Page 103 - 水利学报2021年第52卷第4期

d 2 ö
re = ç æ 1 × å( f ′ - f i ÷ ) （13）
i
è d i = 1 ø
式中：d 为频谱 F = [ f ，f ，，f ] 的数据长度， F ′ = [ f ′ ，f ′ ，，f ′ ] 为自编码器的输出。
1 2 d 1 2 d
3.2.3 频域劣化指标 按照计算时域劣化指标的思路，定义频域劣化指标 FI，计算公式如下式所示：
fdf
FI = m （14）
fdf θ
式中： fdf 为典型工况（P ，H ）的频域差异特征正常阈值； fdf 为典型工况（P ，H ）的待测样本
m
m
m
m
m
θ
频域差异特征值。
3.3 综合劣化指标 时域劣化指标和频域劣化指标从不同角度评价机组运行状态，都能有效地反映
机组健康状态劣化趋势和劣化程度。然而，只采用时域劣化指标或频域劣化指标不能充分反应机组
状态变化情况，同时监测两种劣化指标的变化情况又增加了健康评价的复杂度。因此，为了更全面
地描述水电机组健康状态变化情况，同时简化评价方式，增强实用性，将时域劣化指标和频域劣化
指标融合得到综合劣化指标 CI，如下式所示：
CI = ω TI + ω FI （15）
1 2
式中： ω 为时域劣化指标 TI 的权重； ω 为频域劣化指标 FI 的权重。
1 2
为提高 CI 对异常状态的敏感性，本文取 ω = TI ，ω = FI 。
1 TI + FI 2 TI + FI

4 实例分析

4.1 数据说明 以某电站 3 号机组为研究对象，该机组水轮机型号为 ZZA315-LJ-800，额定转速
107.1 r/min ，额定功率 200 MW，额定水头 47 m。2015 年 8 月 28 日工作人员发现 3 号机组运行时有明
显异常声音，后停机检查发现该机组转轮室中环钢板出现脱落，中环、下环出现严重裂纹，桨叶裙
边损伤严重。从电站状态监测系统中获取了 3 号机组 2015 年 8 月份历史监测数据 355 组，每组数据包
含轴向振动 A 波形数据和两个工况参数（有功功率和水头）。每个波形包含 16 个键相，共 4096 个点，
采样频率为 458 Hz。这 355 组数据的工况参数变化范围 表 1 3 号机组工况参数变化范围
如表 1 所示。
工况参数 最小值 最大值 变化范围
由于水头变化范围DH 和有功变化范围DP 均在 3% 有功功率 197.9MW 202.3MW 2.2%
额定值以内，可将这 355 组数据的工况视为同一工况。 水头 51.57m 52.45m 1.88%
4.2 试验设计与结果分析 在前 235 组数据的采样时

间内，现场未发现机组异常，可将前 235 组数据视为正常数据。选取前 50 组数据的轴向振动波形构
成标准集，用来计算标准时、频域特征，第 51 组至第 150 组数据的轴向振动波形构成正常集，用来
计算时、频域差异特征正常阈值。第 151 组至第 355 组数据的轴向振动波形构成测试集，用来检验所
提劣化指标的有效性。
计算时域劣化指标时，首先根据类内距离评估指数得到特征空间重构参数 p 和 q 的最佳取值，分
别为 64、64，然后对各数据集中的样本进行特征空间重构和 SVD。计算频域劣化指标时，对轴向振
动波形进行快速傅里叶变换得到频谱数据长度为 2048，基于 Keras 框架下设计自编码器结构如表 2 所
示。标准集中 70%的数据用于训练，余下 30%的数据 用于验证，并采用自适应动量优化算法训练自
编码器网络参数来最小化损失函数。时域劣化指标和频域劣化指标计算流程分别如图 3 和图 4 所示。
由于本文试验中采用的样本数量远少于实际监测系统中的海量数据，故计算的正常时、频域差
异特征值涵盖范围有限，为降低正常状态被误判为故障的概率，在计算时域、频域差异特征正常阈
值时，置信区间应取较高的置信度，本文取置信度为 99%。
图 5 至图 7 为测试集中样本时域劣化指标，频域劣化指标和综合劣化指标。可以看出，3 个指标
都能反映机组机组健康状态的劣化过程，起到故障预警作用。从 20150822T04∶38∶00 开始，综合劣

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