含鑒相的水力機組軸心軌跡信號還原研究

職保平，耿亞杰，楊 毅，劉 迪，王溢波

(1.小流域水利河南省高校工程技術研究中心，河南開封475000；2.黃河水利職業技術學院，河南開封475000；3.河南省開封市河務局第一機動搶險隊，河南開封47500；4.大連理工大學，遼寧大連116023)

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含鑒相的水力機組軸心軌跡信號還原研究

職保平1，2，耿亞杰2，楊 毅1，2，劉 迪3，王溢波4

(1.小流域水利河南省高校工程技術研究中心，河南開封475000；2.黃河水利職業技術學院，河南開封475000；3.河南省開封市河務局第一機動搶險隊，河南開封47500；4.大連理工大學，遼寧大連116023)

水力機組主軸軸心軌跡中包含大量的故障信息，在研究軸心軌跡之前必須進行降噪處理。針對含鑒相的軸擺信號，提出采用時程處理方法，依據鑒相片、軸系直徑、采樣頻率等信息對時程信號處理，最終利用EMD方法剔除趨勢項并重構信號的時程處理方法。實例分析表明，該方法能正確識別、剔除鑒相片所帶來的影響，并對機組振擺信號進行準確重構，基于此準確描述機組狀態。

鑒相；信號還原；EMD；水力機組

水電機組屬于低速旋轉機械，機組的安全穩定運行非常重要。目前，對旋轉機械的故障診斷大多是對軸系振動和擺度信號進行分析[1]，其中軸心軌跡能夠形象、直觀反映機組的運行情況[2- 3]，可作為軸系故障診斷的重要依據。該方法已在包括水力機組在內的旋轉機械在線監測與故障診斷中得到一定應用。

機組擺度測試中，為精確識別軸系的相位、頻率等信息，常增設鑒相，在測量位置設置金屬鑒相片會使電渦流傳感器所采集的軸擺信號出現突變值，嚴重影響對軸心軌跡的分析，需將之剔除[4]。

信號處理是故障診斷的基礎，以往分析中，往往將鑒相作為奇異點剔除，如利用小波方法對信號重構進行還原[5]，采用經驗模態分解局部放電去噪[6]等。但采用濾波的方法易產生極值點分布不均勻、頻帶混疊、模式混疊、丟失細節信息等誤差，本文以鑒相片、軸系統等物理特征為基礎，建立了一種時程處理方法來剔除鑒相所帶來的影響，并結合實例與EMD方法進行對比分析，最終為還原含鑒相的軸心軌跡信號提供思路，為軸心軌跡提純提供一類解決特定問題的方法。

1 鑒相信號特征

軸系擺動測試是在同一個平面的順河向和橫河向兩個相互垂直的方向設置電渦流傳感器，根據兩組數據計算軸心運動軌跡。但兩組數據由于現場測試的條件、人工設置傳感器的位置精度，難以實現精確的90°相位差，從而使整個測試的基礎數據存在偏差，難以反映真實軸系擺度情況。為解決該問題，常增設鑒相，以準確確定兩個傳感器的相位角，從而精確計算軸系的軸心軌跡。鑒相是分析水輪機機組軸系振動的重要手段之一。

水輪機組軸系監測往往在上導軸承、下導軸承或水導軸承上設置固定的金屬鑒相片，利用電渦流傳感器進行測量。圖1為某大型電站上導軸承處順河向的實測擺渡信號，可以看到，順河向信號中，因鑒相存在嚴重突變，其幅度遠遠超過振動限制，若不加鑒別的使用，將出現嚴重的錯誤。

圖1 上導軸承順河向振擺信號

2 EMD還原方法

EMD還原方法主要利用EMD分解的自適應特性，將軸心軌跡信號分解成若干個本征模態分量，針對各分量的時域、頻域特征進行篩選，剔除相關干擾后，重構軸心軌跡信號，其方法流程與小波類似。

EMD分解是一類無需先驗知識及正交基選擇，能夠更好的自適應各類非平穩信號的時頻分析方法。該方法利用信號的極值點，求出包絡圖，獲得均值曲線，進而把非平穩、非線性信號分解成一組穩態和線性的數據序列集，即本征模態函數(IMF)。即通過特征時間尺度獲取本征模態函數，進而分解時間序列。EMD方法的詳細步驟請參閱文獻[7]，本文不再復述。相較于小波分解而言，EMD方法無需先驗知識，能夠自適應的分析非穩態信號，不存在小波基的選擇、閾值的選取等問題。

小波分解和EMD分解的剔除、還原方法，均存在各項突變點導致模式混疊、頻帶間能量交疊、信號細節丟失等問題，特別是采用拋棄端點數據來降低端點效應的EMD方法將造成數據量減少。這些都為得到清晰、有效的軸心信息帶來了很大困難。

3 時程處理方法

采用濾波的方法將信號分解成若干相互正交的信號序列，對各個序列進行頻段、奇異值判定、篩選是小波分解和EMD分解的主要特征。但對鑒相信號而言，可利用鑒相片的物理特征和所測軸系直徑等信息，可用特定的時程處理方法進行剔除。本文提出，利用鑒相片的物理特性，結合采樣頻率等特征信息，進而夠判定鑒相片數據寬度，進一步根據數據跳變位置判定鑒相片位置，從而進行數據替換的方法來解決鑒相片對軸心軌跡信號所帶來的影響，最終利用EMD分作剔除趨勢項進而還原軸心軌跡。其方法流程見圖2，方法步驟如下：

(2)由于鑒相片厚度遠大于正常擺動變化量，利用該特性，結合軸系擺動極值點位置，可判定鑒相片的起始位置和數據寬度。需要注意的是，篩選極值點過程中需前后各增加一位，防止傳感器拾取信號時處于鑒相片邊界。

(3)計算鑒相片數據寬度后，利用三次樣條插值函數進行替換，力求在最小范圍內改變數據量。

(4)利用EMD分解剔除趨勢項，進而合成、還原測試數據。

圖2 方法流程

該方法不涉及鑒相片以外的數據，減少了信號污染，在最小范圍內進行數據修正，降低了細節的丟失，且不存在有正交分解(EMD、小波分解)所帶來的，頻帶交疊和難以判定閾值等問題。

4 實測信號對比分析

某大型水電站水輪發電機組型號為SF350- 80/18900，額定轉速為75 r/min，對軸導進行測試，采樣頻率為200 Hz，數據長度為768。其中上導、下導、水導+X、+Y方向各設置一個電渦流傳感器測量大軸擺度，鑒相傳感器設置在上導處。其中上導+X方向在空載無勵磁工況下的測試數據如圖1所示，由圖1可看出，上導處存在嚴重畸變，這實際上是由于鑒相片所造成的。為還原真實擺動數據，應該使用相應的剔除方法進行重構數據。

4.1 EMD還原方法

在Matlab平臺上利用EMD分解可將原始信號自適應分解，如圖3所示，圖3給出各本征模態函數分量，從分量上可以明顯的看出鑒相信號主要集中在Imf1，但Imf2和Imf3分量同樣包含部分鑒相信號，如果全部剔除，則喪失部分信號。

圖3 上導X向軸擺信號的EMD分解

圖4 各項EMD重構信號

圖4給出分別剔除Imf1，Imf1～Imf2，Imf1～Imf3的重構信號，其中剔除Imf1～Imf3分量對鑒相信號的剔除效果最好，但中高頻幾乎全部丟失，細節丟失較多；而剔除Imf1～Imf2和剔除Imf1的結果中，依然受鑒相信號的影響。

4.2 本文時程方法

在Matlab平臺上編寫時程處理方法進行數據剔除、還原分析。圖5為剔除鑒相片后的重構信號。其中鑒相片約2 cm寬，上導軸承測試處直徑約100 cm，鑒相片數據寬度為1.019個數據點，為防止數據溢出且對數據取整得，鑒相片數據寬度為3個點。圖5為采用該方法剔除鑒相后的還原信號。

圖5 剔除鑒相片后的重構信號

相較于EMD重構信號而言，與剔除Imf1～Imf3項的重構信號較為接近，但所包含細節信息更為豐富。插值替換后的結果均值為-11.125，存在一定的趨勢項，因此，有必要利用EMD分解進行趨勢項剔除，圖6給出了EMD分解項。

圖6 剔除鑒相后的EMD分解

相較于EMD直接分解的圖3而言，圖6中EMD分解不存在鑒相信號，表明本文方法剔除較為徹底，圖7給出剔除趨勢項后的重構信號，即本文所提出的方法還原結果，信號均值為-0.201，基本處于零平衡狀態，基本剔除趨勢項，能夠較好的還原+X方向的軸心運動軌跡。

圖7 剔除趨勢項的重構信號

5 結 語

(1)采用時頻分解的等方法進行軸心軌跡提純，會帶來丟失細節信息、頻帶交疊等問題，并不能十分有效的還原鑒相信號。本文提出的方法首先從時程信號上，結合鑒相片、軸系統等物理參數，剔除鑒相片數據并進行插值處理來消除由鑒相所帶來的影響，進一步利用EMD方法來剔除信號的趨勢項，該方法基本能夠真實還原軸系振動信號。

(2)驗證發現，對鑒相數據寬度的選擇并不能嚴格按照1倍鑒相片數據寬度選取，至少需2倍寬

度才能完全剔除鑒相信號。這是由于數據極值點較為穩定，但在平滑濾波的作用下，極值點的定位又產生了偏差，對在線監測數據的相位有較大影響。

[1]馬震岳， 董毓新. 水輪發電機組動力學[M]. 大連： 大連理工出版社. 2003．

[2]孫慧芳， 潘羅平， 張飛， 等. 旋轉機械軸心軌跡識別方法綜述[J]. 中國水利水電科學研究院學報， 2014， 12(1)： 86- 92．

[3]徐玉秀， 鐘建軍， 聞邦椿. 旋轉機械動態特性的分形特征及故障診斷[J]. 機械工程學報， 2005， 41(12)： 186- 189．

[4]唐擁軍， 潘羅平. 水電機組故障診斷系統信號預處理[J]. 中國水利水電科學研究院學報， 2005， 3(3)： 173- 178．

[5]李輝， 白亮， 羅興锜. 基于小波分析的水力機組故障診斷奇異數據還原研究[J]. 西安理工大學學報， 2010， 26(3)： 255- 259．

[6]賈嶸， 徐其惠， 田錄林， 等. 基于經驗模態分解和固有模態函數重構的局部放電去噪方法[J]. 電工技術學報， 2008， 23(1)： 13- 18．

[7]HUANG N E. SHEN Z， LONG S R， et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis[J]. Proceedings of the Royal Society A， 1998(454)： 903- 995．

[8]WU Z， HUANG N E. A study of the characteristics of white noise using the empirical mode decomposition method[J]. Proceedings of the Royal Society A， 2004(460)： 1597- 1611．

(責任編輯 高 瑜)

Research on Reduction of Shaft Orbit Signal of Hydraulic Unit with Phase Discrimination

ZHI Baoping1,2, GENG Yajie2, YANG Yi1,2, LIU Di3, WANG Yibo4

(1. Engineering Technology Research Center of Small Watershed Conservancy University of Henan Province,Kaifeng 475000, Henan, China; 2. Yellow River Conservancy Technical Institute, Kaifeng 475000, Henan, China;3. No. 1 Mobile Rescue Team of Kaifeng River Affairs Bureau, Kaifeng 475000, Henan, China;4. Dalian University of Technology, Dalian 116023, Liaoning, China)

The shaft orbit of hydraulic unit contains a lot of fault information. Before studying the shaft orbit, it must be processed to de-noise. A specific time history processing method is put forward based on the information of phase discrimination slice, shaft diameter and sampling frequency to process the shaft orbit signal with phase discrimination, and then the signal is reconstructed by subtracting the trends with EMD method. The example analysis shows that the method can identify and eliminate the influence of phase discrimination slice and accurately reconstruct the runout signal of hydraulic unit, and finally, it can correctly descript the state of unit．

phase discrimination; signal reconstructing; EMD; hydraulic unit

2015- 12- 10

國家自然科學基金資助項目(51379030)；河南省科技廳基礎與前言技術研究項目(162300410053)

職保平(1983—)，男，河南焦作人，博士研究生，研究方向為振動傳導與隨機參數結構．

TV731

A

0559- 9342(2016)06- 0057- 04