基于噪声分析的水电机组故障定位技术研究

唐拥军，倪晋兵

(国网新源控股有限公司抽水蓄能技术经济研究院，北京 100761)

0 引 言

水电作为无污染与可再生能源，是我国能源结构改革和实现“双碳”目标的重要组成部分。近年来，水电机组的单机容量逐步增大，结构日趋复杂，这给水电站的安全稳定运行带来了严峻挑战。此外，水电站选址普遍较偏远，“无人值班(少人值守)”的诉求比较强烈，这都助推着机组状态监测及故障诊断系统越来越受到重视并得到大力发展[1-4]。

水电机组故障诊断是指对状态监测数据或试验数据进行分析挖掘，提取故障特征，进行故障类别和故障位置的判定。故障诊断技术包括传统的人工故障诊断和随着计算机及人工智能技术发展而兴起的智能诊断技术。常见智能诊断技术包括模糊故障诊断、神经网络诊断、支持向量机、随机森林、深度学习故障诊断等[5-8]，智能故障技术的发展也是水电站实现智能运维与状态检修的必然需求。不过上述方法大多是基于机组振动信号开展的，因此上述方法的准确性与灵敏性受振动摆度测点的数量及安装位置的影响。而机组噪声包含了机械、电磁与水力等三方面的信息，这是单纯振动摆度或压力脉动测点不具备的[9]。因此可以通过测量与分析机组噪声来实现机组故障的检测和定位，本文提出了一种基于噪声分析的故障检测与定位的新方法。

1 声级谱矩阵构建

1.1 声级谱

噪声大小可用声压级来表示，考虑到瞬时声压级意义不大，人们通常求取一段时间噪声信号的等效连续A声级来表征该时间段噪声的水平[10]，其计算公式为

(1)

式中，Leq为等效连续A声级；PA(t)为瞬时A计权声压；LA为A声级的瞬时值，dB；P0为参考声压，P0=2×10-5Pa；T为时长。

水电机组的转速通常较低，机组的转频与尾水管涡带频率等均小于20 Hz，这是人耳听不到的频率成分，而这些频率成分对于机组的故障检测与定位是非常有价值和必要的。因此，本文提出用不计权的声压级LP代替上式中的LA从而得到该段噪声信号的等效连续L声级。

水电机组运行中受机械、电磁和水力等三因素的耦合作用，机组噪声信号是时变的，这使得噪声信号频域幅值谱中各谱线的幅值大小不断波动，这给直接利用噪声信号频域幅值谱对机组进行故障检测与定位带来了较大的难度。为减小谱线幅值的波动影响，本文对噪声信号频率成分进行分段，求出各频率段的等效连续L声级，具体实现过程如下：

(1)对0～采样频率fS的一半进行n等分，每等分间隔大小f可取为2～5 Hz(常取整数值)，n等分频率间隔可表示为[0，Δf)，[Δf，2Δf)，…，[(n-1)Δf，fS/2]。

(2)通过傅里叶变换及其逆变换，提取[0，Δf)范围内频率成分的时域波形，得到[0，Δf)频率段的时域波形，求出该频率段时域波形的等效连续L声级，记作Leq1。其他频率段依上处理，得到各个频率段时域波形的等效连续L声级，记作Leq2，Leq3，…Leqn。总体可记为[Leq1，Leq2，…，Leqn]，每个频率段用其中间值来表示，记作[fZ1，fZ2，…，fZn]。利用上述方法可得到某水车室噪声信号的声级谱图(见图1，采样频率为1 kHz，等分频率间隔为100个，[fZ1，fZ2，…，fZn]为横坐标，[Leq1，Leq2，…，Leqn]为纵坐标)。

图1 某机组水车室噪声声级谱

1.2 声级谱矩阵

图2 声级谱某一分量概率密度分布示意

按照上述方法求出其他噪声测点在该典型工况下的健康声级谱，则可得到健康声级谱矩阵

矩阵中第1行表示所有频率段的中间值。其他典型工况的健康声级谱矩阵可据此得到，不再赘述。

2 应用验证

某机组某一典型工况健康状态下水车室噪声、蜗壳门噪声、尾水门噪声时域波形如图3所示，噪声采样频率为1 kHz。将0～500 Hz频率范围分成100个间隔，依据本文方法可得到该工况下水车室噪声、蜗壳门噪声与尾水门噪声的基准声级谱及基准声级谱矩阵，其中基准声级谱如图4所示。后续运行中某时段该工况水车室噪声、蜗壳门噪声与尾水门噪声的实时声级谱如图5所示，实时声级谱矩阵相较于基准声级谱矩阵的增量随频率变化关系曲线如图6所示。

对比结果可知：实时声级谱矩阵各元素发生了明显的增大现象，判定机组出现了故障。实时声级谱矩阵元素增量最大值为28.9%，对应元素为水车室噪声50～55 Hz频率范围；元素增量次大值为27.3%，对应元素为蜗壳门噪声50～55 Hz频率范围，元素增量第3大值为25.6%，对应元素为水车室噪声70～75 Hz频率范围，元素增量第4大值为23.1%，对应元素为水车室噪声105～110 Hz频率范围，因此，引发机组故障的主要频率处在50～55 Hz频率范围，故障源位于水车室与蜗壳门之间，且偏向水车室，也就是位于活动导叶处。考虑到机组转速为71.4 r/min，转轮叶片数为15个，3倍叶片过流频率为53.55 Hz，刚好处于50～55 Hz频率范围中，此外，4倍叶片过流频率为71.4 Hz，处于70～75 Hz频率范围，6倍叶片过流频率为107.1 Hz，处于105～110 Hz频率范围，根据故障机理知识可知，应是在活动导叶处发生了严重的水力不均故障。后经停机检查发现确有异物卡在活动导叶之间。这论证了本文方法用来进行故障检测及定位的正确性及可行性。

图3 某机组水车室、蜗壳门、尾水门噪声时域波形

图4 某工况健康基准声级谱

图5 某工况实时状态声级谱

图6 实时声级谱矩阵增量与频率变化关系曲线

3 结 论

(1)本文以有功功率和水头作为工况确定参数，建设性地提出了水电机组多个噪声信号声级谱矩阵的构建方法。通过比较机组实时与健康状态下的声级谱矩阵，可判定机组是否出现故障，并根据出现异常的元素进行故障定位。还应用一实例论证了本文提出方法的正确性及可行性。

(2)目前水电机组故障诊断方法通常是基于振动信号的，而噪声信号包含机械、电磁与水力三方面的故障信息，可弥补振动信号的不足。因此，建议机组状态监测系统增加噪声测点，此外，水电机组故障诊断方法研究应扩展信号数据来源，在振动信号基础上增加噪声、图像、气体组分等，从而有效促进水电机组故障诊断技术的发展。