计算机动态信号检测分析系统应用与实践

本文叙述了计算机动态信号检测分析系统的组成 ,包括模型和原型机组稳定性检测的成果与实践。说明计算机动态信号检测分析系统 ,能够实时提供水轮机组各测点的压力脉动及振动波形 ,给出各振动测点的位移、相位、速度、加速度曲线和数据 ,对轴摆度可以给出相应检测断面摆度的过程曲线、轴心轨迹和轴线图。通过频谱分析程序给出各点振动的频谱图。为机组稳定性的诊断 ,机组安装调整和处理 ,提供可靠依据。     

SJ-90振动摆度监测装置及其在水电机组在线监测系统的应用

随着水电机组单机容量不断增大,为保证机组和电网安全稳定运行,对机组振动摆度进行状态监测越来越重要.文中介绍了一种采用嵌入式软硬件技术开发的SJ-90振动摆度监测装置,对该装置的软硬件结构、系统功能以及在水电机组在线监测系统中的典型应用进行了阐述.作为一个独立的在线监测分析智能化单元,SJ-90装置集高速同步信号采集、丰富的数据显示分析、高效数据传输、可靠稳定运行、全面故障告警及故障录波、在线采集模块更换及采集参数更改等特点于一身,在水电机组在线监测领域具有良好的应用前景.     

基于无监督特征学习的水电机组健康状态实时评价方法

水电机组健康状态实时评价是状态监测和劣化预警中的重要内容,传统方法采用单一限值比较,不能体现机组个性特色,且适用机组运行工况有限。同时,现阶段已知的水电机组故障类型有限,缺乏故障样本,限制了有监督特征学习方法的实际应用。本文提出了以无监督特征学习技术构建水电机组健康状态劣化指标的新方法,充分利用水电机组状态监测系统中海量数据,挖掘机组正常状态关键特征,建立基于特征空间重构奇异值分解的时域劣化指标和基于自编码器重构误差的频域劣化指标,实时量化评价机组健康状态。以国内某水电站机组轴向振动波形为例,验证了劣化指标的有效性。结果表明,所提出的劣化指标能够反映机组健康状态劣化程度,且比常用时域统计指标更清晰地表现劣化趋势,有效评价机组健康状态,实用性更强。     

大型泵站设备远程状态监测系统的研究与开发

为保障大型泵站设备运行安全,逐步提高泵站自动化管理水平,以洪泽湖泵站为例进行了大型泵站设备远程状态监测系统的研发应用。该系统可在线采集泵站机组的振动、摆渡、转速等数据,并能将信号转换为波形图、频谱图、瀑布图、趋势图和轴心轨迹图等,可直观展示机组运行状态。结果表明:该系统界面简洁直观,实现了大型泵站设备远程状态监测的基本功能,实时监测泵站机组运行状态,为泵站设备安全运行提供可靠信息。     

广州蓄能水电厂振动监测及分析方法研究

广州蓄能水电厂建立了针对机组启停频繁、振动变化快速的蓄能机组振动状态分析及保护系统,全方位对机组上导、下导、水导轴承及推力轴承的绝对和相对振动进行实时监测分析,并提供相应的保护。在振动数据分析中,不但采用趋势分析、实时波形、轴心轨迹分析等传统方法,还利用快速傅氏变换(FFT)和频谱特征提取法,提高了对机组隐含性故障分析的准确性和可靠性。以机组稳态和暂态变化过程为例,介绍了FFT和频谱特征提取法在振动状态分析中的应用。     

基于EEMD-SD振动信号分析的水电机组故障预警方法

为确保水电机组安全运行及电网稳定,探讨利用水电机组振动信号实现机组故障早期预警,提出了基于集合经验模态分解和标准差水电机组振动信号特征量提取方法,并引入K均值和欧氏距离构建水电机组振动信号异常状态预警指标,量化水电机组振动信号状态异常变化程度,融合多测点状态信息形成水电机组振动故障综合预警指标,实现了水电机组振动故障预警,证明所提特征量和预警方法有效。     

基于振动信号的水电机组状态劣化在线评估方法研究

实现水电机组状态劣化评估和故障预警是行业研究的热点。论文提出了一种结合时域与频域特征的机组劣化在线评估方法。(1)先利用检测指数确定振动信号中对机组运行状态最为敏感的时域特征;再以机组健康状态下工况参数X(水头、开度等)和检测指数筛选的振动信号时域特征Y为健康样本,利用最小二乘支持向量机构建机组状态健康模型Y=f(X)。基于该模型,以实时工况参数为输入,在线预测对应工况下机组振动信号时域特征健康值,计算健康值与实际值之间的相对误差,作为评估机组劣化程度的时域劣化指标。(2)利用小波变换与奇异值理论对振动信号进行分解,提取健康状态下机组振动信号奇异值特征向量并得到健康聚类中心,实时计算实测信号奇异值特征向量与健康聚类中心之间的相对欧式距离,作为频域劣化指标。结合时域和频域劣化指标,在线计算综合劣化指标评估当前时刻机组劣化程度。结合实际机组运行案例,验证了该模型的有效性和实用性。     

三峡左岸6号机组振动分析及量化征兆提取策略

三峡左岸6号机组在水位上升试验中出现5～6 Hz和1 Hz特殊频率振动.采用连续小波变换对水电机组振动信号展开深入分析,获取信号的小波系数灰度图,并将其灰度矩作为征兆描述机组振动状态,实例计算表明连续小波变换系数图灰度矩可作为一种有效的水电机组振动征兆提取策略,为缓解水电机组振动故障分析领域征兆特征量相对贫乏的局面引入了一种新的征兆量提取策略.     

大型泵站水泵机组振动信号滤波方法

针对大型泵站水泵机组运行时振动信号易受多种因素影响产生随机误差、噪声干扰,进而影响机组健康状态评价结果的问题,对水泵机组振动信号滤波方法进行分析研究。以南水北调东线某泵站水泵机组运行时机泵联轴器处的振动信号为例,分别使用巴特沃斯滤波器、基于汉宁窗的FIR 滤波器以及基于谐波小波的滤波器3 种滤波方法对水泵机组振动信号进行滤波处理并进行对比分析。结果表明:巴特沃斯滤波器和基于汉宁窗的FIR 滤波结果中存在时域波形的时延和轴心轨迹的连线,滤波不完全,而基于谐波小波的滤波几乎能够完全滤除干扰;对于特定频段的滤波,基于谐波小波的滤波在频段范围比较小的时候优势更加明显。     

基于熵权理论和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

应用熵权、灰色关联分析和信息融合技术对水轮发电机组振动故障进行诊断。以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征为诊断样本,使用基于熵权的灰色关联分析方法进行水电机组振动故障的初步诊断,然后应用证据融合理论对不同证据进行决策信息融合,从而得出最终的诊断结果。诊断实例表明,基于熵权的灰色关联分析和信息融合技术相结合的方法是有效的,适合于水电机组的振动故障诊断。     

小波包特征熵提取水电机组轴心轨迹形状

将小波包多分辨与信息熵相结合,提出了一种提纯水电机组轴心轨迹的方法--小波包特征熵法.首先对采集到的摆度信号进行小波包分解,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列,进而提取其小波包特征熵,选取占信号特征熵比较大的几个主要小波包进行信号重构,得出能清晰反映轴心轨迹形状特征的提纯信号.     

水电机组实时效率监测系统

简单介绍了基于水电厂监控系统和机组流量实时量测系统的水电机组实时效率监测系统的结构、功能、实时数据的获取和处理。该系统充分利用了水电厂监控系统和机组流量实时量测系统现有的资源，结合了机组效率的计算方法以及数据库和网络技术，经过相关的分析计算，得到机组的效率和特性曲线，并能在网络上进行发布。     

基于LabVIEW和PXI技术的水电机组在线振动监测系统

针对水电机组振动监测的多样性和复杂性，运用PXI总线仪器和LahVIEW可视化的虚拟仪器系统开发平台，设计并组建水电机组振动监测系统。该系统实现了水电机组的振动信号的自动采集，并能通过计算机进行振动信号的处理和分析。实际应用证明，这种基于LahVIEW和PXI技术的水电机组在线振动监测系统具有很强的灵活性和可扩展性。     

基于CEEMDAN的HHT方法在混流式水轮机尾水管涡带分析中的应用

混流式水轮机尾水管涡带引起的低频压力脉动现象严重影响水电机组运行的稳定,目前急需对机组运行时的涡带状态进行实时分析。尾水管振动包含丰富的机组运行信息,通过处理振动信号可以有效提取其中的低频压力脉动成分。考虑到振动为非平稳时变性信号,频率成分多,低频特征提取难度大,涡带分析需兼顾时域与频域,因此引入基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)的希尔伯特-黄(HHT)变换对振动信号进行信号分解与时频转换。研究从尾水管振动信号中分解出了分布在1 Hz～300 Hz频率内的4～8种频率成分,通过其中低频压力脉动信号的时频特征,对尾水管涡带进行分析。结果表明,该方法可以准确判断混流式水轮机运行过程中的尾水管涡带情况,在涡带识别领域具有适用性与时效性。     

水轮机转轮不平衡测试及其动力学分析

通过水轮发电机组的变转速实验对水轮机转轮处测试数据进行了分析。为避免信号中转频以外的其他频率成分对分析结果的影响，采用FIR数字滤波器对信号进行了滤波，根据滤波信号合成的轴心轨迹以及振动量与转速的关系，判断出水轮机转轮处的振动主要由质量不平衡造成；根据建立的机组轴系动力学模型，计算得到了测试位置处振动最所对应转轮的质量不平衡量值的大小。     

故障录波数据在大型水电站电气试验分析中的应用

首先介绍了电厂故障录波系统的配置和功能,针对发电机的电气试验项目,研究了基于电气设备试验时特征电气量波形的录制方案。结合实际录波数据,重点分析了故障录波在发电机升流试验、发电机空载特性试验中的应用。希望可为使用同类型故障录波装置的电站在新机组投产发电或者机组改造后进行相关电气试验项目时提供借鉴。     

基于PC机的水电机组振动监测系统的开发

针对水电机组运行过程中因振动而引起故障这一问题，开发出了一种基于PC机的新型水电机组振动在线监测分析系统。该系统由PC机、专用数据采集箱、摆度、振动传感器及有关功能模块共同组成。重点讨论了系统的数据实时监测模块、振动分析模块、历史数据管理模块的问题，该系统能够连续地在线监测机组振动和摆度的变化过程，可以为机组检修及运行调度提供良好的依据和可靠的信息。     

基于EMD-FFT的水电机组振动信号检测

针对传统FFT分析方法存在难以提取非平稳信号的动态时频特性的瓶颈问题,引入经验模式分解EMD界定信号发生突变的时刻,通过FFT对抽取时段内的非平稳信号中突变成份展开细化分析,获取该突变信号的频率及幅值。仿真结果表明,构建的EMD-FFT分析方法,克服了FFT分析丢失时间信息的缺点,相对精准地捕获了突变信号的时间、频率和幅值。EMD-FFT分析方法已成功应用到了水电机组非平稳信号动态检测实例,提取了动态信号的时频特征,可作为水电机组非平稳振动信号检测的一种新分析方法。     

水电机组振摆的远程关联分析策略

在总结水电机组常见振动故障及对应的频率、振幅特征基础上,结合机组的有功、无功、水头,自动判断出机组稳态工况过程,并在稳态工况过程下,对机组振摆与压力特征进行统计与分析,获取稳定工况下机组振摆统计指标量,在此基础上,提出了机组振摆关联分析量的网格式切分策略,建立了水电机组振摆远程关联分析模型,并利用梯级水电厂群远程集控系统提供的海量数据源,构建了水电机组振摆远程关联分析系统,目前,系统已投入工业试运行,取得良好的应用效果。     

实时数据库在水电机组状态监测中的应用

针对水电机组的运行特点,对常规水电机组状态监测数据进行分类,并针对数据存取特征进行分析,指出状态监测数据存取中存在的瓶颈和问题。再针对这些问题,详细描述了实时数据库在水电机组状态监测中应用的必要性和优点,并结合项目实践,给出美国印步公司eDNA实时数据库软件在水电监测中的应用实例。