小波分析在水力发电机组振动信号去噪中的应用

振动是水力发电机组的常见现象，其影响水电机组的稳定运行及安全运行。因此，振动的监测与诊断就显得十分重要。但是，振动传惑器采集的信号受到机组运行现场的各种噪声污染，不能准确的反映机组运行状态。应用小波分析技术可以对噪声严重污染的振动信号进行去噪处理，精确地恢复原信号，试验证明效果良好。     

基于小波变换与SVD的水电机组振动信号特征提取研究

提出一种基于小波变换与SVD相结合的方法用于提取水电机组振动故障特征。运用小波变换对已去噪处理的水电机组振动信号进行变换,变换得到信号各分支的小波分解系数,对各分支系数进行差值单支重构后,组成SVD的输入矩阵,提取奇异值得到特征向量。应用概率神经网络对提取的奇异值特征量进行效果分类。通过水电站机组实测数据验证表明该特征提取方法操作简单稳定,具有较高区分度与较好识别率,可以为水电机组状态故障诊断提供有效依据。     

基于时间序列的国产化水电站计算机监控系统异常行为报警方法应用

目前国产化水电站计算机监控系统报警方法存在报警有效率低、误报率高、报警效率低等问题,难以保证系统正常运行。为保证国产化水电站计算机监控系统的安全稳定运行,以故障解列装置这一核心设备为例,提出了一种新的国产化水电站计算机监控系统异常行为报警方法,以时间序列为基础,通过构建时间序列符号转换模型描述采集装置运行时间序列数据的形态特征,结合特征识别技术和异常行为检测技术对装置的运行状态进行精准判断,预设报警线实现自动报警。实验结果表明,该报警方法的自适应能力强,平均有效报警率为94%,平均误报率为8%,报警效率约为7.8个/s,具有较高的报警性能和应用价值。     

大型水电站监控LCU与辅控设备通信探究

<正>水轮发电机组作为水电站最重要的动力设备之一,其安全性至关重要。水电站辅控设备通过LCU(现地控制单元)将信号传输至计算机监控系统。由于辅控设备多、信号传输量大,以下着重介绍与机组LCU的几种通信方式,分析其优缺点及适用场合,设计多种通信方式共同保证信号传输正常。水电站计算机监控系统主要由上位机、下位机、网络设备组成。上位机系统完成对水电站各被控对象的     

浙江三插溪水电站计算机监控系统改造设计

根据浙江三插溪水电站原计算机监控系统的实际运行情况,结合电站的实际要求,有针对性进行计算机监控系统改造,并详细介绍了三插溪水电站计算机监控系统改造的具体设计方案、硬件结构配置以及软件配置.实际运行结果验证了所提出方法的有效性、可行性和经济性.该方案可以在我国早期运行的水电机组计算机监控系统改造项目中推广.     

浙江三插溪水电站计算机监控系统

根据浙江三插溪水电站原计算机监控系统的实际运行情况，结合电站的实际要求，有针对性进行计算机监控系统改造，并详细介绍了三插溪水电站计算机监控系统改造的具体设计方案、硬件结构配置以及软件配置。实际运行结果验证了所提出方法的有效性、可行性和经济性。该方案可以在我国早期运行的水电机组计算机监控系统改造项目中推广。     

以科技促小水电站智能安全运行

江西省水电资源丰富,小水电站大多通过公用10 kV配电线路上网。由于大部分小水电站建于20世纪90年代,发电设备老化,保护设备不全,严重影响配网运行安全,不适应配网规范化管理要求。笔者结合当前配网自动化发展方向,大胆创新小水电站管理模式,通过加装智能分界开关、建立监控平台、站内新增过频过压保护等措施,实现调控＂三遥＂管理,有效防范了小水电站安全运行风险。     

小水电站的数据采集

分析小水电站计量采集难的原因,因地制宜探索多种方法,解决信号弱问题。以用电采集系统为统计依据,比较改造前后的采集质量。     

基于VMD-GA-BP和误差校正的水电机组振动趋势预测

水电机组振动趋势预测有助于确保机组的安全稳定运行，但由于振动信号的复杂性和非平稳性，准确有效的预测成为难题。利用变分模态分解和神经网络在应对非平稳性和非线性问题方面的优势并结合误差校正方法，建立了振动趋势预测组合模型。首先对原始信号进行VMD分解，然后对每个IMF分量建立GA-BP网络进行预测，将所得结果叠加得到振动信号预测结果。再将各IMF分量的合成信号与原始信号之间的误差同样利用VMD-GA-BP模型进行预测，预测结果与振动信号预测结果相加得到最终预测结果。利用国内某水电站数据对所提模型进行论证实验，结果表明本文所提模型有较高预测精度。     

二滩水电站调速器三级伺服阀典型液压故障分析

二滩水电站调速器伺服阀多次发生液压故障,严重影响机组安全稳定运行。结合调速器故障时设备状态、监控系统发出的报警信号以及外部功给、电转信号、导叶开度、机组出力等特征量的波形图,对二滩水电站调速器自投运以来的5个典型伺服阀液压故障原因进行了分析,归纳总结了造成二滩水电站调速器伺服阀液压故障的根本原因,并提出了避免发生此类故障的建议,对快速、准确诊断水电站调速器伺服阀液压故障、保障机组安全稳定运行具有指导和借鉴意义。     

基于多小波的水电机组振动信号降噪方法研究

多小波可以同时满足对称性,短(紧)支撑性,二阶消失矩和正交性,在信号处理方面比小波更有优势。在多小波分解系数中,当一个系数包含某些信号成分时,其相邻系数也可能包含一定的该信号成分。与传统的小波去噪算法相比,相邻系数法能更好地解决变换系数之间的相关性,获得更好的降噪效果。在模拟振动信号降噪处理中,对信噪比和均方根误差进行定量分析,结果表明多小波相邻系数降噪法要优于小波阈值降噪法。在对水电机组实际采集的振动信号进行降噪研究时,通过对比降噪前后信号振动特征分量的保持完整程度,表明该方法滤波更彻底,保留振动特征分量更完整,是一种更加有效的降噪方法。     

拖拉机发动机电气故障诊断方法研究——基于信号瞬态成分稀疏表示方法

由于拖拉机发动机工作时的噪声较大,其故障信号较难采集,而电气信号的输出较为平稳,因此可以通过电气信号的特征提取来诊断发动机的故障。发动机电气的故障信号一般是特征较为明显的瞬态信号,有多种检测方法,信号的特征不同,各种方法的检测性能也会存在差异。本次提出了一种基于小波和稀疏表示的瞬态信号检测方法,并搭建了虚拟仪器平台对发动机的故障信号进行了检测。结果表明:采用小波和信号成分稀疏表示可以成功地提取发动机电气故障的瞬态信号特征,然后将信号特征和经验特征进行比对,便可以判断发动机电气的故障类型,为拖拉机发动机故障诊断的研究提供了重要的数据参考。     

基于支持向量机的水电机组故障诊断

针对水电机组故障样本少的问题,将支持向量机引入水电机组故障诊断研究,提出一种结合小波频带分解与最小二乘支持向量机的水电机组故障诊断模型。基于机械设备“能量-故障”映射关系,运用小波分解提取机组振动信号各频带能量特征值,然后将能量特征值输入到多分类的支持向量机,实现对机组不同故障类型的识别。通过实验信号分析,表明将小波能量提取与支持向量机结合进行水电机组故障诊断是可行有效的,并具有较高的故障分辨能力,为水电机组故障诊断提供了新的方法和思路。     

基于一维卷积神经网络与近似熵特征融合的水电机组故障诊断

针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性,单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题,提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征;EEMD与近似熵构建信号特征向量,将两种方法提取的状态特征融合构建融合特征向量;进一步,将融合特征作为输入、故障类别作为输出,训练BP神经网络得到水电机组故障识别器,识别水电机组运行状态,即正常或具体故障类型。结合转子实验台实验数据,验证了所提方法在挖掘信号特征方面的有效性及较高的故障诊断准确率。     

基于CNN-BiGRU的水电机组振动趋势预测

水电机组振动信号是健康状态评价和劣化预警的重要内容,准确预测机组振动变化趋势可以提高机组运行的安全性和可靠性。针对目前单一模型难以获得最优预测结果的问题,提出了一种CNN-BiGRU组合模型振动预测方法。首先,利用卷积神经网络（CNN）提取数据局部特征,然后,将其与双向门控循环单元（BiGRU）网络并行,构建出CNN-BiGRU组合预测模型。该模型旨在通过将CNN的自适应提取局部信息能力与BiGRU的时间系列预测优势相结合,提高预测精度和通用性。最后,以国内某水电站机组轴向振动峰峰值进行预测研究,结果表明,所提模型可有效预测机组振动变化趋势,为水电机组振动预测提供一种新思路。     

信号隔离器在水电站自动化系统中的应用

在水电站自动化系统中,其控制、监测子系统的非电量模拟量传感器采用信号隔离器的接线方式有效地解决了相关模拟量传感器供电电源安全、稳定和相对独立,保证了控制、监测子系统屏内电源模块和模拟量采集模块的运行安全,避免了可能会造成的模板击穿或烧毁概率,提高了测量精度、模拟信号抗工频电磁干扰,避免了雷击过电压的危害,解决了因某些电站现场非电量传感器因安装条件的限制,必需实现单个4～20mA模拟量扩展出多路输出满足不同控制、监测系统的需求。     

基于ZigBee通信网络的农机作业监测系统设计

首先，介绍了ZigBee通信网络技术，并设计了系统总体设计方案；然后，分别从转速测量模块、振动信号采集模块和割台高度检测设计了系统硬件部分；最后，针对设备节点和协调器两部分设计了ZigBee无线网络传输软件，实现了农机作业监测系统。测试结果表明：系统能够正确采集农机作业参数并通过无线网络发送到云平台，证明系统的可靠性和可行性。     

水轮发电机组故障诊断技术

文章主要从水电站的实际情况出发,对水电站机电设备状态监测和故障诊断的意义、定义和特点进行了描述,并对现有的设备故障诊断技术的研究及应用现状进行了分析,同时指出了未来水电机组故障诊断技术中应研究的重点方向.     

中小型灯泡贯流式水轮机参数的选

近年来,湖南省怀化市小水电建设领域里涌现出许多低水头径流式水电站,如中方县牌楼水电站(3×6.3 MW)、麻阳县锦江水电站(3×4.5 MW)、怀化市红岩水电站(2×5.0 MW)、芷江县长泥坪水电站(2×10 MW)、麻阳县江口水电站(3×3.5MW)等。灯泡贯流式水轮发电机组具有效率高、过流能力大的技术经济优势,与常规轴流式机组相比,约可节省电站建设费用10%,而且运行稳定、空蚀轻微,每年尚可多发电量4%左右,具有很强的竞争能力,因此在低水头径流式水电站中得到越来越广泛的应用。选择水轮机的主要工作是决定转轮型式、机组台数、额定水头、转轮直径…     

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...