。實(shí)例分析表明,該方法能正確識(shí)別、剔除鑒相片所帶來的影響,并對(duì)機(jī)組振擺信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確重構(gòu),基于此準(zhǔn)確描述機(jī)組狀態(tài)。

鑒相;信號(hào)還原;EMD;水力機(jī)組

水電機(jī)組屬于低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械,機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行非常重要。目前,對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷大多是對(duì)軸系振動(dòng)和擺度信號(hào)進(jìn)行分析[1],其中軸心軌跡能夠形象、直觀反映機(jī)組的運(yùn)行情況[2- 3],可作為軸系故障診斷的重要依據(jù)。該方法已在包括水力機(jī)組在內(nèi)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械在線監(jiān)測(cè)與故障診斷中得到一定應(yīng)用。

機(jī)組擺度測(cè)試中,為精確識(shí)別軸系的相位、頻率等信息,常增設(shè)鑒相,在測(cè)量位置設(shè)置金屬鑒相片會(huì)使電渦流傳感器所采集的軸擺信號(hào)出現(xiàn)突變值,嚴(yán)重影響對(duì)軸心軌跡的分析,需將之剔除[4]。

信號(hào)處理是故障診斷的基礎(chǔ),以往分析中,往往將鑒相作為奇異點(diǎn)剔除,如利用小波方法對(duì)信號(hào)重構(gòu)進(jìn)行還原[5],采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解局部放電去噪[6]等。但采用濾波的方法易產(chǎn)生極值點(diǎn)分布不均勻、頻帶混疊、模式混疊、丟失細(xì)節(jié)信息等誤差,本文以鑒相片、軸系統(tǒng)等物理特征為基礎(chǔ),建立了一種時(shí)程處理方法來剔除鑒相所帶來的影響,并結(jié)合實(shí)例與EMD方法進(jìn)行對(duì)比分析,最終為還原含鑒相的軸心軌跡信號(hào)提供思路,為軸心軌跡提純提供一類解決特定問題的方法。

1 鑒相信號(hào)特征

軸系擺動(dòng)測(cè)試是在同一個(gè)平面的順河向和橫河向兩個(gè)相互垂直的方向設(shè)置電渦流傳感器,根據(jù)兩組數(shù)據(jù)計(jì)算軸心運(yùn)動(dòng)軌跡。但兩組數(shù)據(jù)由于現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試的條件、人工設(shè)置傳感器的位置精度,難以實(shí)現(xiàn)精確的90°相位差,從而使整個(gè)測(cè)試的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在偏差,難以反映真實(shí)軸系擺度情況。為解決該問題,常增設(shè)鑒相,以準(zhǔn)確確定兩個(gè)傳感器的相位角,從而精確計(jì)算軸系的軸心軌跡。鑒相是分析水輪機(jī)機(jī)組軸系振動(dòng)的重要手段之一。

水輪機(jī)組軸系監(jiān)測(cè)往往在上導(dǎo)軸承、下導(dǎo)軸承或水導(dǎo)軸承上設(shè)置固定的金屬鑒相片,利用電渦流傳感器進(jìn)行測(cè)量。圖1為某大型電站上導(dǎo)軸承處順河向的實(shí)測(cè)擺渡信號(hào),可以看到,順河向信號(hào)中,因鑒相存在嚴(yán)重突變,其幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過振動(dòng)限制,若不加鑒別的使用,將出現(xiàn)嚴(yán)重的錯(cuò)誤。

圖1 上導(dǎo)軸承順河向振擺信號(hào)

2 EMD還原方法

EMD還原方法主要利用EMD分解的自適應(yīng)特性,將軸心軌跡信號(hào)分解成若干個(gè)本征模態(tài)分量,針對(duì)各分量的時(shí)域、頻域特征進(jìn)行篩選,剔除相關(guān)干擾后,重構(gòu)軸心軌跡信號(hào),其方法流程與小波類似。

EMD分解是一類無需先驗(yàn)知識(shí)及正交基選擇,能夠更好的自適應(yīng)各類非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻分析方法。該方法利用信號(hào)的極值點(diǎn),求出包絡(luò)圖,獲得均值曲線,進(jìn)而把非平穩(wěn)、非線性信號(hào)分解成一組穩(wěn)態(tài)和線性的數(shù)據(jù)序列集,即本征模態(tài)函數(shù)(IMF)。即通過特征時(shí)間尺度獲取本征模態(tài)函數(shù),進(jìn)而分解時(shí)間序列。EMD方法的詳細(xì)步驟請(qǐng)參閱文獻(xiàn)[7],本文不再?gòu)?fù)述。相較于小波分解而言,EMD方法無需先驗(yàn)知識(shí),能夠自適應(yīng)的分析非穩(wěn)態(tài)信號(hào),不存在小波基的選擇、閾值的選取等問題。

小波分解和EMD分解的剔除、還原方法,均存在各項(xiàng)突變點(diǎn)導(dǎo)致模式混疊、頻帶間能量交疊、信號(hào)細(xì)節(jié)丟失等問題,特別是采用拋棄端點(diǎn)數(shù)據(jù)來降低端點(diǎn)效應(yīng)的EMD方法將造成數(shù)據(jù)量減少。這些都為得到清晰、有效的軸心信息帶來了很大困難。

3 時(shí)程處理方法

采用濾波的方法將信號(hào)分解成若干相互正交的信號(hào)序列,對(duì)各個(gè)序列進(jìn)行頻段、奇異值判定、篩選是小波分解和EMD分解的主要特征。但對(duì)鑒相信號(hào)而言,可利用鑒相片的物理特征和所測(cè)軸系直徑等信息,可用特定的時(shí)程處理方法進(jìn)行剔除。本文提出,利用鑒相片的物理特性,結(jié)合采樣頻率等特征信息,進(jìn)而夠判定鑒相片數(shù)據(jù)寬度,進(jìn)一步根據(jù)數(shù)據(jù)跳變位置判定鑒相片位置,從而進(jìn)行數(shù)據(jù)替換的方法來解決鑒相片對(duì)軸心軌跡信號(hào)所帶來的影響,最終利用EMD分作剔除趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)而還原軸心軌跡。其方法流程見圖2,方法步驟如下:

(2)由于鑒相片厚度遠(yuǎn)大于正常擺動(dòng)變化量,利用該特性,結(jié)合軸系擺動(dòng)極值點(diǎn)位置,可判定鑒相片的起始位置和數(shù)據(jù)寬度。需要注意的是,篩選極值點(diǎn)過程中需前后各增加一位,防止傳感器拾取信號(hào)時(shí)處于鑒相片邊界。

(3)計(jì)算鑒相片數(shù)據(jù)寬度后,利用三次樣條插值函數(shù)進(jìn)行替換,力求在最小范圍內(nèi)改變數(shù)據(jù)量。

(4)利用EMD分解剔除趨勢(shì)項(xiàng),進(jìn)而合成、還原測(cè)試數(shù)據(jù)。

圖2 方法流程

該方法不涉及鑒相片以外的數(shù)據(jù),減少了信號(hào)污染,在最小范圍內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)修正,降低了細(xì)節(jié)的丟失,且不存在有正交分解(EMD、小波分解)所帶來的,頻帶交疊和難以判定閾值等問題。

4 實(shí)測(cè)信號(hào)對(duì)比分析

某大型水電站水輪發(fā)電機(jī)組型號(hào)為SF350- 80/18900,額定轉(zhuǎn)速為75 r/min,對(duì)軸導(dǎo)進(jìn)行測(cè)試,采樣頻率為200 Hz,數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為768。其中上導(dǎo)、下導(dǎo)、水導(dǎo)+X、+Y方向各設(shè)置一個(gè)電渦流傳感器測(cè)量大軸擺度,鑒相傳感器設(shè)置在上導(dǎo)處。其中上導(dǎo)+X方向在空載無勵(lì)磁工況下的測(cè)試數(shù)據(jù)如圖1所示,由圖1可看出,上導(dǎo)處存在嚴(yán)重畸變,這實(shí)際上是由于鑒相片所造成的。為還原真實(shí)擺動(dòng)數(shù)據(jù),應(yīng)該使用相應(yīng)的剔除方法進(jìn)行重構(gòu)數(shù)據(jù)。

4.1 EMD還原方法

在Matlab平臺(tái)上利用EMD分解可將原始信號(hào)自適應(yīng)分解,如圖3所示,圖3給出各本征模態(tài)函數(shù)分量,從分量上可以明顯的看出鑒相信號(hào)主要集中在Imf1,但I(xiàn)mf2和Imf3分量同樣包含部分鑒相信號(hào),如果全部剔除,則喪失部分信號(hào)。

圖3 上導(dǎo)X向軸擺信號(hào)的EMD分解

圖4 各項(xiàng)EMD重構(gòu)信號(hào)

圖4給出分別剔除Imf1,Imf1~I(xiàn)mf2,Imf1~I(xiàn)mf3的重構(gòu)信號(hào),其中剔除Imf1~I(xiàn)mf3分量對(duì)鑒相信號(hào)的剔除效果最好,但中高頻幾乎全部丟失,細(xì)節(jié)丟失較多;而剔除Imf1~I(xiàn)mf2和剔除Imf1的結(jié)果中,依然受鑒相信號(hào)的影響。

4.2 本文時(shí)程方法

在Matlab平臺(tái)上編寫時(shí)程處理方法進(jìn)行數(shù)據(jù)剔除、還原分析。圖5為剔除鑒相片后的重構(gòu)信號(hào)。其中鑒相片約2 cm寬,上導(dǎo)軸承測(cè)試處直徑約100 cm,鑒相片數(shù)據(jù)寬度為1.019個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),為防止數(shù)據(jù)溢出且對(duì)數(shù)據(jù)取整得,鑒相片數(shù)據(jù)寬度為3個(gè)點(diǎn)。圖5為采用該方法剔除鑒相后的還原信號(hào)。

圖5 剔除鑒相片后的重構(gòu)信號(hào)

相較于EMD重構(gòu)信號(hào)而言,與剔除Imf1~I(xiàn)mf3項(xiàng)的重構(gòu)信號(hào)較為接近,但所包含細(xì)節(jié)信息更為豐富。插值替換后的結(jié)果均值為-11.125,存在一定的趨勢(shì)項(xiàng),因此,有必要利用EMD分解進(jìn)行趨勢(shì)項(xiàng)剔除,圖6給出了EMD分解項(xiàng)。

圖6 剔除鑒相后的EMD分解

相較于EMD直接分解的圖3而言,圖6中EMD分解不存在鑒相信號(hào),表明本文方法剔除較為徹底,圖7給出剔除趨勢(shì)項(xiàng)后的重構(gòu)信號(hào),即本文所提出的方法還原結(jié)果,信號(hào)均值為-0.201,基本處于零平衡狀態(tài),基本剔除趨勢(shì)項(xiàng),能夠較好的還原+X方向的軸心運(yùn)動(dòng)軌跡。

圖7 剔除趨勢(shì)項(xiàng)的重構(gòu)信號(hào)

5 結(jié) 語

(1)采用時(shí)頻分解的等方法進(jìn)行軸心軌跡提純,會(huì)帶來丟失細(xì)節(jié)信息、頻帶交疊等問題,并不能十分有效的還原鑒相信號(hào)。本文提出的方法首先從時(shí)程信號(hào)上,結(jié)合鑒相片、軸系統(tǒng)等物理參數(shù),剔除鑒相片數(shù)據(jù)并進(jìn)行插值處理來消除由鑒相所帶來的影響,進(jìn)一步利用EMD方法來剔除信號(hào)的趨勢(shì)項(xiàng),該方法基本能夠真實(shí)還原軸系振動(dòng)信號(hào)。

(2)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn),對(duì)鑒相數(shù)據(jù)寬度的選擇并不能嚴(yán)格按照1倍鑒相片數(shù)據(jù)寬度選取,至少需2倍寬

度才能完全剔除鑒相信號(hào)。這是由于數(shù)據(jù)極值點(diǎn)較為穩(wěn)定,但在平滑濾波的作用下,極值點(diǎn)的定位又產(chǎn)生了偏差,對(duì)在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的相位有較大影響。

[1]馬震岳, 董毓新. 水輪發(fā)電機(jī)組動(dòng)力學(xué)[M]. 大連: 大連理工出版社. 2003.

[2]孫慧芳, 潘羅平, 張飛, 等. 旋轉(zhuǎn)機(jī)械軸心軌跡識(shí)別方法綜述[J]. 中國(guó)水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào), 2014, 12(1): 86- 92.

[3]徐玉秀, 鐘建軍, 聞邦椿. 旋轉(zhuǎn)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性的分形特征及故障診斷[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2005, 41(12): 186- 189.

[4]唐擁軍, 潘羅平. 水電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)信號(hào)預(yù)處理[J]. 中國(guó)水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào), 2005, 3(3): 173- 178.

[5]李輝, 白亮, 羅興锜. 基于小波分析的水力機(jī)組故障診斷奇異數(shù)據(jù)還原研究[J]. 西安理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2010, 26(3): 255- 259.

[6]賈嶸, 徐其惠, 田錄林, 等. 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和固有模態(tài)函數(shù)重構(gòu)的局部放電去噪方法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2008, 23(1): 13- 18.

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[8]WU Z, HUANG N E. A study of the characteristics of white noise using the empirical mode decomposition method[J]. Proceedings of the Royal Society A, 2004(460): 1597- 1611.

(責(zé)任編輯 高 瑜)

Research on Reduction of Shaft Orbit Signal of Hydraulic Unit with Phase Discrimination

ZHI Baoping1,2, GENG Yajie2, YANG Yi1,2, LIU Di3, WANG Yibo4

(1. Engineering Technology Research Center of Small Watershed Conservancy University of Henan Province,Kaifeng 475000, Henan, China; 2. Yellow River Conservancy Technical Institute, Kaifeng 475000, Henan, China;3. No. 1 Mobile Rescue Team of Kaifeng River Affairs Bureau, Kaifeng 475000, Henan, China;4. Dalian University of Technology, Dalian 116023, Liaoning, China)

The shaft orbit of hydraulic unit contains a lot of fault information. Before studying the shaft orbit, it must be processed to de-noise. A specific time history processing method is put forward based on the information of phase discrimination slice, shaft diameter and sampling frequency to process the shaft orbit signal with phase discrimination, and then the signal is reconstructed by subtracting the trends with EMD method. The example analysis shows that the method can identify and eliminate the influence of phase discrimination slice and accurately reconstruct the runout signal of hydraulic unit, and finally, it can correctly descript the state of unit.

phase discrimination; signal reconstructing; EMD; hydraulic unit

2015- 12- 10

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51379030);河南省科技廳基礎(chǔ)與前言技術(shù)研究項(xiàng)目(162300410053)

職保平(1983—),男,河南焦作人,博士研究生,研究方向?yàn)檎駝?dòng)傳導(dǎo)與隨機(jī)參數(shù)結(jié)構(gòu).

TV731

A

0559- 9342(2016)06- 0057- 04

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