火電廠風(fēng)機振動智能診斷技術(shù)

呂建平 陳小強 徐山 李小虎 路文文

摘? 要：風(fēng)機是火電廠重要的輔助設(shè)備，對風(fēng)機進(jìn)行實時監(jiān)測是提升火電廠運行可靠性的主要途徑之一。通過對風(fēng)機狀態(tài)參數(shù)的研究，文章設(shè)計了一種風(fēng)機狀態(tài)實時監(jiān)測系統(tǒng)，主要結(jié)合頻譜分析、時域分析和包絡(luò)解調(diào)分析三種方法，對風(fēng)機振動波形進(jìn)行實時監(jiān)測分析，利用Hilbert包絡(luò)解調(diào)方法對檢測到的風(fēng)機振動波形進(jìn)行處理得到包絡(luò)解頻圖，得到更加清晰的風(fēng)機發(fā)生故障信號，為火電廠運行人員提供準(zhǔn)確信號，能有效避免風(fēng)機故障類事故。

關(guān)鍵詞：風(fēng)機;時域分析;包絡(luò)解調(diào)分析;智能診斷

中圖分類號：TM315;TH132.41? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）18-0162-04

Abstract：Fans are important auxiliary equipment in thermal power plants. Real-time monitoring of fans is one of the main ways to improve the operational reliability of thermal power plants. Through the research on the state parameters of the wind turbine，a real-time monitoring system for the wind turbine state is designed. It mainly uses the combination of spectrum analysis，time domain analysis and envelope demodulation analysis to monitor and analyze the wind turbine vibration waveform in real time，using Hilbert envelope demodulation method to deal with the detected vibration waveform of the fan，the envelope frequency decomposition diagram is obtained，and the fan fault signal is obtained more clearly，which can provide accurate signal for thermal power plant operators and effectively avoid fan fault accidents.

Keywords：fan;time domain analysis;envelope demodulation analysis;intelligent diagnosis

0? 引? 言

近年來，全國新能源發(fā)電裝機容量不斷提升[1]，但大型火電機組仍占發(fā)電總?cè)萘康?9.21%，是電網(wǎng)可靠運行的主要支撐。鍋爐是火電廠可靠性管理最薄弱的環(huán)節(jié)，而各類轉(zhuǎn)機故障是誘發(fā)鍋爐等主機故障的最主要因素之一。強化轉(zhuǎn)機健康監(jiān)控，是火電機組提升運行可靠性、提升智慧化水平的重要環(huán)節(jié)之一。

本文以某大型發(fā)電公司亞臨界鍋爐設(shè)備正常運行所需最主要的輔機（比如一次風(fēng)機）為例，闡述了建立專門智慧診斷網(wǎng)絡(luò)，累積日常運行中產(chǎn)生大量的輔機運行數(shù)據(jù)，通過智能建模方法進(jìn)行輔機運行監(jiān)控的一種模式，最終實現(xiàn)智能建模方法和風(fēng)機的故障診斷的結(jié)合，提升火電廠輔機[2]運行的可靠性和故障診斷水平、維護(hù)水平。

該公司兩臺一次風(fēng)機為稀油油浴潤滑的離心風(fēng)機，[3]兩臺送風(fēng)機為油脂潤滑的動葉可調(diào)式軸流風(fēng)機，[4]兩臺引風(fēng)機為油脂潤滑的雙級動葉可調(diào)式軸流風(fēng)機。

1? 火電廠風(fēng)機設(shè)備

1.1? 風(fēng)機設(shè)備的構(gòu)成

離心式風(fēng)機主要是由六部分組成，分別是三相異步電機、蝸殼、葉輪、進(jìn)風(fēng)通道、風(fēng)罩和前后軸承。電廠采用的軸流式風(fēng)機主要是由七部分組成，分別是三相異步電機、蝸殼、葉輪、調(diào)節(jié)裝置、進(jìn)風(fēng)通道、風(fēng)罩和前后支撐軸承[5]。

1.2? 風(fēng)機故障

風(fēng)機在運行中難免會出現(xiàn)故障，其中常見故障可以分為以下幾種。

1.2.1? 轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡

轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡是導(dǎo)致風(fēng)機故障最常見的因素[6]，會引起風(fēng)機的振動。該故障主要通過振動信號表現(xiàn)，而且振動幅值與轉(zhuǎn)速大小緊密相連，但不隨機組負(fù)荷發(fā)生同步變化。轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡由多種因素構(gòu)成，比如葉片上出現(xiàn)污垢、葉片局部磨損、葉片破損等都會造成轉(zhuǎn)子質(zhì)量發(fā)生變化。

1.2.2? 轉(zhuǎn)子不對中

轉(zhuǎn)子不對中有多種情況[7]，有角度不對中、水平不對中以及角度和水平都不對中，如圖1所示。此故障可以通過振動信號觀察出來，造成此種情況的原因主要是在制造或者安裝的時候聯(lián)軸器的兩個端面與轉(zhuǎn)軸中心不垂直。

1.2.3? 動靜部件摩擦

在工作中由于受到外界干擾會造成軸體變形，當(dāng)轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)時會有一個與轉(zhuǎn)軸相反的摩擦力，會阻礙轉(zhuǎn)軸運動，進(jìn)而使軸承溫度升高并產(chǎn)生振動，此故障主要是體現(xiàn)在溫度信號和振動信號上。

1.2.4? 風(fēng)機失速與喘振

葉片進(jìn)口處與氣流方向會構(gòu)成一個夾角，此夾角與臨界角相近時，葉片背面的氣流會出現(xiàn)急劇惡化的情況，破壞葉片邊界層，導(dǎo)致葉片末端出現(xiàn)渦流情況，此時風(fēng)機狀態(tài)變得不穩(wěn)定，稱為風(fēng)機失速。

1.3? 診斷方法

在風(fēng)機設(shè)備中，振幅、相位角、頻率、振動形式等可稱作振動的參數(shù)。在理想狀態(tài)下，這些參數(shù)都有一定的參考規(guī)律，并且對這些參數(shù)進(jìn)行分析、計算比較簡單;但由于外界因素的影響，使整個系統(tǒng)的分析、計算過程變得比較復(fù)雜，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)比較緩慢。為了系統(tǒng)診斷的準(zhǔn)確性，在進(jìn)行轉(zhuǎn)子故障分析時一般可采用時域分析法、頻譜分析法和包絡(luò)調(diào)解分析法，結(jié)合這三種方法進(jìn)行對轉(zhuǎn)子故障原因的綜合分析，進(jìn)而保障系統(tǒng)診斷的準(zhǔn)確性[8-10]。

1.3.1? 故障信號時域分析法

時域分析表示風(fēng)機設(shè)備在運行狀態(tài)中，能夠反映設(shè)備工作狀態(tài)的動態(tài)參數(shù)隨著時間的流逝進(jìn)行改變，動態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)通過對應(yīng)的監(jiān)測系統(tǒng)獲得，并對風(fēng)機動態(tài)參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的分析。轉(zhuǎn)子不平衡主要是通過振動波形進(jìn)行時域分析，風(fēng)機設(shè)備轉(zhuǎn)子x、y方向的振動波形表達(dá)式如式（1）所示：

式（1）中， 為振幅，隨Ω的增大而增大;Ω為轉(zhuǎn)速;t為時間;n表示次數(shù)。

通過式（1）可以得出轉(zhuǎn)子故障信號的振動波形是正弦波，且振幅與轉(zhuǎn)速密切相關(guān)。

1.3.2? 故障信號的頻譜分析法

頻譜分析[11]和時域分析兩者相輔相成，能夠反映相同信號的不同面。在頻譜分析法中，為了能夠獲得較清晰的信號相位信息，在對風(fēng)機進(jìn)行測試時，一般會在軸上選擇兩個測試點，一個是在截面上對振動比較敏感的水平方向，另外一個是垂直方向。其中為了保證測量的準(zhǔn)確性，兩個測量點的空間相位必須相差90度。

激振力[12]頻率類似于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動頻率，由轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡導(dǎo)致的過載被稱作激振力，在形成的頻譜中，振幅最大值位于1倍頻處，其對應(yīng)相位比較穩(wěn)定，且振動的幅值會隨著轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的變化而變化。

1.3.3? 故障信號包絡(luò)解調(diào)分析

包絡(luò)解調(diào)分析法包括包絡(luò)波形和包絡(luò)譜分析兩部分，故障信息主要是通過對包絡(luò)信號的頻次和強度進(jìn)行分析得到[13]，在風(fēng)機滾動軸承診斷中，它可以有效識別出邊頻帶，從而得到振動信號的特性，進(jìn)而結(jié)合機器本身的參數(shù)進(jìn)行故障診斷。

實信號的傅里葉變換通常含有負(fù)頻率，對其進(jìn)行分析比較困難，因此通常先將實信號轉(zhuǎn)化為解析信號，再對解析信號進(jìn)行處理，對于給定的時域信號x1（t），其Hilbert變換如式（2）所示：

A（t）便為x1（t）的調(diào)制信號包絡(luò)。

時域信號可以通過Hilbert變換轉(zhuǎn)化成時域解析信號，實際測得的信號由解析信號實部表示，通過Hilbert變換得到的信號由解析信號虛部表示。

Hilbert變換的包絡(luò)解調(diào)原理如圖2所示。

2? 風(fēng)機智能診斷系統(tǒng)

風(fēng)機故障診斷的主要作用是實時掌握風(fēng)機設(shè)備工作狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)故障時及時進(jìn)行處理以及分析故障原因，并預(yù)測故障發(fā)展趨勢。[14]

對風(fēng)機設(shè)備進(jìn)行故障診斷，首先要掌握風(fēng)機故障機理，了解和掌握最能反映風(fēng)機出現(xiàn)故障的相關(guān)信息是十分重要的;其次，設(shè)備狀態(tài)信號是風(fēng)機設(shè)備故障的診斷依據(jù)，狀態(tài)信號由能量形式（如振動、電壓、電流等）和物態(tài)形式（如風(fēng)機排出的煙霧、油液、觀察到的裂紋等）表現(xiàn)出來。其中能量形式表現(xiàn)出來的信號必須通過傳感器進(jìn)行檢測。風(fēng)機故障診斷流程圖如圖3所示。

在故障分析診斷預(yù)測方面，首先對已知數(shù)據(jù)按照時間順序進(jìn)行排列，分析其變化情況，利用所得趨勢來預(yù)測未來一段時間內(nèi)風(fēng)機可能出現(xiàn)的一些狀況，通過差分法把時間序列變得平穩(wěn)化，最后用自相關(guān)與偏自相關(guān)系數(shù)相結(jié)合的方法建立相應(yīng)的模型，根據(jù)歷史值來預(yù)測將來值。在這個模型中把要研究的數(shù)據(jù)按照時間順序排列得到的序列假裝成隨機的序列，對這個序列的發(fā)展規(guī)律進(jìn)行模擬;在建立模型的時候，這個數(shù)據(jù)應(yīng)該是穩(wěn)定的，應(yīng)該在多次調(diào)試參數(shù)后選取效果最佳。

3? 智能診斷案例分析

為了證明本系統(tǒng)的實用性，特地采用單極離心式風(fēng)機，最高轉(zhuǎn)速為1 488 r/min，進(jìn)行實際測試，實物圖如圖4所示。

某風(fēng)機系統(tǒng)的采樣頻率為5 120 Hz，共有5 120個采樣點，整個測試是在風(fēng)機轉(zhuǎn)速均衡的情況下進(jìn)行。把所測得的風(fēng)機軸承運行時振動信號的時域波形、振動頻譜以及通過Hilbert變換得到的風(fēng)機故障包絡(luò)圖顯示出來，測得的風(fēng)機軸承波形如圖5所示。

風(fēng)機軸承和軸振動信號在任何方向上都由隨機噪聲與簡諧振動分量進(jìn)行疊加而成。由圖5（a）可知該風(fēng)機的振動幅值在2 m/s2左右，時域分析各項參數(shù)指標(biāo)以及波形圖基本正常;由圖5（b）所示的風(fēng)機振動頻譜圖可知，風(fēng)機振動頻帶很寬，在280 Hz附近存在振動峰值，但數(shù)值并不高;利用帶通濾波器對原始信號進(jìn)行濾波，然后對濾波信號進(jìn)行Hilbert包絡(luò)解調(diào)，得到圖5（c）所示，風(fēng)機振動包絡(luò)峰值約為3 m/s2，未超過正常范圍。可以判定此風(fēng)機未出現(xiàn)明顯故障，后期可持續(xù)跟蹤監(jiān)測情況，觀察各項參數(shù)波形圖有無明顯變化。

4? 結(jié)? 論

本文所示的火電廠風(fēng)機設(shè)備振動幅度的實時監(jiān)測系統(tǒng)，利用Hilbert變換的包絡(luò)解析方法對風(fēng)機故障的頻譜圖進(jìn)行解調(diào)，能夠更加清晰地分辨出其故障信號，使工作人員快速地判斷出風(fēng)機故障的原因并提出解決方案，此系統(tǒng)在測量風(fēng)機故障信號市場上具有較大的應(yīng)用前景。

本系統(tǒng)實現(xiàn)了對火電廠風(fēng)機振動幅值的實時監(jiān)測，利用風(fēng)機的各項參數(shù)進(jìn)行風(fēng)機狀態(tài)判斷，并建立相應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)庫，基于振動理論和數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)了風(fēng)機狀態(tài)的智慧診斷。

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作者簡介：呂建平（1975.11—），男，漢族，陜西寶雞人，工程師，本科，主要研究方向：火電廠節(jié)能、可靠性管理。