基于样本熵的高水头混流式水轮机稳定性分析

机组的压力脉动是表征水轮机稳定性的主要参数之一,但仅基于压力脉动幅值判定水轮机的稳定性存在一定的局限性。采用多通道压力脉动同步采集系统同步采集某高水头混流式水轮机部分负荷下多部位压力脉动数据,然后综合互相关分析和互补集合经验模态分解(CEEMD)方法提取各压力脉动信号的主分量,对各压力脉动信号的主分量数据进行样本熵计算,获得不同测点在运行范围内的样本熵分布规律。结果表明：在部分负荷下,尾水管内部的空腔涡带仍然是影响高水头混流式水轮机稳定性的主要因素;可根据水轮机各部位压力脉动信号主分量的频率信息推断水轮机内部水力不稳定源的类型;关键测点处压力脉动幅值分布规律与样本熵分布规律的对比表明,压力脉动信号主分量的样本熵变化趋势能够反映水轮机内部流动状态的变化趋势。     

基于EMD+FFT联合滤波方法在机床主轴非平稳信号分析中的应用

针对数控磨床主轴振动信号中噪声影响特征值提取的问题,提出了一种基于经验模态分解方法(EMD)与快速傅里叶变换(FFT)联合的滤波方案。首先利用经验模态法(EMD)将主轴振动信号分解成若干个满足内稟模态函数的IMF分量,再利用快速傅里叶变换对每个IMF分量做时频转换,可以得出IMF分量的频域图谱。对包含噪声的IMF分量进行阈值滤波,得到降噪后的IMF分量,将IMF分量重新合成为原信号。利用仿真信号对该方法实验,同时对数控机床主轴信号进行实际测试表明,该方法不仅仅能够很好地分解出主要频率成分,同时弥补了FFT变换无法分析非平稳信号的缺点,提高了EMD算法的精度,有效地滤除主轴信号中的噪声成分。     

基于LMD与Wigner-Ville分布的水力机组振动信号分析

针对现有非平稳信号处理方法在分析水力机组振动信号时,无法同时兼顾较高的时频分辨率和瞬时时频特征的有效提取问题,提出了一种新的将局域均值分解(LMD)和Wigner-Ville分布相结合的非平稳信号处理方法,并将其应用于水力机组甩负荷工况的上导轴承摆度信号分析.通过与短时傅里叶变换、小波变换和Wigner-Ville分布方法提取的时频谱图对比分析,表明该方法继承了局域均值分解可以将多分量非平稳信号分解为多个频率成分单一的PF分量、以直接计算瞬时幅值和瞬时频率的优点,以及Wigner-Ville高时频分辨率的优点,同时,避免了Wigner-Ville分布因为受到固有交叉项干扰导致多个频率成分的信号难以表示清楚的缺陷,能够有效提取与转速变化趋势基本一致的瞬时时频谱图,为后续机组状态识别与故障诊断提供分析工具.     

基于集合经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳特征及强噪声特性,提出了一种基于集合经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个固有模态分量,利用固有模态分量构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作为特征向量,送入支持向量机训练、识别。分析结果表明,与经验模态分解相比,集合经验模态分解能有效解决模态混叠问题,从而准确、有效地提取滚动轴承的故障特征。     

下迷宫压力脉动对抽水蓄能机组稳定性的影响分析

水泵水轮机组的运行稳定性对抽水蓄能电站的安全高效运行至关重要。对广蓄A厂抽水蓄能机组发电工况进行了稳定性试验,深入分析了各工况下迷宫压力脉动、顶盖振动和水导轴承摆度信号之间的关系。结果表明:转频、转轮叶片通过频率及尾水管内的低频旋转涡带是引起下迷宫压力脉动的关键频率;下迷宫压力脉动信号与顶盖振动、水导轴承摆度信号高度相干,对抽水蓄能机组水平和垂直两个方向的振摆都有重要影响。     

EMD在路面不平度信号趋势项中的应用

为准确计算路面不平度功率谱估计,需要提取信号中的趋势项。提出一种基于相关系数矩阵判断准则的经验模态分解去除趋势项的方法。利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)将信号分解为一系列固有模态分量及余项,通过分析余项和趋势项的差别,依据相关系数矩阵判断某一固有模态分量是否属于趋势项。仿真信号和实测路面不平度信号处理结果证明,基于相关系数矩阵判断准则的经验模态分解去除趋势项方法具有更高的精度和可靠性。     

基于VMD的甩负荷试验尾水管压力分析及预测

目前应用于工程的抽水蓄能电站一维过渡过程计算做了近似处理,忽略了机组在过渡过程伴随的脉动压力。基于VMD算法分解现场甩负荷试验数据提取信号中的脉动项,结合一维计算对尾水管进口总压力进行了预测。结果表明:VMD算法分解出的尾水管进口压力趋势项表现为频率为零的水锤波动;脉动项集中在低频段,脉动幅值呈现与转速变化相近的趋势;结合脉动项的尾水管进口总压力预测比一维仿真预测更接近实测结果,为现场甩负荷试验分析预测提供参考依据。     

微分经验模态分解和能量矩阵相结合的水电机组故障信号预处理方法研究

针对经验模态分解方法在处理水电机组振动这类由多重信号和噪声耦合的信号时出现的模态混叠现象,提出了一种微分经验模态分解和能量特征相结合的水电机组故障信号预处理方法.通过微分经验模态算法对信号进行分解,接着构造各阶微分信号能量矩阵,通过能量矩阵可以筛选出有效的分量.仿真试验表明微分经验模态分解能有效的避免模态混叠效应,使用...     

基于EMD和Multi-fractal spectrum的BP水机故障诊断

为了准确判断水轮机组的故障,提高水轮机组诊断的精确性,建立了EMD-Multi-fractal spectrum和改进BP神经网络相结合的机组振动故障诊断模型.选取水轮发电机组不同工况下的轴系正常、轴承油膜涡动、转子部件不平衡、转子不对中等状态,采集各状态下的振动信号.经过经验模态分解得到振动信号波各种故障信号的EMD分量,根据信号波形趋势图由EMD系数提取出波形样本,再由多重分形谱算法提取波形样本的特征值alpha(q), f(q),将该特征向量作为BP神经网络的输入进行分类识别.将训练好的神经网络应用于全部样本,得到测试正确率为100%.该模型用波形提取信号特征代替了传统的频谱特性,并结合先进的多重分形谱进行诊断识别,为水轮发电机组故障诊断提供了一种新的思路.应用信号采集于水电厂运行的水轮机,根据诊断的结果对轴系各个部件进行局部校正,通过检测发现振动和摆度都大大减弱.该方法提高了检测精度,增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值.     

基于改进VMD的离心泵空化声发射信号特征提取

针对变分模态分解算法中分解层数和惩罚因子不易确定的问题,提出一种改进变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)算法,并将其应用于离心泵空化声发射信号特征提取.应用IVMD算法时,首先根据包络熵差异系数确定变分模态分解的分解层数;然后采用人工蜂群算法优化得出惩罚因子,并将其作为变分模态分解的最佳输入参数.利用IVMD算法对仿真信号进行分析,并与集合经验模态分解结果进行比较.以60%额定流量下采集到的离心泵进口处的声发射信号为例进行IVMD计算,分析携带原信号大量信息的信号分量的频域特征及其绝对能量随离心泵空化状态变化的关系.结果表明:IVMD算法能够择优确定分解层数和惩罚因子,实现非平稳信号的自适应分解.反映离心泵空化状态的声发射信号特征频率集中在50,100 kHz及其附近.随着离心泵空化从无到有、从弱到强的变化,这2个特征频率范围信号分量绝对能量值呈“基本保持不变-减小-增大”的变化规律.     

基于改进LMD的泵站摆度信号分析

局部均值分解(local mean decomposition, LMD)在分析非线性、非平稳信号时具有特有的分析能力,特别适合泵站机组摆度信号的分析.但是在信号分解为固有旋转分量的过程中,由于局域均值和包络估计函数在数据端点存在误差,会产生端点效应,严重时导致信号分解结果失真.针对这一问题,从全面考虑曲线幅值和几何形状相似性出发,提出基于灰色B型关联度和欧氏距离的端点效应抑制方法.为评价该端点效应抑制方法的抑制效果,提出分解前后的信号能量变化的评价标准.通过与原始局域均值分解算法、镜像映射法和波形匹配法等传统方法相比,验证该方法的有效性和优越性.仿真信号和泵站主轴摆度实测信号的应用表明,该方法能够有效地抑制端点效应,提高LMD分解过程中重构信号精度,更好地提取泵站机组摆度信号故障特征.     

基于原型振动测试的水轮机顶盖螺栓疲劳分析

以国内一大型高水头水电站为例,对水轮机顶盖振动展开变负荷稳定工况、开停机工况以及甩负荷极端工况下的原型测试和分析;建立顶盖及螺栓的有限元模型,结合实测振动数据与有限元动力分析,反演了顶盖水压脉动荷载;运用线性疲劳累积损伤理论和雨流计数法,结合机组一年内的实际运行方式,分别进行了年正常运行工况和甩负荷极端工况下顶盖螺栓的疲劳分析.计算结果表明:100 MW稳定负荷工况时顶盖水压脉动荷载双幅值约为19.3 m水头,为机组额定出力工况(600 MW)的5.6倍;同一工况下顶盖螺栓的破坏循环次数随存活率增大而出现较大程度降低,100 MW稳定负荷工况下存活率由95%增大至99%时,顶盖螺栓的破坏循环次数则由6.488×10⁷次降低到2.415×10⁷次,降幅为62.8%;考虑99%的存活率标准,甩负荷工况下的顶盖螺栓破坏循环次数为7.494×10⁵次,仅为各稳定工况下螺栓疲劳寿命的3%~5%.     

基于改进二叉树支持向量机的离心泵工况识别方法

为保证离心泵的安全高效运行,需要对离心泵的运行工况进行识别研究.首先,使用测试函数对比研究了经验模态分解、集合经验模态分解和互补集合经验模态分解3种振动信号特征提取方法,基于性能最优的特征提取方法提取不同工况下运行的离心泵振动信号特征数据.然后,对支持向量机模型进行改进,提出了一种使用k-means聚类算法优化的二叉树支持向量机模型,并将改进模型应用到离心泵4种不同运行工况的识别中.同时,使用其他2种多分类支持向量机模型作为对比.研究结果表明:3种特种提取方法中,互补集合经验模态分解无模态混叠迹象性,噪声干扰小,性能表现更好;改进支持二叉树向量机模型分类准确率可达82.17%,对设计的4种工况具有很好的分类效果;改进支持二叉树向量机模型结构简单,训练时间短,实时性好,综合性能优于其他2种模型.     

EMD自相关阈值去噪法在水电机组振动信号中的研究

经验模态分解(EMD)可将信号分解成若干不同频率的固有模态函数(IMF),传统EMD去噪法只对高频IMF分量进行处理,但缺乏有效的IMF选择依据。自相关能量准则可以定量筛选出含有噪声的IMF分量,利用改进的小波阈值去噪法对这些含噪IMF进行处理,然后重构所有IMF分量得到去噪后的信号。将这种EMD自相关阈值去噪法用于水电机组振动信号中,通过实例仿真,将去噪前后的信噪比和均方根误差进行比较,结果表明这种去噪方法能有效用于水电机组振动信号中。     

离心泵压力脉动对流动噪声影响的试验研究

为了研究离心泵内部压力脉动和流动噪声在不同工况下的变化规律及其关系,采用试验方法,用高频压力传感器和水听器分别采集离心泵出口脉动压力和流动噪声信号,并进行时频域和自功率谱分析.结果表明：各工况下,叶片通过频率是压力脉动和流动噪声的主频,这是由叶轮和蜗舌之间的动静干涉引起的,而流动噪声在轴频二倍频（44.8 Hz）和224.8 Hz处也有明显峰值,这是由叶轮叶片数和蜗壳壳体振动引起的.小流量和设计流量下,流动噪声频谱与压力脉动频谱形状比较相符,流动噪声可以近似看作是由压力脉动引起的;随着流量的增大,流动噪声频谱除了包括压力脉动的主频外,还包括汽蚀和湍流等引起的500 Hz以上的高频部分.     

水轮发电机组轴系刚度近似计算方法

为了提出一种基于摆度测试数据的近似计算方法,基于水力发电机组转子和转轮形心轨迹运动方程,利用转子和转轮摆度比值关系对运动方程中的刚度耦合项进行解耦;然后,根据轴系振动的稳态特征,忽略轴系扭转、不计作用于发电机转子和水轮机转轮阻尼系数的影响,得到稳态下的简化形心轨迹运动方程,进而导出轴系等效刚度的近似计算模型;同时,结合水力机组特殊运行工况,对转轮、转子处附加外力做近似处理,给出了利用特殊运行工况振动测试数据近似计算轴系刚度的计算方法.同时,利用机组运行模拟系统进行仿真计算,仿真结果表明,提出的近似计算方法所获取的刚度数据与仿真系统给定刚度数据虽然存在一定的误差,但是基本反映了轴系刚度与振动的关系,对于实际工程具有一定的参考价值.     

轴伸贯流泵多工况下的压力脉动特性

为了研究轴伸贯流泵在不同流量工况下的压力脉动特性,应用计算流体动力学软件对泵内流场进行数值计算,揭示不同流量工况下泵内压力脉动的变化规律,并利用真机进行压力脉动测试以验证数值计算方法的可靠性.结果表明:机组各监测面的压力脉动都具有一定的周期性,转轮处波峰和波谷与转轮叶片数相关,压力脉动主频为叶频;前导叶进口截面压力脉动主频为转频;在小流量工况下,流动较为紊乱,压力脉动抖动明显;转轮出口截面由于受动静干涉影响,流动紊乱,尤其在小流量工况下,压力脉动峰值最高为设计工况的12倍;在导叶进口以及导叶出口处监测点的压力脉动频域中出现了撞击和回流诱导的低频信号,低频段频谱复杂,出现明显的抖动.     

水轮机尾水管涡带压力脉动同步及非同步特性研究

尾水管涡带是混流式水轮机在部分负荷工况运行时尾水管内出现的一种螺旋状涡旋运动,其诱发的压力脉动对水轮机运行稳定性有直接影响且易造成疲劳破坏。基于SST k-ω湍流模型对运行在42. 35%额定功率的某混流式模型水轮机进行了尾水管内部流动特性的试验测试与数值研究,数值压力脉动幅值及主频与试验测试吻合度好,误差分别约为2. 70%和2. 62%。尾水管内出现进动涡带时,测点压力均作0. 25倍转频的周期性脉动,涡带扫过测点时,其压力最低。位于涡带运动轨迹附近的压力测点,其压力幅值最高。为了进一步阐明尾水管涡带的复杂流动特征及其动力学特性,将尾水管压力信号分解为同步分量及非同步分量。研究发现,分解后的非同步分量对原始信号有较强的依从性,其幅值较高且保持主频为0. 25倍转频,而同步分量主频发生变化且压力脉动幅值较小,表明非同步分量对尾水管涡带的形成贡献大于同步分量。尾水管锥管段不同高程上同步及非同步分量幅值的量化分析表明,非同步分量幅值绝对占优,沿流动方向非同步分量幅值先增大后减小,而同步分量幅值逐渐增加。     

水泵水轮机水轮机工况全流道三维非定常数值模拟

为了研究水泵水轮机水轮机工况下的内部流场及压力脉动特性,对某蓄能电站的水泵水轮机几何建模,采用RNG k-ε模型和SIMPLE算法,对水泵水轮机水轮机工况时三维全流道的空载工况、25%负荷工况、50%负荷工况、75%负荷工况、额定工况及满负荷工况进行三维非定常模拟;同时,监测蜗壳入口、活动导叶之间、导叶与转轮之间无叶区,以及尾水管直锥段和弯肘段的压力脉动情况.结果表明:空载等低负荷工况下,活动导叶出口出现射流,使导叶与转轮间无叶区流场恶化及转轮叶片进水边附近产生涡结构,随负荷增加而缓解;50%负荷工况下,尾水涡带有多分支相互缠绕,导叶与转轮间无叶区受动静干涉高频脉动的影响,尾水管区域受尾水涡带低频脉动影响,且各自向上、下游传播;额定工况下,P1至P5测点压力脉动的压力呈现阶梯依次降低,转轮前、后部分转轮与导叶间无叶区测点P3、尾水管锥段测点P4的脉动压力值出现很大的落差;各工况下导叶与转轮间无叶区脉动频率不变,各频率幅值随负荷增加而增大.     

基于EDM-VKF的转子时变复杂信号时频表示方法

轴轨道的时频表示已被证明是分析非平稳振动信号的有效工具，但是传统时频表示方法分辨率较低，不易区分分布较近的特征频率。为解决该问题，提出转子时变复杂信号时频表示方法，首先运用基于经验模态分解的多尺度小波阈值降噪算法处理原始信号，得到降噪后的转子振动信号；其次针对信号时频谱图，引入欧几里得距离重构时频矩阵，不但提高信号的时频聚集性，而且使时频矩阵具有更好的极值点连贯性避免极值点偏移，进而更准确地检出时频脊线并估计信号基频分量瞬时频率值；最后采用Vold-Kalman滤波器在时域信号中分离基频和其谐波分量，并计算谐波分量的瞬时全谱参数，构建转子信号的高分辨率时频表示。通过对转子系统模拟仿真信号和转子不对中信号分析，验证了该方法的有效性。