換流站內(nèi)冷系統(tǒng)水泵異聲監(jiān)測(cè)應(yīng)用技術(shù)研究

杜勇等

摘要：任何電氣設(shè)備在運(yùn)行中，由于受到交變電流的作用，都會(huì)發(fā)生各種聲音和振動(dòng)。設(shè)備正常運(yùn)行與異常狀態(tài)下的聲音和振動(dòng)是有區(qū)別的，通過(guò)觀測(cè)這種聲音的高低、音色的變化、振動(dòng)的強(qiáng)弱，就能夠初步判斷設(shè)備的運(yùn)行狀況。文章對(duì)換流站內(nèi)冷系統(tǒng)水泵異聲監(jiān)測(cè)應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行了研究。

關(guān)鍵詞：異聲監(jiān)測(cè)；變電站；設(shè)備故障；故障預(yù)警；換熱站；冷卻系統(tǒng) 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

中圖分類(lèi)號(hào)：TM723 文章編號(hào)：1009-2374（2016）06-0045-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.06.023

1 概述

電氣設(shè)備和電力系統(tǒng)在運(yùn)行中會(huì)發(fā)生各種異?，F(xiàn)象和事故，而這些異?，F(xiàn)象或事故很可能給電力系統(tǒng)以及工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等帶來(lái)巨大的危害，為此，如何實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)警，顯得尤為重要。任何電氣設(shè)備在運(yùn)行中，由于受到交變電流的作用，都會(huì)發(fā)生各種聲音和振動(dòng)。設(shè)備正常運(yùn)行與異常狀態(tài)下的聲音和振動(dòng)是有區(qū)別的，通過(guò)觀測(cè)這種聲音的高低、音色的變化、振動(dòng)的強(qiáng)弱，就能夠初步判斷設(shè)備的運(yùn)行狀況。雖然目前已經(jīng)在多方面采取了措施對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)控，但忽略了音頻監(jiān)控這一有效判斷設(shè)備故障的方法。當(dāng)前人們對(duì)聽(tīng)聲音辨別設(shè)備故障的方法研究較少，還只是一些經(jīng)驗(yàn)上的總結(jié)；測(cè)量方法也比較簡(jiǎn)單，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的在線監(jiān)控。由于聽(tīng)聲音辨別設(shè)備故障的方法能有效地發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障、分辨故障類(lèi)別，若能將該方法實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的在線監(jiān)控，則可隨時(shí)知道電氣設(shè)備的運(yùn)行情況，對(duì)于完善變電站電氣設(shè)備在計(jì)算機(jī)上的預(yù)警系統(tǒng)將有著重大的意義和廣泛的應(yīng)用前景。

項(xiàng)目中通過(guò)采集需監(jiān)測(cè)設(shè)備的聲源，通過(guò)寬帶波束形成技術(shù)進(jìn)行測(cè)向，此技術(shù)在聲吶方面廣泛使用，經(jīng)過(guò)采用LOFAR（Low-Frequency Acquisition and Ranging）分析和DEMON（Detection of Envelop Modulation on Noise）分析來(lái)提取異聲信號(hào)的特征信息。上述技術(shù)在軍事方面取得了一定的成果，民用方面暫時(shí)沒(méi)有。

國(guó)外聲音分析技術(shù)研究起步較早，主要集中在智能雷彈系統(tǒng)，其中戰(zhàn)場(chǎng)上通過(guò)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行聲探測(cè)從而確定目標(biāo)的位置，反饋到控制系統(tǒng)進(jìn)行攻擊。其中聲源定位系統(tǒng)多應(yīng)用于智能地雷，在這方面的研究也最卓有成效。國(guó)內(nèi)近年來(lái)在聲音分析技術(shù)方面也進(jìn)行了大量的研究，受到國(guó)防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金和國(guó)家自然科學(xué)的支持，并已取得了一定的成果。目前國(guó)內(nèi)應(yīng)用主要存在于軍事方面，民用方面暫時(shí)沒(méi)有。

介紹國(guó)外研究機(jī)構(gòu)或者公司對(duì)本項(xiàng)目的研究情況；目前關(guān)于異常聲音診斷，日本的三菱電機(jī)株式會(huì)社做了大量的理論技術(shù)和學(xué)術(shù)研究，但沒(méi)有相關(guān)產(chǎn)品在市場(chǎng)銷(xiāo)售。

介紹國(guó)內(nèi)其他研究單位對(duì)本項(xiàng)目的研究情況。電力儀器異常聲音診斷，在國(guó)內(nèi)也是剛剛興起，測(cè)試儀器噪音的產(chǎn)品市場(chǎng)均有銷(xiāo)售，目前關(guān)于換流站閥內(nèi)冷系統(tǒng)的冷卻泵異聲分析技術(shù)產(chǎn)品尚未報(bào)道。

2 任務(wù)需求

對(duì)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中聲音信號(hào)的采集，通過(guò)正常聲音和異常聲音不斷的累積和存儲(chǔ)，逐步完善音頻數(shù)據(jù)庫(kù)，為設(shè)備故障點(diǎn)的查找提供科學(xué)的聲學(xué)參考數(shù)據(jù)。電氣設(shè)備在運(yùn)行中，由于受到交變電流的作用會(huì)發(fā)生各種聲音和振動(dòng)。設(shè)備正常運(yùn)行與異常狀態(tài)下的聲音和振動(dòng)是有區(qū)別的，通過(guò)觀測(cè)這種聲音的高低、音色的變化、振動(dòng)的強(qiáng)弱，就能初步判斷設(shè)備的運(yùn)行狀況。冷卻系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中如果出現(xiàn)轟鳴聲可能是冷卻泵里的滾軸承壞了，如變電器、電抗器等設(shè)備中的勵(lì)磁電流引起硅鋼片磁滯伸縮產(chǎn)生振動(dòng)發(fā)出的聲音，旋轉(zhuǎn)電機(jī)軸承處產(chǎn)生的機(jī)械振動(dòng)聲音，高壓帶電部位由于電場(chǎng)強(qiáng)度過(guò)于集中引起空氣游離而產(chǎn)生的電暈放電聲等，這些聲音和振動(dòng)式運(yùn)行設(shè)備所特有的是表示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的一種特征。

近年來(lái)，換流閥冷卻系統(tǒng)頻繁故障導(dǎo)致直流系統(tǒng)單雙極閉鎖，其可靠性對(duì)跨區(qū)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行影響非常大。內(nèi)冷卻系統(tǒng)是保證換流閥在正常溫度下工作，而冷卻泵是閥內(nèi)冷卻系統(tǒng)的重要部件，近年在電網(wǎng)運(yùn)行中常發(fā)生因冷卻泵故障起火燃燒事故，由于沒(méi)有故障檢測(cè)的方法，冷卻泵故障不能及時(shí)得到發(fā)現(xiàn)并采取預(yù)控措施。

本異聲識(shí)別預(yù)警系統(tǒng)是集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)報(bào)警提示于一體的裝置，因其工作環(huán)境的特殊性，對(duì)軟硬件的要求均很高，需突破的技術(shù)難點(diǎn)和主要研發(fā)內(nèi)容為：電源穩(wěn)定性和持續(xù)性的實(shí)現(xiàn)；定向聲音采集器的敏感性；穩(wěn)定的電路設(shè)計(jì)和裝置自動(dòng)報(bào)警等技術(shù)難題。在軟硬件已有的基礎(chǔ)上，急需提高系統(tǒng)工作的可靠性、精準(zhǔn)性。

3 換流站內(nèi)冷系統(tǒng)水泵異聲監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)

3.1 復(fù)雜背景的冷卻泵故障聲分離

盲信號(hào)分離技術(shù)是信號(hào)處理中用于聲音處理和數(shù)據(jù)分析的一種新技術(shù)，在源信號(hào)和混合過(guò)程未知的情況下，從混合信號(hào)中分理處源信號(hào)。本項(xiàng)目利用該技術(shù)，對(duì)采集的聲音進(jìn)行一系列處理，實(shí)現(xiàn)從復(fù)雜的背景下對(duì)冷卻泵聲音的分離。

3.2 聲音的特征分析

換流站水泵正常與異常運(yùn)行狀態(tài)下的聲音是有區(qū)別的，利用倒頻譜（cepstrum）技術(shù)對(duì)分離出的聲音進(jìn)行特征（幅度、過(guò)零率、臨界帶特征矢量、線性預(yù)測(cè)系數(shù)特征矢量、LPC倒譜特征矢量、MEL倒譜參數(shù)）分析，與現(xiàn)有聲音的特征進(jìn)行匹配計(jì)算，得出結(jié)論。

4 換流站內(nèi)冷系統(tǒng)水泵異聲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用

整個(gè)系統(tǒng)首先對(duì)需監(jiān)測(cè)設(shè)備安裝聲音采集系統(tǒng)，然后對(duì)環(huán)境聲音進(jìn)行采集、存儲(chǔ)，之后通過(guò)專(zhuān)家分析軟件對(duì)采集到的聲音進(jìn)行分析，輸出結(jié)果，然后將故障聲音信息發(fā)送給工作人員，隨后工作人員可以即時(shí)定位發(fā)現(xiàn)故障并解決故障，實(shí)現(xiàn)該類(lèi)型故障的早期預(yù)警。

使用異聲設(shè)備識(shí)別預(yù)警系統(tǒng)是一種準(zhǔn)確且高效的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠更大程度上做到以預(yù)防為主，為日常的工作及工作環(huán)境的安全做好預(yù)報(bào)工作，讓工作人員更加放心、安全生產(chǎn)是異聲識(shí)別預(yù)警系統(tǒng)最大的目的。

5 換流站內(nèi)冷系統(tǒng)水泵異聲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)

5.1 異常設(shè)備聲音分析

寬頻聲音采集陣列將采集的聲音數(shù)據(jù)傳輸至專(zhuān)家分析軟件，分析軟件首先提取該聲音數(shù)據(jù)特征，其次與數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)有音頻數(shù)據(jù)特征（正常與異常音頻數(shù)據(jù)特征）進(jìn)行對(duì)比，最后得出數(shù)據(jù)庫(kù)是否存有該聲音特征數(shù)據(jù)。

采用LOFAR分析和DEMON分析來(lái)提取異聲信號(hào)的特征

信息。

第一，使用LOFAR分析方法對(duì)異聲整個(gè)頻段進(jìn)行全面分析，提取特征頻率及對(duì)應(yīng)的幅度。

第二，使用DEMON分析方法分析異聲信號(hào)包絡(luò)特性，提取包絡(luò)的特征頻率及對(duì)應(yīng)的幅度。

第三，通過(guò)使用LOFAR和DEMON方法，從宏觀和微觀兩個(gè)方面全面分析、計(jì)算、歸納、信號(hào)的特征信息及特征要素，為后續(xù)的異聲分類(lèi)做好基礎(chǔ)：（1）當(dāng)存在時(shí)，則不需要進(jìn)行訓(xùn)練程序（聲音特征的提取及存儲(chǔ)），直接進(jìn)入識(shí)別程序，判斷該聲音為正常還是異常；若為異常，直接給相關(guān)人員發(fā)出報(bào)警信號(hào)。（2）當(dāng)不存在時(shí)，則進(jìn)入訓(xùn)練程序，發(fā)出未知報(bào)警信號(hào)，通過(guò)人工確認(rèn)該聲音是正?；虍惓＃瑢⒃撘纛l數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于對(duì)應(yīng)的特征庫(kù)中。

5.2 寬頻聲音采集陣列

整個(gè)系統(tǒng)的核心由寬頻聲音采集陣列、智能聲音識(shí)別終端、專(zhuān)家分析軟件、大數(shù)據(jù)服務(wù)器和云計(jì)算服務(wù)中心組成。系統(tǒng)首先對(duì)環(huán)境聲音進(jìn)行采集、存儲(chǔ)，之后通過(guò)專(zhuān)家分析軟件對(duì)采集到的聲音進(jìn)行分析，輸出結(jié)果，并對(duì)故障源進(jìn)行快速識(shí)別，然后將故障聲音信息發(fā)送給相關(guān)工作人員。

6 換流站閥內(nèi)冷卻泵預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)

換流站閥內(nèi)冷卻泵預(yù)警系統(tǒng)的主要技術(shù)指標(biāo)如下：探測(cè)距離：20～500m；頻率范圍：20～20000Hz；定向精度：水平±5°，俯仰±5°；響應(yīng)時(shí)間：<2s；通信方式：無(wú)線（GPRS、專(zhuān)用電臺(tái)）、有線（TCP/IP）；工作電壓：AC220V；工作溫度：-20℃～65℃；相對(duì)濕度：0%～95%；防護(hù)等級(jí)：IP65；電磁兼容：符合國(guó)標(biāo)相關(guān)要求。

7 結(jié)語(yǔ)

智能電網(wǎng)的技術(shù)日趨成熟，大量的智能設(shè)備投入使用，變電站的維護(hù)人員數(shù)量急劇減少，對(duì)智能變電站中的監(jiān)測(cè)技術(shù)提出了更高的要求。為了提高智能變電站無(wú)人值守的管理水平，我們提出了一種新的監(jiān)測(cè)手段，即從聲音角度分析變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，開(kāi)發(fā)一種安裝在變電壓器中的異聲分析系統(tǒng)。解決電網(wǎng)運(yùn)行中常發(fā)生因冷卻泵故障起火燃燒事故，本系統(tǒng)即實(shí)現(xiàn)該類(lèi)型故障的早期預(yù)警，為工作人員的生命安全提供了有力的保障。

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作者簡(jiǎn)介：杜勇（1973-），男，湖北省電力有限公司檢修分公司工程師，研究方向：變電站安裝、調(diào)試、運(yùn)行維護(hù)。

（責(zé)任編輯：陳 潔）