水電站機組狀態監測與故障診斷系統應用

譚淞鎂

（白市水電廠，貴州 天柱 556605）

1 水電站機組狀態監測分析

設備狀態監測是通過數據采集設備、系統獲取設備運行狀態信息、健康狀態信息，明確設備運行是否正常。自20 世紀90 年代至今，水電機組狀態監測技術得到了長足發展，目前主要分為如下3 種。

（1）專項監測系統：主要是對水輪發電機組或是某個設備某項狀態進行監測，如氣隙監測系統（AGMS）、華水機HJS 系統等。

（2）多項監測系統：主要是由多個專項監測系統集成所得，具體系統結構如圖1 所示。

圖1 多項監測系統圖

（3）集成監測系統：主要是在控制—維護—管理集成框架下開發維護系統，實現信息共享與全面監測，包括機組、開關站、廊道以及泄洪閘門設備等。

基于我國水電技術的快速發展，大批高參數、大容量機組投產，其運行狀態愈加復雜，對機組監測方式、分析方法提出了更高的要求，一方面設備的復雜性，要求故障檢測、診斷需更多的應用智能分析手段；另一方面基于實踐情況，對設備監測分析的直觀性提出了更高的要求，這也是下一步研究的重要方向之一[1]。

2 水電站機組故障診斷技術

設備故障診斷技術是基于設備狀態參數監測，發現設備異常、分析故障原因、定位故障源頭，并結合分析技術預測設備狀態發展趨勢（見圖2）。我國水電站機組故障診斷方法現主要可歸納為如下3 種。

圖2 水電站機組故障診斷技術邏輯圖

2.1 直接故障診斷

首先是狀態數據直接分析診斷，利用閾值比較診斷故障情況；

然后是根據故障產生的物理、化學現象與規律，進行故障原因診斷。

此類方法使用簡單、成本低，可實現對故障的快速、實時診斷，但是局限也較大，適用于嚴重設備故障，且存在一定的滯后性。

2.2 故障征兆診斷

此種方法較為常見，是利用故障產生對應的征兆及時判斷故障是否產生、診斷故障類型。此種診斷方法以系統數學模型為支撐，診斷結果受到系統建模精確性的影響。

2.3 智能故障診斷

此種方法是在傳統診斷方法的技術上，結合人工智能技術發展其起來的，具有代表性的技術有專家系統、人工神經網絡、小波變換、遺傳算法及模糊理論等。

基于水電機組故障的多樣性，對故障診斷技術提出了更高的要求，我國此方面尚處于起步階段，需進一步加強相關研究，全面提離我國水電站運行管理的智能化水平[2]。

3 水電站機組狀態監測與故障診斷系統設計與應用

本文提出了一種水電站機組狀態監測與故障診斷系統設計方案，克服傳統監測診斷系統設計復雜、成本高等問題，實現遠程監測、精確診斷，具體設計方案與應用情況如下。

3.1 系統結構

本系統結構設計如圖3 所示，主要分為站控層、監測層、過程層，使用RS-485 總線、以太網傳輸方式，水電站機組狀態監測內容包括振動量、電氣量、上下游水位、功率損耗、壓力及溫度等。

圖3 系統結構圖

3.2 系統詳細設計

（1）現場節點設計：現場節點以AVR 單片機ATmega8515 為核心，采集水輪機運行狀態參數。

（2）監測軟件設計：本系統采用Visual C++、SQL Server 進行監測軟件開發，功能需求包括：采集機組運行參數；設置現場節點工作方式；通過數字、圖形形象展現機組運行狀態，通過聲音、顏色提示報警；數據存儲于管理；數據分析與故障診斷；上傳機組運行參、接收站控層組態命令。

（3）通信設計：采用RS-485 總線通信，監測站、現場節點分別為主機、從機，采用串口USART 多機通信。

（4）故障診斷：本系統采用“小波分析+人工神經網絡”方法進行機組故障診斷，以Daub4 為基函數構造小波包，變換后故障信號在頻域內進行8 段分割；基于人工神經網絡理論構建一個BP 網絡，輸入層、隱含層、輸出層神經元個數分別為7、5、2，BP 神經網絡不同輸出表示機組不同運行狀態，表1 進行了簡單列舉。

表1 BP 神經網絡輸出結果

3.3 系統應用情況

使用本系統采集水輪機組上機架水平振動信號，采樣頻率341 Hz，水輪機組的振動信號如圖4 所示。

圖4 水輪機組振動信號

根據圖4 可知，振動信號頻率成分豐富，屬于非穩態信號，利用小波變換開展多分辨率分析，量化各頻段能量；分析高、低頻部分能量分布情況，診斷故障類型、定位故障點[3]。

小波包自適應閾值設為21，80%小波包系數為0，保留信號80%能量，以盡量少的小波系統描述盡量多的信號量。以兩種不同故障類型的信號樣本做能量分布對比，獲得不同故障信號，由小波包變換與頻帶分割后，得到的能量分布圖具有顯著差異。由此，可將能量分布作為水輪機組故障信號特征矢量，對BP 神經網絡反復訓練，選取兩組兩本數據輸入BP 神經網絡，結果如表2 所示，診斷有效、準確。

表2 水輪機組故障診斷結果

4 結論

機組狀態監測與故障診斷系統的應用，是水電站正常運行的重要保證，目前我國大中型電廠都對其機組全面/部分在線監測。隨著我國傳感技術、監測儀器與相關智能技術的發展，相關檢測系統不斷優化，機組診斷模型的訓練和完善，可以進一步提高機組狀態監測可靠性、故障診斷準確度，及早發現機組運行異常狀況，進行狀態檢修，保障機組安全穩定運行。