邢志江，吳 濤，張 宏，王 江，楊昶宇

（華能瀾滄江水電股份有限公司，云南省昆明市 650214）

0 引言

定子鐵芯疊片松動(dòng)是引起發(fā)電機(jī)故障的重要原因之一，當(dāng)前對(duì)定子鐵芯疊片松動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)分析的方法一般有：發(fā)電機(jī)定子鐵芯拉緊螺桿松緊度檢查；發(fā)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)下噪聲監(jiān)測(cè)分析；發(fā)電機(jī)定子鐵芯溫度監(jiān)測(cè)分析；發(fā)電機(jī)定子鐵芯振動(dòng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)分析；定子鐵芯鐵損試驗(yàn)或磁化試驗(yàn)[1]。常規(guī)的檢測(cè)分析方法，需要進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢查測(cè)試或?qū)ΡO(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工分析，分析效率較低、實(shí)時(shí)性較差及人力投入較多的弊端，不利于及時(shí)有效地對(duì)定子鐵芯疊片的運(yùn)行狀況進(jìn)行檢測(cè)及檢修維護(hù)計(jì)劃的科學(xué)制定。本文將來自不同在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，反應(yīng)定子鐵芯疊片松動(dòng)的發(fā)電機(jī)運(yùn)行的溫度、振動(dòng)等特征數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚，建立多維度的診斷模型，并利用小波算法、主成分分析等算法，完成相關(guān)檢測(cè)量的特征值和緩變量提取[2]。最終通過特征值和緩變量的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以及特征值和緩變量的邏輯組合，實(shí)現(xiàn)定子鐵芯疊片松動(dòng)情況的檢測(cè)工作。

1 定子鐵芯疊片松動(dòng)的危害及原因分析

當(dāng)發(fā)電機(jī)定子鐵芯疊片松動(dòng)時(shí)，會(huì)引起定子鐵芯磁滯損耗增大、局部溫度升高和鐵芯振動(dòng)增大，發(fā)電機(jī)定子鐵芯或線棒長期在高溫高熱和振動(dòng)的環(huán)境下，將會(huì)加劇定子鐵芯或線棒絕緣損傷和鐵芯形變[3]。通過理論及實(shí)踐分析，引起發(fā)電機(jī)定子鐵芯疊片松動(dòng)的主要原因有：

（1）發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、疊片材質(zhì)及制造等存在缺陷。

（2）定子鐵芯疊片安裝過程中拉緊力或壓緊密度等不滿足安裝要求。

（3）水輪發(fā)電機(jī)組運(yùn)行過程中，定子鐵芯熱脹冷縮引起螺栓松動(dòng)。

（4）導(dǎo)軸承油盆漏油，污染發(fā)電機(jī)定子鐵芯疊片[4]。

2 常規(guī)檢測(cè)方法及存在問題分析

（1）通過發(fā)電機(jī)定子鐵芯拉緊螺桿松緊度，分析定子鐵芯疊片松動(dòng)，該工作需要機(jī)組檢修或定子鐵芯疊片疑似松動(dòng)時(shí)停機(jī)后開展，實(shí)時(shí)性不足。

（2）通過發(fā)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)下噪聲檢測(cè)，分析定子鐵芯疊片松動(dòng)，易受發(fā)電機(jī)運(yùn)行工況的影響和檢測(cè)人員技術(shù)水平制約。

（3）通過發(fā)電機(jī)定子鐵芯溫度檢測(cè)，分析定子鐵芯疊片松動(dòng)，因溫度檢測(cè)點(diǎn)較多，單個(gè)測(cè)點(diǎn)溫度變化未必能及時(shí)發(fā)現(xiàn)；同時(shí)，空冷器冷卻效率降低、風(fēng)道阻塞等因素也能引起鐵芯溫度變化，需要人工進(jìn)行分析排除。

（4）通過發(fā)電機(jī)定子鐵芯振動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)，分析定子鐵芯疊片松動(dòng)，由于定子分?jǐn)?shù)槽諧波磁勢(shì)、負(fù)序電流、定子機(jī)架合縫不良等因素也能引起鐵芯振動(dòng)，需要人工進(jìn)行分析排除。

（5）檢修時(shí)對(duì)定子鐵芯進(jìn)行鐵損試驗(yàn)或磁化試驗(yàn)，分析定子鐵芯疊片松動(dòng)，工序復(fù)雜、投入人力多、需要時(shí)間長[5]。

3 基于機(jī)理與大數(shù)據(jù)分析的定子鐵芯疊片檢測(cè)方法研究

根據(jù)常規(guī)定子鐵芯疊片松動(dòng)檢測(cè)方式存在的問題，結(jié)合發(fā)電機(jī)定子鐵芯疊片松動(dòng)引起的物理現(xiàn)象，以及以小波算法、主成分分析為主要算法的數(shù)據(jù)計(jì)算模型的優(yōu)點(diǎn)，制定了水輪發(fā)電機(jī)運(yùn)行機(jī)理與大數(shù)據(jù)分析計(jì)算結(jié)合的在線檢測(cè)方法[6]，具體研究情況如下：

3.1 物理模型分析及建立

（1）定子鐵芯疊片松動(dòng)分析，得出定子鐵芯疊片松動(dòng)后發(fā)電機(jī)主要狀態(tài)特征因素。

（2）優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，充分利用電廠現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)設(shè)備和電力監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)設(shè)備，采用分層分布式網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架和基于數(shù)據(jù)查詢、計(jì)算功能分區(qū)的數(shù)據(jù)庫部署技術(shù)，打通安全生產(chǎn)控制區(qū)到生產(chǎn)管理信息區(qū)的數(shù)據(jù)傳輸通道，實(shí)現(xiàn)各生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互及集中存儲(chǔ)。

（3）建立KKS編碼技術(shù)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全數(shù)據(jù)點(diǎn)值、波形值以及計(jì)算模型的KKS編碼及標(biāo)識(shí)，建立不同模型之間數(shù)據(jù)交互和應(yīng)用的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)體系[7]。

（4）建立基于幅值、相位、波形及鍵相等要素的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗(yàn)方法和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系，各關(guān)聯(lián)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)接入時(shí)鐘同步系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)精度及質(zhì)量滿足模型計(jì)算要求[8]。

3.2 數(shù)學(xué)算法模型分析及建立

3.2.1 物理模型分析

根據(jù)物理機(jī)理，開發(fā)能適應(yīng)IEC 104、MODBUS通信規(guī)約的數(shù)據(jù)接口程序，將建立數(shù)學(xué)模型所需要的所有定子鐵芯溫度、定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)、機(jī)組有功功率和勵(lì)磁電流數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)平臺(tái)，部分?jǐn)?shù)據(jù)見表1。

表1 某一時(shí)刻設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)Table 1 Equipment operation data at some point

3.2.2 最大值提取

從3.2.1設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取定子鐵芯最大溫度值，結(jié)果為：Tmax=T5=46.3℃。

3.2.3 垂直極頻振動(dòng)值擬合

采用傅里葉變換分別提取發(fā)電機(jī)上端部定子鐵芯垂直振動(dòng)的極頻振動(dòng)值[9]，如3.2.1所示，并通過均方根算法將多個(gè)定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)值擬合為一個(gè)數(shù)值，如下：

式中：At——3個(gè)定子上端部圓周的鐵芯垂直極頻振動(dòng)合成值，μm；

Ai——定子上端部圓周的鐵芯垂直極頻振動(dòng)幅值，μm。

3.2.4 三維數(shù)字模型建立

根據(jù)物理模型，建立與主觀測(cè)量、相關(guān)工況限制或關(guān)鍵影響因素量組成的三維數(shù)字模型，以此建立的三維數(shù)字模型解決了不同運(yùn)行狀態(tài)導(dǎo)致主觀測(cè)量離散變化對(duì)故障分析的影響，較好地?cái)M合了與關(guān)鍵影響因素量的關(guān)系，降低了數(shù)據(jù)運(yùn)算的資源消耗，提高了數(shù)據(jù)運(yùn)算速度和模型計(jì)算可靠性。

（1）影響定子鐵芯溫度的主要因素是水輪發(fā)電機(jī)組的有功功率和勵(lì)磁電流，因此，建立以定子鐵芯最大溫度值、機(jī)組有功功率和發(fā)電機(jī)勵(lì)磁電流為主要因素的三維數(shù)字模型，見圖1。

圖1 定子鐵芯最大溫度三維數(shù)字模型Figure 1 Three-dimensional model of the stator core maximum temperature

（2）影響定子鐵芯疊片垂直極頻振動(dòng)的主要因素是水輪發(fā)電機(jī)組的有功功率和勵(lì)磁電流，因此，建立以定子鐵芯疊片垂直極頻振動(dòng)擬合值、機(jī)組有功功率和發(fā)電機(jī)勵(lì)磁電流為主要因素的三維數(shù)字模型，見圖2。

圖2 定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)三維數(shù)字模型Figure 2 Three-dimensional model of stator core vertical vibration

3.2.5 特征值提取

采用小波算法和主成分分析方法，分別對(duì)定子鐵芯最大溫度、定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)三維數(shù)字模型進(jìn)行特征值提取，通過模型分別計(jì)算出定子鐵芯最大溫度特征值和定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)特征值T[10]，具體方法如下：

（1）利用小波算法，檢測(cè)定子鐵芯最大溫度的突變信號(hào)，同時(shí)利用主成分分析方法，將同一時(shí)刻的機(jī)組有功功率、發(fā)電機(jī)勵(lì)磁電流和定子鐵芯最大溫度三維數(shù)據(jù)降為二維數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)在二維平面上對(duì)相近或需要分析工況的定子鐵芯最大溫度特征值的提取，見圖3[11]。

圖3 定子鐵芯最大溫度特征值提取Figure 3 Extraction of the maximum temperature characteristic value of the stator core

（2）利用小波算法，檢測(cè)定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)值的突變信號(hào)，同時(shí)利用主成分分析方法，將同一時(shí)刻機(jī)組有功功率、發(fā)電機(jī)勵(lì)磁電流和定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)值的三維數(shù)據(jù)，降為二維數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)二維平面上對(duì)相近或需分析工況定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)特征值的提取，見圖4。

圖4 定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)特征值提取Figure 4 Extraction of vertical polar frequency vibration eigenvalue of stator core

3.2.6 緩變量計(jì)算

分別計(jì)算當(dāng)前定子鐵芯最大溫度、定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)特征值與過去180天的特征平均值的差值，計(jì)算出特征值緩變量ΔT，即ΔT=T -。

3.2.7 報(bào)警計(jì)算

設(shè)定特征值報(bào)警限值為A，一級(jí)報(bào)警天數(shù)D1，二級(jí)報(bào)警天數(shù)D2，其中D1＞D2。當(dāng)T+ΔT×D1≥A時(shí)，報(bào)一級(jí)報(bào)警；當(dāng)T+ΔT×D2≥A時(shí)，報(bào)二級(jí)報(bào)警。以本方法中定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)為例，設(shè)定垂直極頻報(bào)警定值為A=40μm，一級(jí)報(bào)警時(shí)長D1=30天，二級(jí)報(bào)警時(shí)長D2=10天。其原理為：若以當(dāng)前的特征值、緩變量與目標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算比對(duì)，若30天內(nèi)達(dá)到報(bào)警值，說明事件一般，報(bào)一級(jí)報(bào)警；若10天內(nèi)達(dá)到報(bào)警值，說明事件緊急，則報(bào)二級(jí)報(bào)警，則具體參數(shù)設(shè)定方法見圖5。

圖5 報(bào)警參數(shù)設(shè)定Figure 5 Alarm parameter setting

3.3 故障檢測(cè)診斷方法研究

3.3.1 特征值及緩變量變化趨勢(shì)分析

根據(jù)計(jì)算出的特征值和緩變量，分別繪制定子鐵芯最大溫度、定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)特征值和緩變量曲線，通過曲線觀察相關(guān)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，見圖6。

圖6 關(guān)系量變化趨勢(shì)Figure 6 Change trend of relational quantity

3.3.2 報(bào)警定值設(shè)定

設(shè)定定子鐵芯最大溫度、定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)特征值和緩變量一級(jí)報(bào)警及二級(jí)報(bào)警定值，當(dāng)計(jì)算數(shù)據(jù)超過設(shè)定定值時(shí)，發(fā)出橙色和紅色報(bào)警信息，提醒數(shù)據(jù)分析人員對(duì)相關(guān)測(cè)點(diǎn)趨勢(shì)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析。

3.3.3 故障預(yù)測(cè)模型設(shè)定

通過定子鐵芯疊片松動(dòng)后相關(guān)特征值、緩變量，建立發(fā)電機(jī)定子鐵芯疊片松動(dòng)故障預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)定子鐵芯疊片松動(dòng)故障報(bào)警[12]，具體方法為：

（1）提取定子鐵芯最大溫度特征值、定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)特征值、定子鐵芯最大溫度緩變量及定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)緩變量作為故障預(yù)測(cè)邏輯模型的主要元素，算法配置情況見圖7。

圖7 報(bào)警算法配置Figure7 Alarm algorithm configuration

（2）定子鐵芯疊片松動(dòng)故障一級(jí)報(bào)警邏輯：至少存在定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)特征值一級(jí)報(bào)警、定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)緩變量一級(jí)報(bào)警和定子鐵芯最大溫度特征值一級(jí)報(bào)警信號(hào)。

（3）定子鐵芯疊片松動(dòng)故障二級(jí)報(bào)警邏輯：至少存在定子鐵芯垂直極頻振動(dòng)特征值二級(jí)報(bào)警、定子鐵芯垂直振動(dòng)極頻緩變量二級(jí)報(bào)警、定子鐵芯最大溫度特征值和定子鐵芯最大溫度緩變量一級(jí)報(bào)警信號(hào)。

3.3.4 故障定位

當(dāng)發(fā)現(xiàn)定子鐵芯疊片松動(dòng)故障報(bào)警時(shí)，分析機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)定子鐵芯垂直振動(dòng)波形，確定定子鐵芯疊片松動(dòng)相位，并進(jìn)行檢查。

4 結(jié)論

本方法通過多工控協(xié)議的數(shù)據(jù)通信程序及網(wǎng)關(guān)和數(shù)據(jù)KKS編碼標(biāo)準(zhǔn)的建立，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從安全生產(chǎn)控制大區(qū)向生產(chǎn)管理信息區(qū)的匯聚管理，奠定了數(shù)據(jù)分析的資源基礎(chǔ)；同時(shí)，采用定子鐵芯溫度、定子鐵芯垂直振動(dòng)等水輪發(fā)電機(jī)定子鐵芯疊片松動(dòng)的故障機(jī)理模型與新一代信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析處理算法模型相結(jié)合的智能分析模式，建立了多要素、全面和友好的發(fā)電機(jī)定子鐵芯疊片松動(dòng)數(shù)據(jù)分析、可視化模型，提高了故障分析預(yù)測(cè)可靠性和運(yùn)算效率，實(shí)現(xiàn)了定子鐵芯疊片松動(dòng)在線實(shí)時(shí)檢測(cè)和提前預(yù)警，為生產(chǎn)人員進(jìn)行故障處理提供了充分的準(zhǔn)備時(shí)間，提高了設(shè)備的安全運(yùn)行水平。