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        垃圾焚燒發(fā)電廠汽輪機通流部分故障診斷模型研究

        2023-10-30 13:35:52宋景全
        中國設備工程 2023年20期
        關鍵詞:通流征兆汽輪機

        宋景全

        (中節(jié)能(通化)環(huán)保能源有限公司,吉林 通化 134003)

        垃圾焚燒發(fā)電廠汽輪機通流部分運行狀態(tài)與熱力參數(shù)變化有緊密聯(lián)系,故障的發(fā)生通常會引起復速級后壓力、流量、溫度等熱力參數(shù)的變化,厚度到了比較嚴重的階段時,會出現(xiàn)汽耗量增加、軸向位移及振動增大現(xiàn)象。汽輪機通流部分出現(xiàn)故障,診斷時運用較多的方法為現(xiàn)場聽音、參數(shù)診斷、因果模型等。

        本文探究了基于因果模型的故障診斷,以汽輪機在實際中出現(xiàn)真實發(fā)生過的故障為范例,與該模型進行全面的匹配,分析了診斷過程,并將其應用于汽輪機通流部分故障征兆的診斷。

        1 汽輪機通流部分故障診斷的必要性

        汽輪機通流部分故障的發(fā)生概率是很高的,基于以往運行中積累的經(jīng)驗及已經(jīng)開展的具體探究,可將其分為突然性、漸進性。突然性故障是汽輪機通流達到很嚴重的程度而引起的軸系參數(shù)巨變,越嚴重故障發(fā)生的概率越大,典型故障現(xiàn)象有:葉片斷裂、推力瓦損壞、動靜葉片摩擦、調(diào)節(jié)汽門卡澀引起的超速等,使汽輪機軸系參數(shù)發(fā)生較大變化,因此通過軸系參數(shù)監(jiān)測就可以及時預知并處理。漸進性故障是指通流部分逐漸而引起的熱力參數(shù)變化,由于進入汽輪機的高溫蒸汽之中含有鹽,經(jīng)過做功單元,將熱能轉化為動能,壓力和溫度逐漸下降,蒸汽對鹽進行溶解的實際性能相對衰減,導致鹽在通道中析出,當數(shù)量積累到一定程度后便會結垢,隨著運行時間的增加,流道部分會出現(xiàn)故障,鹽沉積在葉片表面會引起化學反應,導致葉片腐蝕并形成點蝕,同時通流面積減少,長期存在的漸進性故障將導致汽耗率增加、熱效率下降和發(fā)電量降低。

        雖然漸進性故障在開始時對機組的安全運行沒有實質性影響,但隨著時間的積累,必然會導致突發(fā)故障。

        2 簡約覆蓋集理論的診斷原理

        基于節(jié)約覆蓋集理論,建立一個四元組模型:P=,其中:D={d1,d2,…,dn}為原發(fā)故障集合;P 為發(fā)生率;M={m1,m2,…,mj} 為征兆集合;R?(D×C)(C×C)(D×M)為有序關系子集;R 為直接因果關系集合;M+?M 為某次診斷的征兆集合。

        因果模型包含以下集合:SD,一階邏輯語句;COMPS,故障部件有限集D;OBS,檢查行為M 或征兆有限集M+。通流部分中裝設的各類部件,基于實際呈現(xiàn)狀態(tài)分為以下模式:正常-ab(C)、故障ab(C),C 指代部件。在因果模型之中,每個節(jié)點都被分配了一個隨機變量,在描述特定事件時具有一定的概率分布,概率分布可以充分捕捉數(shù)據(jù)的不確定性信息,直接從父節(jié)點到子節(jié)點,指示因果關系。

        3 基于因果網(wǎng)絡模型的診斷思路

        通過汽輪機通流部分故障信息收集,將因果模型通過特定方式實現(xiàn)跟鄰近矩陣的相互匹配,運用Warshall-Floyd 求取可達矩陣,且完成對極小沖突集的設立。根據(jù)已經(jīng)得到的極小沖突集,對其分別對應的極小碰集進行計算,便可得出不同的候選診斷;為使診斷后得到的結果具有更強的精準性,在得出候選診斷之后需要更加細致的進行診斷、鑒別,如圖1 所示因果模型的故障診斷邏輯思路圖。

        圖1 因果模型的故障診斷邏輯思路圖

        3.1 信息提取

        故障信息收集包括系統(tǒng)報警和現(xiàn)場聽音檢查,將2部分信息融合,過濾多種關鍵部件或故障信息之間的冗余關聯(lián),從而提取全面精準的故障信息。

        3.2 概率因果網(wǎng)絡模型

        系統(tǒng)故障建模組件的類型與征兆間的關聯(lián)匹配,不同事件節(jié)點只有True 或False 等二進制值。對于實際應用,虛擬故障可以給出組件健康狀態(tài)的多種狀態(tài),例如80%,這表明該組件不是非常好,但至少可以接受。在因果關系中,由于在每個節(jié)點都定義了一個隨機變量,因此可以直接分配多個離散值。

        3.3 診斷推理準則

        簡約覆蓋理論即為診斷推理準則,冗余層次診斷的即為策略,是概率因果網(wǎng)絡理論基礎,建立模型,將故障的根本原因與性能測量聯(lián)系起來。本文通過最短路徑——Warshall-Floyd 算法,將鄰接矩陣轉為可達矩陣,推理得出極小沖突集,再通過邏輯數(shù)組對它們分別對應的極小碰集進行計算,以得到所需的候選診斷。具體過程:通過數(shù)組,對沖突集CS={c1,c2,…,cn},最小碰集HS={H1,H2,…}。 記∪CS={c1∪c2∪… ∪cn}={c1,c2,…,cm}。

        3.4 計算和評價原理

        以原發(fā)故障、先驗概率等為主要依據(jù),同時運用概率推理,對得到的各候選診斷開展全面的篩選,使診斷使需要考慮的范圍得到有效縮減,對后驗概率得出的具體結果進行定量化處理,基于此對檢測的具體順序進行確定,為維檢工作的開展提供有效指導?;诟怕收摚^測得到的結果,能夠對集合Nd內(nèi)包含的各類真實狀態(tài)X 進行有效體現(xiàn),因此X 所對應后驗概率為:

        3.5 診斷結果

        依據(jù)上述方法計算出各部件所處狀態(tài)的后驗概率的大小,即可診斷結果,可做為設備健康管理的檢修先后順序。

        4 汽輪機通流部分故障因果網(wǎng)絡模型的建立

        依據(jù)汽輪機通流部分故障診斷的必要性分析,整理汽輪機通流部分原發(fā)故障集和故障征兆表現(xiàn),通過分層方式完成對模型的設立,涉及到的節(jié)點、名稱等全部列示在表1、2,對應了故障與各測量參數(shù)之間的關系,并且反映設備的運行狀態(tài)。

        表1 汽輪機通流部分原發(fā)故障集

        5 汽輪機通流部分故障診斷的應用

        某垃圾焚燒發(fā)電廠12MW 汽輪機通流部分故障,當遠程測量探頭檢測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)故障信息:接入DCS 控制組件的報警信息發(fā)出信號,則征兆M4出現(xiàn)時。據(jù)圖1 中展現(xiàn)的模型,SD 的具體結構及內(nèi)容均會因為模型而受到顯著影響,具體展現(xiàn)在圖2,COMPS(D)為{D1,D11,D12,D12,D13},OBS(M+)為M5。

        圖2

        首先可得出M5下的鄰接矩陣A6×6,通過Warshall-Floyd,轉為可達矩陣R6×6。

        即在征兆M5出現(xiàn)后,系統(tǒng)中便會發(fā)生相應的沖突,基于上述矩陣,通過觀測實際呈現(xiàn)出的狀態(tài),得出極小沖突集{D1,D6,D11,D12,D13,M5},預先設定了觀測得到的結果具備較高的可信性,即P(M5)=0。系統(tǒng)呈現(xiàn)出不同狀態(tài)的具體概率,運用式(1)可求,1 為發(fā)生了故障或征兆,0 表示未出現(xiàn),則針對于{D1,D6,D11,D12,D13,M5}系統(tǒng)各狀態(tài)的發(fā)生概率具體結果如表2 所示。

        表2 汽輪機通流部分故障征兆集

        表3 汽輪機通流部分故障因果關系圖相關信息表

        根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)及其發(fā)生概率表,系統(tǒng)能夠呈現(xiàn)出的狀態(tài)有64 種,可能及不可能的分別為31、33 種。對各部件可能出現(xiàn)故障的具體后驗概率進行計算,得:P’(D6’)=0.04339P’(D13’)=0.07340P’(D12’)=0.29331P’(D11’)=0.15643P’(D1’)=0.43526,給出排序P’(D1’)>P’(D12’)>P’(D11’)>P’(D13’)>P’(D6’)。可知,若已經(jīng)發(fā)生了征兆M5,需以得出的后驗概率為依據(jù),對開展檢修時采用的具體次序進行確定,具體為D1,D12,D11,D13,D6。將上面提及的方法運用到對機組各個部件開展的診斷中,便可得到整機檢修時運用的方案,為檢修工作的開展找到更具科學性的方式,能夠更加高效且精準的對發(fā)生故障的位置進行確定,使維修過程無需耗用過長的時間,且盡可能減少需要付出的成本。

        6 結語

        汽輪機通流部分在實際運行中是否具有較高安全性、高效性,會給透平系統(tǒng)運行、發(fā)電廠安全等造成極為顯著的影響,這一持續(xù)過程至關重要,隨著勞動力、零件和停機時間等各種成本要素的增加,這些系統(tǒng)的復雜性不斷提高,過程成本顯著增加。因此,對漸進性故障的診斷需要進行早期的實時熱力參數(shù)、軸系參數(shù)監(jiān)測,這對故障發(fā)展趨勢預測、設備健康管理預知、檢修成本降低具有實際意義。

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