燃機故障診斷及運行維護技術分析

李寬

摘 要：隨著我國經濟建設的快速發展，逐漸地提出了節能減排的政策號召，主旨是節約能源，減少對環境造成的污染，降低企業運行成本，改進能源的利用。在這種形勢下，燃機作為新型的動力設備，在電力行業中已經得到了廣泛的應用。熱電廠同時肩負著發電和供熱兩項重任，所以鍋爐的容量較大，由此燃機的功能得到了較好的發揮。在日常運行的過程中，燃機會因為受到各種因素的影響而出現故障，影響到熱電廠的正常運行，所以需要加強對燃機的故障診斷和維護。文章首先對燃機的診斷方法進行了分析，然后對于燃機的高溫部件損傷機理以及運行維護進行了闡述，對于提高燃機運行的穩定性具有重要的意義。

關鍵詞：燃機啟動；事故原因；問題措施

前言

在新能源不斷開發利用的背景下，燃機已經成為原動機中的重要成員，其在結構方面更加緊湊，運行過程更加穩定可靠，在快速啟動的基礎上能夠有效的帶動負載，且熱效率較高，所以在一些能源部門以及電力部門得到了廣泛的應用。燃機的運行特點符合了當下國家的政策號召，不僅運行效率高，并且污染小，在節能減排方面是比較好代表。但是一旦燃機發生故障，將會產生嚴重的安全事故，并且造成一定的經濟損失，所以做好燃機的故障分析以及運行維護非常關鍵，是企業能夠安全穩定運行的重要基礎。

1 燃氣輪機智能診斷方法

1.1 基于規則的專家系統診斷方法

這種診斷方法相對來講比較保守，在早期的故障專家診斷系統中比較常見，主要是利用以往發生的故障以及征兆總結出來的經驗，然后將這些經驗通過更加直觀的方式表述出來?；谝巹t的故障診斷方法更容易讓人接受，相關的知識表達都比較簡單，所以在診斷速度方面比較快，數據的存儲空間較小，在編程和系統開發方面更加簡便。但是這種診斷方法也存在一定的缺陷，因為系統中存儲的故障診斷都是以前的經驗，也就是說只有發生過的故障才能夠診斷出來，而對于新的故障模式在系統中還沒有與之相匹配的原型，所以無法檢測，這在故障檢測方面容易造成誤診或者診斷失敗，影響到燃機運行的安全性。

1.2 基于神經網絡的診斷方法

從映射的角度分析，故障診斷的實質是建立從征兆到故障源的映射過程。人工神經網絡的優點是高度非線性、高度容錯和聯想記憶等。但是，人工神經網絡應用于故障診斷也存在許多不足，診斷方法屬“黑箱”方法，不能揭示出系統內部的一些潛在關系，無法對診斷過程給予明確解釋。網絡訓練時間較長，并且對未在訓練樣本中出現的故障無診斷能力，甚至得出錯誤診斷結論，這些都增加了神經網絡在實際應用中的困難。

1.3 混合智能故障診斷方法

根據不同的發動機系統參數，結合智能故障診斷方法的特點采用多種方法的診斷系統稱為混合診斷方法。具體智能診斷方法的選用原則根據發動機各系統故障的征兆以及故障狀態下的歷史數據來決定。通過選擇恰當的模糊隸屬函數，將測量參數表示成對某個模糊子集的隸屬度并傳遞給神經網絡進行診斷，得到的是對各種故障原因嚴重程度的表示，這樣的結果可以使得現場工作人員采取更加有效的措施。

2 高溫部件的損傷機理

2.1 熱疲勞

熱疲勞主要是指燃機中的部件在受到熱應力變化時，對零件材料產生的破壞現象。出現熱疲勞主要是和燃機的運行程序有一定的關系，在燃機啟動、加速、升負荷、降負荷以及停機的過程中，所產生的溫度變化都會對零件產生不同程度的損壞，對于高溫部件尤其明顯。燃氣透平葉片經受高溫的重要區域，在點火以及升負荷的過程中，因為在葉片的邊緣首先受到進氣側的影響，所以溫度上升較快，葉片就會產生壓縮應變，而當停機時，進氣側的冷卻降溫會導致葉片溫度驟然下降，所以在葉片邊緣會產生拉伸應變，在這種循環狀態下，透平葉片就會出現裂紋，長此以往，裂紋面積不斷擴大，嚴重時就會導致葉片斷裂。

2.2 蠕變

燃機高溫部件在高溫環境中的長期運行使其發生蠕變。部件基體材料長期工作在高溫環境下，金相組織逐漸變化，晶界弱化，材料持久強度和抗蠕變性能明顯下降，出現塑性變形。

2.3 氧化和腐蝕

為了保護燃機高溫部件的安全性，在基體材料的外部會涂上一層保護層，但是由于高溫部件需要在高溫的狀態下長期運行，所以表面的涂層容易被侵蝕而脫落，從而導致基體材料暴露在高溫環境下，對于基體材料產生氧化以及腐蝕，影響到燃機運行的安全性。

3 燃機高溫部件的運行維護技術

3.1 內窺鏡檢查

利用內窺鏡檢查能夠有效的降低維護成本，提高燃機的運行效率。通過內窺鏡能夠檢測出燃機內部高溫部件的運行狀態，看其是否存在燒蝕、裂紋以及涂層脫落等現象，然后根據檢查到的結果，制定出合理的檢修計劃，從而有針對性的購置更換備件。這種檢查方式為檢修計劃的制定提供了有利的依據，減少了不必要的檢修次數，在降低檢修成本的基礎上，有效的提高燃機的運行效率。

3.2 在線運行參數監測

在線監測在技術上更加先進，通過在線監測能夠及時的掌握燃機的運行狀態，從而及時發現燃機的故障。在線監測的運行參數主要包括燃機負荷與對應的排氣溫度、振動數據、燃料流量和壓力、排氣溫度及其分散度的變化等。在獲取監測數據后，建立一個高溫部件在正常運行狀態下的基準數據，然后在燃機運行的過程中，將采集到的數據與基準數據進行對比，如果與基準數據之間存在較大的偏差，就說明部件的狀態出現異常，可以對故障進行快速的排查與診斷。燃機排氣溫度及其分散度的監測尤為重要，原因在于大部分燃燒系統故障均首先體現在排氣溫度分散度的變化上。所以應該加強對排氣溫度場的監測力度，如果對比數據出現較大的變動，則說明燃機的運行狀態出現惡化的跡象，需要及時檢修。

3.3 金屬監督

燃機高溫部件的金屬監測分為非破壞性監測和破壞性監測，前者主要有目測（窺鏡）、螢光、磁粉、超聲、X射線（工業CT）、電渦流等方法，后者則是從受檢高溫部件取樣進行金相分析、材料力學性能試驗和熱處理性能試驗。燃機高溫部件的金屬監督，需要建立非破壞性監測手段；建立高溫部件的技術檔案，熟悉所選用材料的性能及長期運行的組織性能變化情況；掌握和熟悉燃機維修手冊對高溫部件的控制標準。

4 結束語

燃機運行的穩定性與安全性對企業的經濟效益具有直接的影響，所以應該加強對燃機故障的檢測與維修，盡量減少故障的發生，提高燃機運行的效率。為了確保燃機運行的安全性，需要建立完善的故障維修體系，做好檢修計劃，提高故障維修人員的專業技術水平以及綜合素質。根據企業的實際發展情況，需要建立一套完善的燃機故障診斷系統，通過智能診斷，對于存在的異常現象能夠提前發出預警，減少故障的發生幾率。智能故障診斷系統能夠快速準確的對故障部位進行定位，從而減少維修的時間，提高燃機的運行效率。隨著新技術、新工藝的應用，燃機的故障率會不斷地下降，為我國工業的發展創造有利的條件。

參考文獻

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