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《水力發(fā)電學報》2016年第五期

摘要：

空化對離心泵的性能有重要影響，而在實際當中，只有在空化處于很嚴重的情形下才能判斷離心泵空化所處的狀態(tài)。為了能夠提前對離心泵空化進行判斷，就有必要對離心泵空化初生進行研究。首先采用數(shù)值模擬的方法，從理論上找出離心泵發(fā)生空化初生點，而后對該離心泵進行空化噪聲測試實驗，采集空化噪聲信號，采用經(jīng)驗模態(tài)分解算法（EMD）對空化噪聲信號進行分解，找出離心泵空化初生時的信號特征。研究表明，利用EMD算法可以很好地檢測到離心泵空化形態(tài)的轉變，同時實驗得到的空化初生點同模擬得到的空化初生點是相一致的。

關鍵詞：

空化初生；數(shù)值模擬；空化噪聲信號；EMD算法

效率、穩(wěn)定性和空化性能是評價泵性能的三項指標，其中空化是至今尚未被很好解決的問題?？栈橇黧w機械當中特有的一種現(xiàn)象，當流道中局部液流壓力降低至飽和蒸汽壓力，液流中就會產(chǎn)生空泡。在泵當中，空化會對泵造成重要的影響，能夠破壞流道的材料、引起泵的振動并產(chǎn)生噪聲，這些都會影響泵的運轉性能以及使用壽命[1-2]。因此，對泵內(nèi)空化的研究具有重要的意義。空化初生是空化發(fā)展的一個很重要的階段。目前對空化初生并沒有明確的定義，但是，嚴格說來，當流速不變而壓強降低（或壓強不變流速增加）時流場內(nèi)極小區(qū)域內(nèi)偶然初次出現(xiàn)微小空穴的臨界狀態(tài)稱為空化初生。通常情況下對離心泵空化的判斷是很困難的，只有當離心泵空化發(fā)展到很嚴重的狀態(tài)才能夠判斷。因此，通過對離心泵空化初生的研究，從而可以較早地發(fā)現(xiàn)離心泵中的空泡，繼而判斷離心泵空化發(fā)展的程度。影響離心泵空化初生的因素很多，因此對離心泵空化初生的研究就困難重重[3]。近年來，對空化初生的研究取得了重要的進展。隨著計算機技術及計算流體力學的發(fā)展，數(shù)值模擬方法趨于成熟，因此采用數(shù)值模擬方法，選擇合理的空化模型對空化進行研究，取得了重要的成果[4]。楊慶等采用數(shù)值模擬的方法對突管式后臺階管流的初生空化特性進行了數(shù)值模擬，理論分析了空化初生的機理[5]。但是，通過數(shù)值模擬得到的結果畢竟與實際情形有一定的差異，由于空化時會產(chǎn)生噪聲信號，其中包含空化信號的特征，因此對這些噪聲信號進行分析和處理，從而提取出空化的特征，對于研究空化初生具有重要的意義。而目前利用聲學的判斷標準，建立了空化初生和聲壓級之間的聯(lián)系，同時還利用聲學方法來判斷水泵式水輪機轉輪葉片初生的空化的發(fā)生，分析并提取出了空化噪聲的特征量[6]。

而隨著數(shù)字信號處理方法的發(fā)展，由于小波分析法具有很好的時頻特征及局部特性，被稱為數(shù)學上的“顯微鏡”，因此將小波分析應用在空化研究當中具有重要的意義[7]。王佳俊等將小波分析法應用在水輪機空化的檢測當中，通過研究表明，該方法可以檢測到突變信息，能夠很好地判斷空化發(fā)展的程度[8-9]。劉在倫等采用自相關與小波分析相結合的辦法對離心泵的入口壓力脈動信號進行分析和處理，可對初生汽蝕狀態(tài)進行定性診斷和定量識別，在此基礎上設計了報警系統(tǒng)[10-11]。但在小波變換當中，小波基函數(shù)選擇不合理就不能保證結果的準確性，且最佳分解層次與信號頻率分布有關[12]，需要較為確切的先驗知識。因此，為探究離心泵的空化初生，本文首先對離心泵進行空化噪聲測試實驗，用水聽器采集空化噪聲信號，采用經(jīng)驗模態(tài)分解算法（EMD）對空化噪聲信號進行分析和處理，找出離心泵的空化初生點。然后用數(shù)值模擬的方法對離心泵進行分析，從理論上找出離心泵的空化初生點。

1空化噪聲測試實驗

1.1離心泵參數(shù)本文研究的對象是清水式離心泵，其基本參數(shù)如表1所示。1.2水聽器安裝由于空化噪聲信號具有微弱、成分復雜、且采集較為困難的特征，因此，為了能夠有效地采集到空化噪聲信號，本實驗采用的水聽器的型號為RHS-10，靈敏度為−210dB，并采用如下安轉方式：（1）在離心泵的進口安裝一段有機玻璃管。（2）在有機玻璃管上開孔，使得孔徑中心距離離心泵進口距離為85mm。（3）將水聽器探頭與銅管相連。（4）將帶有探頭的銅管安裝在有機玻璃管徑的中心位置，如圖1所示。

1.3噪聲測試系統(tǒng)簡介本實驗采用的噪聲測試系統(tǒng)是成都泰斯特電子信息公司進行開發(fā)的，該系統(tǒng)主要包括水聽器、TST6200動態(tài)采集系統(tǒng)、筆記本電腦及NoiseA2.10噪聲測試軟件，如圖2所示。該系統(tǒng)可以將水聽器收集到的噪聲信號輸送到TST6200動態(tài)采集系統(tǒng)，再將信號輸送到帶有NoiseA2.10軟件的計算機當中進行分析和處理，功能框圖如圖3所示。

1.4噪聲測試過程本次實驗的主要過程如下[1,13]：（1）啟動實驗裝置（見圖4），并將進出口閥門都開至全開狀態(tài)。（2）對離心泵進行性能特性實驗。保持進口閥門為全開狀態(tài)，逐漸關閉出口閥門，記錄此時的相關參數(shù)。（3）保持進口閥門為全開狀態(tài)，關閉出口閥門，使得流量計的讀數(shù)為設定流量工況下（做3個流量工況，100m3/h、92m3/h、80m3/h），保持約5min后，測量此時的大氣壓及水溫，并記錄。再用相機對準有機玻璃拍照，記錄此時的水流形態(tài)。（4）利用NoiseA2.10噪聲測試系統(tǒng)（采樣頻率為1MHz，采樣長度為32k/幀，保存幀數(shù)10幀，參數(shù)可修改）連續(xù)采集10次，保存此時的信號。并同時測量此時的流量，離心泵的進出口壓力，轉速，轉矩10次。（5）逐漸關閉離心泵的進口閥門，誘發(fā)離心泵發(fā)生空化，調(diào)節(jié)出口閥門，保持流量計的讀數(shù)為設定流量工況下。重復上述3，4步驟，測量并記錄各個工況下所對應的參數(shù)以及采集噪聲信號。改變實驗工況，重復上述實驗步驟，測量并記錄實驗數(shù)據(jù)。

1.5繪制離心泵的性能曲線

1.5.1繪制離心泵的性能特性曲線根據(jù)上述實驗測得的相關參數(shù)，利用下式計算離心泵的揚程、軸功率及效率，并繪制離心泵的性能特性曲線（見圖5）。

1.5.2繪制離心泵的空化性能曲線利用下式計算離心泵的汽蝕余量，繪制實驗條件下離心泵的空化性能曲線，如圖6所示。

2空化噪聲信號的EMD分解

2.1EMD算法基本思想EMD算法的基本步驟如下[14-15]：（1）提取信號X的所有局部極值點，對所有的局部極大(小)值用插值函數(shù)形成數(shù)據(jù)的上(下)包絡線，用emax（emin）表示。

2.2對空化噪聲信號特征進行統(tǒng)計采用經(jīng)驗模態(tài)分解算法（EMD）對三個流量工況下測得的原始信號進行自適應分解,由于所有的信號經(jīng)過EMD分解后，最明顯的特征就是各個分量當中都有數(shù)量不同的突變脈沖分量。為了探究這些脈沖分量與空化之間的關系，因此，取IMF分解分量的前3個分量（分解分量1，分解分量2，分解分量3），并對每個分量做閾值處理（取分量信號最大值的1/3為比較值，大于其比較值的保留，否則置0），統(tǒng)計脈沖的數(shù)量。從圖7中可以看出，隨著空化的嚴重，空泡越來越多，因此產(chǎn)生的突變信號就越多，也就是說隨著汽蝕余量逐漸減小，突變信號的數(shù)量應該逐漸增多。根據(jù)統(tǒng)計分析可知，只有分解分量1的結果是符合機理分析的。圖8~圖10為三個流量（80、92、100m3/h）下統(tǒng)計到的脈沖信號隨著汽蝕余量的關系曲線，其中橫坐標為汽蝕余量，縱坐標為脈沖個數(shù)的相對值（num/max_num）。其中，粉紅色曲線是該流量下，經(jīng)過閾值處理后統(tǒng)計得到的脈沖相對個數(shù)隨汽蝕余量的變化關系曲線，藍色曲線和紅色曲線是對粉紅色曲線進行分段擬合得到的，藍色曲線是采用多項式擬合，紅色曲線采用的是指數(shù)擬合方法，綠色曲線是在紅色曲線的基礎上進行延伸得到的，經(jīng)過這樣的處理，計算得到的脈沖個數(shù)同汽蝕余量之間的關系和實測得到兩者之間的規(guī)律是相一致的?？梢园l(fā)現(xiàn)，三幅圖中曲線都表現(xiàn)出了相似的規(guī)律，現(xiàn)取流量為100m3/h時的統(tǒng)計結果進行分析。從圖10中可以得知，當汽蝕余量為5.99m時，脈沖信號的數(shù)量基本為零。隨著汽蝕余量的減小，也就是說空化越來越嚴重，脈沖信號的數(shù)量逐漸增多。從臨界汽蝕余量為3.20m開始，隨著汽蝕余量的繼續(xù)減小，檢測到的脈沖信號的數(shù)量急劇增加，到汽蝕余量為2.16m達到最大值；從2.16m開始，隨著汽蝕余量的減小，脈沖信號的數(shù)量急劇下降。對結果進行分析：當汽蝕余量為5.99m的時候，從圖7可以看出，此時沒有明顯的氣泡產(chǎn)生，說明此時離心泵沒有發(fā)生空化或者發(fā)生了輕微的空化，所以此時脈沖信號的數(shù)量很少。然而，隨著空化逐漸嚴重，汽蝕余量繼續(xù)降減小，脈沖信號的數(shù)量繼續(xù)增加，只是較為緩慢，所以此時離心泵的揚程并沒有下降。當汽蝕余量從臨界汽蝕余量開始減小時，此時脈沖信號的數(shù)量急劇增加，這是由于當汽蝕余量繼續(xù)減小時，產(chǎn)生了大量的空泡，此時從有機玻璃管中可以觀察到，這些空泡的潰滅導致了脈沖信號數(shù)量的增加（見圖7）。而后隨著空化現(xiàn)象的加劇，產(chǎn)生了更多的氣泡，但是這些氣泡會將其它氣泡潰滅時產(chǎn)生的能量散射掉[16]，因而此時測得的脈沖信號的數(shù)量沒有增多反而減少了。根據(jù)文獻[8,9,17]，得到的結果符合理論分析的結果。

3離心泵空化數(shù)值模擬

3.1離心泵的三維建模及網(wǎng)格劃分根據(jù)離心泵轉輪參數(shù)，利用三維建模軟件UG對該離心泵進行三維全流道建模，然后將建好的模型導入ICEMCFD軟件當中進行網(wǎng)格劃分，如圖11、圖12所示。

3.2離心泵空化數(shù)值模擬結果在對離心泵進行空化數(shù)值模擬過程中，本文采用的湍流模型為RNGk-模型，邊界條件采用速度進口（velocity-inlet）和壓力出口（pressure-outlet），多相流模型選用Mixture模型，空化模型選用Schnerr-Sauer模型，采用SIMPLEC算法，近壁處理采用標準壁面函數(shù)法（standardwallfunction），考慮離心泵的沿程阻力損失，對離心泵進口段和蝸殼段的壁面粗糙度取為2mm，對轉輪壁面粗糙度取為1.5mm。計算工況選擇的是80、92、100m3/h。根據(jù)式（1）計算離心泵的汽蝕余量值，然后繪制離心泵的空化性能曲線，如圖13所示。分析可以得知，在三個流量（80、92、100m3/h）工況下，汽蝕余量分別為10.28、10.32、11.02m時，觀察到離心泵的葉片上剛剛出現(xiàn)了輕微的汽蝕，分析可以得知，在三個流量（80、92、100m3/h）工況下，汽蝕余量分別為10.28、10.32、11.02m時，觀察到離心泵的葉片上剛剛出現(xiàn)了輕微的汽蝕，如圖14所示。因此可以認為此時在該流量下離心泵發(fā)生了空化初生[3]。

4對數(shù)值模擬結果進行驗證

由于在實驗過程中，三個流量工況下測得的最大汽蝕余量值分別為6.83、6.36、5.99m，而通過數(shù)值模擬得到的初生汽蝕余量值分別為10.28、10.32、11.02m，因此本文采用指數(shù)擬合的方式對初生空化進行了預測，如圖8~圖10中的綠色線條。分析表2可知，當汽蝕余量值分別為模擬得到的初生汽蝕余量時，統(tǒng)計得到的脈沖信號數(shù)量的相對值分別為0.00012、0.00011、0.00025，在此基礎上可以算出此時各汽蝕余量對應的絕對脈沖個數(shù)分別為0.26、2.45、0.52個。可以看出，3個流量工況下，所檢測到的絕對脈沖的個數(shù)均小于3個。根據(jù)文獻[3]，以35個尖峰可以作為判斷空化初生的標準。因此，可以認為此時離心泵發(fā)生初生空化，也就是說實驗值和模擬得到的結果是一致的。以上分析還可以得出，當汽蝕余量為5.99~11.02m時（流量為100m3/h），也就是圖10當中的綠色線條部分，離心泵剛開始空化，可以將此階段定義為離心泵空化的形成階段。而當汽蝕余量減小到出現(xiàn)最多脈沖信號時，可以將此階段定義為空化的發(fā)展階段，如圖中的紅色線條所示。而后當汽蝕余量繼續(xù)減小時，此時離心泵空化已經(jīng)很嚴重，導致離心泵的性能急劇下降，可以將此階段定義為空化嚴重階段，如圖中的藍色線條所示。綜上所述：采用經(jīng)驗模態(tài)分解算法對空化信號進行檢測，不僅可以檢測出離心泵空化形態(tài)的轉變，而且還可以定量地判斷離心泵的空化初生。

5結論

本文針對離心泵，首先進行了空化數(shù)值模擬計算，得到了離心泵的空化初生點所對應的汽蝕余量值；而后對該離心泵進行了空化噪聲測試實驗的研究，采用EMD算法對空化噪聲信號進行了分析，最終得出如下結論：（1）通過對空化噪聲信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解可以得知，該方法可以在強背景噪聲信號中有效地檢測到突變脈沖分量，這是空化發(fā)生時的信號特征。（2）通過對經(jīng)驗模態(tài)分解結果中的突變脈沖分量進行統(tǒng)計，可以得知，只有分解分量1中的突變脈沖信號的數(shù)量符合機理分析結果。（3）利用EMD算法對離心泵空化噪聲信號進行分析和檢測，該方法可以很好地反映離心泵空化發(fā)展的過程以及離心泵空化形態(tài)的轉變。（4）數(shù)值模擬得到的空化初生同實驗預測到的空化初生是相符合的，也就是說利用該方法可以定量地預測空化初生，這也說明數(shù)值模擬得到的結果是正確的。

作者：卿彪 任建軍 宋曉飛 單位：國網(wǎng)四川省電力公司映秀灣水力發(fā)電總廠 四川華潤鴨嘴河水電開發(fā)有限公司