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    基于孤立森林的水電機組異常噪聲分析方法

    2025-03-11 00:00:00莫凡何葵東趙訓(xùn)新等
    中國測試 2025年2期
    關(guān)鍵詞:異常檢測

    關(guān)鍵詞: 水電機組; 異常檢測; 噪聲測量; 孤立森林

    中圖分類號: TB9; TV734 文獻標志碼: A 文章編號: 1674–5124(2025)02–0162–07

    0引言

    燈泡貫流式水輪機是貫流式水電站的關(guān)鍵設(shè)備[1],可將水體的勢能轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)輪的動能,進而驅(qū)動同軸的發(fā)電機產(chǎn)生感應(yīng)電能。其安全可靠運行是保障水能資源開發(fā)利用率和提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定的基礎(chǔ)。

    故水電機組運行狀態(tài)監(jiān)測與故障檢測極其重要。

    目前水電機組故障檢測與診斷,常用振動診斷技術(shù),這種方法存在速度慢、測頻范圍低等弊端[2]。當(dāng)系統(tǒng)故障時,機組產(chǎn)生的噪聲特性也會發(fā)生變化,由此可以推導(dǎo)機組本身的結(jié)構(gòu)信息和運行狀態(tài)信息發(fā)生相應(yīng)變化[3]。因此,可以利用噪聲信號對機組的運行狀態(tài)進行監(jiān)測和故障檢測。

    近年來,基于聲學(xué)的故障檢測方法在國內(nèi)外均有成功應(yīng)用。唐擁軍等[4] 驗證了噪聲數(shù)據(jù)用于水電機組監(jiān)測與故障診斷的可靠性,但未深入分析噪聲與機組狀態(tài)的對應(yīng)關(guān)系。胡邊等[5] 研發(fā)了水電機組噪聲信號硬件采集系統(tǒng),為水電機組故障檢測提供了可靠的監(jiān)測數(shù)據(jù),但未涉及噪聲數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用。Bruno 等[6] 設(shè)計了一種聲學(xué)狀態(tài)監(jiān)測方法,并探索了其在機組葉片結(jié)構(gòu)故障檢測中的應(yīng)用。這些研究為水電機組的聲學(xué)故障檢測提供了堅實的基礎(chǔ)和多樣的技術(shù)手段。

    基于信號分析的傳統(tǒng)算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能檢測算法與基于決策樹的集成算法均獲得廣泛應(yīng)用?;谛盘柗治龅脑\斷方法反應(yīng)迅速準確,但對某些時變非平穩(wěn)信號分析復(fù)雜 [7];基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷算法,故障準確率高,但其性能受機組故障樣本數(shù)量的影響[8];基于故障樹的集成診斷算法魯棒性好,具有線性時間復(fù)雜度,適合水電機組監(jiān)測信號的異常檢測[9]。孤立森林是一個基于集成學(xué)習(xí)的快速異常檢測方法,不需要先驗故障信息,對群組異常和離散異常都具有良好的檢測能力,符合水電機組大量噪聲數(shù)據(jù)的檢測[10]。

    基于以上分析,本文利用水電機組噪聲信號,通過時頻分析法對噪聲信號提取高維特征后,結(jié)合機組狀態(tài)分析與孤立森林,提出一種水電機組異常噪聲檢測方法。通過對湖南某水電站燈泡貫流式機組檢測實驗表明,該方法可以準確檢測水電機組金屬掃膛異常噪聲。

    1水電機組異常噪聲檢測原理

    1.1貫流式水輪機工作原理

    燈泡貫流式水電機組是一種將水體的勢能轉(zhuǎn)化為機組轉(zhuǎn)輪旋轉(zhuǎn)的動能,驅(qū)動發(fā)電機產(chǎn)生感應(yīng)電能的旋轉(zhuǎn)機械裝置,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。燈泡貫流式水電機組的水輪機主要由燈泡頭、燈泡體、軸承、轉(zhuǎn)輪、排水管等組成。

    當(dāng)水流進入機組的導(dǎo)水管時,通過推動轉(zhuǎn)輪轉(zhuǎn)動。在機組運行過程中,由于受外界水力、機械、電磁等干擾,容易誘發(fā)故障,影響機組安全穩(wěn)定運行。其故障主要分為以下兩種類型:

    1)電氣故障:如發(fā)電機轉(zhuǎn)子和定子的磁場中心不匹配,兩者之間會產(chǎn)生磁引力,影響水電機組的安全運行。

    2)機械故障:如發(fā)電機磁極松動、機組軸線傾斜、軸承變形、機組質(zhì)量偏心等。當(dāng)金屬異物如螺絲等金屬小物件或水流中含有的泥沙、石子等由于外界因素進入水輪機,在旋轉(zhuǎn)過程中與機體發(fā)生刮擦,容易導(dǎo)致金屬掃膛故障。若此類故障不加控制,將會誘發(fā)嚴重機組故障。

    金屬掃膛是燈泡貫流式機組常見的故障類型之一。由于金屬掃膛故障發(fā)生在水輪機內(nèi)部,振動傳感器安裝位置受限于機組,故振動信號不能及時反映金屬掃膛故障信息。金屬掃膛故障發(fā)生時會激發(fā)尖銳刮擦聲,故金屬掃膛故障更適合基于聲學(xué)信號的故障檢測方法。當(dāng)機組發(fā)生此類異常時,機組噪聲信號中包含的頻率分量和各頻率分量的幅值都會發(fā)生變化,據(jù)此可完成機組的金屬掃膛異常噪聲檢測。

    圖2為正常狀態(tài)下與故障狀態(tài)下燈泡貫流式水電機組的噪聲頻譜圖。由圖可以看出,當(dāng)機組發(fā)生金屬掃膛故障時,700Hz和3500Hz左右的幅值發(fā)生突變。以此為特征,能夠完成機組運行狀態(tài)的異常檢測。

    1.2孤立森林故障檢測原理

    水電機組的噪聲信號由噪聲傳感器器采集,通過以太網(wǎng)實時發(fā)送到上位機;然后,通過計算噪聲信號的時頻域特征以及小波包分解[11] 的能量系數(shù),得到信號的多維特征。進而對比選擇不同域的不同特征作為樣本集,通過隨機不放回抽取的方式構(gòu)建孤立樹,并進一步建立孤立森林,通過計算孤立樹上測試樣本的路徑長度得出最小路徑距離,利用最小路徑距離dmin判斷樣本是否為故障。基于孤立森林的水電機組故障檢測方法的流程如圖3所示。

    水電機組噪聲信號具有非線性、非平穩(wěn)的特點,方差可以表示信號數(shù)據(jù)的分離程度,均方根可以反映噪聲信號的能量;最值對沖擊及突發(fā)性外界干擾等原因引起的瞬時狀態(tài)信號比較敏感;峭度對大幅值信號非常敏感,并且它們的值隨著大幅值概率的增加而迅速增加,因此峭度更容易受到含有脈沖成分故障的影響。

    通過比較不同狀態(tài)下的時域指標差異,選取均方根為故障特征向量。根據(jù)實驗,由于不同水輪機噪聲信號的均方根顯著,因此采用均方根作為時域故障特征向量,記為T1;同樣對比不同狀態(tài)下的頻域指標差別,選擇總能量作為故障特征向量,記為T2

    小波包分解方法的時頻分析能力強,通過依據(jù)水電機組狀態(tài)信號的特征來選擇合適的分析頻帶,確保對噪聲信號的頻譜分析更合理。其中,通過小波包多層分解后得到的各個頻帶能量為

    1.5水電機組異常噪聲檢測算法步驟

    基于孤立森林的水輪機組異常噪聲檢測算法流程如下:

    1)選定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,利用式(1) 和式(3) 分別計算數(shù)據(jù)集的時域、頻域、小波包分解后的子頻帶能量占比的高維特征T。

    2)將高維特征T輸入孤立森林算法,利用式(4)與式(6)計算訓(xùn)練集的路徑分布。

    3)利用路徑分布,確定最小路徑dmin,并利用(7)完成水電機組金屬掃膛異常噪聲的檢測。

    2水輪機故障檢測實驗

    2.1水電機組工況試驗

    水電機組是一個復(fù)雜的非線性系統(tǒng),眾多部件高度耦合。在機組運行過程中,由于時變因素的影響和各部件連接部分相互作用力的影響,機組處于頻繁變化的工況中。為保障數(shù)據(jù)集的完備性,以便孤立森林更好學(xué)習(xí)到機組正常運行數(shù)據(jù)分布,故進行水電機組變工況試驗。

    當(dāng)發(fā)電機組處于變工況工程時,水電機組各部分的噪聲信號有較大的突變。調(diào)整水電機組的運行負荷,采集各部分的噪聲信號,完成機組變工況試驗,步驟如下:

    1) 保持機組在8MW負荷下穩(wěn)定運行一段時間。

    2) 將機組負荷從8MW增加至20MW。

    3) 保持機組穩(wěn)定運行于20MW負荷一段時間。

    4) 將機組負荷從20MW緩慢下降至8MW。

    5) 保持機組穩(wěn)定運行于8MW負荷一段時間。

    機組穩(wěn)態(tài)是指機組負荷保持在8MW和20MW的階段;機組變負荷狀態(tài)包括升負荷和降負荷:升負荷是指負荷從8MW逐漸增加到20MW的過程,降負荷是指負荷從20MW逐漸減小到8MW的過程。

    燈泡體工況變化特征數(shù)據(jù)包括:穩(wěn)定狀態(tài)①、負荷增加(升負荷)、穩(wěn)定狀態(tài)②、負荷減?。ń地摵桑┡c穩(wěn)定狀態(tài)③,特征數(shù)據(jù)共有1203組。圖4為燈泡體工況變化過程圖。圖4(a) 中,機組完整工況變化過程包括:穩(wěn)態(tài)①:機組在8MW 負荷下保持穩(wěn)定;升負荷:機組負荷從8MW上升到20MW;穩(wěn)態(tài)②:機組在20MW負荷下保持穩(wěn)定;降負荷:機組負荷從20 MW 降到8MW;穩(wěn)態(tài)③:機組保持在8MW負荷下運行。圖4(b) 中,變工況中均方根特征變化的過程與圖4(a) 中原始信號的5 個過程一一對應(yīng)。

    2.2水電機組故障實驗

    對水電機組燈泡體進行金屬掃膛異常噪聲實驗。圖5為水電機組燈泡體金屬掃膛異常噪聲實驗現(xiàn)場。

    當(dāng)轉(zhuǎn)輪腔內(nèi)壁與異物有刮擦?xí)r,轉(zhuǎn)輪腔內(nèi)壁和葉片上會出現(xiàn)短時沖擊受力,導(dǎo)致設(shè)備內(nèi)部局部變形或劃傷,并發(fā)出尖銳的刮擦聲,造成金屬掃膛故障并激發(fā)異常噪聲。圖6是金屬掃膛異常噪聲的原始信號和相應(yīng)的均方根特征。從圖中可以看出,金屬掃膛異常信號的均方根特征具有明顯的周期性,可以作為水輪機組的故障特征信息。

    在燈泡體金屬掃膛異常過程中,采集到了3個周期共500組故障樣本數(shù)據(jù)。燈泡體金屬掃膛異常過程主要包括:1)保持一段時間的穩(wěn)定狀態(tài);2)對燈泡體進行3次故障實驗;3) 實驗結(jié)束,機組恢復(fù)穩(wěn)定運行。

    2.3故障檢測實驗

    利用孤立森林對水電機組噪聲實測數(shù)據(jù)進行檢測,包括模型訓(xùn)練、模型檢測兩個部分。使用2.1與2.2組成的訓(xùn)練集訓(xùn)練孤立森林,得出最小路徑。

    圖7為機組工況試驗數(shù)據(jù)與部分金屬掃膛故障數(shù)據(jù)路徑分布。由圖可知,機組正常運行數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)路徑分布不同,金屬掃膛異常噪聲數(shù)據(jù)路徑處于0與0.1路徑附近,而機組工況數(shù)據(jù)路徑大部分處于0.2~0.5之間。通過對比不同的路徑,最終選擇0.12作為模型的最短路徑距離,即dmin=0.12。

    采取2.1節(jié)的方法對燈泡體連續(xù)采樣,將采集的22 500 萬個實測噪聲數(shù)據(jù)輸入本模型。其中,為保持發(fā)電負荷穩(wěn)定,大部分實測數(shù)據(jù)為穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)(8、18、19、1、16MW 等)以及部分變負荷數(shù)據(jù)(8~18MW、18~16MW、19~13MW、9~18 MW 等)和600000個原始異常噪聲數(shù)據(jù)。

    圖8為實測數(shù)據(jù)圖,包括過程①:機組穩(wěn)定在9MW(穩(wěn)態(tài));過程②:機組負荷由9 MW 增加到18MW(增負荷);過程③:機組負荷穩(wěn)定在18 MW(穩(wěn)態(tài))。由圖可知,機組在18 MW 負載下產(chǎn)生的噪聲信號幅值較小,這是因為機組在某些大負載下運行更加平穩(wěn)。

    圖9為穩(wěn)定狀態(tài)、變負荷過程和故障狀態(tài)下的測試集數(shù)據(jù)路徑比較圖。圖9(a) 為負荷9MW 的穩(wěn)定狀態(tài)的實測數(shù)據(jù)與異常噪聲測試集數(shù)據(jù)的路徑對比,利用最小路徑可以檢測出機組異常噪聲;同理,圖9(b) 為負荷9 MW 到18 MW 的變負荷狀態(tài)實測數(shù)據(jù)與機組異常噪聲測試集數(shù)據(jù)的路徑對比,最小路徑同樣能夠準確檢測出異常噪聲。

    將采集到22500萬個原始噪聲數(shù)據(jù)輸入本文模型,異常噪聲檢測率為97.45%,表明了該方法的有效性。

    2.4不同檢測模型結(jié)果對比

    為驗證本模型對水電機組異常噪聲檢測的有效性,在使用相同數(shù)據(jù)集的前提下,分別采用文獻[12] 中基于天牛須算法的支持向量機模型[12](BASSVM)、最鄰近算法 [13](KNN)、一類支持向量機模型[14](OC-SVM)以及基于角度的離群值檢測模型[15](ABOD)進行對比檢測實驗,各檢測模型參數(shù)如表1 所示。

    采用孤立森林等模型的異常噪聲檢測結(jié)果如表2所示。從表中可以看出,基于孤立森林的水電機組異常噪聲檢測率高于BAS-SVM與同類型的異常檢測算法(KNN、ABOD 和OC-SVM) 模型,表明了該方法的有效性。

    3結(jié)束語

    本文以貫流式水電機組為研究對象,針對傳統(tǒng)振動診斷技術(shù)具有的速度慢與測頻范圍低弊端,分析了噪聲信號用于水輪機異常狀態(tài)檢測的合理性。并在對比分析機組不同運行狀態(tài)的基礎(chǔ)上,研究了水電機組金屬掃膛異常噪聲檢測方法。實驗結(jié)果表明:該方法反應(yīng)迅速,能有效檢測水輪機金屬掃膛異常噪聲,具有一定的應(yīng)用價值。燈泡貫流式水電機組工況復(fù)雜,其運行狀態(tài)受水力、電磁和外部耦合器件等因素影響,可能出現(xiàn)抬機與運行不穩(wěn)定等現(xiàn)象。需進一步完善算法,增強算法的魯棒性,提高算法檢測準確率是接下來的研究重點。

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