一种连续式抽水蓄能机组轴线测量与调整方法技术

一种连续式抽水蓄能机组轴线测量与调整方法，包括以下步骤：S1、传感器标定：对盘车前各通道传感器进行标定；S2、数据采样：采用多通道独立并行方式进行采样；S3、数据滤波：采用FIR切比雪夫I型低通数字滤波；S4、相位识别：采用相位识别技术对初始相位及采样点相位进行识别和标记；S5、正弦拟合：采用粒子群算法获取摆度正弦曲线的摆度初相位、摆度幅值和摆度直流分量。本发明专利技术可实现任意转角、任意点数的数据采样，滤去高次干扰谐波，并通过相位识别技术解决大轴转速不均匀的问题；本发明专利技术还提高了机组轴线检查精度，缩短盘车时间，减少盘车所需人力，带来极大的经济效益；且采用到的系统界面简洁，易于操作实施，对机组轴线检查与调整类问题具有普遍的推广价值。

【技术实现步骤摘要】
一种连续式抽水蓄能机组轴线测量与调整方法
本专利技术涉及一种连续式抽水蓄能机组轴线测量与调整方法。
技术介绍
大型立式水轮发电机组(包括抽水蓄能机组)的轴线测量、分析和调整是机组检修中最为关键的工序，占据着机组检修工期的大部分时间，轴线调整工作的成败将直接影响机组检修工作的成败，这是因为机组轴线的状况会直接影响着机组运行的稳定性与导轴承的正常工作与否。快速精确的轴线调整技术将会大大提高检修工作的效率，带来巨大的经济效益，对电厂效益的提高具有重大意义。目前我国水轮发电机组(包括抽水蓄能机组)的轴线调整、处理技术仍然普遍采用传统方法，自动化水平不高。传统轴线调整方法采用推力轴承人工润滑的盘车方式，即当机组每旋转一定角度后停下，然后人工读数、记录，再重新旋转一定角度，如此循环。最后根据采集的数据绘制正弦曲线进而计算最大摆度值。该方法必然产生测量误差和计算误差，且精度较低；另外，该方法通常需要多次盘车测量和调整才能达到要求，耗时耗力。尽管近年来市场上出现的自动盘车装置在一定程度上改善了机组轴线调整工作条件，优化了劳动强度，但受限于它仍旧采用的等角停点测量方法，其轴线测量精度、轴线调整工作效率的提高并不是很明显。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题，就是提供一种连续式抽水蓄能机组轴线测量与调整方法，其能够实现任意转角、任意点数的数据采样，滤去高次干扰谐波，并通过相位识别技术解决大轴转速不均匀的问题，通过该系统不但能够在很大程度上减低盘车工作的时间，由于该系统采取任意点数据采样，能够在极大程度上提高精度；由于该系统加入了相位识别技术和人工智能算法数据拟合数据处理方法，使盘车结果更加符合工程实际并进一步提高精度，对机组检修工作提供可靠的数据。解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种连续式抽水蓄能机组轴线测量与调整方法，所述方法中采用到一抽水蓄能机组轴线智能调整系统，其包括数据采集系统、传感器系统以及数据处理分析系统，所述的数据处理分析系统中包含软件滤波、相位识别和数据正弦拟合三大主要模块；其特征是：所述的方法包括以下步骤：S1、传感器标定：对盘车前各通道传感器进行标定；S2、数据采样：采用多通道独立并行方式进行采样；S3、数据滤波：采用FIR切比雪夫I型低通数字滤波；S4、相位识别：采用相位识别技术对初始相位及采样点相位进行识别和标记；S5、正弦拟合：采用粒子群算法获取摆度正弦曲线的摆度初相位、摆度幅值和摆度直流分量。所述的步骤S1中标定的传感器包括：上导涡流传感器、法兰涡流传感器、水导涡流传感器和光电鉴相传感器。所述步骤S2中，采样部位包括：抽水蓄能机组的上导、法兰和水导。所述步骤S3包括以下子步骤：S3-1：利用FDATOOL工具箱设计数字滤波器，设定截止频率，滤波器类型选择为FIR切比雪夫I型低通滤波；S3-2：输出步骤1中数字滤波器的滤波系数h(j)；S3-3：利用FDATOOL工具设计好的滤波系数编写FIR切比雪夫I型低通数字滤波器程序，滤波器的数学模型为：Y(i)＝Σh(j)·X(i-j)i＝1…n；j＝1…m；式中：Y(i)为滤波后的输出值；X(i-j)为原始信号；h(j)为滤波系数；i、j分别为采样点数和滤波器阶数；所述步骤S4具体包括以下子步骤：S4-1：在旋转轴上沿圆周等距离布置若干光带纸，然后在布置的光带纸中任选一条，在其邻近处多贴一条相同的光带纸，取其为判断测点的初始相位；S4-2：选定一个周期，读取光电采样数据，计算相邻光电纸之间的距离并保存在Di中；Di相邻光电纸之间的距离；S4-3：找出最小的Di，即光带间最短的距离，由此确定相邻两条光带为最短距离的前一条光带的前边缘为初始相位，标定其轴号顺序为1并存储其位置在Lj中；Lj指轴号的位置信息；S4-4：非初始相位光带纸依次标定轴号(2，3……，GdNum)，也将其位置存储在Lj中；S4-5：按下式计算每个采样点的相位：式中，i为第i个摆度采样点，Xi为第i个摆度采样点对应的相位(度)，GdNum为布置的光带数目，j为第j个轴号，Lj为第j个轴号的光带位置数据(即对应的采样点数据)。所述的步骤S5中的三个参数指摆度初相位、摆度幅值和摆度直流分量，具体包括以下子步骤：S5-1：设置数据拟合的初始化参数；包含种群规模M、最大迭代次数MaxIter、粒子速度v、惯性系数w、学习因子c1和c2；S5-2：初始化种群式中：为初始化种群中，其中第i个粒子初始位置表示为三维矢量[Ai,θ0i，Yi]，Ai为摆度振幅，θ0i为初始相位，Bi为直流分量；S5-3：按照下式计算种群中粒子i的适应度；式中：n为采样点个数，Yj为第j个采样点的采样值，Fiti为粒子i的适应度；S5-4：根据步骤S5-3，获取粒子所经历过的最好位置为Pbest以及整个群体的最优位置为Gbest；S5-5：更新粒子的速度和位置；公式如下：式中：k表示迭代次数；w为惯性系数；vi为粒子i的速度；c1和c2为学习因子；r1和r2为0到1之间的随机数；S5-6：重复步骤S5-3～S5-5，当迭代次数达到指定最大迭代次数MaxIter，Gbest便是输出的最优结果。本专利技术的有益效果是：1、本专利技术针对传统盘车测量方法的不足，提出一种连续式抽水蓄能机组轴线测量与调整方法，能够实现任意转角、任意点数的数据采样，滤去高次干扰谐波，并通过一种相位识别技术解决大轴转速不均匀的问题。2、本专利技术提出的轴线智能调整方法提高了盘车精度，缩短盘车时间，减少盘车所需人员。带来极大地经济效益。3、本专利技术的方法只能采用到的系统界面简洁，易于操作实施，对盘车测量类问题具有重要的应用价值。附图说明图1是本专利技术的流程框图；图2是本专利技术相位识别的流程图之一；图3是本专利技术相位识别的流程图之二；图4是本专利技术中数据正弦拟合的流程图；图5是本专利技术的方法中用到的系统示意图。具体实施方式以下将结合附图及具体实施例详细说明本专利技术的技术方案，以便更清楚、直观地理解本专利技术的专利技术实质。如图1所示，为对本专利技术所述的抽水蓄能机组轴线调整方法实施例，方法中用到的抽水蓄能机组轴线智能调整系统如图5，包括依次连接的传感器系统1、数据采集系统2、以及数据处理分析系统3，数据处理分析系统中包含依次连接的软件滤波31、相位识别32、数据正弦拟合33三大主要模块，为现有技术。本方法包括以下步骤：S1：传感器标定：对盘车前各通道传感器进行标定；S2：数据采样：采用多通道独立并行方式进行采样；S3：数据滤波：采用FDATOOL工具箱设计FIR切比雪夫I型低通数字滤波并结合C++Builder编程实现，具体步骤为：步骤1：利用FDATOOL工具箱设计数字滤波器，设定截止频率，滤波器类型选择为FIR切比雪夫I型低通滤波；步骤2：输出步骤1中数字滤波器的滤波系数h(j)；步骤3：利用MATLAB中FDATOOL工具设计好的滤波系数编写FIR切比雪夫I型低通数字滤波器程序。滤波器的数学模型为：Y(i)＝Σh(j)·X(i-j)i＝1…n；j＝1…m式中：Y(i)为滤波后的输出值；X(i-j)为原始信号；h(j)为滤波系数；i、j分别为采样点数和滤波器阶数；S4：相位识别：采用相位识别技术对初始相位及采样点相位进行识别和标记；如图2、3所示，对相位识别技术包含初本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种连续式抽水蓄能机组轴线测量与调整方法，所述方法中采用到一抽水蓄能机组轴线智能调整系统，其包括数据采集系统、传感器系统以及数据处理分析系统，所述的数据处理分析系统中包含软件滤波、相位识别和数据正弦拟合三大主要模块；其特征是：所述的方法包括以下步骤：S1、传感器标定：对盘车前各通道传感器进行标定；S2、数据采样：采用多通道独立并行方式进行采样；S3、数据滤波：采用FIR切比雪夫I型低通数字滤波；S4、相位识别：采用相位识别技术对初始相位及采样点相位进行识别和标记；S5、正弦拟合：采用粒子群算法获取摆度正弦曲线的摆度初相位、摆度幅值和摆度直流分量；所述的步骤S1中标定的传感器包括：上导涡流传感器、法兰涡流传感器、水导涡流传感器和光电鉴相传感器；所述步骤S2中，采样部位包括：抽水蓄能机组的上导、法兰和水导；所述步骤S3包括以下子步骤：S3‑1：利用FDATOOL工具箱设计数字滤波器，设定截止频率，滤波器类型选择为FIR切比雪夫I型低通滤波；S3‑2：输出步骤1中数字滤波器的滤波系数h(j)；S3‑3：利用FDATOOL工具设计好的滤波系数编写FIR切比雪夫I型低通数字滤波器程序，滤波器的数学模型为：Y(i)＝Σh(j)·X(i‑j)i＝1…n；j＝1…m；式中：Y(i)为滤波后的输出值；X(i‑j)为原始信号；h(j)为滤波系数；i、j分别为采样点数和滤波器阶数；所述步骤S4具体包括以下子步骤：S4‑1：在旋转轴上沿圆周等距离布置若干光带纸，然后在布置的光带纸中任选一条，在其邻近处多贴一条相同的光带纸，取其为判断测点的初始相位；S4‑2：选定一个周期，读取光电采样数据，计算相邻光电纸之间的距离并保存在Di中；Di相邻光电纸之间的距离；S4‑3：找出最小的Di，即光带间最短的距离，由此确定相邻两条光带为最短距离的前一条光带的前边缘为初始相位，标定其轴号顺序为1并存储其位置在Lj中；Lj指轴号的位置信息；S4‑4：非初始相位光带纸依次标定轴号(2，3……，GdNum)，也将其位置存储在Lj中；S4‑5：按下式计算每个采样点的相位：Xi=360GdNum·(j-1)+360/GdNum(Lj+1-Lj)·(i-Lj);]]>式中，i为第i个摆度采样点，Xi为第i个摆度采样点对应的相位，GdNum为布置的光带数目，j为第j个轴号，Lj为第j个轴号的光带位置数据；所述的步骤S5中的三个参数指摆度初相位、摆度幅值和摆度直流分量，具体包括以下子步骤：S5‑1：设置数据拟合的初始化参数；包含种群规模M、最大迭代次数MaxIter、粒子速度v、惯性系数w、学习因子c1和c2；S5‑2：初始化种群xi0=[Ai,θ0i,Bi]i=1...M]]>式中：为初始化种群中，其中第i个粒子初始位置表示为三维矢量[Ai,θ0i，Yi]，Ai为摆度振幅，θ0i为初始相位，Bi为直流分量；S5‑3：按照下式计算种群中粒子i的适应度；Fiti=Σj=1n(Aisin(θj+θ0i)+Bi-Yj)2,j=1...n]]>式中：n为采样点个数，Yj为第j个采样点的采样值，Fiti为粒子i的适应度；S5‑4：根据步骤S5‑3，获取粒子所经历过的最好位置为Pbest以及整个群体的最优位置为Gbest；S5‑5：更新粒子的速度和位置；公式如下：vik+1=wvik+c1r1(Pbestik-xik)+c2r2(Gbestk-xik)]]>xik+1=xik+vik+1]]>式中：k表示迭代次数；w为惯性系数；vi为粒子i的速度；c1和c2为学习因子；r1和r2为0到1之间的随机数；S5‑6：重复步骤S5‑3～S5‑5，当迭代次数达到指定最大迭代次数MaxIter，Gbest便是输出的最优结果。...

【技术特征摘要】
1.一种连续式抽水蓄能机组轴线测量与调整方法，所述方法中采用到一抽水蓄能机组轴线智能调整系统，其包括数据采集系统、传感器系统以及数据处理分析系统，所述的数据处理分析系统中包含软件滤波、相位识别和数据正弦拟合三大主要模块；其特征是：所述的方法包括以下步骤：S1、传感器标定：对盘车前各通道传感器进行标定；S2、数据采样：采用多通道独立并行方式进行采样；S3、数据滤波：采用FIR切比雪夫I型低通数字滤波；S4、相位识别：采用相位识别技术对初始相位及采样点相位进行识别和标记；S5、正弦拟合：采用粒子群算法获取摆度正弦曲线的摆度初相位、摆度幅值和摆度直流分量；所述的步骤S1中标定的传感器包括：上导涡流传感器、法兰涡流传感器、水导涡流传感器和光电鉴相传感器；所述步骤S2中，采样部位包括：抽水蓄能机组的上导、法兰和水导；所述步骤S3包括以下子步骤：S3-1：利用FDATOOL工具箱设计数字滤波器，设定截止频率，滤波器类型选择为FIR切比雪夫I型低通滤波；S3-2：输出步骤S3-1中数字滤波器的滤波系数h(j)；S3-3：利用FDATOOL工具设计好的滤波系数编写FIR切比雪夫I型低通数字滤波器程序，滤波器的数学模型为：Y(i)＝Σh(j)·X(i-j)i＝1…n；j＝1…m；式中：Y(i)为滤波后的输出值；X(i-j)为原始信号；h(j)为滤波系数；i、j分别为采样点数和滤波器阶数；所述步骤S4具体包括以下子步骤：S4-1：在旋转轴上沿圆周等距离布置若干光带纸，然后在布置的光带纸中任选一条，在其邻近处多贴一条相同的光带纸，取其为判断测点的初始相位；S4-2：选定一个周期，读取光电采样数据，计算相邻光电纸之间的距离并保存在Di中；Di相邻光电纸之间的距离；S4-3：找出最小的Di，即光带间最短的距离，由此确定相邻两条光带为最短距离的前一条光带的前边缘为初始相位，标定其轴号顺序为1并存储其位置在Lj中；Lj指轴号的位置信息；S4-4：非初始相位光带纸依...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭铖，杨梦起，傅广泽，王文辉，陈满，肖苏平，钟雪辉，马胜密，李崇威，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司调峰调频发电公司，
类型：发明
国别省市：广东;44