[发明专利]一种基于频域特征提取的水电机组状态监测信号处理方法

说明书

本发明公开了一种基于频域特征提取的水电机组状态监测信号处理方法，通过对水电机组状态监测系统采集的振动、摆度等状态监测传感器原始时域波形信号进行快速傅里叶变换计算，提取其中的有效频域特征分量成分（频率、幅值和相位）后进行网络传输、存储，再通过快速傅里叶反变换计算还原其时域波形信号，实现了状态监测时域波形信号的整理、提纯、传输、存储及还原。本发明在不丢失水电机组振动分析诊断有效特征信号的前提下，可大幅压缩机组状态监测数据传输和存储所耗费的网络和计算机存储资源，解决了传统水电机组状态监测波形数据网络传输占用大量带宽，以及保存时占用大量计算机存储空间的问题。

技术领域

本发明涉及一种基于频域特征提取的水电机组状态监测信号处理方法，属于水利水电监控技术领域。

背景技术

水电机组状态监测系统利用计算机技术对机组运行过程中的振动、摆度、压力脉动、气隙等状态参数进行连续采集和计算处理，实时掌控机组当前工作状况，采取多种手段进行分析诊断，自动记录设备状态数据并生成设备状态报表，及时发现故障隐患，并进行报警监视和事故追忆，从而减少破坏性事故发生，指导机组安全、可靠、经济运行。其工作原理如图1所示。

水电机组状态监测系统通常要在单位时间(数秒钟)内完成振动、摆度、压力脉动等多个状态监测传感器数据的采集、计算、传输和分析、存储，由于系统实时采集的状态监测传感器原始波形数据量大且信号成分复杂，如何采取适当的手段实现其信号特征的精确提取、高效传输与存储，是系统必须面对的问题。

水电机组所发生的70％～80％的故障都能通过其振动反映出来，利用状态监测系统获取的振动信号来对机组进行故障诊断，是一种有效而实用的方法，其主要通过分析计算振动信号频率、幅值和相位来判定故障产生的可能原因。当机组发生振动故障时，往往会引起信号频率结构的变化，但水电机组振动故障通常具有明显的特征频率。由上可见，为了对机组振动特征及其可能的故障原因进行分析诊断，必须获得其振动传感器时域波形信号的特征频率，以往常规的做法是：为了实现在线和历史分析诊断，水电机组状态监测系统上位机需通过网络接收前端状态监测装置采集的所有传感器的原始波形数据，同时上位机系统也需要完整保持这些原始振动波形数据。

状态监测时域波形数据的传输和保存需要占用大量的网络带宽和计算机存储空间。单个状态监测通道数据传输所占用的以太网带宽为32Kbps，所需的存储容量为8K/秒；以典型单台水电机组所需采集的状态监测通道路36个计算，单台机组状态监测装置数据传输所占用的以太网带宽为1152Kbps，所需的存储容量为256K/秒(21.094G/天或7.519T/年)；以含4台机组的典型电站计算，单个电站机组状态监测数据传输所占用的以太网带宽为4.5Mbps，所需的存储容量为1M/秒(约等效于84.375G/天或30.075T/年)；以此类推，对于多个电站的集控或梯级流域级的电站群状态监测系统而言，其实时数据传输和不间断历史数据存储将占用巨量的网络带宽和耗费海量的存储空间。

由此可见，如果采用常规方法，对于大型电站或电站群这样装机规模较大应用而言，其状态监测时域波形数据传输所占用的网络带宽和历史数据存储所耗费的存储空间资源必定是巨量甚至是无法接受的，必须对状态监测波形信号的传输和存储策略进行优化，通过采用合适的信号特征提取方法，大幅压缩状态监测数据传输和存储所占用的网络和计算机资源。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于频域特征提取的水电机组状态监测信号处理方法，通过对水电机组状态监测系统采集的振动、摆度等状态监测传感器原始时域波形信号进行快速傅里叶变换计算，提取其中的有效频域特征分量成分进行网络传输、存储，再通过快速傅里叶反变换计算还原其时域波形信号，实现了状态监测时域波形信号的整理、提纯、传输、存储及还原。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于频域特征提取的水电机组状态监测信号处理方法，包括以下步骤：

1)对状态监测波形进行频域特征数据提取，然后通过网络发送给上位机系统，具体步骤如下：