基于小波变换的燃烧不稳定性检测方法研究

卓增泗 胡立生

(上海交通大学电子信息与电气工程学院)

基于小波变换的燃烧不稳定性检测方法研究

卓增泗 胡立生

(上海交通大学电子信息与电气工程学院)

利用小波变换多尺度分析分解和重构燃气轮机燃烧室的高频、中频和低频压力信号，并在时域上定位燃烧不稳定性发生的时刻。对于具有不稳定成分的压力信号，该方法能够正确地检测出不稳定性，结果与电厂实际运行情况一致。

燃烧不稳定性 小波变换 压力振动 多尺度分析

我国早期引入的E级燃气轮机在扩散燃烧方式下，采用轻油所排放的NOx的质量浓度值为410mg/m3(标准状态, 15% O2，下同)，而采用天然气排放的NOx的质量浓度值则是160～220mg/m3[1]。我国在《火电厂大气污染物排放标准》(GB 13223-2011)中规定[2]，采用燃油的燃气轮机发电厂排放的NOx质量浓度值不高于120mg/m3，而采用天然气的燃气轮机发电厂排放的NOx质量浓度值不高于50mg/m3[2]，所以早期引入的E级燃气轮机的NOx排放浓度不能满足GB 13223-2011中的规定。

为了降低燃气轮机排放污染物的浓度，我国近年来引入的F级燃气轮机采用的是干低式NOx(Dry Low NOx， DLN)燃烧方式[3,4]，包含有预混式燃烧器[5]，燃料在进入燃烧区域之前先和过量的空气混合均匀，再进入燃烧区域燃烧，以此降低燃烧温度，减少燃烧过程中产生热力型NOx，目前最低可以达到9μL/L，远低于国家标准。

但是，对于使用干低式NOx技术的燃气轮机，由于燃烧温度相对较低，而且燃料空气比接近贫燃料熄火极限，导致燃烧室产生燃烧不稳定现象。燃烧不稳定现象是目前采用DLN技术的大型燃机所面临的共同问题，而且燃烧不稳定可能会引起回火、喷嘴熄火，从而导致机组跳机，严重时则会损坏燃烧器、火焰筒及透平等昂贵设备，增加设备的故障率。要减少燃烧不稳定现象，首先需要了解燃烧不稳定现象的产生机理，进而检测燃烧不稳定性，根据检测结果对运行工况进行相应的调整，减弱燃烧不稳定性带来的影响，所以研究检测燃烧不稳定现象的方法具有一定的研究意义和价值。

1 燃烧不稳定的产生机理

不稳定的燃烧过程会发出声音，如果声音在一个自由开放的空间中，则声音就会辐射殆尽。但是，如果在燃烧室这样封闭且狭窄的空间中，那么不稳定燃烧过程中产生的声音将会在边界(燃烧室壁)反射，反射的声波和燃烧过程相互作用，而燃烧过程对流场比较敏感，则可能产生不稳定性现象。

如图1所示，若在某个时间点由于燃烧过程中气体的流动和混合过程受到某些因素的影响而产生波动，则会引起热释放率的波动，热释放率的波动则产生了燃烧不稳定现象，在封闭的环境中生成声学振动，声学振动则会使得流动和混合过程继续产生波动，以此形成闭环反馈。

图1 燃烧不稳定性反馈简图

国内外很多学者对燃烧不稳定产生机理的研究表明，燃烧不稳定性是由于周期性流体和燃烧过程中周期性地热释放率之间的复杂的相互反馈过程，产生低频高幅的压力波动所引起的[6]。

在燃烧不稳定的产生机理中，燃烧过程的一个重要特征是压力振动，而事实上燃烧不稳定的外在表现是燃烧室在不同频率下的压力振动。通过压电传感器测量出燃烧室中的压力，然后利用信号处理的方法分析信号中频率的成分。小波变换可以在时域和频域上同时定位信号，利用小波变换多尺度分析可以提取压力信号的频率分量，进而检测燃烧的不稳定性。

2 小波变换简介

小波变换以傅里叶变换为基础，其基本思想是在平方可积的函数空间L2中寻找一组正交基，用这组正交基表示L2中任意的函数，基函数可以由预先选定的基小波(又称为母小波，Mother Wavelet)通过伸缩平移得到。设ψ(t)是平方可积函数，且ψ(t)的傅里叶变换Ψ(ω)满足以下容许条件：

(1)

则称ψ(t)为一个基本小波或者母小波。将母小波通过伸缩和平移即可得到小波序列，在连续的情况下，小波序列为：

(2)

其中a是伸缩因子，τ是平移因子。

对于任意f(t)∈L2(R)，其连续小波变换为：

(3)

小波变换的时频窗大小是固定的。也就是说，对于固定的τ，随着a的增大,小波的时窗就变宽，频窗就变窄；相反，随着a的减小，小波变换的时窗就变窄，频宽就变宽。所以当a较小时，反映的是t = τ附近的高频成分，当a较大时，反映的是t = τ附近的低频成分，这样通过调节伸缩因子就可以分析信号的高频和低频成分了。

对于离散情况下，采用二进小波序列：

ψj,k(t)=2-j/2ψ(2-jt-k),j,k∈Z

(4)

所以f(t)的离散小波变换为：

(5)

j尺度下重构高频信号为：

(6)

故信号f(t)的高频分量可以通过式(6)构建出来。

3 检测燃烧不稳定性

当燃烧室中低频、中频和高频的压力振动超过限定幅值时则可能表现出燃烧不稳定性。低频动态(LowFrequencyDynamics,LFD)压力振动的频率分布一般在5～50Hz，常常发出轰轰低沉的声音。LFD的幅值会随着燃烧温度的降低而增大，所以也称为“冷振荡峰值(ColdTone)”[7]，在接近贫燃料熄火极限状态容易观察到。冷振荡峰值过高容易导致燃烧热部件和其他重要部件损坏。中频动态(MediumFrequencyDynamics,MFD)压力的振动频率一般在100～250Hz。因为压力幅值会随着燃烧温度的升高而增大，所以也称之为“热振荡峰值(HotTone)”，MFD对热部件产生的影响没有LFD的大。高频动态(HighFrequencyDynamics,HFD)压力振动的振动频率在250Hz以上，常常伴有“尖叫”。高幅值的HFD严重损害机组部件，会在短时间内让部件产生周期疲劳破坏。

用小波分析可以提取压力脉动信号中的高频、中频和低频分量[8]。图2为压力信号的三尺度小波分解。

图2 压力信号三尺度分解

压力信号为S，第1层小波分解将信号大致分解为高频分量D1和低频分量A1，A1是信号S大致形状的近似，而D1则体现了S的细节部分。将A1继续进行小波分解，分解为次高频分量D2和低频分量A2，同理，A2反映了A1的大致形状，D2则体现了A1的细节部分。将A2继续分解为D3和A3。一般对于j尺度的小波分解，S可以分解为：

(7)

j-1尺度的近似分量Aj-1分解为Aj和Dj，Aj是Aj-1的低频近似分量，而Dj则是Aj-1的高频细节分量。

4 结果分析

4.1 采集系统简介

某9F型燃气轮机的燃烧室中采用的是Vibro-MeterCP系列压电传感器，其采样频率为2 560Hz，安装在燃烧室法兰的压电传感器将压力信号转换为电荷信号，电荷信号经过解调器转换为电压或电流信号，隔离栅起到隔离和保护测量系统的作用，最后信号由分析系统进行处理，流程如图3所示。

图3 信号采集和分析流程

4.2 压力信号分量提取

用三尺度小波分析将压力信号分解为D1(高频分量)、D2(中频分量)、D3(低频分量)和A3(近似形状)。由于采用不同的小波在重构信号时产生不同的分解重构误差，因此选取精度最高的小波。Db1是小波重构信号误差最小的，故选取Db1小波作为小波分析的母小波[9]。

图4为调试电厂燃烧室稳定燃烧时的压力波动曲线，大部分的时间压力幅值在-40～40mbar(1bar=101kPa)。低频的压力脉动主要由燃烧室中热流体场的波动引起，而高频的压力脉动主要由火焰峰面快速脉动引起。

图4 稳定燃烧时的压力波动曲线

运用小波多尺度分析，将压力信号分解为D1(高频分量)、D2(中频分量)、D3(低频分量)，如图5所示。其中高频分量在平衡值为0处快速上下波动，其幅值主要分布在-20～20mbar；中频分量也是在平衡值0处快速上下波动，不过其波动幅值比高频略小，主要分布在-15～15mbar之间；D3反映了低频分量的细节部分，其波动比高频和中频慢；A3是压力信号的大致形状，其波动的速度较慢。

图5 稳定燃烧压力信号的小波分量

在电厂调试时，通过改变燃烧器不同级之间的燃料分配或者调节燃气轮机进口可调导叶(InletGuideVane,IGV)改变进气量可以调节燃空比。某段时间在贫燃料极限附近降低燃空比，其压力波动曲线和小波分量如图6、7所示。燃烧室中压力振动平衡值从第2s开始上升，维持大约6s后压力振动平衡值恢复到正常水平。在分析结果中，压力信号的高频分量和中频分量快速上下波动，但是其幅值大部分依旧在-20～ 20mbar。A3则反映了压力信号的大致形状，在2～10s之间有明显的压力幅值波动；对于低频分量，能够检测出在2～10s之间的波动幅值远大于其他时间段的压力幅值，如果低频幅值超过了规定限制，那么就会产生燃烧不稳定现象。因为压力低频振动发生在贫燃料熄火极限附近，当调节IGV增加空气量的时候，燃空比接近贫燃料熄火极限，燃烧温度降低，所以低频压力幅值增大，运用多尺度小波分析检测出来的低频压力振动符合实际情况。

图6 受扰动时的压力波动曲线

图7 受扰动时的压力信号小波分量

5 结束语

介绍了研究燃气轮机燃烧室不稳定性的必要性和燃烧不稳定的产生机理，燃烧不稳定性的一个重要特征是燃烧室的压力振动，可以根据燃烧室压力振动的特征频率检测燃烧不稳定性。小波分析能够同时在时域和频域上定位压力信号，并利用多尺度分析分解和重构压力信号，分别提取出压力信号的高频分量、中频分量和低频分量。利用小波变换提取和分析受扰动的压力信号的分量，其低频振动的分析结果和实际情况吻合。

[1]MooreMJ．NOxEmissionControlinGasTurbinesforCombinedCycleGasTurbinePlant[J]．ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers，PartA：JournalofPowerandEnergy，1997，211(1)：43～52．

[2]GB13223-2011，火电厂大气污染物排放标准[S].北京：中国环境科学出版社，2012.

[3]WasloJ，KuwataM，WashamRM．PremixedPilotNozzleforDryLowNOxCombustor[P].US：US4982570，1991-01-08．

[4] 黄素华，陈昱，陆静，等．干式低NOx燃烧器火焰稳定性监测技术探讨[J].华东电力，2011，(9)：1533～1537．

[5] 张建，李金科．裂解炉用低NOx燃烧器国内技术进展[J]．化工机械，2012，39(6)：681～685．[6] 曹红加．预混火焰燃烧不稳定性及其主动控制[D]．北京：中国科学院研究生院(工程热物理研究所)，2004．

[7] 刘联胜，李志勇，佘凯，等．贫氧、预混火焰热声耦合振荡的声场分析[J]．燃烧科学与技术，2010，16(2)：175～180．

[8] 张永怀，白鹏，周金林，等．小波分析与虚拟仪器在红外气体分析器中的应用[J]．化工自动化及仪表，2003，30(3)：66～68.

[9] 季俊杰，罗永浩．用压力波动的小波高频分量检测燃烧不稳定性[J].上海交通大学学报，2007，41(3)：342～346．

ResearchofCombustionInstabilityDetectionMethodBasedonWaveletTransform

ZHUO Zeng-si, HU Li-sheng

(School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University)

Through making use of wavelet transform, the multiscale analysis, decomposition and reconstruction of the combustor’s high frequency, medium frequency and low frequency signals of the gas turbine were implemented, including determination of combustion instability’s location occurred in the time domain. As for the pressure signals with instability, this method can detect the combustion instability that agrees well with real plant operation.

combustion instability, wavelet transform, pressure vibration, multiscale analysis

TH865

A

1000-3932(2017)05-0439-05

卓增泗(1991-)，硕士研究生，从事燃气轮机燃烧不稳定性的研究，1534725079@qq.com。

2016-11-20，

2016-12-19)