水輪發電機組軸瓦溫度及油質性能監測系統研究

曹 仲，張官祥

(1.中國長江三峽集團有限公司 海南分公司，海南 海口 570100； 2.中國長江電力股份有限公司 白鶴灘電廠，四川 涼山 615000)

軸承作為水輪發電機組的重要部件，其工作狀態直接影響水輪發電機組的安全性。常見的故障是軸瓦溫度升高，油質性能裂化，透平油黏度降低，冷卻效果差。若要有效控制和處理軸瓦溫度，就要實現對軸承的實時監測及油質性能的監測。因此，通過早期檢測水輪機和發電機的異常來預防重大事故是十分有必要的。此外，通過實現基于狀態的維護，高精度監控和異常檢測可有效降低維護成本。

有學者研究冷卻潤滑和循環水系統的監測和診斷系統，開發了一種用于監測液壓渦輪發電機振動和溫度的計算機在線系統，它監測振動以避免嚴重停電。先進的加工和開發診斷系統以監測軸承的振動狀態，使用觀察器的新故障檢測方法應用于水輪機監測，以降低維護和維修成本。在水輪發電機中，軸承溫度和軸振動是重要的設備參數。監測軸承溫度及其時間導數值，當值超過液壓動力閾值時，則為檢測異常。

針對軸承相關部件的異常檢測，提出了一種基于溫度預測的故障診斷新方法。為了靈敏的檢測和診斷異常，需要精確的預測；即模型應準確模擬軸承相關部件。但系統特征通常會發生變化，例如在水力發電廠中，冷卻管對潤滑油的冷卻性能因冷卻管上結垢而改變，軸與軸瓦之間的間隙寬度因軸的傾斜度而不斷改變。因此，在所提出的方法中，物理動力學模型適用于反映不斷變化的工廠狀態。不可測量的模型參數通過使用來自工廠的測量數據進行估計，并在模型修正后進行預測，從而保持精度并實現精確預測。通過多次試驗設施對該方法的可行性進行評估后，將其安裝在電力公司的水電站發電廠中進行了評估，測試結果和預期值比較吻合。

1 方法

1.1 系統組成

水輪發電機有導向軸承和推力軸承，軸承有軸承墊和潤滑油。故障診斷系統根據溫度預測結果檢測和診斷軸承相關部件的異常。圖1所示的系統組成用于預測軸承相關部件的物理動力學模型。在模型中，不可測量的參數，如軸承間隙寬度，為未知參數。這些參數值是通過使用工廠數據估算的，例如軸承溫度和潤滑油溫度。在模型參數初步提供后，預測未來的變化，根據預測結果和未知參數的估計值進行異常檢測和診斷。系統顯示溫度、未知參數值的預測結果、故障檢測和診斷結果給工廠操作員。

圖1 系統組成

1.2 軸承溫度預測

已知參數值被假設并且模型是固定的，已知參數是無法確定的模型參數直接來自工廠數據。預測執行如下。

(1)假設未知參數的值；

(2)使用工廠數據和假定的未知參數值在任意時間初始化模型。初始化后，以時間間隔計算溫度變化；

(3)預測值和測量值之間的差異是針對軸瓦和油溫計算的；

(4)如果差異很小，則停止迭代并預測未來的變化。但是，如果差異很大，則修改未知參數的值以減小差異并且程序返回到步驟2。

在修改每個未知參數值時，軸承墊和油溫的測量值和計算值之間的差值的平方被設置為目標函數()：

1.3 異常檢測與診斷

基于溫度預測結果和假設的未知參數值來檢測和診斷異常，提出以下3種方法。

(1)工廠啟動預測：未知參數值使用上次運行的電廠數據，即電廠上次啟動到停止的數據進行假設。在工廠啟動時使用假設的未知參數值和工廠環境(例如軸承溫度)預測溫度。當預測溫度和測量溫度之間的差異變大時，判斷發生異常；

(2)定期預測：估計未知參數值，并根據最新的工廠數據定期更新動態模型。使用定期更新的模型執行預測。如果預測溫度超過警報設置點，則判斷發生異常。根據預測結果，操作員知道如果異常情況持續，溫度將超過警報設置點的時間裕度。在預測中，模型會定期更新以反映工廠的異常情況，從而即使在異常提前的情況下也能進行精確的預測；

(3)估計參數值：根據估計參數值，確定異常的原因。如果間隙發熱異常，則調整間隙寬度G的估計值會發生變化。相比之下，如果冷卻系統中的散熱發生異常，則總傳熱系數會改變。除此之外，估計參數也會產生穩定性的變化。

2 檢測設施的可行性評估

2.1 測試設施

采用1/3規模的試驗設備(見圖2)來模擬水輪機軸承，軸承軸頸直徑為500 mm，證實了所提出方法的可行性。其中有12個軸瓦，每個軸瓦的一部分浸在潤滑油中。潤滑油油箱內的冷卻管內流動的冷卻液對油進行冷卻。軸由電動機通過皮帶輪旋轉，軸的額定轉速為500 r/mim。電機轉速由變頻器控制，啟停轉速任意變化。在該設施中，測量軸的轉速以及軸瓦、油和入口/出口冷卻劑的溫度。

圖2 測試設備結構

2.2 評價結果

采用來自測試設施的數據離線評估預測準確性和異常檢測能力。

預測準確度

對預測準確度進行評估以用于啟動時的預測和周期性預測。

(1)工廠啟動時的預測：在實驗中，測試設備啟動和停止；然后從熱狀態重新啟動。當軸承墊和油溫比較高時，使用第1次操作期間15～40 min的數據估計未知參數。之后，在第2次操作開始時進行預測。在預測時，調整間隙寬度的估計值。對于初始軸溫度，假設這些溫度相等，則使用測量的墊溫度，結果如圖3所示。墊溫的預測誤差約為0.4 ℃，油溫的預測誤差約為0.3 ℃。因此，實現了準確的預測；

圖3 測試設備額啟動預測

(2)周期預測：周期預測的準確率評價如下，預測被激活兩次，在設施啟動后6 min和20 min，如圖4所示。采用預測激活前的數據估計未知參數，即4～6 min和10 min期間的數據。在接下來的20 min預測中，第1次預測的油墊和油溫的誤差約為0.2 ℃；第2次預測的誤差約為0.1 ℃。因此，實現了小于1 ℃誤差的準確預測，并且基于預測結果判斷異常檢測是可行的。對于周期預測，預測計算是周期性重復的，因此計算時間較短。用于參數估計和預測的CPU時間僅為124 MIPS(每秒百萬條指令)的工作站的1～2 s左右，在線周期性預測被證實是可行的。

圖4 測試設備的周期性預測

異常檢測能力

描述了兩個異常模擬實驗案例。

(1)冷卻劑停止：在這種情況下，設備在運行16 min后啟動和停止，然后它從熱狀態重新啟動后，冷卻液被關閉；20 min后，冷卻液流再次打開，然后設備停止啟動；

(2)間隙寬度變化案例：在這種情況下，通過在水平方向推動軸，在操作過程中啟動設備并改變間隙寬度。

使用實驗數據假設未知參數。間隙寬度加寬后，間隙寬度的估計值增加；另一方面，整體傳熱系數隨間隙寬度的變化改變很小。根據估計的參數值進行異常檢測是可行的，異常原因可以確定為間隙寬度異常變化。

3 實施案例

經試驗設施數據證實該系統的方法具有一定可行性，進一步將該系統安裝在國內大型電廠監控與數據采集系統中，擁有16臺水輪發電機組的水電站。

它的每臺水輪發電機都有4種類型的軸承：發電機的上導軌、下導軌和推力軸承，以及水輪機導軌軸承；發電機上軸承和水輪機軸承采用上述的動力學模型。另一方面，發電機的下導向軸承和推力軸承有一個共同的潤滑油箱，推力軸承具有不同類型的結構。因此，這些軸承使用不同的型號，動態模型由下軸承瓦、推力軸承瓦、油和軸的溫度4個時間導數方程表示。在模型中，未知參數為調整后的下軸承間隙寬度、軸溫初始值、冷卻管總傳熱系數和第1個軸承瓦塊上的載荷。

3.1 預測精度評估

該工廠對所提方法的預測精度進行了評估，評估結果如圖5所示。

由圖5可知，預測是在工廠啟動時使用基于上次操作的工廠數據(即從上次工廠啟動到停止的數據)假設的參數值進行的。在大約80 min的預測過程中，圖5中的誤差約為0.3 ℃，軸承和油溫實際誤差均為0.5 ℃。因此，實現了1 ℃內的精確預測。這意味著采用該檢測系統對實際工廠中預測溫度和測量溫度之間的差異進行檢測是可行的。

圖5 水輪機軸承啟動的工廠預測

圖6中所示的周期性預測為發電機上導向軸承，使用基于最新工廠數據的估計參數值來執行周期性預測。根據10 min期間的測量數據，即從初始化7.5 min開始，在工廠啟動后17.5 min激活預測，預測誤差約為0.3 ℃；軸承溫度和油溫實際誤差均為0.4 ℃。因此，該周期預測是可行的。此外，預測還提供有關溫度超過警報設置點的時間以及應對異常的時間裕度信息。在周期性預測中，模型定期更新，反映異常引起的工廠狀態變化，從而即使在異常情況下也能進行準確的預測。

圖6 發電機上軸承的周期預測

發電機下部軸承和推力軸承的周期性預測結果如圖7所示。與圖6一樣，根據7.5～17.5 min的測量數據，在電廠啟動后17.5 min激活預測。推力軸承、下導向軸承和潤滑油溫度的誤差分別約為0.4、0.4和0.5 ℃。因此，對發電機下軸承和推力軸承的準確預測也是可行的。

圖7 發電機下軸承和推力軸承的周期預測

4 討論

通過試驗設施檢測確認了所提出方法具有一定可行性，試驗設施溫度預測誤差小于1 ℃，預測準確，異常檢測使用結果是可行的。還使用工廠數據評估了預測性能，再次保證準確預測的可靠性。物理動力學模型假設熱分布比是恒定的，而不隨油和軸的溫度變化，這個簡單的模型足以預測溫度變化。

在測試設施中進行了異常模擬實驗，并對未知參數的估計性能進行了評估。使用溫度預測結果和估計參數值進行異常檢測是可行的。此外，根據調整后的間隙寬度和冷卻時的整體傳熱系數的估計值，可以識別異常類型，即異常原因被識別為間隙寬度異常變化或冷卻系統故障。

該方法還可以從調整間隙寬度的估計值長期變化中檢測軸的傾斜度，這是另一種異常類型。此外，調整后的間隙寬度和整體傳熱系數的估計值不會因工廠運行條件(例如實際工廠中的冷卻劑溫度)而顯著波動。根據這些結果，可以從估計的間隙寬度的長期變化中檢測軸的傾斜度，這些測試結果為投入商業運行做出了堅實的基礎。

5 結語

本文提出了水輪發電機設備故障診斷方法，該方法利用物理動力學模型預測軸承和潤滑油溫度的變化，并根據預測結果檢測軸承相關部件的異常。模型中不可測量的參數被視為未知參數，并在模型初始化階段進行假設。假設的參數值還用于檢測和診斷異常。采用1/3規模的測試設備證實了該方法的可行性，然后將該方法安裝在國內大型水電廠的冷卻系統監控和數據采集的故障診斷系統中。無論季節性環境怎樣變化，工廠都可以獲得準確的設備溫度預測。從而充分為該系統投入商業運行奠定基礎。