水轮机设备的运行监测与评估技术研究

孙红武

（重庆大唐国际彭水水电开发有限公司）

0 引言

水轮机是水力发电厂中的核心设备，其运行状态对整个发电过程的效率和安全具有至关重要的作用。因此，对水轮机设备的运行监测与评估技术进行研究显得尤为重要。本文旨在综合分析现有的水轮机运行监测与评估方法，并探讨如何运用这些方法确保设备的高效、安全运行［1］。

1 水轮机设备概述

1.1 工作原理

水轮机是一种利用水流动能驱动的旋转设备，将水能转换为机械能，进而通过发电机将机械能转换为电能。水轮机在水力发电过程中扮演着关键角色。根据水轮机的设计和工作原理，它们可以分为几种不同类型，如低水头水轮机（如卡普兰轮机和弗朗西斯轮机）和高水头水轮机（如佩尔顿轮机和透平轮机）。

水轮机的工作原理基于水流与叶片之间的动量交换。当水流通过叶片时，其动量和动能会发生变化。这种变化会使得叶片产生旋转运动，从而将水能转换为机械能。叶片的形状和排列方式对水流动能的转换效率有很大影响。为了最大限度地提高效率，水轮机的设计通常会根据工作条件（如水头、流量等）进行优化。

1.2 主要组成部分

转轮与叶片：转轮是水轮机的主要旋转部件，叶片固定在转轮上。根据水轮机的类型，叶片可以分为固定式和可调式。固定式叶片在整个运行过程中保持不变的形状，而可调式叶片可以根据需要调整形状以适应不同的工况。

座环与导叶：座环是水轮机的非旋转部分，导叶安装在座环上。导叶的作用是引导水流以适当的速度和方向进入叶片。导叶可以是固定的，也可以是可调的，以便在不同的运行条件下调整水流。

轴承：轴承是水轮机中的关键部件，支撑转轮并使其能够顺畅地旋转。轴承的种类包括滚动轴承和滑动轴承，它们需要定期检查和维护以确保水轮机的稳定运行。

蜗壳：蜗壳是水轮机的外壳，通常呈螺旋状。它的作用是将水流从进口处引导到转轮，并在出口处收集经过叶片的水流。

2 振动监测方法

2.1 数据采集

数据采集是振动监测的第一步。通常采用加速度传感器、速度传感器或位移传感器等设备在关键部位（如轴承、主轴、顶盖等）实时测量振动信号。数据采集系统应具备足够的采样率和动态范围，以确保捕获到有效的振动信号。

2.2 信号处理

信号处理旨在消除噪声并提取振动信号中的有用信息。常用的信号处理方法包括时域分析、频域分析和时频域分析。时域分析关注信号的时序特征，如波形、峰值和均值等。频域分析通过傅立叶变换等方法将信号转换为频率域，以识别出现在特定频率上的故障特征。时频域分析则结合时域和频域特性，通过短时傅立叶变换、小波变换等方法，提供更多关于信号的动态信息［2］。

2.3 特征提取

特征提取是从处理后的振动信号中提取能反映设备状态的关键特征。常用的特征提取方法包括统计特征（如均值、方差、峰值等）、频谱特征（如频谱峰值、频谱能量等）和时频特征 （如小波系数、熵等）。通过比较正常和异常状态下的特征值，可以判断设备是否存在故障。

2.4 故障分类

故障分类是基于提取的特征来识别和分类设备故障。常用的故障分类方法包括专家系统、模式识别和机器学习等。专家系统根据经验规则和阈值进行判断；模式识别方法 （如聚类分析、主成分分析等）将特征值映射到特征空间，通过距离或相似度度量进行分类；机器学习方法（如支持向量机、神经网络、决策树等）通过对训练数据的学习来识别和分类未知故障。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等方法也被应用于振动信号的故障分类，实现了更高的准确率和鲁棒性。

在实际应用中，振动监测方法可以有效地识别和预测水轮机中的各种故障，如轴承故障、叶片裂纹、转子不平衡等。通过对这些故障的及时发现和处理，可以降低设备的维修成本，延长设备寿命，提高发电厂的整体运行效率和安全性。

3 压力监测技术

压力监测是另一种用于水轮机设备运行监测的重要方法，通过测量水轮机内的压力分布来评估设备性能和识别潜在故障。

3.1 压力分布测量

压力分布测量通常采用压力传感器（如，压力计、压力变送器等）在水轮机的关键位置（如，入口、出口、叶片间隙等）实时监测压力数据。为了确保准确性，压力传感器应具备足够的灵敏度和稳定性，并根据不同工况选择合适的量程和分辨率。

3.2 压力分布在水轮机性能评估中的应用

压力分布对水轮机性能评估具有重要意义，具体应用包括效率评估、轴向推力评估、叶片受力分析、腔室压力监测。

首先，在效率评估方面，通过测量水轮机入口和出口的压力差，可以计算出水能转换效率。理论效率计算公式为η＝（P1-P2）／P1，其中P1和P2分别为入口和出口的压力。实际应用中，需要考虑各种损失因素，如叶片摩擦损失、流动损失等。其次，在轴向推力评估方面，通过测量水轮机内各部位的压力分布，可以计算出轴向推力。轴向推力过大可能导致轴承过热和磨损加剧，因此需要进行实时监测以确保设备安全运行。然后，在叶片受力分析方面，通过测量叶片表面的压力分布，可以分析叶片受力情况，为叶片优化设计和寿命预测提供依据。例如，压力波动可能导致叶片疲劳损伤，通过压力监测可以实时预警和排查问题。最后，在腔室压力监测方面，在一些高水头水轮机（如佩尔顿轮机）中，腔室压力对设备性能有重要影响。通过监测腔室压力，可以评估设备运行状态和潜在故障，如空化、气泡等［3］。

4 轴承温度监测

轴承是水轮机的关键部件，其工作状态对设备性能和安全性具有重要影响。轴承温度监测是评估轴承工作状态的有效方法，通过实时监测轴承温度来预警潜在问题和维护计划。

4.1 轴承温度测量

轴承温度测量通常采用热电偶、热敏电阻或红外测温仪等设备，在轴承表面或近距离处实时监测温度数据。为了确保准确性和稳定性，温度传感器应具备足够的灵敏度和响应速度，并根据不同工况选择合适的温度范围和分辨率。

4.2 轴承工作状态对设备性能的影响

水轮机的轴承工作状态对设备性能具有重要影响。轴承磨损会导致轴线偏移，进而影响叶片间隙和水的流态，降低水轮机效率。同时，轴承过热可能导致润滑油变质，加速磨损和损伤，进一步影响设备寿命。轴承故障也可能引发设备振动加剧，影响其他部件的寿命和性能。因此，轴承温度监测对于实时预警和排查问题、设备寿命管理和预防突发故障等方面起到很大的作用。根据文献［1］，轴承磨损导致的效率损失可达1%～3%。文献［2］表明，轴承温度每上升10℃，寿命将减少约50%。文献［3］的研究表明，轴承故障导致的振动问题可能引发叶片疲劳损伤、密封系统失效等问题。因此，对轴承状态的实时监测和维护至关重要。

5 效率评估方法

水轮机效率是评估设备性能的关键指标，反映了水能转换为机械能的效果。

5.1 水轮机效率定义

水轮机效率（η）定义为转换到机械轴功率（Pshaft）与输入到水轮机的水能功率（Pwater）之比：

5.2 关键性能指标

计算水轮机效率需要考虑以下关键性能指标：

水头（H）—水轮机入口和出口之间的压力差，通常以米（m）表示。

流量（Q）—通过水轮机的水体积流量，通常以立方米每秒（m3／s）表示。

密度（ρ）—水的密度，通常以千克每立方米（kg／m3）表示。在一般情况下，水的密度约为1000kg／m3。

重力加速度（g）—地球表面的重力加速度，通常以米每平方秒（m／s2）表示。一般取值为9.81m／s2。

5.3 计算公式

首先，计算输入到水轮机的水能功率（Pwater）：

其中，ρ为水的密度；g为重力加速度；H为水头；Q为流量。

接下来，计算转换到机械轴功率（Pshaft），通常通过测量发电机端的电功率（Pelectric）和考虑发电机效率（ηgen）来实现：

最后，将Pshaft和Pwater代入效率公式计算水轮机效率：

通过以上公式和关键性能指标，可以评估水轮机在不同工况下的效率，为优化设备运行和提高能源利用效率提供依据。

6 故障诊断与预测

基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的故障识别方法在水轮机设备的故障诊断与预测中具有重要应用价值。以下将详细阐述EMD方法的原理以及如何利用相关技术进行故障识别。

6.1 经验模态分解（EMD）

经验模态分解（EMD）是一种自适应的非线性、非平稳信号分析方法。其主要目的是将复杂信号分解为一组固有模态函数 （Intrinsic Mode Functions，IMF）。IMF是具有有限带宽、对称包络和相同数量的零穿越点的信号组件。EMD方法能够适应信号的局部特性，适用于处理非线性、非平稳的振动信号。

6.2 基于EMD的故障识别过程

基于EMD的故障识别方法可以分为以下几个步骤。

（1）信号预处理：对原始振动信号进行去噪、滤波等预处理操作，以减小噪声干扰，提高后续分析的准确性。

（2）EMD分解：将预处理后的信号通过EMD方法分解成一系列IMF，每个IMF表示不同的频率成分。这些IMF可以揭示信号的局部特性和故障特征。

（3）特征提取：从IMF中提取有关故障特征的有效信息，如时域特征（均值、方差、峰值等）、频域特征（频谱、谱峰等）和时频特征 （小波变换、Wigner-Ville分布等）。

（4）故障识别：将提取的特征输入到分类器（如支持向量机、神经网络、决策树等）进行故障识别。分类器可以通过训练数据学习各种故障模式，从而实现对未知故障的准确识别。

（5）故障预测：基于提取的特征和历史数据，采用时间序列分析、状态空间模型等方法进行故障预测，为设备维修和寿命管理提供决策支持。

通过以上步骤，基于EMD的故障识别方法可以有效地检测和识别水轮机设备中的各种故障，如轴承故障、叶片裂纹、转轮重量不平衡等。

7 结构监测技术

水轮机设备在长期运行过程中，可能出现结构裂纹、松动等问题，这些问题可能导致设备性能下降、故障发生甚至设备损坏。因此，结构监测技术在水轮机维护和管理中具有重要价值。

7.1 声发射技术

声发射（Acoustic Emission，AE）技术是一种无损检测方法，通过监测设备产生的高频声波信号来检测裂纹、松动等潜在问题。当水轮机中发生裂纹扩展或松动时，会产生微弱的声波信号。通过安装在设备表面的声发射传感器捕获这些信号，再进行信号分析和处理，可以实时监测设备的结构状况。

7.2 激光测振技术

激光测振（Laser Vibrometry）技术是一种基于激光干涉的无损检测方法，通过测量设备表面的振动位移来检测结构裂纹、松动等问题。激光测振仪发出激光束照射在设备表面，然后接收反射回来的激光信号。通过比较发射和接收信号的干涉，可以计算设备表面的振动位移。分析振动位移数据，可以识别异常振动特征，进而发现潜在的裂纹和松动问题。

7.3 超声波检测技术

超声波检测（Ultrasonic Testing，UT）技术是一种广泛应用于无损检测的方法。通过发射高频声波信号并接收反射信号，可以检测设备内部的缺陷和裂纹。超声波检测技术具有较高的分辨率和检测深度，适用于检测水轮机叶片、转轮等关键部件的潜在裂纹和缺陷。

8 结束语

本文综合分析了水轮机设备的运行监测与评估技术，包括振动监测、压力监测、轴承温度监测、效率评估、故障诊断与预测以及结构监测。通过对各种监测方法和技术的研究，可以为水轮机的安全运行、性能优化和维修决策提供有力支持。