曹仲　張官祥

摘要：軸承作為水輪發(fā)電機組設(shè)備的重要部件，其溫度升高將會使油質(zhì)裂化，直接影響冷卻、潤滑性能和黏度，嚴(yán)重時將直接燒壞軸承。水輪發(fā)電機組設(shè)備故障診斷系統(tǒng)一般通過在早期階段檢測系統(tǒng)異常來防止水輪發(fā)電機產(chǎn)生嚴(yán)重事故，該系統(tǒng)通過軸承相關(guān)部件的物理動力學(xué)模型，如軸瓦和潤滑油冷卻器來預(yù)測軸承溫度變化;模型中軸承間隙寬度，通過使用非線性優(yōu)化方法最小化軸承和油溫的測量值和計算值之間的差異來在線估計，系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測結(jié)果和估計參數(shù)值檢測和診斷異常，系統(tǒng)的準(zhǔn)確預(yù)測性能得到驗證，從而證明檢測系統(tǒng)的可靠性。

關(guān)鍵詞：水輪機設(shè)備;故障診斷;軸承溫度;預(yù)測性

中圖分類號：TK730.8 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-5922（2022）07-0129-05

Research on bearing bush temperature and oil quality

monitoring system of hydro generator unit

CAO Zhong ZHANG Guanxiang

（1.China Three Gorges Group Co.， Ltd.， Hainan Branch， Haikou 570100，China;2.China Yangze River Power Co.，Ltd.， Baihetan Hydropower Plant， Liangshan 615000， Sichuan China）

Abstract：As an important part of hydro generator unit equipment， the temperature rise of bearing will crack the oil， directly affect the cooling， lubrication performance and viscosity， and directly burn out the bearing in serious cases. The equipment fault diagnosis system of hydro generator unit generally prevents serious accidents of hydro generator by detecting system abnormalities in the early stage. The system predicts the temperature change of bearing through the physical and dynamic model of bearing related components， such as bearing bush and lubricating oil cooler. The bearing clearance width in the model is estimated online by minimizing the difference between the measured and calculated values of bearing and oil temperature by using the nonlinear optimization method. The system detects and diagnoses abnormalities according to the prediction results and estimated parameter values， and the accurate prediction performance of the system is verified， which proves the reliability of the detection system.

Key words：hydraulic turbine generator; fault diagnosis; bearing temperature; prediction performance

軸承作為水輪發(fā)電機組的重要部件，其工作狀態(tài)直接影響水輪發(fā)電機組的安全性。常見的故障是軸瓦溫度升高，油質(zhì)性能裂化，透平油黏度降低，冷卻效果差。若要有效控制和處理軸瓦溫度，就要實現(xiàn)對軸承的實時監(jiān)測及油質(zhì)性能的監(jiān)測。因此，通過早期檢測水輪機和發(fā)電機的異常來預(yù)防重大事故是十分有必要的[1]。此外，通過實現(xiàn)基于狀態(tài)的維護，高精度監(jiān)控和異常檢測可有效降低維護成本。

有學(xué)者研究冷卻潤滑和循環(huán)水系統(tǒng)的監(jiān)測和診斷系統(tǒng)，開發(fā)了一種用于監(jiān)測液壓渦輪發(fā)電機振動和溫度的計算機在線系統(tǒng)，它監(jiān)測振動以避免嚴(yán)重停電。先進的加工和開發(fā)診斷系統(tǒng)以監(jiān)測軸承的振動狀態(tài)，使用觀察器的新故障檢測方法應(yīng)用于水輪機監(jiān)測，以降低維護和維修成本。在水輪發(fā)電機中，軸承溫度和軸振動是重要的設(shè)備參數(shù)[2]。監(jiān)測軸承溫度及其時間導(dǎo)數(shù)值，當(dāng)值超過液壓動力閾值時，則為檢測異常。

針對軸承相關(guān)部件的異常檢測，提出了一種基于溫度預(yù)測的故障診斷新方法。為了靈敏的檢測和診斷異常，需要精確的預(yù)測;即模型應(yīng)準(zhǔn)確模擬軸承相關(guān)部件。但系統(tǒng)特征通常會發(fā)生變化，例如在水力發(fā)電廠中，冷卻管對潤滑油的冷卻性能因冷卻管上結(jié)垢而改變，軸與軸瓦之間的間隙寬度因軸的傾斜度而不斷改變[3]。因此，在所提出的方法中，物理動力學(xué)模型適用于反映不斷變化的工廠狀態(tài)。不可測量的模型參數(shù)通過使用來自工廠的測量數(shù)據(jù)進行估計，并在模型修正后進行預(yù)測，從而保持精度并實現(xiàn)精確預(yù)測。通過多次試驗設(shè)施對該方法的可行性進行評估后，將其安裝在電力公司的水電站發(fā)電廠中進行了評估，測試結(jié)果和預(yù)期值比較吻合。

1方法

1.1系統(tǒng)組成

水輪發(fā)電機有導(dǎo)向軸承和推力軸承，軸承有軸承墊和潤滑油。故障診斷系統(tǒng)根據(jù)溫度預(yù)測結(jié)果檢測和診斷軸承相關(guān)部件的異常[4]。圖1所示的系統(tǒng)組成用于預(yù)測軸承相關(guān)部件的物理動力學(xué)模型。在模型中，不可測量的參數(shù)，如軸承間隙寬度，為未知參數(shù)。這些參數(shù)值是通過使用工廠數(shù)據(jù)估算的，

例如軸承溫度和潤滑油溫度。在模型參數(shù)初步提供后，預(yù)測未來的變化，根據(jù)預(yù)測結(jié)果和未知參數(shù)的估計值進行異常檢測和診斷[5]。系統(tǒng)顯示溫度、未知參數(shù)值的預(yù)測結(jié)果、故障檢測和診斷結(jié)果給工廠操作員。

1.2軸承溫度預(yù)測

已知參數(shù)值被假設(shè)并且模型是固定的，已知參數(shù)是無法確定的模型參數(shù)直接來自工廠數(shù)據(jù)。預(yù)測執(zhí)行如下[6]。

（1）假設(shè)未知參數(shù)的值;

（2）使用工廠數(shù)據(jù)和假定的未知參數(shù)值在任意時間初始化模型。初始化后，以時間間隔計算溫度變化;

（3）預(yù)測值和測量值之間的差異是針對軸瓦和油溫計算的;

（4）如果差異很小，則停止迭代并預(yù)測未來的變化。但是，如果差異很大，則修改未知參數(shù)的值以減小差異并且程序返回到步驟2。

在修改每個未知參數(shù)值時，軸承墊和油溫的測量值和計算值之間的差值的平方被設(shè)置為目標(biāo)函數(shù)（J）：

1.3異常檢測與診斷

基于溫度預(yù)測結(jié)果和假設(shè)的未知參數(shù)值來檢測和診斷異常，提出以下3種方法[7]。

（1）工廠啟動預(yù)測：未知參數(shù)值使用上次運行的電廠數(shù)據(jù)，即電廠上次啟動到停止的數(shù)據(jù)進行假設(shè)。在工廠啟動時使用假設(shè)的未知參數(shù)值和工廠環(huán)境（例如軸承溫度）預(yù)測溫度。當(dāng)預(yù)測溫度和測量溫度之間的差異變大時，判斷發(fā)生異常;

（2）定期預(yù)測：估計未知參數(shù)值，并根據(jù)最新的工廠數(shù)據(jù)定期更新動態(tài)模型。使用定期更新的模型執(zhí)行預(yù)測。如果預(yù)測溫度超過警報設(shè)置點，則判斷發(fā)生異常。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，操作員知道如果異常情況持續(xù)，溫度將超過警報設(shè)置點的時間裕度。在預(yù)測中，模型會定期更新以反映工廠的異常情況，從而即使在異常提前的情況下也能進行精確的預(yù)測;

（3）估計參數(shù)值：根據(jù)估計參數(shù)值，確定異常的原因。如果間隙發(fā)熱異常，則調(diào)整間隙寬度G的估計值會發(fā)生變化。相比之下，如果冷卻系統(tǒng)中的散熱發(fā)生異常，則總傳熱系數(shù)會改變[7]。除此之外，估計參數(shù)也會產(chǎn)生穩(wěn)定性的變化。

2檢測設(shè)施的可行性評估

2.1測試設(shè)施

采用1/3規(guī)模的試驗設(shè)備（見圖2）來模擬水輪機軸承，軸承軸頸直徑為500 mm，證實了所提出方法的可行性。其中有12個軸瓦，每個軸瓦的一部分浸在潤滑油中。潤滑油油箱內(nèi)的冷卻管內(nèi)流動的冷卻液對油進行冷卻。軸由電動機通過皮帶輪旋轉(zhuǎn)，軸的額定轉(zhuǎn)速為500 r/mim。電機轉(zhuǎn)速由變頻器控制，啟停轉(zhuǎn)速任意變化。在該設(shè)施中，測量軸的轉(zhuǎn)速以及軸瓦、油和入口/出口冷卻劑的溫度。

2.2評價結(jié)果

采用來自測試設(shè)施的數(shù)據(jù)離線評估預(yù)測準(zhǔn)確性和異常檢測能力[8]。

2.2.1預(yù)測準(zhǔn)確度

對預(yù)測準(zhǔn)確度進行評估以用于啟動時的預(yù)測和周期性預(yù)測。

（1）工廠啟動時的預(yù)測：在實驗中，測試設(shè)備啟動和停止;然后從熱狀態(tài)重新啟動。當(dāng)軸承墊和油溫比較高時，使用第1次操作期間15～40 min的數(shù)據(jù)估計未知參數(shù)。之后，在第2次操作開始時進行預(yù)測。在預(yù)測時，調(diào)整間隙寬度的估計值。對于初始軸溫度，假設(shè)這些溫度相等，則使用測量的墊溫度，結(jié)果如圖3所示。墊溫的預(yù)測誤差約為0.4 ℃，油溫的預(yù)測誤差約為0.3 ℃。因此，實現(xiàn)了準(zhǔn)確的預(yù)測;

（2）周期預(yù)測：周期預(yù)測的準(zhǔn)確率評價如下，預(yù)測被激活兩次，在設(shè)施啟動后6 min和20 min，如圖4所示。采用預(yù)測激活前的數(shù)據(jù)估計未知參數(shù)，即4～6 min和10 min期間的數(shù)據(jù)。在接下來的20 min預(yù)測中，第1次預(yù)測的油墊和油溫的誤差約為0.2 ℃;第2次預(yù)測的誤差約為0.1 ℃。因此，實現(xiàn)了小于1 ℃誤差的準(zhǔn)確預(yù)測，并且基于預(yù)測結(jié)果判

斷異常檢測是可行的。對于周期預(yù)測，預(yù)測計算是周期性重復(fù)的，因此計算時間較短。用于參數(shù)估計和預(yù)測的CPU時間僅為124 MIPS（每秒百萬條指令）的工作站的1～

2 s左右，在線周期性預(yù)測被證實是可行的。

2.2.2異常檢測能力

描述了兩個異常模擬實驗案例。

（1）冷卻劑停止：在這種情況下，設(shè)備在運行16 min后啟動和停止，然后它從熱狀態(tài)重新啟動后，冷卻液被關(guān)閉;20 min后，冷卻液流再次打開，然后設(shè)備停止啟動;

（2）間隙寬度變化案例：在這種情況下，通過在水平方向推動軸，在操作過程中啟動設(shè)備并改變間隙寬度。

使用實驗數(shù)據(jù)假設(shè)未知參數(shù)。間隙寬度加寬后，間隙寬度的估計值增加;另一方面，整體傳熱系數(shù)隨間隙寬度的變化改變很小。根據(jù)估計的參數(shù)值進行異常檢測是可行的，異常原因可以確定為間隙寬度異常變化[9]。

3實施案例

經(jīng)試驗設(shè)施數(shù)據(jù)證實該系統(tǒng)的方法具有一定可行性，進一步將該系統(tǒng)安裝在國內(nèi)大型電廠監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中，擁有16臺水輪發(fā)電機組的水電站。

它的每臺水輪發(fā)電機都有4種類型的軸承：發(fā)電機的上導(dǎo)軌、下導(dǎo)軌和推力軸承，以及水輪機導(dǎo)軌軸承;發(fā)電機上軸承和水輪機軸承采用上述的動力學(xué)模型。另一方面，發(fā)電機的下導(dǎo)向軸承和推力軸承有一個共同的潤滑油箱，推力軸承具有不同類型的結(jié)構(gòu)。因此，這些軸承使用不同的型號，動態(tài)模型由下軸承瓦、推力軸承瓦、油和軸的溫度4個時間導(dǎo)數(shù)方程表示。在模型中，未知參數(shù)為調(diào)整后的下軸承間隙寬度、軸溫初始值、冷卻管總傳熱系數(shù)和第1個軸承瓦塊上的載荷。

3.1預(yù)測精度評估

該工廠對所提方法的預(yù)測精度進行了評估，評估結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，預(yù)測是在工廠啟動時使用基于上次操作的工廠數(shù)據(jù)（即從上次工廠啟動到停止的數(shù)據(jù)）假設(shè)的參數(shù)值進行的。在大約80 min的預(yù)測過程中，圖5中的誤差約為0.3 ℃，軸承和油溫實際誤差均為0.5 ℃。因此，實現(xiàn)了1 ℃內(nèi)的精確預(yù)測。這意味著采用該檢測系統(tǒng)對實際工廠中預(yù)測溫度和測量溫度之間的差異進行檢測是可行的。

圖6中所示的周期性預(yù)測為發(fā)電機上導(dǎo)向軸承，使用基于最新工廠數(shù)據(jù)的估計參數(shù)值來執(zhí)行周期性預(yù)測。根據(jù)10 min期間的測量數(shù)據(jù)，即從初始化7.5 min開始，在工廠啟動后17.5 min激活預(yù)測，預(yù)測誤差約為0.3 ℃;軸承溫度和油溫實際誤差均為0.4 ℃。因此，該周期預(yù)測是可行的。此外，預(yù)測還提供有關(guān)溫度超過警報設(shè)置點的時間以及應(yīng)對異常的時間裕度信息。在周期性預(yù)測中，模型定期更新，反映異常引起的工廠狀態(tài)變化，從而即使在異常情況下也能進行準(zhǔn)確的預(yù)測。

發(fā)電機下部軸承和推力軸承的周期性預(yù)測結(jié)果如圖7所示。與圖6一樣，根據(jù)7.5～17.5 min的測量數(shù)據(jù)，在電廠啟動后17.5? min激活預(yù)測。推力軸承、下導(dǎo)向軸承和潤滑油溫度的誤差分別約為0.4、0.4和0.5 ℃。因此，對發(fā)電機下軸承和推力軸承的準(zhǔn)確預(yù)測也是可行的。

4討論

通過試驗設(shè)施檢測確認了所提出方法具有一定可行性，試驗設(shè)施溫度預(yù)測誤差小于1 ℃，預(yù)測準(zhǔn)確，異常檢測使用結(jié)果是可行的。還使用工廠數(shù)據(jù)評估了預(yù)測性能，再次保證準(zhǔn)確預(yù)測的可靠性。物理動力學(xué)模型假設(shè)熱分布比是恒定的，而不隨油和軸的溫度變化，這個簡單的模型足以預(yù)測溫度變化。

在測試設(shè)施中進行了異常模擬實驗，并對未知參數(shù)的估計性能進行了評估。使用溫度預(yù)測結(jié)果和估計參數(shù)值進行異常檢測是可行的。此外，根據(jù)調(diào)整后的間隙寬度和冷卻時的整體傳熱系數(shù)的估計值，可以識別異常類型，即異常原因被識別為間隙寬度異常變化或冷卻系統(tǒng)故障。

該方法還可以從調(diào)整間隙寬度的估計值長期變化中檢測軸的傾斜度，這是另一種異常類型。此外，調(diào)整后的間隙寬度和整體傳熱系數(shù)的估計值不會因工廠運行條件（例如實際工廠中的冷卻劑溫度）而顯著波動。根據(jù)這些結(jié)果，可以從估計的間隙寬度的長期變化中檢測軸的傾斜度，這些測試結(jié)果為投入商業(yè)運行做出了堅實的基礎(chǔ)。

5結(jié)語

本文提出了水輪發(fā)電機設(shè)備故障診斷方法，該方法利用物理動力學(xué)模型預(yù)測軸承和潤滑油溫度的變化，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果檢測軸承相關(guān)部件的異常。模型中不可測量的參數(shù)被視為未知參數(shù)，并在模型初始化階段進行假設(shè)。假設(shè)的參數(shù)值還用于檢測和診斷異常。采用1/3規(guī)模的測試設(shè)備證實了該方法的可行性，然后將該方法安裝在國內(nèi)大型水電廠的冷卻系統(tǒng)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集的故障診斷系統(tǒng)中。無論季節(jié)性環(huán)境怎樣變化，工廠都可以獲得準(zhǔn)確的設(shè)備溫度預(yù)測。從而充分為該系統(tǒng)投入商業(yè)運行奠定基礎(chǔ)。

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