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    基于CFD的雙向流道泵站壓力脈動混沌特性研究

    2022-09-24 02:41:18肖忠明顏紅勤蔣紅櫻劉志泉
    中國農(nóng)村水利水電 2022年9期
    關(guān)鍵詞:導(dǎo)葉維數(shù)脈動

    肖忠明,顏紅勤,蔣紅櫻,成 立,劉志泉

    (1.丹陽市九曲河樞紐管理處,江蘇鎮(zhèn)江 212000;2.江蘇省水利工程科技咨詢股份有限公司,南京 210029;3.揚(yáng)州大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇揚(yáng)州 225009)

    0 引 言

    在我國長江沿岸,為滿足灌溉、排澇等要求,建有許多雙向流道泵站。該類泵站的特點(diǎn)是流量大、揚(yáng)程低[1],同時受長江水位變化影響,易偏離設(shè)計(jì)工況運(yùn)行[2,3]。水泵長期偏離設(shè)計(jì)工況運(yùn)行,不僅會誘發(fā)不良壓力脈動[3,4],導(dǎo)致機(jī)組異常振動,而且降低機(jī)組運(yùn)行效率,影響泵站安全穩(wěn)定性,引發(fā)泵站故障[5-7]。

    針對軸流泵機(jī)組壓力脈動特性,國內(nèi)外許多學(xué)者進(jìn)行了研究[8-12]。王福軍、施衛(wèi)東等[8,9]采用數(shù)值模擬的方法研究了軸流泵在不同工況下的壓力脈動特性,得出壓力脈動幅值在葉輪進(jìn)、出口隨半徑增大而增大,導(dǎo)葉中間和出口變化規(guī)律則相反,且偏離最優(yōu)工況越遠(yuǎn),脈動的相對振幅越大。張德勝等[10]采用試驗(yàn)的方法研究了軸流泵在不同流量、轉(zhuǎn)速下的壓力脈動特性,揭示了軸流泵內(nèi)部不同位置處壓力脈動規(guī)律。Al-Obaidi A R[11]研究了軸流泵在不同葉片角度下壓力脈動的時域和頻域特性,結(jié)果表明葉輪葉片角度和非定常流動對壓力脈動幅值影響較大。目前對軸流泵壓力脈動特性的研究分析方法主要是FFT、小波分析等,此類方法對脈動信號周期性明顯的葉輪區(qū)域有較好的適用性。但在遠(yuǎn)離振動源葉輪的區(qū)域,如導(dǎo)葉出口、進(jìn)出水喇叭口、流道等,壓力脈動分布規(guī)律逐漸變得雜亂無序[13,14],此類方法適用性較差?;煦缋碚撜J(rèn)為在非線性系統(tǒng)中看似隨機(jī)不確定性的行為,不是來源于外部環(huán)境的隨機(jī)因素對系統(tǒng)運(yùn)動的影響,而是系統(tǒng)自發(fā)產(chǎn)生的,即具有隨機(jī)性的運(yùn)動狀態(tài)是由確定性方程(內(nèi)因)直接得到的[15]。許多學(xué)者利用混沌理論對泵和水輪機(jī)等流體機(jī)械進(jìn)行壓力脈動分析和故障預(yù)測[16-22],梁超等[16]對采集的壓力脈動信號進(jìn)行小波包分解,根據(jù)混沌特征參數(shù)把離心泵汽蝕過程劃分為4 個階段,從不同的角度定量描述動力系統(tǒng)的混沌特性。蘇文濤等[17]研究了水輪機(jī)在不同空化程度下的壓力脈動信號的混沌動力學(xué)特征,認(rèn)為水輪機(jī)壓力脈動信號中存在混沌吸引子。

    以某立式軸流泵站為模型,通過CFD 計(jì)算得到設(shè)計(jì)工況下各監(jiān)測點(diǎn)的壓力脈動時域信號,對其進(jìn)行相空間重構(gòu),利用小數(shù)據(jù)量法求得最大李雅普諾夫指數(shù),判斷其混沌特性,通過求取其分形標(biāo)度和關(guān)聯(lián)維數(shù),對壓力脈動信號的混沌特性進(jìn)行分析,并對其他兩種常用工況進(jìn)行驗(yàn)證。

    1 數(shù)值計(jì)算模型及計(jì)算方法

    1.1 計(jì)算模型

    以某沿江雙向流道泵站為計(jì)算模型,如圖1所示,該泵站設(shè)計(jì)流量Qopt=20 m3/s,設(shè)計(jì)揚(yáng)程H=2.61 m,葉輪直徑D=2 550 mm,轉(zhuǎn)速n=150 r/min,葉片數(shù)為3片,導(dǎo)葉片數(shù)為7片,采用“X”型雙層箱涵式進(jìn)出水流道。

    圖1 計(jì)算模型示意圖Fig.1 Diagram of calculation model

    1.2 網(wǎng)格劃分

    對計(jì)算模型進(jìn)行六面體結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分,對葉輪、導(dǎo)葉及邊壁進(jìn)行加密處理,劃分網(wǎng)格數(shù)量962.6 萬個,整體網(wǎng)格質(zhì)量控制在0.5以上。葉輪和導(dǎo)葉網(wǎng)格劃分示意圖如圖2所示。

    1.3 邊界條件設(shè)置

    CFD 計(jì)算采用非定常計(jì)算,計(jì)算模型進(jìn)口設(shè)為質(zhì)量流量進(jìn)口,出口設(shè)為自由出流條件;葉輪與導(dǎo)葉、進(jìn)水流道的交界面采用瞬態(tài)動靜轉(zhuǎn)子模型。文獻(xiàn)[23]的研究結(jié)果表明,SSTk-ω模型對流體機(jī)械的計(jì)算有較好的適用性,因此湍流模型選擇SSTk-ω模型,計(jì)算收斂精度為10-5。葉輪旋轉(zhuǎn)周期T=0.4 s,取葉輪旋轉(zhuǎn)周期的1/90 為1 個時間步長,即時間步長Δt=3.333 3×10-3s,共計(jì)算12個周期。

    1.4 測點(diǎn)布置

    為監(jiān)測軸流泵內(nèi)部壓力脈動,在進(jìn)水喇叭口、葉輪進(jìn)口、葉輪出口、導(dǎo)葉中部、導(dǎo)葉出口、出水喇叭口截面各布置3個測點(diǎn),從輪緣至輪轂沿徑向分布,共布置18 個測點(diǎn),測點(diǎn)布置示意圖如圖2所示。

    圖2 網(wǎng)格劃分及測點(diǎn)布置示意圖Fig.2 Diagram of grid division and measuring point arrangement

    2 外特性驗(yàn)證

    在CFX 中對該泵站在0°葉片安放角下的7 個工況進(jìn)行計(jì)算,流 量 分 別 為0.7Qopt、0.8Qopt、0.9Qopt、1.0Qopt、1.1Qopt、1.2Qopt、1.3Qopt,得到其關(guān)于流量Q和揚(yáng)程H、效率η的外特性曲線,并與試驗(yàn)換算得到的原型泵裝置性能數(shù)據(jù)對比,如圖3所示。

    圖3 數(shù)模與試驗(yàn)外特性曲線圖Fig.3 Curves of numerical simulation and test external characteristics

    由圖3 可知,數(shù)值模擬得到的外特性曲線比試驗(yàn)外特性曲線整體略低,兩者變化趨勢基本一致。因此,SSTk-ω模型可以較好地預(yù)測軸流泵的內(nèi)部流動,數(shù)值模擬計(jì)算結(jié)果可靠。

    3 壓力脈動時域信號分析

    通過非定常計(jì)算得到泵站運(yùn)行時的壓力脈動時域信號,選取徑向外緣有代表性的測點(diǎn)P3、P6、P9、P12、P15、P18進(jìn)行分析,測點(diǎn)的壓力脈動時域圖如圖4 所示,為方便觀察,圖中均顯示后4個周期的時域圖。

    由圖4(a)可知,進(jìn)水喇叭口處P3點(diǎn)壓力脈動波形較亂,無明顯的周期性,因?yàn)樗鲝牧鞯肋M(jìn)入進(jìn)水喇叭口時,水流速度、方向改變,使幅值呈現(xiàn)波動變化。由圖4(b)、圖4(c)可知,葉輪進(jìn)口P6點(diǎn)周期性規(guī)律明顯,1 個周期內(nèi)存在1 個波峰波谷;葉輪出口P9點(diǎn)壓力脈動波形復(fù)雜,1個周期內(nèi)有多個波峰波谷,幅值變化較大,此處水流受葉輪和導(dǎo)葉動靜干涉作用的影響,流場變化復(fù)雜。由圖4(d)可知,導(dǎo)葉中部P12點(diǎn)壓力脈動變化受葉輪的影響,1 個周期內(nèi)有3 個波形波谷,與葉片數(shù)相對應(yīng),幅值發(fā)生變化可能與導(dǎo)葉內(nèi)存在回流等不良流動有關(guān)。由圖4(e)、圖4(f)可知,導(dǎo)葉出口P15點(diǎn)、出水喇叭口P18點(diǎn)距葉輪較遠(yuǎn),此處壓力脈動規(guī)律不明顯,但幅值較高,雙向出水流道內(nèi)流態(tài)較差,對該處壓力脈動的變化產(chǎn)生影響。

    圖4 測點(diǎn)壓力脈動時域圖Fig.4 Time-domain diagram of pressure at each measuring point

    4 混沌特性分析

    4.1 相空間重構(gòu)

    混沌時間序列的判定、分析與預(yù)測都是在重構(gòu)的相空間中進(jìn)行的,因此相空間重構(gòu)是混沌特性分析重要的步驟[24]。采用坐標(biāo)延遲法[24,25]將計(jì)算得到的壓力脈動時間序列{x(t)},t=1,2,…,N,根據(jù)時間延遲τ與嵌入維數(shù)m進(jìn)行相空間重構(gòu),得到一組新序列:

    式中:t=1,2,…,M;M=N-(m-1)τ。

    時間延遲τ采用互信息量法求得,嵌入維數(shù)m采用G-P 算法求得,詳細(xì)計(jì)算方法參見文獻(xiàn)[24,26,27]。選取有代表性的測點(diǎn)P3,P6,P9,P12,P15,P18點(diǎn)的壓力脈動進(jìn)行相空間重構(gòu),得到三維相軌跡圖如圖5所示。

    由圖5可知,進(jìn)水喇叭口P3點(diǎn)相軌跡圖無明顯規(guī)律,從底部至上部呈現(xiàn)擴(kuò)張規(guī)律。根據(jù)葉輪進(jìn)口P6點(diǎn)壓力脈動時域圖4(b),該點(diǎn)壓力脈動周期性最明顯,相軌跡圖呈收縮狀,表現(xiàn)出混沌特性。葉輪出口P9點(diǎn)相軌跡圖呈扭轉(zhuǎn)的圓環(huán)狀,混沌特性明顯,對應(yīng)該點(diǎn)復(fù)雜的壓力脈動變化。導(dǎo)葉中部P12點(diǎn)相軌跡圖呈現(xiàn)螺旋上升的曲線狀,該點(diǎn)壓力脈動仍具有周期性,但幅值有所變化,使相軌跡圖收縮為長條狀,序列點(diǎn)自底部至上部離散程度增加。導(dǎo)葉出口P15點(diǎn)、出水喇叭口P18點(diǎn)遠(yuǎn)離振動源,加之受流道水流變化的影響,壓力脈動無周期性,相軌跡圖為不規(guī)則的長條狀。

    圖5 測點(diǎn)壓力脈動三維相軌跡圖(無量綱)Fig.5 Three-dimensional phase trajectory of pressure pulsation at each measuring point

    4.2 最大李雅普諾夫指數(shù)分析

    李雅普諾夫指數(shù)(LE)是混沌的表征量之一,可用李雅普諾夫指數(shù)定量分析偏流量工況下的壓力脈動信號,判別和驗(yàn)證系統(tǒng)的混沌程度。采用小數(shù)據(jù)量法[26,27]求解設(shè)計(jì)流量下的P3、P6、P9、P12、P15、P18號點(diǎn)的最大李雅普諾夫指數(shù)。在混沌系統(tǒng)中最大李雅普諾夫指數(shù)λ>0,表示系統(tǒng)既不會穩(wěn)定在不動點(diǎn),也不存在穩(wěn)定的周期解,同時也不會發(fā)散,系統(tǒng)進(jìn)入混沌。求得各監(jiān)測點(diǎn)脈動信號的最大李雅普諾夫指數(shù)均大于0,分別為0.000 23、0.000 39、0.000 24、0.000 086、0.001 506、0.002 235,因此該雙向流道泵機(jī)組壓力脈動信號具有混沌特性。

    4.3 關(guān)聯(lián)維分析

    關(guān)聯(lián)維數(shù)作為分形維數(shù)的一種,能描述時間序列相空間中奇異吸引子的維數(shù),可由時間序列直接得到[28]。關(guān)聯(lián)維數(shù)度量了重構(gòu)相空間的向量距離隨超球半徑變化的速率,也度量了系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度。采用G-P 算法計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù),關(guān)聯(lián)積分C(r)定義如下:

    式中:r為相空間中超球體半徑;Yi為重構(gòu)相空間中的向量。

    作出關(guān)聯(lián)積分曲線lnr~lnC(r),對曲線上的直線區(qū)域擬合得到關(guān)聯(lián)曲線。逐漸增加嵌入維數(shù)m直至其斜率不發(fā)生明顯變化,即呈現(xiàn)飽和趨勢,對此時的斜率進(jìn)行擬合即得到關(guān)聯(lián)維數(shù)D,此時的m為最優(yōu)嵌入維數(shù)。

    圖6 為設(shè)計(jì)工況下P3、P6、P9、P12、P15、P18號監(jiān)測點(diǎn)嵌入維數(shù)從1遞增到30的關(guān)聯(lián)積分曲線圖,擬合即得關(guān)聯(lián)維數(shù)D,分別為2.7、2.08、3.3、1.96、2.02、1.96。由圖6 可知,隨著嵌入維數(shù)m的增大,關(guān)聯(lián)維數(shù)D也相應(yīng)增大,直至趨于飽和,近乎不變,這是混沌時間序列的特征,設(shè)計(jì)工況下各監(jiān)測點(diǎn)壓力脈動信號的混沌特性得以驗(yàn)證。葉輪出口P9點(diǎn)處監(jiān)測點(diǎn)的關(guān)聯(lián)維數(shù)最大,出水喇叭口P18點(diǎn)處關(guān)聯(lián)維數(shù)最小。結(jié)合圖4 來看,關(guān)聯(lián)維數(shù)大小與壓力脈動振幅變化大小相對應(yīng),振幅變化越大,關(guān)聯(lián)維數(shù)越大;振幅變化越小,關(guān)聯(lián)維數(shù)越小。

    圖6 各測點(diǎn)關(guān)聯(lián)積分曲線圖Fig.6 Correlation integral curve of each measuring point

    4.4 分形標(biāo)度分析

    利用去傾擾動分析法(DFA)[26]對分形標(biāo)度進(jìn)行求值。對壓力脈動時間序列{x(t)}求平均值xˉ,分別與均值作差,累加得序列y(k):

    將y(k)平均分為l份的新序列,每一份的長度即為n=N/l。通過最小二乘法對新序列進(jìn)行擬合,求得每個子序列的擬合函數(shù)yn(k)后,求取y(k)與yn(k)差值的均方根F(n):

    選取每個監(jiān)測點(diǎn)的后800個數(shù)據(jù),取100以內(nèi)800的因數(shù)得n=5,8,10,16,20,25,32,40,50,80,100,進(jìn)行l(wèi)gn-lgF(n)曲線圖的繪制如圖7 所示,擬合的對數(shù)曲線的斜率即為相應(yīng)的時間序列對應(yīng)的分形標(biāo)度值。

    由圖7 可知,隨著lgn的增大,lgF(n)也隨之增大,擬合曲線的斜率逐漸減小,求得的相應(yīng)的時間序列對應(yīng)的分形標(biāo)度值分別為1.683 8、0.722 1、2.195 1、1.957 2、2.546 4、1.842 0,從數(shù)據(jù)上可以看出分形標(biāo)度值均大于0,可知每個時間序列均為混沌時間序列。監(jiān)測點(diǎn)P6分形標(biāo)度值最接近0,最接近臨界混沌狀態(tài);監(jiān)測點(diǎn)P15分形標(biāo)度值最大,代表在此情況下混沌特性最強(qiáng)。

    圖7 設(shè)計(jì)工況F(n)-lg n曲線圖Fig 7 Diagramlog F(n)-lg n of design condition

    5 結(jié) 論

    (1)數(shù)模得到的外特性曲線與試驗(yàn)外特性曲線變化趨勢一致,表明計(jì)算結(jié)果可靠。

    (2)進(jìn)水喇叭口處水流、速度方向發(fā)生變化,壓力脈動波形較亂,無明顯的周期性;葉輪進(jìn)口受葉輪轉(zhuǎn)動影響,壓力脈動周期性規(guī)律明顯;葉輪出口受動靜干涉作用,壓力脈動波形復(fù)雜;導(dǎo)葉出口、出水喇叭口距葉輪較遠(yuǎn),壓力脈動規(guī)律不明顯,但幅值較高。

    (3)各測點(diǎn)最大李雅普諾夫指數(shù)均大于0,表明雙向流道泵站壓力脈動時域信號具有混沌特性,可用混沌理論進(jìn)行分析研究。

    (4)隨著嵌入維數(shù)的增加,關(guān)聯(lián)維數(shù)呈現(xiàn)飽和的趨勢,進(jìn)一步證明壓力脈動時域信號具有混沌特性,計(jì)算得到的時間序列均為混沌時間序列。P9測點(diǎn)振幅變化最大,關(guān)聯(lián)維數(shù)最大;P18測點(diǎn)振幅變化最小,關(guān)聯(lián)維數(shù)最??;各監(jiān)測點(diǎn)關(guān)聯(lián)維數(shù)大小與壓力脈動振幅變化大小相對應(yīng)。

    (5)各時間序列對應(yīng)的分形標(biāo)度值均大于0,監(jiān)測點(diǎn)P6分形標(biāo)度值最接近0,表明該點(diǎn)最接近臨界混沌狀態(tài);監(jiān)測點(diǎn)P15分形標(biāo)度值最大,表明該點(diǎn)下混沌特性最強(qiáng)?;煦缋碚摓榉治霰谜镜膲毫γ}動提供了一種新方法。

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