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基于VMD的水電站廠房結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別研究

2021-12-28 11:09:24方國富黃文龍王海軍郭飛飛
海河水利 2021年6期
關(guān)鍵詞:模態(tài)信號結(jié)構(gòu)

方國富,黃文龍,王海軍,郭飛飛

(1.福建廈門抽水蓄能有限公司,福建 廈門 361000;2.天津大學(xué)建筑工程學(xué)院,天津 300350)

為了滿足我國對可再生能源發(fā)展的需求,近年來水電開發(fā)得到了快速發(fā)展,興建了一大批大型的常規(guī)電站和抽水蓄能電站。機(jī)組的單機(jī)容量已經(jīng)突破了百萬千瓦,并在白鶴灘水電站得到了應(yīng)用。所帶來的問題是機(jī)組、廠房結(jié)構(gòu)的運(yùn)行安全問題更加突顯。進(jìn)行廠房結(jié)構(gòu)動力安全評估需要獲得結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確的模態(tài)參數(shù)。因此,如何準(zhǔn)確獲取廠房結(jié)構(gòu)精確的模態(tài)參數(shù),對水電站廠房的智能化運(yùn)行監(jiān)測、安全評估等非常重要。

近20 a 來,結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別領(lǐng)域的研究無論是理論方面還是應(yīng)用方面都得到了長足發(fā)展。國內(nèi)外學(xué)者開展了廣泛的研究。Lawrence 等[1]提出了一種利用拉普拉斯小波將信號分解模態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法,并應(yīng)用于飛機(jī)機(jī)翼動力響應(yīng)分析,效果良好。呂志民等[2]采用非線性模型和小波變換方法組合,成功地識別了水輪機(jī)軸系的模態(tài)參數(shù)。張志宜等[3]提出了一種基于Gabor 變換的模態(tài)參數(shù)識別方法。吳長智等[4]提出了一種基于模糊優(yōu)化的信號非線性參數(shù)識別方法,準(zhǔn)確地識別出了結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)。Dragomiretskiy K和Zosso D[5]2014年提出了變分模態(tài)分解方法(VMD),該方法可將一輸入信號分解成多個變分模態(tài)分量,各分量圍繞中心頻率并且各變分模量具有稀疏性[6-9],同時該方法具有良好的抗噪性能和抗模態(tài)混疊性能。水電站廠房結(jié)構(gòu)包括各種孔洞、板梁體系,空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜,引起振動的振源包括水力、機(jī)械、電磁等,荷載繁多,因此對水電站廠房結(jié)構(gòu)進(jìn)行模態(tài)識別,噪聲、模態(tài)混疊難以避免。

本文依托現(xiàn)場振動實(shí)測數(shù)據(jù),將VMD 與隨機(jī)減量法、STD 等方法相結(jié)合,開展水電站廠房結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的精確識別研究。

1 基于VMD的信號分解

VMD 可視為一個信號分解過程。具體步驟如下:①采用Hilbert 變換進(jìn)行模態(tài)分解,得到各模態(tài)分量的單邊頻譜;②將各模態(tài)分解信號與預(yù)估指數(shù)項(xiàng)進(jìn)行混合;③采用高斯估計(jì)分析信號的模態(tài)帶寬。其表達(dá)式即為式(1)所示的約束變分方程。

式中:f為信號;{uk}={u1,…,uk}為模態(tài)分解信號集合;{ωk}={ω1,…,ωk}為中心頻率集合;K為分解層數(shù)[10]。

為求得式(1)的最優(yōu)解,引入二次罰項(xiàng)因子α和拉格朗日乘法算子λ,可得表達(dá)式(2),具體求解流程如圖1所示。

圖1 VMD流程

2 仿真信號模擬驗(yàn)證

根據(jù)上述的方法開發(fā)了相應(yīng)的程序,為驗(yàn)證程序的合理性以及VMD 方法的抗混疊性能和抗噪性能,分別構(gòu)造包含間斷信號的仿真信號和包含噪聲信號的仿真信號進(jìn)行驗(yàn)證。

2.1 抗混疊驗(yàn)證

仿真信號x1(t)由正弦信號x11(t)和余弦間斷信號x12(t)組成。正弦信號的頻率為10 Hz,余弦信號的頻率為100 Hz。仿真信號如式(3)所示,仿真信號x1(t)的時程線如圖2所示。

圖2 仿真信號x1 ( t )時程線

采用VMD 方法對信號進(jìn)行分解,分解的層數(shù)K設(shè)置為2,分解的結(jié)果如圖3所示。

圖3 仿真信號x1 ( t ) VMD分解

從圖3 可以明顯看出,正弦信號以及余弦間斷信號非常完整地進(jìn)行了分離。圖中u1對應(yīng)正弦信號x11(t),u2對應(yīng)余弦間斷信號x12(t)。程序經(jīng)過13次迭代,獲得了2 個中心頻率,分別為9.8、100.2 Hz,且運(yùn)算時間很短。與已知的構(gòu)造信息比較,頻率的誤差分別為2%、0.2%,識別精度較高,可以滿足工程的需求。由此可見,采用VMD方法可以較好地將混疊信號進(jìn)行分解。

2.2 抗噪驗(yàn)證

為了驗(yàn)證VMD 方法的抗噪性能,構(gòu)造含噪仿真信號x2(t),其由x21(t)、x22(t)2 個余弦信號和x23(t)高斯噪聲隨機(jī)信號組成,如式(4)所示。余弦信號頻率分別為10、40 Hz。信號時程線,如圖4 所示。VMD分解層數(shù)K取為3,VMD分解如圖5所示。

圖4 仿真信號時程線

圖5 仿真信號VMD分解

各分量與信號x21(t)+x22(t) 的相關(guān)系數(shù),詳見表1。

表1 相關(guān)系數(shù)

由表1可知,前2階的模態(tài)分量與不含噪原信號的相關(guān)性較大,相關(guān)系數(shù)分別為0.519和0.836;而第3 階的相關(guān)系數(shù)很小,為0.001。因此,選取u1、u2兩層信號進(jìn)行信號的重構(gòu),分析認(rèn)為第3 階信號為噪聲信號。信號的重構(gòu)相當(dāng)于對噪聲的識別,并進(jìn)行去噪濾除。

為了驗(yàn)證方法的抗噪性能,引入信噪比SNR和均方根誤差RMSE2 個指標(biāo)作為識別合理性判斷依據(jù),兩指標(biāo)如式(5)所示:

式中:x(i)為原信號;(i)為重構(gòu)信號;N為信號長度。

經(jīng)過程序的多次迭代,可以得到模態(tài)的中心頻率為10、40 Hz,兩頻率值與仿真信號完全一致。

為了比較該方法的抗噪性能,文中采用常用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法(EMD)進(jìn)行了計(jì)算,并對2 種方法進(jìn)行對比分析。2種方法的SNR和RMSE值,詳見表2。

表2 信噪比和均方根誤差對比

由表2 可知,VMD 方法SNR為14.478,RMSE為0.126;EMD 方法SNR為8.131,RMSE為0.262。與EMD 方 法 比 較,VMD 方 法 的SNR增 大 了6.347,RMSE減小了0.136。因此,可知VMD 的抗噪性能相對更優(yōu)。

3 廠房結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別

在采用仿真信號驗(yàn)證VMD 方法的有效性后,將該方法應(yīng)用于實(shí)際的水電站工程,以期為水電站工程的安全評價提供參數(shù)支持。工程背景為:一大型水電站總裝機(jī)容量為2 400 MW,廠房為地下廠房,尺寸為243.44 m×31.1 m×76.3 m(長×寬×高),空間巨大。引水發(fā)電建筑物主要包括地下廠房、主變洞、出線洞、母線洞、進(jìn)水口、壓力管道等,廠房的空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜。日常運(yùn)行中,可監(jiān)測到廠房局部結(jié)構(gòu)振動偏大,因此需獲取準(zhǔn)確的廠房結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù),進(jìn)一步對廠房結(jié)構(gòu)的安全進(jìn)行評估。

水電站廠房結(jié)構(gòu)一般都非常巨大,孔洞較多,通過人工激勵方法來獲取結(jié)構(gòu)的激勵振動信號是難以實(shí)現(xiàn)的。文中采用機(jī)組停機(jī)過程中機(jī)組制動所產(chǎn)生的突變荷載作為激勵,測試停機(jī)過程中的廠房結(jié)構(gòu)振動位移響應(yīng)。在廠房結(jié)構(gòu)和機(jī)組上布置了13 個測點(diǎn)、7 支傳感器,包括振動位移傳感器和水壓脈動傳感器。限于篇幅,選取電站廠房機(jī)墩結(jié)構(gòu)上的水平振動信號,信號時程線如圖6 所示。信號的采集頻率為512 Hz,VMD分解的層數(shù)設(shè)為5層,采用上述方法和開發(fā)的程序可以得到相應(yīng)的模態(tài)分量,如圖7所示。

圖6 實(shí)測信號時程線

圖7 實(shí)測信號VMD分解

為了獲取準(zhǔn)確的廠房結(jié)構(gòu)頻率和相應(yīng)的阻尼,文中提取了VMD 分解的模態(tài)分量中與原信號相關(guān)性高的3個分解信號。VMD方法可以獲取模態(tài)中心頻率,但無法獲取相應(yīng)阻尼比。因此,引入隨機(jī)減量和STD方法來組合識別阻尼比。該方法也可以識別各模態(tài)分量對應(yīng)的頻率,其頻率值與中心頻率值是一致的。采用組合方法識別出來的該電站廠房結(jié)構(gòu)自振頻率和阻尼比,詳見表3。識別出該廠房結(jié)構(gòu)1階頻率為19.26 Hz,前3階的阻尼比在1.78%~2.56%。采用多個位置測點(diǎn)識別結(jié)構(gòu)與表3 是一致的,在此不再贅述。

表3 自振頻率和阻尼比

為了進(jìn)一步驗(yàn)證識別結(jié)果的合理性,選取廠房結(jié)構(gòu)一機(jī)組段,采用有限元方法進(jìn)行三維數(shù)值模擬,并進(jìn)行模態(tài)分析。主體結(jié)構(gòu)采用實(shí)體單元,鋼蝸殼采用殼單元,機(jī)組等設(shè)備采用質(zhì)量單元。仿真模型范圍為:上下游混凝土墻向外延伸至1 倍廠房寬度的圍巖,向上至發(fā)電機(jī)層樓板,下部從尾水底板向下延伸至1倍廠房高度的圍巖,兩側(cè)至機(jī)組段分縫處。約束條件為:機(jī)組段分縫處為自由狀態(tài),圍巖底部全約束,四周圍巖為法向約束[11]。混凝土結(jié)構(gòu)動彈性模量取36.4 GPa,容重為25 kN∕m3;鋼結(jié)構(gòu)動彈性模量取210 GPa,容重為78.5 kN∕m3;圍巖動彈性模量取20 GPa,容重為27 kN∕m3。模型實(shí)體,如圖8所示。

圖8 整體模型實(shí)體

三維有限元模態(tài)分析計(jì)算結(jié)果,詳見表4。

表4 自振頻率對比結(jié)果

由表4 可知,采用基于VMD 方法的模態(tài)參數(shù)識別方法對實(shí)測振動信號進(jìn)行分析得到的廠房結(jié)構(gòu)自振頻率值與有限元模態(tài)分析結(jié)果基本一致。前3階頻率值比較最大相差4.37%,識別方法和有限元方法互相驗(yàn)證。由此可見,基于VMD 分解的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別方法具有很高的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論

(1)VMD 方法能有效地分解各類信號,具有良好的抗模態(tài)混疊的能力和抗噪性。

(2)依托水電站廠房振動原型觀測數(shù)據(jù),采用基于VMD 的模態(tài)參數(shù)識別方法準(zhǔn)確地識別出了結(jié)構(gòu)的前3 階自振頻率和對應(yīng)阻尼比,為廠房結(jié)構(gòu)的耦合動力安全評估提供了相關(guān)模態(tài)參數(shù)。

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