一种水轮机运转状态识别方法技术

一种水轮机运转状态识别方法，涉及一种水轮机运转状态的识别方法。本发明专利技术对现有方法进行改进，识别结果准确率比传统方法更高。方法：一、水轮机运转脉动信号采用镜像延拓法进行经验模态分解；二、采用三次Hermite插值法的希尔伯特‑黄变换算法获知水轮机运转时安置压力测点处所受到的冲击力大小及变化趋势；三、水轮机工况参数与压力脉动信号之间的相关性分析；四、水轮机脉动信号采用三层小波神经网络进行训练，对水轮机振动趋势预测；五、果蝇算法优化概率神经网络。本发明专利技术可以实时远程监测水轮机的运行状态，便于发现故障，及时诊断和检修，网络预测时间仅为0.336372s，实现实时监测运行故障，对实际工程应用具有重要的指导意义。

A method of identifying the operation state of hydraulic turbine

【技术实现步骤摘要】
一种水轮机运转状态识别方法
本专利技术涉及一种水轮机运转状态的识别方法。
技术介绍
水轮机压力脉动是水电机组运行过程中不可避免的现象，它会引起水电机组的振动噪声、出力摆动和叶片裂纹等故障，是影响机组安全稳定运行的主要因素之一。因此，为了提高水电机组的安全稳定运行，对水轮机压力脉动进行状态监测与诊断具有重要意义。水轮机压力脉动状态识别用于模式分类和故障诊断，但是比一般的故障诊断更困难。主要原因如下：(1)在实际工程中，水轮机的运行条件比较恶劣。同时，由于水轮机系统的特殊性和复杂性，其振动信号与其他传输机制相比，具有非线性和不稳定的特点。(2)水轮机不同运行状态仍属于同一故障类型，其程度不同，导致故障特征差异较小。有效提取水轮机故障特征是实现运转状态识别的关键。传统的水轮发电机组故障诊断方法是依赖压力脉动信号进行故障模式识别。王乐勤等对水泵水轮机泵工况进行研究，确定了各个流道位置的压力脉动的频率和幅值变化规律；李章超等采取了在泄水锥处射水的方式来减弱尾水管内的低频压力脉动；金成学则通过改变泄水锥中心补气孔长度得到存在一个补气孔长度可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水轮机运转状态识别方法，其特征在于水轮机运转状态按以下步骤进行识别：/n一、水轮机运转脉动信号采用镜像延拓法进行经验模态分解；/n二、采用三次Hermite插值法的希尔伯特-黄变换算法获知水轮机运转时安置压力测点处所受到的冲击力大小及变化趋势；/n三、水轮机工况参数与压力脉动信号之间的相关性分析：/n

【技术特征摘要】
1.一种水轮机运转状态识别方法，其特征在于水轮机运转状态按以下步骤进行识别：
一、水轮机运转脉动信号采用镜像延拓法进行经验模态分解；
二、采用三次Hermite插值法的希尔伯特-黄变换算法获知水轮机运转时安置压力测点处所受到的冲击力大小及变化趋势；
三、水轮机工况参数与压力脉动信号之间的相关性分析：



式中，δi,j为水轮机第j个工况参数对第i个压力脉动信号的影响程度，Ii,j为水轮机第i个压力脉动信号与第j个工况参数之间的互信息；
四、水轮机脉动信号采用三层小波神经网络进行训练，对水轮机振动趋势预测；
五、果蝇算法优化概率神经网络；即完成水轮机运转状态的识别。


2.根据权利要求1所述的一种水轮机运转状态识别方法，其特征在于步骤一具体步骤如下，其中设水轮机运转脉动信号为x(t)：
1.1、找出x(t)上所有的局部极值点，将极大值点和极小值点用平滑曲线分别连接起来，得到x(t)的上包络线fmax(t)和下包络线fmin(t)，记为fmax(t)与fmin(t)，二者的平均值记为m(t)；
1.2、设h1(t)为x(t)与m(t)的差，h1(t)＝x(t)-m(t)；
1.3、将h1(t)作一个新的x(t)，进行上述步骤1.1～1.2操作，直到h1(t)为一个标准的IMF分量，即c1(t)＝h1(t)；
1.4、将分解出的第一个IMF分量h1(t)从原始信号中除去，记剩余信号为x1(t)，即x1(t)＝x(t)-h1(t)；
1.5、将x1(t)当作新的信号重复上述1.1～1.4步骤，经分解依次得到



根据限制连续的2个的hk-1(t)和hk(t)处理之间的标准差D判断是否满足筛选过程的停止准则，筛选停止准则为当D值小于0.2停止筛选：



式中，T代表时间的尺度；D值应取0.2～0.3之间，xn(t)为原始信号剩余分量的残差，记为rn(t)，利用EMD分解，将原始信号x(t)分解成了n个IMF，即





3.根据权利要求1所述的一种水轮机运转状态识别方法，其特征在于步骤二利用Hilbert变换得到每个本征模态函数IMF的瞬时频谱，进而获得整个信号频谱，具体步骤如下：
对EMD分解得到的各个IMF分量进行逐一Hilbert变换，



式中，Re表示常量，i表示求和运算数值，j是虚数单位，φi(t)为相位、ai(t)为振幅、ωi(t)为频率；
公式(A21)中x(t)的Hilbert幅值谱为：
x(t)的边界谱为：
瞬时能量密度为：IE(t)＝∫ωH(ω,t)2dω；
根据分析信号的频域谱，利用可得到信号的瞬时能量谱。


4.根据权利要求1或3所述的一种水轮机运转状态识别方法，其特征在于三次Hermite插值法的基本定义为：在某区间[a，b]上，已知该处相应的插值节点为a≤x0≤x1…≤xn≤b的函数值其一阶导数值分别为
yi＝f(xi),mi＝(xi)(i＝0,1,…,n)
且要求是一个次数不超过3的多项式H(x)，使H(x)满足以下条件：
H(xi)＝yi且H(xi)＝mi(i＝0,1,…,n)，
即称H(x)为三次Hermite插值多项式，上述条件即为插值条件。


5.根据权利要求1所述的一种水轮机运转状态识别方法，其特征在于步骤四中三层小波神经网络包括输入层、隐含层和输出层，隐含层的激活函数采用小波基函数，如下所示



其中xi为水轮机工况参数的输入变量；yi为水轮机组...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰朝凤，李水静，苏崎木，陈小艳，郭思诚，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23