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公开(公告)号：CN110954601B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201911229118.0
申请日：2019-12-04
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 北京中元瑞讯科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于快速包络谱峭度的水轮机空化状态在线评价方法，包括以下步骤：步骤S1：采集水轮机原始的空化信号；步骤S2:根据快速包络谱峭度计算最优带通滤波器;步骤S3:采用最优带通滤波器进行带通滤波，获得冲击脉冲信号波形；步骤S4:采用数字包络解调求解冲击脉冲包络波形；步骤S5:通过对包络信号的识别可以获得冲击脉冲的数量、每个冲击脉冲的时间宽度以及脉冲的幅值大小；步骤S6:积分计算单位时间累计脉冲冲击能量和统计单位时间冲击脉冲密度；步骤S7:根据单位时间累计脉冲冲击能量和统计单位时间冲击脉冲密度，得到水轮机空化状态的评价。本发明利用冲击脉冲的密度、冲击能量强度在线实现对转轮空化发展程度的评价。
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公开(公告)号：CN110987438B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201911229108.7
申请日：2019-12-04
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 北京中元瑞讯科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种水轮发电机变转速过程周期性振动冲击信号检测的方法，包括以下步骤：步骤S1：采集初始振动信号数据；步骤S2:根据快速包络谱峭度计算最优带通滤波器;步骤S3:采用最优带通滤波器进行带通滤波，获得振动冲击信号波形；步骤S4:求解得到振动冲击信号波形的振动冲击包络；步骤S5:计算多个脉冲之间的时间间隔；步骤S6:估算多项式转速拟合系数；步骤S7:对振动冲击包络进行变频率重采样，获取转速拟合系数的最优值；步骤S8:构建拟合转速多项式，对振动冲击包络进行变频率重采样，获得经整周期采样的振动冲击包络波形；步骤S9:对经整周期采样的振动冲击包络波形作快速傅里叶变换，获得频谱；步骤S10:根据获取的频谱和拟合转速进行故障分析评价。
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公开(公告)号：CN110987438A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911229108.7
申请日：2019-12-04
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 北京中元瑞讯科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种水轮发电机变转速过程周期性振动冲击信号检测的方法，包括以下步骤：步骤S1：采集初始振动信号数据；步骤S2:根据快速包络谱峭度计算最优带通滤波器;步骤S3:采用最优带通滤波器进行带通滤波，获得振动冲击信号波形；步骤S4:求解得到振动冲击信号波形的振动冲击包络；步骤S5:计算多个脉冲之间的时间间隔；步骤S6:估算多项式转速拟合系数；步骤S7:对振动冲击包络进行变频率重采样，获取转速拟合系数的最优值；步骤S8:构建拟合转速多项式，对振动冲击包络进行变频率重采样，获得经整周期采样的振动冲击包络波形；步骤S9:对经整周期采样的振动冲击包络波形作快速傅里叶变换，获得频谱；步骤S10:根据获取的频谱和拟合转速进行故障分析评价。
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公开(公告)号：CN110954601A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911229118.0
申请日：2019-12-04
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 北京中元瑞讯科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于快速包络谱峭度的水轮机空化状态在线评价方法，包括以下步骤：步骤S1：采集水轮机原始的空化信号；步骤S2:根据快速包络谱峭度计算最优带通滤波器;步骤S3:采用最优带通滤波器进行带通滤波，获得冲击脉冲信号波形；步骤S4:采用数字包络解调求解冲击脉冲包络波形；步骤S5:通过对包络信号的识别可以获得冲击脉冲的数量、每个冲击脉冲的时间宽度以及脉冲的幅值大小；步骤S6:积分计算单位时间累计脉冲冲击能量和统计单位时间冲击脉冲密度；步骤S7:根据单位时间累计脉冲冲击能量和统计单位时间冲击脉冲密度，得到水轮机空化状态的评价。本发明利用冲击脉冲的密度、冲击能量强度在线实现对转轮空化发展程度的评价。
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公开(公告)号：CN106596111A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611133672.5
申请日：2016-12-10
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 福建水口发电集团有限公司
CPC分类号： G01M15/00 , G01H17/00 , G06K9/00523 , G06N3/02
摘要： 本发明提供一种基于多小波的水电机组故障特征自适应提取方法，利用自适应多小波特有的自适应特性，并结合敏感性评估指标，实现水电机组故障特征的最优提取。多小波分析在多种性能上优于小波分析，使其在许多领域得到了应用，由于其具有多个尺度函数和小波函数，因此在进行多小波变换时，不能直接分解采集信号，而是需要将采集的信号进行预处理，使其转换成多小波变换能够处理的向量数据，然而，不恰当的预处理方法常常导致信号失真，影响信号特征的特征提取，因此，选择适合于处理水电机组故障信号的预处理方法是多小波分解结果准确、有效，凸显水电机组故障特征的关键。
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公开(公告)号：CN106778592A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611133669.3
申请日：2016-12-10
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 福建水口发电集团有限公司
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00516
摘要： 本发明提供一种基于多小波的水电机组状态监测数据降噪方法，对采集到的振动信号进行预处理和多小波分解，得到多个频段的尺度系数和小波系数，利用阈值函数对多小波系数进行处理，并将处理后的系数进行多小波重构和后处理，达到减少信号中的噪声成分，提高振动信号信噪比的目的。多小波相邻系数降噪方法考虑了多小波相邻系数之间的相关特性，能够有效降低所采集信号中的噪声成分，本发明研究多小波相邻系数降噪方法在水电机组信号降噪过程中的应用，获取真实有效的信号成分，为水电机组故障的准确诊断提供可靠的数据。
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