汽輪機故障診斷技術研究

王俊魁

中圖分類號：TK26 文獻標識：A 文章編號：1674-1145（2016）02-000-02

摘 要 近年來，隨著我國國民經濟發展的日益迅速，汽輪機作為一種常用的機械設備在電力等各大工業領域中得到了廣泛的應用。與一般的機械設備不同，汽輪機工作環境較為特殊，結構較為復雜，其運行情況與生產效率和生產成本之間密切相關。本文在分析汽輪機現存問題的基礎上，對當前汽輪機故障診斷技術發展情況及其未來進行了相應的研究與探索，旨在推動汽輪機故障診斷技術水平得到進一步提升。

關鍵詞 汽輪機 故障 診斷技術 發展

伴隨我國對工業發展的越來越高度重視，人們對工業設備的運行安全性、穩定性與可靠性等多方面提出了更高的要求。如何加強機械設備故障診斷，降低故障發生幾率成為現代工業領域工作的首要任務。汽輪機作為電力生產中的重要設備之一，一旦其發生故障將會給整個電力系統帶來巨大的不良影響，甚至引發人員傷亡事故。因此，非常有必要對汽輪機故障進行分析與診斷，這樣才能有效提高汽輪機的安全性與可靠性。

一、汽輪機故障診斷現存問題

（一）材料性能診斷環節薄弱

材料性能檢測是汽輪機檢測工作中一個十分重要的環節。正常情況下，在檢測汽輪機材料性能時，需要對汽輪機的使用期限進行預測。但就目前情況來看，汽輪機材料性能檢測環節薄弱是我國大多數電力企業普遍存在的一個問題，即汽輪機材料性能診斷工作存在諸多地方需要改進，材料性能檢測需要引起檢查人員的高度重視，檢測力度需要加強。

（二）檢測方面問題

就現有汽輪機故障診斷系統而言，大多數系統均存在這樣那樣的弊端與缺陷，如許多汽輪機故障診斷系統采用推理算法，這在故障征兆的獲取上是個不可忽視的弊端，長期以來都沒有取得較有成效的突破。究其原因發現，汽輪機故障診斷系統檢測問題是導致上述弊端產生的主要因素[1]。由于汽輪機故障診斷系統所用檢測技術較為陳舊落后，難以適應與滿足時代發展需求，難以實現對汽輪機故障的有效檢測，導致診斷系統應有的效用無法正常發揮出來，這極大地阻礙了汽輪機故障診斷技術的發展與應用。

二、汽輪機故障診斷技術

（一）信號采集與分析

在信號采集方面，鑒于汽輪機工作環境較為惡劣，對故障診斷系統中傳感器要求偏高，而傳感器是系統信號采集的重要部件，所以當前對于汽輪機故障診斷技術的研究主要側重于降低誤診率和漏診率，提高傳感器的工作性能與可靠性，以及積極開發新的傳感器。

在信號分析與處理方面，目前使用最多的為振動信號分析與處理。而快速傅里葉變換（FFT）是汽輪機故障診斷系統中振動信號分析與處理采用最多的一種思想[2]。該思想的主要內容是將一般時域信號表示成不同頻率的諧波函數，并以線性疊加的方式表示出來。同時，快速傅里葉變換思想認為信號是平穩的，因而分析出的頻率具有統計不變性。從大量實踐應用情況來看，FFT在汽輪機故障診斷信號分析過程中對于許多平穩信號都較為適用。然而，在實際診斷過程中許多信號都是不平穩的、非線性的。所以，提高信號分析精度與處理效率，是汽輪機故障診斷研究人員當前所迫切需要解決的一個問題。

（二）故障診斷

要想對汽輪機故障進行準確的診斷，首先就需要對故障發生的機理進行了解，這也是汽輪機故障診斷工作中一項不可缺少的基礎性環節。目前對于汽輪機故障機理的研究主要包括故障類型與故障規律兩方面。根據汽輪機故障發生機理，目前制定的故障診斷策略較為有效的主要有邏輯診斷、模糊診斷、人工神經網絡，對比診斷、專家系統和模式識別等[3]。其中，人工神經網絡和專家系統是當前研究較多的兩種診斷方法。故障診斷的一般過程如圖1。

圖1汽輪機故障診斷一般過程

（三）應用人工智能

伴隨互聯網技術的不斷進步與信息技術應用的日益廣泛，人工智能已經成為當今時代的代名詞，許多領域目前正致力于發展人工智能。作為我國重要支柱產業之一的電力產業，在汽輪機故障診斷方面也正朝著人工智能的方向發展。其中最具代表性的當屬專家系統。專家系統作為人工智能在汽輪機故障診斷技術中的應用成果已取得了成功，但面對科技飛速發展的新時期，汽輪機故障診斷中的人工智能仍有許多問題丞待解決，如自學習、知識的獲取、智能辨識、信息融合等等。

三、汽輪機故障診斷技術的未來展望

雖然現有汽輪機故障診斷技術已普遍應用于實際當中，但從上文對汽輪機故障診斷技術及各相關方面的深入研究與分析中發現，我國汽輪機故障診斷技術仍存在較多問題，診斷技術水平需要不斷提高[4]。同時，為加快解決汽輪機故障問題，未來我國汽輪機故障診斷技術將朝著全方位檢測技術，診斷技術與仿真技術有效融合、綜合診斷與故障機理更深入研究等幾個重點方向發展。

在故障機理更深入研究方面，需要電力企業相關工作人員加大對汽輪機故障機理的研究力度與深度，尤其是對漸發故障定量表征和整個故障系統狀態指標的研究，并在此基礎上對汽輪機故障機理進行詳細、明確的區分。只有明確汽輪機故障機理，汽輪機故障診斷技術才能得到有效的改進與優化，才能得到快速穩定的發展。

在全方位檢測技術方面，需要系統設計人員利用自動化技術、GPS定位技術、通信技術、計算機技術等多種現代化信息技術來積極開發新型汽輪機故障診斷系統，在不斷提升系統功能的同時，實現對汽輪機故障的全方位檢測，實現對汽輪機故障診斷效率的提升。

對于診斷技術與仿真技術的有效融合，主要是基于故障仿真思想來實現對汽輪機故障類型的辨別[5]。利用仿真技術可以實現對汽輪機組成零件故障的識別與診斷，而診斷技術與仿真技術的融合既能夠為專家系統提供所需知識與學習樣本，又能夠在故障潛伏時期對汽輪機征兆進行充分研究，從而大大提高汽輪機故障診斷技術水平，促進汽輪機故障診斷技術快速發展。

綜合診斷發展趨勢主要表現在相關研究人員正逐步擴大對汽輪機故障診斷技術的研究寬度，這就為綜合診斷技術的發展提供了有利的條件。目前，對于汽輪機性能診斷、油液診斷、機械振動及溫度診斷等的綜合性診斷已初步形成體系，并在繼續發展著。

四、結語

通過上文表述，我們可以清楚的了解到汽輪機在我國工業發展過程中所占據的重要地位與發揮的重要作用，以及汽輪機故障診斷的重要性與必要性。雖然目前我國汽輪機故障診斷技術整體水平較低，但隨著相關人士對汽輪機故障診斷重要性認識的不斷提高與故障診斷研究力度的不斷加大，相信我國汽輪機故障診斷技術必定會得到顯著提升。

參考文獻：

[1] 郭建.基于BP神經網絡的汽輪機故障診斷系統研究[D].華南理工大學，2014.

[2] 解芳芳.基于流形學習的汽輪機振動故障診斷技術和監測系統研究[D].華北電力大學，2014.

[3] 余熳燁.基于Matlab的某電廠汽輪機振動故障診斷系統的研究[D].華南理工大學，2011.

[4] 董恒.汽輪機故障診斷技術的發展與展望[J].硅谷，2013，20：6+13.

[5] 付麗莉.汽輪機故障診斷技術的發展分析和研究[J].科技創新與應用，2015.08.