貫流式機組運行狀態(tài)監(jiān)測信息熵的設(shè)備健康特征提取及評估

何 滔 汪廣明 曹 峰

(國家能源大渡河沙坪發(fā)電有限公司，四川 樂山 614300)

1 概 述

燈泡貫流式機組作為貫流式水輪發(fā)電機組的主要類型之一，具有運行水頭低、建設(shè)周期短等特點，在開發(fā)低水頭水力資源方面具有顯著優(yōu)勢。由于機組的特殊結(jié)構(gòu)、安裝工藝及所處環(huán)境外在影響等因素，運行過程中極易引發(fā)振動和擺度值超標(biāo)，威脅機組安全穩(wěn)定運行。機組狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)作為監(jiān)測機組實時運行工況的平臺，集數(shù)據(jù)采集與分析于一體，能夠及時反映出機組的振擺情況。

信息熵能夠有效檢測振動信號時間序列的動力學(xué)特性，基于時頻熵(TFE)、樣本熵(SE)和排列熵(PE)的分析方法對于機械系統(tǒng)特征提取及故障診斷有較好的效果[1]。貫流式機組運行過程中監(jiān)測采集的擺度、振動、壓力脈動、發(fā)電機空氣間隙、水力動力特性信息數(shù)據(jù)，為貫流式機組運行狀態(tài)監(jiān)測信息熵的設(shè)備健康特征提取及評估提供了條件。

本文在振擺、水力動力特性信號多維表達的基礎(chǔ)上結(jié)合信息熵的基本分析方法，以大渡河沙坪二級水電站燈泡貫流式機組為例，將在線監(jiān)測平臺采集到的各狀態(tài)數(shù)據(jù)進行信息熵分析，提取特征數(shù)據(jù)，評估健康狀態(tài)，用以指導(dǎo)機組發(fā)電運行。

2 運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)構(gòu)成及設(shè)備配置

2.1 系統(tǒng)構(gòu)成

沙坪二級機組運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)由現(xiàn)地傳感器、數(shù)據(jù)采集站、上位機等構(gòu)成。現(xiàn)地傳感器將采集到的數(shù)據(jù)通過電纜送往數(shù)據(jù)采集站，數(shù)據(jù)采集站對數(shù)據(jù)進行分析處理后通過光纖與上位機通信，使運行人員既能通過上位機實時觀測機組運行情況，也能通過歷史數(shù)據(jù)分析等手段總結(jié)規(guī)律。

上位機設(shè)備和各數(shù)據(jù)采集站之間以光纖為介質(zhì)，采用以太網(wǎng)通信，并滿足工業(yè)通用的國際標(biāo)準(zhǔn)IEEE802.3和TCP/IP規(guī)約，數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1。

圖1 運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.2 系統(tǒng)設(shè)備配置

2.2.1 現(xiàn)地傳感器

現(xiàn)地傳感器主要由振動傳感器、擺度傳感器、鍵相傳感器、空氣間隙傳感器、壓力脈動變送器組成，負(fù)責(zé)監(jiān)測機組水導(dǎo)軸承、組合軸承、大軸、燈泡頭等部位，傳感器主要分布在機組水輪機艙及發(fā)電機艙。振動傳感器采用低頻速度傳感器。擺度傳感器采用一體化渦流傳感器，由于其安裝間隙(約2mm)比一般渦流傳感器(通常為1.25mm)要大，可以有效避免傳感器與被測面之間碰磨。鍵相傳感器監(jiān)測采用非接觸式接近開關(guān)進行測量，具有安裝方便、不易損壞的特點。用于監(jiān)測發(fā)電機定轉(zhuǎn)子之間空氣間隙的傳感器由平板電容傳感器和信號調(diào)理器組成。每臺機組配置6個氣隙傳感器，周向均勻布置在定子內(nèi)壁。

2.2.2 數(shù)據(jù)采集站

數(shù)據(jù)采集站配置振動擺度壓力脈動數(shù)據(jù)采集箱和氣隙數(shù)據(jù)采集箱，通過共享器連接到工業(yè)液晶屏，負(fù)責(zé)將傳感器采集到的振動、擺度等數(shù)據(jù)進行分析、處理、儲存。同時對運行數(shù)據(jù)進行特征參數(shù)提取，得到機組狀態(tài)數(shù)據(jù)，完成機組故障的報警，并將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳至狀態(tài)數(shù)據(jù)服務(wù)器，供進一步的狀態(tài)監(jiān)測分析和診斷。數(shù)據(jù)采集站通過以太網(wǎng)與監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)通信，獲取相關(guān)狀態(tài)數(shù)據(jù)，集成到系統(tǒng)中統(tǒng)一分析。

2.2.3 上位機

上位機由狀態(tài)數(shù)據(jù)服務(wù)器、Web服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等組成。狀態(tài)數(shù)據(jù)服務(wù)器負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)采集站送過來的機組實時數(shù)據(jù)、機組歷史數(shù)據(jù)、各種特征參數(shù)進行管理、儲存及故障診斷。同時狀態(tài)數(shù)據(jù)服務(wù)器也負(fù)責(zé)與Web服務(wù)器的數(shù)據(jù)通信。Web服務(wù)器負(fù)責(zé)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)與搭載流域局域網(wǎng)的MIS系統(tǒng)通信，便于數(shù)據(jù)云端儲存和分布式查詢、管理。

3 運行狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)主要功能

3.1 歷史數(shù)據(jù)分析

系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)庫管理功能，存儲所有參數(shù)的原始數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)及樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫采用高效的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，長期存儲機組穩(wěn)態(tài)、過渡過程數(shù)據(jù)及高密度錄波數(shù)據(jù)。提供“黑匣子”記錄功能，記錄機組出現(xiàn)異常信息前后的完整數(shù)據(jù)，確保機組發(fā)生事故時能提供完整、詳盡的數(shù)據(jù)供分析診斷。

3.2 實時監(jiān)測

系統(tǒng)實時同步地對機組振動、擺度、壓力脈動等數(shù)據(jù)進行采樣，然后在數(shù)據(jù)采集站、服務(wù)器顯示器以及網(wǎng)絡(luò)所聯(lián)的有關(guān)用戶終端上同步監(jiān)視和顯示機組當(dāng)前的運行狀態(tài)，從不同的角度、分層次地顯示出機組的各種狀態(tài)信息，實現(xiàn)實時在線監(jiān)測功能。整周期采樣技術(shù)，能夠?qū)?shù)據(jù)進行精確的頻率分析和對應(yīng)的幅值分析，避免頻譜分析中的混疊和泄漏。實時監(jiān)測畫面見圖2。

圖2 機組單元運行狀態(tài)實時監(jiān)測主畫面

3.3 預(yù)警報警

系統(tǒng)自動建立機組在各個穩(wěn)定運行工況(不同水頭和負(fù)荷)下的標(biāo)準(zhǔn)樣本頻譜圖和矢量圖，在通常的一級報警和二級報警的基礎(chǔ)上增加了靈敏的頻譜靶圖報警和矢量靶圖報警及時發(fā)現(xiàn)故障的前期征兆。配合報警規(guī)則設(shè)置功能和報警輸出軟件，將機組的振擺報警輸出給監(jiān)控系統(tǒng)。

3.4 機組穩(wěn)定性評估及優(yōu)化運行分析

系統(tǒng)綜合機組設(shè)計參數(shù)和運行規(guī)范，通過對機組實際振動、擺度、壓力脈動特性的掌握，分析機組不同工況下振動區(qū)變化規(guī)律，指導(dǎo)機組避振運行。通過對水力能量參數(shù)(效率、耗水率等)在不同工況下的特性曲線的掌握，指導(dǎo)機組在最優(yōu)工況區(qū)運行，實現(xiàn)機組的最佳經(jīng)濟性能。

3.5 指導(dǎo)和評價機組維護檢修

系統(tǒng)定期評價機組各部件運行狀態(tài)，根據(jù)分析結(jié)果指導(dǎo)機組檢修，對比機組檢修前后的歷史數(shù)據(jù)，可以直觀評價檢修效果，通過檢修后的各種機組常規(guī)試驗數(shù)據(jù)，綜合評價檢修后機組各部件特性。

4 運行狀態(tài)監(jiān)測信息熵的設(shè)備健康特征提取及評估

4.1 貫流式機組健康特征提取

準(zhǔn)確高效的設(shè)備健康特征提取是評估指導(dǎo)設(shè)備運行維護的關(guān)鍵。在大量收集機組全時段運行數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用風(fēng)險評估方法，建立風(fēng)險信息熵評估模型，以準(zhǔn)確評估機組狀態(tài)。狀態(tài)監(jiān)測平臺對影響貫流式機組運行的設(shè)備信息進行采樣存儲和處理。首先確定變量值,找尋變量屬性。設(shè)定變量品質(zhì)評判標(biāo)準(zhǔn)，分對象以時間軸為基準(zhǔn)，對數(shù)據(jù)進行排序，根據(jù)排序情況，確定數(shù)值，以各標(biāo)準(zhǔn)的概率值作為訓(xùn)練模型的閾值，依次計算預(yù)測值和召喚值，分別得到訓(xùn)練樣本容量個數(shù)的預(yù)測值和召喚值。基于時段進行數(shù)據(jù)集劃分，提取特征數(shù)據(jù)。

4.2 設(shè)備健康信息熵評估原理

“熵”用于描述信息論中信息的不確定性，同時給出了信息熵的數(shù)學(xué)表達式，定義一個不確定的概率分布信息熵為

式中pk——第k類事件出現(xiàn)的概率，根據(jù)信息熵大小可定量描述概率系統(tǒng)的平均不確定程度；

n——事件數(shù)量。

由于機組運行狀態(tài)、機組工況、機組內(nèi)在固有屬性存在差異，機組外部因工程安裝、水力環(huán)境引起的水力特性也存在差異。隨著設(shè)備采集和傳輸技術(shù)的發(fā)展，設(shè)備狀態(tài)量的冗余度越來越高，若在狀態(tài)評價過程中采用冗余的狀態(tài)量，會極大降低評估效率與評估精度。針對此情況，根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測信息，對機組運行狀態(tài)量分值信息進行挖掘，提取狀態(tài)量主成分，降低評價維度，并形成具備典型工況特征的貫流式機組狀態(tài)量主成分體系。

主成分狀態(tài)量的評估體系構(gòu)建主要分為以下五步：?根據(jù)修前數(shù)據(jù)、修后數(shù)據(jù)、運行數(shù)據(jù)、超標(biāo)數(shù)據(jù)、非常規(guī)奇異數(shù)據(jù)及缺陷數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，建立每個機組單元狀態(tài)量的多維矩陣；?對各機組單元工況的多維矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣簇；?計算各機組單元工況的相關(guān)系數(shù)矩陣；?求相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及特征向量，計算各工況下設(shè)備健康綜合因子；?利用綜合因子對各機組單元狀態(tài)量進行排序，設(shè)置置信區(qū)間，評價設(shè)備健康綜合指標(biāo)。

5 貫流式機組健康狀態(tài)信息熵評估應(yīng)用實例

沙坪二級電站安裝有6臺單機容量為58MW的燈泡貫流式水輪發(fā)電機組，額定轉(zhuǎn)速為88.2r/min，額定水頭為14.3m，額定流量為457.66m3/s，經(jīng)過近幾年來對振擺監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)1號、2號、6號機組經(jīng)常發(fā)生水導(dǎo)軸承徑向振動X方向振動超標(biāo)的問題，特別是1號機組情況尤為嚴(yán)重。

通過對1～6號機組水導(dǎo)軸承徑向振動X平均測值進行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)1號機組水導(dǎo)軸承徑向振動X數(shù)值較其他機組數(shù)值明顯偏大，3～5號機組水導(dǎo)軸承徑向振動X數(shù)值較小，在機組日常運行中，3～5號機組工況也更好，這和機組狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)相符。

在機組狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)上對1號機組水導(dǎo)軸承徑向振動X數(shù)值進行歷史數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，正常工況下1號機組水導(dǎo)軸承徑向振動X平均測值為80μm，異常狀態(tài)下水導(dǎo)軸承徑向振動X平均測值為140μm，嚴(yán)重威脅機組安全穩(wěn)定運行。

當(dāng)機組負(fù)荷保持在20MW時，在常規(guī)運行水頭區(qū)間中，水導(dǎo)軸承徑向振動X數(shù)值增大到140μm，機組振動明顯，根據(jù)機組健康狀態(tài)信息熵評估分析出1號機組負(fù)荷為20MW時為機組振動區(qū)，為優(yōu)化機組運行工況，應(yīng)及時避開1號機組負(fù)荷為20MW的情況(見圖3)。

圖3 水導(dǎo)軸承徑向振動X和徑向振動Y狀態(tài)信息熵評估

6 結(jié) 語

燈泡貫流式機組具有運行效率高、過機流量大等優(yōu)點，但由于其獨特的結(jié)構(gòu)容易引發(fā)機組振動，威脅水電站的運行安全，因此，對燈泡貫流式機組運行工況的研究具有重要的現(xiàn)實意義，本文以多階段、多種類全時段的狀態(tài)量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立機組健康狀態(tài)信息熵評估模型，對機組健康狀態(tài)進行評估。當(dāng)機組存在異常或故障狀態(tài)時，提取機組特征狀態(tài)量，并計算狀態(tài)量評估信息熵，根據(jù)評估信息熵的值進行排序，求解機組單元的風(fēng)險優(yōu)先度，從而明確指導(dǎo)和優(yōu)化機組運行方式。實際應(yīng)用表明，機組運行狀態(tài)監(jiān)測信息熵的設(shè)備健康特征提取及評估對機組實際運行有明顯的指導(dǎo)意義。