振動信號分析技術在汽輪機故障診斷中的應用

鄭杰峰，朱孔臣，張正軍，高瑞哲，彭永強

（神華國華廣投（柳州）發(fā)電有限責任公司，廣西柳州 545000）

0 引言

大型汽輪機是煤電生產過程中的重要設備，其故障狀態(tài)直接影響電廠的電力生產和區(qū)域電網的穩(wěn)定性[1]。汽輪機的振動故障常見于電力生產實際中，其振動誘因眾多，且不同誘因的嚴重程度和應對方案存在明顯差異[2]。汽輪機轉子振動是一種典型的汽輪機振動故障，嚴重影響了電力生產的安全性。因此，監(jiān)測和識別汽輪機振動信號，進而實現基于振動信號分析的汽輪機故障診斷，可以有效避免轉子發(fā)生不可逆形變，保證電力生產的安全性。

信號的時—頻聯合分析技術已被廣泛地應用于工程設備的故障診斷中，并取得了良好的應用效果。胡曉揚利用時頻特征分析技術解決了大型滾動軸承在跨工況運行條件下的故障診斷問題[3]；呂嘉良采用了基于傅里葉分數階變換的時頻聯合分析技術，解決了滾動軸承長時監(jiān)測與診斷問題[4]。

針對現有大型汽輪機故障誘因區(qū)分不清的問題，本文提出了一種基于汽輪機轉子振動信號分析的時—頻聯合故障診斷方法，該方法提取并結合了振動信號在時域、頻域的故障特征，采用深度信念網絡方法實現了高精度的振動誘因識別。

1 汽輪機轉子振動誘因分析

汽輪機轉子振動誘因眾多，本節(jié)主要分析動靜碰摩（Rub Impact，RI）、轉子不平衡（Mass Imbalance，MI）、轉子不對中（Rotor Misalignment，RM）和油膜渦動（Oil Whirl，OW）的故障特征。

1.1 動靜碰摩

汽輪機動靜部件間的動靜碰摩是一種最主要的汽輪機振動故障。由于電力生產企業(yè)對汽輪機性能和效率的要求不斷提升，汽輪機定子與轉子間的設計間隙不斷縮小，因而增加了汽輪機發(fā)生動靜碰摩的可能性，嚴重影響了汽輪機的正常運行。在實際生產中，動靜碰摩常見于所有機組中，輕微的動靜碰摩故障將造成汽輪機出現接近于額定頻率的低幅振動，隨著碰摩故障的進一步發(fā)展，振動信號的諧波分量將不斷豐富、各次諧波的振幅也將進一步增長，最終造成汽輪機大軸出現不可逆損傷。當汽輪機因動靜碰摩引發(fā)的振動故障時，其振動信號具有以下3 個特征：

（1）碰摩故障輕微時，工頻振幅將不會出現太大的變化；碰摩故障較嚴重時，其工頻振幅最大可達該處的動靜間距。

（2）碰摩故障將造成高頻諧波分量，隨著故障程度的加深，振動信號的諧波頻次不斷豐富，各頻次的振動幅度不斷增加。

（3）動靜碰摩的振動信號中僅存在少量的低頻分量。

1.2 轉子質量不平衡

轉子質量不平衡故障出現的主要原因是轉子在某一橫截面處的質心和幾何圓心出現偏離，轉子在離心力的作用下出現周期性震蕩，質心隨轉子的旋轉出現周期性偏移。當發(fā)生因轉子質量不平衡造成的振動故障時，其振動信號具有以下特征：工頻振幅將明顯增加，其他各高倍頻次的振幅將略微增加，低倍頻次的振幅僅少量增加。

1.3 轉子不對中

轉子不對中故障指相鄰兩段轉子的中心軸線存在偏移或存在某一角度下的傾斜，主要由聯軸器不對中造成。在實際工程中，該故障主要由轉子間存在高度差或轉子間存在距離造成，如圖1 所示是4 種典型的轉子不對中故障。當汽輪機發(fā)生因轉子不對中造成的異常振動時，振動頻譜圖中的2 倍頻振幅將明顯增加，基頻和其他各高次頻振幅較小。

1.4 油膜渦動

油膜渦動故障指汽輪機運行狀態(tài)變化時，轉子的旋轉速度出現瞬時變化，軸徑表面的潤滑油受慣性作用將出現相對運動，因而造成機組出現激振力。油膜渦動常見于滑動軸承汽輪機中，事故震蕩過程中0.5 倍頻的振幅將明顯增加，顯著高于基頻和其他高次頻。

圖1 4 種典型的轉子不對中故障示意

2 轉子振動信號的分析與特征提取

2.1 基于專家經驗的頻域特征提取

在實際工程中，基于監(jiān)測和識別振動信號頻譜圖的故障診斷技術應用廣泛。因此，本文引入了專家經驗提取主觀故障特征集用于后續(xù)的故障診斷建模，各特征量的含義與計算公式如下所述。

（1）幅值特征。不同誘因造成的振動信號在不同倍頻處的振動幅度存在明顯區(qū)別，本文引入了倍頻信號的相對振幅作為特征量。

（2）形狀特征。振動信號的頻譜圖像存在明顯不同，為衡量振動信號向某頻次特征的傾斜情況，本文引入了偏度γ1和峰度γ2作為形狀特征量，其計算公式為：

其中，X 為頻譜圖的樣本，μ 為樣本均值，σ 為樣本標準差。

（3）統(tǒng)計特征。振動信號在故障發(fā)生后將出現震蕩衰減過程，不同誘因造成的振動衰減頻率不同。本文引入了方差、標準差、變異系數γ3計算頻譜圖的統(tǒng)計特征。

2.2 基于經驗模態(tài)分解的時域特征提取

振動信號的時間序列隨故障發(fā)生時間而出現明顯波動，且波動情況與故障誘因和嚴重程度直接相關[5]。因此，本文采用了經驗模態(tài)分解（Empirical Mode Deconstruction，EMD）法將原始振動信號分解為多個帶寬有限的本征模態(tài)函數（Intrinsic Mode Function，IMF）分量和一個殘余分量，并引入了樣本熵評價和提取各級IMF 序列的波動情況?；贓MD 的振動信號分解流程和特征量提取過程如下所述：

（1）計算包絡曲線。尋找原始振動信號的最大值點和最小值點，基于三樣條插值原理擬合得到包絡線包絡線e（t）。

（2）計算IMF 分量。原始振動信號y（t）減去平均包絡線e（t）得到新數據列y1（t），并判斷新數據列y1（t）是否滿足IMF 條件，若不滿足則將y1（t）作為原始振動信號繼續(xù)上述過程。若滿足IMF 條件，則將y1（t）作為IMF 分量c1（t）：

（3）分離IMF 分量。將得到的IMF 分量從原始振動信號中分離，得到差值信號r1（t），其計算過程為：

（4）重復上述過程，直至滿足退出條件。最終將原始振動信號與各次IMF 分量之差定義為殘余分量rn（t）。

樣本熵是一種時間序列復雜性的度量方法，其計算過程不依賴于時間序列的長度，本文采用的樣本熵S 計算方法見式（6）。

其中，m 為比較向量的長度。r 為相似度的度量值，本文取r=0.2。Pm（r）、Pm+1（r）分別為m、m+1 時的平均相關系數值，本文采用的相關系數計算方法如式（7）所述：

其中，w（k）、d（k）分別為兩個不相同的IMF 分量。

2.3 建模流程

基于轉子振動信號分析的時—頻聯合診斷方法主要由頻域特征提取、時域特征提取和振動故障識別三個部分組成。模型的流程如圖2 所示。

圖2 診斷流程

3 算例驗證

3.1 試驗數據

為了驗證本文故障診斷方法在實際診斷問題中的應用效果，本文基于ZT-3 轉子振動模擬實驗平臺采集了4 類常見故障的樣本數據（圖3）。振動信號通過IN087 電渦流傳感探頭采集，轉子轉速為3000 r/min，采樣頻率為4000 Hz，每種故障工況采樣50 組數據。圖4 為正常運行狀態(tài)和動靜碰摩狀態(tài)下的汽輪機振動信號時域波形圖。

3.2 特征提取

特征提取過程分為頻域特征提取和時域特征提取，下面以動靜碰摩信號為例說明了本文方法的實際效果。

3.2.1 頻域特征提取

圖5 是動靜碰摩故障信號的幅頻特性曲線，該故障狀態(tài)下的幅頻特性具有基頻分量明顯高于其他頻次、0.5 倍頻分量不明顯、各高次頻分量隨頻次的增高而不斷減小?；趯＜医涷灥念l域特征提取和計算結果如表1 所示。

圖3 ZT-3 轉子振動模擬實驗平臺

圖4 汽輪機振動信號的時域波形

圖5 動靜碰摩信號的幅頻曲線

圖6 動靜碰摩信號的EMD 分解

3.2.2 時域特征提取

圖6 是動靜碰摩故障信號經EMD 分解得到的各次本征模態(tài)分量信號，各次信號的樣本熵如表2 所示，其取值隨次數的升高而不斷減小，IMF 6 的樣本熵約為0.01。

3.3 結果分析

本文以200 組故障信號的時—頻特征指標為輸入，并以One-hot 編碼的0-1序列為標簽，采用了DBN 分類器實現了汽輪機轉子振動的故障診斷。與SVM 和BP神經網絡的驗證結果表明，本文方法的故障診斷平均準確率可達95.12 %，顯著優(yōu)于其他方法（表3）。尤其在對RM 和OW 故障的診斷準確率達到了100 %，驗證了本文方法的有效性。

表1 動靜碰摩的頻域特征計算結果

表2 各次本征模態(tài)分量的樣本熵

表3 診斷結果的對比表

4 結束語

采用振動信號時—頻聯合分析技術診斷汽輪機故障誘因，可以得到以下結論：

（1）動靜碰摩和油膜渦動的時域特征變化明顯，轉子不對中和質量不平衡的頻域特征變化明顯，可采用時—頻聯合的方法提取并診斷轉子故障誘因。

（2）本文采用了專家經驗提取頻域特征、采用了EMD 和樣本熵提取時域特征，進而建立了振動信號時—頻聯合特征集，并基于DBN 方法實現了高精度的振動誘因診斷。

（3）本文方法的平均診斷準確率可達95.12 %，并在對RM和OW 故障的診斷準確率達到了100%，為汽輪機故障定位與狀態(tài)檢修工作提供了有效參考。