燃機故障診斷及運行維護關鍵技術研究

秦小葉

（大唐蘇州熱電有限責任公司 江蘇蘇州 215214）

燃機故障診斷及運行維護關鍵技術研究

秦小葉

（大唐蘇州熱電有限責任公司 江蘇蘇州 215214）

目前我國的經濟發展速度較快，但是在發展的過程當中，對于我國的一些環境及能源造成了一定的影響。在這一因素影響下，我國提出了節能減排的政策號召，理念是減少對環境的污染、減少企業的運行成本，以此來推動企業的能源應用。在這種國情下，燃機作為我國目前新型的動力設備，在電力企業中應用也較為廣泛。而熱電廠同時兼顧了供熱和發電兩項技術，并且，鍋爐的容量也日益增大，使得燃機的功能可以得到有效的發揮。但是在燃機應用的過程中，會受到各種因素的影響而出現故障，從而使得熱電廠的運行受到一定的影響，因此，為了避免這些問題，應當加強對燃機的維護和診斷。本文就燃機的診斷方法以及燃機高溫部件的運行維護進行分析。

燃機；故障診斷；運行維護；技術研究

在各種能源被不斷開發的當下，燃機的誕生為我國的環境及經濟帶來了穩定、可靠的發展。燃機的運行結構相對緊湊，運行過程相對穩固，在運行的過程中能夠良好的帶動負載，并且，燃機的熱效率較高，因此，受到了各個部門以及電力企業的青睞。燃機的運行特點符合了國家的號召政策，不但運行效率高，而且污染量小，為我國的節能減排理念樹立了良好的形象。但是在燃機運行的過程中一旦發生故障，那將會給生產、安全、經濟帶來一定的影響。所以，在燃機運行的過程中要做好燃機的運行維護和故障分析，是企業能夠安全運營的重要因素。

1 燃氣輪機故障診斷

1.1 專家系統診斷

專家系統這種診斷方法較為保守，是針對早期的故障診斷方式，這種診斷方式主要是利用以往燃機運行過程中發生過的征兆和故障總結出來的相關經驗，然后將這些經驗綜合性應用。相比較于其他的診斷方式，這種診斷方式更易讓人接受，因為這類診斷方式的相關知識表達較為簡單，并且具有診斷速度較快、數據存儲空間較小等優勢。但是這種診斷方式只能針對較為簡單的燃機故障，并且診斷速度遲緩，容易造成診斷出現誤差，從而影響燃機的正常運行，并且在一定程度上影響了企業的發展。

1.2 混合智能診斷

智能診斷是根據發電機各項系統故障的征兆，表現為數據存儲方式轉化到數據庫內，通過不同的發電機參數，采用多種診斷方法進行故障診斷。選擇適當的模糊隸屬函數，將診斷數據表示為某個模糊子集的隸屬度傳送到網絡數據庫進行診斷，得到的數據顯示就是針對故障的問題表示，這樣的診斷方式可以使工作人員能夠采取相關的維護措施。

1.3 神經網絡診斷

故障的診斷是將征兆從故障源映射到故障實質當中，而人工神經網絡具備了高度容錯、高度非線性以及聯想記憶等特點。但是，人工神經網絡在診斷的過程中存在許多的不足，神經診斷法不能診斷出系統內部一些潛在的問題，不能明確表示出問題存在的狀況。并且，這種方法對于網絡的訓練周期有相對較長的要求，對未在訓練過程中存在過的問題無法診斷，甚至出現一些誤診的情況，這些因素都導致了神經網絡在實際運用的過程中出現困難。

2 燃機高溫部件的機理

2.1 熱疲勞

熱疲勞現象會對燃機在運行過程中受到熱力變化后的零部件材料產生破壞性。燃機在運行的過程中，運行啟動、升負荷、降負荷以及停機時，導致的溫度變化對于部件材料都會產生一定的損耗，尤其對于高溫部件來說更為明顯。特別是燃機中的燃氣透平葉片，在燃機運行時，燃氣透平葉片要經過高溫區，在啟動和升負荷時，葉片會受到邊緣進氣側的影響，從而使得葉片的溫度上升加快，在此過程中，葉片會壓縮變形。當停機時，葉片的溫度又會驟然的下降，隨即導致了葉片的邊緣產生拉升應變，經過長時間的循環，燃氣透平葉片將會出現裂紋，甚至是斷裂的現象。

2.2 氧化與腐化

為了保證燃機高溫部件的安全性，通常在燃機運行前，在基體材料的表面抹上一層保護層，但是高溫部件長期在高溫的環境下運行，因此導致了涂層表面被腐蝕脫落，使得基體材料裸露在高溫環境中，從而使得基體材料產生了氧化現象，導致燃機無法正常運行。

2.3 蠕變

燃機的高溫部件長期運行在高溫環境下，因而使得基體產生了蠕變。并且，長期在高溫環境下運行，使得部件基體的金相組織發生了晶界弱化，從而導致了基體材料的抗蠕變性及持久輕度弱化，出現了塑性變形現象。

3 燃機運行維護技術

3.1 內窺鏡檢測

內窺鏡檢測能夠有效的提高燃機的運行效率，并且減少了維護成本。使用內窺鏡檢測能夠清楚的檢測出燃機高溫部件的運行狀態，檢測其是否出現了裂紋、燒蝕和涂層脫落等情況，根據檢測結果，制定合理、科學的檢修計劃，有針對性的進行檢修或更換購置設備。這種檢測方式為燃機檢測提供了有利的依據，從而降低了檢查成本。

3.2 在線參數檢測

在線檢測是一項先進的技術，通過在線檢測能夠有效的掌控燃機的運行狀況以及故障的發現。在線檢測存在著一定的參數值，這些參數值主要是由燃機符合的振動數據、燃料流量、排氣溫度以及分散度的變化等因素組成。在檢測后，將數據在高溫部件的正常運行狀態下進行統計，并且將收集的數據和基準數據做出相應的比對分析，若是收集的數據與基準數據存在著較大的偏差，就說明部件狀態存在問題。這種檢測方式可以對部件進行詳細和快速的排查，從而針對問題進行檢修。

在檢測的過程中，對于燃氣排氣分散度和溫度的檢測十分重要，它決定著燃機能否正常運行。因為燃氣系統故障通常是表現在排氣分散度和溫度的變化上，所以，應該有效的加強燃氣排氣分散度和溫度的檢測，若是這項檢測出現較大的數值偏差，那么燃機的運行狀態十分的惡劣，從而需要進行及時有效的檢修。

3.3 金屬質量監測

燃機高溫部件的金屬質量監測分為破壞性監測及非破壞性監測，破壞性監測受檢于高溫部件的材料力學性能、金相分析以及熱處理性能試驗。而非破壞性監測指的是熒光、磁粉、超聲、窺鏡、工業CT、電渦流等。燃機高溫部件的金屬監測需要建立在非破壞性監測上，設立高溫部件的相關技術檔案，對所使用的部件材料能夠充分的認識、熟悉，并且要對燃機維修手冊中對高溫部件的控制標準熟悉。

4 燃氣輪機的未來展望

燃氣輪機的故障檢測、分析以及采集是我國目前的研究難點。需要相關經驗較為豐富的工程技術人員和專家進行研究和診斷。但是在任何時候故障機理的檢修都是推動科技發展的技術手段，故障機理的研究主要針對的是故障定量表征的研究，研究整個體系的狀態指標和判斷閥值將是未來需要研究的另一個方向。

在故障診斷方法上，人工神經網絡和專家知識系統相結合的綜合方式，證明了這種故障檢測方式的可行性。但是這種診斷方式并沒有更大程度上的突破，現在它仍是研究的熱點。在探討解決燃氣輪機的診斷過程中若是遇到了瓶頸，還可以通過構建數學模型的方法來對燃氣輪機進行故障診斷。

5 結語

燃機的運行質量和穩定性，對于企業的經濟效益在一定程度上有所影響，因此，在燃機運行過程中應當加強對燃機部件的維修和檢測，盡可能的避免問題的發生，以此保證工作的安全性與發展性。為了保證燃機的正常運行，必須建立一套完善的故障檢測及故障維修體系，充分的做好維修計劃，因此提高維修人員的素質與技術至關重要。根據企業的實際情況出發，建立一套規整的故障檢測系統，通過智能檢測系統，對于日常的系統檢測能夠快速而準確的進行定位，從而提高燃機的運行效率并且減少故障維修時間。隨著我國的經濟發展，燃機故障率將會逐漸的減少，新工藝和新技術的廣泛應用，為我國的工業創造了更加有利的條件。

[1]蔡鼎.融合先驗知識的燃氣輪機欠定氣路故障診斷方法研究[D].哈爾濱工業大學，2015.

[2]李向前.復雜裝備故障預測與健康管理關鍵技術研究[D].北京理工大學，2014.

[3]秦大力.基于知識管理的設備故障智能診斷模型研究[D].湖南大學，2014.

TK478

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1004-7344（2016）35-0061-02

2016-11-27