張 飛，宮 奎，潘 虹，丁景煥

（1.國網(wǎng)新源控股有限公司技術(shù)中心，北京 100161； 2.河海大學(xué) 能源與電氣工程學(xué)院，江蘇 南京 210098）

1 研究背景

過渡過程試驗(yàn)是校核水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)品質(zhì)的關(guān)鍵性試驗(yàn)，尤其是甩負(fù)荷試驗(yàn)對機(jī)組旋轉(zhuǎn)部件和引水通流系統(tǒng)將產(chǎn)生很大影響［1］。過渡過程試驗(yàn)過程中一方面將在流道系統(tǒng)中產(chǎn)生大的壓力波動(dòng)，另一方面將在水輪機(jī)過流部件中產(chǎn)生很大的壓力脈動(dòng)。壓力波動(dòng)通常具有典型的低頻特征，其波動(dòng)周期取決于流道系統(tǒng)的慣性時(shí)間常數(shù)、調(diào)壓室設(shè)置及參數(shù)等，而壓力脈動(dòng)則與水輪機(jī)的工況點(diǎn)轉(zhuǎn)換時(shí)流態(tài)急劇變化具有直接關(guān)系。過渡過程試驗(yàn)時(shí)主要的測量參數(shù)包括工況參數(shù)，如轉(zhuǎn)速、開度、功率等，以及反映機(jī)組穩(wěn)定性參數(shù)變化的諸如振動(dòng)、擺度及壓力脈動(dòng)等。目前的技術(shù)手段可以實(shí)現(xiàn)對工況參數(shù)測量結(jié)果的準(zhǔn)確分析與評價(jià)，而對于穩(wěn)定性參數(shù)的測量與評價(jià)則存在諸多難點(diǎn)，其中尤以過流部件壓力測量與評價(jià)最為突出。受限于材料強(qiáng)度，過渡過程中壓力極值導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)瞬時(shí)應(yīng)力應(yīng)在一定的限值范圍內(nèi)并保有余量，同時(shí)其疲勞情況應(yīng)保障材料在服役期內(nèi)的安全。因此，在大波動(dòng)過程、小波動(dòng)過程以及水力干擾過程中均需要對壓力極值進(jìn)行測試以評估通流部件的安全性。

過渡過程壓力評估中，高壓斷面主要考量壓力的最大值，低壓斷面主要是壓力的最小值。壓力測點(diǎn)的設(shè)置情況受限于電站及機(jī)組設(shè)計(jì)，或測點(diǎn)埋于混凝土中通過長測量管路引出產(chǎn)生管路共振，或測點(diǎn)通過非剛性測壓管路引接使壓力衰減等，導(dǎo)致準(zhǔn)確獲得壓力極值存在困難［2］。同時(shí)，數(shù)據(jù)采集過程中也不可避免受到各種噪聲的污染［3］，這也為準(zhǔn)確獲得壓力極值產(chǎn)生了很大限制。調(diào)節(jié)保證計(jì)算模型方面，普遍采用懷利和斯特里所提出的求解水力機(jī)械過渡過程的理論和計(jì)算機(jī)求解方法［4］，這一模型做了很多近似處理，如：一元非恒定管道流動(dòng)方程中摩阻項(xiàng)的簡化，電站各邊界層的簡化等。在水泵水輪機(jī)過渡過程計(jì)算時(shí)還需要采用水輪機(jī)靜特性曲線代替動(dòng)特性曲線，且不考慮各個(gè)斷面內(nèi)的水力學(xué)參數(shù)差異、水中含氣量變化對水錘波速的影響、空化等因素［5］。這些假定條件下過渡過程計(jì)算獲得的數(shù)據(jù)并不能夠與現(xiàn)場測試結(jié)果吻合，因此水電水利規(guī)劃設(shè)計(jì)總院發(fā)布了針對調(diào)節(jié)保證計(jì)算的暫行規(guī)定，考慮計(jì)算誤差對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了適當(dāng)修正，然而這并未完全解決計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果的一致化比較問題［6］。上述分析表明：如何對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，搭建試驗(yàn)測試結(jié)果與調(diào)節(jié)保證模型計(jì)算之間的橋梁，以實(shí)現(xiàn)對調(diào)節(jié)保證計(jì)算模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，是工程技術(shù)人員必須面對的問題?；诖?，本文以仙居抽水蓄能電站甩額定負(fù)荷壓力測試數(shù)據(jù)為例，引入排列熵和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提出了等熵準(zhǔn)則，從而實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)保證計(jì)算模型的評價(jià)。

2 基本方法

2.1 排列熵信號分析中的熵是表征信號復(fù)雜程度的度量方式。對于給定時(shí)域信號，大熵值表明時(shí)序中所含信息豐富，復(fù)雜性強(qiáng)，而小熵值則相反。常用的熵有排列熵［7］、近似熵［8］、樣本熵［9］（Permutation Entropy，PE）等。在眾多熵中，排列熵來源于信號本身，對信號沒有任何假定，相較于其他熵具有對噪聲魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，且由于算法簡單，適用于處理大樣本數(shù)據(jù)。過渡過程試驗(yàn)過程中，根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采樣率通常在幾百至幾千赫茲之間，采樣持續(xù)時(shí)間在幾十秒至幾百秒之間，因此數(shù)據(jù)量較大，適用于排列熵對其進(jìn)行分析。

以嵌入維數(shù)m和時(shí)間延遲τ對時(shí)間序列{xt}t=1…T進(jìn)行相空間重構(gòu)得到：

將X（i）的m個(gè)向量按照升序排列，得到一組新的序列S（g）={j1，j2，…，jm}，其中g(shù)=1，2，…，k，k≤m!。根據(jù)排列組合原理，這個(gè)序列共有m!種不同排列方式。然后計(jì)算每種符號序列出現(xiàn)的概率為Pg，則時(shí)間序列{xt}t=1…T的排列熵定義為：

上式在Pg=1/m!時(shí)達(dá)到最大值，因此將排列熵進(jìn)行歸一化處理得到：

歸一化后的排列熵范圍處于（0，1］范圍內(nèi)，值越大表明信號所含信息量越豐富，信號的復(fù)雜程度也高，隨機(jī)性越強(qiáng)。

2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是N.E.Huang等［10］提出的一種將非線性、非平穩(wěn)信號分解成一系列調(diào)頻調(diào)幅信號的自適應(yīng)分解方法。該方法特別適用于對非線性、非穩(wěn)態(tài)信號進(jìn)行分析，在微弱信號提取［11］、信號噪聲抑制［12］、故障診斷［13］等領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。對一個(gè)給定的信號x（t），EMD通過將信號分解成N個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）ci（t）與殘差rN（t）的和，即：

為方便起見，稱第i次分解結(jié)果為第i階本征模態(tài)函數(shù)。根據(jù)文獻(xiàn)［10］，低階的本征模態(tài)函數(shù)代表了高頻成分，高階的本征模態(tài)函數(shù)代表低頻成分，即：隨著階數(shù)的提高，本征模態(tài)函數(shù)所表征的信號頻率成分逐漸降低。信號的殘差作為信號的趨勢項(xiàng)亦可以看作是一個(gè)高階的本征模態(tài)函數(shù)。

3 方法應(yīng)用

3.1 仙居電站參數(shù)仙居抽水蓄能電站采用立軸、單機(jī)、混流可逆式水泵水輪機(jī)，水輪機(jī)工況額定出力382.7 MW，額定水頭428 m，額定流量96.34 m3/s，額定轉(zhuǎn)速375 r/min；水泵工況最大凈水頭492.33 m，相應(yīng)流量85.51 m3/s，最小凈水頭421.86 m，相應(yīng)流量92.75 m3/s，吸出高度-71 m。調(diào)節(jié)保證要求蝸殼中心線處最大壓力值不超過7.31 MPa，尾水管進(jìn)口與出口處最低壓力不小于0.0 MPa，尾水管進(jìn)口處最高壓力不大于1.6 MPa，尾水管出口處最高壓力不大于1.7 MPa。

圖1 仙居電站4臺(tái)機(jī)組甩100%負(fù)荷時(shí)計(jì)算蝸殼末端壓力變化曲線

圖2 仙居電站4臺(tái)機(jī)組甩100%負(fù)荷時(shí)實(shí)測蝸殼末端壓力變化曲線

3.2 甩負(fù)荷試驗(yàn)甩負(fù)荷工況是調(diào)節(jié)保證計(jì)算重要的工況之一。通常調(diào)節(jié)保證計(jì)算是在給定的特征水頭下完成。理論上，甩負(fù)荷試驗(yàn)應(yīng)在相對惡劣工況下實(shí)施，以驗(yàn)證調(diào)節(jié)保證是否滿足機(jī)組運(yùn)行要求。然而，單機(jī)甩負(fù)荷試驗(yàn)受限于上下庫水位，通常在試驗(yàn)階段的當(dāng)前水位條件時(shí)實(shí)施。對于典型的一管雙機(jī)相繼甩負(fù)荷試驗(yàn)，由于具有很大的破壞性及其不確定性，且發(fā)生這種工況的幾率極小，通常電站并不實(shí)施該項(xiàng)目。甩負(fù)荷試驗(yàn)實(shí)施時(shí)，先由制造廠家、設(shè)計(jì)院或第三方機(jī)構(gòu)給出當(dāng)前上下庫水位條件結(jié)合實(shí)測導(dǎo)葉關(guān)閉規(guī)律下的調(diào)節(jié)保證計(jì)算結(jié)果，進(jìn)而采用試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)［14］，甩負(fù)荷試驗(yàn)應(yīng)在25%、50%、75%和100%4個(gè)負(fù)荷點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)，考慮到甩100%負(fù)荷是對機(jī)組相對較為嚴(yán)苛的負(fù)荷點(diǎn)，具有典型性，因此本文以此工況點(diǎn)進(jìn)行分析。圖1為仙居電站4臺(tái)機(jī)組根據(jù)實(shí)際導(dǎo)葉關(guān)閉規(guī)律校核的甩100%負(fù)荷時(shí)蝸殼末端壓力計(jì)算曲線，圖2給出了相對應(yīng)的實(shí)測壓力變化曲線。圖1和圖2分別給出了50 s的計(jì)算數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)，均以導(dǎo)葉動(dòng)作關(guān)閉時(shí)刻為零點(diǎn)。

圖1中4臺(tái)機(jī)組蝸殼末端壓力曲線略有差異，主要原因在于：（1）每臺(tái)機(jī)組的導(dǎo)葉關(guān)閉規(guī)律存在差異；（2）每臺(tái)機(jī)組試驗(yàn)時(shí)的水文情況存在差異；（3）機(jī)組位置差異導(dǎo)致的水道參數(shù)差異等。實(shí)際機(jī)組甩負(fù)荷后導(dǎo)葉根據(jù)預(yù)設(shè)的關(guān)閉規(guī)律執(zhí)行，同時(shí)進(jìn)行球閥的關(guān)閉操作，而球閥的關(guān)閉時(shí)間大于導(dǎo)葉關(guān)閉的時(shí)間。因此蝸殼末端壓力在球閥關(guān)閉后趨近于尾水壓力，故圖2中為方便比對，僅給出了球閥關(guān)閉前的50 s數(shù)據(jù)，這一時(shí)段內(nèi)，球閥的過流能力沒有顯著變化，不影響甩負(fù)荷過渡過程計(jì)算。試驗(yàn)數(shù)據(jù)采樣率1200 Hz，滿足標(biāo)準(zhǔn)要求［15］。

3.3 壓力的熵特性圖1中的蝸殼末端壓力計(jì)算基于特征線法，采用彈性水擊數(shù)學(xué)模型［16］得到。模型中假定通流部件為剛性、忽略各個(gè)斷面內(nèi)的水力學(xué)參數(shù)差異、不考慮水中含氣量等因素，因此計(jì)算結(jié)果中壓力曲線較為光滑。分別計(jì)算4臺(tái)機(jī)組甩負(fù)荷過程理論與實(shí)測蝸殼末端壓力值的排列熵與極值，結(jié)果見表1所示。

表1可見，實(shí)測蝸殼末端的壓力值與計(jì)算值之間存在很大差異，實(shí)測最大值顯著大于理論計(jì)算值，實(shí)測最小值亦顯著小于計(jì)算最小值。這在排列熵中反映尤為明顯：模型仿真結(jié)果的排列熵顯著小于實(shí)測數(shù)據(jù)結(jié)果，實(shí)測信號的熵值均大于0.6，而模型計(jì)算結(jié)果均小于0.3，進(jìn)一步說明了試驗(yàn)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性遠(yuǎn)高于調(diào)節(jié)保證計(jì)算仿真數(shù)據(jù)。由模型仿真所獲得的數(shù)據(jù)是由確定的數(shù)學(xué)模型根據(jù)既定的水泵水輪機(jī)全特性曲線和邊界條件而獲得，相比較實(shí)測信號，限于數(shù)學(xué)模型的眾多假定條件，模型仿真不能完全反應(yīng)實(shí)際情況，因此獲得的壓力曲線所包含的信息量少；而試驗(yàn)數(shù)據(jù)則受到多種因素影響，包括測量條件（蝸殼末端壓力測點(diǎn)受限于現(xiàn)場條件需采用長引水管路引出，然后進(jìn)行壓力測量）、數(shù)據(jù)采集中的噪聲［17］、通流部件的物理?xiàng)l件等，是多因素下的綜合，因此試驗(yàn)數(shù)據(jù)所包含的信息量遠(yuǎn)大于模型仿真數(shù)據(jù)。因此造成兩者之間偏差的本質(zhì)是實(shí)測信號與計(jì)算結(jié)果信息量不一致。

表1 蝸殼末端壓力統(tǒng)計(jì)值與排列熵值

在機(jī)組設(shè)計(jì)階段，調(diào)節(jié)保證計(jì)算的準(zhǔn)確性直接影響材料的選擇及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)；而在機(jī)組調(diào)試階段，過渡過程試驗(yàn)的結(jié)果則直接影響機(jī)組是否能夠安全投產(chǎn)運(yùn)行，對電站的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)產(chǎn)生顯著影響。因此，為解決測試與計(jì)算結(jié)果之間由于所含有信息量不一致產(chǎn)生的偏差問題，針對不同型式機(jī)組，相關(guān)組織機(jī)構(gòu)給出了一系列計(jì)算結(jié)果的修正［18］。然而，對于抽水蓄能機(jī)組，由于轉(zhuǎn)輪具有扁平的流道特性，與常規(guī)機(jī)組具有明顯的差異性，實(shí)測數(shù)據(jù)結(jié)果與計(jì)算結(jié)果的對比仍缺乏統(tǒng)一有效的評價(jià)手段。考慮到計(jì)算結(jié)果與實(shí)測結(jié)果截然不同的熵特性，一種有效的對比方式是：在保持調(diào)節(jié)保證計(jì)算結(jié)果與實(shí)測試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果的熵一致基礎(chǔ)上，對實(shí)測值進(jìn)行處理，獲得試驗(yàn)數(shù)據(jù)的趨勢項(xiàng)，對模型的有效性進(jìn)行評價(jià)，進(jìn)一步獲得脈動(dòng)項(xiàng)，并實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的評價(jià)。

3.4 實(shí)測數(shù)據(jù)的等熵提取以仙居4號機(jī)組蝸殼末端壓力信號為例進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，分解終止條件根據(jù)文獻(xiàn)［19］確定。為其分解結(jié)果見圖3所示，表2給出了每階本征模態(tài)函數(shù)對應(yīng)的排列熵。圖3可見：隨著本征模態(tài)函數(shù)階數(shù)的增大，每層所含的頻率成分逐漸向低頻靠攏，本征模態(tài)函數(shù)所含有的信息量逐漸減小，導(dǎo)致排列熵值逐漸減小。

圖3 仙居電站4號機(jī)組甩100%負(fù)荷時(shí)蝸殼末端壓力EMD分解結(jié)果

表2 4號機(jī)組蝸殼末端壓力各階本征模態(tài)函數(shù)排列熵值

針對實(shí)測信號，考慮頻率成分在本征模態(tài)函數(shù)之間的傳播以及相應(yīng)的排列熵特性，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解之后的各階本征模態(tài)函數(shù)為Ci，以仿真數(shù)據(jù)的排列熵Hs為基準(zhǔn)，采用如下方法獲得與仿真數(shù)據(jù)排列熵一致的蝸殼末端壓力信號：

（2）設(shè)定步長δ，排列熵收斂誤差ΔH為，計(jì)算信號yn(t)=xK(t)+nδCN-K-1的排列熵 Hy，當(dāng)＜ΔH時(shí)停止計(jì)算，此時(shí)獲得n=N，相應(yīng)的yN（t）即為最終結(jié)果。

步驟（1）為反向合成過程，從高階本征模態(tài)函數(shù)向低階本征模態(tài)函數(shù)反向合成，并計(jì)算合成信號的排列熵，直至合成信號的排列熵與模型仿真數(shù)據(jù)的排列熵接近且相差一階本征模態(tài)函數(shù)。步驟（2）為精細(xì)求解過程，對合成信號按指定系數(shù)重復(fù)疊加低一階的本征模態(tài)函數(shù)，并計(jì)算排列熵值，直至合成信號與模型仿真數(shù)據(jù)的排列熵一致。

在步驟（2）中為獲得精確的等熵信號，可以將步長δ設(shè)定為較小的數(shù)值，典型如0.001。

以案例機(jī)組蝸殼末端壓力實(shí)測信號為例進(jìn)行等熵曲線提取，步驟（1）和（2）的收斂過程曲線分別見圖4所示，收斂得到蝸殼末端壓力曲線見圖5所示。圖5中同時(shí)給出了相同水文條件和導(dǎo)葉關(guān)閉規(guī)律下模型仿真結(jié)果以便于對比分析。

圖4 蝸殼末端壓力等熵?cái)?shù)據(jù)收斂過程

圖5 試驗(yàn)等熵蝸殼末端壓力曲線與模型仿真數(shù)據(jù)對比

圖4中可以看到：在等熵?cái)?shù)據(jù)的提取過程中，隨著階數(shù)的減?。?gòu)成試驗(yàn)提取數(shù)據(jù)的本征模態(tài)函數(shù)增多），合成信號的熵值逐漸增大，信號的復(fù)雜度逐漸提高，直致獲得與模型計(jì)算仿真一致的等熵?cái)?shù)據(jù)，這表明采用本文算法可以收斂到與仿真模型等熵的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。圖5中可以看到：試驗(yàn)等熵提取數(shù)據(jù)與模型計(jì)算仿真數(shù)據(jù)的趨勢基本一致，通過相關(guān)系數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證表明實(shí)測數(shù)據(jù)與模型計(jì)算仿真數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.8254，試驗(yàn)等熵提取數(shù)據(jù)與模型計(jì)算仿真數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.9975，因此采用等熵算法提高了模型計(jì)算仿真數(shù)據(jù)與現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)之間的一致性。蝸殼末端壓力等熵試驗(yàn)提取數(shù)據(jù)的最大值為6460 kPa，最小值4546 kPa，對比表1中模型計(jì)算仿真結(jié)果，兩者基本一致，相互之間的誤差小于3%；各極值發(fā)生的時(shí)間亦基本一致，進(jìn)一步表明了算法的有效性。采用試驗(yàn)等熵提取數(shù)據(jù)對模型計(jì)算結(jié)果進(jìn)行校核的益處在于：受限于試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取過程中一系列不可控因素，試驗(yàn)數(shù)據(jù)的熵值顯著高于仿真數(shù)據(jù)，對兩組不同方法獲得的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行比較將導(dǎo)致結(jié)果偏差大，等熵原則意味著兩個(gè)信號所包含的信息量一致，而采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法進(jìn)行反向合成時(shí)，隨著數(shù)據(jù)的不斷融合，信號中含有的頻率成分逐漸增多，信號的復(fù)雜度提升，是一個(gè)熵增的過程，通過這個(gè)過程提升了測試數(shù)據(jù)的質(zhì)量。等熵原則在試驗(yàn)和仿真之間構(gòu)建了準(zhǔn)則，確保兩者具有相同的比較基礎(chǔ)，從而使得對比結(jié)果更具有可操作性。

圖5中試驗(yàn)等熵提取數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況大于模型仿真數(shù)據(jù)，導(dǎo)致這一因素的主要原因在于：模型計(jì)算數(shù)據(jù)的時(shí)間步長一般取值0.01 s，而試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采樣率為1200 Hz，等效時(shí)間步長為0.00083 s，因此試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采樣率遠(yuǎn)大于模型計(jì)算數(shù)據(jù)的采樣率，這導(dǎo)致試驗(yàn)數(shù)據(jù)中含有更多的組合情況，從而使得信號的復(fù)雜性進(jìn)一步提高。

圖6給出了原始采樣與等熵試驗(yàn)數(shù)據(jù)兩者之間的差值曲線，稱之為脈動(dòng)項(xiàng)曲線。從該圖中可以看到從原始試驗(yàn)數(shù)據(jù)中提取等熵試驗(yàn)數(shù)據(jù)后的脈動(dòng)項(xiàng)在整個(gè)甩負(fù)荷過程中的變化情況。計(jì)算其排列熵為0.8345，這表明脈動(dòng)項(xiàng)中所包含的信息成分非常豐富。由于甩負(fù)荷過程是典型的非穩(wěn)態(tài)時(shí)變過程，因此采用短時(shí)傅里葉變換進(jìn)行分析［20］。對原始采樣數(shù)據(jù)與脈動(dòng)項(xiàng)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，變換時(shí)窗口長度為2 s，步長為0.2 s，采用漢寧窗函數(shù)進(jìn)行加窗，變換結(jié)果見圖7所示為方便觀測，圖7中的幅值坐標(biāo)采用對數(shù)進(jìn)行顯示。從圖7可以看出：除低頻部分外，原始數(shù)據(jù)與脈動(dòng)項(xiàng)的頻譜基本一致，均包含與轉(zhuǎn)速密切相關(guān)的動(dòng)靜干涉與葉片通過頻率成分，因測壓管路特性并由特性轉(zhuǎn)速所激勵(lì)的管路共振頻率等，且這些頻率成分所對應(yīng)的幅值基本一致。這表明采用等熵方法能夠分離出頻率成分豐富的脈動(dòng)項(xiàng)數(shù)據(jù)，而脈動(dòng)項(xiàng)所反映的數(shù)據(jù)正是調(diào)節(jié)保證模型所不能評估的部分。

圖6 脈動(dòng)項(xiàng)曲線

圖7 原始測試數(shù)據(jù)與脈動(dòng)項(xiàng)頻譜

4 結(jié)論

為解決抽水蓄能機(jī)組過渡過程工況調(diào)節(jié)保證驗(yàn)證時(shí)真機(jī)試驗(yàn)實(shí)測壓力數(shù)據(jù)與調(diào)節(jié)保證模型計(jì)算數(shù)據(jù)偏差大的問題，以仙居電站4號機(jī)組甩額定負(fù)荷時(shí)的蝸殼末端壓力數(shù)據(jù)為例，引入排列熵計(jì)算壓力信號的復(fù)雜性，對壓力信號進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，獲得了各階本征模態(tài)函數(shù)。在此基礎(chǔ)上，采用排列熵計(jì)算信號的復(fù)雜性，基于等熵原則對試驗(yàn)數(shù)據(jù)的各階本征模態(tài)函數(shù)進(jìn)行反向合成，從而得到試驗(yàn)等熵提取數(shù)據(jù)，并與調(diào)節(jié)保證模型仿真計(jì)算進(jìn)行對比，研究結(jié)果表明：試驗(yàn)實(shí)測數(shù)據(jù)與調(diào)節(jié)保證計(jì)算結(jié)果之間的差異本質(zhì)上是由于兩者之間的信息量不一致所產(chǎn)生；采用等熵原則構(gòu)建的試驗(yàn)等熵提取數(shù)據(jù)與模型仿真計(jì)算結(jié)果具有良好的一致性；等熵原則解決了調(diào)節(jié)保證驗(yàn)證時(shí)實(shí)測信號與計(jì)算結(jié)果信息量不一致導(dǎo)致的結(jié)果不確定性問題。