基于多源信號融合的燈泡貫流式機組故障特征提取

陳茗 胡邊 李靖

摘要：

水電機組在非平穩(wěn)工況及異常運行狀態(tài)下，會產(chǎn)生劇烈的振動并發(fā)出刺耳的噪聲。針對上述振動和音頻信號，以燈泡貫流式水電機組為研究對象，通過布置高精度的加速度和音頻傳感器，對機組各部位的振動和噪聲進行實時監(jiān)測，采集振動和音頻的多源融合信號。采用核主元分析法（KPCA）與改進的K-Means聚類算法提取多源融合信號頻率幅值均方根參數(shù)，得到水輪機槳葉碰磨、本體敲擊及發(fā)電機局放等故障的能量分布與特征值，構建了能夠反映機組狀態(tài)的六維特征向量模型?，F(xiàn)場故障模擬試驗表明，該模型能準確識別出對應故障，為機組檢修維護提供了有力支撐。

關 鍵 詞：

多源信號融合； 故障特征； 燈泡貫流式機組； 核主元分析法（KPCA）； K均值

中圖法分類號： TM622；TK733+.3

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.08.026

0 引 言

水電機組運行過程中，水力、機械、電磁等因素的相互耦合，使得機組往往呈現(xiàn)非平穩(wěn)、非線性和時變等特性，導致故障的誘因很難確定［1］。故障特征提取大多采用現(xiàn)代時域分析與其他檢測指標相結(jié)合的方法。胡曉等［2］采用VMD方法分解水電機組振動信號，得到若干本征模態(tài)函數(shù)（IMF），再利用IMF構造二維圖譜，輸入CNN中，挖掘圖譜中蘊含的故障特征并實現(xiàn)水電機組的故障診斷；蔣文君等［3］采用EEMD算法分解水電機組振動信號得到一系列IMF分量，計算篩選分量的近似熵值構成多維特征向量，輸入PNN進行模式識別，從而提取水電機組振動信號的特征；張飛等［4］認為基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的機組振動預測方法可以作為水電機組狀態(tài)監(jiān)測的推薦模型；Wu等［5］利用灰色關聯(lián)分析（GRA）和向量回歸相結(jié)合的預測方法預測水電機組的振動，驗證了該方法的準確性。目前，水電機組在線故障診斷大都只關注振動擺度數(shù)據(jù)，而采用振動診斷技術，存在速度慢、測量頻率范圍低、高頻信號難以識別等弊端。

水電機組振動時會產(chǎn)生大量的聲音，這些聲音信號中蘊含的信息是設備正常、異?；蚬收闲畔⒌妮d體［6］。若能夠真實、充分地采集到足夠數(shù)量且能客觀反映機組健康狀態(tài)的聲音信號，并融合振動信息進行特征提取，可大幅提高水電機組故障診斷的準確率。

本文以燈泡貫流式機組為研究對象，在燈泡頭、燈泡體、轉(zhuǎn)輪室等部位布置加速度和音頻傳感器，開展現(xiàn)場故障模擬試驗，在線采集振動和音頻多源融合信號。由于需將同一部位的多個傳感器得到的特征進行串聯(lián)，各特征彼此孤立且維數(shù)又較多，給故障識別帶來了困難［7-9］。在進行故障分類前先將原始故障樣本通過核主元分析法（KPCA）進行降維特征融合，再利用改進的K-Means聚類方法識別機組水輪機槳葉碰磨、本體敲擊、發(fā)電機局放等故障。

1 振動與音頻多源信號的融合方法

燈泡貫流式機組的振動音頻信號中除基頻成分外，還存在其它干擾成分［10］。為有效抑制干擾，增強基頻信號，本文提出了振動與音頻的多源信號融合方法。該方法利用互相關原理增強振動音頻信號中的同頻分量，解決機組全頻帶振動與音頻信號的時頻特征匹配難題，實現(xiàn)燈泡貫流式機組故障特征的準確提取。一般情況下，在振動信號和音頻信號傳播的過程中，兩種信號中引入的干擾成分通常是不同的，也就是說，振動信號和音頻信號有著相同的基頻和不同的干擾頻率［11］。

多源融合信號是由振動頻率的基頻信號、干擾信號和白噪聲線性疊加而成的［12］，根據(jù)互相關與傅里葉變換的性質(zhì)，為了表達的簡潔，將互相關序列分成3個部分，如式（1）所示。

2.3 故障特征提取

針對燈泡貫流式機組目前已有故障樣本量稀少，不利于完成故障識別模型訓練等問題，通過在線多源融合信號累積的海量數(shù)據(jù)與在線特征提取所積累的特征庫，對正常工況和異常工況的樣本特征向量進行聚類分析?；贙PCA算法得到故障特征向量與在線多源信號融合監(jiān)測系統(tǒng)所采集的振動與聲頻數(shù)據(jù)之間的映射關系。結(jié)合改進的K-Means聚類算法，利用充足的特征樣本數(shù)據(jù)完善故障模型并逐步實現(xiàn)水電機組故障類型的準確識別。故障特征提取流程如圖1所示。

3 試驗研究

3.1 振動、音頻傳感器布置

以單機容量450 MW的燈泡貫流式水電機組為研究對象，其最大水頭為29 m，轉(zhuǎn)輪重49.6 t，槳葉長1.93 m，主要由燈泡頭（發(fā)電機）、燈泡體（軸承）、轉(zhuǎn)輪室（水輪機）、大軸、導葉等組成，如圖2所示。水流繞燈泡體推動轉(zhuǎn)輪旋轉(zhuǎn)，從而帶動發(fā)電機發(fā)電。

在水電機組振擺系統(tǒng)已有的振動傳感器基礎上增設相關振動（加速度）傳感器，并安裝音頻傳感器。傳感器測點布置如表1所列。

振動傳感器型號為CT1010LC，電壓靈敏度101.6 mV/g，頻率范圍1～2 000 Hz。音頻傳感器型號為HY205，動態(tài)上限146 dB，靈敏度50 mV/Pa，頻率響應范圍20～10 kHz。數(shù)據(jù)采集卡型號為EM9118B，最高采樣頻率450 kHz，16位分辨率。

3.2 故障模擬試驗

燈泡貫流式機組在不同部件發(fā)生不同故障時具有不同頻率、幅值、相位的振動和音頻信號，因此，可以通過分析振動音頻融合信號各個頻段的參數(shù)來提取相應故障特征。分別在轉(zhuǎn)輪室、燈泡體、燈泡頭等位置模擬水輪機槳葉碰磨、本體敲擊、發(fā)電機局放等故障。通過在不同工況下對幾種故障進行音頻信號和振動信號的模擬，來驗證故障特征提取與識別的效果。

3.2.1 水輪機槳葉碰磨

在轉(zhuǎn)輪室模擬水輪機槳葉碰磨故障，通過分析采集的多源融合信號時頻特性可知，與正常工況相比，槳葉碰磨時在700～1 400 Hz附近出現(xiàn)頻率帶。因為故障特征頻率分布較廣，為有效識別水輪機槳葉碰磨，提取700～1 400 Hz特征頻率帶的頻率幅值均方根為1.6×10-3，正常工況為1.8×10-4，表明可以區(qū)分出兩種不同的工況。

3.2.2 本體敲擊

在燈泡體進行本體敲擊的故障模擬，在分析采集的多源融合信號時頻特性時，會出現(xiàn)一條條的頻率帶，頻率帶的主要能量分布在1 000～2 000 Hz。提取1 000～2 000 Hz頻率范圍的頻率幅值的均方根作為故障特征，本體敲擊故障特征值大約為2.3×10-3，遠大于正常工況下的4.5×10-4，可以將其作為判別本體敲擊的特征。

3.2.3 發(fā)電機局放

在燈泡頭模擬發(fā)電機局放故障，通過分析采集的多源融合信號時頻特性可知，頻率在2 000～3 000 Hz有明顯的能量分布，正常工況下該頻率范圍沒有能量分布。通過提取2 000～3 000 Hz頻率范圍的頻率幅值均方根值，兩者的特征值存在較大差異，發(fā)電機局放特征值最大值為0.04左右，正常工況下特征值為3×10-4。

上述3種模擬故障的主要特征頻率范圍及提取參數(shù)如表2所列。

3.3 故障特征識別

對多源融合數(shù)據(jù)每隔0.2 s作一次特征提取，并將計算出的值計作一個特征數(shù)據(jù)點，在整個采集時間內(nèi)，得到若干個特征數(shù)據(jù)點。根據(jù)改進的K-Means算法，將這些特征數(shù)據(jù)點進行在線聚類，得出故障特征的識別結(jié)果。

3.3.1 水輪機槳葉碰磨

采用KPCA對水輪機槳葉碰磨多源融合數(shù)據(jù)進行提取，所得的6維特征值變化情況如圖3（a）所示。由結(jié)果可知，在轉(zhuǎn)輪室處發(fā)生槳葉碰磨時，融合特征2、融合特征3和融合特征4會出現(xiàn)變化，明顯大于正常值，其余特征無明顯變化。對采集的故障數(shù)據(jù)特征點進行補充然后作改進K-Means聚類。當?shù)? 998個數(shù)據(jù)在線輸入，算法經(jīng)1 829次迭代后，識別結(jié)果趨于穩(wěn)定，得到的聚類分析結(jié)果如圖3（b）所示。圖中藍色區(qū)域判定為正常，紅色區(qū)域識別為發(fā)生水輪機槳葉碰磨，兩者的時間與現(xiàn)場試驗時間標簽一致，說明改進的K-Means算法能有效識別水輪機槳葉碰磨故障。

3.3.2 本體敲擊

采用KPCA對燈泡體本體敲擊多源融合數(shù)據(jù)進行提取，所得的6維特征值變化情況如圖4（a）所示。在燈泡體發(fā)生本體敲擊時，融合特征1、融合特征2、融合特征3、融合特征4和能量特征2會出現(xiàn)變化，明顯大于正常值，其中融合特征1和能量特征2的幅值變化最為劇烈，能量特征1的值無明顯變化。對采集的故障數(shù)據(jù)特征點進行補充，用1 848特征點作改進K-Means聚類，當?shù)? 848個數(shù)據(jù)在線輸入，算法經(jīng)1 727次迭代后，識別結(jié)果趨于穩(wěn)定，得到的聚類分析結(jié)果如圖4（b）所示。圖中藍色區(qū)域判定為正常，紅色區(qū)域識別為發(fā)生本體敲擊故障，兩者的時間與現(xiàn)場試驗時間標簽一致，說明改進的K-Means算法能有效識別燈泡體發(fā)生本體敲擊故障。

3.3.3 發(fā)電機局放

采用KPCA對發(fā)電機局放多源融合數(shù)據(jù)進行提取，所得的六維特征值變化情況如圖5（a）所示。在燈泡頭處發(fā)生發(fā)電機局放時，融合特征2和融合特征3會出現(xiàn)變化，明顯的大于正常值，其余4個特征值無明顯變化。對采集的故障數(shù)據(jù)特征點進行補充，用1 498個特征點作改進K-Means聚類。當?shù)? 498個數(shù)據(jù)在線輸入，算法經(jīng)1 299次迭代后，識別結(jié)果趨于穩(wěn)定，得到的聚類分析結(jié)果如圖5（b）所示。圖中藍色區(qū)域判定為正常，紅色區(qū)域識別為發(fā)生發(fā)電機局放故障，兩者的時間與現(xiàn)場試驗時間標簽一致，說明改進的K-Means算法能有效識別燈泡體發(fā)生本體敲擊故障。

4 結(jié) 論

本文基于采集的振動和音頻多源融合信號，采用KPCA算法提取了能夠反映機組狀態(tài)的六維特征值，應用改進的K-Means聚類算法實現(xiàn)了對燈泡貫流式機組水輪機槳葉碰磨、本體敲擊、發(fā)電機局放等故障特征的準確識別，建立了水電機組多源融合信號特征與機組運行狀態(tài)的對應關系及故障模型庫。該模型能及時對潛在故障進行預警，進一步完善了水輪發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測體系，為水電設備安全穩(wěn)定運行提供了有力保障，具有極大的推廣應用價值。通過長期對多源融合信號進行故障特征分析，能豐富故障種類，提高故障診斷準確率，為狀態(tài)檢修提供決策支持。

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（編輯：鄭 毅）

Abstract：

When a hydroelectric unit operates under non-steady working and abnormal conditions，it will produce violent vibration and harsh noises.In order to ensure the safe and reliable operation of a unit，a bulb tubular hydropower unit is taken as the research object，the vibration and noise of each unit part were monitored in real time by arranging high-precision acceleration and audio sensors，and multi-source fusion signals of vibration and audio were collected.The Kernel Principal Component Analysis （KPCA） and the improved K-Means clustering algorithm are used to extract the root mean square parameter of the frequency and amplitude of the multi-source fusion signal，and the energy distribution，eigenvalues of faults such as the turbine blade collision，body knock and generator partial discharge are obtained.Based on the energy distribution and eigenvalues，a six-dimensional eigenvector that can reflect the state of a unit is constructed.Combined with the on-site fault simulation test，the corresponding fault can be accurately identified by the extraction method.The research results can provide strong support for the maintenance of the units.

Key words：

multi-source signal fusion；fault feature；bulb tubular units；Kernel Principal Component Analysis （KPCA）；K-Means