彭彤宇

(江蘇華電昆山熱電有限公司，江蘇 昆山 215300)

0 引言

在燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行過(guò)程中，燃?xì)廨啓C(jī)各個(gè)部件，特別是受熱部分和旋轉(zhuǎn)組件(通常是葉片、燃燒室等)一般需要承受高溫、高壓和劇烈振動(dòng)等沖擊，導(dǎo)致其出現(xiàn)蠕變、微觀結(jié)構(gòu)變化、氧化、熱疲勞和熱腐蝕等[1]，直接影響燃?xì)廨啓C(jī)的壽命和效率。保險(xiǎn)公司Meher-Homji[2]指出：葉片故障是燃?xì)廨啓C(jī)最主要的故障，占燃?xì)廨啓C(jī)總故障的42%；同時(shí)，葉片故障會(huì)引起災(zāi)難性的后果，并伴隨較高的經(jīng)濟(jì)損失。因此，燃?xì)廨啓C(jī)葉片的故障檢測(cè)和診斷就顯得尤為重要。

目前，大部分公開(kāi)的文獻(xiàn)均是根據(jù)葉片通過(guò)頻率(BPF)、振動(dòng)振幅的相對(duì)變化及其諧波來(lái)對(duì)葉片故障進(jìn)行檢測(cè)和診斷[3-7]。葉片故障包括摩擦，裂縫，外物損傷(FOD)，葉片變形(扭曲、蠕變、腐蝕和侵蝕)，葉片結(jié)污和旋轉(zhuǎn)失速，葉片疲勞失效和葉根附件問(wèn)題(根部裂紋和葉片松動(dòng))。

1 燃?xì)廨啓C(jī)葉片振動(dòng)診斷測(cè)量方法

診斷是一種通過(guò)收集系統(tǒng)運(yùn)行中特定信號(hào)并識(shí)別系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的技術(shù)。在燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷領(lǐng)域，振動(dòng)信號(hào)是通過(guò)測(cè)量外部套管(軸承套管)數(shù)據(jù)或軸位移信息提取出來(lái)的，若能正確分析所測(cè)振動(dòng)信號(hào)，就可以準(zhǔn)確地判斷燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。目前，燃?xì)廨啓C(jī)葉片振動(dòng)的測(cè)量方法可以分為兩類：(1)接觸測(cè)量或直接測(cè)量，例如使用壓力應(yīng)變計(jì)測(cè)量葉片振動(dòng)；(2)非接觸式測(cè)量，例如將振動(dòng)傳感器安裝到機(jī)器或軸承套管上，提取葉片振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)并進(jìn)行分析。使用葉片振動(dòng)分析和振動(dòng)特征分析診斷葉片缺陷已被廣泛研究[6-7]。在使用振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)和診斷燃?xì)廨啓C(jī)葉片故障的同時(shí)，也可以使用葉片振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)性能和運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控[7]。大量的文獻(xiàn)報(bào)道了不同的葉片監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)中信號(hào)的收集技術(shù)。

2 葉片振動(dòng)監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)

2.1 振動(dòng)頻譜分析技術(shù)

振動(dòng)頻譜分析技術(shù)(FFT)是最常用且有效的信號(hào)分析和診斷方法，它是通過(guò)對(duì)振動(dòng)波形進(jìn)行傅里葉變換，將振動(dòng)信號(hào)中所包含的各種頻率成分分解出來(lái)，與各種振動(dòng)故障的特征頻率進(jìn)行比對(duì)，從而達(dá)到振動(dòng)診斷的目的。Kuo[8]使用快速傅里葉變換處理監(jiān)測(cè)到的葉片振動(dòng)信號(hào)，成功檢測(cè)到燃?xì)廨啓C(jī)葉片松動(dòng)故障。在進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)的同時(shí)監(jiān)測(cè)燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行參數(shù)[9]，可使葉片摩擦故障更容易從葉片振動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)中診斷出來(lái)。在航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域, Jorge Barragan[10]認(rèn)為，通過(guò)使用振動(dòng)頻譜分析技術(shù)對(duì)比已知的葉片故障，可以檢測(cè)出絕大多數(shù)的葉片故障，其中包括FOD、葉片損傷、葉片磨損和葉片松動(dòng)等。Cong等[11]使用沖擊能量模型評(píng)估轉(zhuǎn)子摩擦的影響，頻譜分析結(jié)果表明，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速范圍的改變代表不同的摩擦沖擊故障。文獻(xiàn)[12]表明，基于葉片振動(dòng)測(cè)量的葉片故障診斷方法(靜態(tài)和動(dòng)態(tài))雖然可以識(shí)別裂縫的存在，但是很難確定葉片裂縫的位置。隨著非介入測(cè)量方法的發(fā)展，非介入測(cè)量方法測(cè)量葉片振動(dòng)信號(hào)被廣泛關(guān)注[13-15]。在這種測(cè)量方法的基礎(chǔ)上，使用振動(dòng)頻譜分析技術(shù)分析測(cè)得的信號(hào)，被認(rèn)為是診斷和檢測(cè)由葉片裂縫引起的葉片固有頻率變化的較有效方法[13-15]。在測(cè)量方法上，近年來(lái)開(kāi)發(fā)出了低成本的光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)測(cè)量燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)殼的振動(dòng)信號(hào)來(lái)判斷葉片撓度或扭曲[16]。傳統(tǒng)的頻譜分析技術(shù)雖然被廣泛用來(lái)檢測(cè)和診斷燃?xì)廨啓C(jī)葉片故障，但Leong[3]等通過(guò)案例分析了典型的燃?xì)廨啓C(jī)振動(dòng)，認(rèn)為葉片故障作為燃?xì)廨啓C(jī)的主要故障，并不能完全被傳統(tǒng)的頻譜分析技術(shù)診斷出來(lái)，這是由于燃?xì)廨啓C(jī)振動(dòng)信號(hào)并非平穩(wěn)的隨機(jī)信號(hào)，利用傳統(tǒng)頻譜分析技術(shù)分析燃?xì)廨啓C(jī)振動(dòng)信號(hào)的功率譜有一定局限性，會(huì)產(chǎn)生頻譜分析質(zhì)量不高的問(wèn)題，影響后續(xù)處理。產(chǎn)生這一問(wèn)題的根本原因在于傳統(tǒng)頻譜分析技術(shù)在對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行加窗的過(guò)程中造成了頻譜泄漏，影響了譜估計(jì)的效果，數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)數(shù)越少，相當(dāng)于加窗長(zhǎng)度越短，則頻譜泄漏效應(yīng)越明顯。因此，該方法的應(yīng)用有一定局限性。

2.2 小波分析技術(shù)

小波分析方法是在時(shí)頻分析方法的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，時(shí)頻分析方法的基本思想是將有限的信號(hào)分解到一組正交基上，這組正交基或可數(shù)，或不可數(shù)，但在給定的信號(hào)函數(shù)空間上都是稠密的。而短時(shí)傅里葉變換則在正交基上又增加了1組時(shí)間窗，從數(shù)學(xué)上說(shuō)，是將分解信號(hào)后的信號(hào)再進(jìn)行一次分解。而小波分析即尋找1組函數(shù)，使其成為在能量有限信號(hào)的函數(shù)空間稠密的正交基，并且單純地由一個(gè)函數(shù)的伸縮和平移生成。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，小波分析是一種有效的提取動(dòng)態(tài)信號(hào)時(shí)間頻率的信號(hào)處理工具。N.Aretakis等[17]通過(guò)使用小波分析技術(shù)分析測(cè)得的振動(dòng)、壓力和聲學(xué)信號(hào)來(lái)診斷渦輪故障。研究結(jié)果表明，小波分析技術(shù)優(yōu)于傳統(tǒng)的頻譜分析技術(shù)(FFT)。近年來(lái)，越來(lái)越多的學(xué)者通過(guò)小波分析技術(shù)分析在燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)殼測(cè)得的振動(dòng)、形變和聲學(xué)信號(hào)，來(lái)檢測(cè)和診斷燃?xì)廨啓C(jī)故障[18]。研究證明，健康機(jī)組和故障機(jī)組的葉片BPF波圖有明顯差別，通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，短時(shí)傅里葉變換(STFT)和小波變換可以有效地提取葉片裂縫的特征，通過(guò)該方法可以快速診斷葉片的故障?；谵D(zhuǎn)子動(dòng)態(tài)小波圖(RDWM)和葉片通過(guò)能量包(BPEP),Lim等也[19]提出2種振動(dòng)分析模型并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)其可行性進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明，這種方法不但可以檢測(cè)和診斷葉片摩擦故障，還可以通過(guò)BPEP判斷葉片摩擦的位置、葉片故障的數(shù)量和摩擦的劇烈程度等。但這種方法的局限性在于無(wú)法檢測(cè)穩(wěn)定工況下的葉片松動(dòng)故障[20]。因此，小波分析對(duì)特定的燃?xì)廨啓C(jī)葉片故障有較好的檢測(cè)和診斷效果。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論預(yù)判分析方法

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)智能控制領(lǐng)域的熱點(diǎn)，它既具備模糊系統(tǒng)便于理解、可以表達(dá)人的經(jīng)驗(yàn)性模糊知識(shí)的特點(diǎn)，又有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理容錯(cuò)能力和強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力，因而，將其應(yīng)用于燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷這種高度非線性系統(tǒng)非常合適。近年來(lái)，采取基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的在線智能診斷系統(tǒng)診斷燃?xì)廨啓C(jī)葉片故障已被廣泛研究[11]，這種方法可以識(shí)別質(zhì)量不平衡和燃?xì)廨啓C(jī)葉片松動(dòng)等故障。Kyriazis[21]證明了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是檢測(cè)燃?xì)廨啓C(jī)葉片故障的有效手段?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，Angelakis等[22]也提出一種診斷燃?xì)廨啓C(jī)葉片故障的方法，該方法通過(guò)處理測(cè)量得到的振動(dòng)和其他相關(guān)參數(shù)，可以有效地區(qū)別葉片振動(dòng)故障和其他故障，顯示出巨大的潛力。也有學(xué)者[23]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，提出一種預(yù)測(cè)燃?xì)廨啓C(jī)葉片故障的方法，是通過(guò)在燃?xì)廨啓C(jī)相似工作狀況條件下模擬燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行特征，來(lái)檢測(cè)和診斷葉片故障的方法，該方法可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)自動(dòng)執(zhí)行診斷程序，并可以有效預(yù)測(cè)出是否存在故障和故障的類型。

2.4 基于模型的分析和其他技術(shù)

一些研究者基于葉片斷裂的振動(dòng)信號(hào)提出了診斷模型，利用診斷模型可以快速診斷葉片斷裂故障，診斷結(jié)果符合實(shí)際的故障檢修期結(jié)果。對(duì)于船舶和潛艇等流體機(jī)械設(shè)備的葉片，倒頻譜分析方法檢測(cè)葉片故障被認(rèn)為是一種更有效的技術(shù)手段[24]。基于燃?xì)廨啓C(jī)性能和振動(dòng)檢測(cè)，提出一種混合算法用來(lái)診斷葉片故障，這種方法的特點(diǎn)是當(dāng)出現(xiàn)由葉片侵蝕和結(jié)污引起的故障時(shí)，可以有效地檢測(cè)葉片侵蝕和結(jié)污的位置，基于該方法，開(kāi)發(fā)了一種可商業(yè)應(yīng)用的實(shí)時(shí)故障檢測(cè)系統(tǒng)。

3 結(jié)論

由此可見(jiàn)，振動(dòng)檢測(cè)方法能夠較為直觀地進(jìn)行測(cè)量，并且能反映燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和工作條件，因此，振動(dòng)檢測(cè)被認(rèn)為是簡(jiǎn)單有效的葉片故障診斷方法。但由于不同的振動(dòng)測(cè)量手段及信號(hào)獲取方式都存在一定的局限性，因此，下一步應(yīng)系統(tǒng)地開(kāi)發(fā)一套燃?xì)廨啓C(jī)葉片故障診斷及分析的方法，該方法可以智能地篩選信號(hào)并匹配適當(dāng)?shù)男盘?hào)分析模型，達(dá)到快速檢測(cè)和診斷葉片故障的目的。

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