郝國文,何 錚,陸小康,陳澤陽,夏斌強,魏 李,郭曉敬,朱思多
(1.國網(wǎng)新源控股有限公司,北京市 100048;2.浙江仙居抽水蓄能有限公司,浙江省仙居縣 317312;3.北京華科同安監(jiān)控技術有限公司,北京市 100043)
水電機組運行穩(wěn)定性的指標包括機組的振動、水壓脈動和設備噪聲等,其中機組振動和水壓脈動測量方法相對成熟,分析方法也很多,但對噪聲而言,由于其來源復雜,可分為電磁、機械、空氣動力、軸承、電刷等多種類型,且互相重疊混雜,因此,基于噪聲測量的水電機組故障診斷技術,尤其是振源查找和噪聲分析,一直是水電機組狀態(tài)分析、故障診斷和優(yōu)化運行的技術難題[1]。
水電機組運行過程產(chǎn)生的噪聲,本質(zhì)上也是一種污染,可以通過測定噪聲的大小,來評價其對環(huán)境污染的程度,并通過適當手段來減輕和改善噪聲[2]。另外,通過噪聲可以了解機組運行的狀態(tài),尤其是提前發(fā)現(xiàn)運行故障,實現(xiàn)對狀態(tài)的預警和故障的判斷分析。
聲音是由于物體(氣體、液體和固體)的振動而產(chǎn)生的,這種振動通過不同的傳播介質(zhì)向外傳播,形成聲波。
聲波在空氣中傳播時,使空氣密度發(fā)生變化,從而引起壓力的增大或減小,這個變化量就是聲壓,用P來表示,單位是Pa(帕)[3]。正常人耳剛能聽到的最小聲壓是2×10-5Pa,但由于聲壓的增加與人的聽覺不成比例,而是近似對數(shù)關系,因此引進了成倍比關系的對數(shù)量——聲壓級LP,其單位為dB(分貝),其表達式為:
式中:P0——基準聲壓;
P——當前測量的聲壓[3]。
同一聲壓級不同頻率的響度并不一樣,為了使一個聲波的聲壓級接近人耳的響度感覺,就要對聲波中的各種頻率分量進行“加權或者計權”處理,圖1 為不同頻率下噪聲的等響度曲線。
圖1 等響度曲線Figure 1 Equal loudness curve
聲級計頻率計權是指其恒幅穩(wěn)態(tài)正弦輸入信號級與顯示裝置上指示信號級兩者之間作為頻率函數(shù)關系而規(guī)定的差值,頻率計權用分貝(dB)表示。
對頻率進行A 型計權后得到總聲壓級,稱為A 計權聲級,用A 計權聲級對連續(xù)寬頻帶噪聲所做的主觀反應測試能很好地反應人耳的響應,工程上采用比較多的是A 計權[4]。
為了便于觀察聲音信號的能量分布,并不需要了解每個頻率分量上的能量大小,而是對某一頻段的能量大小比較關心,因此把20 ~10kHz 頻率范圍分成幾個部分,每個部分稱為頻帶或者頻程,包括下限頻率f1和上限頻率f2,其頻帶寬度為f2~f1,中心頻率為fc=(f1×f2)1/2,對各個頻帶的分割頻率和中心頻率,規(guī)定幾種n倍倍頻程帶,n由式(2)決定:
當n=1 時,f2/f1=2,頻率比值所確定的頻程為1 倍頻程,通常稱為倍頻程。
水電機組在運行中會產(chǎn)生振動,繼而產(chǎn)生噪聲,產(chǎn)生異常振動的因素很多,總體而言,可分為水力、機械和電氣三個方面。
機組制造、安裝和調(diào)試過程中,會出現(xiàn)轉動部件與固定部件旋轉中心不在同一軸線、推力頭鏡板與主軸不垂直、主軸法蘭連接不好等情況,在這些情況下,由于機組軸向不正等原因,機組轉動時產(chǎn)生不平衡離心力,導致異常振動產(chǎn)生噪聲。另外,機組在轉動部件質(zhì)量靜不平衡、主軸彎曲或零部件松動、脫落等情況下,長期運行會產(chǎn)生機械變形,從而引發(fā)機組振動而產(chǎn)生噪聲[5]。
當導軸承的間隙過大或松動時,會引起機組的徑向振動,當機組運行不穩(wěn)定且潤滑不良產(chǎn)生干摩擦時,機組振動加劇而產(chǎn)生噪聲。
水力原因引起的噪聲主要是由于水輪機過流部件型線的設計不夠合理或者機組在非設計工況下運行,在流場中產(chǎn)生不良漩渦,這些漩渦的運動變化就會產(chǎn)生振動,常見的水力因素形成噪聲的過程及原因如表1 所示[6,7]。
表1 水電機組水力因素引起的噪聲Table 1 Noise produced by hydraulic factors of hydropower unit
因發(fā)電機加工制造以及安裝方面的原因,比如轉子、定子圓度不可能完全為正圓,容易出現(xiàn)不平衡磁拉力,在發(fā)電機高速旋轉的情況下,該不平衡磁拉力會引起機械振動和噪聲。另外,定子鐵芯疊片松動、定子產(chǎn)生的次諧波磁動勢和負序電流等也會引起的機組振動。
為了對機組在運行過程中的噪聲源進行識別,設計了一套基于噪聲的診斷分析方法。本文以發(fā)電機噪聲為例,對整個推理分析過程進行說明。
發(fā)電機在運轉過程中由于存在電磁作用、機械摩擦振動、氣流運動,會形成沖擊、振動力波而產(chǎn)生噪聲,其可分為機械噪聲、電磁噪聲和通風噪聲三大類[8,9]。
機械噪聲包括軸承噪聲、轉子不平衡引起的低頻噪聲和結構部件摩擦碰撞或共振產(chǎn)生的噪聲,一般低速時表現(xiàn)為斷續(xù)或具有周期性,高速時表現(xiàn)為連續(xù)的高頻噪聲。因此,可在機組開機空轉運行時,待轉速達到額定轉速穩(wěn)定后,關閉導葉,使機組自由停機,如果發(fā)電機轉速由低到高的過程中,其聲音由斷續(xù)周期至連續(xù)高頻的變化,停機過程中隨著轉速的降低,聲音又由連續(xù)高頻至斷續(xù)周期的變化,則為機械噪聲。
通風噪聲是指空氣動力噪聲,由氣體流速決定的,當轉速接近額定轉速時會明顯增大。如果整個機組的開機空轉與停機停過程中,聲音的變化由小到大,又由大到小,則為通風噪聲。產(chǎn)生通風噪聲的主要原因有:
(1)轉子旋轉時空氣受到?jīng)_擊及空氣經(jīng)過電發(fā)電機時產(chǎn)生的環(huán)流發(fā)出的聲音。
(2)通風零部件松動或變形,其中轉子上的附屬風扇葉片的松動會產(chǎn)生一種輕微的金屬撞擊聲。
(3)進風、出風口的設計不合理或局部面積的減少,會使空氣阻力增大而產(chǎn)生呼呼的風聲。
電磁噪聲是發(fā)電機運轉時,定子與轉子間的氣隙磁場產(chǎn)生了徑向力,使發(fā)電機產(chǎn)生電磁振動而形成,電磁噪聲在發(fā)電機通電后才產(chǎn)生,斷電后噪聲即消失。因此,如果定子繞組端部不合要求,如定子繞組繞制、整形不好,造成空氣阻力的增加與氣流沖擊的出現(xiàn),而導致渦流的形成。而隨著勵磁的電流的加入與增大,機組運行噪聲也隨之明顯增加,且勵磁電流消失后噪聲也隨之立即消失或大大減少,則主要為電磁噪聲。
因此,對發(fā)電機組噪聲的診斷推理過程,總結如圖2 所示。
圖2 發(fā)電機噪聲診斷方法Figure 2 Diagnosis scheme for generator noise
圖3 是某電站不同負荷下對應機組不同位置的測量噪聲,其L 聲級和A 聲級隨負荷變化,可以看到,尾水門噪聲隨負荷變化影響較大,根據(jù)表1 可知,其噪聲的主要影響因素為水力因素,尤其在渦帶區(qū)噪聲尤為明顯,即尾水管渦帶造成壓力脈動和噪聲。
水輪機組在渦帶區(qū)運行時,管道內(nèi)部壓力過高,此時噪聲和振動幅度都會變大,嚴重的情況下,甚至可能導致廠房共振,帶來不可估量的危害和損失。
對這種問題,可選擇負傾角翼型模式轉輪,從而達到對上冠與泄水錐形線的優(yōu)化,如果安裝的是高水頭混流式水輪機,可使用帶副葉的轉輪,機組在渦帶運行區(qū)域運行時,進行強迫補氣,通常能大大減少尾水門噪聲。
圖4 是某電站在振動區(qū)域伴隨異常金屬嘯叫聲[10]。噪聲主要頻率與機組振動頻率一致,為100 ~500Hz 的頻率,有時會出現(xiàn)2 個甚至2 個以上的主要頻率區(qū)域,根據(jù)分析發(fā)現(xiàn),幅值隨機組負荷的變化趨勢與頂蓋振動基本相同。
圖4 水車室噪聲隨負荷變化頻域瀑布圖Figure 4 Waterfall plot of frequency for noise in turbine room with various loads
通過對圖4 中水車室噪聲和機組本身振動、轉輪固有頻率分析判斷,基本確定水輪機存在卡門渦共振問題,最終通過葉片修型,即采取削薄非對稱出水邊形狀,提高卡門渦頻率,減低卡門渦的激振幅值,達到避免或消除卡門渦共振的效果。
以在浙江仙居抽水蓄能電站為例,為了深入研究抽水蓄能發(fā)電電動機風洞和水車室綜合狀態(tài),提升浙江仙居抽水蓄能發(fā)電電動機風洞和水車室綜合狀態(tài)的數(shù)字化、信息化、智能化運維能力,通過安裝狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),對其開展了智能圖像監(jiān)測、聲學監(jiān)測、熱成像監(jiān)測和總烴含量監(jiān)測。
系統(tǒng)在發(fā)電機風洞內(nèi)安裝4 個聲學傳感器,實現(xiàn)對風洞內(nèi)的全方位聲學監(jiān)測。在水車室內(nèi)安裝2 個聲學傳感器,在蝸殼人門孔和尾水人門孔各安裝1 個聲學傳感器,實現(xiàn)對水車室和水輪機的聲學監(jiān)測。配置1 套聲音預處理器,用于采集聲學傳感器過來的信號,并通過通信方式將聲音數(shù)據(jù)傳輸至聲音/溫度數(shù)據(jù)采集單元進行集成分析。
系統(tǒng)現(xiàn)場運行照片如圖5 所示,噪聲監(jiān)測數(shù)據(jù)界面如圖6 所示。
圖5 系統(tǒng)結構圖及現(xiàn)場安裝照片F(xiàn)igure 5 Scheme of system structure and installation photo
圖6 噪聲監(jiān)測數(shù)據(jù)界面Figure 6 System interface for noise monitoring
在水電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方法中,噪聲分析具有比較獨特的作用,但由于其頻率成分復雜,產(chǎn)生噪聲的因素眾多,因此,噪聲監(jiān)測與分析并沒有受到與振動、擺度、水壓脈動等信號同樣的重視程度,但噪聲分析作為穩(wěn)定性測量的補充,能夠在機組出現(xiàn)故障時為其診斷和分析提供更多的依據(jù)。
隨著大數(shù)據(jù)分析、機器學習和人工智能等技術在水電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷中的應用,噪聲信號的特征提取、聲學場的建立、噪聲信號與流體特性的關聯(lián)等技術,必將繼續(xù)向前發(fā)展,并得到越來越廣泛的應用,最終為保證機組安全、高效運行提供指導。