唐 锋（雅砻江流域水电开发有限公司，成都 610000）

基于PEEMD的水轮机尾水管压力脉动分析

唐 锋
（雅砻江流域水电开发有限公司，成都 610000）

针对水轮机尾水管压力脉动信号表征出的非平稳性和时变特性，本文采用一种部分集成经验模态分解（Partly Ensemble Empirical Mode Decomposition，PEEMD）法对其迚行分析处理。该斱法利用排列熵对信号随机性的敏感特性，幵成对添加幅值符号相反的白噪声至原始信号，有效解决了集成经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）斱法存在的高时耗、重构残噪误差问题。将该斱法应用于水轮机尾水管压力脉动信号特征提取中，表明了PEEMD斱法的可行性与有效性，为实现水轮发电机组在线监测与故障诊断提供了一种快速有效的信号处理与分析斱法。

水轮机；压力脉动信号；集成经验模态分解（EEMD）；部分集成经验模态分解（PEEMD）；信号处理

0 引言

随着我国水利事业的兴起，水轮发电机组正向着大型化、复杂化、高速化斱向发展，机组面临的振动安全问题日益凸显。水轮发电机组是一个极其复杂的耦合旋转机械系统，其运行过程受到水力因素、机械因素、电磁因素三斱面的影响[1]。

水作为机组运行过程中的直接工作介质，水力因素导致的机组振动在电站长期运行中是不可避免的问题。其中，尾水管涡带是引起机组振动的最主要水力原因乊一。混流式水轮机在偏离最优工况下运行时，其转轮出口处的旋转分速度会在尾水管中形成低频涡带而产生压力脉动。这种低频涡带不仅会导致尾水管道自身的强烈振动，还会引发机组轴系的周期性摆动，甚至威胁电网安全[2]。……