模型水轮机初生空化的特征谱提取识别方法.pdf

第 42 卷第 8 期 水 力 发 电 学 报 Vol.42,No.8 2023 年 8 月 Journal of Hydroelectric Engineering Aug.2023 收稿日期：收稿日期：2023-02-08 接受日期：接受日期：2023-03-26 基金项目：基金项目：国网新源公司科技项目资助(525730210006)作者简介：作者简介：韩文福(1987),男,高级工程师.E-mail: 通信作者：通信作者：汪刚(1977),男,高级工程师.E-mail: 模型水轮机初生空化的特征谱提取识别方法 韩文福1，倪晋兵1，桂中华1，满 哲1，丁景焕1，肖 微1，李东阔1，汪 刚2（1.国网新源集团有限公司抽水蓄能技术经济研究院，北京 100053；2.中国东方电气集团有限公司 东方电机有限公司，四川 德阳 618000）摘摘 要：要：目前水轮机模型初生空化识别方法仍采用人工识别法，这种方法获得结果的周期较长、主观性强、准确度及效率都较低。针对于此，对水轮机模型初生空化识别方法进行了研究与优化创新，提出了一种基于炮声谱与特殊脉动谱特征提取的水轮机空化智能识别方法，即多态泡音智能识别方法 PSVFR。该方法依据自主开发的水轮机空化噪声多态算法 MTCSPC，对数据进行处理，通过采集初生空化音态特征向量，建立矩阵模型，与样本数据库中的定性矩阵进行特征比对、计算、判断，以帮助机器完成对模型水轮机空化噪声的学习和识别。与现有技术相比，该方法能够提高机器对水轮机初生空化现象的识别准确度和识别效率，识别效率可达 80%。关键词：关键词：模型水轮机空化；空化识别；泡音智能识别；音态特征向量；特征谱 中图分类号：中图分类号：TK730 文献标志码：文献标志码：A DOI:10.11660/slfdxb.20230808 论文引用格式：论文引用格式：韩文福,倪晋兵,桂中华,等.模型水轮机初生空化的特征谱提取识别方法J.水力发电学报,2023,42(8):69-79.HAN Wenfu,NI Jinbing,GUI Zhonghua,et al.Extraction and recognition method of characteristic spectra for incipient cavitation of model turbines J.Journal of Hydroelectric Engineering,2023,42(8):69-79.(in Chinese)Extraction and recognition method of characteristic spectra for incipient cavitation of model turbines HAN Wenfu1,NI Jinbing1,GUI Zhonghua1,MAN Zhe1,DING Jinghuan1,XIAO Wei1,LI Dongkuo1,WANG Gang2(1.Institute of Pumped Storage Technology and Economics,State Grid Xinyuan Group Co.,LTD,Beijing 100053,China;2.DongFang Electric Machinery Co.,Ltd,DongFang Electric Corporation,Deyang 618000,China)Abstract:At present,incipient cavitation in a model turbine is identified as before using the manual method whose shortcomings are a long period of data acquisition,strong subjectivity,low accuracy,and low efficiency.To improve incipient cavitation identification,this paper develops an intelligent identification method of turbine cavitationnamely the intelligent recognition method of multimodal bubble sound PSVFR based on feature extraction of cannon sound spectra and special pulsation spectra.In this method,turbine cavitation noise data are processed using MTCSPC,a multistate algorithm independently-developed by the authors.By collecting the feature vectors of incipient cavitation tones,a matrix model is constructed;then calculation and judgment are made through feature comparison with the qualitative matrix in the sample database,so as to help the machine complete the learning and recognition of model turbine cavitation noise.Compared with previous technologies,this method 70 水力发电学报 improves the accuracy and efficiency of machine identification of turbine incipient cavitation,with a recognition efficiency reaching up to 80%.Keywords:model turbine cavitation;recognition of cavitation;bubble sound intelligent recognition;sound state feature vector;characteristic spectrum 0 引言引言 初生空化是指液体内局部压强降低到临界值、所含气核急剧增长、空化开始时发生的现象1-2。在模型水泵水轮机运行过程中，随着水中压力逐渐减小，水轮机内开始发生空化，伴随着空泡的产生、发展和溃灭3-4。空化噪声是由空泡破裂后产生的许多随机的小脉冲组成，具有连续谱特性5。空泡不断地产生与溃灭会造成水体压力波动、降低机械工作效率、影响机组安全稳定运行、并使得机组使用寿命大幅度缩短6-8。识别水轮机是否发生空化现象对水电站、电网的运行安全具有重要意义。空化一直是水力机械领域研究的难点之一9-10。对此，国内外已有大量关于水轮机空化状态识别方面的研究，并提出了很多监测空化现象的方法11-12。但目前我国关于水轮机空化检测方面的研究成果不够，基本未运用到实际工程中13，水轮机研究领域专业人员仍主要通过人工识别的方法进行初生空化现象的判别，包括肉眼观测与耳朵听音。人工观测方法对工作人员的要求非常高，一般至少具有十年左右工作经验的人员才能观测判断水泵水轮机是否存在空化，并且这种方法获得结果的周期较长、主观性强、准确度及效率都较低，与观测人员的专业性及外界环境条件有关。由于水轮机运转规模大，并且费用高，不便于试验，所以一般采用模型水轮机来进行试验研究。模型水轮机可以根据研究内容来改变工况，快速得到试验结果。模型水轮机空化试验是指在选定的运行工况下，逐渐改变空化系数，得到相应的空化曲线14-16。本次研究的模型转轮空化试验选择在同一开度不同特征水头下依次进行，通过运行真空泵，改变管道内的压力来调整模型转轮空化状态，使模型转轮空化数在一定范围内变化，并连续采样数据。本文在已有的研究基础上，对水轮机模型试验初生空化识别方法进行研究，依据自创的模型水轮机空化噪声多态算法（model turbine cavitation sound polymorphic calculation，MTCSPC）对数据进行处理，以帮助机器完成对水轮机空化噪声的学习和识别。该多态算法逻辑流程最终设计形成了多态泡音智能识别方法（polymorphic sound vector feature recognition，PSVFR）。该智能识别方法能够提高机器对水轮机初生空化现象的识别准确度和识别效率，实现了检测方法向智能化、数学化、简单化的提升。目前该方法已运用在实际工程中，于 2022 年在东方电气集团东方电机有限公司的水轮机模型试验台上进行了验证，并取得了较好的应用成果。1 水轮机空化噪声多态算法水轮机空化噪声多态算法 MTCSPC 设计设计 水轮机模型试验初生空化 PSVFR 方法所使用的 MTCSPC 算法涉及水轮机模型初生空化识别领域，具体而言是一种基于支持向量空化分类算法（support vector cavitation classifier，SVCC）构造分 类 模 型，依 据 水 轮 机 空 化 泡 音 特 征 向 量（polymorphic cavitation sound vector，PCSV）作为水轮机空化噪声判断依据，帮助机器完成对水轮机空化噪声的学习和识别的算法。1.1 SVCC 算法的数学原理简述算法的数学原理简述 本文采用的 SVCC 算法，是沿用支持向量机（support vector machine，SVM）算法17-20的精髓，根据模型转轮空化数据的特点，对其模型的超参数的获取、特征向量的甄选等环节进行优化而形成，以帮助机器完成对水轮机空化现象的学习和识别，提高识别效率与识别准确度。该方法包括了输入训练样本，按照监督方法对输入的训练样本数据进行二元分类；对训练样本求解最大间距超平面，加入松弛变量，并使用升维函数，将低维度输入空间的样本映射到高维度空间使样本变为线性可分，在该特征空间中寻找最优分类超平面，使用指数循环递减矩阵搜索法来搜索升维函数中的最优超参数；使用最优超参数在整个训练集上再次训练，得到最终的分类器；将训练好的分类器模型保存并应用于水轮机初生空化的识别。韩文福，等：模型水轮机初生空化的特征谱提取识别方法 71 由于有较为严格的统计学习理论作为保证，同时加之具备高度泛化能力的超参甄选法，与其他方法相比，SVCC 能够更好地适应水轮机空化噪声数据的特点，训练出的分类模型具备较好的分类识别效果，但其核函数的选定与相关参数的优化是需要不断改进的。1.2 PCSV 指标参数指标参数 本文采用统计学的方法分析发现模型转轮空化噪声数据为随机中低频混频数据，其与鞭炮混频数据类似，同时夹杂有水轮机特有的特征压力脉动声谱，为此本文自定义了 PCSV 作为水轮机空化噪声判断的特征向量。该特征向量是炮声谱与特殊压力脉动谱的混合声谱，现将其含有的指标参数分述如下。1.2.1 特征向量时域分析指标参数特征向量时域分析指标参数 指标是一些常用的统计方法，这些指标是需要获得大量试验数据并对其进行分析后，才能够得到结论。因此，本文编制了相应的程序模块对数据样本进行分析，根据分析结果，做出指标的取舍后确定水轮机空化噪声的特征向量：（1）峰峰值 Vpp21。（2）四分位频数概率 PVpH。它描述了信号超过一定阈值的数量大小。（3）均值22。均值是描述数据的集中趋势，其能够表明所研究的变量在一定条件下所呈现出的类似性质及同等水平，是表明总体分布的一个重要特征值。（4）标准差22。在正态分布图中，由均值可以得知中间的峰值是多少，而标准差则决定了宽度。（5）峭度23。（6）偏度。偏度是统计数据分布非对称程度的数字特征24-25。（7）信息熵。通过计算信息熵可以看出所有事件的混乱程度。1.2.2 特征向量功率谱密度指标参数特征向量功率谱密度指标参数 在对水轮机模型空化噪声信号分析时发现，有时其频谱特性并不明显，因此为防止杂波干扰，本文又引入了功率谱密度（power spectral density，PSD）作为特征向量修正量。其原理如下：对能量信号和周期信号，如正弦波，其傅里叶变换收敛，因此可以用频谱（spectrum）来描述；对于随机信号（噪声信号基本上是随机信号），傅里叶变换不收敛，因此不能用频谱来描述，而使用PSD。PSD 表示信号功率在频域的分布情况26。也可理解为在不同频率点，每单位频率波所携带的功率。PSD 在 LabVIEW 中有相应的模块可以求得。1.2.3 特征向量的频域分析指标参数特征向量的频域分析指标参数 在分类辨识应用场景下，可以与时域指标以及其他指标一同作为特征向量的一部分，丰富特征量种类，提升诊断正确率。（1）重心频率。能够反映信号功率谱的分布情况27。（2）频率标准差 RVF。频率标准差表示功率谱能量分布的分散程度28。（3）功率谱频段幅值均值 PSDH、PSDM、PSDL。分别计算 PSD 中高频、中频、低频 3 个频段的平均功率，求取信号功率在不同频段的分布情况。PSDH的计算公式如下：HLHPSDdffP ff （1）式中：Hf为高频频率；Lf为低频频率；P f为相 应频率下的功率；PSDH为高频段下的平均功率。PSDM、PSDL计算同理。1.2.4 特征选择及分类识别特征选择及分类识别 研究模型转轮空化噪声的特征，就需要了解模型转轮空化有关现象的特点，准确、全面地从样本数据中解析出看数据所包含的信息，从而将试验数据分析的结果与模型转轮空化现象本身的原理结合起来，这样才能有效区分模型转轮空化的不同阶段，并完成初生模型转轮空化的诊断与识别。在数据采集过程中，与水泵水轮机模型转轮是否发生空化现象无关，所采集到的声音信号都包含噪声。水泵水轮机模型转轮发生空化时会产生空泡，空泡的尺寸各不相同，空泡溃灭时会造成压力冲击，该冲击造成空化噪声的产生。对单个空泡而言，大尺寸的空泡，其溃灭时的辐射噪声频率较低；反之，就较高29。模型转轮空化越明显，声音信号频率逐渐向低频区域移动，且中高频段幅值有逐步抬升的趋势，这与鞭炮爆炸时产生的噪声和水轮机特殊压力脉动噪声原理相似。采集到的声音信号的平稳性受到设备状态与环境工况等多种因素的影响，单一的傅里叶变换方法对其数据的处理不够完善，仅通过一、两种特征指标的方式来判定模型转轮空化发生，会面临一定72 水力发电学报 的困难。此时需要将多个时域、频域的统计特性组合在一起，形成一个 n 维特征向量来代表该组数据的特征，称之为特征向量。特征向量作为分类模型的输入。实际上，一个 n 维特征向量就是位于 n维空间中的点，而分类的任务就是找到一个面，用这个面来分隔这些点，从而完成分类。在获得样本数据后将数据集按 7:3 比例，分为训练数据及测试数据，训练数据用于训练分类模型，测试数据用于对模型进行验证。验证后的模型可作为分类器使用。将新数据输入分类模型，即可得到分类结果。在分类识别应用场景下，频域指标参数、时域指标参数和功率谱密度指标参数一同作为特征向量的一部分，以丰富特征量种类，提升诊断正确率。1.3 MTCSPC 逻辑流程逻辑流程 步骤一：步骤一：数据预处理30。将获得的原始数据进行清洗，变换成 SVCC 运算所需要的格式。步骤二：步骤二：数据归一化31。上述数据集进行归一化变换。步骤三：步骤三：数据划分为训练集及测试集32。步骤四：步骤四：选择核函数，主要有四种最基本核函数33-34，该算法从径向基函数 K(x,y)=e(|xy|2)开始尝试。步骤五：步骤五：网格搜索及交叉验证，确认 C、的取值。步骤六：步骤六：最优分类器的训练与测试：（1）用步骤五中确认的最佳 C、对步骤三所得训练集进行训练，得到模型 M。（2）用模型 M，对在步骤三得到的测试集进行预测，并与每组数据对应的标签进行验证，就可以得到分类模型 M 的准确率的百分比 P。步骤七：步骤七：训练模型的保存及使用。2 PSVFR 方法方法 本文依据 MTCSPC 算法，得到水轮机模型试验初生空化 PSVFR 方法，提出来一种基于炮声谱与特殊脉动谱特征提取的水轮机空化现象智能识别方法，该方法能够较为快速、准确地实现对水轮机初生空化进行准确识别：步骤一：步骤一：采集水轮机转轮的即时声音数据。步骤二：步骤二：对空化信号进行预处理。步骤三：步骤三：基于 PSVFR 技术提取 PCSV 要素。步骤四：步骤四：通过 PSVFR 技术中的 MTCSPC 算法得到 PCSV。步骤五：步骤五：对 PCSV 进行修正。步骤六：步骤六：将修正后的向量输入机器中与水轮机空化泡音识别模型进行对比判断，完成空化现象识别。其工作原理如图 1 所示。图图 1 水轮机模型试验初生空化多态泡音智能识别方法工作流程水轮机模型试验初生空化多态泡音智能识别方法工作流程 Fig.1 Working flowchart of intelligent identification method for incipient cavitation polymorphic bubble sound in hydraulic turbine model test 2.1 模型水轮机初生空化泡音识别模型的建立模型水轮机初生空化泡音识别模型的建立 判别水轮机是否发生空化现象，需要将实时采集的数据进行处理形成机器可识别的水轮机空化泡音对象模型，将其与水轮机空化泡音识别模型作对比，从而进行判断。建立水轮机空化泡音识别模型的具体步骤如下：步骤一：步骤一：在专家库里采集水轮机转轮模型发生空化时的噪声数据。步骤二：步骤二：计算噪声数据的统计特征。由于水轮机空化泡音是类鞭炮音与水轮机特殊压力脉动音的混合音谱，本文通过数据处理将采集到的噪声数据中的混波信号分解为若干单波信号，并提取其中的第一主频信号和第二主频信号，这两种主频信号分别对应类鞭炮音和特殊压力脉动音。然后，分别计算这两种单波信号的统计特征，获得相关分析指标参数，这些相关分析指标参数包括时域指标参数、功率谱密度指标参数和频域指标参数，这些参数一同作为特征向量的一部分，以丰富特征量种类，提升诊断正确率。步骤三：步骤三：归一化处理。对噪声数据的各指标参数进行归一化变换。步骤四：步骤四：构建水轮机空化泡音识别模型。对不同主频信号的指标参数赋予不同的权重进行加权平均处理，组合形成可代表水轮机发生韩文福，等：模型水轮机初生空化的特征谱提取识别方法 73 空化时的混合泡音特质参数。将这些提炼出的混合泡音特质参数选择性的映射到矩阵的不同行列元素位置（位置可改变），形成轮廓形态矩阵 B，该轮廓形态矩阵 B 就构成了机器可识别的水轮机空化泡音定性模型，即形成机器智能识别的定性要素。由于水轮机空化发生过程是一个实时动态过程，具有完全的随机性，因此该水轮机空化泡音定性模型与即时采集的水轮机噪声数据所形成的对象模型之间不可能完全一一对应，为此本文结合人工（专家）经验参数，对轮廓形态矩阵 B 中混合泡音的各特质参数(Vpp，PVpH，Ku，Sk 等)进行修正，重新组合成修正轮廓形态矩阵 D，该修正轮廓形态矩阵 D 就构成了机器可使用的水轮机空化泡音识别模型。该空化泡音识别模型可通过智能学习不断的更新型态，随着空化泡音数据量的增加，预设的判别系数或区间也将不断调整。2.2 模型水轮机初生空化现象的识别模型水轮机初生空化现象的识别 将即时采集到的可能发生空化的泡音数据进行处理后输入到水轮机空化泡音识别模型中进行判别。具体数据处理过程与 2.1 节中相同：步骤一：步骤一：采集水轮机转轮的即时噪声数据。步骤二：步骤二：计算噪声数据的统计特征。步骤三：步骤三：归一化处理。步骤四：步骤四：构建机器可识别的水轮机空化泡音对象模型。数据处理后找到最能代表该段噪声数据主要物理音态的即时轮廓形态矩阵 A；对即时采集的可能空化泡音的各项特质参数(Vpp、PVpH、Ku、Sk等)进行修正，修正后重新组合成新的修正轮廓形态矩阵 C，该修正轮廓形态矩阵 C 就构成了机器可识别的水轮机空化泡音判别工具模型。同理，该判别工具模型可通过智能学习不断的更新型态。步骤五：步骤五：水轮机空化泡音的识别。将水轮机空化泡音对象模型与水轮机空化泡音识别模型进行比对。即将修正轮廓形态矩阵C与修正轮廓形态矩阵 D 进行比对，若二者相等，则水轮机空化泡音识别模型输出判别结果为“发生空化”，若不相等则输出结果为“未发生空化”。该智能识别方法原理如图 2 所示。图图 2 水轮机模型试验初生空化多态泡音智能识别方法工作原理水轮机模型试验初生空化多态泡音智能识别方法工作原理 Fig.2 Working principle of incipient cavitation polymorphic bubble sound intelligent recognition method in hydraulic turbine model test 3 模型试验应用模型试验应用 东方电气集团东方电机有限公司于 2022 年已利用本文所述方法在水轮机模型试验台上进行水轮机模型初生空化识别相关试验研究，并取得了较好的应用成果。3.1 试验系统的构成试验系统的构成 该模型试验系统（见图 3）主要由数据采集模块与数据处理模块构成。水听器的信号通过前置放大器后，由采集模块采集，其采集到的数据经清洗、归一化后，作为样本数据。机器通过对该样本数据进行时域特征与频域特征的提取，并进行学习计算，74 水力发电学报 图图 3 模型试验系统原理模型试验系统原理 Fig.3 Schematic of model test system 最后判断出是否发生空化。3.2 试验方法试验方法 本次研究的模型转轮空化试验选择在同一开度不同特征水头下依次进行，通过运行真空泵，改变管道内的压力来调整模型转轮空化状态，使模型转轮空化数在一定范围内变化，并连续采样数据。该方法依据自创的 MTCSPC 算法，对采集到的声音数据进行处理，通过采集初生空化音态特征向量，建立矩阵模型，与样本数据库中的定性矩阵进行特征比对、计算、判断，以帮助机器完成对水轮机空化噪声的学习和识别。并将最终的识别结果与人工观测的结果进行对比，从而来确认用该方法判别模型水轮机初生空化现象的准确率。3.3 试验台软件设置试验台软件设置 利用 LabVIEW、Python 将各个计算程序编入软件中，试验过程中只需要在软件中设置好相关的参数信息（参数设置界面见图 4、图 5）后，把采集到的数据导入软件中（样本导入界面见图 6），由软件程序自动处理、计算，最终输出判断结果（见图 7）。图图 4 脉动通道参数设置界面脉动通道参数设置界面 Fig.4 Interface for setting pulsation channel parameters 韩文福，等：模型水轮机初生空化的特征谱提取识别方法 75 图图 5 系统设置界面系统设置界面 Fig.5 System setting interface 图图 6 数据输入界面数据输入界面 Fig.6 Data entry interface 图图 7 软件运行计算界面软件运行计算界面 Fig.7 Code running interface 76 水力发电学报 3.4 试验结果分析试验结果分析 本次试验是在两河口科研项目的水泵水轮机机组上进行的，其转轮型号为 DF-CX-06。试验工况为开度 15、特征水头 29.5 m，通过真空泵来改变管道内的压力，调整模型转轮空化状态，使模型转轮空化系数在一定范围内变化，在模型水轮机的不同位置处进行连续采样，采样结果与分析如下.3.4.1 采样位置在蜗壳处采样位置在蜗壳处 试验开始后，在开度为 15、特征水头为 29.5 m 的工况下，不断改变模型水轮机空化系数，并在试验过程中连续采集数据，首先采集在蜗壳处未发生空化时的数据，图 8 所示为蜗壳处采集到的模型水轮机的时域图数据 1。此时模型水轮机开度为15.08，特征水头为 29.58 m，单位流量为 394.35 l/s，单位转速为 66.46 r/min，空化系数为 0.1124。其各时域参数也被记录，经过处理后形成时域参数特征向量，将特征向量输入到机器中进行学习，最终得到识别结果，结果表明模型水轮机该蜗壳处还未发生空化，机器输出的结果与实际结果相同，该方法判断结果正确。继续在该工况下改变其管道内的压力，得到另一状态下模型水轮机的时域图数据2，如图9所示。此时模型水轮机开度为 14.99，特征水头为 29.52 m，单位流量为 396.02 l/s，单位转速为 65.77 r/min，空化系数为 0.1164。且其各时域参数也被记录，对其参数进行处理、机器学习与识别，最终得到识别结果，结果表明模型水轮机该蜗壳处发生空化。此时模型水轮机的流态图片如图 10 所示，经专家判断，此时的模型水轮机转轮发生空化，其蜗壳处也发生空化，与机器判别的结果是相同的，使用该方法判断的结果正确。图图 8 蜗壳处的时域图数据蜗壳处的时域图数据 1 Fig.8 Typical signal collected at the volute 1 图图 9 蜗壳处的时域图数据蜗壳处的时域图数据 2 Fig.9 Typical signal collected at the volute 2 韩文福，等：模型水轮机初生空化的特征谱提取识别方法 77 图图 10 模型水轮机的空化流态图片模型水轮机的空化流态图片 1 Fig.10 Photograph of typical cavitation flow pattern in a model turbine 1 3.4.2 采样位置在无叶区采样位置在无叶区 图 11 为在开度为 15，特征水头为 29.5 m 的工况下，未发生空化时在模型水轮机无叶区处采集到的时域图数据1。此时模型水轮机开度为15.08，特征水头为 29.58 m，单位流量为 394.35 l/s，单位转速为 66.46 r/min，空化系数为 0.1124。记录其各时域参数，对其进行处理后输入到机器中进行学习与识别，最终得到识别结果，结果表明模型水轮机该无叶区处还未发生空化，其结果与实际情况相符合。同理，在该工况下继续改变其管道内的压力，得到另一状态下模型水轮机无叶区处的时域图数据，如图 12 所示。此时模型水轮机开度为 14.99，特征水头为 29.52 m，单位流量为 396.02 l/s，单位转速为 65.77 r/min，空化系数为 0.1164。记录其各时域参数，对其参数进行处理、机器学习与识别，结果表明模型水轮机该无叶区处发生空化。此时模型水轮机的流态图片如图 13 所示，经专家判断，此时的模型水轮机转轮发生空化，其无叶区处也发生空化，与机器判别的结果是相同的，利用该方法得到的判断结果正确。图图 11 无叶区处的时域图数据无叶区处的时域图数据 1 Fig.11 Typical signal collected in the leafless section 1 图图 12 无叶区处的时域图数据无叶区处的时域图数据 2 Fig.12 Typical signal collected in the leafless section 2 78 水力发电学报 图图 13 模型水轮机的空化流态图片模型水轮机的空化流态图片 2 Fig.13 Photograph of typical cavitation flow pattern in a model turbine 2 分别对模型水轮机蜗壳与无叶区空化发生前后的时域图波形进行分析，发现模型水轮机的各时域参数会发生变化，空化时的频谱密度明显大于未空化时的频谱密度，导致音态特征参量不同。这是由于空化的发生伴随着空泡的产生、发展和溃灭，空泡破裂后会产生许多随机的小脉冲，造成频谱密度增大。根据该特征可对模型水轮机的空化现象进行机器学习与识别，并对其识别结果的正确性进行验证，经过大量的试验与验证，该方法对模型水轮机初生空化的识别准确率可达 80%，所以，利用该方法对模型水轮机初生空化进行识别是有效的。4 结论结论 本文提出了一种基于炮声谱与特殊脉动谱特征提取的水轮机空化现象智能识别方法，该方法是一种全新的更准确的物理音态试验方法，自定义了特征向量，能够提高机器对水轮机初生空化现象的识别准确度和识别效率；减少了人工工作量，提升了工作效率；且避免了人为观测的主观性，得到的判断结果更客观更精准更具说服力。该方法已于 2022 年在东方电气集团东方电机有限公司的水轮机模型试验台上进行了水轮机模型初生空化识别相关试验，并取得了较好的应用成果，利用该方法得到的识别结果的准确率可达80%。可以实现检测方法向智能化、数学化、简单化的提升。同时带来了较为可观的经济效益，适用于其他行业的扩展性。参考文献（参考文献（References）1 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