季 銳 陳炳森 陳韶光 劉奇波 李兼伐

基于中小型水電站盤車的數(shù)據(jù)采集及分析優(yōu)化

季 銳 陳炳森 陳韶光 劉奇波 李兼伐

（廣西水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣西 南寧 530023）

傳統(tǒng)的各中小型水電站均已實(shí)現(xiàn)了“無(wú)人值班、少人值守”，在機(jī)組檢修過(guò)程中，通過(guò)縮短盤車的數(shù)據(jù)采集、分析過(guò)程，可有效提高工作效率。針對(duì)中小型電站實(shí)現(xiàn)這一訴求，通過(guò)對(duì)校內(nèi)實(shí)訓(xùn)場(chǎng)的小型立式水輪發(fā)電機(jī)組的機(jī)組研制智能盤車系統(tǒng)，對(duì)過(guò)程中數(shù)據(jù)信息采集進(jìn)行研究。文章探索并論證了一種能夠連續(xù)、自動(dòng)測(cè)量，并可將采集到的相應(yīng)數(shù)據(jù)能以粒子群算法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，直觀給出調(diào)整建議的盤車數(shù)據(jù)采集分析辦法。經(jīng)驗(yàn)證，該系統(tǒng)適合中小型立軸懸式機(jī)組的盤車智能化，可提高檢修的效率及質(zhì)量，縮短檢修時(shí)間，提高經(jīng)濟(jì)效益。

水輪機(jī)；智能盤車；數(shù)據(jù)采集分析；MATLAB；粒子群算法

引言

隨著我國(guó)水電站綜合自動(dòng)化技術(shù)改造升級(jí)之后，各中小型水電站均已實(shí)現(xiàn)了“無(wú)人值班、少人值守”自動(dòng)化技術(shù)水平。為提升電站經(jīng)濟(jì)效益，電站運(yùn)行維護(hù)人員數(shù)量已大大下降，絕大部分中小型水電站已不再專設(shè)檢修班組，普遍實(shí)現(xiàn)機(jī)電運(yùn)行維護(hù)檢修人員一體化模式，電站人員的檢修工作壓力和技術(shù)水平也就無(wú)法與之前配備專業(yè)檢修班組時(shí)相提并論，因此，中小型水電站急需配備自動(dòng)化水平較好的智能盤車裝置，一方面提高檢修的效率，縮短檢修時(shí)間，提高經(jīng)濟(jì)效益；另一方面減少對(duì)現(xiàn)在人員的技術(shù)工作壓力，提高檢修質(zhì)量，提升機(jī)組的運(yùn)行穩(wěn)定性和安全性。

采用電動(dòng)盤車僅在大型水輪發(fā)電機(jī)組上使用，廣西巖灘水電站[1]、新疆蓋孜水電站[2]需要另外配一套電力盤車控制系統(tǒng)，系統(tǒng)復(fù)雜、成本高，中小型水輪發(fā)電機(jī)組運(yùn)用不多，本文旨在針對(duì)中小型水電站的特點(diǎn)出發(fā)，結(jié)合校內(nèi)實(shí)訓(xùn)場(chǎng)的小型立式水輪發(fā)電機(jī)組進(jìn)行模擬和試驗(yàn)，總結(jié)出一套較經(jīng)濟(jì)合理的智能盤車裝置的數(shù)據(jù)采集及分析思路。

1 盤車的目的和標(biāo)準(zhǔn)

立式水輪發(fā)電機(jī)組一般由水輪機(jī)和發(fā)電機(jī)兩大部分組成，并通水輪機(jī)大軸與發(fā)電機(jī)大軸連接組成一個(gè)整體來(lái)工作，在其高速旋轉(zhuǎn)過(guò)程中，其轉(zhuǎn)動(dòng)部分與固定部分之間的間隙較小，運(yùn)行維護(hù)過(guò)程中最主要的工作是要保證機(jī)組軸線的穩(wěn)定，機(jī)組軸瓦受力的均勻以及軸瓦溫度在正常允許范圍之內(nèi)。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的運(yùn)行，軸瓦的瓦面會(huì)發(fā)生磨損，受力會(huì)發(fā)生變化，運(yùn)行中軸承和軸瓦的溫度均會(huì)上升，機(jī)組的振動(dòng)和轉(zhuǎn)軸的擺動(dòng)會(huì)明顯增加，發(fā)展到一定程度甚至?xí)l(fā)生轉(zhuǎn)動(dòng)部分碰到固定部分，出現(xiàn)設(shè)備嚴(yán)重?fù)p毀的事故，因此機(jī)組運(yùn)行到一定時(shí)間或機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生明顯變化時(shí)，必須對(duì)機(jī)組進(jìn)行檢修，拆裝檢查各部件再重新安裝，最重要的工藝技術(shù)階段為機(jī)組軸線安裝與調(diào)整階段（也稱“盤車”）。通過(guò)調(diào)整機(jī)組軸線和軸瓦受力，讓機(jī)組重新恢復(fù)到正常工作狀態(tài)。但要做到發(fā)電機(jī)、水輪機(jī)兩根軸線完全同軸且垂直的狀態(tài)基本是不可能的?！端啺l(fā)電機(jī)組安裝技術(shù)規(guī)范（GB 8564—2003）》對(duì)不同機(jī)組轉(zhuǎn)速的水輪發(fā)電機(jī)組各部位的允許擺度值有明確的規(guī)定，如表1所示。

表1 機(jī)組軸線的允許擺動(dòng)值（雙振幅）

軸名測(cè)量部位擺度類別轉(zhuǎn)速n（r/min） n＜150150≤n＜300300≤n＜500500≤n＜750n≥750 發(fā)電機(jī)軸上下軸承處軸徑及法蘭相對(duì)擺度mm/m0.030.030.020.020.02 水輪機(jī)軸導(dǎo)軸承處軸徑相對(duì)擺度mm/m0.050.050.040.030.02 發(fā)電機(jī)軸集電環(huán)相對(duì)擺度mm/m0.500.400.300.200.10

2 系統(tǒng)的介紹

2.1 機(jī)組參數(shù)介紹及允許擺度值

盤車實(shí)施機(jī)組的參數(shù)如表2所示，根據(jù)機(jī)組額定轉(zhuǎn)速為600 r/min，對(duì)應(yīng)表1選擇發(fā)電機(jī)軸上下導(dǎo)軸承處軸徑及法蘭相對(duì)擺度值不超過(guò)0.02 mm。

表2 機(jī)組參數(shù)表

型號(hào)SF100-10/1730 額定容量1250 kVA/1000 kW 發(fā)電機(jī)型式立軸懸式 額定頻率50 Hz 額定轉(zhuǎn)速600 r/min 飛逸轉(zhuǎn)速1600 r/min 旋轉(zhuǎn)方向（順時(shí)針）從發(fā)電機(jī)端看 轉(zhuǎn)動(dòng)慣量4.4 t.m2 推力軸承負(fù)荷16 t 發(fā)電機(jī)重量14 t 下導(dǎo)外徑φ320 mm 推力軸承φ420 mm

2.2 傳感器選用及布置

傳感器系統(tǒng)布置選用電渦流傳感器，用于采集相應(yīng)擺度值大??；角度傳感器（多鍵相式）用于大軸旋轉(zhuǎn)角度，即軸的相位判定。兩種傳感器搭配使用，進(jìn)行同步采樣，通過(guò)鍵相脈沖，既可以精準(zhǔn)控制同步整周期采樣，還能通過(guò)測(cè)量分析是否存在軸向扭曲。其具體配置詳如表3所示。

表3 傳感器配置表

序號(hào)名稱布置位置布置方向單位數(shù)量 1上導(dǎo)推力①號(hào)電渦流傳感器推力軸承軸領(lǐng)處+Y方向1套 2上導(dǎo)推力②號(hào)電渦流傳感器推力軸承軸領(lǐng)處+X方向1套 3下導(dǎo)③號(hào)渦流傳感器下導(dǎo)軸承軸領(lǐng)處+Y方向1套 4下導(dǎo)④號(hào)渦流傳感器下導(dǎo)軸承軸領(lǐng)處+X方向1套 5發(fā)電機(jī)連軸法蘭⑤號(hào)電渦流傳感器連軸法蘭外緣+Y方向1套 6發(fā)電機(jī)連軸法蘭⑥號(hào)電渦流傳感器連軸法蘭外緣+X方向1套 7水導(dǎo)⑦號(hào)渦流傳感器水導(dǎo)軸承軸領(lǐng)處+Y方向1套 8水導(dǎo)⑧號(hào)渦流傳感器水導(dǎo)軸承軸領(lǐng)處+X方向1套 9角度傳感器（多鍵相式）推力軸領(lǐng)處（圓周8等分布置）1套

根據(jù)表3，將各對(duì)應(yīng)測(cè)點(diǎn)的位置布置如圖1、圖2所示。

電渦流傳感器，也稱之為電感式接近傳感器。它是利用被測(cè)量物體與不斷接近的感應(yīng)電磁場(chǎng)之間產(chǎn)生內(nèi)部渦流原理，使傳感器內(nèi)部電路參數(shù)發(fā)生變化，由此判別出是否有無(wú)導(dǎo)電物體的移近，進(jìn)而控制開(kāi)關(guān)回路的通斷。其傳感器的探頭由小型線圈和控制器組成，可產(chǎn)生震蕩的電磁場(chǎng)，當(dāng)接近被測(cè)物體時(shí)，被測(cè)物體表面會(huì)產(chǎn)生感應(yīng)電流，進(jìn)而同時(shí)產(chǎn)生反向感應(yīng)電磁場(chǎng)。這時(shí)電渦流傳感器可依據(jù)反向感應(yīng)電磁場(chǎng)的強(qiáng)度來(lái)判斷與被測(cè)物體之間的間距。

圖1 機(jī)組測(cè)點(diǎn)布置示意圖

圖2 測(cè)量元件布置示意圖

3 盤車裝置的數(shù)據(jù)采集和分析

3.1 智能盤車裝置的數(shù)據(jù)采集流程

智能盤車裝置的數(shù)據(jù)采集流程圖如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)采集流程圖示意

3.2 數(shù)據(jù)采集儀器選用

數(shù)據(jù)采集裝置選用ART SU1800，它提供傳感器的測(cè)量、時(shí)間設(shè)置、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)和程序的儲(chǔ)存以及控制功能，有多種通訊協(xié)議供選擇。數(shù)據(jù)采集設(shè)備參數(shù)如表4所示。

表4 數(shù)據(jù)采集設(shè)備參數(shù)

型號(hào)ART SU1800 模擬量通道16個(gè)單端通道/差分同步采集 模擬量輸入電壓信號(hào)-10 V～10 V 電流信號(hào)4 mA～20 mA 采樣率1 MS/s 采樣模式按單點(diǎn)等相位采集，有限點(diǎn)連續(xù)分組采集 A/D轉(zhuǎn)換16 bit A/D觸發(fā)源軟件強(qiáng)制觸發(fā)、模擬量觸發(fā) 通訊連接100 MHz 以太網(wǎng)TCP/IP 其他通訊RS232/RS485/USB

續(xù)表4

有限點(diǎn)連續(xù)分組采集是把A/D數(shù)據(jù)從測(cè)量到采樣過(guò)程中，對(duì)本組各通道內(nèi)時(shí)鐘周期內(nèi)的數(shù)據(jù)采樣的周期頻率進(jìn)行相應(yīng)轉(zhuǎn)換，采集記錄時(shí)，每采集的兩組測(cè)量數(shù)據(jù)不設(shè)固定等待時(shí)間[3]。組循環(huán)次數(shù)是將同組內(nèi)盤車數(shù)據(jù)經(jīng)不同采集通道循環(huán)采集的次數(shù)。以固定頻率和內(nèi)部時(shí)鐘量程內(nèi)，計(jì)算組間周期。同一組內(nèi)完成相應(yīng)通道的轉(zhuǎn)換后，以組間周期的間隔時(shí)長(zhǎng)為標(biāo)記并進(jìn)行暫停記錄，再轉(zhuǎn)換至下一組，依次類推重復(fù)進(jìn)行。

3.3 盤車裝置的數(shù)據(jù)記錄

通過(guò)數(shù)據(jù)采集裝置將盤車數(shù)據(jù)導(dǎo)出整理成表，由于盤車測(cè)量過(guò)程中，測(cè)量數(shù)據(jù)的記錄過(guò)程為高密度連續(xù)記錄，據(jù)盤車測(cè)得各軸標(biāo)記均分8等分刻度下的數(shù)據(jù)計(jì)算出各相應(yīng)部位的凈擺度大小；以標(biāo)記刻度為橫、縱坐標(biāo)，將采集到的數(shù)據(jù)導(dǎo)入各標(biāo)記點(diǎn)位，并用曲線連接，按滿足正弦或余弦規(guī)律修正實(shí)際曲線[4]；檢查峰值相位差；刪去個(gè)別偏離理論曲線的點(diǎn)。優(yōu)選兩組傳感記錄數(shù)據(jù)，以表5“+Y方向數(shù)據(jù)”為主要分析，以表6“+X方向數(shù)據(jù)”為數(shù)據(jù)校核分析，整理分析后的數(shù)據(jù)為實(shí)際盤車擺度曲線以正弦規(guī)律來(lái)進(jìn)行的，估算盤車擺度最大值和對(duì)應(yīng)角度。+Y盤車和+X盤車數(shù)據(jù)記錄如表5、表6所示。

表5 +Y盤車數(shù)據(jù)記錄（單位：0.01 mm）

測(cè)點(diǎn)名稱1（+Y）（0°）2（45°）3（90°）4（135°）5（180°）6（225°）7（+X）（270°）8（315°） 第一組采樣數(shù)據(jù)-分析 上導(dǎo)推力測(cè)點(diǎn)①擺度1.0-1.01.0-8.0-6.0-2.00.01.5 下導(dǎo)測(cè)點(diǎn)③擺度-1.00.0-1.00.50.50.00.01.5 聯(lián)軸法蘭測(cè)點(diǎn)⑤擺度-8.0-7.0-4.0-1.5-4.0-7.0-7.0-8.5 水導(dǎo)軸承測(cè)點(diǎn)⑦擺度-11.01.06.02.0-9.0-19.0-23.0-20.0 測(cè)點(diǎn)①凈擺度1.0-1.01.0-8.0-6.0-2.00.00.4 測(cè)點(diǎn)③凈擺度-1.50.0-1.0-1.01.50.01.01.0 測(cè)點(diǎn)⑤凈擺度-1.0-1.00.0-2.5-3.0-1.50.00.5 測(cè)點(diǎn)⑦凈擺度-9.01.06.01.08.5-18.0-23.0-21.0

表6 +X盤車數(shù)據(jù)記錄（單位：0.01 mm）

測(cè)點(diǎn)名稱7（+X）（0°）8（45°）1（+Y）（90°）2（135°）3（180°）4 （225°）5（270°）6（315°） 第二組采樣數(shù)據(jù)-校核 上導(dǎo)推力測(cè)點(diǎn)②擺度0.01.5-6.5-2.00.01.50.0-1.0 下導(dǎo)測(cè)點(diǎn)④擺度0.01.00.50.00.01.0-1.00.0 聯(lián)軸法蘭測(cè)點(diǎn)⑥擺度-7.0-9.0-4.0-7.0-9.0-8.0-7.0-7.0 水導(dǎo)軸承測(cè)點(diǎn)⑧擺度-24.0-22.0-9.0-20.0-25.0-22-11.01.0 測(cè)點(diǎn)②凈擺度0.00.0-6.5-1.00.00.06.51.0 測(cè)點(diǎn)④凈擺度0.00.01.50.00.00.0-1.50.0 測(cè)點(diǎn)⑥凈擺度-2.0-1.0-2.0-9.0-26.00.02.0-21.0 測(cè)點(diǎn)⑧凈擺度-1.0-0.02.0-21.0-1.0-0.02.0-26.0

本文采用粒子群算法對(duì)盤車數(shù)據(jù)進(jìn)行正弦擬合，粒子群有其特殊的優(yōu)點(diǎn)：第一，算法規(guī)則簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，在工程應(yīng)用中比較廣泛；第二，收斂速度快，且有很多措施可以避免陷入局部最優(yōu)；第三，可調(diào)參數(shù)少，并且對(duì)于參數(shù)的選擇已經(jīng)有成熟的理論研究成果。

3.4 盤車數(shù)據(jù)的擬合算法

（1）粒子群算法的概述。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）屬于群智能算法的一種[5]，是通過(guò)模擬蜂群采蜜行為設(shè)計(jì)的。假設(shè)區(qū)域里就只有一塊區(qū)域存在花朵（即蜜源，通常優(yōu)化問(wèn)題中所講的最優(yōu)解），蜂群的任務(wù)是找到這個(gè)蜜源。蜂群在整個(gè)搜尋的過(guò)程中，通過(guò)相互傳遞各自的信息，讓其他的蜂知道自己的位置，通過(guò)這樣的協(xié)作，來(lái)判斷自己找到的是不是最優(yōu)解，同時(shí)也將最優(yōu)解的信息傳遞給整個(gè)蜂群。最終，整個(gè)蜂群都能聚集在蜜源周圍，即找到了最優(yōu)解，問(wèn)題收斂。

（2）粒子群算法的流程。

粒子群算法通過(guò)設(shè)計(jì)一種無(wú)質(zhì)量的粒子來(lái)模擬蜂群中的蜂，粒子僅具有兩個(gè)屬性：速度V和位置X，速度代表移動(dòng)的快慢，位置代表移動(dòng)的方向。每個(gè)粒子在搜索空間中單獨(dú)的搜尋最優(yōu)解，并將其記為當(dāng)前個(gè)體極值Pbest，并將個(gè)體極值與整個(gè)粒子群里的其他粒子共享，找到最優(yōu)的那個(gè)個(gè)體極值作為整個(gè)粒子群的當(dāng)前全局最優(yōu)解Gbest，粒子群中的所有粒子根據(jù)自己找到的當(dāng)前個(gè)體極值Pbest和整個(gè)粒子群共享的當(dāng)前全局最優(yōu)解Gbest來(lái)調(diào)整自己的速度和位置。粒子群算法的思想相對(duì)比較簡(jiǎn)單，主要按初始化粒子群；評(píng)價(jià)粒子，即計(jì)算適應(yīng)值；尋找個(gè)體極值Pbest；尋找全局最優(yōu)解Gbest；修改粒子的速度和位置五步進(jìn)行尋解。

（3）粒子群算法的公式選擇及函數(shù)應(yīng)用。

通過(guò)數(shù)學(xué)描述為：設(shè)在一個(gè)n維的搜索空間中，由m個(gè)粒子組成的種群X＝{x1，…xi，…，xm}，其中第i個(gè)粒子位置為xi＝（xi1，xi2，…，xin）T，其速度為vi，＝（vi1，vi2，…；vin）T。它的個(gè)體極值為pi＝（Pi1，Pi2，…，Pin）T，種群的全局極值為Pg＝（pgl，pg2，…，pgn）T。按追隨當(dāng)前最優(yōu)粒子的原理，粒子xi將按式（1）和式（2）改變速度和位置。

其中＝1，2，…，＝1，2，…，為種群規(guī)模，為當(dāng)前進(jìn)化代數(shù)，1和2為分布于[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)；1和2為加速常數(shù)（acceleration constants）。此外，為使粒子速度不致過(guò)大，可設(shè)定速度上限max，即當(dāng)式（1）id＞max時(shí)，取id＝max；當(dāng)a＜-max時(shí)，id＝-max；。

為能更直觀科學(xué)的顯示數(shù)據(jù)的分布情況，分別以+X方向和+Y方向的兩個(gè)電渦流傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，并相互校核。數(shù)據(jù)用MATLAB軟件按粒子群算法進(jìn)行曲線擬合，僅以上導(dǎo)推力軸領(lǐng)部分的兩個(gè)不同傳感器采集數(shù)值，做擺度值分析，成果見(jiàn)圖4、圖5。

圖4 +Y方向上導(dǎo)擺度值

圖5 +X方向上導(dǎo)擺度值

4 結(jié)論

利用校內(nèi)檢修實(shí)訓(xùn)室內(nèi)1000 kW立式水輪發(fā)電機(jī)組開(kāi)展小型自動(dòng)盤車裝置研制過(guò)程中，通過(guò)對(duì)盤車數(shù)據(jù)的采集和國(guó)家規(guī)范允許數(shù)據(jù)的對(duì)比，以上導(dǎo)推力軸領(lǐng)處擺度值對(duì)比，采用粒子群算法的自動(dòng)化盤車測(cè)量數(shù)據(jù)，從結(jié)果來(lái)看，經(jīng)MATLAB軟件分析生成的上導(dǎo)推力軸領(lǐng)處擺度值與實(shí)際調(diào)整建議方案（即盤車人工分析）進(jìn)行對(duì)比，基本與正弦曲線趨勢(shì)保持一致，說(shuō)明本次系統(tǒng)分析和盤車人工分析結(jié)果是一致的，說(shuō)明盤車數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)證后基本合理。今后可迅速準(zhǔn)確的得到盤車數(shù)據(jù)，并有針對(duì)性的給出大軸的盤車調(diào)整方案。極大減少了盤車數(shù)據(jù)因計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，反復(fù)調(diào)整所帶來(lái)的工作量，提高了工作效率。

在實(shí)踐過(guò)程中，通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)、論文的查閱，也對(duì)不同的算法有了進(jìn)一步深入的研究和了解，將數(shù)據(jù)信息采集分析工作與MATLAB軟件結(jié)合，也契合了高職院校職業(yè)技能人才培養(yǎng)的特點(diǎn)，對(duì)提高教師及學(xué)生在盤車過(guò)程中的原理掌握及深層次、多元化的思維拓展了思路。

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Data Acquisition, Analysis and Optimization Based on Turning Gear of Small and Medium-Sized Hydropower Stations

Traditional small and medium-sized hydropower stations have achieved "unmanned and few people on duty". In the process of unit maintenance, by shortening the data acquisition and analysis process of turning gear, the work efficiency can be effectively improved. Aiming at the realization of this demand in small and medium-sized power stations, through the development of intelligent turning gear system for the small vertical hydraulic turbine generator units in the school training field, the data and information collection in the process is studied. On the basis of summarizing the previous experience, this paper explores and demonstrates a turning gear data acquisition and analysis method that can continuously and automatically measure, and can fit the collected corresponding data with particle swarm algorithm, and intuitively give adjustment suggestions. After verification, the system is suitable for the intelligent rotation of small and medium-sized vertical shaft suspended units, which can improve the efficiency and quality of maintenance, shorten the maintenance time, and improve economic benefits.

hydraulic turbine; intelligent turning gear; data acquisition and analysis; MATLAB; particle swarm algorithm

TV7

A

1008-1151(2022)09-0001-04

2022-06-17

季銳（1981－），男，廣西水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院高級(jí)工程師，從事水電站機(jī)電教學(xué)和水電站機(jī)電相關(guān)設(shè)計(jì)工作。