汽輪機故障診斷技術探析

高云逸

摘 要：汽輪發電機組是電力生產的重要設備，由于設備結構的復雜性和運行環境的特殊性，汽輪機故障頻發，因此，汽輪機組的診斷一直是故障診斷技術應用的一個重要方面，對汽輪機故障機理即故障現象和故障原因之間的關系進行了剖析，并構建系統的總體框架。

關鍵詞：汽輪機；故障診斷；發電機組

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.09.021

通常的診斷技術有兩種，振動分析和，油液分析。汽輪機發電機組是電力生產的重要設備，由于設備結構的復雜性和運行環境的特殊性導致汽輪機的故障經常出現，要對汽輪機設備進行診斷處理，了解設備的運行情況，查看隱患，故障導致的原因，提出維修的方案。信息技術和計算機技術的發展有效地提升了汽輪機故障診斷技術的能力。汽輪機轉子的震動，使零件磨損嚴重，轉子運行中的腐蝕、磨損和疲勞等，轉子的不平衡，不對中，油膜渦動，油膜震蕩，松動，動靜破摩。

1 振動分析法

儀表報警時，對故障數據進行分析，要診斷出設備故障原因， 對振動參數分析竟然無法解決問題，對熱力參數監測出現排氣溫度下降的現象。對振動信號進行分析處理可以采用，非線性、非平穩性，對傳感器的檢測主要在硬件冗余、解析冗余和混合冗余方面。并采用神經網絡技術診斷汽輪機的系統性能，提高傳感器的信號可靠性。

信號容易受到干擾，如振動干擾，電氣干擾，分析傳感器信號振動的頻域特征，振動故障的發生會引起信號結構頻率的變動，所以狀態參數有時穩定，有時不穩定。而且非振動信號的參數也有可診斷的依據，如汽輪機發電機組的運行溫度、壓力、真空度、電流等。信號的變化和處理需要在幅值、時間、頻率等域進行。常用的技術有非線性補償技術、信號預處理技術。

2 故障的分析

總結儀表報警的原因有兩點，一點是渦流傳感器是隨機運行的，二是探頭的安裝隱患。頻譜分析時故障診斷的最廣泛手段。診斷技術與仿真技術的結合，建立故障的決策表，準確辨別故障，還可以應用模糊診斷和層次模型。熱力學分析手段以及頻域變換法都是診斷中常用的方法，對產生原因和機理做出判斷，確定措施和方案。 轉子的不平衡也是常見的故障，不平衡引起振幅或相位的變化，徑向和軸向的碰磨產生振動，具有豐富的頻譜特征，可以通過頻譜分析監測狀態。

3 檢測方式

汽輪機故障的監測技術，通常采用灰色理論、概率分布干涉模型，頻域的變化有譜圖顯示，可以采用主元分析法分析機組的實際振動狀況。振動故障狀況很多，不同的故障可能特征相似，因此診斷相對復雜。這種不確定性，可以采用模糊性處理和預診斷以及對比以及統計和邏輯的診斷方式。正常狀態和故障之間沒有明顯的劃分界限。確定常見故障的模式和分布，獲得故障的程度信息，用模糊C均值聚類分析方法，來識別故障類型，提高診斷的準確性。根據軸心軌跡、相位和振幅來模糊的診斷，也能縮小故障范圍。排除變量的相關性和冗余性。用定型觀測器、定性方針來進行故障定性，對材料和性能的檢測可以幫助信號的相關處理，排除干擾的信息。降低變量的維數。

4 復雜故障的機理

遇到復雜故障的診斷，首先要重構診斷的狀態，殘差序列，利用粗糙集理論和實踐波形分析得到最原始的振動信息源。 過程參數與基于狀態的診斷方法采用的是統計和邏輯的診斷。貝葉斯網絡從概率上推理，把復雜的因果關系和概率事件進行推廣，對不確定的信息進行智能化的診斷。變量間的弧顯示故障的直接因果關系，汽輪機信息的融合診斷主要在征兆級和決策級深入研究。建立故障過程的參數并不是狀態的復合震動問題。非真即假的邏輯不適合這樣的診斷。要利用不斷獲得的嬉戲修正推理的模型，用以解決不確定的一系列信息。

基于小波變換的汽輪機故障診斷方法有多分辨率分析的特點，在故障診斷融合模型中，要考慮各種不確定性，每個節點的可能性的值要以概率的形式定量，生產過程中的變電器、熱電阻和開關量的信息要融合起來。幅值譜的各個頻率震動有相應的振幅，可以直觀看到， 監測的數據對應離散的小波變換，檢測到隨機信號的突變，油液分析技術、光譜分析技術，對模糊的故障監測數據都有很重要的作用，簡化條件概率與內部的聯系就能建華貝葉斯網絡，從而達到快速計算的目的。用節點變量表達故障征兆和故障原因，并應用推理算法，把貝葉斯網絡轉換成對應的樹形結構。采用模糊C均值提出診斷模型和方法，具有較高的理論價值和實際意義。

汽輪機組的故障率較高，而且故障的危害性也很大。因此，汽輪機組的診斷一直是故障診斷技術應用的一個重要方面，對汽輪機故障機理即故障現象和故障原因之間的關系進行了剖析，并構建系統的總體框架，電氣工程自動化作為衡量國家經濟水平的重要方法，通過信號處理得到的信息對設備的狀態含故障狀態進行識別、判斷和預報，結合運行規程的規定確定故障監測參數各段工作范圍的隸屬度，這也將是推動電廠接受該汽輪機診斷系統的一個根本所在。

汽輪機的故障率一直比較高，危害性也大，所以汽輪機機組的故障診斷技術一直是研究的方向，本文提出了汽輪機故障診斷系統的體系結構，介紹了振動信號的時域分析、、頻譜分析、軸心軌跡等，對汽輪機故障原因進行剖析，也建構了總體的框架，在處理信號，狀態識別，以及判斷和預報上面有了長足的進步，智能化的信息系統推動了汽輪機診斷系統的技術水平發展。