高云逸

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

關(guān)鍵詞：汽輪機(jī)；故障診斷；發(fā)電機(jī)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(dòng)分析和，油液分析。汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組是電力生產(chǎn)的重要設(shè)備，由于設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和運(yùn)行環(huán)境的特殊性導(dǎo)致汽輪機(jī)的故障經(jīng)常出現(xiàn)，要對(duì)汽輪機(jī)設(shè)備進(jìn)行診斷處理，了解設(shè)備的運(yùn)行情況，查看隱患，故障導(dǎo)致的原因，提出維修的方案。信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展有效地提升了汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的能力。汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子的震動(dòng)，使零件磨損嚴(yán)重，轉(zhuǎn)子運(yùn)行中的腐蝕、磨損和疲勞等，轉(zhuǎn)子的不平衡，不對(duì)中，油膜渦動(dòng)，油膜震蕩，松動(dòng)，動(dòng)靜破摩。

1 振動(dòng)分析法

儀表報(bào)警時(shí)，對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，要診斷出設(shè)備故障原因， 對(duì)振動(dòng)參數(shù)分析竟然無(wú)法解決問(wèn)題，對(duì)熱力參數(shù)監(jiān)測(cè)出現(xiàn)排氣溫度下降的現(xiàn)象。對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理可以采用，非線性、非平穩(wěn)性，對(duì)傳感器的檢測(cè)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(jī)的系統(tǒng)性能，提高傳感器的信號(hào)可靠性。

信號(hào)容易受到干擾，如振動(dòng)干擾，電氣干擾，分析傳感器信號(hào)振動(dòng)的頻域特征，振動(dòng)故障的發(fā)生會(huì)引起信號(hào)結(jié)構(gòu)頻率的變動(dòng)，所以狀態(tài)參數(shù)有時(shí)穩(wěn)定，有時(shí)不穩(wěn)定。而且非振動(dòng)信號(hào)的參數(shù)也有可診斷的依據(jù)，如汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行溫度、壓力、真空度、電流等。信號(hào)的變化和處理需要在幅值、時(shí)間、頻率等域進(jìn)行。常用的技術(shù)有非線性補(bǔ)償技術(shù)、信號(hào)預(yù)處理技術(shù)。

2 故障的分析

總結(jié)儀表報(bào)警的原因有兩點(diǎn)，一點(diǎn)是渦流傳感器是隨機(jī)運(yùn)行的，二是探頭的安裝隱患。頻譜分析時(shí)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(zhǔn)確辨別故障，還可以應(yīng)用模糊診斷和層次模型。熱力學(xué)分析手段以及頻域變換法都是診斷中常用的方法，對(duì)產(chǎn)生原因和機(jī)理做出判斷，確定措施和方案。 轉(zhuǎn)子的不平衡也是常見(jiàn)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(dòng)，具有豐富的頻譜特征，可以通過(guò)頻譜分析監(jiān)測(cè)狀態(tài)。

3 檢測(cè)方式

汽輪機(jī)故障的監(jiān)測(cè)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(jī)組的實(shí)際振動(dòng)狀況。振動(dòng)故障狀況很多，不同的故障可能特征相似，因此診斷相對(duì)復(fù)雜。這種不確定性，可以采用模糊性處理和預(yù)診斷以及對(duì)比以及統(tǒng)計(jì)和邏輯的診斷方式。正常狀態(tài)和故障之間沒(méi)有明顯的劃分界限。確定常見(jiàn)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(lèi)分析方法，來(lái)識(shí)別故障類(lèi)型，提高診斷的準(zhǔn)確性。根據(jù)軸心軌跡、相位和振幅來(lái)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(cè)器、定性方針來(lái)進(jìn)行故障定性，對(duì)材料和性能的檢測(cè)可以幫助信號(hào)的相關(guān)處理，排除干擾的信息。降低變量的維數(shù)。

4 復(fù)雜故障的機(jī)理

遇到復(fù)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(shí)踐波形分析得到最原始的振動(dòng)信息源。 過(guò)程參數(shù)與基于狀態(tài)的診斷方法采用的是統(tǒng)計(jì)和邏輯的診斷。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)從概率上推理，把復(fù)雜的因果關(guān)系和概率事件進(jìn)行推廣，對(duì)不確定的信息進(jìn)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(jī)信息的融合診斷主要在征兆級(jí)和決策級(jí)深入研究。建立故障過(guò)程的參數(shù)并不是狀態(tài)的復(fù)合震動(dòng)問(wèn)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(jī)故障診斷方法有多分辨率分析的特點(diǎn)，在故障診斷融合模型中，要考慮各種不確定性，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的可能性的值要以概率的形式定量，生產(chǎn)過(guò)程中的變電器、熱電阻和開(kāi)關(guān)量的信息要融合起來(lái)。幅值譜的各個(gè)頻率震動(dòng)有相應(yīng)的振幅，可以直觀看到， 監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)離散的小波變換，檢測(cè)到隨機(jī)信號(hào)的突變，油液分析技術(shù)、光譜分析技術(shù)，對(duì)模糊的故障監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)都有很重要的作用，簡(jiǎn)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(dá)到快速計(jì)算的目的。用節(jié)點(diǎn)變量表達(dá)故障征兆和故障原因，并應(yīng)用推理算法，把貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的樹(shù)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(jià)值和實(shí)際意義。

汽輪機(jī)組的故障率較高，而且故障的危害性也很大。因此，汽輪機(jī)組的診斷一直是故障診斷技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)重要方面，對(duì)汽輪機(jī)故障機(jī)理即故障現(xiàn)象和故障原因之間的關(guān)系進(jìn)行了剖析，并構(gòu)建系統(tǒng)的總體框架，電氣工程自動(dòng)化作為衡量國(guó)家經(jīng)濟(jì)水平的重要方法，通過(guò)信號(hào)處理得到的信息對(duì)設(shè)備的狀態(tài)含故障狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別、判斷和預(yù)報(bào)，結(jié)合運(yùn)行規(guī)程的規(guī)定確定故障監(jiān)測(cè)參數(shù)各段工作范圍的隸屬度，這也將是推動(dòng)電廠接受該汽輪機(jī)診斷系統(tǒng)的一個(gè)根本所在。

汽輪機(jī)的故障率一直比較高，危害性也大，所以汽輪機(jī)機(jī)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(jī)故障診斷系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，介紹了振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析、、頻譜分析、軸心軌跡等，對(duì)汽輪機(jī)故障原因進(jìn)行剖析，也建構(gòu)了總體的框架，在處理信號(hào)，狀態(tài)識(shí)別，以及判斷和預(yù)報(bào)上面有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，智能化的信息系統(tǒng)推動(dòng)了汽輪機(jī)診斷系統(tǒng)的技術(shù)水平發(fā)展。