水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷技術(shù)綜述

侯 晉

（貴州烏江水電開(kāi)發(fā)有限責(zé)任公司思林發(fā)電廠,貴州 思南 565100）

1 概述

水輪發(fā)電機(jī)組是水電廠最關(guān)鍵的主設(shè)備,它的安全運(yùn)行是水電廠確保安全、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)供電的根本保障,直接關(guān)系到電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,決定著水電廠的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。研究表明，水輪機(jī)內(nèi)部湍流脈動(dòng)誘發(fā)的水力穩(wěn)定性問(wèn)題是決定機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性的最主要因素。事實(shí)上，水電機(jī)組在運(yùn)行過(guò)程中除因水力不穩(wěn)產(chǎn)生振動(dòng)外，也經(jīng)常由于機(jī)械和電氣等方面的原因而產(chǎn)生振動(dòng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，水電機(jī)組約有 80%的故障或事故都在振動(dòng)信號(hào)中有所反映。所以，研究水電機(jī)組的故障診斷方法和對(duì)水電機(jī)組的振動(dòng)故障進(jìn)行智能診斷，對(duì)提高我國(guó)水電機(jī)組故障診斷水平，縮小與國(guó)外同類(lèi)技術(shù)的差距都具有十分重要的意義。

2 水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

最早開(kāi)展故障診斷技術(shù)研究的是美國(guó),他們首先是針對(duì)航空航天系統(tǒng)從事故障機(jī)理、檢測(cè)、診斷和預(yù)測(cè)的研究和開(kāi)發(fā),然后發(fā)展到電廠汽輪發(fā)電機(jī)組,美國(guó)從事電廠故障診斷系統(tǒng)工作的主要公司有:西屋公司、ENTEK科技公司和BEI公司。西屋公司從1976年開(kāi)始電站在線診斷工作，1981年進(jìn)行電站人工智能專(zhuān)家故障診斷系統(tǒng)的研究，后來(lái)發(fā)展成大型電站在線監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)（AI）。近兩年，加拿大VIBROSYSTM公司推出了專(zhuān)為水電機(jī)組設(shè)計(jì)的 ZOOM狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。德國(guó)SIEMENS公司為廣州抽水蓄能電廠安裝的SCADA常規(guī)監(jiān)控系統(tǒng)，可用于機(jī)組的振動(dòng)保護(hù)。

我國(guó)針對(duì)水電機(jī)組振動(dòng)的故障診斷是從20世紀(jì) 80年代才開(kāi)始的，但發(fā)展非常迅速，國(guó)內(nèi)許多高校和科研機(jī)構(gòu)都開(kāi)展了這方面的工作，并取得了豐碩成果。20世紀(jì)90年代中后期以來(lái)，國(guó)內(nèi)一些高校開(kāi)始與企業(yè)合作，聯(lián)合研制了一批振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。如華中科技大學(xué)與葛洲壩電廠聯(lián)合開(kāi)發(fā)了以工控機(jī)（80386）為核心的振動(dòng)擺度在線監(jiān)測(cè)及信號(hào)分析計(jì)算機(jī)測(cè)試系統(tǒng)；清華大學(xué)與福建省電力試驗(yàn)研究院和池潭水電廠南泰公司聯(lián)合開(kāi)發(fā)的我國(guó)首套水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析診斷系統(tǒng)。同時(shí)，一些業(yè)內(nèi)科研院所也開(kāi)始這方面的工作并推出了產(chǎn)品。如水利水電科學(xué)研究院的H9000水電廠監(jiān)控系統(tǒng)、華科同安開(kāi)發(fā)的TN-8000機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)、南瑞自控公司的NC2000和EC2000的計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)等等。

3 水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障的主要診斷方法

3.1 傳統(tǒng)故障診斷方法

（1）故障樹(shù)診斷法。故障樹(shù)分析法（Fault Tree Analysis）由美國(guó)貝爾電話研究所的Watson和Mearns于1961年首次提出并應(yīng)用于分析民兵式導(dǎo)彈發(fā)射控制系統(tǒng)。故障樹(shù)分析法主要包括故障樹(shù)的建立與簡(jiǎn)化、故障樹(shù)的定性分析和故障樹(shù)的定量分析。故障樹(shù)定性分析的主要目的是分析系統(tǒng)出現(xiàn)某種故障有多少可能性。國(guó)內(nèi)有許多學(xué)者研究了故障樹(shù)診斷法，也取得了一些成果。姜周曙等利用故障樹(shù)分析法對(duì)溴化鋰吸收式制冷機(jī)進(jìn)行診斷，能夠找出典型故障（頂事件）所有可能的發(fā)生模式，找出系統(tǒng)中的最薄弱因素（重要度分析），并計(jì)算出該故障的發(fā)生概率。

（2）因果分析診斷法。因果診斷分析方法就是利用被診斷系統(tǒng)的故障和故障征兆之間因果知識(shí)進(jìn)行診斷的一種方法。它也是最原始和最常用的方法之一，比較直觀，尤其是融匯了大量的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，容易被現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員掌握，在經(jīng)驗(yàn)積累和反復(fù)試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，常常可以得到較好的效果。國(guó)內(nèi)一些學(xué)者進(jìn)行了因果分析法的應(yīng)用研究，取得了一些成果，但由于因果分析法是建立在經(jīng)驗(yàn)和試探基礎(chǔ)上的，受人為主觀因素影響較大，因此因果分析法只能是一種離線的后發(fā)性診斷工作，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線診斷。

3.2 智能故障診斷方法

（1）專(zhuān)家系統(tǒng)診斷法。專(zhuān)家系統(tǒng)是一種基于“知識(shí)”的人工診斷系統(tǒng)，它能夠模擬人類(lèi)專(zhuān)家解決復(fù)雜問(wèn)題的思維方式，是利用大量人類(lèi)專(zhuān)家的知識(shí)和推理方法求解復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題的人工智能程序。專(zhuān)家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)主要包括知識(shí)庫(kù)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、解釋機(jī)、知識(shí)獲取子系統(tǒng)、人機(jī)交互子系統(tǒng)等。完整的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)還應(yīng)包括故障征兆采集和識(shí)別子系統(tǒng)。從水電機(jī)組振動(dòng)故障的特點(diǎn)看,采用專(zhuān)家系統(tǒng)被認(rèn)為是一種有效的解決方法。國(guó)內(nèi)部分水電專(zhuān)家開(kāi)展了專(zhuān)家系統(tǒng)診斷法在水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷方面的應(yīng)用研究。鄧正鵬等以水電機(jī)組為研究對(duì)象,對(duì)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的建立從理論和方法上進(jìn)行研究,建立了基于C++的產(chǎn)生式知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),該法已應(yīng)用于實(shí)際水電站運(yùn)行中取得了良好效果。

（2）模糊診斷法。模糊集合理論（Fuzzy Sets）由美國(guó)加州大學(xué)L.A.Zadeh教授于1965年提出，其實(shí)質(zhì)就是在描述復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，當(dāng)精確性和有效性無(wú)法兼顧時(shí)可以進(jìn)行模糊處理。模糊診斷法是利用集合論中的隸屬度函數(shù)和模糊關(guān)系矩陣的概念解決故障與征兆間的不確定關(guān)系。在模糊故障診斷中,構(gòu)造隸屬度函數(shù)是實(shí)現(xiàn)模糊故障診斷的前提。許婧等將模糊技術(shù)應(yīng)用于水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷，并驗(yàn)證了模糊診斷方法具有一定可行性。陳鐵華等提出了在應(yīng)用模糊診斷方法進(jìn)行水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷過(guò)程中,動(dòng)態(tài)建立模糊關(guān)系矩陣的新見(jiàn)解。模糊診斷方法的優(yōu)點(diǎn)在于模糊變量表示可讀性強(qiáng),模糊推理邏輯嚴(yán)謹(jǐn),類(lèi)似人類(lèi)思維過(guò)程,易于理解,能很好地解決水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷中遇到的模糊性問(wèn)題。但由于模糊關(guān)系較難確定、模糊數(shù)(隸屬度)轉(zhuǎn)換及模糊診斷知識(shí)獲取困難等,模糊診斷方法對(duì)水電機(jī)組的某些故障機(jī)理研究尚不透徹,缺乏系統(tǒng)性和綜合性,在故障診斷率和診斷準(zhǔn)確率、系統(tǒng)的穩(wěn)定性等方面還存在問(wèn)題。

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)推理是通過(guò)神經(jīng)元之間的相互作用實(shí)現(xiàn)的，在知識(shí)獲取上，不需要由知識(shí)工程師整理、總結(jié)以及消化領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)，只需要用領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問(wèn)題的實(shí)例或范例來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其知識(shí)獲取具有更高的效率。同時(shí)它是自適應(yīng)的、可訓(xùn)練的、容錯(cuò)的，而且具有可聯(lián)想記憶、學(xué)習(xí)推理和自我修改的能力，具有進(jìn)行大規(guī)模并行處理的能力。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法在水電機(jī)組故障診斷中日漸得到重視和應(yīng)用。陳林剛等針對(duì)現(xiàn)有水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能不完善、不夠智能化的缺點(diǎn),開(kāi)發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水電機(jī)組智能故障診斷系統(tǒng)；戴志超采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的故障信息進(jìn)行訓(xùn)練和診斷,仿真結(jié)果表明,所提出的水電機(jī)組故障診斷方法的有效性和優(yōu)越性。但在水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷應(yīng)用中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法亦存在如下缺點(diǎn):①系統(tǒng)診斷性受所選訓(xùn)練樣本集限制,若訓(xùn)練樣本集選擇不當(dāng)或訓(xùn)練樣本數(shù)量少,均會(huì)導(dǎo)致診斷系統(tǒng)歸納推理能力變差;②基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷系統(tǒng)是隱式的,其推理過(guò)程、推理依據(jù)及其存儲(chǔ)知識(shí)的意義難以理解,對(duì)診斷結(jié)果缺乏解釋能力。

（4）其他診斷法。遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法。近幾年,遺傳算法亦被用于水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷中。王榮榮等將粗糙集理論和遺傳算法引入水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷中,發(fā)現(xiàn)在水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷中具有較高的可行性和有效性。支持向量機(jī) (Support Vector Machine，SVM)是 Corinna Cortes和 Vapnik等于 1995年首先提出來(lái)的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)，并能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中。鄒敏等將支持向量機(jī)引入水電機(jī)組故障診斷研究,為水電機(jī)組故障診斷提供了新的方法和思路。

4 結(jié)語(yǔ)

設(shè)備故障診斷以可靠性理論、信息論、控制論為理論基礎(chǔ)，已發(fā)展成為一門(mén)獨(dú)立的跨學(xué)科的綜合信息處理技術(shù)。眾多文獻(xiàn)表明，水電機(jī)組故障診斷技術(shù)的發(fā)展是與當(dāng)代前沿科學(xué)相融合的，智能化和網(wǎng)絡(luò)化則是其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

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