汽輪機故障診斷技術(shù)探析

高云逸

摘 要：汽輪發(fā)電機組是電力生產(chǎn)的重要設(shè)備，由于設(shè)備結(jié)構(gòu)的復雜性和運行環(huán)境的特殊性，汽輪機故障頻發(fā)，因此，汽輪機組的診斷一直是故障診斷技術(shù)應用的一個重要方面，對汽輪機故障機理即故障現(xiàn)象和故障原因之間的關(guān)系進行了剖析，并構(gòu)建系統(tǒng)的總體框架。

關(guān)鍵詞：汽輪機；故障診斷；發(fā)電機組

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.09.021

通常的診斷技術(shù)有兩種，振動分析和，油液分析。汽輪機發(fā)電機組是電力生產(chǎn)的重要設(shè)備，由于設(shè)備結(jié)構(gòu)的復雜性和運行環(huán)境的特殊性導致汽輪機的故障經(jīng)常出現(xiàn)，要對汽輪機設(shè)備進行診斷處理，了解設(shè)備的運行情況，查看隱患，故障導致的原因，提出維修的方案。信息技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展有效地提升了汽輪機故障診斷技術(shù)的能力。汽輪機轉(zhuǎn)子的震動，使零件磨損嚴重，轉(zhuǎn)子運行中的腐蝕、磨損和疲勞等，轉(zhuǎn)子的不平衡，不對中，油膜渦動，油膜震蕩，松動，動靜破摩。

1 振動分析法

儀表報警時，對故障數(shù)據(jù)進行分析，要診斷出設(shè)備故障原因， 對振動參數(shù)分析竟然無法解決問題，對熱力參數(shù)監(jiān)測出現(xiàn)排氣溫度下降的現(xiàn)象。對振動信號進行分析處理可以采用，非線性、非平穩(wěn)性，對傳感器的檢測主要在硬件冗余、解析冗余和混合冗余方面。并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)診斷汽輪機的系統(tǒng)性能，提高傳感器的信號可靠性。

信號容易受到干擾，如振動干擾，電氣干擾，分析傳感器信號振動的頻域特征，振動故障的發(fā)生會引起信號結(jié)構(gòu)頻率的變動，所以狀態(tài)參數(shù)有時穩(wěn)定，有時不穩(wěn)定。而且非振動信號的參數(shù)也有可診斷的依據(jù)，如汽輪機發(fā)電機組的運行溫度、壓力、真空度、電流等。信號的變化和處理需要在幅值、時間、頻率等域進行。常用的技術(shù)有非線性補償技術(shù)、信號預處理技術(shù)。

2 故障的分析

總結(jié)儀表報警的原因有兩點，一點是渦流傳感器是隨機運行的，二是探頭的安裝隱患。頻譜分析時故障診斷的最廣泛手段。診斷技術(shù)與仿真技術(shù)的結(jié)合，建立故障的決策表，準確辨別故障，還可以應用模糊診斷和層次模型。熱力學分析手段以及頻域變換法都是診斷中常用的方法，對產(chǎn)生原因和機理做出判斷，確定措施和方案。 轉(zhuǎn)子的不平衡也是常見的故障，不平衡引起振幅或相位的變化，徑向和軸向的碰磨產(chǎn)生振動，具有豐富的頻譜特征，可以通過頻譜分析監(jiān)測狀態(tài)。

3 檢測方式

汽輪機故障的監(jiān)測技術(shù)，通常采用灰色理論、概率分布干涉模型，頻域的變化有譜圖顯示，可以采用主元分析法分析機組的實際振動狀況。振動故障狀況很多，不同的故障可能特征相似，因此診斷相對復雜。這種不確定性，可以采用模糊性處理和預診斷以及對比以及統(tǒng)計和邏輯的診斷方式。正常狀態(tài)和故障之間沒有明顯的劃分界限。確定常見故障的模式和分布，獲得故障的程度信息，用模糊C均值聚類分析方法，來識別故障類型，提高診斷的準確性。根據(jù)軸心軌跡、相位和振幅來模糊的診斷，也能縮小故障范圍。排除變量的相關(guān)性和冗余性。用定型觀測器、定性方針來進行故障定性，對材料和性能的檢測可以幫助信號的相關(guān)處理，排除干擾的信息。降低變量的維數(shù)。

4 復雜故障的機理

遇到復雜故障的診斷，首先要重構(gòu)診斷的狀態(tài)，殘差序列，利用粗糙集理論和實踐波形分析得到最原始的振動信息源。 過程參數(shù)與基于狀態(tài)的診斷方法采用的是統(tǒng)計和邏輯的診斷。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)從概率上推理，把復雜的因果關(guān)系和概率事件進行推廣，對不確定的信息進行智能化的診斷。變量間的弧顯示故障的直接因果關(guān)系，汽輪機信息的融合診斷主要在征兆級和決策級深入研究。建立故障過程的參數(shù)并不是狀態(tài)的復合震動問題。非真即假的邏輯不適合這樣的診斷。要利用不斷獲得的嬉戲修正推理的模型，用以解決不確定的一系列信息。

基于小波變換的汽輪機故障診斷方法有多分辨率分析的特點，在故障診斷融合模型中，要考慮各種不確定性，每個節(jié)點的可能性的值要以概率的形式定量，生產(chǎn)過程中的變電器、熱電阻和開關(guān)量的信息要融合起來。幅值譜的各個頻率震動有相應的振幅，可以直觀看到， 監(jiān)測的數(shù)據(jù)對應離散的小波變換，檢測到隨機信號的突變，油液分析技術(shù)、光譜分析技術(shù)，對模糊的故障監(jiān)測數(shù)據(jù)都有很重要的作用，簡化條件概率與內(nèi)部的聯(lián)系就能建華貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，從而達到快速計算的目的。用節(jié)點變量表達故障征兆和故障原因，并應用推理算法，把貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成對應的樹形結(jié)構(gòu)。采用模糊C均值提出診斷模型和方法，具有較高的理論價值和實際意義。

汽輪機組的故障率較高，而且故障的危害性也很大。因此，汽輪機組的診斷一直是故障診斷技術(shù)應用的一個重要方面，對汽輪機故障機理即故障現(xiàn)象和故障原因之間的關(guān)系進行了剖析，并構(gòu)建系統(tǒng)的總體框架，電氣工程自動化作為衡量國家經(jīng)濟水平的重要方法，通過信號處理得到的信息對設(shè)備的狀態(tài)含故障狀態(tài)進行識別、判斷和預報，結(jié)合運行規(guī)程的規(guī)定確定故障監(jiān)測參數(shù)各段工作范圍的隸屬度，這也將是推動電廠接受該汽輪機診斷系統(tǒng)的一個根本所在。

汽輪機的故障率一直比較高，危害性也大，所以汽輪機機組的故障診斷技術(shù)一直是研究的方向，本文提出了汽輪機故障診斷系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，介紹了振動信號的時域分析、、頻譜分析、軸心軌跡等，對汽輪機故障原因進行剖析，也建構(gòu)了總體的框架，在處理信號，狀態(tài)識別，以及判斷和預報上面有了長足的進步，智能化的信息系統(tǒng)推動了汽輪機診斷系統(tǒng)的技術(shù)水平發(fā)展。