基于噪聲分析的水電機(jī)組故障定位技術(shù)研究

唐擁軍，倪晉兵

(國(guó)網(wǎng)新源控股有限公司抽水蓄能技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究院，北京 100761)

0 引 言

水電作為無(wú)污染與可再生能源，是我國(guó)能源結(jié)構(gòu)改革和實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要組成部分。近年來(lái)，水電機(jī)組的單機(jī)容量逐步增大，結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，這給水電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。此外，水電站選址普遍較偏遠(yuǎn)，“無(wú)人值班(少人值守)”的訴求比較強(qiáng)烈，這都助推著機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷系統(tǒng)越來(lái)越受到重視并得到大力發(fā)展[1-4]。

水電機(jī)組故障診斷是指對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)或試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，提取故障特征，進(jìn)行故障類別和故障位置的判定。故障診斷技術(shù)包括傳統(tǒng)的人工故障診斷和隨著計(jì)算機(jī)及人工智能技術(shù)發(fā)展而興起的智能診斷技術(shù)。常見(jiàn)智能診斷技術(shù)包括模糊故障診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)故障診斷等[5-8]，智能故障技術(shù)的發(fā)展也是水電站實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維與狀態(tài)檢修的必然需求。不過(guò)上述方法大多是基于機(jī)組振動(dòng)信號(hào)開(kāi)展的，因此上述方法的準(zhǔn)確性與靈敏性受振動(dòng)擺度測(cè)點(diǎn)的數(shù)量及安裝位置的影響。而機(jī)組噪聲包含了機(jī)械、電磁與水力等三方面的信息，這是單純振動(dòng)擺度或壓力脈動(dòng)測(cè)點(diǎn)不具備的[9]。因此可以通過(guò)測(cè)量與分析機(jī)組噪聲來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)組故障的檢測(cè)和定位，本文提出了一種基于噪聲分析的故障檢測(cè)與定位的新方法。

1 聲級(jí)譜矩陣構(gòu)建

1.1 聲級(jí)譜

噪聲大小可用聲壓級(jí)來(lái)表示，考慮到瞬時(shí)聲壓級(jí)意義不大，人們通常求取一段時(shí)間噪聲信號(hào)的等效連續(xù)A聲級(jí)來(lái)表征該時(shí)間段噪聲的水平[10]，其計(jì)算公式為

(1)

式中，Leq為等效連續(xù)A聲級(jí)；PA(t)為瞬時(shí)A計(jì)權(quán)聲壓；LA為A聲級(jí)的瞬時(shí)值，dB；P0為參考聲壓，P0=2×10-5Pa；T為時(shí)長(zhǎng)。

水電機(jī)組的轉(zhuǎn)速通常較低，機(jī)組的轉(zhuǎn)頻與尾水管渦帶頻率等均小于20 Hz，這是人耳聽(tīng)不到的頻率成分，而這些頻率成分對(duì)于機(jī)組的故障檢測(cè)與定位是非常有價(jià)值和必要的。因此，本文提出用不計(jì)權(quán)的聲壓級(jí)LP代替上式中的LA從而得到該段噪聲信號(hào)的等效連續(xù)L聲級(jí)。

水電機(jī)組運(yùn)行中受機(jī)械、電磁和水力等三因素的耦合作用，機(jī)組噪聲信號(hào)是時(shí)變的，這使得噪聲信號(hào)頻域幅值譜中各譜線的幅值大小不斷波動(dòng)，這給直接利用噪聲信號(hào)頻域幅值譜對(duì)機(jī)組進(jìn)行故障檢測(cè)與定位帶來(lái)了較大的難度。為減小譜線幅值的波動(dòng)影響，本文對(duì)噪聲信號(hào)頻率成分進(jìn)行分段，求出各頻率段的等效連續(xù)L聲級(jí)，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

(1)對(duì)0～采樣頻率fS的一半進(jìn)行n等分，每等分間隔大小f可取為2～5 Hz(常取整數(shù)值)，n等分頻率間隔可表示為[0，Δf)，[Δf，2Δf)，…，[(n-1)Δf，fS/2]。

(2)通過(guò)傅里葉變換及其逆變換，提取[0，Δf)范圍內(nèi)頻率成分的時(shí)域波形，得到[0，Δf)頻率段的時(shí)域波形，求出該頻率段時(shí)域波形的等效連續(xù)L聲級(jí)，記作Leq1。其他頻率段依上處理，得到各個(gè)頻率段時(shí)域波形的等效連續(xù)L聲級(jí)，記作Leq2，Leq3，…Leqn?？傮w可記為[Leq1，Leq2，…，Leqn]，每個(gè)頻率段用其中間值來(lái)表示，記作[fZ1，fZ2，…，fZn]。利用上述方法可得到某水車室噪聲信號(hào)的聲級(jí)譜圖(見(jiàn)圖1，采樣頻率為1 kHz，等分頻率間隔為100個(gè)，[fZ1，fZ2，…，fZn]為橫坐標(biāo)，[Leq1，Leq2，…，Leqn]為縱坐標(biāo))。

圖1 某機(jī)組水車室噪聲聲級(jí)譜

1.2 聲級(jí)譜矩陣

圖2 聲級(jí)譜某一分量概率密度分布示意

按照上述方法求出其他噪聲測(cè)點(diǎn)在該典型工況下的健康聲級(jí)譜，則可得到健康聲級(jí)譜矩陣

矩陣中第1行表示所有頻率段的中間值。其他典型工況的健康聲級(jí)譜矩陣可據(jù)此得到，不再贅述。

2 應(yīng)用驗(yàn)證

某機(jī)組某一典型工況健康狀態(tài)下水車室噪聲、蝸殼門噪聲、尾水門噪聲時(shí)域波形如圖3所示，噪聲采樣頻率為1 kHz。將0～500 Hz頻率范圍分成100個(gè)間隔，依據(jù)本文方法可得到該工況下水車室噪聲、蝸殼門噪聲與尾水門噪聲的基準(zhǔn)聲級(jí)譜及基準(zhǔn)聲級(jí)譜矩陣，其中基準(zhǔn)聲級(jí)譜如圖4所示。后續(xù)運(yùn)行中某時(shí)段該工況水車室噪聲、蝸殼門噪聲與尾水門噪聲的實(shí)時(shí)聲級(jí)譜如圖5所示，實(shí)時(shí)聲級(jí)譜矩陣相較于基準(zhǔn)聲級(jí)譜矩陣的增量隨頻率變化關(guān)系曲線如圖6所示。

對(duì)比結(jié)果可知：實(shí)時(shí)聲級(jí)譜矩陣各元素發(fā)生了明顯的增大現(xiàn)象，判定機(jī)組出現(xiàn)了故障。實(shí)時(shí)聲級(jí)譜矩陣元素增量最大值為28.9%，對(duì)應(yīng)元素為水車室噪聲50～55 Hz頻率范圍；元素增量次大值為27.3%，對(duì)應(yīng)元素為蝸殼門噪聲50～55 Hz頻率范圍，元素增量第3大值為25.6%，對(duì)應(yīng)元素為水車室噪聲70～75 Hz頻率范圍，元素增量第4大值為23.1%，對(duì)應(yīng)元素為水車室噪聲105～110 Hz頻率范圍，因此，引發(fā)機(jī)組故障的主要頻率處在50～55 Hz頻率范圍，故障源位于水車室與蝸殼門之間，且偏向水車室，也就是位于活動(dòng)導(dǎo)葉處。考慮到機(jī)組轉(zhuǎn)速為71.4 r/min，轉(zhuǎn)輪葉片數(shù)為15個(gè)，3倍葉片過(guò)流頻率為53.55 Hz，剛好處于50～55 Hz頻率范圍中，此外，4倍葉片過(guò)流頻率為71.4 Hz，處于70～75 Hz頻率范圍，6倍葉片過(guò)流頻率為107.1 Hz，處于105～110 Hz頻率范圍，根據(jù)故障機(jī)理知識(shí)可知，應(yīng)是在活動(dòng)導(dǎo)葉處發(fā)生了嚴(yán)重的水力不均故障。后經(jīng)停機(jī)檢查發(fā)現(xiàn)確有異物卡在活動(dòng)導(dǎo)葉之間。這論證了本文方法用來(lái)進(jìn)行故障檢測(cè)及定位的正確性及可行性。

圖3 某機(jī)組水車室、蝸殼門、尾水門噪聲時(shí)域波形

圖4 某工況健康基準(zhǔn)聲級(jí)譜

圖5 某工況實(shí)時(shí)狀態(tài)聲級(jí)譜

圖6 實(shí)時(shí)聲級(jí)譜矩陣增量與頻率變化關(guān)系曲線

3 結(jié) 論

(1)本文以有功功率和水頭作為工況確定參數(shù)，建設(shè)性地提出了水電機(jī)組多個(gè)噪聲信號(hào)聲級(jí)譜矩陣的構(gòu)建方法。通過(guò)比較機(jī)組實(shí)時(shí)與健康狀態(tài)下的聲級(jí)譜矩陣，可判定機(jī)組是否出現(xiàn)故障，并根據(jù)出現(xiàn)異常的元素進(jìn)行故障定位。還應(yīng)用一實(shí)例論證了本文提出方法的正確性及可行性。

(2)目前水電機(jī)組故障診斷方法通常是基于振動(dòng)信號(hào)的，而噪聲信號(hào)包含機(jī)械、電磁與水力三方面的故障信息，可彌補(bǔ)振動(dòng)信號(hào)的不足。因此，建議機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)增加噪聲測(cè)點(diǎn)，此外，水電機(jī)組故障診斷方法研究應(yīng)擴(kuò)展信號(hào)數(shù)據(jù)來(lái)源，在振動(dòng)信號(hào)基礎(chǔ)上增加噪聲、圖像、氣體組分等，從而有效促進(jìn)水電機(jī)組故障診斷技術(shù)的發(fā)展。