基于中小型水電站盤車的數據采集及分析優化

季 銳 陳炳森 陳韶光 劉奇波 李兼伐

基于中小型水電站盤車的數據采集及分析優化

季 銳 陳炳森 陳韶光 劉奇波 李兼伐

（廣西水利電力職業技術學院，廣西 南寧 530023）

傳統的各中小型水電站均已實現了“無人值班、少人值守”，在機組檢修過程中，通過縮短盤車的數據采集、分析過程，可有效提高工作效率。針對中小型電站實現這一訴求，通過對校內實訓場的小型立式水輪發電機組的機組研制智能盤車系統，對過程中數據信息采集進行研究。文章探索并論證了一種能夠連續、自動測量，并可將采集到的相應數據能以粒子群算法進行數據擬合，直觀給出調整建議的盤車數據采集分析辦法。經驗證，該系統適合中小型立軸懸式機組的盤車智能化，可提高檢修的效率及質量，縮短檢修時間，提高經濟效益。

水輪機；智能盤車；數據采集分析；MATLAB；粒子群算法

引言

隨著我國水電站綜合自動化技術改造升級之后，各中小型水電站均已實現了“無人值班、少人值守”自動化技術水平。為提升電站經濟效益，電站運行維護人員數量已大大下降，絕大部分中小型水電站已不再專設檢修班組，普遍實現機電運行維護檢修人員一體化模式，電站人員的檢修工作壓力和技術水平也就無法與之前配備專業檢修班組時相提并論，因此，中小型水電站急需配備自動化水平較好的智能盤車裝置，一方面提高檢修的效率，縮短檢修時間，提高經濟效益；另一方面減少對現在人員的技術工作壓力，提高檢修質量，提升機組的運行穩定性和安全性。

采用電動盤車僅在大型水輪發電機組上使用，廣西巖灘水電站[1]、新疆蓋孜水電站[2]需要另外配一套電力盤車控制系統，系統復雜、成本高，中小型水輪發電機組運用不多，本文旨在針對中小型水電站的特點出發，結合校內實訓場的小型立式水輪發電機組進行模擬和試驗，總結出一套較經濟合理的智能盤車裝置的數據采集及分析思路。

1 盤車的目的和標準

立式水輪發電機組一般由水輪機和發電機兩大部分組成，并通水輪機大軸與發電機大軸連接組成一個整體來工作，在其高速旋轉過程中，其轉動部分與固定部分之間的間隙較小，運行維護過程中最主要的工作是要保證機組軸線的穩定，機組軸瓦受力的均勻以及軸瓦溫度在正常允許范圍之內。經過一段時間的運行，軸瓦的瓦面會發生磨損，受力會發生變化，運行中軸承和軸瓦的溫度均會上升，機組的振動和轉軸的擺動會明顯增加，發展到一定程度甚至會發生轉動部分碰到固定部分，出現設備嚴重損毀的事故，因此機組運行到一定時間或機組運行狀態發生明顯變化時，必須對機組進行檢修，拆裝檢查各部件再重新安裝，最重要的工藝技術階段為機組軸線安裝與調整階段（也稱“盤車”）。通過調整機組軸線和軸瓦受力，讓機組重新恢復到正常工作狀態。但要做到發電機、水輪機兩根軸線完全同軸且垂直的狀態基本是不可能的。《水輪發電機組安裝技術規范（GB 8564—2003）》對不同機組轉速的水輪發電機組各部位的允許擺度值有明確的規定，如表1所示。

表1 機組軸線的允許擺動值（雙振幅）

軸名測量部位擺度類別轉速n（r/min） n＜150150≤n＜300300≤n＜500500≤n＜750n≥750 發電機軸上下軸承處軸徑及法蘭相對擺度mm/m0.030.030.020.020.02 水輪機軸導軸承處軸徑相對擺度mm/m0.050.050.040.030.02 發電機軸集電環相對擺度mm/m0.500.400.300.200.10

2 系統的介紹

2.1 機組參數介紹及允許擺度值

盤車實施機組的參數如表2所示，根據機組額定轉速為600 r/min，對應表1選擇發電機軸上下導軸承處軸徑及法蘭相對擺度值不超過0.02 mm。

表2 機組參數表

型號SF100-10/1730 額定容量1250 kVA/1000 kW 發電機型式立軸懸式 額定頻率50 Hz 額定轉速600 r/min 飛逸轉速1600 r/min 旋轉方向（順時針）從發電機端看 轉動慣量4.4 t.m2 推力軸承負荷16 t 發電機重量14 t 下導外徑φ320 mm 推力軸承φ420 mm

2.2 傳感器選用及布置

傳感器系統布置選用電渦流傳感器，用于采集相應擺度值大小；角度傳感器（多鍵相式）用于大軸旋轉角度，即軸的相位判定。兩種傳感器搭配使用，進行同步采樣，通過鍵相脈沖，既可以精準控制同步整周期采樣，還能通過測量分析是否存在軸向扭曲。其具體配置詳如表3所示。

表3 傳感器配置表

序號名稱布置位置布置方向單位數量 1上導推力①號電渦流傳感器推力軸承軸領處+Y方向1套 2上導推力②號電渦流傳感器推力軸承軸領處+X方向1套 3下導③號渦流傳感器下導軸承軸領處+Y方向1套 4下導④號渦流傳感器下導軸承軸領處+X方向1套 5發電機連軸法蘭⑤號電渦流傳感器連軸法蘭外緣+Y方向1套 6發電機連軸法蘭⑥號電渦流傳感器連軸法蘭外緣+X方向1套 7水導⑦號渦流傳感器水導軸承軸領處+Y方向1套 8水導⑧號渦流傳感器水導軸承軸領處+X方向1套 9角度傳感器（多鍵相式）推力軸領處（圓周8等分布置）1套

根據表3，將各對應測點的位置布置如圖1、圖2所示。

電渦流傳感器，也稱之為電感式接近傳感器。它是利用被測量物體與不斷接近的感應電磁場之間產生內部渦流原理，使傳感器內部電路參數發生變化，由此判別出是否有無導電物體的移近，進而控制開關回路的通斷。其傳感器的探頭由小型線圈和控制器組成，可產生震蕩的電磁場，當接近被測物體時，被測物體表面會產生感應電流，進而同時產生反向感應電磁場。這時電渦流傳感器可依據反向感應電磁場的強度來判斷與被測物體之間的間距。

圖1 機組測點布置示意圖

圖2 測量元件布置示意圖

3 盤車裝置的數據采集和分析

3.1 智能盤車裝置的數據采集流程

智能盤車裝置的數據采集流程圖如圖3所示。

圖3 數據采集流程圖示意

3.2 數據采集儀器選用

數據采集裝置選用ART SU1800，它提供傳感器的測量、時間設置、數據壓縮、數據和程序的儲存以及控制功能，有多種通訊協議供選擇。數據采集設備參數如表4所示。

表4 數據采集設備參數

型號ART SU1800 模擬量通道16個單端通道/差分同步采集 模擬量輸入電壓信號-10 V～10 V 電流信號4 mA～20 mA 采樣率1 MS/s 采樣模式按單點等相位采集，有限點連續分組采集 A/D轉換16 bit A/D觸發源軟件強制觸發、模擬量觸發 通訊連接100 MHz 以太網TCP/IP 其他通訊RS232/RS485/USB

續表4

有限點連續分組采集是把A/D數據從測量到采樣過程中，對本組各通道內時鐘周期內的數據采樣的周期頻率進行相應轉換，采集記錄時，每采集的兩組測量數據不設固定等待時間[3]。組循環次數是將同組內盤車數據經不同采集通道循環采集的次數。以固定頻率和內部時鐘量程內，計算組間周期。同一組內完成相應通道的轉換后，以組間周期的間隔時長為標記并進行暫停記錄，再轉換至下一組，依次類推重復進行。

3.3 盤車裝置的數據記錄

通過數據采集裝置將盤車數據導出整理成表，由于盤車測量過程中，測量數據的記錄過程為高密度連續記錄，據盤車測得各軸標記均分8等分刻度下的數據計算出各相應部位的凈擺度大小；以標記刻度為橫、縱坐標，將采集到的數據導入各標記點位，并用曲線連接，按滿足正弦或余弦規律修正實際曲線[4]；檢查峰值相位差；刪去個別偏離理論曲線的點。優選兩組傳感記錄數據，以表5“+Y方向數據”為主要分析，以表6“+X方向數據”為數據校核分析，整理分析后的數據為實際盤車擺度曲線以正弦規律來進行的，估算盤車擺度最大值和對應角度。+Y盤車和+X盤車數據記錄如表5、表6所示。

表5 +Y盤車數據記錄（單位：0.01 mm）

測點名稱1（+Y）（0°）2（45°）3（90°）4（135°）5（180°）6（225°）7（+X）（270°）8（315°） 第一組采樣數據-分析 上導推力測點①擺度1.0-1.01.0-8.0-6.0-2.00.01.5 下導測點③擺度-1.00.0-1.00.50.50.00.01.5 聯軸法蘭測點⑤擺度-8.0-7.0-4.0-1.5-4.0-7.0-7.0-8.5 水導軸承測點⑦擺度-11.01.06.02.0-9.0-19.0-23.0-20.0 測點①凈擺度1.0-1.01.0-8.0-6.0-2.00.00.4 測點③凈擺度-1.50.0-1.0-1.01.50.01.01.0 測點⑤凈擺度-1.0-1.00.0-2.5-3.0-1.50.00.5 測點⑦凈擺度-9.01.06.01.08.5-18.0-23.0-21.0

表6 +X盤車數據記錄（單位：0.01 mm）

測點名稱7（+X）（0°）8（45°）1（+Y）（90°）2（135°）3（180°）4 （225°）5（270°）6（315°） 第二組采樣數據-校核 上導推力測點②擺度0.01.5-6.5-2.00.01.50.0-1.0 下導測點④擺度0.01.00.50.00.01.0-1.00.0 聯軸法蘭測點⑥擺度-7.0-9.0-4.0-7.0-9.0-8.0-7.0-7.0 水導軸承測點⑧擺度-24.0-22.0-9.0-20.0-25.0-22-11.01.0 測點②凈擺度0.00.0-6.5-1.00.00.06.51.0 測點④凈擺度0.00.01.50.00.00.0-1.50.0 測點⑥凈擺度-2.0-1.0-2.0-9.0-26.00.02.0-21.0 測點⑧凈擺度-1.0-0.02.0-21.0-1.0-0.02.0-26.0

本文采用粒子群算法對盤車數據進行正弦擬合，粒子群有其特殊的優點：第一，算法規則簡單，容易實現，在工程應用中比較廣泛；第二，收斂速度快，且有很多措施可以避免陷入局部最優；第三，可調參數少，并且對于參數的選擇已經有成熟的理論研究成果。

3.4 盤車數據的擬合算法

（1）粒子群算法的概述。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）屬于群智能算法的一種[5]，是通過模擬蜂群采蜜行為設計的。假設區域里就只有一塊區域存在花朵（即蜜源，通常優化問題中所講的最優解），蜂群的任務是找到這個蜜源。蜂群在整個搜尋的過程中，通過相互傳遞各自的信息，讓其他的蜂知道自己的位置，通過這樣的協作，來判斷自己找到的是不是最優解，同時也將最優解的信息傳遞給整個蜂群。最終，整個蜂群都能聚集在蜜源周圍，即找到了最優解，問題收斂。

（2）粒子群算法的流程。

粒子群算法通過設計一種無質量的粒子來模擬蜂群中的蜂，粒子僅具有兩個屬性：速度V和位置X，速度代表移動的快慢，位置代表移動的方向。每個粒子在搜索空間中單獨的搜尋最優解，并將其記為當前個體極值Pbest，并將個體極值與整個粒子群里的其他粒子共享，找到最優的那個個體極值作為整個粒子群的當前全局最優解Gbest，粒子群中的所有粒子根據自己找到的當前個體極值Pbest和整個粒子群共享的當前全局最優解Gbest來調整自己的速度和位置。粒子群算法的思想相對比較簡單，主要按初始化粒子群；評價粒子，即計算適應值；尋找個體極值Pbest；尋找全局最優解Gbest；修改粒子的速度和位置五步進行尋解。

（3）粒子群算法的公式選擇及函數應用。

通過數學描述為：設在一個n維的搜索空間中，由m個粒子組成的種群X＝{x1，…xi，…，xm}，其中第i個粒子位置為xi＝（xi1，xi2，…，xin）T，其速度為vi，＝（vi1，vi2，…；vin）T。它的個體極值為pi＝（Pi1，Pi2，…，Pin）T，種群的全局極值為Pg＝（pgl，pg2，…，pgn）T。按追隨當前最優粒子的原理，粒子xi將按式（1）和式（2）改變速度和位置。

其中＝1，2，…，＝1，2，…，為種群規模，為當前進化代數，1和2為分布于[0，1]之間的隨機數；1和2為加速常數（acceleration constants）。此外，為使粒子速度不致過大，可設定速度上限max，即當式（1）id＞max時，取id＝max；當a＜-max時，id＝-max；。

為能更直觀科學的顯示數據的分布情況，分別以+X方向和+Y方向的兩個電渦流傳感器數據進行匯總，并相互校核。數據用MATLAB軟件按粒子群算法進行曲線擬合，僅以上導推力軸領部分的兩個不同傳感器采集數值，做擺度值分析，成果見圖4、圖5。

圖4 +Y方向上導擺度值

圖5 +X方向上導擺度值

4 結論

利用校內檢修實訓室內1000 kW立式水輪發電機組開展小型自動盤車裝置研制過程中，通過對盤車數據的采集和國家規范允許數據的對比，以上導推力軸領處擺度值對比，采用粒子群算法的自動化盤車測量數據，從結果來看，經MATLAB軟件分析生成的上導推力軸領處擺度值與實際調整建議方案（即盤車人工分析）進行對比，基本與正弦曲線趨勢保持一致，說明本次系統分析和盤車人工分析結果是一致的，說明盤車數據分析經驗證后基本合理。今后可迅速準確的得到盤車數據，并有針對性的給出大軸的盤車調整方案。極大減少了盤車數據因計算時間長，反復調整所帶來的工作量，提高了工作效率。

在實踐過程中，通過對文獻、論文的查閱，也對不同的算法有了進一步深入的研究和了解，將數據信息采集分析工作與MATLAB軟件結合，也契合了高職院校職業技能人才培養的特點，對提高教師及學生在盤車過程中的原理掌握及深層次、多元化的思維拓展了思路。

[1] 徐剛，劉健. 龍灘1號機組盤車數據處理的優化[J]. 紅水河，2008(2): 72-74，82.

[2] 楊云，李大海，李天石，等. 水輪發電機組盤車數據處理方法研究[J]. 水力發電，2003，29(3): 44-47.

[3] 渠述達，申時康. 泗南江水電站水輪發電機組軸線調整介紹[J]. 云南水力發電，2011，25(6): 95-98.

[4] 張雷. 立式水輪發電機組自動化盤車測量分析系統研究[D]. 西安: 西安理工大學，2017.

[5] 張麗平. 粒子群優化算法的理論及實踐[D]. 杭州: 浙江大學，2005.

Data Acquisition, Analysis and Optimization Based on Turning Gear of Small and Medium-Sized Hydropower Stations

Traditional small and medium-sized hydropower stations have achieved "unmanned and few people on duty". In the process of unit maintenance, by shortening the data acquisition and analysis process of turning gear, the work efficiency can be effectively improved. Aiming at the realization of this demand in small and medium-sized power stations, through the development of intelligent turning gear system for the small vertical hydraulic turbine generator units in the school training field, the data and information collection in the process is studied. On the basis of summarizing the previous experience, this paper explores and demonstrates a turning gear data acquisition and analysis method that can continuously and automatically measure, and can fit the collected corresponding data with particle swarm algorithm, and intuitively give adjustment suggestions. After verification, the system is suitable for the intelligent rotation of small and medium-sized vertical shaft suspended units, which can improve the efficiency and quality of maintenance, shorten the maintenance time, and improve economic benefits.

hydraulic turbine; intelligent turning gear; data acquisition and analysis; MATLAB; particle swarm algorithm

TV7

A

1008-1151(2022)09-0001-04

2022-06-17

季銳（1981－），男，廣西水利電力職業技術學院高級工程師，從事水電站機電教學和水電站機電相關設計工作。