超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振診斷方法

曾 娜，魏佳佳，余長軍

（安徽電氣工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 動力工程系，安徽 合肥 230051）

伴隨我國能源結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整，我國的煤電機(jī)組更加趨于大容量以及高參數(shù)發(fā)展，通過煤電機(jī)組結(jié)構(gòu)調(diào)整，降低發(fā)電行業(yè)能耗.常規(guī)容量為350 MW 的超臨界進(jìn)汽參數(shù)，是我國目前應(yīng)用較為普遍的參數(shù).350 MW 等級的煤電機(jī)組，具有熱電比高、運(yùn)行靈活的特點(diǎn)，發(fā)展前景巨大［1-3］. 超臨界350 MW 機(jī)組的運(yùn)行靈活性、經(jīng)濟(jì)性和安全性是汽輪機(jī)制造領(lǐng)域的研究重點(diǎn)，是降低我國供電煤耗的重要途徑.超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵趨于自動化發(fā)展［4］. 汽輪機(jī)給水泵長期處于高速、高壓和高溫的運(yùn)行環(huán)境下，需要承擔(dān)較大的流量變化，頻繁出現(xiàn)熱脹冷縮情況，極易造成給水泵共振故障，影響汽輪機(jī)正常運(yùn)行. 超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振是造成給水泵結(jié)構(gòu)振動和轉(zhuǎn)子振動的主要原因［5-7］. 為此，相關(guān)的共振診斷方法引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注.

超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行，存在共振故障時，對機(jī)組運(yùn)行安全性以及可靠性造成直接影響［8］.為了提升汽輪機(jī)組的運(yùn)行可靠性，增加機(jī)組的循環(huán)效率和整體熱利用率，超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振診斷方法的可靠性極為重要. 超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵通常采用離心式給水泵，一般設(shè)置剛性轉(zhuǎn)子作為汽輪機(jī)給水泵的轉(zhuǎn)子，剛性轉(zhuǎn)子運(yùn)行時，較難產(chǎn)生共振［9］. 轉(zhuǎn)子形成的激振力頻率與轉(zhuǎn)子固有頻率接近時，汽輪機(jī)給水泵容易出現(xiàn)結(jié)構(gòu)共振. 汽輪機(jī)給水泵采用變頻調(diào)節(jié)方式時，具有較高的節(jié)能降耗效果，超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵普遍采用變頻方式作為頻率調(diào)節(jié)方式.但變頻調(diào)節(jié)方式，容易出現(xiàn)低頻共振情況；共振過大時，對給水泵的變頻器產(chǎn)生較大影響，嚴(yán)重者可能導(dǎo)致變頻器無法正常運(yùn)行，對超臨界350 MW 機(jī)組的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性以及安全性存在嚴(yán)重影響.

目前已有眾多學(xué)者針對汽輪機(jī)組給水泵的共振診斷進(jìn)行了研究. 任韻君等利用自適應(yīng)雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振方法，診斷汽輪機(jī)組給水泵的共振故障，主要通過欠阻尼因子和參數(shù)調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)給水泵隨機(jī)共振的有效診斷［10］. 該方法雖然具有較高的濾波性能，共振診斷效果較好，但是存在運(yùn)算過程過于復(fù)雜、共振診斷效果較差的缺陷.王捍忠等針對高效型超超臨界1000 MW 汽輪機(jī)振動故障診斷方法進(jìn)行研究，通過分析汽輪機(jī)汽缸與主管道間的相關(guān)性，明確造成汽輪機(jī)振動的主要原因是高缸排氣管道Y 向限位支架失效［11］.該方法雖然可以診斷汽輪機(jī)振動故障，但是并未考慮汽輪機(jī)運(yùn)行過程中，外界噪聲對振動故障診斷結(jié)果的影響，導(dǎo)致診斷精度較低. 針對以上研究在汽輪機(jī)共振診斷中存在的問題，研究超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振診斷方法，能為超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵的變頻可靠運(yùn)行提供依據(jù).

1 汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振診斷設(shè)計(jì)

1.1 汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行振動信號采集

超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行時形成的結(jié)構(gòu)共振，主要原因是給水泵中部分部件產(chǎn)生的激振力頻率與固有頻率較為接近. 汽輪機(jī)給水泵運(yùn)行時，其結(jié)構(gòu)在水平方向、垂直方向以及軸向方向，均呈現(xiàn)不同的固有頻率. 給水泵變頻運(yùn)行時形成的激振力頻率，與隨意方向的固有頻率為接近狀態(tài)時，均可能造成給水泵變頻運(yùn)行的共振情況. 超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行時的結(jié)構(gòu)共振，需要同時滿足兩個條件：

（1）給水泵部件固有頻率與激振力頻率為接近或相同狀態(tài)；

（2）運(yùn)行時，形成的激振力可以克服給水泵系統(tǒng)的阻尼.

超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行時形成的結(jié)構(gòu)共振，并非造成給水泵系統(tǒng)振動的主要原因，而是在原有系統(tǒng)振動基礎(chǔ)上，增強(qiáng)振動［12］. 汽輪機(jī)給水泵系統(tǒng)變頻運(yùn)行時，所獲取的力學(xué)增益又稱為放大系數(shù)，其計(jì)算公式如下：

公式（1）中，fn與f分別為給水泵變頻運(yùn)行時的固有頻率與激振力頻率；ξ為給水泵系統(tǒng)的阻尼系數(shù).

分析公式（1）可知，當(dāng)超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行時，給水泵系統(tǒng)的阻尼為固定值，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的固有頻率與激振力頻率更為接近［13］. 放大系數(shù)P越大，表示具有更強(qiáng)的振動增大效益.

給水泵系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)固有頻率fn與激振力頻率f相等時，存在關(guān)系式（2）：

可以看出，給水泵系統(tǒng)部件的固有頻率與激振力頻率相同時，給水泵系統(tǒng)的彈性力與系統(tǒng)變頻運(yùn)行時的慣性力為抵消狀態(tài)，此時系統(tǒng)變頻運(yùn)行時的響應(yīng)，僅受到阻尼力影響.

汽輪機(jī)給水泵的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障是形成系統(tǒng)激振力的主要原因，轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的葉片擾動、不平衡以及軸承故障等，均是給水泵激振力的主要來源. 超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行時，其轉(zhuǎn)速變化頻繁，造成給水泵激振力頻率同時發(fā)生變化，提升給水泵結(jié)構(gòu)共振頻率.

超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵為垂直布置的機(jī)器，診斷給水泵共振，需采集設(shè)備運(yùn)行互為垂直的兩個方向振動信號，因此布置采集振動傳感器時，需要選取最大振動位置，應(yīng)該接近給水泵電動機(jī)的上部軸承位置，如圖1 所示，可以看出，采樣點(diǎn)分別設(shè)置于給水泵配套電機(jī)的水平方向與垂直方向，利用所設(shè)置的振動傳感器采集給水泵不同方向的振動信號.

圖1 汽輪機(jī)給水泵采樣點(diǎn)設(shè)置

1.2 汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振特征提取

超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振診斷時，所提取特征的有效性，對共振故障診斷結(jié)果影響極大. 目前已有多種信號處理方法，用于分析汽輪機(jī)給水泵振動信號，便于獲取更好的給水泵共振信息［14］. 小波灰度矩方法具有時頻窗口可變的優(yōu)勢，可以同時定位超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行振動信號中的非平穩(wěn)信號的短時高頻成分以及低頻成分，因此具有較高的有效性.

小波灰度矩方法去噪效果較好，可以準(zhǔn)確提取汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振特征. 本文利用小波灰度矩方法提取汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振特征，對共振故障的小波灰度矩進(jìn)行研究，利用該量化指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)給水泵變頻運(yùn)行共振診斷.

利用連續(xù)小波ψa，b與給水泵運(yùn)行振動信號x（t）∈L2（R）的內(nèi)積，來表示連續(xù)小波變換的小波系數(shù)，表達(dá)式如下：

公式（3）中，a與b分別表示尺度參數(shù)與平移因子，表示ψa，b的復(fù)共軛.

設(shè)存在離散序列xm，用N與δt分別表示給水泵振動信號的采樣點(diǎn)數(shù)與采樣時間間隔，可將公式（3）轉(zhuǎn)化如下：

公式（4）中，j與n分別表示參數(shù)a與參數(shù)b的數(shù)量，小波系數(shù)Wx（aj，n）是基于時間序列的大小為M×N的矩陣，為了提升共振診斷性能，引入小波灰度矩的概念. 小波系數(shù)矩陣WM×N中的k階小波灰度矩陣gk的表達(dá)式如下：

公式（5）中，wij與分別表示矩陣WM×N內(nèi)元素以及元素w11與元素wij間的距離.

為了避免一階灰度矩g1作為給水泵變頻運(yùn)行共振診斷的特征參數(shù)時，出現(xiàn)分布區(qū)域重疊情況，利用一階灰度矩向量表示給水泵共振診斷的特征參數(shù)［15］. 設(shè)存在包含n個采樣點(diǎn)的給水泵變頻運(yùn)行振動信號，計(jì)算該采樣信號的小波系數(shù)矩陣Wp×n，p表示該小波系數(shù)矩陣的尺度范圍. 依據(jù)尺度范圍p，將所獲取的小波系數(shù)矩陣，劃分為m個部分， 分別計(jì)算各部分的一階灰度距g1，k，組合各部分的一階灰度矩，獲取最終一階灰度矩向量G1，將其作為給水泵變頻運(yùn)行共振診斷的特征參數(shù). 給水泵變頻運(yùn)行共振特征提取過程中，設(shè)置Morlet 小波作為共振特征提取的小波函數(shù)，其表達(dá)式如下：

公式（6）中，ω0表示小波中心頻率.

將所提取的給水泵變頻運(yùn)行共振特征，作為徑向基函數(shù)（Radial Basis Function，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入.

1.3 基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共振診斷方法

目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用較為廣泛［16-17］. 選取RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為給水泵變頻運(yùn)行共振診斷的方法. 將所提取的給水泵變頻運(yùn)行共振特征樣本輸入RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層，輸入層將特征樣本傳送至隱含層，隱含層由高斯核函數(shù)等作用函數(shù)組成. 利用隱含層處理共振特征樣本后，輸出層利用線性映射關(guān)系處理可調(diào)參數(shù)，該方法采用遞推計(jì)算方法運(yùn)算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，提升RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度. RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算公式如下：

公式（7）中，x與ωi為表示輸入與輸出層的權(quán)值；g（）與ci分別為徑向基函數(shù)及其中心；α與δi分別為隱含層神經(jīng)元數(shù)量與徑向基函數(shù)的寬度.

用｛xi，yi｝表示汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振診斷的訓(xùn)練樣本，通過搜尋最佳的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，令給水泵變頻運(yùn)行共振診斷誤差最小，則 共振診斷誤差計(jì)算的表達(dá)式如下：

利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，診斷超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振故障，主要包括以下部分：

（1）依據(jù)訓(xùn)練樣本，確定RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元數(shù)量α以及各節(jié)點(diǎn)的徑向基函數(shù)的中心值ci及其寬度δi. 確定RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元數(shù)量；

（2）采用遞推最小二乘法［18-19］，獲取RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層的權(quán)值ωi；

（3）利用以上過程確定的參數(shù)，作為RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，輸入到給水泵變頻運(yùn)行共振特征的測試樣本中，通過RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振診斷結(jié)果.

2 實(shí)例分析

選取某電廠型號為CCJK350-24.2/1.5/0.4/566/566 的超臨界350 MW 一次再熱抽凝式汽輪機(jī)，作為驗(yàn)證給水泵共振診斷性能的測試對象. 該汽輪機(jī)為單缸、變轉(zhuǎn)速的汽輪機(jī). 該汽輪機(jī)采用組合式汽缸，利用螺栓連接前汽缸和后汽缸，前汽缸和后汽缸的材質(zhì)分別為ZG230-450 和QT400-15A. 選取G08G04D6 型的振動傳感器作為采集汽輪機(jī)給水泵振動信號的傳感器，選取AXP-8 振動分析儀作為汽輪機(jī)給水泵振動信號的采集儀器. 汽輪機(jī)給水泵及其采用的電機(jī)參數(shù)如表1 所示. 啟動汽輪機(jī)給水泵，利用所采集的振動信號. 給水泵變頻運(yùn)行狀態(tài)下，不同轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)，給水泵的振動曲線變化如圖2 所示. 可以看出，本文方法可以有效采集給水泵變頻運(yùn)動時的振動信號. 其中，垂直方向上的采樣點(diǎn)獲取的振幅曲線在800 ~1 000 r·min-1之間出現(xiàn)峰值，水平方向上的在700 ~800 r·min-1之間出現(xiàn)峰值，其峰值出現(xiàn)間距小于200 r·min-1.進(jìn)一步分析圖2 可知，給水泵變頻運(yùn)行，轉(zhuǎn)速變化時，其振幅同樣存在明顯變化. 圖2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用振動傳感器可以有效采集給水泵振動信號變化情況，為汽輪機(jī)給水泵共振診斷提供依據(jù).

表1 汽輪機(jī)給水泵及其電機(jī)參數(shù)

圖2 給水泵振動曲線變化

超臨界350 MW 機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行工況下，采用小波灰度矩方法，提取汽輪機(jī)給水泵水平方向以及垂直方向的共振特征結(jié)果如圖3 所示. 可以看出，采用本文方法可以有效提取機(jī)組汽輪機(jī)給水泵在變頻運(yùn)行工況下的共振特征. 其原因是，本文方法通過小波灰度矩方法，離散化處理了汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行振動信號中的噪聲，在去噪的基礎(chǔ)上優(yōu)化了汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振特征提取效果，有效提升了振動信號的分析性能，可以更好地跟蹤給水泵的振動信號變化. 將所提取的給水泵共振特征，作為共振診斷的依據(jù)，不同工況下給水泵共振故障的診斷結(jié)果如表2 所示.

表2 不同工況下給水泵共振故障診斷結(jié)果

圖3 共振特征提取結(jié)果

從表2 可以看出，機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行時，不同工況下，采用本文方法均可以精準(zhǔn)診斷給水泵共振故障. 本文方法利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有調(diào)整參數(shù)少、適應(yīng)能力強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平強(qiáng)等優(yōu)勢，通過高效的分類能力，提升共振診斷精度，解決給水泵變頻運(yùn)行時，容易受到重疊信號干擾，導(dǎo)致共振特征不明確的問題，提升給水泵變頻運(yùn)行共振診斷的可靠性. 給水泵變頻運(yùn)行時，工頻是振動的主頻率，工頻狀態(tài)下的振動信號較為穩(wěn)定，此時給水泵共振故障屬于強(qiáng)迫振動，造成共振故障的主要原因是系統(tǒng)動力特性以及不平衡激勵力，共振故障不受管道等外界因素影響. 給水泵變頻降速運(yùn)行時，其頻率處于共振區(qū)時，極易造成水泵大幅振動. 給水泵電機(jī)頻率處于轉(zhuǎn)子共振區(qū)域時，給水泵振動狀況極敏感，過多不平衡力施加在水泵轉(zhuǎn)子上，造成給水泵出現(xiàn)大規(guī)模共振情況. 通過調(diào)整結(jié)構(gòu)剛度以及降低轉(zhuǎn)子激振力等方式，消除給水泵共振故障.

3 結(jié)論

超臨界350 MW 機(jī)組是發(fā)電廠常用的發(fā)電機(jī)組，機(jī)組汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行發(fā)生共振故障時，對機(jī)組運(yùn)行可靠性影響巨大. 汽輪機(jī)給水泵變頻運(yùn)行共振診斷結(jié)果，是提升超臨界350 MW 機(jī)組運(yùn)行可靠性與經(jīng)濟(jì)性的重要依據(jù). 選取RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共振診斷方法，快速診斷給水泵變頻運(yùn)行狀態(tài)時的共振故障，為不同運(yùn)行工況以及運(yùn)行方式下，超臨界350 MW 機(jī)組的運(yùn)行可靠性提供依據(jù).該方法可以精準(zhǔn)診斷給水泵共振問題，為機(jī)組運(yùn)行維護(hù)人員提供參考，便于機(jī)組更加科學(xué)穩(wěn)定地維護(hù).