隨著我國(guó)能源結(jié)構(gòu)改革進(jìn)程的不斷推進(jìn),大力開發(fā)水電能源對(duì)構(gòu)建清潔低碳的能源體系、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展具有重要戰(zhàn)略意義。作為水電站能量轉(zhuǎn)換過程的核心設(shè)備,水電機(jī)組正在向復(fù)雜化、巨型化、集成化和智能化的方向發(fā)展,其面臨的安全可靠運(yùn)行問題日益突出�！盃顟B(tài)維護(hù)”概念的提出與應(yīng)用,為有效降低機(jī)組異�；蚬收习l(fā)生風(fēng)險(xiǎn)、提升其穩(wěn)定運(yùn)行水平提供了一種可行思路。狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷和趨勢(shì)預(yù)測(cè)是狀態(tài)維護(hù)實(shí)施過程的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。受水力、機(jī)械、電氣及其他干擾因素的耦合影響,水電機(jī)組監(jiān)測(cè)信號(hào)呈現(xiàn)明顯的非線性和非平穩(wěn)性特征,故障與征兆間存在復(fù)雜的映射關(guān)系,對(duì)此,傳統(tǒng)方法已難以滿足當(dāng)前背景下準(zhǔn)確分析機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的需求。因此,基于水電機(jī)組運(yùn)行特性,研究新的狀態(tài)分析理論與方法,對(duì)提高機(jī)組故障診斷與趨勢(shì)預(yù)測(cè)精度、保障機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。為此,本文圍繞工程應(yīng)用中水電機(jī)組復(fù)雜非平穩(wěn)信號(hào)降噪分析與特征提取、混合故障診斷以及狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)問題,以快速集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、深度學(xué)習(xí)、流行學(xué)習(xí)、灰色馬爾科夫模型等作為理論基礎(chǔ)與技術(shù)手段,探究并改進(jìn)現(xiàn)有方法中存在的理論或應(yīng)用缺陷,設(shè)計(jì)提出了若干適用于水電機(jī)組非平穩(wěn)信號(hào)分析及狀態(tài)特征提取方法,發(fā)展了基于健康判別與特征約簡(jiǎn)的多步遞進(jìn)式故障診斷體系,構(gòu)建了融合滑動(dòng)窗與灰色馬爾科夫理論的狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型,為相關(guān)領(lǐng)域研究范式的方法創(chuàng)新與技術(shù)進(jìn)步提供了必要的理論基礎(chǔ),具有一定的研究推廣前景與工程應(yīng)用價(jià)值。論文主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新性成果如下:(1)針對(duì)能夠有效表征水電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)易淹沒于強(qiáng)烈背景噪聲的問題,提出了一種基于自適應(yīng)奇異值分解(SVD)與固有模態(tài)函數(shù)(IMFs)重構(gòu)的水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)多級(jí)降噪方法。該方法系統(tǒng)融合了SVD和快速集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(FEEMD)在高頻噪聲抑制和信號(hào)自適應(yīng)處理方面的優(yōu)點(diǎn),完成基于初級(jí)濾波和次級(jí)去噪的兩階段式信號(hào)降噪處理。在初級(jí)濾波階段,首先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行SVD分解,在深入分析有效奇異值序列對(duì)濾波性能影響的基礎(chǔ)上,發(fā)展了基于相關(guān)分析的奇異值自適應(yīng)選取方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)高頻背景噪聲的有效濾除;在次級(jí)去噪階段,依據(jù)FEEMD原理分解濾波后所得信號(hào),結(jié)合所構(gòu)建基于排列熵的IMFs選擇體系,重構(gòu)有效模態(tài)分量以完成信號(hào)降噪,顯著提升降噪效果。(2)考慮到多源激勵(lì)耦合干擾下機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)與征兆間映射關(guān)系難以準(zhǔn)確度量的問題,在統(tǒng)計(jì)分析原理及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)上,研究提出了一種基于FEEMD能量熵及混合集成自編碼器的水電機(jī)組狀態(tài)特征提取方法。針對(duì)在線判別機(jī)組“正�！被颉肮收稀睜顟B(tài)的工程實(shí)際需求,深入分析了能量熵對(duì)于異常或故障發(fā)生時(shí)非線性振動(dòng)信號(hào)動(dòng)力學(xué)突變行為的表征作用,綜合FEEMD對(duì)復(fù)雜非線性非平穩(wěn)信號(hào)的高效處理優(yōu)勢(shì),設(shè)計(jì)了基于FEEMD能量熵的水電機(jī)組健康狀態(tài)特征提取方法,快速獲取振動(dòng)信號(hào)能量熵特征。進(jìn)一步,針對(duì)故障模式準(zhǔn)確識(shí)別的需求和單一能量熵特征不足以反映具體故障類型的問題,創(chuàng)造性地構(gòu)建了一種用于提取故障特征的混合集成自編碼器,有效克服了淺層特征學(xué)習(xí)模型的局限,提升了模型的特征提取能力及學(xué)習(xí)泛化性能。(3)為科學(xué)建立水電機(jī)組“正�！迸c“故障”狀態(tài)的特征邊界,引入數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論,結(jié)合歷史樣本集與能量熵方法,構(gòu)建了基于能量熵統(tǒng)計(jì)分析的機(jī)組健康狀態(tài)在線判別體系,實(shí)時(shí)分析機(jī)組健康狀態(tài)。進(jìn)一步,為抑制機(jī)組高維故障特征空間存在的信息冗余、敏感特征易淹沒等現(xiàn)象,創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了基于參數(shù)化線性映射模式的改進(jìn)t-分布式隨機(jī)領(lǐng)域嵌入(M-tSNE)特征約簡(jiǎn)方法,該方法在提升故障診斷精度、降低計(jì)算時(shí)耗方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。基于上述分析,為克服傳統(tǒng)單步診斷模式在分析復(fù)雜故障工況面臨的高復(fù)雜性、低精度等缺陷,首次提出了一種基于能量熵判別與深度特征約簡(jiǎn)的多步遞進(jìn)式混合故障診斷策略,將整個(gè)診斷過程簡(jiǎn)化為健康狀態(tài)檢測(cè)和故障類型識(shí)別兩個(gè)階段,符合對(duì)機(jī)組進(jìn)行智能診斷的工程實(shí)施思路。(4)圍繞水電機(jī)組狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的工程需求,在系統(tǒng)分析機(jī)組狀態(tài)趨勢(shì)可預(yù)測(cè)性的基礎(chǔ)上,提出了一種基于滑動(dòng)窗與灰色馬爾科夫(Grey-Markov)模型的狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。該方法完整集成了Grey-Markov預(yù)測(cè)模型、灰色背景值優(yōu)化原理以及基于滑動(dòng)窗的滾動(dòng)預(yù)測(cè)機(jī)制,探索從模型構(gòu)造、預(yù)測(cè)模式、殘差修正等角度降低預(yù)測(cè)誤差的方式,有效提升了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外,針對(duì)工程應(yīng)用中對(duì)不同預(yù)測(cè)時(shí)間尺度的需求,考慮模型的不同組合策略,創(chuàng)造性地構(gòu)建了基于串聯(lián)式、并聯(lián)式和嵌入式組合機(jī)制的水電機(jī)組狀態(tài)趨勢(shì)混合預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的機(jī)組狀態(tài)趨勢(shì)組合預(yù)測(cè)流程,在保證預(yù)測(cè)精度的同時(shí)最大程度提升計(jì)算效率,為制定合理的機(jī)組維護(hù)計(jì)劃提供相應(yīng)指導(dǎo)。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TV738
【部分圖文】：

原始有效振動(dòng)信號(hào)

圖 2-4 加噪后的振動(dòng)信號(hào)利用相空間重構(gòu)原理，構(gòu)造加噪振動(dòng)信號(hào)的 Hankel 矩陣，并對(duì)其進(jìn)行 SV獲取包含奇異值的對(duì)角矩陣 。依據(jù)相關(guān)分析原理，自適應(yīng)選取前若干個(gè)分量相關(guān)系數(shù)滿足 (i ) 0.1的奇異值作為有效奇異值，構(gòu)建僅包含有效奇

圖 2-5 自適應(yīng) SVD 初級(jí)濾波后的振動(dòng)信號(hào)依據(jù) FEEMD 方法對(duì)圖 2-5 中的信號(hào)進(jìn)行分解，得到 11 個(gè) IMFs 分量和 1 個(gè)，如圖 2-6 所示。分別計(jì)算各分量對(duì)應(yīng)的排列熵值，計(jì)算結(jié)果見圖 2-7 及表可知，分量2 11c ~c 、 r 對(duì)應(yīng)的排列熵值均小于 0.5，將其視為有效信號(hào)成分

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本文編號(hào)：2820637