基于声学的水轮机状态监测技术研究

论文摘要

水轮机是水力发电机组中的关键设备,空化空蚀是水轮机运行过程中不可避免的一种破坏现象,是导致水轮机运行效率下降、结构破坏以及使用寿命缩短的主要因素之一,会严重影响机组稳定运行和效率,是水轮机检修周期的一个决定性因素,其理论和试验研究受到了极大的关注。水轮机空化空蚀的在线监测分析技术研究,对实现水轮机状态检修具有重要的理论和应用价值。在综合水轮机空化空蚀及其监测技术的基础上,对空化声信号在可闻听频段以及超声波频段上的时序特性、频谱分布特性以及能量特性分别进行了较为详尽的分析,归纳出了在时域、频域上的一些典型特征值。并讨论了空化声信号与普通背景噪声信号的特性区别,对实际的水轮机状态监测技术的研究以及监测系统的设计开发具有参考价值。水轮机空化空蚀是微观、瞬时、随机、多相的复杂现象,不易被直接观测,研究出合适的水轮机空化空蚀声信号监测技术和特征值提取技术是空蚀在线监测系统开发成功的关键。水轮机空化空蚀产生的声波频带宽,涵盖可闻听和超声波频段,且主要集中在高频部分。针对水轮机空化声信号的这些特性,确定了振动法和超声波法复合监测空化空蚀的技术,并对其监测的频段范围进行了界定。这种复合监测方法避免了采用单一高频振动或者超声波监测方法而导致的空化监测信号频带窄而引起的空化空蚀分析误差,进一步提高信号监测灵敏度和监测系统性价比,并增加系统的带宽。研究了水轮机空化空蚀声信号的相关性分析技术、峰值因素分析以及功率谱密度分析等特征值提取技术。针对基于FFT技术的经典频谱估计的方差、偏差以及分辨率相互制约的特性,采用基于最大熵谱分析的现代谱估计技术提取频域的特征频段以及特征值,给出了改进的最大熵谱估计的优化算法,并对估计模型及其阶次确定进行了较为深入的讨论。采用经典谱估计和现代最大熵谱估计相结合的方法以进一步提高谱估计的分辨率和分析的实时性。根据水轮机空化空蚀监测的目的,给出了状态信息特征值集合。基于上述成果,采用高速数据采集、存储、数据通信以及现代信号分析与处理等技术,开发了“水轮机噪声监测与分析系统”。该系统已在某水电厂安装试运行,给出了实验室和现场初步测试结果。该系统开发可为水轮机在线状态监测提供了一种有效的手段。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 论文研究背景
• 1.2 水轮机状态监测与诊断技术及其发展概述
• 1.3 基于声学的状态监测与故障诊断技术的进展与应用概述
• 1.4 水轮机噪声监测技术概述
• 1.5 本文的主要研究工作与结构安排
• 2 水轮机空化空蚀噪声特性综述
• 2.1 水轮机的空化空蚀与空化噪声
• 2.2 水轮机空化空蚀引起的机组外部表观特征信号特性
• 2.3 本节小结
• 3 水轮机噪声监测与特征值提取技术研究
• 3.1 常规的水轮机空化空蚀监测技术
• 3.2 本研究提出的水轮机空化监测技术
• 3.3 水轮机空化声信号特征值分析技术研究
• 3.4 水轮机空蚀程度初估计
• 3.5 水轮机状态监测的特征量集合
• 3.6 本节小结
• 4 水轮机噪声监测系统设计与初步试验结果
• 4.1 空化声信号监测系统总体框架
• 4.2 系统设计技术
• 4.3 系统抗干扰性设计
• 4.4 部分试验内容和初步试验结果分析
• 4.5 本节小结
• 5 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 未来工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录1 （攻读博士学位期间发表的论文目录）