張爽

（遼河石油職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，遼寧 盤錦 124103）

1 國內(nèi)汽輪機(jī)故障監(jiān)測診斷技術(shù)概況

我國的設(shè)備診斷技術(shù)自1983年起步，初期主要應(yīng)用于石化、冶金及電力等行業(yè)，進(jìn)入20世紀(jì)90年代后，迅速滲透到國民經(jīng)濟(jì)的各個主要行業(yè)。大型汽輪發(fā)電機(jī)組的在線監(jiān)測與故障診斷技術(shù)作為國家“七五”、“八五”重大科技攻關(guān)項(xiàng)目，并在“九五”期間仍繼續(xù)受到支持，其重要意義是顯而易見的。西安交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、清華大學(xué)等一些高校及西安熱工研究院等一些研究單位在大型汽輪發(fā)電機(jī)組故障機(jī)理及其診斷技術(shù)研究方面總體上處于國內(nèi)領(lǐng)先水平。

30多年來，我國在汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)方面有了長足進(jìn)步，不斷吸收各門科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新成果，診斷的理論與應(yīng)用有了很大的發(fā)展和進(jìn)步，它涉及系統(tǒng)論、控制論、信息論、檢測與估計(jì)理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多方面的內(nèi)容，成為集數(shù)學(xué)、物理、力學(xué)、化學(xué)、電子技術(shù)、信息處理、人工智能等基礎(chǔ)學(xué)科以及各相關(guān)專業(yè)學(xué)科于一體的新興交叉學(xué)科。故障診斷技術(shù)研究的主要內(nèi)容包括以下4個方面：故障機(jī)理；故障信息處理技術(shù)；故障源分離與定位技術(shù)；人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究。但是，由于近年來大型汽輪發(fā)電機(jī)組單機(jī)裝機(jī)容量的不斷增大，而對大型機(jī)組許多常見故障的機(jī)理、故障特征及現(xiàn)場診斷方法的研究還有待進(jìn)一步的深入。

2 汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展

2.1 信號采集與分析

2.1.1 故障信息采集

由于汽輪機(jī)工作環(huán)境具有特殊的工作環(huán)境，因此在進(jìn)行故障信息采集時(shí)，我們必須借助傳感器進(jìn)行信息采集，所以傳感原件的性能對于故障信息的采集就起到了關(guān)鍵的作用。目前技術(shù)部門已經(jīng)開發(fā)研制了感應(yīng)靈敏、自動化程度高的新型傳感器，這些新型傳感器的應(yīng)用，大大減少了誤診率和漏診率；硬件方面的研究開發(fā)也需要軟件的支撐，國外專家將高性能傳感器應(yīng)用與動態(tài)觀測器，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，開發(fā)出故障診斷系統(tǒng)軟件，軟硬件的結(jié)合使用大大提高了故障信息的采集與分析效率。在國內(nèi)西安交通大學(xué)、上海交通大學(xué)、華中理工大學(xué)對傳感器故障檢測和傳感器信號的可靠性方面也進(jìn)行了研究，取得了突破性的進(jìn)展。

2.1.2 信號分析與處理

目前對于采集信息的處理分析，比較成功的還是在對汽輪機(jī)振動信號的分析處理上。汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)中的振動信號處理大多采用快速傅立葉變換，的思想在于將一般時(shí)域信號表示為具有不同頻率的諧波函數(shù)的線性疊加，它認(rèn)為信號是平穩(wěn)的，所以分析出的頻率具有統(tǒng)計(jì)不變性。正是由于傅立葉變換法對很多平穩(wěn)信號的情況具有適用性，因而得到了廣泛的應(yīng)用。但是，對于很多的檢測信號并非都是線性、平穩(wěn)的信號；因此對于實(shí)際的信號分析處理成為一個重要問題。在國內(nèi)外很多專家將小波分析法用于汽輪機(jī)動靜碰摩故障診斷和汽輪機(jī)軸心軌跡的識別，已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。西安交通大學(xué)引入Kolmogorov復(fù)雜性測度定量評估大機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，吸收全息譜的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)行軸心軌跡的瞬態(tài)提純。

2.2 故障機(jī)理與診斷策略

2.2.1 故障機(jī)理

故障機(jī)理是故障的內(nèi)在本質(zhì)和產(chǎn)生原因。故障機(jī)理的研究，是故障診斷中的一個非?；A(chǔ)而又必不可少的工作。目前對汽輪機(jī)故障機(jī)理的研究主要從故障規(guī)律、故障征兆和故障模型等方面進(jìn)行。由于大部分軸系故障都在振動信號上反映出來，因此，對軸系故障的研究總是以振動信號的分析為主。在綜合振動與噪聲特性的基礎(chǔ)上，東北電力學(xué)院還開發(fā)了可對旋轉(zhuǎn)機(jī)械和摩擦進(jìn)行在線監(jiān)測的儀器，該儀器用四個通道進(jìn)行聲信號檢測，另外四個通道用于振動監(jiān)測，可以大致確定摩擦的部位。調(diào)節(jié)系統(tǒng)的可靠與否，對汽輪機(jī)組的安全運(yùn)行具有非常重要的意義。

2.2.2 診斷策略和診斷方法

在汽輪機(jī)故障診斷中用到的診斷策略主要有對比診斷、邏輯診斷、統(tǒng)計(jì)診斷、模式識別、模糊診斷、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)等。而目前研究比較多的是后面幾種，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究是這一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

小波分析是近年來發(fā)展非常迅猛的時(shí)頻分析方法。由于其對信號去噪、還原性都較好，特別適用于對含有大量背景噪音的信噪比非常低的信號分析和調(diào)理；基于小波分析方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的智能分析技術(shù)，是下一代故障檢測與判定（FDI）的重要內(nèi)核。國內(nèi)外在這方面進(jìn)行了很多的研究，目前應(yīng)用最多的是前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊診斷相結(jié)合的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。診斷策略的研究還有：模糊診斷用于振動故障診斷、用于轉(zhuǎn)子碰磨診斷、用于通流部分熱參數(shù)診斷的研究；模糊關(guān)聯(lián)度用于多參數(shù)診斷等；診斷方法上的研究一直是故障診斷的一個重點(diǎn)。振動法是應(yīng)用最普遍也比較成熟的一種方法。在汽輪機(jī)故障診斷中，應(yīng)用熱力學(xué)分析診斷汽輪機(jī)性能故障也是一個重要手段，另外還有油分析、聲發(fā)射法、無損檢測技術(shù)等。

3 故障診斷中存在的問題

3.1 檢測手段還需改進(jìn)

汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)中的應(yīng)用到了很多數(shù)學(xué)方法，甚至專家系統(tǒng)中的一些推理算法都達(dá)到了很高的水平，而監(jiān)測數(shù)據(jù)的的獲取成為了一個重要影響因素，也就是說我們的檢測手段跟不上診斷的需要；例如轉(zhuǎn)子表面溫度的檢測、葉片動應(yīng)力檢測、調(diào)節(jié)系統(tǒng)卡澀檢測、內(nèi)缸螺栓斷裂檢測等，都缺乏有效的手段。

3.2 復(fù)雜故障的機(jī)理了解不夠

對故障機(jī)理的了解是準(zhǔn)確診斷故障的前提。目前，對汽輪機(jī)的復(fù)雜故障，有些很難從理論上給出解釋，對其機(jī)理的了解并不清楚，比如在非穩(wěn)定熱態(tài)下軸系的彎扭復(fù)合振動問題等，這將是阻礙汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)發(fā)展的主要障礙之一。

3.3 診斷技術(shù)應(yīng)用推廣面臨的問題

我國汽輪機(jī)診斷技術(shù)在現(xiàn)有基礎(chǔ)上，進(jìn)一步推廣應(yīng)用面臨的主要問題是研究開發(fā)機(jī)制和觀念問題、診斷技術(shù)與生產(chǎn)管理的結(jié)合問題。機(jī)制和觀念問題主要表現(xiàn)在：研究機(jī)構(gòu)分散，不能形成規(guī)模化效應(yīng)；重復(fù)性研究過多，造成人力、物力的浪費(fèi)；技術(shù)研究轉(zhuǎn)化為應(yīng)用產(chǎn)品的少；系統(tǒng)研究連貫性差，因而系統(tǒng)升級困難；應(yīng)用系統(tǒng)的維護(hù)與服務(wù)得不到保證等。診斷技術(shù)與生產(chǎn)管理結(jié)合不好，表現(xiàn)在各種技術(shù)的相互集成性不好，與生產(chǎn)管理相孤立，不能創(chuàng)造預(yù)期的效益，使電廠失去信心。

4 汽輪機(jī)故障診斷的發(fā)展前景

汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的研究已經(jīng)得到廣大電力企業(yè)和專業(yè)技術(shù)人員重視，針對汽輪機(jī)及其系統(tǒng)各類故障的各種新檢測技術(shù)將是一個主要的研究方向，在諸多研究實(shí)力強(qiáng)大的高校和專業(yè)機(jī)構(gòu)的帶動下，必然會會出現(xiàn)許多科技成果，任何時(shí)候，故障機(jī)理的研究勢必推動故障診斷技術(shù)的發(fā)展。故障機(jī)理的研究逐漸深入，將集中在對漸發(fā)故障定量表征的研究上，研究判斷整個系統(tǒng)故障狀態(tài)的指標(biāo)體系及其判斷閾值將是另一個重要方向。而對于汽輪機(jī)故障診斷，將從以振動診斷為主向考慮熱影響診斷、性能診斷、邏輯順序診斷、油液診斷、溫度診斷等的綜合診斷發(fā)展，更符合汽輪機(jī)的特點(diǎn)和實(shí)際。診斷與仿真技術(shù)的結(jié)合將主要表現(xiàn)在，通過故障仿真辨識汽輪機(jī)故障、通過系統(tǒng)仿真為診斷專家系統(tǒng)提供知識規(guī)則和學(xué)習(xí)樣本、通過邏輯仿真對系統(tǒng)中部件故障進(jìn)行診斷。

[1]周愛紅.汽輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障智能診斷系統(tǒng)[D]，重慶大學(xué)，2003.

[2]王正紅，趙林度，盛昭瀚.軟件重用在故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2002.

[3]章真，曹云娟.電廠熱力設(shè)備過程型故障模糊診斷系統(tǒng)[A].1995年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議暨智能自動化專業(yè)委員會成立大會論文集（下冊）[C].1995.

[4]高洪濤.工業(yè)汽輪機(jī)熱力性能在線監(jiān)測與故障診斷的研究[D].大連理工大學(xué)，1998.

[5]張君.小波分析技術(shù)在汽輪機(jī)故障診斷中的應(yīng)用研究[D]，華北電力大學(xué)（河北），2005.