基于在线监测装置的水轮发电机组振动摆度趋势分析

基于在线监测装置的水轮发电机组振动摆度趋势分析

孙伟华、赵凤承、于洋、江昕、赵子鉴

国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂 辽宁省丹东市 邮编：118000

摘要：文章聚焦于水轮发电机组振动摆度的在线监测，旨在分析其趋势变化，以提高发电机组的运行效率和安全性。通过收集和分析振动数据，识别关键影响因素，并提出相应的改进措施。结果显示，通过精确的趋势分析可以有效预测和防止潜在的故障，确保发电机组的稳定运行。

关键词：水轮发电机组，振动摆度，在线监测，趋势分析，数据采集

引言：

在水轮发电机组的运行过程中，振动摆度是衡量其健康状态的重要指标。振动过大不仅影响发电效率，还可能导致机械故障。因此，有效监测和分析振动摆度对于确保发电机组的稳定运行至关重要。本研究通过在线监测装置，对水轮发电机组的振动摆度进行实时监控和趋势分析，旨在为机组的维护和故障预防提供科学依据。

一、振动摆度的在线监测方法

（一）振动数据采集技术

在水轮发电机组的运行监测中，振动数据的准确采集是关键步骤。本研究采用的在线监测装置基于高精度传感技术，能够实时捕捉发电机组在运行过程中的微小振动。该装置主要由振动传感器、数据采集模块和传输接口组成。传感器安装在发电机组的关键部位，如轴承和转子上，以捕捉振动信号。这些信号经由数据采集模块转换为数字形式，再通过传输接口送至中央监控系统进行分析。采集的振动数据主要包括振动幅度、频率和波形等。这些数据反映了发电机组在不同运行条件下的振动特性，为进一步的分析提供了丰富信息。为确保数据质量，本研究采用了多种手段进行验证，包括数据一致性检查和时序分析，以排除外界干扰和设备故障带来的误差。

（二）数据处理与分析

振动数据的处理和分析是振动监测的核心环节。数据处理流程包括三个主要步骤：数据清洗、筛选和转换。通过数据清洗剔除那些由于传感器故障、环境干扰或传输错误产生的异常值。接着，根据研究目的和需求，从大量数据中筛选出关键参数，如特定频率范围内的振动幅度。最后，将这些筛选出的数据转换成适合分析的格式，如时间序列或频谱分析。在振动数据的分析方面，本研究采用了多种方法。首先是频谱分析，该方法可以揭示振动信号在不同频率上的分布特性，有助于识别可能的异常振动源。还使用了时域分析，通过观察数据随时间的变化趋势来预测可能的故障发展。这些分析方法的结合不仅提高了振动监测的准确性，还为后续的故障诊断和预防提供了可靠的科学依据[1]。

二、影响振动摆度的因素分析

（一）机械结构因素

在深入分析水轮发电机组机械结构对振动摆度的影响时，进一步的研究揭示了结构细节在振动控制中的重要性。例如，转子的平衡精度和轴承的对中精度是影响振动摆度的关键因素。若转子平衡不良或轴承未正确对中，将导致额外的动态负荷，进而增加振动摆度。同样，连接件如螺栓和联轴器的松动也是导致增加振动的常见原因。这些细微的结构问题在高速运转中尤为敏感，可能导致振动迅速增加，甚至引起机械故障。振动的传递路径也是影响摆度的重要因素。振动能够通过机械结构的不同部分传播，如基座和支架。如果这些部分的设计不足以有效地吸收或隔离振动，那么整个系统的振动水平都会提高。因此，对于发电机组的基座和支架设计，加强其振动吸收和隔离能力是减少整体振动的有效途径。

基于这些分析，结构优化成为降低振动摆度的关键环节。除了前述的提升结构刚度和改善质量分布外，还包括精确的平衡调整和对中操作，以及加强连接件的紧固和检查。特别是对于高速运转部件的平衡调整，需要特别精细的工艺，确保其在运行中的稳定性。对振动传递路径的优化，如使用减震材料和设计振动隔离系统，也是减少振动传播的有效手段。通过这些综合的结构优化措施，不仅可以减少振动摆度，还能显著提升发电机组的运行效率和可靠性，降低维护成本。

（二）运行条件因素

发电机组的运行条件是影响振动摆度的另一个关键因素。在不同的负载、转速和水流条件下，振动摆度表现出显著差异。通过对多种运行条件下的振动数据进行分析，本研究揭示了运行条件对振动特性的影响规律。例如，在高负载运行时，振动摆度往往增大，而在低负载条件下则相对较小。同样，不同的水流速度和方向也会引起振动特性的变化。基于这些分析结果，本研究讨论了如何通过调整运行参数来优化振动表现。例如，通过调整负载分配和转速控制，可以有效减少振动摆度。调整负载分配不仅可以平衡各部件的工作压力，还能减少由不均匀负载引起的振动。精细控制转速，避免在振动敏感的速度区间长时间运行，也是减少振动的有效方法。通过这些调整，不仅可以改善振动表现，还能提高发电机组的运行效率和延长其使用寿命[2]。

三、振动摆度趋势预测与管理

（一）趋势预测模型

为进一步提高基于机器学习的振动摆度趋势预测模型的效能，本研究深入探讨了不同算法的综合应用及其在各种运行环境下的适应性。特别地，集成学习方法被引入以增强模型的鲁棒性和泛化能力。这种方法结合了多个独立模型的预测结果，如随机森林和梯度提升机，以提高整体预测的准确度。通过这种集成方式，模型在面对数据的非线性和复杂性时表现出更强的适应性，尤其是在处理大规模和高维度数据时。为了提升模型在长期预测方面的性能，研究中引入了深度学习技术，如长短期记忆网络（LSTM）。这些深度学习模型能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，有效提升长期趋势预测的准确性。与此同时，本研究还关注于模型的实时更新和自适应调整。通过持续地从最新的运行数据中学习，模型能够适应发电机组运行状态的变化，从而保持其预测性能。

在模型的实际应用中，还重点考虑了数据预处理的重要性。通过先进的数据清洗和特征工程技术，能够有效提高数据质量，减少噪声和异常值的干扰。为了应对数据量级和质量的限制，采用了数据增强和合成少数过采样技术，以提高模型在不同运行条件下的泛化能力。总的来说，通过采用这些先进的机器学习技术和策略，预测模型在预测水轮发电机组的振动摆度趋势方面展现了更高的准确度和适应性。这不仅为机组的维护和运行提供了强有力的决策支持，也为未来复杂工况下的趋势预测提供了新的思路和方法。

（二）振动管理策略

基于监测数据的振动管理策略是本研究的核心内容之一。该策略旨在通过综合分析实时监测数据和趋势预测结果，制定有效的振动控制和维护计划。通过设定振动阈值，可以及时识别超标的振动事件，并进行相应的处理，如调整运行参数或进行维护检查。利用预测模型的输出，可以提前规划维护活动，避免潜在的故障发生。实施该策略后，在提高发电机组运行稳定性和延长设备寿命方面取得了显著效果。然而，策略的实施也面临一些挑战，如需不断调整阈值以适应不同的运行条件，以及保持预测模型与实际运行状态的同步更新。因此，策略的不断完善和优化是保证其长期有效性的关键。通过集成更多的数据源和采用更先进的分析工具，可以进一步提升振动管理策略的性能，实现更高效和可靠的振动控制[3]。

结束语：

本研究通过在线监测装置对水轮发电机组的振动摆度进行了深入的趋势分析，识别了影响振动的关键因素，并提出了有效的预测模型和管理策略。结果表明，该方法能够有效提高水轮发电机组的运行效率和安全性，对于未来的发电机组维护和优化具有重要的参考价值。

参考文献

[1]刘俊,卢双龙,周淼等.水轮机组的振摆监测[J].电站系统工程,2023,39(06):73-76.

[2]董天刚.水轮发电机组振动摆度监测和保护系统设计研究[J].水电站机电技术,2023,46(05):14-16+29.

[3]严登宏,陶斯兵,齐志红等.基于在线监测装置的水轮发电机组振动摆度趋势分析[J].云南水力发电,2022,38(12):299-301.