基于HHT信號(hào)處理方法的水輪發(fā)電機(jī)組低頻壓力脈動(dòng)信號(hào)的特征提取

牟石勇，王 強(qiáng)

(恩施職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電氣與機(jī)械工程系，湖北 恩施 445000)

水輪發(fā)電機(jī)組是電力系統(tǒng)中的主要發(fā)電設(shè)備.機(jī)組組成復(fù)雜，工作時(shí)常常會(huì)產(chǎn)生振動(dòng).水輪發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)是機(jī)械、水力、電磁等因素耦合作用的結(jié)果，振動(dòng)機(jī)理比較復(fù)雜，機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)往往是非穩(wěn)態(tài)、非線(xiàn)性的多分量振動(dòng)信號(hào).從這些信號(hào)中提取出有效的機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)特征便是水電機(jī)組故障診斷技術(shù)的關(guān)鍵.

HHT信號(hào)處理方法較適合于處理非平穩(wěn)和非線(xiàn)性問(wèn)題，它對(duì)信號(hào)的處理過(guò)程為：首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到有限個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic mode function，IMF)，再對(duì)各個(gè)IMF分量進(jìn)行Hilbert變換得到時(shí)頻分布，最終得到原始信號(hào)在不同頻域范圍內(nèi)的振動(dòng)信息[1].該方法是對(duì)傳統(tǒng)時(shí)頻分析的創(chuàng)新，它不受傅里葉分析的局限，是一種更具適應(yīng)性的時(shí)頻局部化分析方法，已經(jīng)應(yīng)用在了旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中[2].

1 HHT方法基本原理

HHT方法提出了滿(mǎn)足下面兩個(gè)特征的IMF的概念：①在函數(shù)的整個(gè)時(shí)域范圍內(nèi)，極值點(diǎn)和過(guò)零點(diǎn)的數(shù)量必須相等或者最多相差一個(gè)；②在任何時(shí)刻，所有極大值點(diǎn)形成的上包絡(luò)線(xiàn)和所有極小值點(diǎn)形成的下包絡(luò)線(xiàn)的平均值始終為零.

圖2 THHT的整體框架

EMD方法是將具有多個(gè)耦合振動(dòng)分量的信號(hào)分解為多個(gè)只具有單個(gè)振動(dòng)模態(tài)的IMF分量.設(shè)原始函數(shù)為x(t)，其分解步驟為：

(1)確定函數(shù)x(t)所有的局部極值點(diǎn)，用三次樣條插值方法擬合出所有局部極大值和極小值的上下包絡(luò)線(xiàn)；計(jì)算上下包絡(luò)線(xiàn)的平均值記為m1(t)，求出:h1(t)=x(t)-m1(t).

若h1(t)滿(mǎn)足上述IMF條件，那么記i1(t)=h1(t)為第一個(gè)IMF分量.

(2)若h1(t)不滿(mǎn)足IMF條件，把h1(t)作為原始數(shù)據(jù)，重復(fù)步驟(1)k次，直到得到h1k(t)滿(mǎn)足IMF條件，記i1(t)=h1k(t)為第一個(gè)IMF分量.

式中P為柯西主分量，因而各個(gè)IMF分量可以用解析式表達(dá)為：

A[ii(t)]=ii(t)+jH[ii(t)]=ii(t)ejθi(t).

其中ai(t)是ii(t)分量的幅值，θi(t)是ii(t)分量的相位,那么ii(t)分量的瞬時(shí)頻率為:

因此，HHT方法對(duì)信號(hào)的處理可以用圖1來(lái)表示：

圖1對(duì)Hilbert-Huang變換過(guò)程圖

Fig.1 The process chart of Hilbert-Huang transform

2 HHT算法的實(shí)現(xiàn)

為了便于故障診斷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，采用Delphi開(kāi)發(fā)環(huán)境下的Object Pascal程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言進(jìn)行HHT分析方法的程序設(shè)計(jì).Object Pascal是面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言，為便于故障診斷程序設(shè)計(jì)人員的調(diào)用，設(shè)計(jì)了能實(shí)現(xiàn)HHT算法的THHT類(lèi)，圖2為T(mén)HHT類(lèi)的架構(gòu)示意圖.

THHT類(lèi)自根類(lèi)Tobject繼承而來(lái)，其函數(shù)和過(guò)程能夠完成EMD分解、三次樣條插值、傅立葉變換、Hilbert變換、信號(hào)延拓等計(jì)算.其數(shù)據(jù)組成成員能夠存儲(chǔ)原始信號(hào)數(shù)據(jù)、IMF信號(hào)、IMF信號(hào)的幅值和瞬時(shí)頻率、Hilbert譜以及Hilbert邊際譜等數(shù)據(jù)，以供故障分析模塊的TChart控件顯示數(shù)據(jù)時(shí)調(diào)用.經(jīng)計(jì)算實(shí)驗(yàn)表明，THHT類(lèi)經(jīng)Delphi編譯器編譯后，運(yùn)行速度快，且易于維護(hù)和二次擴(kuò)展.

3 水電機(jī)組水導(dǎo)軸承信號(hào)分析

由于水輪發(fā)電機(jī)組運(yùn)行時(shí)，電站水頭會(huì)在一定范圍內(nèi)波動(dòng)，另外電力系統(tǒng)對(duì)機(jī)組的負(fù)荷也是經(jīng)常變化的，因此調(diào)速機(jī)構(gòu)需要經(jīng)常調(diào)節(jié)活動(dòng)導(dǎo)葉開(kāi)度，以保證機(jī)組以恒定轉(zhuǎn)速運(yùn)行.活動(dòng)導(dǎo)葉的開(kāi)度變化，轉(zhuǎn)輪進(jìn)口水流沖角也隨之變化，轉(zhuǎn)輪內(nèi)部流場(chǎng)相應(yīng)也發(fā)生變化，導(dǎo)致內(nèi)部水壓脈動(dòng)情況很復(fù)雜[3].下面以某電站水輪發(fā)電機(jī)組的水導(dǎo)軸承擺動(dòng)信號(hào)為例，用HHT分析方法首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到各個(gè)IMF分量，然后得到該信號(hào)的Hilbert譜.該機(jī)組在50%額定出力工況下的水導(dǎo)軸承擺動(dòng)信號(hào)如圖3所示，發(fā)電機(jī)磁極對(duì)數(shù)為10，額定轉(zhuǎn)速為300 r/min，轉(zhuǎn)動(dòng)頻率5 Hz，采樣頻率50 Hz.

圖3 50%額定出力水導(dǎo)軸承擺動(dòng)信號(hào)

從信號(hào)的時(shí)域波形可以看出，在低負(fù)荷工況下水導(dǎo)軸承的擺度幅值較大，機(jī)組處于一個(gè)非常不穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài).這是由于轉(zhuǎn)輪葉片出口流速在圓周方向上的分量很大，該分量進(jìn)入到尾水管后，會(huì)在尾水管內(nèi)形成較明顯的環(huán)量，隨即發(fā)育成一個(gè)在尾水管內(nèi)緩慢旋轉(zhuǎn)的真空渦帶.該渦帶會(huì)以一個(gè)很小的頻率作用在轉(zhuǎn)輪上，最后表現(xiàn)出整個(gè)機(jī)組的大幅度的低頻振動(dòng)[4～6].可以從該信號(hào)的EMD處理結(jié)果和Hilbert譜得到了這些信息，分解結(jié)果如圖4.圖中列出的6個(gè)波形圖對(duì)應(yīng)著原信號(hào)EMD分解后的前6個(gè)IMF分量，從IMF1到IMF6依次是高頻到低頻的振動(dòng)分量，它們顯示了原始信號(hào)在各個(gè)頻域內(nèi)的振動(dòng)情況.對(duì)分解出來(lái)的各個(gè)IMF分量進(jìn)行Hilbert變換，得到如圖5所示的Hilbert譜.

圖4 水導(dǎo)軸承信號(hào)的IMP允許的INF1～I(xiàn)NF6

圖5 水輪機(jī)導(dǎo)軸承信號(hào)的Hilbert時(shí)譜

從圖5中可以看出原始信號(hào)主要由三個(gè)頻率的振動(dòng)成分組成.最小的頻率成分大約位于1 Hz，因?yàn)闇u帶的壓力脈動(dòng)頻率大概范圍位于1/6～1/2轉(zhuǎn)頻，很顯然1Hz這一頻率信息對(duì)應(yīng)著渦帶的低頻壓力脈動(dòng)頻率.另外機(jī)組的轉(zhuǎn)速為300 r/min，其轉(zhuǎn)動(dòng)頻率為5 Hz，那么圖5中的第二個(gè)頻率成分5Hz對(duì)應(yīng)機(jī)組的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率.第三個(gè)頻率成分位于2.5倍轉(zhuǎn)頻處，它不是轉(zhuǎn)頻的倍數(shù)，因此可以排除不是主軸不對(duì)中或不平衡造成的振動(dòng)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該頻率成分為轉(zhuǎn)輪出口尾跡渦的壓力脈動(dòng)信息.

為了比較HHT方法與傳統(tǒng)時(shí)變信號(hào)分析方法的特點(diǎn)，同時(shí)對(duì)上述壓力脈動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了小波變換、短時(shí)傅里葉變換(Short-time Fourier Transform，STFT)、Wigner-ville變換，得到的各種時(shí)頻分布如圖6所示.圖6(a)和(b)分別是用Morlet小波和DB15小波處理的結(jié)果，從圖6中可以看出，Morlet小波的時(shí)頻分布在時(shí)域和頻域內(nèi)都具有很好的分辨率，原始信號(hào)的1、10和12.5 Hz三個(gè)主要頻率信息都提取了出來(lái).而DB15小波時(shí)頻分布雖然對(duì)1Hz左右低頻信息有較好的分辨率，但是兩個(gè)高頻振動(dòng)信息卻存在相互重疊現(xiàn)象，在頻域內(nèi)的分辨率很低.對(duì)于圖6(c)的STFT時(shí)頻分布，由于計(jì)算采用的窗函數(shù)寬度為1 s，低頻信息的提取比較模糊.而在圖6(d)的Wigner-ville分布中，除了1、5和12.5 Hz這三個(gè)有效的振動(dòng)信息外，多出了7和3 Hz兩個(gè)虛假的頻率成分，這是Wigner-ville信號(hào)處理方法的缺陷，它在處理多分量振動(dòng)信號(hào)時(shí)會(huì)產(chǎn)生交叉項(xiàng)干擾[7].上述處理結(jié)果表明，小波信號(hào)處理方法對(duì)小波基函數(shù)的選取有很大的依賴(lài)性，分析處理不同的振動(dòng)信號(hào)，必須選取合理的小波基函數(shù)，否則得到的小波變換結(jié)果可能并不能提取出有效的振動(dòng)信息[8].而STFT變換對(duì)計(jì)算參數(shù)需要靈活地選取，Wigner-ville變換則只適于處理一些單分量振動(dòng)信號(hào)，因此這三種傳統(tǒng)時(shí)變信號(hào)分析方法并不具有自適應(yīng)性.

圖6 幾種時(shí)頻分布的比較

4 總結(jié)

提取出信號(hào)中有效的機(jī)組運(yùn)行特征信息一直是水機(jī)工作者努力的方向.本文嘗試用面向?qū)ο蟮腛bject Pascal程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言編寫(xiě)了HHT信號(hào)分析方法的計(jì)算機(jī)處理程序，便于故障振動(dòng)軟件開(kāi)發(fā)人員調(diào)用和擴(kuò)展.并以水導(dǎo)軸承振動(dòng)信號(hào)為例，將HHT分析方法用到了水電機(jī)組的低頻壓力脈動(dòng)信號(hào)的處理上.試驗(yàn)計(jì)算結(jié)果表明HHT信號(hào)分析方法能夠?qū)⑺啺l(fā)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)中耦合在一起的機(jī)械的、水力的振動(dòng)分量分解出來(lái)，得到不同頻率范圍內(nèi)的振動(dòng)信息，且各個(gè)IMF分量具有物理振動(dòng)意義.相比于小波譜、STFT譜、Wigner-Ville譜等非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻分布，Hilbert譜在時(shí)域、頻域內(nèi)都具有較好分辨率，并且信號(hào)分解和處理過(guò)程具有自適應(yīng)性，是一種分析水輪發(fā)電機(jī)組低頻壓力脈動(dòng)信號(hào)的有效方法.

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