基于水電機(jī)組運(yùn)行工況的水輪機(jī)壓力脈動(dòng)診斷策略

第一作者朱文龍男，博士生，1987年生

通信作者周建中男，教授，博士生導(dǎo)師，1959年生

郵箱：jz.zhou@hust.edu.cn

基于水電機(jī)組運(yùn)行工況的水輪機(jī)壓力脈動(dòng)診斷策略

朱文龍，周建中，夏鑫，李超順(華中科技大學(xué)水電與數(shù)字化工程學(xué)院，武漢430074)

摘要：水輪機(jī)壓力脈動(dòng)是水電機(jī)組運(yùn)行過程中不可避免的現(xiàn)象，準(zhǔn)確地識(shí)別和定量診斷脈動(dòng)狀態(tài)對(duì)機(jī)組高效穩(wěn)定運(yùn)行尤為重要。為此，提出了基于水電機(jī)組運(yùn)行工況的水輪機(jī)壓力脈動(dòng)診斷策略，以水電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行工況為切入點(diǎn)，通過分析工況參數(shù)與壓力脈動(dòng)的非線性相關(guān)關(guān)系，得到影響壓力脈動(dòng)的主要相關(guān)工況參數(shù)，提取了融合機(jī)組運(yùn)行工況參數(shù)與脈動(dòng)幅值特性的特征向量，并利用支持向量機(jī)(SVM)與極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)兩種診斷方法進(jìn)行脈動(dòng)狀態(tài)定性診斷。研究壓力脈動(dòng)幅值歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律，提出了脈動(dòng)狀態(tài)對(duì)機(jī)組劣化程度的模糊評(píng)估函數(shù)，反演了定性診斷結(jié)果與機(jī)組健康狀態(tài)的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)壓力脈動(dòng)的定量診斷。實(shí)例驗(yàn)證表明，相對(duì)于僅基于脈動(dòng)幅值的診斷策略而言，該方法診斷準(zhǔn)確率更高，定量診斷指標(biāo)可靠有效。這為水電機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行提供技術(shù)保障。

關(guān)鍵詞：水電機(jī)組；水輪機(jī)；壓力脈動(dòng)；故障診斷；定量診斷；支持向量機(jī)(SVM)；極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)

收稿日期：2014-01-08修改稿收到日期：2014-04-10

中圖分類號(hào):TM6；TP307；TM312文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

A novel diagnosis strategy for hydraulic turbine pressure pulsation based on operating state of a hydroelectric generating unit

ZHUWen-long,ZHOUJian-zhong,XIAXin,LIChao-shun(School of Hydropower and Information Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)

Abstract:The pressure pulsation during operations of a hydroelectric generating unit (HGU) is an inevitable phenomenon. Diagnosing and assessing accurately its state are of particular importance. As the pressure pulsation was closely related to the operating state of a HGU, a novel diagnosis strategy based on the HGU’s working condition was proposed here. Firstly, the contribution rates of condition parameters based on the mutual relation analysis were computed to extract the superior condition parameters. The superior condition parameters and the time-frequency featares of pulsation signals were fused, from the fusion information the eigenvectors of pressure pulsation were extracted. Then, the support vector machine (SVM) and the extreme learning machine (ELM) were used to diagnose the pulsation state. Finally, in order to achieve a quantitative diagnosis for pressure pulsation, the fuzzy evaluation function for pressure pulsation versus the unit degradation level was proposed with the fuzzy evaluation theory. The results of a real example showed that this diagnosis strategy is better than the traditional time-frequency diagnosis strategy, and it is of practical guiding significance for safety and stable operation of a HGU.

Key words:hydroelectric generating unit; hydraulic turbine; pressure pulsation; fault diagnosis; quantitative diagnosis; support vector machine (SVM); extreme learning machine (ELM)

水輪機(jī)壓力脈動(dòng)是水電機(jī)組運(yùn)行過程中不可避免的現(xiàn)象，它會(huì)引起水電機(jī)組的振動(dòng)、噪聲、出力擺動(dòng)和葉片裂紋等故障，是影響機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行的主要因素之一[1]。因此，為了提高水電機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行，對(duì)水輪機(jī)壓力脈動(dòng)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷具有重要意義[2-3]。

壓力脈動(dòng)按渦帶形態(tài)一般可分為六類脈動(dòng)區(qū)小負(fù)荷脈動(dòng)區(qū)、有旋偏心輕微脈動(dòng)區(qū)、有旋偏心嚴(yán)重脈動(dòng)區(qū)、同心擾動(dòng)脈動(dòng)區(qū)、無擾動(dòng)脈動(dòng)區(qū)和超負(fù)荷脈動(dòng)擾動(dòng)區(qū)[4]，此六類脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)下的壓力脈動(dòng)對(duì)機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行的破壞程度不盡相同。其中第三類脈動(dòng)會(huì)直接威脅機(jī)組的安全運(yùn)行。因此準(zhǔn)確識(shí)別脈動(dòng)類型是水電機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵。在過去的幾年里，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在水電機(jī)組壓力脈動(dòng)信號(hào)特征提取與脈動(dòng)狀態(tài)識(shí)別方面開展了大量的研究工作，并取得了一定的科研成果[5-6]，但在壓力脈動(dòng)故障診斷方面仍存在一些難點(diǎn)需進(jìn)一步深入的研究。如，①脈動(dòng)狀態(tài)機(jī)組運(yùn)行工況密切相關(guān)，脈動(dòng)信號(hào)具有時(shí)變性和非平穩(wěn)特性，忽略工況信息，僅從信號(hào)幅值特性難以實(shí)現(xiàn)壓力脈動(dòng)的故障診斷[7-8]。②目前壓力脈動(dòng)故障診斷僅實(shí)現(xiàn)了定性診斷和事后診斷，沒有很好地反映具體工況下脈動(dòng)狀態(tài)對(duì)機(jī)組劣化程度的影響，因此，研究脈動(dòng)狀態(tài)對(duì)機(jī)組健康狀態(tài)危害程度的定量故障急需開展。

為了克服上述問題，本文提出了基于水電機(jī)組運(yùn)行工況的水輪機(jī)壓力脈動(dòng)診斷策略，即將表征水電機(jī)組運(yùn)行工況的主要工況參數(shù)與脈動(dòng)幅值特性進(jìn)行信息融合，建立基于工況的特征向量，以此作為特征向量對(duì)脈動(dòng)類型進(jìn)行識(shí)別。本文采用SVM和ELM兩種的模式識(shí)別方法對(duì)壓力脈動(dòng)類型進(jìn)行識(shí)別，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)于僅基于脈動(dòng)幅值特性的診斷策略而言，該方法診斷準(zhǔn)確率更高?？紤]智能分類方法不能準(zhǔn)確反映脈動(dòng)的嚴(yán)重程度，引入模糊評(píng)估模型，根據(jù)水輪機(jī)壓力脈動(dòng)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，提出了不同類型的壓力脈動(dòng)劣化度函數(shù)，實(shí)現(xiàn)壓力脈動(dòng)的定量診斷。通過實(shí)例驗(yàn)證表明，定量診斷指標(biāo)可靠有效，對(duì)水電機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行更具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

1結(jié)合工況參數(shù)的壓力脈動(dòng)診斷策略

本文采用的故障診斷策略流程圖如圖1所示。其中主要內(nèi)容如下：

圖1　基于工況參數(shù)的壓力脈動(dòng)診斷流程圖 Fig.1 Flow chart of diagnosis strategy based on operation condition of hydroelectric generating units

(1)特征向量提取。本文除了采用反映壓力脈幅值特性外，以水電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行工況為切入點(diǎn)，通過分析不同工況參數(shù)與壓力脈動(dòng)之間的非線性相關(guān)關(guān)系，并計(jì)算工況參數(shù)對(duì)壓力脈動(dòng)大小的貢獻(xiàn)率，得出主要相關(guān)工況參數(shù)，將這些主要相關(guān)工況參數(shù)與脈動(dòng)信號(hào)的能量特征相結(jié)合，建立基于工況的脈動(dòng)特征向量。

(2)定性智能診斷?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的診斷方法很多，在最近幾年里也涌現(xiàn)出很多先進(jìn)的智能診斷方法，如粗糙集理論(Rough Set Theory，RST)[9]、模糊理論診斷技術(shù)(Fuzzy Theory，F(xiàn)T)[10]、支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)[11-12]和極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine，ELM)[13-14]等方法。其中， SVM具有較強(qiáng)泛化能力、訓(xùn)練時(shí)間短和全局優(yōu)化的優(yōu)勢(shì)，適合小樣本分類問題。ELM該算法將網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程轉(zhuǎn)換成為解析線性系統(tǒng)的最小二乘解過程，提高了學(xué)習(xí)速度和泛化能力，克服了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)[15]的參數(shù)設(shè)置復(fù)雜，訓(xùn)練速度慢和易陷入局部最優(yōu)等問題，實(shí)時(shí)性高。因此，本文選用在診斷效果比較好的SVM和實(shí)時(shí)性高ELM智能診斷法進(jìn)行壓力脈動(dòng)定性診斷。

(3)定量評(píng)估。本文引入了模糊評(píng)估模型，建立了模糊狀態(tài)集，通過分析壓力脈動(dòng)幅值歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律，提出了不同類型脈動(dòng)的劣化評(píng)估函數(shù)。建立了定性結(jié)果與機(jī)組劣化之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)壓力脈動(dòng)的定量評(píng)估。

2基于工況診斷可行性分析和特征向量選取

2.1　工況參數(shù)對(duì)水輪機(jī)脈動(dòng)的貢獻(xiàn)率

數(shù)據(jù)樣本來源于某水電站半傘式水輪發(fā)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，水輪機(jī)型號(hào)為: HLF497-LJ-625.7，額定轉(zhuǎn)速: 142.9 r/min，額定功率: 550 MW，額定水頭: 165 m，額定流量: 371 m3/s。從2011年1月16日—2011年7月1日的組數(shù)據(jù)中，選取機(jī)組在不同負(fù)荷下的73 180組運(yùn)行數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)涵蓋了前述的六類壓力脈動(dòng)。

圖2和圖3為該機(jī)組尾水管進(jìn)口壓力脈動(dòng)三維等高線圖。圖2反映了機(jī)組壓力脈動(dòng)隨有功功率、無功功率的變化趨勢(shì)；圖3是機(jī)組壓力脈動(dòng)隨勵(lì)磁電流和導(dǎo)葉開度的變化趨勢(shì)圖。從圖2和圖3中可以直觀地看出，機(jī)組壓力脈動(dòng)隨著機(jī)組有功、無功功率和勵(lì)磁電流等工況參數(shù)的改變而變化。

圖2　壓力脈動(dòng)隨有功功率、無功功率的變化趨勢(shì) Fig.2 Trend diagram of pressure pulsation with active power and reactive power

圖3　壓力脈動(dòng)隨勵(lì)磁電流和導(dǎo)葉開度的變化趨勢(shì)圖 Fig.3 Trend diagram of pressure pulsation with gate opening and exciting current

為研究工況參數(shù)對(duì)壓力脈動(dòng)的影響，考慮到它們之間的非線性關(guān)系，本文使用互信息來衡量它們之間的相關(guān)性?；バ畔⒂?jì)算公式如下所示[16]：

(1)

式中，p(x,y)為隨機(jī)變量X,Y的聯(lián)合概率密度函數(shù)，p(x)與p(y)分別為X,Y的邊緣概率密度函數(shù)。

由式(1)計(jì)算機(jī)組運(yùn)行在不同脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)下導(dǎo)葉開度、水頭、勵(lì)磁電流等工況參數(shù)與壓力脈動(dòng)幅值的互信息，并根據(jù)如下公式計(jì)算壓力脈動(dòng)貢獻(xiàn)率σi：

(2)

式中，N為工況參數(shù)的總維數(shù)，MIi為第i維工況參數(shù)與壓力脈動(dòng)的互信息，貢獻(xiàn)率越大對(duì)應(yīng)的工況參數(shù)對(duì)脈動(dòng)的影響程度越大。不同工況參數(shù)對(duì)壓力脈動(dòng)的貢獻(xiàn)率如表1所示。

表1　工況參數(shù)在不同脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)下對(duì)尾水管壓力脈動(dòng)的貢獻(xiàn)率

注：黑體字為此機(jī)組的主要相關(guān)參數(shù)，其他機(jī)組僅供參考

2.2　主相關(guān)工況參數(shù)的提取

為提取出壓力脈動(dòng)的主要相關(guān)參數(shù)，將貢獻(xiàn)率由大到小排序，并計(jì)算前n個(gè)參數(shù)的累積貢獻(xiàn)率，累積貢獻(xiàn)率如下式：

(3)

當(dāng)前n種工況參數(shù)的貢獻(xiàn)率累δn超過0.8時(shí)，則次n種工況參數(shù)是壓力脈動(dòng)的主要相關(guān)參數(shù)。從表1中可以看出在不同脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)，影響壓力脈動(dòng)的主相關(guān)工況參數(shù)不同。如在30%以下負(fù)荷區(qū)壓力脈動(dòng)的主要誘導(dǎo)因素為無功功率、勵(lì)磁電流、有功功率、勵(lì)磁電壓和水頭。而在55%70%負(fù)荷區(qū)主要因素為水頭、無功功率、勵(lì)磁電流、導(dǎo)葉開度和過機(jī)流量。此外，表中平均貢獻(xiàn)率是指工況參數(shù)在整個(gè)樣本空間內(nèi)與壓力脈動(dòng)相關(guān)程度。由平均貢獻(xiàn)率可得，尾水壓力脈動(dòng)的主相關(guān)工況參數(shù)為：水頭、無功功率、勵(lì)磁電流、導(dǎo)葉開度和有功功率。

2.3　可行性分析

為說明水輪機(jī)壓力脈動(dòng)幅值與主相關(guān)工況特征參數(shù)存在一一對(duì)應(yīng)的非線性映射關(guān)系，本文采用具有較強(qiáng)的逼近和容錯(cuò)能力的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[22]建立兩者之間的非線性映射模型，以水頭、無功功率、勵(lì)磁電流、導(dǎo)葉開度和有功功率作為輸入量，以脈動(dòng)相對(duì)幅值作為輸出量進(jìn)行非線性回歸，如用第一類前28 072個(gè)樣本點(diǎn)作為訓(xùn)練集，后100個(gè)樣本點(diǎn)作為預(yù)測(cè)集，其回歸結(jié)果如圖4所示。由圖4知，用主相關(guān)工況參數(shù)可以很好地回歸壓力脈動(dòng)幅值，有效反映了它們之間的非線性映射關(guān)系。故主要相關(guān)工況特征參數(shù)可以作為壓力脈動(dòng)的特征向量。

圖4　基于主要相關(guān)工況參數(shù)對(duì)壓力脈動(dòng)回歸結(jié)果 Fig.4 Regression result of pressure pulsation with the main condition parameters

綜上所述，本文選擇水頭、無功功率、勵(lì)磁電流、導(dǎo)葉開度、有功功率和尾水管入口壓力脈動(dòng)幅值作為工況特征向量。

3模糊評(píng)估模型

3.1　壓力脈動(dòng)的模糊狀態(tài)集

本文將六類壓力脈動(dòng)在六類不同形態(tài)下的數(shù)據(jù)進(jìn)行升序排列，繪制脈動(dòng)歷史統(tǒng)計(jì)曲線如圖5所示。根據(jù)圖5可得，不同脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)脈動(dòng)幅值大小不盡相同，總體上符合如下規(guī)律：①機(jī)組運(yùn)行在第三類脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)時(shí)，脈動(dòng)幅值最大，其次是第二類脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)和第一類脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)，第六類脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)壓力脈動(dòng)最小；②每種類型的脈動(dòng)都服從雙“浴盆”曲線，都對(duì)應(yīng)有一個(gè)上拐點(diǎn)UN和下拐點(diǎn)值LN。根據(jù)“浴盆”曲線理論，脈動(dòng)幅值在兩拐點(diǎn)值者之間時(shí)，機(jī)組可長(zhǎng)期運(yùn)行；當(dāng)壓力脈動(dòng)幅值超出這些拐點(diǎn)值后，即使幅值沒有達(dá)到脈動(dòng)報(bào)警值，但此時(shí)故障發(fā)生率抬高，機(jī)組存于警戒狀態(tài)。因此，為準(zhǔn)確描述脈動(dòng)狀態(tài)，本文引入模糊狀態(tài)集理論[17]，以機(jī)組壓力脈動(dòng)的低低報(bào)LFA、低報(bào)LA、下拐點(diǎn)值LN、上拐點(diǎn)UN、高報(bào)UA和高高報(bào)UFA作為評(píng)價(jià)壓力脈動(dòng)狀態(tài)的臨界值，則壓力脈動(dòng)模糊狀態(tài)集為：

Sn={s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7}={低壓故障區(qū)，

低壓報(bào)警區(qū)，低壓突變區(qū)，可長(zhǎng)期運(yùn)行區(qū)，

高壓突變區(qū)，高壓報(bào)警區(qū)，高壓故障區(qū)}

(3)

圖5　六類脈動(dòng)區(qū)壓力脈動(dòng)歷史統(tǒng)計(jì)曲線 Fig.5 History statistical curves of the six different pressure pulsation

3.2　壓力脈動(dòng)狀態(tài)的模糊評(píng)判

本文采用了廣泛應(yīng)用于模糊評(píng)估系統(tǒng)中的幾個(gè)常用隸屬度函數(shù)，如:

1)S函數(shù)：

(4)

(5)

式(4)適用于狀態(tài)域?yàn)槟骋环秶那闆r，式中a、b分別取狀態(tài)域的下限值和上限值。式(5)適用于無限區(qū)間狀態(tài)域，其中a取狀態(tài)域的端點(diǎn)值，k一般取2。[18]

為進(jìn)一步反映壓力脈動(dòng)健康程度，本文引入劣化度指標(biāo)來表征脈動(dòng)正常狀態(tài)的程度。根據(jù)可靠性理論，劣化度(記為di)取值范圍為[0,1]，當(dāng)劣化度為1時(shí)，表明設(shè)備處于故障狀態(tài)；當(dāng)劣化度為0時(shí)，表明設(shè)備處于最優(yōu)狀態(tài)[19]。同時(shí)設(shè)定了不同模糊狀況對(duì)應(yīng)的劣化度的取值范圍，如表2所示。

表2　脈動(dòng)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的劣化度取值范圍

根據(jù)表2，即當(dāng)di小于0.2時(shí)，脈動(dòng)在正常范圍，機(jī)組可以長(zhǎng)期在此區(qū)間運(yùn)行，而當(dāng)di大于0.8時(shí)，表明脈動(dòng)過大而導(dǎo)致使機(jī)組故障。

根據(jù)不同類型壓力脈動(dòng)的幅值大小，求得當(dāng)前壓力脈動(dòng)對(duì)應(yīng)于脈動(dòng)模糊狀態(tài)集的隸屬度。將模糊狀態(tài)臨界值代入式(4)和式(5)可得水電機(jī)組劣化度函數(shù)，如下式所示：

di(x)=

(6)

由式(6)可得到六類壓力脈動(dòng)對(duì)應(yīng)的劣化評(píng)估函數(shù)di。由于每類脈動(dòng)都有一組的對(duì)應(yīng)LN、UN值，故對(duì)于不同負(fù)荷區(qū)的壓力脈動(dòng)，其模糊狀態(tài)s3，s4和s5對(duì)應(yīng)的脈動(dòng)幅值不同，

4診斷與評(píng)估結(jié)果

為測(cè)試本文方法的有效性，在樣本集中抽取脈動(dòng)幅值大于0.18的4 812組試驗(yàn)樣本進(jìn)行脈動(dòng)狀態(tài)識(shí)別。抽取其中的4 712組作為分類算法的訓(xùn)練子集，其余的100組數(shù)據(jù)作為測(cè)試子集。分別用ELM和SVM分類算法對(duì)模型壓力脈動(dòng)進(jìn)行識(shí)別。在使用SVM進(jìn)行故障診斷時(shí)，使用分類效果較好的高斯徑向基核函數(shù)，其計(jì)算公式如下所示：

K(xi,xj)=exp[-|xi-xj|2/(2σ2)]

(7)

使用遺傳算法[20]對(duì)核函數(shù)參數(shù)g和懲罰因子C進(jìn)行尋優(yōu)，根據(jù)尋優(yōu)結(jié)果，進(jìn)行SVM分類。此外，本文還使用脈動(dòng)幅值作為特征向量進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，在結(jié)合工況參數(shù)對(duì)壓力脈動(dòng)進(jìn)行診斷時(shí)，兩種智能診斷模型的識(shí)別準(zhǔn)確率都有了很大的提高，分別由原來的38.2%、23.2%提高到了82.6%、99.6%，ELM的診斷時(shí)間比SVM所用的時(shí)間節(jié)省了7.21s，更適合實(shí)時(shí)診斷要求，而SVM的診斷準(zhǔn)確率高，可作為輔助ELM對(duì)脈動(dòng)故障進(jìn)行離線診斷。

表3　2種診斷模型對(duì)壓力脈動(dòng)診斷結(jié)果

在診斷結(jié)果基礎(chǔ)上，根據(jù)脈動(dòng)類型選擇同種類型的壓力脈動(dòng)劣化評(píng)估函數(shù)進(jìn)行診斷結(jié)果的定量評(píng)估。由先驗(yàn)知識(shí)可知，此機(jī)組的LFA=-10 kPa，LA=-5 kPa,UA=600 kPa,UFA=650 kPa,由圖5可查得六種脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)脈動(dòng)的上、下突變值,并由式(7)計(jì)算機(jī)組劣化度。表4列出了隨機(jī)抽取的5組樣本的診斷和評(píng)估結(jié)果。結(jié)果表明，劣化度指標(biāo)不僅僅依賴脈動(dòng)幅值的大小，還與脈動(dòng)工況有關(guān)。例如，將第3組和第2組數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，雖然第3組脈動(dòng)幅值明顯大于第2組脈動(dòng)幅值，但是其對(duì)機(jī)組的劣化度反而比第2組低，符合機(jī)組實(shí)際情況。

表4　基于工況參數(shù)的診斷與評(píng)估結(jié)果

5結(jié)論

本文以水電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行工況為切入點(diǎn)，通過分析工況參數(shù)與壓力脈動(dòng)之間的非線性相關(guān)關(guān)系，得出尾水管壓力脈動(dòng)的主相關(guān)工況參數(shù)，并結(jié)合脈動(dòng)幅值作為特征向量進(jìn)行診斷，提高了水輪機(jī)壓力脈動(dòng)的識(shí)別準(zhǔn)確率。通過分析壓力脈動(dòng)歷史統(tǒng)計(jì)特性，建立了不同脈動(dòng)負(fù)荷區(qū)下脈動(dòng)狀態(tài)與機(jī)組劣化程度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，提出了劣化度的定量診斷指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水輪機(jī)壓力脈動(dòng)的定量診斷。實(shí)例驗(yàn)證表明，本文提出的壓力脈動(dòng)診斷策略對(duì)水電機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

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