水轮机空化的声发射信号多尺度特征提取及其演变规律研究

The scientific problem of condition monitoring and fault diagnosis of hydraulic turbine cavitations around the world remains unsolved due to the complicated cavitations mechanisms. It's known that acoustic emission (AE) signal is an external symptom for cavitations with high frequency bands above 20 kHz. However, its characteristics varying with cavitation states have not been revealed and further fully used. The AE signals induced by hydraulic turbine cavitations under different conditions are taken as the research object in this project. Their multi-scale characteristic parameters and change rules with cavitation states are studied in a scientific manner. The project consists of the following parts. (i) The factors influencing the AE signals during their growth, transmission and acquisition are analyzed qualitatively and theoretically. (ii) The AE signals under different cavitation states in a model hydraulic turbine rig are collected by the cavitation experiments. (iii) The AE signals are denoised with the wavelet entropy method and their multi-scale features are extracted with Hilbert-Huang Transform method. (iv) The multi-dimensional couples of AE signal characteristic vector with cavitation state are established, which reflect the varying relationships. The successful implementation of this project will help to reveal the evolution law of hydraulic turbine cavitations in the high-frequency acoustic perspective, and provide a strong theoretical basis and technical support for the realization of the online monitoring and intelligent diagnosis of hydraulic turbines.

水轮机空化机理的复杂性使其状态监测与故障诊断问题一直是国内外尚未解决的科学难题之一。已证实随空化产生的气泡群溃灭是一种典型的频段远高于20kHz的声发射（Acoustic Emission，AE）信号源。然而，其随空化状态变化的本质特性还未被揭示和充分利用。本项目以不同工况下水轮机空化所致的AE信号为研究对象，对空化AE信号的多尺度特征及其随空化演变的规律进行科学研究。具体内容包括：理论分析水轮机空化AE信号在生成、传播和采集等环节的影响因素；试验获取不同空化状态下的AE信号数据；分别基于小波熵和Hilbert-Huang变换方法对AE信号进行降噪提纯和多尺度特征提取；构建多维AE信号特征矢量-空化状态对，反映AE信号特征与水轮机空化发展状态的对应关系。本项目的成功实施将有助于从高频声学角度揭示水轮机空化发展演变规律，为实现水轮机空化的在线监测与智能诊断提供有力的理论依据和技术支持。

本项目以不同工况下水轮机空化所致的声发射（Acoustic Emission，AE）信号为研究对象，对空化AE信号的多尺度特征及其随空化演变的规律进行了科学研究。项目主要研究内容和成果如下：定性分析了空化AE信号生成、传播、采集等三个环节中信噪比的影响因素，为水轮机空化状态下的AE信号获取提供理论依据。基于离心泵空化试验对项目研究中的AE信号获取与特征提取方法开展了预研，为优化后续进行的水轮机空化试验方案及AE信号处理提供铺垫与借鉴。分别采用参数分析法、小波包分析法以及EMD方法对基于混流式水轮机模型空化试验得到的AE信号进行了特征提取。建立反映空化状态的AE信号特征矢量，并通过对间隙空化状态变化过程中的AE信号分析，初步证实了其可行性。上述研究表明，随着水轮机空化系数的逐渐减小，声发射信号的各特征参数（振铃计数、频率中心、RMS值、小波包绝对能量值、EMD得到的主要IMF的绝对能量）均发生了较为明显的规律性变化。振铃计数、频率中心、RMS值不断增大，变化幅度随空化状态所处阶段有所不同。而这些能量值开始时小幅缓慢增加至某一峰值，接着略有回落，然后急剧增加达到较之以前更大的峰值，最后急剧回落；前后2个峰值对应的空化系数分别为初生空化系数和临界空化系数。另外，各相对能量随水轮机空化系数的变化则不具有明显的规律性，且不同测点位置的AE信号，其在0-30kHz范围内的频率成分的能量绝对值基本上不随空化状态的变化而变化。上述结论从高频声学角度揭示了AE信号特征参数随空化状态演变的变化关系，在一定程度上有助于为水力机械空化的在线监测与智能诊断提供理论依据和技术支撑。.本项目已发表学术论文7篇（含录用1篇），获2015年中国机械工业科学技术奖三等奖1项，申请发明专利2项，已获批实用新型专利2项，培养已毕业研究生1人，在读研究生4人；青年教师晋升副教授职称1人，入选湖南省高等学校青年骨干教师培养对象1人。