含鉴相的水力机组轴心轨迹信号还原研究

职保平，耿亚杰，杨 毅，刘 迪，王溢波

(1.小流域水利河南省高校工程技术研究中心，河南开封475000；2.黄河水利职业技术学院，河南开封475000；3.河南省开封市河务局第一机动抢险队，河南开封47500；4.大连理工大学，辽宁大连116023)



含鉴相的水力机组轴心轨迹信号还原研究

职保平1，2，耿亚杰2，杨 毅1，2，刘 迪3，王溢波4

(1.小流域水利河南省高校工程技术研究中心，河南开封475000；2.黄河水利职业技术学院，河南开封475000；3.河南省开封市河务局第一机动抢险队，河南开封47500；4.大连理工大学，辽宁大连116023)

水力机组主轴轴心轨迹中包含大量的故障信息，在研究轴心轨迹之前必须进行降噪处理。针对含鉴相的轴摆信号，提出采用时程处理方法，依据鉴相片、轴系直径、采样频率等信息对时程信号处理，最终利用EMD方法剔除趋势项并重构信号的时程处理方法。实例分析表明，该方法能正确识别、剔除鉴相片所带来的影响，并对机组振摆信号进行准确重构，基于此准确描述机组状态。

鉴相；信号还原；EMD；水力机组

水电机组属于低速旋转机械，机组的安全稳定运行非常重要。目前，对旋转机械的故障诊断大多是对轴系振动和摆度信号进行分析[1]，其中轴心轨迹能够形象、直观反映机组的运行情况[2- 3]，可作为轴系故障诊断的重要依据。该方法已在包括水力机组在内的旋转机械在线监测与故障诊断中得到一定应用。

机组摆度测试中，为精确识别轴系的相位、频率等信息，常增设鉴相，在测量位置设置金属鉴相片会使电涡流传感器所采集的轴摆信号出现突变值，严重影响对轴心轨迹的分析，需将之剔除[4]。

信号处理是故障诊断的基础，以往分析中，往往将鉴相作为奇异点剔除，如利用小波方法对信号重构进行还原[5]，采用经验模态分解局部放电去噪[6]等。但采用滤波的方法易产生极值点分布不均匀、频带混叠、模式混叠、丢失细节信息等误差，本文以鉴相片、轴系统等物理特征为基础，建立了一种时程处理方法来剔除鉴相所带来的影响，并结合实例与EMD方法进行对比分析，最终为还原含鉴相的轴心轨迹信号提供思路，为轴心轨迹提纯提供一类解决特定问题的方法。

1 鉴相信号特征

轴系摆动测试是在同一个平面的顺河向和横河向两个相互垂直的方向设置电涡流传感器，根据两组数据计算轴心运动轨迹。但两组数据由于现场测试的条件、人工设置传感器的位置精度，难以实现精确的90°相位差，从而使整个测试的基础数据存在偏差，难以反映真实轴系摆度情况。为解决该问题，常增设鉴相，以准确确定两个传感器的相位角，从而精确计算轴系的轴心轨迹。鉴相是分析水轮机机组轴系振动的重要手段之一。

水轮机组轴系监测往往在上导轴承、下导轴承或水导轴承上设置固定的金属鉴相片，利用电涡流传感器进行测量。图1为某大型电站上导轴承处顺河向的实测摆渡信号，可以看到，顺河向信号中，因鉴相存在严重突变，其幅度远远超过振动限制，若不加鉴别的使用，将出现严重的错误。

图1 上导轴承顺河向振摆信号

2 EMD还原方法

EMD还原方法主要利用EMD分解的自适应特性，将轴心轨迹信号分解成若干个本征模态分量，针对各分量的时域、频域特征进行筛选，剔除相关干扰后，重构轴心轨迹信号，其方法流程与小波类似。

EMD分解是一类无需先验知识及正交基选择，能够更好的自适应各类非平稳信号的时频分析方法。该方法利用信号的极值点，求出包络图，获得均值曲线，进而把非平稳、非线性信号分解成一组稳态和线性的数据序列集，即本征模态函数(IMF)。即通过特征时间尺度获取本征模态函数，进而分解时间序列。EMD方法的详细步骤请参阅文献[7]，本文不再复述。相较于小波分解而言，EMD方法无需先验知识，能够自适应的分析非稳态信号，不存在小波基的选择、阈值的选取等问题。

小波分解和EMD分解的剔除、还原方法，均存在各项突变点导致模式混叠、频带间能量交叠、信号细节丢失等问题，特别是采用抛弃端点数据来降低端点效应的EMD方法将造成数据量减少。这些都为得到清晰、有效的轴心信息带来了很大困难。

3 时程处理方法

采用滤波的方法将信号分解成若干相互正交的信号序列，对各个序列进行频段、奇异值判定、筛选是小波分解和EMD分解的主要特征。但对鉴相信号而言，可利用鉴相片的物理特征和所测轴系直径等信息，可用特定的时程处理方法进行剔除。本文提出，利用鉴相片的物理特性，结合采样频率等特征信息，进而够判定鉴相片数据宽度，进一步根据数据跳变位置判定鉴相片位置，从而进行数据替换的方法来解决鉴相片对轴心轨迹信号所带来的影响，最终利用EMD分作剔除趋势项进而还原轴心轨迹。其方法流程见图2，方法步骤如下：

(2)由于鉴相片厚度远大于正常摆动变化量，利用该特性，结合轴系摆动极值点位置，可判定鉴相片的起始位置和数据宽度。需要注意的是，筛选极值点过程中需前后各增加一位，防止传感器拾取信号时处于鉴相片边界。

(3)计算鉴相片数据宽度后，利用三次样条插值函数进行替换，力求在最小范围内改变数据量。

(4)利用EMD分解剔除趋势项，进而合成、还原测试数据。

图2 方法流程

该方法不涉及鉴相片以外的数据，减少了信号污染，在最小范围内进行数据修正，降低了细节的丢失，且不存在有正交分解(EMD、小波分解)所带来的，频带交叠和难以判定阈值等问题。

4 实测信号对比分析

某大型水电站水轮发电机组型号为SF350- 80/18900，额定转速为75 r/min，对轴导进行测试，采样频率为200 Hz，数据长度为768。其中上导、下导、水导+X、+Y方向各设置一个电涡流传感器测量大轴摆度，鉴相传感器设置在上导处。其中上导+X方向在空载无励磁工况下的测试数据如图1所示，由图1可看出，上导处存在严重畸变，这实际上是由于鉴相片所造成的。为还原真实摆动数据，应该使用相应的剔除方法进行重构数据。

4.1 EMD还原方法

在Matlab平台上利用EMD分解可将原始信号自适应分解，如图3所示，图3给出各本征模态函数分量，从分量上可以明显的看出鉴相信号主要集中在Imf1，但Imf2和Imf3分量同样包含部分鉴相信号，如果全部剔除，则丧失部分信号。

图3 上导X向轴摆信号的EMD分解

图4 各项EMD重构信号

图4给出分别剔除Imf1，Imf1～Imf2，Imf1～Imf3的重构信号，其中剔除Imf1～Imf3分量对鉴相信号的剔除效果最好，但中高频几乎全部丢失，细节丢失较多；而剔除Imf1～Imf2和剔除Imf1的结果中，依然受鉴相信号的影响。

4.2 本文时程方法

在Matlab平台上编写时程处理方法进行数据剔除、还原分析。图5为剔除鉴相片后的重构信号。其中鉴相片约2 cm宽，上导轴承测试处直径约100 cm，鉴相片数据宽度为1.019个数据点，为防止数据溢出且对数据取整得，鉴相片数据宽度为3个点。图5为采用该方法剔除鉴相后的还原信号。

图5 剔除鉴相片后的重构信号

相较于EMD重构信号而言，与剔除Imf1～Imf3项的重构信号较为接近，但所包含细节信息更为丰富。插值替换后的结果均值为-11.125，存在一定的趋势项，因此，有必要利用EMD分解进行趋势项剔除，图6给出了EMD分解项。

图6 剔除鉴相后的EMD分解

相较于EMD直接分解的图3而言，图6中EMD分解不存在鉴相信号，表明本文方法剔除较为彻底，图7给出剔除趋势项后的重构信号，即本文所提出的方法还原结果，信号均值为-0.201，基本处于零平衡状态，基本剔除趋势项，能够较好的还原+X方向的轴心运动轨迹。

图7 剔除趋势项的重构信号

5 结 语

(1)采用时频分解的等方法进行轴心轨迹提纯，会带来丢失细节信息、频带交叠等问题，并不能十分有效的还原鉴相信号。本文提出的方法首先从时程信号上，结合鉴相片、轴系统等物理参数，剔除鉴相片数据并进行插值处理来消除由鉴相所带来的影响，进一步利用EMD方法来剔除信号的趋势项，该方法基本能够真实还原轴系振动信号。

(2)验证发现，对鉴相数据宽度的选择并不能严格按照1倍鉴相片数据宽度选取，至少需2倍宽

度才能完全剔除鉴相信号。这是由于数据极值点较为稳定，但在平滑滤波的作用下，极值点的定位又产生了偏差，对在线监测数据的相位有较大影响。

[1]马震岳， 董毓新. 水轮发电机组动力学[M]. 大连： 大连理工出版社. 2003．

[2]孙慧芳， 潘罗平， 张飞， 等. 旋转机械轴心轨迹识别方法综述[J]. 中国水利水电科学研究院学报， 2014， 12(1)： 86- 92．

[3]徐玉秀， 钟建军， 闻邦椿. 旋转机械动态特性的分形特征及故障诊断[J]. 机械工程学报， 2005， 41(12)： 186- 189．

[4]唐拥军， 潘罗平. 水电机组故障诊断系统信号预处理[J]. 中国水利水电科学研究院学报， 2005， 3(3)： 173- 178．

[5]李辉， 白亮， 罗兴锜. 基于小波分析的水力机组故障诊断奇异数据还原研究[J]. 西安理工大学学报， 2010， 26(3)： 255- 259．

[6]贾嵘， 徐其惠， 田录林， 等. 基于经验模态分解和固有模态函数重构的局部放电去噪方法[J]. 电工技术学报， 2008， 23(1)： 13- 18．

[7]HUANG N E. SHEN Z， LONG S R， et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis[J]. Proceedings of the Royal Society A， 1998(454)： 903- 995．

[8]WU Z， HUANG N E. A study of the characteristics of white noise using the empirical mode decomposition method[J]. Proceedings of the Royal Society A， 2004(460)： 1597- 1611．

(责任编辑 高 瑜)

Research on Reduction of Shaft Orbit Signal of Hydraulic Unit with Phase Discrimination

ZHI Baoping1,2, GENG Yajie2, YANG Yi1,2, LIU Di3, WANG Yibo4

(1. Engineering Technology Research Center of Small Watershed Conservancy University of Henan Province,Kaifeng 475000, Henan, China; 2. Yellow River Conservancy Technical Institute, Kaifeng 475000, Henan, China;3. No. 1 Mobile Rescue Team of Kaifeng River Affairs Bureau, Kaifeng 475000, Henan, China;4. Dalian University of Technology, Dalian 116023, Liaoning, China)

The shaft orbit of hydraulic unit contains a lot of fault information. Before studying the shaft orbit, it must be processed to de-noise. A specific time history processing method is put forward based on the information of phase discrimination slice, shaft diameter and sampling frequency to process the shaft orbit signal with phase discrimination, and then the signal is reconstructed by subtracting the trends with EMD method. The example analysis shows that the method can identify and eliminate the influence of phase discrimination slice and accurately reconstruct the runout signal of hydraulic unit, and finally, it can correctly descript the state of unit．

phase discrimination; signal reconstructing; EMD; hydraulic unit

2015- 12- 10

国家自然科学基金资助项目(51379030)；河南省科技厅基础与前言技术研究项目(162300410053)

职保平(1983—)，男，河南焦作人，博士研究生，研究方向为振动传导与随机参数结构．

TV731

A

0559- 9342(2016)06- 0057- 04