遠程監(jiān)測診斷系統(tǒng)在電廠中的應(yīng)用

趙永強,陳丹峰,黃秀梅,李永耀

(1.國家電投河南電力有限公司 技術(shù)信息中心,鄭州 450001; 2.鄭州恩普特科技股份有限公司,鄭州 450001)

狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)對保證電廠安全運行非常重要.隨著電廠機組朝著高速化、自動化、智能化方向發(fā)展,各電廠對設(shè)備的安全性要求也越來越高[1].振動監(jiān)測是保障電廠機組安全運行的重要手段之一.隨著近幾年計算機技術(shù)、傳感器技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的飛速發(fā)展,遠程故障診斷技術(shù)日趨成熟和完善,可有效提高設(shè)備在線狀態(tài)監(jiān)測,保障機組正常安全運行,在大型旋轉(zhuǎn)機組、工廠關(guān)鍵設(shè)備中的應(yīng)用尤為廣泛[2].

電廠設(shè)備維護方式的發(fā)展可概括為3個階段：從早期的事后維修階段,發(fā)展為定期維修,到現(xiàn)在的基于狀態(tài)維護階段[3].對于大型電廠的機組來說,影響機組正常運行的故障因素有很多,大多數(shù)屬于漸進性故障[4].平時的點檢及一般性檢查根本對這些故障無從下手,這就需要借助于有“慧眼”功能的遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)對機組整體進行在線監(jiān)測.

本文提出的遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是用于電廠機組的振動狀態(tài)監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析、故障診斷和運行維修指導,避免突然停機,降低不必要的損失,減少維修費用,獲取機組當前運行振動數(shù)據(jù),積累歷史數(shù)據(jù),保存振動數(shù)據(jù),實現(xiàn)科學化管理和決策.

1 遠程狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)

圖1是狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的流程圖.本系統(tǒng)通過搭設(shè)監(jiān)測機組狀態(tài)的數(shù)據(jù)庫,應(yīng)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)[5],發(fā)揮大數(shù)據(jù)優(yōu)勢,打破“信息”傳遞的孤島效應(yīng),及時、全面監(jiān)測機組的運行狀態(tài)全過程,預測機組運行趨勢及故障的分析診斷,進一步推動機組的預知維修和狀態(tài)維修發(fā)展過程,防止維修不足或者過剩維修,從而保障發(fā)電機組安全、穩(wěn)定、長期的運行[6-7].本系統(tǒng)共有4個模塊組成:監(jiān)測概貌、分析/評價、綜合報告、系統(tǒng)管理.

圖1 狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷流程圖Fig.1 Flow chart of condition monitoring and fault diagnosis

1.1 監(jiān)測概貌

監(jiān)測概貌總的對機組目前包含的多少機組、機組目前的運行狀態(tài)、機組各測點運行數(shù)據(jù)等信息,能夠?qū)崟r、準確地監(jiān)測各測點參數(shù).另外設(shè)置了監(jiān)測振動測點的報警上下限,通過棒圖監(jiān)測顯示出機組測點是否在正常運行范圍內(nèi).

1.2 分析/評價

分析/評價模塊包含了以全矢譜分析方法為核心的多種故障診斷分析方法,以及對機組未來的發(fā)展趨勢預測功能,還可以綜合專家系統(tǒng)知識對機組目前運行狀態(tài)給出結(jié)果[8].該模塊是遠程監(jiān)測診斷系統(tǒng)的核心部分,涵蓋了目前常用的故障診斷方法,并融合了全矢譜分析技術(shù)[8].全矢譜技術(shù)為目前公認的世界三大同源信息融合技術(shù),其基本原理為:轉(zhuǎn)子的渦動現(xiàn)象是各諧波頻率下的綜合作用,轉(zhuǎn)子的渦動軌跡是一系列的橢圓,定義這些軌跡橢圓的長軸長度為評價振動強度的主振矢,短軸長度為振動強度的副振動矢,而把轉(zhuǎn)子在各諧波頻率下的渦動強度作為故障判斷和識別的基本依據(jù).

1.3 綜合報告

綜合報告包含了對機組的實時報警、報警預測、歷史數(shù)據(jù)查詢等功能.實時報警可對機組目前的運行狀態(tài)實時給出自適應(yīng)判斷,便于設(shè)備維護人員進行判斷.

1.4 系統(tǒng)管理

系統(tǒng)管理模塊包含了軸承管理、轉(zhuǎn)子管理、組態(tài)管理、專家自診斷等功能.該功能模塊可將機組現(xiàn)有的軸承及齒輪進行配置,在分析方法中可根據(jù)故障頻率分析方法有效看出故障頻率所在位置.另外，專家自診斷根據(jù)專家規(guī)則庫對機組故障進行判斷,得出機組目前運行狀態(tài).圖2為該系統(tǒng)采用的故障診斷專家系統(tǒng)規(guī)則[9-10].

圖2 故障診斷專家系統(tǒng)規(guī)則Fig.2 Rules of fault diagnosis expert system

2 遠程狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)在電廠設(shè)備中的應(yīng)用

該系統(tǒng)目前在某電廠大部分機組上實現(xiàn)了實時狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷,實際中得到了良好的應(yīng)用,以下是該系統(tǒng)在某電廠#2B送風機設(shè)備運行中的實際應(yīng)用情況.

2.1 某電廠應(yīng)用

某電廠#2B送風機振動監(jiān)測分析,圖3為#2B送風機結(jié)構(gòu)示意圖.#2B送風機為軸流式風機,電機額定轉(zhuǎn)速600 r/min,因葉輪支撐軸承在流道中被風機外殼包裹,速度傳感器無法直接測量里面的軸承座位置.振動測點選擇在外面殼體盡量靠近軸承座位置,分別測量水平、垂直和軸向3個方向振動.圖4為監(jiān)測系統(tǒng)實時報警界面,監(jiān)測到#2B送風機軸承水平方向報警,達到4.6 mm/s.圖5為監(jiān)測系統(tǒng)專家自診斷,根據(jù)實時數(shù)據(jù),提取故障征兆,由專家診斷規(guī)則,得出#2B送風機為轉(zhuǎn)子不對中故障,可信度為0.95.

圖3 #2B送風機結(jié)構(gòu)示意圖Fig.3 #2B fan structure schematic diagram

圖4 #2B送風機實時報警畫面Fig.4 #2B fan real-time alarm screen

圖5 #2B送風機專家自診斷畫面Fig.5 #2B fan expert autodiagnostic screen

由表1可明顯看出,檢修前測試時該測點水平方向振動較大超過標軸承準范圍,達到4.6 mm/s,測點垂直振動2.9 mm/s,軸向振動1.5 mm/s.

表1 2#B送風機檢測結(jié)果Tab.1 2#B fan test results mm/s

注:報警值為4.5/7.1.

采用振動分析模塊,觀察風機殼體水平、垂直、軸向方向的振動波形頻譜圖,分別如圖6～圖8所示.由圖6可以看出,測點水平方向振動頻譜圖中,主要頻率成分為10.2,19.9,259.4 Hz,10.2 Hz頻率成分幅值為2.7 mm/s,19.9 Hz頻率成分幅值為2.8 mm/s,259.4 Hz頻率成分幅值為2.4 mm/s.由于電機額定轉(zhuǎn)速為600 r/min,可以計算出風機的工作頻率為10 Hz,可以判斷出圖6中19.9 Hz頻率成分為風機振動信號的二倍頻,查相關(guān)資料得知風機葉片數(shù)26,考慮到測試精度等因素的影響,推斷出259.4 Hz為風機葉片的通過頻率,說明風機內(nèi)部對中存在問題,應(yīng)對風機葉輪的對中情況進行檢查.

針對此情況進行對中處理后,該測點各方向水平振動值降到2.9 mm/s,測點垂直方向振動值降到2.4 mm/s,軸向振動未發(fā)生變化.各點振動值均已在正常范圍之內(nèi),處理后該測點各向的波形頻譜圖如圖9和圖10所示,此時振動頻譜圖中工頻和二倍頻均已經(jīng)很小,頻譜主要表現(xiàn)為葉片的通過頻率.

圖6 風機殼體水平方向振動波形頻譜圖(處理前)Fig.6 Fan housing horizontal direction vibration waveform spectrum(before treatment)

圖7 風機殼體垂直方向振動波形頻譜圖(處理前)Fig.7 Fan housing vertical direction vibration waveform spectrum(before treatment)

圖8 風機殼體軸向振動波形頻譜圖(處理前)Fig.8 Fan housing axial vibration waveform spectrum(before treatment)

圖9 風機殼體水平方向振動波形頻譜圖(處理后)Fig.9 Fan housing horizontal direction vibration waveform spectrum(after treatment)

圖10 風機殼體垂直方向振動波形頻譜圖(處理后)Fig.10 Fan housing vertical direction vibration waveform spectrum(after treatment)

3 結(jié)語

為提高電廠機組設(shè)備運行的安全性,提升電廠機組的科學管理水平,提出了遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng).系統(tǒng)采用計算機技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感器技術(shù),獲取電廠機組實時數(shù)據(jù),打破了“信息”傳遞孤島效應(yīng).采用監(jiān)測技術(shù)、專家診斷技術(shù)、故障診斷技術(shù)對電廠機組進行實時監(jiān)測和故障診斷.實驗表明,該系統(tǒng)在確保電廠機組安全可靠運行方面是行之有效的,具有很好的電力行業(yè)推廣和應(yīng)用前景.

[1] 蔣昊.電廠汽輪機故障診斷研究與應(yīng)用[D].大慶:大慶石油學院,2008.

JIANG H.Research and application of turbine power plant fault diagnosis technology[D].Daqing:Daqing Petroleum Institute,2008.

[2] 楊雁梅.電站磨煤機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的研究[D].北京:北京交通大學,2008.

YANG Y M.Study on condition monitoring and fault diagnosis for coal pulverizer of power plant[D].Beijing:Beijing Jiaotong University,2008.

[3] 胡春雁.淺析大型設(shè)備遠程在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)及應(yīng)用[J].電工文摘,2015(6):26-28.

HU C Y.Analysis on the remote on line monitoring and diagnosis system for large equipment and its application[J].Electrician Abstracts,2015(6):26-28.

[4] 蔣東翔,倪維斗,于文虎,等.大型汽輪發(fā)電機組遠程在線振動監(jiān)測分析與診斷網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[J].動力工程,1999,19(1):49-52.

JIANG D X,NI W D,YU W H,et al.Network system of remote online vibration monitoring analysis and diagnosis for large steam turbine generator sets[J].Power Engineering,1999,19(1):49-52.

[5] 周金華,張靜.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在電廠狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷中的應(yīng)用[J].煤礦機械,2011,32(11):271-273.

ZHOU J H,ZHANG J.Application of multisensor data fusion technique to state monitoring and fault diagnosis of power plant[J].Coal Mine Machinery,2011,32(11):271-273.

[6] SU P S,WANG H.Technology analysis of state monitoring and fault diagnosis in electric power systems[J].Automation of Electric Power Systems,2003(1):016.

[7] CHOUDER A,SILVESTRE S.Automatic supervision and fault detection of PV systems based on power losses analysis[J].Energy Conversion and Management,2010,51(10):1929-1937.

[8] 韓捷.全矢譜技術(shù)及設(shè)備故障診斷應(yīng)用研究[D].上海:同濟大學,2005.

HAN J.Full vector spectrum technology and application research on equipment fault diagnosis[D].Shanghai:Tongji University,2005.

[9] 黃宏偉,陳超,李永耀,等.基于EXSYS的故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].制造業(yè)自動化,2015(15):29-32.

HUANG H W,CHEN C,LI Y Y,et al.Design and implementation of fault diagnosis expert system based on exsys[J].Manufacturing Automation,2015(15):29-32.

[10] 關(guān)惠玲,韓捷.設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)原理及實踐[M].北京:機械工業(yè)出版社,2000.

GUAN H L,HAN J.Principle and practice of equipment fault diagnosis expert system[M].Beijing:China Machine Press,2000.