隨著我國能源結(jié)構(gòu)改革進(jìn)程的不斷推進(jìn),大力開發(fā)水電能源對構(gòu)建清潔低碳的能源體系、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會可持續(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、故障診斷和趨勢預(yù)測是狀態(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)測信號呈現(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,對提高機(jī)組故障診斷與趨勢預(yù)測精度、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)信號降噪分析與特征提取、混合故障診斷以及狀態(tài)趨勢預(yù)測等關(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的多步遞進(jìn)式故障診斷體系,構(gòu)建了融合滑動窗與灰色馬爾科夫理論的狀態(tài)趨勢預(yù)測模型,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。論文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新性成果如下:(1)針對能夠有效表征水電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的振動信號易淹沒于強(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)組振動信號多級降噪方法。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自適應(yīng)處理方面的優(yōu)點(diǎn),完成基于初級濾波和次級去噪的兩階段式信號降噪處理。在初級濾波階段,首先對原始信號進(jìn)行SVD分解,在深入分析有效奇異值序列對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)對高頻背景噪聲的有效濾除;在次級去噪階段,依據(jù)FEEMD原理分解濾波后所得信號,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于異常或故障發(fā)生時(shí)非線性振動信號動力學(xué)突變行為的表征作用,綜合FEEMD對復(fù)雜非線性非平穩(wěn)信號的高效處理優(yōu)勢,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,快速獲取振動信號能量熵特征。進(jìn)一步,針對故障模式準(zhǔn)確識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“正常”與“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�；谏鲜龇治�,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的多步遞進(jìn)式混合故障診斷策略,將整個(gè)診斷過程簡化為健康狀態(tài)檢測和故障類型識別兩個(gè)階段,符合對機(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)趨勢預(yù)測的工程需求,在系統(tǒng)分析機(jī)組狀態(tài)趨勢可預(yù)測性的基礎(chǔ)上,提出了一種基于滑動窗與灰色馬爾科夫(Grey-Markov)模型的狀態(tài)趨勢預(yù)測方法。該方法完整集成了Grey-Markov預(yù)測模型、灰色背景值優(yōu)化原理以及基于滑動窗的滾動預(yù)測機(jī)制,探索從模型構(gòu)造、預(yù)測模式、殘差修正等角度降低預(yù)測誤差的方式,有效提升了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外,針對工程應(yīng)用中對不同預(yù)測時(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)趨勢混合預(yù)測模型,設(shè)計(jì)了對應(yīng)的機(jī)組狀態(tài)趨勢組合預(yù)測流程,在保證預(yù)測精度的同時(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)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TV738
【部分圖文】：

原始有效振動信號

圖 2-4 加噪后的振動信號利用相空間重構(gòu)原理，構(gòu)造加噪振動信號的 Hankel 矩陣，并對其進(jìn)行 SV獲取包含奇異值的對角矩陣 。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 初級濾波后的振動信號依據(jù) FEEMD 方法對圖 2-5 中的信號進(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 對應(yīng)的排列熵值均小于 0.5，將其視為有效信號成分

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;國內(nèi)首臺6500千瓦可變速水電機(jī)組投運(yùn)[J];治黃科技信息;2010年03期

2 王穎;肖劍;;小水電機(jī)組運(yùn)行管理的優(yōu)化研究[J];大眾用電;2019年12期

3 王初銘;我國水電機(jī)組的改造增容[J];水利水電技術(shù);1990年02期

4 成云岳;;水電機(jī)組多點(diǎn)任意轉(zhuǎn)角盤車探索[J];水電站機(jī)電技術(shù);1987年04期

5 崔玉玳;蜂窩斜管沉淀池在水電機(jī)組上的應(yīng)用[J];水力發(fā)電;1988年03期

6 黃寶南;;小水電中發(fā)電機(jī)無功不足的部分原因分析[J];農(nóng)田水利與小水電;1988年06期

7 何振強(qiáng);;介紹一種水電機(jī)組用的新型制動器[J];水電站機(jī)電技術(shù);1988年02期

8 田元真;介紹兩種小水電機(jī)組的自動準(zhǔn)同期并網(wǎng)裝置[J];水力發(fā)電;1989年06期

9 何振平;王俊娟;;水電廠預(yù)測性維修的監(jiān)測[J];水電站機(jī)電技術(shù);1989年01期

10 王曼特;;1.全國水電機(jī)組改造增容技術(shù)交流會[J];水電站機(jī)電技術(shù);1989年04期

相關(guān)會議論文 前10條

1 潘羅平;周葉;唐澍;桂中華;余江城;劉娟;;水電機(jī)組故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀與展望[A];水電設(shè)備的研究與實(shí)踐——第十七次中國水電設(shè)備學(xué)術(shù)討論會論文集[C];2009年

2 潘羅平;唐波;周葉;唐澍;;水電機(jī)組故障診斷技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀與技術(shù)發(fā)展[A];中國水力發(fā)電工程學(xué)會信息化專委會2009年學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2009年

3 陳貴清;馬弘達(dá);楊雪梅;;水電機(jī)組發(fā)展歷程中的若干力學(xué)問題[A];科學(xué)殿堂的力學(xué)之光——第五屆全國力學(xué)史與方法論學(xué)術(shù)研討會文集[C];2011年

4 劉曉亭;劉昱;;大型水電機(jī)組推力軸承運(yùn)行穩(wěn)定性及故障診斷[A];全國大中型水電廠技術(shù)協(xié)作網(wǎng)第二屆年會論文集[C];2005年

5 阮琳;顧國彪;田新東;袁佳毅;常振炎;;百萬千瓦級水電機(jī)組應(yīng)用蒸發(fā)冷卻技術(shù)的可行性分析[A];大型水輪發(fā)電機(jī)組技術(shù)論文集[C];2008年

6 趙琨;李勝兵;;1000MW級水電機(jī)組工程總體技術(shù)研究[A];大型水輪發(fā)電機(jī)組技術(shù)論文集[C];2008年

7 沈全榮;嚴(yán)偉;張琦雪;;百萬千瓦級水電機(jī)組繼電保護(hù)配置及相關(guān)問題的研究[A];中國水力發(fā)電工程學(xué)會繼電保護(hù)專業(yè)委員會2008年年會暨學(xué)術(shù)研討會學(xué)術(shù)論文集[C];2008年

8 夏洲;陳喜陽;潘偉峰;朱辰;施沖;;超大型水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測與分析系統(tǒng)的研究[A];大型水輪發(fā)電機(jī)組技術(shù)論文集[C];2008年

9 ;改革開放30年我國大型水電機(jī)組蓬勃發(fā)展(代序)[A];中國水力發(fā)電工程學(xué)會繼電保護(hù)專業(yè)委員會2009年年會——暨學(xué)術(shù)研討會學(xué)術(shù)論文集[C];2009年

10 祝小兵;;兩支點(diǎn)小水電機(jī)組應(yīng)用研究[A];地方水利技術(shù)的應(yīng)用與實(shí)踐（第2輯）[C];2005年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 唐根土;強(qiáng)化協(xié)同管控 提升水電機(jī)組改造設(shè)備質(zhì)量[N];國家電網(wǎng)報(bào);2018年

2 通訊員 劉玉強(qiáng) 富宏杰 張弘 本報(bào)記者 于海江;開啟百萬千瓦水電機(jī)組新時(shí)代[N];中國電力報(bào);2017年

3 吳植;我國加緊研發(fā)百萬千瓦級水電機(jī)組[N];中國質(zhì)量報(bào);2010年

4 祁國平;寧夏大型水電機(jī)組葉片項(xiàng)目通過驗(yàn)收[N];中國工業(yè)報(bào);2009年

5 記者 江時(shí)強(qiáng)　吳植;我國大型水電機(jī)組設(shè)計(jì)制造世界先進(jìn)[N];新華每日電訊;2009年

6 江時(shí)強(qiáng) 周夢榕;我國首臺國產(chǎn)化巨型水電機(jī)組將投產(chǎn)[N];黑龍江經(jīng)濟(jì)報(bào);2007年

7 記者 江時(shí)強(qiáng) 周夢榕;首臺國產(chǎn)化巨型水電機(jī)組即將投產(chǎn)[N];經(jīng)濟(jì)參考報(bào);2007年

8 宋亞平;哈爾濱為西藏制造的直孔水電機(jī)組投入使用[N];黑龍江經(jīng)濟(jì)報(bào);2007年

9 李定中（中國水電工程顧問集團(tuán)公司水電水利規(guī)劃設(shè)計(jì)總院）;大型水電機(jī)組：為制造企業(yè)端上“盛宴”[N];中國水利報(bào);2006年

10 本報(bào)記者 于海江;百萬千瓦水電機(jī)組呼之欲出[N];中國電力報(bào);2016年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 劉涵;水電機(jī)組多源信息故障診斷及狀態(tài)趨勢預(yù)測方法研究[D];華中科技大學(xué);2019年

2 姜偉;水電機(jī)組混合智能故障診斷與狀態(tài)趨勢預(yù)測方法研究[D];華中科技大學(xué);2019年

3 李輝;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的水電機(jī)組振動信號分析與故障診斷研究[D];西安理工大學(xué);2017年

4 褚凡武;水電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)協(xié)同監(jiān)測及異常檢測方法研究[D];華中科技大學(xué);2017年

5 張?jiān)瞥?水電機(jī)組調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識及并網(wǎng)運(yùn)行控制優(yōu)化研究[D];華中科技大學(xué);2018年

6 關(guān)欣;大慣性比率水電機(jī)組對現(xiàn)代電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響[D];西安理工大學(xué);2018年

7 華斌;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在水電機(jī)組狀態(tài)檢修中的應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2004年

8 陳喜陽;水電機(jī)組狀態(tài)檢修中若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2005年

9 彭文季;水電機(jī)組振動故障的智能診斷方法研究[D];西安理工大學(xué);2007年

10 肖漢;水電機(jī)組智能故障診斷的多元征兆提取方法[D];華中科技大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 田池;面向快速頻率響應(yīng)的水電機(jī)組動態(tài)模型研究[D];大連理工大學(xué);2019年

2 沈平生;水電機(jī)組自動診斷預(yù)警系統(tǒng)研究[D];西南石油大學(xué);2018年

3 石成驁;沖擊式水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)警研究[D];重慶理工大學(xué);2019年

4 呂金花;水電機(jī)組快速調(diào)節(jié)負(fù)荷控制策略的應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué);2018年

5 王海兵;低壓水電機(jī)組一體化裝置設(shè)計(jì)開發(fā)與工程應(yīng)用[D];東南大學(xué);2018年

6 唐磊;基于征兆驅(qū)動的水電機(jī)組軸承狀態(tài)檢測與故障診斷研究[D];武漢大學(xué);2018年

7 田文舉;水輪發(fā)電機(jī)組振動監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2018年

8 丁

本文編號：2820637