一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法，其包括以下步驟：通過對水電機(jī)組進(jìn)行現(xiàn)場試驗，采集水輪機(jī)尾水管在無渦帶、有渦帶和渦帶嚴(yán)重三種狀態(tài)時的壓力脈動信號；對采集的水輪機(jī)尾水管三種狀態(tài)時的壓力脈動信號進(jìn)行重新采樣，去除壓力脈動信號中的高頻干擾；采用固有時間尺度分解方法對重新采樣后的三種狀態(tài)下的壓力脈動信號進(jìn)行分解，對應(yīng)三種狀態(tài)下的壓力脈動信號，均得到一個單調(diào)的基線向量和若干個固有旋轉(zhuǎn)分量；通過分別計算得到的水輪機(jī)尾水管在三種狀態(tài)下的固有旋轉(zhuǎn)分量的近似熵，對水輪機(jī)尾水管的動態(tài)特征進(jìn)行提取。本發(fā)明具有高效、實(shí)時性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可以廣泛應(yīng)用于水電機(jī)組運(yùn)行保障領(lǐng)域。
【專利說明】一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及在線監(jiān)測和狀態(tài)評價【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是關(guān)于一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著水電機(jī)組單機(jī)容量和尺寸的不斷增大，水電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)對水電廠及其互聯(lián)電網(wǎng)的影響越來越大。大型水電機(jī)組多采用轉(zhuǎn)輪葉片固定的混流式水輪機(jī)，當(dāng)水電機(jī)組在部分負(fù)荷工況運(yùn)行時，水輪機(jī)不能同時滿足轉(zhuǎn)輪進(jìn)口和出口的最佳流動條件，會在尾水管內(nèi)形成不穩(wěn)定的偏心渦帶，導(dǎo)致轉(zhuǎn)輪、尾水管等出現(xiàn)裂紋、開裂現(xiàn)象，嚴(yán)重時會發(fā)生破斷，同時會引起水電機(jī)組軸系振動的不穩(wěn)定性，威脅水電機(jī)組的安全。因此，需要在水電機(jī)組投運(yùn)前及運(yùn)行時分別對尾水管壓力脈動信號進(jìn)行試驗和在線監(jiān)測，研究不同工況下尾水管狀態(tài)特征及其變化規(guī)律，評估水電機(jī)組狀態(tài)，以指導(dǎo)水電機(jī)組安全、穩(wěn)定地運(yùn)行。尾水管壓力脈動具有較強(qiáng)的非平穩(wěn)性，特別是水輪機(jī)在非穩(wěn)態(tài)工況下運(yùn)行時，信號具有很強(qiáng)的時變性。因此需要選擇合適的尾水管狀態(tài)特征參數(shù)，建立特征參數(shù)到不同狀態(tài)的映射關(guān)系，研究不同工況下水輪機(jī)狀態(tài)特征參數(shù)的差異性，以指導(dǎo)水輪機(jī)安全、穩(wěn)定地運(yùn)行。
[0003]目前，常用的水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征提取方法主要包括以下三類:一、采用小波變換方法:選擇適當(dāng)?shù)男〔ɑ瘮?shù)，對經(jīng)過預(yù)處理的尾水管壓力脈動信號進(jìn)行若干層小波分解，然后對各層小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，得到各層細(xì)節(jié)信號，分別計算各尺度下的細(xì)節(jié)信號的熵，構(gòu)造成特征向量。該特征向量能夠充分反映水輪機(jī)尾水管壓力脈動信號的時頻特征，可以作為水輪機(jī)尾水管狀態(tài)識別的依據(jù)。小波變換每次都是對低頻部分進(jìn)行分解。二、采用小波包方法:小波包分解中，分解層數(shù)的增加可使信號的高頻成分和低頻成分的分解都達(dá)到很精細(xì)的程度。對采集到的尾水管壓力脈動信號進(jìn)行若干層小波包分解，在通頻范圍內(nèi)得到分布在不同頻段內(nèi)的分解序列，進(jìn)而建立信號的小波包特征熵向量，選取最能反映狀態(tài)特征的參數(shù)作為特征參數(shù)，進(jìn)行狀態(tài)識別。小波包是對信號低頻部分和高頻部分都進(jìn)行分解，所以頻率分析更加精細(xì)。三、采用EMD (Empirical Mode Decomposition,經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)方法對于非線性、非穩(wěn)態(tài)信號提供了一種多尺度、適應(yīng)性的解析方式。對經(jīng)過預(yù)處理的尾水管壓力脈動信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，得到包含特征頻率的MF (Intrinsic ModeFunction,本征模態(tài)函數(shù)),每一個IMF分量所表現(xiàn)出來的特性能真實(shí)反映壓力脈動信號包含的物理信息，對每個MF建立自回歸等模型，取模型參數(shù)作為狀態(tài)模式識別的特征矢量，進(jìn)行狀態(tài)識別。
[0004]就小波變換方法和小波包方法而言，需要事先選擇固定的分解尺度和小波基，只能得到某一固定頻率段的信號，即小波變換方法和小波包方法不具備自適應(yīng)性。EMD方法能根據(jù)信號本身的局部特征時間尺度特性，對信號進(jìn)行自適應(yīng)的時頻局部化分析，即它具有自適應(yīng)性。EMD方法雖能依據(jù)信號本身的特點(diǎn)自適應(yīng)地進(jìn)行信號分析，但理論上仍存在頻率混淆，過包絡(luò)，欠包絡(luò)、端點(diǎn)效應(yīng)和出現(xiàn)無物理意義的負(fù)頻率成分等局限。而且由于采用EMD方法對信號進(jìn)行分解時，在篩選過程中必須多次迭代才能將IMF分解出來，而每次迭代都要搜尋極值點(diǎn)、計算立方云線系數(shù)和找出上下包絡(luò)線，從而導(dǎo)致其分解效率不高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法，采用該方法能夠根據(jù)壓力脈動信號的自身特性對水輪機(jī)尾水管的動態(tài)特征進(jìn)行自適應(yīng)提取和高效率計算。
[0006]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案:一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法，其包括以下步驟:1)通過對水電機(jī)組進(jìn)行現(xiàn)場試驗，采集水輪機(jī)尾水管在無渦帶、有渦帶和渦帶嚴(yán)重三種狀態(tài)時的壓力脈動信號；2)對步驟I)中采集的水輪機(jī)尾水管三種狀態(tài)時的壓力脈動信號進(jìn)行重新采樣，去除壓力脈動信號中的高頻干擾；3)采用固有時間尺度分解方法對重新采樣后的三種狀態(tài)下的壓力脈動信號進(jìn)行分解，對應(yīng)三種狀態(tài)下的壓力脈動信號，均得到一個單調(diào)的基線向量和若干個固有旋轉(zhuǎn)分量；4)通過分別計算由步驟3)得到的水輪機(jī)尾水管在三種狀態(tài)下的固有旋轉(zhuǎn)分量的近似熵，完成對水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取。
[0007]所述步驟3)中，對重新采樣后的三種狀態(tài)下的壓力脈動信號進(jìn)行分解，其包括以下步驟:①采用固有時間尺度分解方法，對重新采樣后水輪機(jī)尾水管在無渦帶時的壓力脈動信號Xt進(jìn)行分解，t = I, 2，…，N，其包括以下步驟:1、找出壓力脈動信號Xt的三個極值Xk、Xk+1和Xk+2，τ k、τ k+1和τ k+2分別為壓力脈動信號Xt取得極值Xk、Xk+1和Xk+2時時間軸對應(yīng)的極值點(diǎn)；I1、根據(jù)壓力脈動信號Xt的三個極值Xk、Xk+1和Xk+2，計算得到基線向量!^卩在極值點(diǎn)Tk+1上的極值Lk+1:
【權(quán)利要求】
1.一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法，其包括以下步驟: 1)通過對水電機(jī)組進(jìn)行現(xiàn)場試驗，采集水輪機(jī)尾水管在無渦帶、有渦帶和渦帶嚴(yán)重三種狀態(tài)時的壓力脈動信號； 2)對步驟I)中采集的水輪機(jī)尾水管三種狀態(tài)時的壓力脈動信號進(jìn)行重新采樣，去除壓力脈動信號中的高頻干擾； 3)采用固有時間尺度分解方法對重新采樣后的三種狀態(tài)下的壓力脈動信號進(jìn)行分解，對應(yīng)三種狀態(tài)下的壓力脈動信號，均得到一個單調(diào)的基線向量和若干個固有旋轉(zhuǎn)分量； 4)通過分別計算由步驟3)得到的水輪機(jī)尾水管在三種狀態(tài)下的固有旋轉(zhuǎn)分量的近似熵，完成對水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取。
2.如權(quán)利要求1所述的一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法，其特征在于:所述步驟3)中，對重新采樣后的三種狀態(tài)下的壓力脈動信號進(jìn)行分解，其包括以下步驟: ①采用固有時間尺度分解方法，對重新采樣后水輪機(jī)尾水管在無渦帶時的壓力脈動信號Xt進(jìn)行分解，t = 1，2，…，N，其包括以下步驟: 1、找出壓力脈動信號Xt的三個極值xk、xk+1和Xk+2，τk、τ k+1和τ k+2分別為壓力脈動信號Xt取得極值xk、xk+1和xk+2時時間軸對應(yīng)的極值點(diǎn)； I1、根據(jù)壓力脈動信號Xt的三個極值xk、xk+1和Xk+2，計算得到基線向量Lu在極值點(diǎn)τ k+1上的極值Lk+1:
3.如權(quán)利要求1或2所述的一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法，其特征在于:所述步驟4)中，提取水輪機(jī)尾水管的動態(tài)特征，其包括以下步驟: ①在水輪機(jī)尾水管第i種狀態(tài)下的若干個固有旋轉(zhuǎn)分量Ht，i⑴，Ht，2⑴，…，Ht，n(i)中選取包含明顯狀態(tài)信息的前6個固有旋轉(zhuǎn)分量Hy (i)，并分別計算這6個固有旋轉(zhuǎn)分量Ht, j (i)的近似熵Aiij ；i表示水輪機(jī)尾水管無渦帶、有渦帶和渦帶嚴(yán)重三種狀態(tài)i = 1，2，3 ;j表示包含主要狀態(tài)信息的固有旋轉(zhuǎn)分量的個數(shù)，j = I, 2，…，6 ; ②各近似熵構(gòu)成一個特征向量Ti = [Ai；!, Ai；2) Ai； 3, Ai；4) Ai；5) Ai；6],特征向量Ti即為水輪機(jī)尾水管的動態(tài)特征，用于識別水輪機(jī)尾水管的運(yùn)行狀態(tài)。
4.如權(quán)利要求3所述的一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法，其特征在于:所述步驟①中，計算固有旋轉(zhuǎn)分量Ui)的近似熵Α。，其包括以下步驟: 1、根據(jù)壓力脈動信號Xt的N個固有旋轉(zhuǎn)分量H1,j⑴，H2, j⑴，…，Hn, j⑴，構(gòu)造一 m維向量XX(P):
XX(P) = [Hp； 式中，P = 1，2，…，N-m+1,維數(shù) m 取 m = 2 ; I1、對每一個P值，計算向量XX(P)與向量XX(q)之間的距離d[XX(p)，XX(q)]，q=I, 2,…,Ν-m+l,且 q ^ P ； II1、給定一大于零的閾值r,計算向量XX(p)與向量XX(q)之間的距離d[XX(p)，XX(q)]小于r的向量XX(q)的個數(shù)，并計算向量XX(q)的個數(shù)與總向量個數(shù)N_m+1的比值C>)，即:
5.如權(quán)利要求4所述的一種水輪機(jī)尾水管動態(tài)特征的提取方法，其特征在于:所述步驟II中，向量XX (P)與向量XX (q)之間的距離d[XX (P)，XX (q)]等于向量XX (P)與向量XX (q)相應(yīng)元素差的絕對值的最大值，即:
【文檔編號】G06F19/00GK103955601SQ201410140330
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年4月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月9日
【發(fā)明者】安學(xué)利, 潘羅平 申請人:中國水利水電科學(xué)研究院