1.1 研究背景及意义
电力是以电能作为动力的能源，自 19 世纪 70 年代发明以来，在科学技术不断创新发展的推动下，电力逐渐成为人们生活的必需品，直至今日，电力已然成为人类社会赖以生存的重要物质基础和国家经济发展进步的重要物质保障。目前我国正处于经济高速发展时期，在现代工业、经济迅速发展的同时用电需求也在持续增长。有资料显示，中国电力消耗量已居于世界第二位，仅次于美国。目前的电力产生方式主要有：火力发电、水力发电、太阳能发电、风力发电、氢能发电以及核能发电等。其中水力发电作为一种再生能源，因其具有运行费用低，调度灵活，可再生，无污染，资源蕴藏丰富、具有综合开发利用效益等优点，已经成为仅次于火力发电的第二大发电方式。近些年来，随着经济与社会的高速发展，地球资源日益紧张，水电的开发和利用逐渐受到了全球各国的高度重视。 我国河川径流丰沛、河道落差巨大，湖泊众多、水力资源总量丰富。据国家发改委及水电水利规划设计总院统计的水力资源复查结果显示：我国共有 3886 条河流具有 1 万千瓦及以上的水力资源理论蕴藏量中国河流水能资源蕴藏量 6.94 亿k W，年发电量 60829 亿 k Wh；技术可开发水能资源的装机容量 5.4164 亿 k W，经济可开发水能资源的装机容量 4.018 亿 k W，年发电量分别为 2.474 万亿 k Wh 和1.7534 万亿 k Wh[1]。不仅我国水力资源总蕴藏量在世界各国中居于第一位，另外可能开发的水力资源装机容量也位列世界首位。但我国的水力资源质量不高，由于气候和地理等因素的影响，我国的水能资源在不同地区以及不同流域的分布很不均匀、江河来水量的年内和年际变化较大、稳定性差、水流量调节能力不够好，所以目前我国的水力资源开发利用程度是比较低的；另外我国的水力资源还存在开发利用程度不平衡的情况，东部地区的水力资源开发利用率很高，而西南部地区的水利资源开发利用率却很低[2]。因此，我国水力资源的开发和利用前景是十分广阔的。
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1.2 国内外研究现状
机械设备故障诊断技术是起源于上世纪 60 年代，由美国最先提出研究开发，是一门新兴学科，如今已经发展成为一种综合多学科的信息处理研究技术。机械设备故障诊断技术最初被美国应用于航空航天事业以及军事领域，后来由美国电力公司率先将其运用于电站汽轮发电机组的在线监测；本特利内达华公司一直致力于研究转子动力学领域，开发出的旋转机械故障诊断系统在水电站和火电站得到了广泛的应用[7]；美国西屋公司开发的旋转机械的监测系统，经过几十年的不断改进，使得系统在电站在线监测系统方面取得了很大进步；IRD 公司是故障预防性维修技术领域的佼佼者，开发出的机组状态监测与诊断系统在美国的电厂得到了广泛的应用[8]。 到了上世纪 60 年代末，英国的机械健康监测中心开始进行对机械设备故障诊断的研发，经过不断的技术开发与引进，如今已经在飞机发动机、汽车故障监测和诊断等领域跻身前列[9]。其国内的曼彻斯特大学、南安普顿大学、莱塞斯特工业学院分别设立了关于状态监测与故障诊断的相关课程，进行教育培训工作；另外，英国输力强仪器公司研制生产的频响分析仪和其他动态振动测试分析仪器都取得了一定的成果，在中国占有很大的市场。 日本的故障诊断技术虽然起步晚于英美等国，但通过不断积极引进吸收国际先进技术，结合自身实际情况进行改进和创新逐渐发展起来，目前日本的铁路、钢铁、化工等民用工业的故障诊断技术在世界范围内占据领先地位[10]。东芝电气、三菱重工、东京大学、京都大学以及机械技术研究所等都是日本机械设备故障诊断研究的代表性机构。
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第 2 章水轮发电机组振动故障机理分析
2.1 水轮发电机组的振动特点
多数的水轮发电机组故障或事故，在振动信息上都会有所反应，振动是水轮发电机组最常见、最主要的故障，直接威胁着机组的安全运行。其主要特点有以下几个方面： （1）振动的渐变性。水轮发电机组属于大型的旋转机械，由于受到发电机特性及电网频率等多种因素的影响，其额定转速与其他旋转机械相比一般都比较低。虽然在运行中会不可避免的存在振动现象，但由于其振动故障特征不明显，多数故障是由于机组零件的磨损或者疲劳损耗引起的，属于渐变性故障或损耗性故障，所以，水轮发电机组的突发性的恶性事故发生概率很低[29]。正是由于水轮发电机组的故障具有渐变性的特点，人们才可以利用故障诊断和分析技术尽早的发现故障的特征信号，并做好相关防范工作，做到防患于未然。 （2）振动的复杂多样性[30]。从振动理论方面来看，水轮发电机组在运行过程中，在受到不平衡力以及其他干扰力的影响下可能会产生多种形式的振动，但大多数的振动为非简谐振动，在分析时可以分解为若干简谐振动，同时随机振动在某些特殊情况下也有可能发生。 从振动的产生原因方面来看，大多数的水轮发电机组的振动属于有阻尼受迫振动，但自激振动发生的可能也是存在的[31]。干扰力的大小、方向以及频率是受迫振动的振动特性主要影响因素。干扰力主要有来自机组自身转动部件的惯性力和摩擦力等不平衡力；也有来自于水轮机蜗壳、导叶、尾水管等过流部件中水流流动时所产生的扰动力；同时还有来自水轮发电机组发电机部分的电磁力等，这些都是可以引起机组振动的主要干扰力。在水力—机械—电气这三种干扰力相互影响和共同作用下，使水轮发电机组的振动相比于一般的机械振动更加复杂。
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2.2 水轮发电机组的振动类型
水轮发电机组的振动机理比较复杂，在分析其振动的产生原因时，不仅要考虑传统的机械因素，还要考虑其本身特有的水力因素和电气因素。因此，从振动的产生原因方面来看，水轮发电机组的振动类型大致可以分为机械振动、水力振动以及电气振动三种类型。水轮发电机组转动部件质量不平衡可以分为两类：静态不平衡和动态不平衡。 静态不平衡是指受到加工精度不良、材质不均、毛坯缺陷，或者在机组安装检修时设备安装不到位，存在偏差，使得机组的转动部件质量分布不均匀，重心不在机组旋转中心线上，形成了一个质量偏心。 动态不平衡是指机组在转动运行过程中存在质量偏心，或者机组原本质量不偏心，但由于机组零部件在长期运行中磨损、移位、松动、脱落等造成了质量不平衡，从而形成了质量偏心。 水轮机转轮和发电机转子是水轮发电机组存在质量偏心的常见部件。质量偏心部件在旋转时会产生不平衡离心惯性力，进而引起转子弓状回旋，出现轴承磨损加重和机械效率降低的现象，造成转子和轴承的振动，严重时会引发破坏性事故。因此，一旦发现存在或出现质量不平衡，就需要在设计方面采取相应的措施进行消除。
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第 3 章水轮发电机组振动信号分析方法 .... 19
3.1 小波变换 .......... 19
3.2 Wigner-Ville 分布 ..... 20
3.3 包络分析 .......... 20
3.4 经验模态分解法 ...... 21
3.5 本章小结 .......... 27
第 4 章基于 Lab VIEW 的 EMD 算法实现 ........... 29
4.1 Lab VIEW 软件平台 ......... 29
4.2 Lab VIEW 的 EMD 实现 ........... 32
4.3 仿真信号分析 ........... 35
4.4 本章小结 ........... 36
第 5 章水轮发电机组振动试验 .... 37
5.1 模型水轮机振动试验 ...... 37
5.2 模型试验数据分析 .......... 38
5.3 原型水轮机振动试验 ...... 53
5.4 原型试验数据分析 .......... 53
5.5 本章小结 .......... 71
第 5 章水轮发电机组振动试验
本文已在上一章中对如何在 Lab VIEW 的环境下实现 EMD 算法以及算法的程序设计做了详细的介绍，并且利用了一组仿真信号对程序的可靠性和有效性进行了验证。但由于水轮发电机组产生的振动会受到机组安装、结构设计、电网结构以及现场环境等多种因素的影响，具有渐变性、复杂多样性、不规则性、特殊性等多种特性，是一种无法预测的信息，因此需要将设计的 EMD 算法程序应用到实际应用中对水轮发电机组的实际振动信号进行分析处理，以使算法的程序设计更加完善。本章将分别在模型水轮机振动实验和现场水轮机振动实验中运用在Lab VIEW 的环境下编写的 EMD 算法程序对测得的水轮机振动信号进行分解，并利用包络谱分析法对振动信号进行分析，提取故障特征频率，获得其频率分布特征以及找出对应的故障发生原因。
5.1 模型水轮机振动试验
水轮机模型试验是研究水轮机水力稳定性能的重要方式之一。虽然目前已经在水轮机数值仿真以及水流内部流动数值模拟技术等方面的研究取得了很大的进步，但由于水轮机流道内水流情况非常复杂，流体力学的理论和计算研究方面也不是十分完善，导致通过对水轮机进行数值仿真模拟得出的结果在可靠性上存在一定的缺陷，所以仍需进行模型水轮机实验来对水轮机的各种特性进行验证。同时，由于水轮机真机试验涉及面广，装置各种传感器需要停机，有碍生产，为了得到不同工况还要等待合适的水头条件，进行一次现场真机实验需要的周期较长，而且不经济。而模
