振动信号分析技术在汽轮机故障诊断中的应用

郑杰峰，朱孔臣，张正军，高瑞哲，彭永强

（神华国华广投（柳州）发电有限责任公司，广西柳州 545000）

0 引言

大型汽轮机是煤电生产过程中的重要设备，其故障状态直接影响电厂的电力生产和区域电网的稳定性[1]。汽轮机的振动故障常见于电力生产实际中，其振动诱因众多，且不同诱因的严重程度和应对方案存在明显差异[2]。汽轮机转子振动是一种典型的汽轮机振动故障，严重影响了电力生产的安全性。因此，监测和识别汽轮机振动信号，进而实现基于振动信号分析的汽轮机故障诊断，可以有效避免转子发生不可逆形变，保证电力生产的安全性。

信号的时—频联合分析技术已被广泛地应用于工程设备的故障诊断中，并取得了良好的应用效果。胡晓扬利用时频特征分析技术解决了大型滚动轴承在跨工况运行条件下的故障诊断问题[3]；吕嘉良采用了基于傅里叶分数阶变换的时频联合分析技术，解决了滚动轴承长时监测与诊断问题[4]。

针对现有大型汽轮机故障诱因区分不清的问题，本文提出了一种基于汽轮机转子振动信号分析的时—频联合故障诊断方法，该方法提取并结合了振动信号在时域、频域的故障特征，采用深度信念网络方法实现了高精度的振动诱因识别。

1 汽轮机转子振动诱因分析

汽轮机转子振动诱因众多，本节主要分析动静碰摩（Rub Impact，RI）、转子不平衡（Mass Imbalance，MI）、转子不对中（Rotor Misalignment，RM）和油膜涡动（Oil Whirl，OW）的故障特征。

1.1 动静碰摩

汽轮机动静部件间的动静碰摩是一种最主要的汽轮机振动故障。由于电力生产企业对汽轮机性能和效率的要求不断提升，汽轮机定子与转子间的设计间隙不断缩小，因而增加了汽轮机发生动静碰摩的可能性，严重影响了汽轮机的正常运行。在实际生产中，动静碰摩常见于所有机组中，轻微的动静碰摩故障将造成汽轮机出现接近于额定频率的低幅振动，随着碰摩故障的进一步发展，振动信号的谐波分量将不断丰富、各次谐波的振幅也将进一步增长，最终造成汽轮机大轴出现不可逆损伤。当汽轮机因动静碰摩引发的振动故障时，其振动信号具有以下3 个特征：

（1）碰摩故障轻微时，工频振幅将不会出现太大的变化；碰摩故障较严重时，其工频振幅最大可达该处的动静间距。

（2）碰摩故障将造成高频谐波分量，随着故障程度的加深，振动信号的谐波频次不断丰富，各频次的振动幅度不断增加。

（3）动静碰摩的振动信号中仅存在少量的低频分量。

1.2 转子质量不平衡

转子质量不平衡故障出现的主要原因是转子在某一横截面处的质心和几何圆心出现偏离，转子在离心力的作用下出现周期性震荡，质心随转子的旋转出现周期性偏移。当发生因转子质量不平衡造成的振动故障时，其振动信号具有以下特征：工频振幅将明显增加，其他各高倍频次的振幅将略微增加，低倍频次的振幅仅少量增加。

1.3 转子不对中

转子不对中故障指相邻两段转子的中心轴线存在偏移或存在某一角度下的倾斜，主要由联轴器不对中造成。在实际工程中，该故障主要由转子间存在高度差或转子间存在距离造成，如图1 所示是4 种典型的转子不对中故障。当汽轮机发生因转子不对中造成的异常振动时，振动频谱图中的2 倍频振幅将明显增加，基频和其他各高次频振幅较小。

1.4 油膜涡动

油膜涡动故障指汽轮机运行状态变化时，转子的旋转速度出现瞬时变化，轴径表面的润滑油受惯性作用将出现相对运动，因而造成机组出现激振力。油膜涡动常见于滑动轴承汽轮机中，事故震荡过程中0.5 倍频的振幅将明显增加，显著高于基频和其他高次频。

图1 4 种典型的转子不对中故障示意

2 转子振动信号的分析与特征提取

2.1 基于专家经验的频域特征提取

在实际工程中，基于监测和识别振动信号频谱图的故障诊断技术应用广泛。因此，本文引入了专家经验提取主观故障特征集用于后续的故障诊断建模，各特征量的含义与计算公式如下所述。

（1）幅值特征。不同诱因造成的振动信号在不同倍频处的振动幅度存在明显区别，本文引入了倍频信号的相对振幅作为特征量。

（2）形状特征。振动信号的频谱图像存在明显不同，为衡量振动信号向某频次特征的倾斜情况，本文引入了偏度γ1和峰度γ2作为形状特征量，其计算公式为：

其中，X 为频谱图的样本，μ 为样本均值，σ 为样本标准差。

（3）统计特征。振动信号在故障发生后将出现震荡衰减过程，不同诱因造成的振动衰减频率不同。本文引入了方差、标准差、变异系数γ3计算频谱图的统计特征。

2.2 基于经验模态分解的时域特征提取

振动信号的时间序列随故障发生时间而出现明显波动，且波动情况与故障诱因和严重程度直接相关[5]。因此，本文采用了经验模态分解（Empirical Mode Deconstruction，EMD）法将原始振动信号分解为多个带宽有限的本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）分量和一个残余分量，并引入了样本熵评价和提取各级IMF 序列的波动情况。基于EMD 的振动信号分解流程和特征量提取过程如下所述：

（1）计算包络曲线。寻找原始振动信号的最大值点和最小值点，基于三样条插值原理拟合得到包络线包络线e（t）。

（2）计算IMF 分量。原始振动信号y（t）减去平均包络线e（t）得到新数据列y1（t），并判断新数据列y1（t）是否满足IMF 条件，若不满足则将y1（t）作为原始振动信号继续上述过程。若满足IMF 条件，则将y1（t）作为IMF 分量c1（t）：

（3）分离IMF 分量。将得到的IMF 分量从原始振动信号中分离，得到差值信号r1（t），其计算过程为：

（4）重复上述过程，直至满足退出条件。最终将原始振动信号与各次IMF 分量之差定义为残余分量rn（t）。

样本熵是一种时间序列复杂性的度量方法，其计算过程不依赖于时间序列的长度，本文采用的样本熵S 计算方法见式（6）。

其中，m 为比较向量的长度。r 为相似度的度量值，本文取r=0.2。Pm（r）、Pm+1（r）分别为m、m+1 时的平均相关系数值，本文采用的相关系数计算方法如式（7）所述：

其中，w（k）、d（k）分别为两个不相同的IMF 分量。

2.3 建模流程

基于转子振动信号分析的时—频联合诊断方法主要由频域特征提取、时域特征提取和振动故障识别三个部分组成。模型的流程如图2 所示。

图2 诊断流程

3 算例验证

3.1 试验数据

为了验证本文故障诊断方法在实际诊断问题中的应用效果，本文基于ZT-3 转子振动模拟实验平台采集了4 类常见故障的样本数据（图3）。振动信号通过IN087 电涡流传感探头采集，转子转速为3000 r/min，采样频率为4000 Hz，每种故障工况采样50 组数据。图4 为正常运行状态和动静碰摩状态下的汽轮机振动信号时域波形图。

3.2 特征提取

特征提取过程分为频域特征提取和时域特征提取，下面以动静碰摩信号为例说明了本文方法的实际效果。

3.2.1 频域特征提取

图5 是动静碰摩故障信号的幅频特性曲线，该故障状态下的幅频特性具有基频分量明显高于其他频次、0.5 倍频分量不明显、各高次频分量随频次的增高而不断减小。基于专家经验的频域特征提取和计算结果如表1 所示。

图3 ZT-3 转子振动模拟实验平台

图4 汽轮机振动信号的时域波形

图5 动静碰摩信号的幅频曲线

图6 动静碰摩信号的EMD 分解

3.2.2 时域特征提取

图6 是动静碰摩故障信号经EMD 分解得到的各次本征模态分量信号，各次信号的样本熵如表2 所示，其取值随次数的升高而不断减小，IMF 6 的样本熵约为0.01。

3.3 结果分析

本文以200 组故障信号的时—频特征指标为输入，并以One-hot 编码的0-1序列为标签，采用了DBN 分类器实现了汽轮机转子振动的故障诊断。与SVM 和BP神经网络的验证结果表明，本文方法的故障诊断平均准确率可达95.12 %，显著优于其他方法（表3）。尤其在对RM 和OW 故障的诊断准确率达到了100 %，验证了本文方法的有效性。

表1 动静碰摩的频域特征计算结果

表2 各次本征模态分量的样本熵

表3 诊断结果的对比表

4 结束语

采用振动信号时—频联合分析技术诊断汽轮机故障诱因，可以得到以下结论：

（1）动静碰摩和油膜涡动的时域特征变化明显，转子不对中和质量不平衡的频域特征变化明显，可采用时—频联合的方法提取并诊断转子故障诱因。

（2）本文采用了专家经验提取频域特征、采用了EMD 和样本熵提取时域特征，进而建立了振动信号时—频联合特征集，并基于DBN 方法实现了高精度的振动诱因诊断。

（3）本文方法的平均诊断准确率可达95.12 %，并在对RM和OW 故障的诊断准确率达到了100%，为汽轮机故障定位与状态检修工作提供了有效参考。