任 巖，張琳琳，劉金偉，齊 堅，崔換霞

（1．華北水利水電大學電力學院，河南省鄭州市 450045；2．黃河勘測規(guī)劃設計研究院有限公司，河南省鄭州市 450003；3．中廣核工程有限公司，廣東省深圳市 518100；4．河南水投水土資源開發(fā)有限公司，河南省鄭州市 450000）

0 引言

隨著“十四五”時期“雙碳”目標的提出，大力發(fā)展清潔可再生能源成為電力行業(yè)發(fā)展的重要舉措?？紤]到水電的清潔性、靈活性，未來水電與新能源聯(lián)合發(fā)展具有很大潛力。然而，水電機組作為水電能源轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵設備，正朝復雜化、巨型化方向不斷發(fā)展，各部件間的耦合作用更加強烈，故障與征兆間的映射關(guān)系更為復雜[1]。

常規(guī)水電振動往往由水力、電氣、機械三方面耦合影響，風光接入下的水電機組振動更加復雜。根據(jù)統(tǒng)計顯示，80%的水輪發(fā)電機組故障都會在振動信號中體現(xiàn)出來，機組的振動水平是衡量機組運行質(zhì)量的重要指標[2]。因此，對振動信號進行故障診斷，可以實現(xiàn)機組的狀態(tài)檢修，保障機組安全、穩(wěn)定運行。而水電機組所處的環(huán)境較為復雜，傳感器采集到的振動信號往往被大量噪聲所淹沒，因此，采集到的振動信號需進行降噪的預處理，并進行特征提取和故障診斷。近年來，國內(nèi)外的學者針對機組振動產(chǎn)生的非平穩(wěn)性、非線性信號提出一系列的信號處理方法，如小波變換[3]、經(jīng)驗模態(tài)分解[4，5]、變分模態(tài)分解[6，7]、奇異值分解等[8]，通過一系列特征提取及信號重構(gòu)可以有效地去除噪聲，判斷機組故障部位分析原因，以規(guī)避故障發(fā)生。

針對上述問題，本文圍繞水電機組振動進行分析，從水、機、電方面綜合分析常規(guī)水電機組的振動原因，并分析接入風光電的水電機組的振動情況。考慮到時域或頻域的信號處理方法無法適應振動信號的非平穩(wěn)性與非線性，本文對國內(nèi)外時頻域信號處理方法和故障診斷技術(shù)進行綜述，探究現(xiàn)有方法中存在的理論和應用不足，并對未來發(fā)展提出看法。

1 常規(guī)水電機組振動分析

1．1 水電機組結(jié)構(gòu)與工作原理

水電機組主要由水輪機、軸系和發(fā)電機等關(guān)鍵部件組成。水輪機部分包括底環(huán)、導水機構(gòu)、轉(zhuǎn)輪體、支持蓋等；軸系部分包括主軸、操作油管、水封、水導軸承和推力軸承；發(fā)電機部分包括發(fā)電機定子、發(fā)電機轉(zhuǎn)子和機架等[9]。在水電機組運行過程中，以上部件都直接或間接地參與了電能的轉(zhuǎn)換，同時各部件產(chǎn)生的振動、疲勞及氣蝕都將會影響機組壽命造成安全經(jīng)濟損失。

水流通過引水管道進入，沖擊水輪機葉片，使水能轉(zhuǎn)化成旋轉(zhuǎn)的機械能。水輪機轉(zhuǎn)動帶動發(fā)電機運轉(zhuǎn)，使旋轉(zhuǎn)的機械能轉(zhuǎn)化成電能。水輪發(fā)電機組實現(xiàn)了水能—機械能—電能的轉(zhuǎn)換。

1．2 常規(guī)水電機組振動原因

機組運行過程中受到各種干擾力的影響不可避免地產(chǎn)生振動，異常振動會產(chǎn)生噪聲與氣蝕破壞、引起共振、導致機組零件疲勞，影響機組的運行狀態(tài)，破壞機組穩(wěn)定性。分析產(chǎn)生振動的原因具體如下[10]：

（1）水力振動因素：尾水管低頻渦帶；卡門渦列；蝸殼和導葉等過流部件流場不均勻；水輪機密封處產(chǎn)生的水力不平衡以及水輪機過渡過程中的其他不穩(wěn)定因素。其中，尾水管渦帶振動是引起水力振動的主要因素。

（2）電氣振動因素：轉(zhuǎn)子磁極繞組匝間短路；轉(zhuǎn)子磁極形狀有差別；定子鐵芯松動引發(fā)振動；轉(zhuǎn)子定子鐵芯間氣隙不均；發(fā)電機不對稱工況下運行；產(chǎn)生負序電流；磁極分布圓中心與旋轉(zhuǎn)中心偏離較大。

（3）機械振動因素：導軸承缺陷或間隙調(diào)整不當；機組軸系與支承結(jié)構(gòu)剛度不足；質(zhì)量不平衡；大軸扭曲；軸承不對中等。

機組振動可能是由水力、機械、電氣單方面因素引起，也可能由以上三種因素耦合引起。盡管導致振動的原因有多種，但它們之間卻互相聯(lián)系、互相影響。

2 接入風光電的水電機組振動分析

2．1 接入風光電的新型電力系統(tǒng)

以風光為代表的新能源清潔無污染且可再生，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)是實現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型的重要保障。但風光的強隨機性與波動性影響電網(wǎng)穩(wěn)定運行，加重了電網(wǎng)調(diào)節(jié)負擔[11]。新型電力系統(tǒng)中風光等新能源的高比例接入需要配置可調(diào)性電源來提高負荷快速調(diào)節(jié)能力[12]。

考慮到水電的清潔性及靈活調(diào)節(jié)性，可以將水電與風光電互補發(fā)電來平抑新能源出力波動。為了與風光形成出力互補，水電往往承擔能源調(diào)節(jié)角色配合風光發(fā)電，如圖1所示。

2．2 接入風光電的水電機組振動

接入風光電的水電機組需要更加頻繁地啟停配合風光波動，造成多變工況下水電機組的工作環(huán)境與運行狀態(tài)更為復雜。水電機組偏離最優(yōu)工況進入振動區(qū)運行，具體表現(xiàn)如下：

（1） 加劇常規(guī)振動：接入風光電后水電機組工況轉(zhuǎn)換頻繁，使水流紊亂產(chǎn)生氣蝕、渦帶等現(xiàn)象，形成壓力脈動加劇尾水管等部位的振動。

（2） 引起異常軸系振動：調(diào)速器只可保證在最優(yōu)工況下對發(fā)電機角速度的調(diào)節(jié)。風光接入后，機組在偏離最優(yōu)工況的振動區(qū)運行，無法調(diào)節(jié)軸系振動，造成機電設備的破壞。

（3） 影響機組水力結(jié)構(gòu)性能：機組的水力不平衡會加大葉片裂紋、加劇疲勞破壞、增大廠房等基礎設施的磨損。

（4） 產(chǎn)生水錘現(xiàn)象：在復雜工況下的機組頻繁啟停會造成機組的開度多變使水壓多變產(chǎn)生水錘，加劇了機組出力調(diào)節(jié)難題。

振動信號往往反映機組的故障原因，基于對常規(guī)水電機組與接入風光電下水電機組的振動分析，對振動信號采集并進行故障診斷可以實現(xiàn)機組運行效率的最大化并減少經(jīng)濟損失。

3 非平穩(wěn)振動信號的故障診斷研究

對機組故障及時處理可以保障機組安全穩(wěn)定運行，延長機組設備的使用壽命[13]。在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的背景下，智能化在故障診斷中得到了極好的應用[14-16]。但采集到的振動信號往往被噪聲掩蓋，對故障診斷產(chǎn)生干擾，所以要對信號進行降噪預處理。圖2、圖3為水輪機尾水管振動信號降噪前后對比圖，觀察發(fā)現(xiàn)經(jīng)過降噪處理后波形毛刺減少，反映故障特征的頻率基本被有效提取了出來。針對振動信號的非平穩(wěn)性與非線性，國內(nèi)外學者提出一系列的時頻信號處理方法。這些信號處理方法經(jīng)過變換與重構(gòu)可以有效提取故障特征便于后續(xù)分析。圖4為非平穩(wěn)振動信號故障診斷的流程圖。

圖2 噪聲干擾下的尾水管振動信號圖Figure 2 Plot of tailpipe vibration signal under noise disturbance

圖3 降噪后的尾水管振動信號圖Figure 3 Vibration signal diagram of the tailpipe after noise reduction

圖4 非平穩(wěn)振動信號故障診斷的流程圖Figure 4 Flow chart of fault diagnosis for non-stationary vibration sign

3．1 小波變換

小波變換是在傅里葉變換的基礎上研究的一種新的信號處理方法[17，18]，其利用小波基函數(shù)的可伸縮特性，彌補了短時傅里葉變換窗函數(shù)固定帶來的時頻域局限性問題。小波變換具有良好的分辨率，適于非平穩(wěn)性信號的分析；但對于高頻信號，在去噪效果上并不理想，需要在此基礎上進一步優(yōu)化。許多學者在小波變換的基礎上進行改進，提出了小波包、小波閾值降噪等方法。文獻[19]在小波變換的基礎上提出一種改進的小波閾值函數(shù)算法，經(jīng)過仿真與實例驗證，證明其可以提高信號的信噪比提高均方誤差，具有一定的去噪效果。文獻[20]根據(jù)小波變換與灰度矩理論建立了一種水電機組振動區(qū)方法，并以實際電站的機組數(shù)據(jù)根據(jù)灰度矩建立了機組振動區(qū)，隨著振動信號的增強，灰度矩數(shù)據(jù)也會逐漸增大，從而進行振動強度的判別，實現(xiàn)振動分析。文獻[21]利用小波包對振動信號進行分解，在利用樣本熵對分解信號進行特征提取，最后用學習向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡驗證具有良好的識別率，此方法可為小波變換方法提供一定借鑒。

3．2 變分模態(tài)分解

變分模態(tài)分解（VMD）[22]通過迭代搜尋變分模型，將由多成分組成的信號分解成數(shù)個有限帶寬的固有模態(tài)，避免了模態(tài)混疊問題。變分模態(tài)分解中關(guān)于模態(tài)個數(shù)K和懲罰因子a的選擇至關(guān)重要，不合適的參數(shù)會造成欠分解或過分解的現(xiàn)象[23]。文獻[24]以合成峭度倒數(shù)與信息熵的乘積最小為目標，對分解的模態(tài)分量進行計算得到最優(yōu)模態(tài)，并將特征向量輸入到經(jīng)PSO優(yōu)化的向量機里進行故障診斷取得良好去噪及診斷效果。文獻[25]提出一種改進的PSO優(yōu)化VMD參數(shù)，再通過相關(guān)系數(shù)閾值法選擇最優(yōu)模態(tài)函數(shù)，再利用奇異值法進行二次去噪并與其他方法進行對比，證明此方法去噪效果更佳，具有一定的對比價值。文獻[26]利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)確定VMD參數(shù)，同時計算各階分量熵值，形成特征分量再輸入到經(jīng)螢火蟲優(yōu)化的概率神經(jīng)網(wǎng)絡中進行故障識別，可以實現(xiàn)微弱故障特征提取及故障診斷，但分離信號和噪聲的效果不夠理想，需要進一步研究。

3．3 奇異值分解

奇異值分解利用測量信號構(gòu)建矩陣，根據(jù)矩陣分解的奇異值來反映信號與噪聲情況，將代表噪聲信號的奇異值歸零實現(xiàn)噪聲的去除，奇異值分解關(guān)鍵在于確定有效秩的階次和重構(gòu)矩陣的結(jié)構(gòu)[27]。文獻[28]將小波變換與奇異值相結(jié)合來提取水電機組的振動特征實現(xiàn)故障診斷，在二次去噪的基礎上將得到的奇異值作為特征向量輸入到概率神經(jīng)網(wǎng)絡中進行識別，此法便捷、靈活、為機組故障診斷提供一定依據(jù)。文獻[29]采用傅里葉分解與奇異值聯(lián)合降噪，在傅里葉分解的基礎上利用奇異值差分譜確定降噪階次，實現(xiàn)最大程度上的降噪，并在包絡譜分析中能夠有效提取滾動軸承故障特征。

3．4 貝葉斯網(wǎng)絡

貝葉斯網(wǎng)絡是概率圖模型中的一種，主要是用來描述隨機變量之間的條件依賴，研究系統(tǒng)中涉及的隨機變量形成貝葉斯網(wǎng)絡。其主要用于解決不確定性問題概率推理方法中事件先驗概率確定困難和多變量聯(lián)合概率密度缺乏有效推理算法的問題[30]。在文獻[31]中，貝葉斯網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)與節(jié)點由專家經(jīng)驗及EM算法學習獲得。將經(jīng)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡處理后的離散數(shù)據(jù)輸入到已搭建完整的貝葉斯網(wǎng)絡模型，再經(jīng)推理驗證可得到故障發(fā)生的后檢概率，為后續(xù)機組狀態(tài)檢修提供一定依據(jù)。

3．5 支持向量機

支持向量機是由 Vapnik[32]提出，其核心思想在于找到一個最優(yōu)分類面使支持向量到最優(yōu)分類面的距離最小，在樣本數(shù)據(jù)分析與模式識別等方面具有突出優(yōu)勢。但支持向量機僅限于小樣本處理，在樣本參數(shù)不合適或樣本量較大時會產(chǎn)生效率低下的疲勞學習后果。在此基礎上，一些基于支持向量機的改進算法，如最小二乘支持向量機等，得到了研究與應用，提高了傳統(tǒng)方法的求解速度。文獻[33]利用粗糙集將數(shù)據(jù)進行簡化處理，減少了樣本冗余度提高了向量機的故障診斷效率，在輸電系統(tǒng)診斷中取得了良好診斷效果。文獻[34]用VMD將軸承故障信號進行處理將得到的頻譜特征輸入到經(jīng)粒子群算法優(yōu)化過的最小二乘支持向量機里得到故障模式分類確診精度。

4 總結(jié)與展望

本文針對常規(guī)水電機組與接入風光電的水電機組振動進行分析，在總結(jié)已有研究的基礎上，從非平穩(wěn)性振動信號出發(fā)，針對已有的時頻域信號處理方法與故障診斷方法進行綜述。但目前仍有許多關(guān)鍵問題還沒有得到妥善解決，未來可以從以下幾個方面進行考慮：

（1）微弱故障特征的提?。涸趶娫肼暠尘暗母蓴_下，反映機組故障特征的有效信息較為微弱需要不斷深入研究。

（2）復合故障振動分析：考慮到水力機組振動的復雜性，機組發(fā)生振動時往往不會是單一部位，考慮多個部位復合振動分析與故障識別存在難度，未來需要重點關(guān)注以解決水電站實際應用難題。

（3）健康評估等預測技術(shù)：預測故障發(fā)展趨勢可以對機組異常狀態(tài)做出防范，采取相應措施進行管控?？紤]到機組故障數(shù)據(jù)有限，目前關(guān)于機組健康評估都是基于健康數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵信息，聯(lián)合機組多變工況建立評估模型是未來發(fā)展之一。

（4）接入風光電的水電調(diào)節(jié)問題：水電在水—風—光互補系統(tǒng)中啟停頻繁，考慮到振動區(qū)運行危害機組安全穩(wěn)定性，需要減少振動影響加大機組穩(wěn)定運行區(qū)間。