基于水电机组运行工况的水轮机压力脉动诊断策略

第一作者朱文龙男，博士生，1987年生

通信作者周建中男，教授，博士生导师，1959年生

邮箱：jz.zhou@hust.edu.cn

基于水电机组运行工况的水轮机压力脉动诊断策略

朱文龙，周建中，夏鑫，李超顺(华中科技大学水电与数字化工程学院，武汉430074)

摘要：水轮机压力脉动是水电机组运行过程中不可避免的现象，准确地识别和定量诊断脉动状态对机组高效稳定运行尤为重要。为此，提出了基于水电机组运行工况的水轮机压力脉动诊断策略，以水电机组实际运行工况为切入点，通过分析工况参数与压力脉动的非线性相关关系，得到影响压力脉动的主要相关工况参数，提取了融合机组运行工况参数与脉动幅值特性的特征向量，并利用支持向量机(SVM)与极限学习机(ELM)两种诊断方法进行脉动状态定性诊断。研究压力脉动幅值历史统计规律，提出了脉动状态对机组劣化程度的模糊评估函数，反演了定性诊断结果与机组健康状态的映射关系，实现压力脉动的定量诊断。实例验证表明，相对于仅基于脉动幅值的诊断策略而言，该方法诊断准确率更高，定量诊断指标可靠有效。这为水电机组安全稳定运行提供技术保障。

关键词：水电机组；水轮机；压力脉动；故障诊断；定量诊断；支持向量机(SVM)；极限学习机(ELM)

基金项目：国家自然科学

收稿日期：2014-01-08修改稿收到日期：2014-04-10

中图分类号:TM6；TP307；TM312文献标志码：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)

水轮机压力脉动是水电机组运行过程中不可避免的现象，它会引起水电机组的振动、噪声、出力摆动和叶片裂纹等故障，是影响机组安全稳定运行的主要因素之一[1]。因此，为了提高水电机组的安全稳定运行，对水轮机压力脉动进行状态监测与诊断具有重要意义[2-3]。

压力脉动按涡带形态一般可分为六类脉动区小负荷脉动区、有旋偏心轻微脉动区、有旋偏心严重脉动区、同心扰动脉动区、无扰动脉动区和超负荷脉动扰动区[4]，此六类脉动负荷区下的压力脉动对机组安全稳定运行的破坏程度不尽相同。其中第三类脉动会直接威胁机组的安全运行。因此准确识别脉动类型是水电机组安全稳定运行的关键。在过去的几年里，国内外学者在水电机组压力脉动信号特征提取与脉动状态识别方面开展了大量的研究工作，并取得了一定的科研成果[5-6]，但在压力脉动故障诊断方面仍存在一些难点需进一步深入的研究。如，①脉动状态机组运行工况密切相关，脉动信号具有时变性和非平稳特性，忽略工况信息，仅从信号幅值特性难以实现压力脉动的故障诊断[7-8]。②目前压力脉动故障诊断仅实现了定性诊断和事后诊断，没有很好地反映具体工况下脉动状态对机组劣化程度的影响，因此，研究脉动状态对机组健康状态危害程度的定量故障急需开展。

为了克服上述问题，本文提出了基于水电机组运行工况的水轮机压力脉动诊断策略，即将表征水电机组运行工况的主要工况参数与脉动幅值特性进行信息融合，建立基于工况的特征向量，以此作为特征向量对脉动类型进行识别。本文采用SVM和ELM两种的模式识别方法对压力脉动类型进行识别，实验结果表明，相对于仅基于脉动幅值特性的诊断策略而言，该方法诊断准确率更高。考虑智能分类方法不能准确反映脉动的严重程度，引入模糊评估模型，根据水轮机压力脉动历史统计数据，提出了不同类型的压力脉动劣化度函数，实现压力脉动的定量诊断。通过实例验证表明，定量诊断指标可靠有效，对水电机组安全稳定运行更具有现实指导意义。

1结合工况参数的压力脉动诊断策略

本文采用的故障诊断策略流程图如图1所示。其中主要内容如下：

图1　基于工况参数的压力脉动诊断流程图 Fig.1 Flow chart of diagnosis strategy based on operation condition of hydroelectric generating units

(1)特征向量提取。本文除了采用反映压力脉幅值特性外，以水电机组实际运行工况为切入点，通过分析不同工况参数与压力脉动之间的非线性相关关系，并计算工况参数对压力脉动大小的贡献率，得出主要相关工况参数，将这些主要相关工况参数与脉动信号的能量特征相结合，建立基于工况的脉动特征向量。

(2)定性智能诊断。基于数据驱动的诊断方法很多，在最近几年里也涌现出很多先进的智能诊断方法，如粗糙集理论(Rough Set Theory，RST)[9]、模糊理论诊断技术(Fuzzy Theory，FT)[10]、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)[11-12]和极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)[13-14]等方法。其中， SVM具有较强泛化能力、训练时间短和全局优化的优势，适合小样本分类问题。ELM该算法将网络的训练过程转换成为解析线性系统的最小二乘解过程，提高了学习速度和泛化能力，克服了人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)[15]的参数设置复杂，训练速度慢和易陷入局部最优等问题，实时性高。因此，本文选用在诊断效果比较好的SVM和实时性高ELM智能诊断法进行压力脉动定性诊断。

(3)定量评估。本文引入了模糊评估模型，建立了模糊状态集，通过分析压力脉动幅值历史统计规律，提出了不同类型脉动的劣化评估函数。建立了定性结果与机组劣化之间的关系，实现对压力脉动的定量评估。

2基于工况诊断可行性分析和特征向量选取

2.1　工况参数对水轮机脉动的贡献率

数据样本来源于某水电站半伞式水轮发电机组监测数据，水轮机型号为: HLF497-LJ-625.7，额定转速: 142.9 r/min，额定功率: 550 MW，额定水头: 165 m，额定流量: 371 m3/s。从2011年1月16日—2011年7月1日的组数据中，选取机组在不同负荷下的73 180组运行数据，该数据涵盖了前述的六类压力脉动。

图2和图3为该机组尾水管进口压力脉动三维等高线图。图2反映了机组压力脉动随有功功率、无功功率的变化趋势；图3是机组压力脉动随励磁电流和导叶开度的变化趋势图。从图2和图3中可以直观地看出，机组压力脉动随着机组有功、无功功率和励磁电流等工况参数的改变而变化。

图2　压力脉动随有功功率、无功功率的变化趋势 Fig.2 Trend diagram of pressure pulsation with active power and reactive power

图3　压力脉动随励磁电流和导叶开度的变化趋势图 Fig.3 Trend diagram of pressure pulsation with gate opening and exciting current

为研究工况参数对压力脉动的影响，考虑到它们之间的非线性关系，本文使用互信息来衡量它们之间的相关性。互信息计算公式如下所示[16]：

(1)

式中，p(x,y)为随机变量X,Y的联合概率密度函数，p(x)与p(y)分别为X,Y的边缘概率密度函数。

由式(1)计算机组运行在不同脉动负荷区下导叶开度、水头、励磁电流等工况参数与压力脉动幅值的互信息，并根据如下公式计算压力脉动贡献率σi：

(2)

式中，N为工况参数的总维数，MIi为第i维工况参数与压力脉动的互信息，贡献率越大对应的工况参数对脉动的影响程度越大。不同工况参数对压力脉动的贡献率如表1所示。

表1　工况参数在不同脉动负荷区下对尾水管压力脉动的贡献率

注：黑体字为此机组的主要相关参数，其他机组仅供参考

2.2　主相关工况参数的提取

为提取出压力脉动的主要相关参数，将贡献率由大到小排序，并计算前n个参数的累积贡献率，累积贡献率如下式：

(3)

当前n种工况参数的贡献率累δn超过0.8时，则次n种工况参数是压力脉动的主要相关参数。从表1中可以看出在不同脉动负荷区，影响压力脉动的主相关工况参数不同。如在30%以下负荷区压力脉动的主要诱导因素为无功功率、励磁电流、有功功率、励磁电压和水头。而在55%70%负荷区主要因素为水头、无功功率、励磁电流、导叶开度和过机流量。此外，表中平均贡献率是指工况参数在整个样本空间内与压力脉动相关程度。由平均贡献率可得，尾水压力脉动的主相关工况参数为：水头、无功功率、励磁电流、导叶开度和有功功率。

2.3　可行性分析

为说明水轮机压力脉动幅值与主相关工况特征参数存在一一对应的非线性映射关系，本文采用具有较强的逼近和容错能力的小波神经网络[22]建立两者之间的非线性映射模型，以水头、无功功率、励磁电流、导叶开度和有功功率作为输入量，以脉动相对幅值作为输出量进行非线性回归，如用第一类前28 072个样本点作为训练集，后100个样本点作为预测集，其回归结果如图4所示。由图4知，用主相关工况参数可以很好地回归压力脉动幅值，有效反映了它们之间的非线性映射关系。故主要相关工况特征参数可以作为压力脉动的特征向量。

图4　基于主要相关工况参数对压力脉动回归结果 Fig.4 Regression result of pressure pulsation with the main condition parameters

综上所述，本文选择水头、无功功率、励磁电流、导叶开度、有功功率和尾水管入口压力脉动幅值作为工况特征向量。

3模糊评估模型

3.1　压力脉动的模糊状态集

本文将六类压力脉动在六类不同形态下的数据进行升序排列，绘制脉动历史统计曲线如图5所示。根据图5可得，不同脉动负荷区脉动幅值大小不尽相同，总体上符合如下规律：①机组运行在第三类脉动负荷区时，脉动幅值最大，其次是第二类脉动负荷区和第一类脉动负荷区，第六类脉动负荷区压力脉动最小；②每种类型的脉动都服从双“浴盆”曲线，都对应有一个上拐点UN和下拐点值LN。根据“浴盆”曲线理论，脉动幅值在两拐点值者之间时，机组可长期运行；当压力脉动幅值超出这些拐点值后，即使幅值没有达到脉动报警值，但此时故障发生率抬高，机组存于警戒状态。因此，为准确描述脉动状态，本文引入模糊状态集理论[17]，以机组压力脉动的低低报LFA、低报LA、下拐点值LN、上拐点UN、高报UA和高高报UFA作为评价压力脉动状态的临界值，则压力脉动模糊状态集为：

Sn={s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7}={低压故障区，

低压报警区，低压突变区，可长期运行区，

高压突变区，高压报警区，高压故障区}

(3)

图5　六类脉动区压力脉动历史统计曲线 Fig.5 History statistical curves of the six different pressure pulsation

3.2　压力脉动状态的模糊评判

本文采用了广泛应用于模糊评估系统中的几个常用隶属度函数，如:

1)S函数：

(4)

(5)

式(4)适用于状态域为某一范围的情况，式中a、b分别取状态域的下限值和上限值。式(5)适用于无限区间状态域，其中a取状态域的端点值，k一般取2。[18]

为进一步反映压力脉动健康程度，本文引入劣化度指标来表征脉动正常状态的程度。根据可靠性理论，劣化度(记为di)取值范围为[0,1]，当劣化度为1时，表明设备处于故障状态；当劣化度为0时，表明设备处于最优状态[19]。同时设定了不同模糊状况对应的劣化度的取值范围，如表2所示。

表2　脉动状态对应的劣化度取值范围

根据表2，即当di小于0.2时，脉动在正常范围，机组可以长期在此区间运行，而当di大于0.8时，表明脉动过大而导致使机组故障。

根据不同类型压力脉动的幅值大小，求得当前压力脉动对应于脉动模糊状态集的隶属度。将模糊状态临界值代入式(4)和式(5)可得水电机组劣化度函数，如下式所示：

di(x)=

(6)

由式(6)可得到六类压力脉动对应的劣化评估函数di。由于每类脉动都有一组的对应LN、UN值，故对于不同负荷区的压力脉动，其模糊状态s3，s4和s5对应的脉动幅值不同，

4诊断与评估结果

为测试本文方法的有效性，在样本集中抽取脉动幅值大于0.18的4 812组试验样本进行脉动状态识别。抽取其中的4 712组作为分类算法的训练子集，其余的100组数据作为测试子集。分别用ELM和SVM分类算法对模型压力脉动进行识别。在使用SVM进行故障诊断时，使用分类效果较好的高斯径向基核函数，其计算公式如下所示：

K(xi,xj)=exp[-|xi-xj|2/(2σ2)]

(7)

使用遗传算法[20]对核函数参数g和惩罚因子C进行寻优，根据寻优结果，进行SVM分类。此外，本文还使用脉动幅值作为特征向量进行对比试验，对比试验结果如表3所示。

从表3可以看出，在结合工况参数对压力脉动进行诊断时，两种智能诊断模型的识别准确率都有了很大的提高，分别由原来的38.2%、23.2%提高到了82.6%、99.6%，ELM的诊断时间比SVM所用的时间节省了7.21s，更适合实时诊断要求，而SVM的诊断准确率高，可作为辅助ELM对脉动故障进行离线诊断。

表3　2种诊断模型对压力脉动诊断结果

在诊断结果基础上，根据脉动类型选择同种类型的压力脉动劣化评估函数进行诊断结果的定量评估。由先验知识可知，此机组的LFA=-10 kPa，LA=-5 kPa,UA=600 kPa,UFA=650 kPa,由图5可查得六种脉动负荷区脉动的上、下突变值,并由式(7)计算机组劣化度。表4列出了随机抽取的5组样本的诊断和评估结果。结果表明，劣化度指标不仅仅依赖脉动幅值的大小，还与脉动工况有关。例如，将第3组和第2组数据进行比较，虽然第3组脉动幅值明显大于第2组脉动幅值，但是其对机组的劣化度反而比第2组低，符合机组实际情况。

表4　基于工况参数的诊断与评估结果

5结论

本文以水电机组实际运行工况为切入点，通过分析工况参数与压力脉动之间的非线性相关关系，得出尾水管压力脉动的主相关工况参数，并结合脉动幅值作为特征向量进行诊断，提高了水轮机压力脉动的识别准确率。通过分析压力脉动历史统计特性，建立了不同脉动负荷区下脉动状态与机组劣化程度的对应关系，提出了劣化度的定量诊断指标，实现了对水轮机压力脉动的定量诊断。实例验证表明，本文提出的压力脉动诊断策略对水电机组安全稳定运行和实现在线监测具有现实指导意义。

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