【摘 要】
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随着“十四五”规划的推进,各个行业开始提倡使用清洁、可再生、环境友好型的能源,水力发电作为传统电力供应手段,在能源使用上的比例日益提高。针对传统水轮机组监测系统存在的监测手段单一、数据采集速度慢、集中监控困难等问题,以及传统振动信号分解算法分解效果的不足,本文融合数据采集、数据通讯、振动信号分解等技术,设计并搭建一套水轮机组在线监测与故障诊断系统,具体研究内容如下:（1）开发下位子系统。为了实现数
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随着“十四五”规划的推进,各个行业开始提倡使用清洁、可再生、环境友好型的能源,水力发电作为传统电力供应手段,在能源使用上的比例日益提高。针对传统水轮机组监测系统存在的监测手段单一、数据采集速度慢、集中监控困难等问题,以及传统振动信号分解算法分解效果的不足,本文融合数据采集、数据通讯、振动信号分解等技术,设计并搭建一套水轮机组在线监测与故障诊断系统,具体研究内容如下:（1）开发下位子系统。为了实现数据采集、传输和预处理,结合水轮机组现场实际情况,设计了以数字信号处理器（Digital Signal Processing,DSP）为核心的下位系统,通过传感器采集信号,DSP将数据整合传输至上位系统,实现了数据的传输;将信号处理程序写入DSP中,实现了信号的预处理,加快了水轮机组信号的处理速度。（2）设计上位子系统。通过SQL Server软件构造了系统的数据中心,对机组数据归类和整理分析。在Visual Studio平台开发人机交互界面,通过TCP/IP传输协议建立上下位通讯,整合改进后算法到上位机,给出信号分析结果。按照监测系统的需求,将上位软件分为系统登陆、数据管理、参数整定、用户管理等模块,解决了机组集中监控的问题,为水电站人员对机组随时管理提供了平台。（3）改进振动信号分解算法。针对传统EMD分解效果的不足,通过集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）,方法改进模态混淆,使用新的插值方法抑制端点效应,提出了改进的EMD信号分解方法,为水轮机组振动信号分解提供新的方法。最后,使用实际机组数据测试监测系统的可靠性和算法改进效果。结果表明:本课题开发的水轮机组在线监测系统数据采集速度和响应速度快、模块稳定、性能可靠。优化后的算法较传统的EMD方法,其信号分解速度更快,分解性能具有明显提升,能有效分解出故障频率,大幅度提升了水轮机组振动故障诊断能力。
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