郭小涛
汕尾职业技术学院 广东省汕尾市516600
摘要：近年来随着信号分析方法的发展，国内外许多学者将时频分析方法应用到振动区划分，将振动信号灰度矩值作为表征振动信号强弱的特征值，并以实际数据对广东某电厂水电机组振动区划分。通过短时傅里叶变换对水轮机升负荷过程的水导摆度信号进行分析，根据涡带频率随负荷的变化规律划分运行工况区。随着工业大数据时代来临，机组在线状态监测系统数据被应用到振动区划分，基于机组在线监测数据、辅以稳定性试验分析的运行区精细划分方法，较传统的划分方法在涡带区边界、识别涡带区范围等方面有优势。对电厂机组状态监测系统采集的海量数据进行挖掘、整理和分析，对机组运行区提出规划建议。在线状态监测系统数据具有种类丰富、数据量大的特点，而绝大多数稳定性参数测点峰峰值没有超过国标限值，数据处理过程会浪费大量时间精力，如何快速有效获取机组状态数据信息显得尤为重要。
关键词：水电机组；轴承损耗；实时预警；异常检测；正态分布
引言
水电机组振动信号呈现出分形特征（multifractaldetrendfluctuationanalysis，MFDFA）处理。该方法以分形几何为基础，研究整体与局部间自相似性与不规则性，具有不依赖系统模型即可实现系统状态信息提取的特点，从而避免了常见的时频域信号分析方法所存在的不足，基于此即可实现信号的特征提取和分类识别。不同类型轴承的时间序列信号并进行研究，证明了轴承振动信号具有多重分形特性；将多重分形分析方法引入至齿轮箱的故障诊断中，证明了基于该方法提取的特征对齿轮箱状态变化十分敏感，并根据多重分形谱特征的均值与均方差选择特征，最终实现了对齿轮箱正常、轻度磨损、中度磨损和断齿四种状态的识别；基于声信号的多重分形谱特征和改进的SVM实现了往复泵的故障诊断，提高了往复泵故障诊断准确率；提取刀具磨损实验声发射信号的多重分形谱参数，对比不同状态下多重分形谱特征的分布情况选择特征，实现了刀具磨损状态的识别。
1检测方法
1.1轴承损耗
液压机组运行时，为保持轴承系统正常运行而产生的功率损失称为轴承损耗。轴承损耗可以通过冷却介质的流量和温差计算，如公式(1)所示:在公式中，Pb、轴承损耗、kw；Cp，冷却介质的相对热容量，kj/(kgk)；q、冷却介质吞吐量、m3/s；冷却流体密度，kg/m3；ε、冷却介质温度差k .轴承冷却系统的功率对任何组都保持不变，不同工作模式下轴承冷却介质的流量通常具有一定的值，进一步研究发现不同运行状态下某机组上导轨轴承损耗的计算结果、轴承冷却介质流量和不同运行状态下的温度升高比较接近，轴承损耗基本一致。上述分析表明，机组轴承冷却系统的冷却能力是固定的，不同工作状态下轴瓦温度的升高反映在机组其他零部件温度的升高上，轴承损耗基本保持不变。
1.2驱动器故障特性和状态识别
该组运行特性数据库中的数据包括异常振动和悬浮物特性数据、每月振动和悬浮物趋势数据、季度振动和悬浮物载荷数据、年度振动和悬浮物载荷数据以及与l相比的趋势和异常数据组操作特性的数据值包括上、下、内、外值；组状态包括正常状态、异常状态和故障状态。“正常”状态表示驱动器未出现故障或部分故障，或者即使出现故障，其性能仍保持在允许的范围内。异常状态是指故障已在一定程度上扩大，集团状态信号发生变化，集团运行性能降低，但仍可运行；故障状态表示该组的性能指标已大大降低，该组无法继续正常运行。按日、月、年对大规模监控数据进行分类，通过标签对数据进行筛选，使用各种分析、诊断策略和算法对数据进行分析和故障排除，对设备运行状况进行实时监控，为设备的安全运行提供技术支持，以及
1.3智能算法开发为保证人机访问界面的有效性，系统平台开发了数据应用服务中的智能流算法引擎，在线处理计算了各种特征量和指标。考虑算法的扩展和更新，扩展可视化算法的配置和管理功能，配置多个独立运行的算法模块。输家的数据来自数据平台，由算法引擎统一读取，并分配给所有算法模块，以避免重复数据调用。所有算法模块对所有监控参数进行在线处理，形成各种中间计算量、特征指标和故障指标，相对指标的计算无需人工干预，在组运行期间自动实时进行。对于机构明确界定的某些缺陷特征，采用分析诊断算法，包括频谱分析算法、相关分析算法、专家系统算法等。对于大量正常运行状态数据，进行ut分析
2振动区划分
传统的振动区域分布方法是使用由国家或行业标准确定的限值，通过可变载荷试验来划分振动区域。2017年电厂机组容量变化后，在低、中、高三个水头区中选定了一个典型水头进行变负荷试验。振动区域分布结果如图1所示。图中的绿色区域是推荐的工作区域，这意味着该组在该工作区域运行良好；黄色区域是有限的作业区域，表示群组在此作业区域中的作业状态为一般。红色区域是边界区域，这意味着该组在此操作区域中处于不稳定状态。从图中可以看出，传统振动区划分结果相当粗糙，复盖运行状态区有限，整体组运行状态运行区不能划分
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图1基于变负荷试验的振动区划分结果
2.1密封间隙的影响
对于使用密封装置的水轮发电机组，降低工作介质的泄漏是一个提高发电机组效率的有效措施，这可以通过改变密封间隙来实现，但密封间
隙的变化对密封激振力有很大的影响。因此，以密封间隙为控制参数研究系统的动态特性对于平衡密封效果和减小能量损失是必不可少的。
2.21.4转子质量偏心的影响
转子质量偏心是影响机组动态特性的主要因素之一。由于转子制造误差、装配误差和材料不均匀，质量偏差可能是由于发电机转子在操作前进行了大量动态平衡和校正试验，实际上是由于各方面的影响因此，利用转子质量偏心作为基于转子与定子之间摩擦缺陷诊断的系统控制参数，研究系统的动态特性十分重要。
2.3转子试验台故障排除
本文使用的转子试验台见图2。转子试验台控制器用于控制转子试验台以一定转速转动。旋转过程中产生的振动信号通过获取传感器进行滤波、放大处理，然后输入计算机进行显示和分析，传递给前置任务。在转子试验台上模拟四种正常、不平衡、非中性和接触群状态，采集这四种振动信号进行故障排除。在采集过程中，试验台转速为1200转/分钟，采样频率为2048Hz，取各州20组数据，每组数据2 048点进行方法验证。收集到的80个数据集使用多个小GHM波分解为3层，每个数据集得到8个分解因子，每个分解因子提取10个NSP，构成80个函数参数的一组失效特征。然后，为每个分解系数提取两个具有较高DI值的特征参数10个特征参数，构成包含16个特征参数的失败特征子集，这16个特征参数被输入到用于特征合并的LTA方法中，并且与80个面集对应的4维特征矢量表1的结果分别输入频谱类和K-Means类方法进行故障识别，结果见表2。
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3大型水电机组轴系统的ＭＲＤ模糊振动控制方法
3.1异常检测策略设计
在实际应用中，如果监控系统实时计算的轴承损耗超过了警告上限，则表明机组运行状态的变化导致损耗异常增加，可以检查轴承轴颈温度是否升高；如果实时损耗值小于报警值，这种现象可能预示着轴承冷却系统因温度变化的滞胀而可能出现故障，计算出的损耗值小于基准值，可以更好地监控轴瓦温度的上升，控制一般来说，由于轴瓦温度变化速度相对较慢，基于损耗的轴承运转异常检测方法可以检测故障早期轴承运转特性的变化，以避免意外事故，如温度突然升高此外，发电机组通电后，轴承需要一段时间才能达到稳定运行状态，达到稳定运行状态之前，轴承损耗通常低于稳定后的损耗值。因此，在轴承运行稳定后，应根据上述确定的损失实施轴承运行警告和异常检测策略，以避免误报。
3.2模糊群识别数据的智能分类及故障排除
这一经验包括利用模糊c均值聚类算法(fuzzyc-means，FCM)为集水区a、b和C3水电站选择2017年、2018年和2017年的数据。通过将缺陷特征记录在表格中，将振动值和超过标准要求的摆值视为缺陷，将诊断思想引入缺陷轴，找出缺陷原因和缺陷位置，即可进行诊断分析。分析水厂运行状况恶化趋势，找出故障部位、故障原因和故障程度，提供专家建议，评估水厂运行状况、故障匹配和维修建议。
3.3发电机故障排除
液压单元的振动信号来自发电厂的实际单元。机组运行过程中有很大的振动工作人员现场检查后发现机组故障不平衡，进行了对账处理经过处理，单元振动恢复正常。本文将故障处理前后的信号作为不平衡、正常信号，两种信号按所建议的方法进行分类识别，在这种情况下，组运行转速为500转/分钟，采样频率为500Hz，试验采用16组正常、专用信号进行收集的32个数据集使用多个小GHM波分为3层，每个数据集得到8个分解因子，每个分解因子提取10个NSP，构成一个包含80个函数参数的缺陷函数集，然后是具有DI值的2个函数参数 这是一个包含16个特征参数的缺陷特征子集，这16个特征参数被输入到LTA函数融合方法中，得到了对应于32个特征集样本的三维特征向量。
结束语
本文分析了轴承损耗的定义和变化规律，证明某工况稳定运行的液压机组轴承损耗按中心极限理论进行正常分布，从而实现了一种基于实时损耗的液压机组轴承运行异常检测方法该检测方法基于轴承损耗的变化趋势和数据的统计特性。这种方法有益地研究了在监测水电站状况和预测故障方面可能掌握的统计知识，值得业界研究。
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