萬安平，陳堅紅，盛德仁，胡亞才，陳啟構(gòu)

（1.浙江大學 熱工與動力系統(tǒng)研究所，浙江 杭州 310027；2.浙江蕭山發(fā)電廠，浙江 杭州 311251）

0 引言

隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展以及對環(huán)境問題的高度重視，清潔度較高的燃氣輪機得到了推廣。由于技術(shù)壟斷，我國大型燃氣輪機的維修技術(shù)還處于初步階段，燃氣輪機的維修嚴格按照制造商所規(guī)定的時間間隔進行，維修費用非常昂貴，大幅提高了電廠的運行成本。在我國電力體制的深入改革和“廠網(wǎng)分開，競價上網(wǎng)”市場化環(huán)境中，制定科學、成本合理的燃氣輪機維修策略，對燃氣輪機電廠的安全經(jīng)濟運行有著十分重要的意義。

視情維修 CBM（Condition-Based Maintenance）利用成熟的狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)，實時監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)，并據(jù)此來執(zhí)行相應(yīng)的維修決策[1-2]。CBM可減少維修過剩以及停電時間，保障設(shè)備運行的安全性和經(jīng)濟性[3]。在國內(nèi)外大型設(shè)備維修中CBM已得到廣泛應(yīng)用。文獻[4]就大型發(fā)電設(shè)備運行狀態(tài)復雜這一特點，提出了基于時間和狀態(tài)相結(jié)合的維修策略；文獻[5]通過數(shù)據(jù)融合方法，建立了以可靠性為中心的維修策略，即CBM系統(tǒng)；文獻[6]將實時監(jiān)測系統(tǒng)得到的風機狀態(tài)運行數(shù)據(jù)，成功運用到風力發(fā)電機的CBM中；文獻[7]以電氣設(shè)備實際的運行狀態(tài)為依據(jù)，推算狀態(tài)檢修決策中的電氣設(shè)備故障率，進而確定設(shè)備的實際役齡。文獻[8]建立了電力設(shè)備安全狀態(tài)模糊綜合評估模型，構(gòu)建了較為完整的電力設(shè)備安全狀態(tài)評估體系。文獻[9]則利用集成開發(fā)工具JBuilder和Oracle9i數(shù)據(jù)庫設(shè)計開發(fā)了具有很強實用性的初級電力市場環(huán)境下省級電網(wǎng)發(fā)、輸電設(shè)備檢修優(yōu)化系統(tǒng)。此外，CBM在燃氣輪機維修方面也得到了一定程度的應(yīng)用，文獻[10]將狀態(tài)維修策略應(yīng)用到燃氣輪機的壓氣機葉片污垢水洗上，實現(xiàn)了壓氣機的在線和離線水洗；文獻[11]提出綜合考慮電廠成本、利潤和電力市場因素，建立燃氣輪機狀態(tài)維修計劃；文獻[12]定性地介紹了應(yīng)用燃氣輪機運行數(shù)據(jù)計算相關(guān)部件維修間隔的方法；文獻[13]利用等效運行時間分析法建立燃氣輪機等效運行時間方程，提出基于EOH分析的燃氣輪機壽命評估手工統(tǒng)計方法。

目前燃氣輪機維修所需的各項狀態(tài)數(shù)據(jù)一般是采用人工統(tǒng)計計算的方法得到，耗時費力且準確性不高，只能大致預測維修周期，不能得到精確的預測結(jié)果，不適用于高度自動化運行的電力系統(tǒng)。為實現(xiàn)電力企業(yè)的生產(chǎn)信息與管理控制的一體化，基于PI／IH等實時數(shù)據(jù)庫的電廠廠級監(jiān)控信息管理系統(tǒng)（SIS）得到了迅猛發(fā)展[14]，并在電力企業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用[15-16]。為此，在已構(gòu)建的電廠 SIS 的基礎(chǔ)上，本文采用 ASP.NET技術(shù)的瀏覽器／服務(wù)器（B／S）架構(gòu)模式，開發(fā)基于實時數(shù)據(jù)庫中燃氣輪機的實際運行狀態(tài)數(shù)據(jù)信息的燃氣輪機CBM決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)可在線自動計算燃氣輪機相關(guān)部件的使用壽命，并準確給出其具體維修時的決策，以制定科學可行的維修計劃和優(yōu)化配件管理工作，提高了燃氣輪機運行的可靠性和維修管理的自動化水平。

1 CBM決策系統(tǒng)組成及分析

基于實時狀態(tài)監(jiān)測的燃氣輪機CBM決策系統(tǒng)由兩部分組成：運行于后臺計算服務(wù)器端的燃氣輪機使用壽命實時在線預測程序；運行于Web服務(wù)器端的顯示計算結(jié)果和信息系統(tǒng)管理B／S程序。系統(tǒng)模塊化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的流程如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)模塊化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)流程圖Fig.1 Modularized data flow of system

燃氣輪機部件實時運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)先通過傳感器傳送到分布式控制系統(tǒng)（DCS）上，再通過與該系統(tǒng)相連的接口機傳送到實時數(shù)據(jù)庫中存儲。

在后臺計算服務(wù)器端，程序從實時數(shù)據(jù)庫中讀取燃氣輪機的實時狀態(tài)運行參數(shù)，進行計算、分析、判斷，形成燃氣輪機的運行狀態(tài)描述；再計算燃氣輪機相關(guān)部件在實際運行條件下的使用壽命，并折算成基準運行條件下的等效使用壽命，然后與基準運行條件下的最大維修壽命進行比較，預測剩余壽命，并將預測結(jié)果存入SQL數(shù)據(jù)庫表中。

基于 Internet／Intranet結(jié)構(gòu)的 B／S架構(gòu)模式的CBM決策系統(tǒng)，使用瀏覽器作為統(tǒng)一的用戶界面，根據(jù)面向?qū)ο螅╫bject oriented）的方法進行模塊化設(shè)計，Web端程序大體分為CBM決策模塊、維修備件信息管理模塊和系統(tǒng)信息安全性管理模塊3個部分。CBM決策模塊讀取SQL數(shù)據(jù)庫中的燃氣輪機相關(guān)部件的實時剩余壽命數(shù)據(jù)，通過選擇不同的CBM決策模型，計算決策相關(guān)部件的具體維修時機，并在網(wǎng)頁上顯示各部件的剩余壽命預測和CBM決策結(jié)果。維修備件信息管理模塊根據(jù)CBM決策結(jié)果，制定合理的燃氣輪機相關(guān)部件維修計劃，并同時做好備件更換記錄和計劃管理工作。系統(tǒng)信息安全性管理模塊負責網(wǎng)站的信息發(fā)布、用戶權(quán)限管理等工作。各模塊的劃分和設(shè)計遵循“高內(nèi)聚、低耦合”的原則，分別進行獨立的開發(fā)和測試，系統(tǒng)運行時由主模塊調(diào)用各個子模塊，分別完成一項相對獨立的功能，因此該系統(tǒng)具有良好的移植性和擴展性。

2 CBM決策系統(tǒng)的實現(xiàn)方法

2.1 相關(guān)開發(fā)工具和關(guān)鍵技術(shù)

CBM決策系統(tǒng)基于B／S模式開發(fā)，采用面向?qū)ο蟮乃枷牒虲#編程語言進行程序設(shè)計，Web服務(wù)器端的動態(tài)頁面采用ASP.NET技術(shù)制作。為了增強頁面對于曲線和圖形的表現(xiàn)能力，將開源的ASP.NET圖表類庫ZedGraph控件嵌入到網(wǎng)頁中。該系統(tǒng)主要利用Microsoft公司的Visual Studio2005集成開發(fā)環(huán)境、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)SQL2000和OSI公司的PI實時數(shù)據(jù)庫等開發(fā)工具實現(xiàn)。

系統(tǒng)開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)如下。

a.基于iBatis.NET的SQL數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)。

在CBM決策系統(tǒng)后臺計算服務(wù)器和Web服務(wù)器有燃氣輪機啟停記錄、燃燒系統(tǒng)等多張SQL關(guān)系數(shù)據(jù)表用于存儲數(shù)據(jù)，雖可直接通過ADO.NET編程訪問SQL數(shù)據(jù)庫，但這樣勢必要在程序代碼中嵌入大量重復的數(shù)據(jù)庫訪問程序，使得開發(fā)的項目難以維護。基于iBatis.NET的對象關(guān)系映射（ORM）技術(shù)結(jié)合了面向?qū)ο蠹夹g(shù)的簡單易用性和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)的操作優(yōu)勢，采用面向?qū)ο蟮姆绞綄⑦@些對象組織起來，通過映射使數(shù)據(jù)庫層對于業(yè)務(wù)邏輯透明，從而實現(xiàn)真正的完全面向?qū)ο蟮脑L問SQL數(shù)據(jù)庫。

b.基于Ajax的無刷新頁面技術(shù)。

在CBM決策系統(tǒng)Web服務(wù)器端軟件中有機結(jié)合原有的Java script、DHTML和CSS等技術(shù)，實現(xiàn)Ajax無刷新頁面的數(shù)據(jù)異步傳輸，用戶在單擊按鈕提交操作時，只需要傳輸關(guān)鍵數(shù)據(jù)，瀏覽器立即更新用戶界面，并向服務(wù)器發(fā)出異步請求，以執(zhí)行更新或查詢數(shù)據(jù)庫；當請求返回時，無需刷新整個頁面來更新用戶界面。這些原有技術(shù)在現(xiàn)代瀏覽器上都得到了很好的支持，因此訪問Ajax應(yīng)用不需要安裝任何瀏覽器插件。

c.基于Zedgraph的繪圖應(yīng)用技術(shù)。

Zedgraph是一個比較新型的開源類庫，使用C#語言編寫，用來創(chuàng)建基于任意數(shù)據(jù)集的多種二維圖形圖像。類庫編寫是面向?qū)ο蟮?。由于是開源代碼，必要時還可以對源代碼進行修改，重新生成。圖表是對數(shù)據(jù)進行分析評估的常用工具，也是最直觀的表示數(shù)據(jù)的方法。在CBM決策系統(tǒng)用戶界面中使用Zedgraph的圖表來表現(xiàn)數(shù)據(jù)，工程技術(shù)人員根據(jù)圖表信息直觀了解部件的當前運行狀態(tài)。

2.2 數(shù)據(jù)采集與預處理

來自現(xiàn)場DCS等數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，首先被送往實時數(shù)據(jù)庫節(jié)點的接口程序進行例外測試，當數(shù)據(jù)變化值超過各節(jié)點預先設(shè)定好的例外偏移值時，該數(shù)據(jù)被進一步傳送，否則丟棄。通過例外測試的數(shù)據(jù)被送到快照子系統(tǒng)，成為新的快照值，先前的快照值將通過螺旋門壓縮技術(shù)比較數(shù)據(jù)變化值是否超過預先設(shè)定的壓縮偏移值，決定是進一步傳送還是丟棄。CBM決策系統(tǒng)所用到的實時數(shù)據(jù)庫測點有發(fā)電機功率等連續(xù)變化測點和點火次數(shù)等跳躍變化測點2類。功率等測點用于尋找最大運行功率和跳閘功率，其采樣精度要求較高；點火次數(shù)等測點由于在很長一段時間都無變化，其采樣精度要求較低?？赏ㄟ^設(shè)置測點的例外偏移值和壓縮偏移值來實現(xiàn)不同的采樣精度的需求。

當系統(tǒng)收到數(shù)據(jù)鏈傳來的燃氣輪機實時或近實時狀態(tài)數(shù)據(jù)時，預處理程序根據(jù)閾值比較協(xié)議要求，對數(shù)據(jù)進行過濾、綜合、重組和分類，然后送往多通道推理機對應(yīng)的推理機通道來完成數(shù)據(jù)預處理。

2.3 燃氣輪機壽命預測方法

燃氣輪機的維修原則是先高溫部件后其他部件。技術(shù)人員經(jīng)過研究和實際經(jīng)驗積累，選擇燃燒系統(tǒng)、熱通道和轉(zhuǎn)子3個具有代表性的部件的維修壽命（等效運行時數(shù)和等效啟動次數(shù)）作為基準，其他部件參照此基準值來確定各自的維修壽命。

熱通道部件等效運行時數(shù)和等效啟動次數(shù)計算方法[17]如下，燃燒系統(tǒng)部件和轉(zhuǎn)子部件的計算方法與之相似。

a.熱通道部件等效運行時數(shù)計算式為：

其中，M、K分別為由濕度控制方式、蒸汽注入率和第2、3級噴嘴材料所確定的系數(shù)；I為水和蒸汽注入占進氣流量的百分比；G、D、H分別為燃用天然氣、輕油和重油的年基本負荷運行小時數(shù)；Af為重油嚴重系數(shù)；P為年調(diào)峰運行小時數(shù)。

b.熱通道部件等效啟動次數(shù)計算式為：

其中，NA、NB、NP、E、F 分別為機組年部分負荷、基本負荷、尖峰負荷、緊急啟動和快速升負荷啟動次數(shù)；Ti為年跳閘次數(shù)；αTi為跳閘嚴重系數(shù)；n為跳閘種類數(shù)。

在后臺計算服務(wù)器端，程序從實時數(shù)據(jù)庫中讀取燃氣輪機點火信號、點火時數(shù)、啟動次數(shù)、跳閘次數(shù)和發(fā)電機有功功率等測點的實時狀態(tài)運行參數(shù)，進行計算、分析、判斷，形成燃氣輪機的運行狀態(tài)描述。其中，點火信號和點火時數(shù)測點分別用于判斷機組的啟停機狀況和記錄運行時數(shù)；發(fā)電機有功功率測點用于實時分析計算機組的最大負荷和跳閘時的跳閘負荷。然后，通過計算燃氣輪機相關(guān)部件在實際運行條件下的使用壽命（運行時數(shù)和啟動次數(shù)），折算成其在基準運行條件（指以天然氣為燃料、沒有注水或蒸汽、連續(xù)無跳閘正常啟動的運行條件）下的等效使用壽命（如式（1）和（2）所示）。最后，將得到的燃氣輪機相關(guān)部件等效使用壽命同其在基準運行條件下的最大維修壽命進行比較，預測相關(guān)部件的剩余壽命。為方便Web服務(wù)器端讀取預測結(jié)果對燃氣輪機相關(guān)部件進行CBM決策判斷，將預測結(jié)果實時地存入SQL數(shù)據(jù)庫相應(yīng)表中。表1為制造商提供的燃氣輪機相關(guān)部件在基準運行條件下的最大維修壽命[17]。

表1 燃氣輪機部件最大維修壽命Tab.1 Maximum maintenance life of gas turbine components

2.4 燃氣輪機CBM決策模型

在文獻[17]中，把燃氣輪機相關(guān)部件的等效運行時數(shù)（等效啟動次數(shù)）與實際運行時數(shù)（實際啟動次數(shù)）的比值定義為維修系數(shù)MF（Maintenance Fac-tor），即：

同時將實際運行時數(shù)（實際啟動次數(shù)）與統(tǒng)計期間所有小時數(shù)的比值定義為服務(wù)系數(shù)SF（Service Factor），即：

上述4個公式中，下標H、S分別對應(yīng)運行時數(shù)和啟動次數(shù)。燃氣輪機部件CBM決策分析如圖2所示。影響維修系數(shù)的主要因素有燃料種類、負荷變化情況、是否注入蒸汽或水、有無尖峰負荷運行、有無機組跳閘、機組啟動方式（正常啟動、緊急啟動或快速升負荷啟動）等；服務(wù)系數(shù)只受單位統(tǒng)計時間內(nèi)的實際運行時數(shù)（實際啟動次數(shù)）的影響。

圖2 燃氣輪機部件CBM決策模型Fig.2 CBM decision-making model of gas turbine components

在后臺計算服務(wù)器端，根據(jù)燃氣輪機壽命預測方法，預測得到燃氣輪機相關(guān)部件的剩余壽命。為對其具體維修時機進行決策，本文基于運行時數(shù)（啟動次數(shù)）的維修系數(shù)和服務(wù)系數(shù)的乘積，提出運行時數(shù)（啟動次數(shù)）的等效服務(wù)系數(shù)FSF（Factored Service Factor）的概念。根據(jù)已運行時段PH1和待預測時段PH2的等效服務(wù)系數(shù)是否相等（對2個時段的維修系數(shù)和服務(wù)系數(shù)是否相等分別進行排列組合，共有4類情況），建立了4類CBM決策模型。這樣發(fā)電企業(yè)不僅可以根據(jù)燃氣輪機已運行時段的等效服務(wù)系數(shù)對待預測時段的具體維修時機進行決策，同時也可以結(jié)合發(fā)電企業(yè)在待預測時段給出的實際運行計劃等效服務(wù)系數(shù)，通過給定等效服務(wù)系數(shù)一個系數(shù)的值，得到燃氣輪機相關(guān)部件的具體CBM決策時機。燃氣輪機相關(guān)部件運行時數(shù)（啟動次數(shù)的CBM決策模型建立方法相同）的4類CBM決策模型如下。

a.第1類CBM決策模型。解決的是燃氣輪機在待預測時段PH2與已運行時段PH1的運行情況相同時的維修時機決策問題。即PH2的MF2和SF2分別取PH1的MF1和SF1的值，預測2個時段的等效服務(wù)系數(shù)FSF相等情況下的維修時刻t3。

已運行時段PH1的等效服務(wù)系數(shù)為：

其中，AH1、FH1分別為已運行時段PH1的實際運行小時數(shù)和等效運行小時數(shù)。

由總運行時段PH1+PH2的等效服務(wù)系數(shù)定義，可得：

其中，IFH為燃氣輪機部件的理想維修間隔，即總的等效運行時數(shù)。

由式（3）、（4）及 MFH2=MFH1、SFH2=SFH1可得到維修時刻t3：

b.第2類CBM決策模型。解決的是燃氣輪機在待預測時段PH2與已運行時段PH1的運行情況不相同時的維修時機決策問題。即PH2的MFH2取PH1的MFH1，SFH2取企業(yè)根據(jù)實際運行計劃給定的年運行小時數(shù)FAH（Forecast Actual Hours），預測計算2個時段的等效服務(wù)系數(shù)FSF不相等情況下的維修時刻t3。

待預測時段PH2等效服務(wù)系數(shù)為：

由待預測時段PH2的等效服務(wù)系數(shù)定義，可得：

由式（6）、（7）可得到維修時刻 t3：

c.第3類CBM決策模型。解決的是燃氣輪機在待預測時段PH2與已運行時段PH1的運行情況不相同時的維修時機決策問題。即PH2的SFH2取PH1的SFH1，MFH2取企業(yè)根據(jù)實際運行計劃給定的維修系數(shù)，預測計算2個時段的等效服務(wù)系數(shù)FSF不相等時的維修時刻t3。

待預測時段PH2等效服務(wù)系數(shù)為：

由式（7）、（9）可得到維修時刻 t3：

d.第4類CBM決策模型。解決的是燃氣輪機在待預測時段PH2與已運行時段PH1的運行情況不相同時的維修時機決策問題。即PH2的MFH2和SFH2都用企業(yè)根據(jù)實際運行計劃給定的維修系數(shù)和年運行小時數(shù)，預測計算2個時段的等效服務(wù)系數(shù)FSF不相等情況下的維修時刻t3。

待預測時段PH2等效服務(wù)系數(shù)為：

由式（7）、（11）可得到維修時刻 t3為：

2.5 備件維修信息管理

通過前文提及的評估方法和預測模型，可計算得到燃燒系統(tǒng)、熱通道和轉(zhuǎn)子系統(tǒng)部件的維修時刻，同時也可得到所涉及組件的維修時刻。在保證安全性的情況下得到最大的可用率，實現(xiàn)CBM。通過維修可以解決因結(jié)垢、結(jié)渣或者其他因素引起的熱效率下降、穩(wěn)定性下降等影響到生產(chǎn)的現(xiàn)象，使機組的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性增加。

由于機械零部件的維修效果會隨著維修次數(shù)的增加而降低，同時維修費用會不斷地增加。當維修不能達到設(shè)備的預期效果或者維修費用大于更換費用時，應(yīng)該選擇更換設(shè)備而不是繼續(xù)維修。因此，需要對每個部件的不同組件的維修次數(shù)和達到了最大維修次數(shù)需要更換等信息進行有效管理。系統(tǒng)給出了燃氣輪機燃燒系統(tǒng)Caps等6類共120種組件，熱通道部件的624個組件（Stage Bucket、Stage Shrouds各有3類，每類又分別有100種組件；Stage Nozzles有4類，每類各有6種組件）的維修更換信息管理。

3 應(yīng)用實例及分析

將本文開發(fā)的基于實時狀態(tài)監(jiān)測的燃氣輪機CBM決策系統(tǒng)應(yīng)用于某電廠的3臺燃氣-蒸汽聯(lián)合循環(huán)發(fā)電機組的CBM決策。后臺計算服務(wù)器程序統(tǒng)計出燃氣輪機熱通道部件自2010年5月20日檢修后的實際運行時數(shù)和啟動次數(shù)分別為15710.5 h和509次（圖3中的點A）。利用燃氣輪機壽命預測方法中的式（1）和式（2），可求解得到熱通道部件的等效運行時數(shù)和等效啟動次數(shù)分別為18 129.97 h和635.4次（圖3中的點B）。由表1知，熱通道部件在基準運行條件下的最大維修時數(shù)和啟動次數(shù)分別為24 000 h和900次（圖3中點C），可推算出剩余等效運行時數(shù)和啟動次數(shù)分別是5 870.03 h和264.6次。

圖3 預測結(jié)果Fig.3 Predictive results

由定義可知，已運行時段的運行時數(shù)維修系數(shù)MFH1=FH1／AH1=18129.97／15710.5=1.154，啟動次數(shù)的維修系數(shù)MFS1=FS1／AS1=635.4／509=1.248。圖2中的維修開始時刻t1為2010年5月20日，給定當前時刻t2為2012年5月30日，可計算已運行時段的運行時數(shù)服務(wù)系數(shù)SFH1=AH1／PH1=15710.5／17784=0.883，啟動次數(shù)服務(wù)系數(shù)為 SFS1=AS1／PH1=509／17784=0.028 6，進而可計算已運行時段的運行時數(shù)等效服務(wù)系數(shù)為 FSFH1=MFH1SFH1=1.154×0.883=1.019，啟動次數(shù)等效服務(wù)系數(shù)FSFS1=MFS1SFS1=1.248×0.0286=0.0357。

如果企業(yè)選擇第1類CBM決策模型，即PH2時段的運行時數(shù)（啟動次數(shù)）維修系數(shù)和服務(wù)系數(shù)都選取PH1時段的運行時數(shù)（啟動次數(shù)）維修系數(shù)1.154（1.248）和服務(wù)系數(shù) 0.883（0.0286），由式（5）計算得運行時數(shù)（啟動次數(shù)）的維修時刻t3為2013年1月24日（2013年4月3日）。根據(jù)矩形維修原則，以先到達的運行時數(shù)或是啟動次數(shù)的維修時刻，作為部件維修時刻[17]。因此，取2013年1月24日作為熱通道部件的維修時刻。

如果企業(yè)選擇第2類CBM決策模型，即PH2時段的運行時數(shù)（啟動次數(shù)）維修系數(shù)按照PH1時段的運行時數(shù)（啟動次數(shù)）維修系數(shù) 1.154（1.248），PH2時段的運行時數(shù)（啟動次數(shù)）服務(wù)系數(shù)用企業(yè)根據(jù)實際運行計劃給定的年運行時數(shù)（啟動次數(shù)）5 000 h（200次），由式（8）計算運行時數(shù)（啟動次數(shù)）的維修時刻t3為2013年6月5日（2013月6月20日）。因此，根據(jù)矩形維修原則，選取2013年6月5日作為熱通道部件的維修時刻。

如果企業(yè)選擇第3類CBM決策模型，即PH2時段的運行時數(shù)（啟動次數(shù)）服務(wù)系數(shù)按照PH1時段的運行時數(shù)（啟動次數(shù)）服務(wù)系數(shù) 0.883（0.0286），PH2時段的運行時數(shù)（啟動次數(shù)）維修系數(shù)用企業(yè)根據(jù)實際運行計劃給定的 1.2（1.3），由式（10）計算運行時數(shù)（啟動次數(shù)）的維修時刻t3為2013年1月15日（2013年3月22日）。因此，根據(jù)矩形維修原則，選取2013年1月15日作為熱通道部件的維修時刻。

如果企業(yè)選擇第4類CBM決策模型，即PH2時段的運行時數(shù)（啟動次數(shù)）服務(wù)系數(shù)和維修系數(shù)都用企業(yè)根據(jù)實際運行計劃給定的維修系數(shù)1.2（1.3）和年運行時數(shù)（啟動次數(shù)）5000 h（200 次），由式（12）計算運行時數(shù)（啟動次數(shù)）的維修時刻t3為2013年5月22日（2013年6月5日）。因此，根據(jù)矩形維修原則，選取2013年5月22日作為熱通道部件的維修時刻。

一般情況下常用的是第1類CBM決策模型，即根據(jù)燃氣輪機已運行時段的等效服務(wù)系數(shù)對待預測時段的具體維修時機進行決策，本文第2、3、4類CBM決策模型可以由企業(yè)根據(jù)自己的實際運行計劃，對待預測時段的具體維修時機進行決策。

4 結(jié)語

本文提出一種基于實時狀態(tài)監(jiān)測的燃氣輪機CBM決策系統(tǒng)，開發(fā)了燃氣輪機燃燒系統(tǒng)部件、熱通道部件和轉(zhuǎn)子部件的壽命預測和CBM決策的實現(xiàn)程序。本決策系統(tǒng)的創(chuàng)新之處在于發(fā)電企業(yè)不僅可以根據(jù)燃氣輪機已運行時段的等效服務(wù)系數(shù)對待預測時段的具體維修時機進行決策，同時也可以結(jié)合發(fā)電企業(yè)在待預測時段給出實際運行計劃的等效服務(wù)系數(shù)，通過給定等效服務(wù)系數(shù)一個系數(shù)的值，得到燃氣輪機相關(guān)部件的具體CBM決策時機。該系統(tǒng)已在某電廠投入運行，實踐表明，該系統(tǒng)運行穩(wěn)定，靈活高效，能滿足工程實際應(yīng)用。