水輪發電機組軸瓦間隙不勻故障分析方法

張興明，郗發剛，邢志江，王 江，楊昶宇

（華能瀾滄江水電股份有限公司，云南省昆明市 650000）

0 引言

水輪發電機組導瓦間隙分配是水輪發電機組安裝檢修過程中一項十分重要的工作，合適的軸瓦間隙是機組健康運行的重要保障[1]，軸瓦間隙不勻對機組運行危害較大，水輪發電機導軸承軸瓦間隙一般只有在機組檢修時進行調整，軸瓦間隙調整的是否合適，以及機組在長期運行過程中軸瓦松動后軸瓦與軸承之間的間隙逐步增大，將影響到運行機組的振動、擺度、瓦溫等重要安全穩定指標。水輪機運行中，由于轉輪靜不平衡會產生徑向離心力，葉片開度不均及止漏環間隙不均都會產生徑向水推力，而水輪機水導軸瓦的主要作用正是承受軸承傳來的徑向力和擺度力[2]；發電機導軸承承受機組轉動部分的徑向機械不平衡力和電磁不平衡力，各導軸承是水輪發電機組的重要組成部分，其軸瓦工作質量直接影響水輪發電機組的運行。各軸瓦所受徑向力不均勻，大小不一，長期受力大的軸瓦將增加疲勞損傷度，軸瓦磨損會逐漸增大[3]，降低設備的使用壽命，因此對軸瓦間隙的變化監測顯得尤其重要。

1 目前軸瓦間隙監測手段

目前軸瓦間隙數據主要來源于水輪發電機組的A、B級檢修后的盤車數據，或者C、D級檢修直接對軸瓦間隙測量。軸承瓦間隙的發展趨勢僅能通過監測水輪發電機組軸承的擺度[4]及軸瓦溫度變化來間接反映。

不論是盤車數據還是對軸瓦間隙的直接測量后對軸瓦間隙的調整，均存在一次成型的弊端。軸瓦間隙調整工藝及測量誤差導致間隙不勻；機組實際運行中軸瓦支撐松動也會導致間隙不勻。目前對運行機組軸承瓦間隙缺乏有效的直接監測，僅通過擺度變化趨勢及軸瓦溫度來間接反映或人工分析。但是少部分軸瓦支撐松動[5]導致的軸瓦間隙變大，軸承擺度并不能反映，軸瓦溫度變化也不全是軸瓦間隙不勻導致，目前尚不能有效地對軸瓦間隙進行實時監視，只能通過人工定期對監測數據進行分析，根據計劃檢修在下一次檢修時對軸瓦間隙進行檢查及調整。

2 軸瓦間隙不勻故障分析方法原理

造成軸瓦溫度升高的原因主要有潤滑油劣化、冷卻水系統故障、機組振動和擺度超標、測溫電阻損壞、軸瓦間隙與主軸間隙過小、軸瓦間隙不勻[6]等多種故障原因。本方法通過對軸瓦溫度的相關量計算分析，建立一套合理的水輪發電機軸瓦間隙不勻監測分析方法，可及時發現軸瓦間隙的不均勻，其分析方法原理如下：

水輪發電機上導、下導、水導軸瓦均勻分布在大軸四周，通過固定軸瓦對機組運行時軸承擺度起到限制作用。各軸瓦與軸承之間的間隙均勻的話，各軸瓦在承受軸承旋轉的徑向力[7]理論上大小一樣，除去測溫元件本身產生的偏差

因素，各軸瓦的溫度應相等。當軸瓦間隙不勻時或機組在運行過程中個別軸瓦支撐松動，導致離軸承遠的軸瓦受力減小，離軸承近的受力增大，反映在軸瓦上就是溫度大小不一，軸瓦溫度之間產生較大的瓦溫偏差；當溫度偏差及瓦溫最大值大于機組允許的運行值時，可判斷為機組軸瓦間隙不均故障。當各軸瓦間隙不勻的數量越多，瓦溫大小不一越多，瓦溫的離散度（樣本標準偏差）也就越大。分析方法原理示意見圖1。

圖1 軸瓦分布示意圖Figure 1 Distribution diagram of bearing bush

如圖1所示，8塊軸瓦均分布在軸承四周，各軸瓦至軸承的間隙距離基本相等。各軸瓦間隙均勻，機組正常運行所受力大小相等，溫度基本一致。

如圖2所示，正常運行時，當軸瓦間隙不勻時或軸瓦支撐松動后軸瓦間隙變大，1、4號軸瓦與其他軸瓦相比受力較小，軸瓦溫度將較低，與之相鄰的軸瓦溫度產生較大的溫度偏差[8]，瓦溫度也將逐步升高。

圖2 軸瓦間隙不勻分布示意圖Figure 2 Schematic diagram of uneven distribution of bearing bush clearance

3 本分析方法實現技術手段及步驟

本方法可通過計算機輔助運算，計算瓦溫偏差、瓦溫最大、瓦溫平均值、瓦溫離散度作為反映軸瓦間隙不勻故障的監視量進行分析。故障分析流程圖見圖3。

圖3 故障分析流程圖Figure 3 Flow chart of fault analysis

3．1 數據采集匯聚

目前水電廠已安裝每塊軸瓦溫度傳感器，通過傳感器實時采集的每一塊軸瓦溫度上送至水電廠計算機監控系統，在計算機監控系統顯示及存儲，本分析方法所需原始數據均可通過計算機監控系統進行查詢獲取。

3．2 主要監視量計算

根據查詢的每塊軸瓦溫度原始數據進行計算瓦溫偏差、瓦溫最大、瓦溫平均值、瓦溫離散度監視量。

（1）計算瓦溫偏差，瓦溫偏差即兩兩相鄰的軸瓦溫度的差值的絕對值，取最大值作為監視量。計算公式如下：

其中：

T1～Tn表示1～n號原始軸瓦溫度。

|T1-T2|表示計算1號和2號軸瓦溫度的差值的絕對值。

t1至tn表示各軸瓦之間的瓦溫偏差，一般來講tn越大表示對應軸瓦存在的軸瓦間隙越大。

（2）計算平均值，計算公式如下：

其中表示各軸瓦溫度的平均值，Ti表示對應的幾號軸瓦溫度。

（3）計算離散度，離散度即各軸瓦溫度的樣本標準差，計算公式如下：

δT即軸瓦溫度的樣本標準偏差，表示瓦溫的離散度。

（4）計算最大溫度，最大溫度可采用觀察比較獲得。

3．3 計算結果分析

3.3.1 軸瓦間隙不勻故障分析

根據本故障分析方法的原理，當存在軸瓦間隙不勻故障時，機組的瓦溫偏差較大、最大溫度監視量上升、平均溫度有可能上升。

3.3.2 根據故障分析結果制定處理措施

通過計算結果分析若存在軸瓦間隙不勻故障，繼續判斷軸瓦間隙不勻主要存在哪幾塊軸瓦之間，及時制定軸瓦間隙調整措施，利用機組檢修期，可高效開展軸瓦間隙調整工作，從而縮短檢修工期，提高工作效率。

3．4 批量數據處理分析方法

實際分析過程中，單純的一組數據很難準確判斷軸瓦間隙不勻故障，往往需要大量的數據進行計算分析，此時可借助計算機進行輔助運算，本分析方法中所涉及的計算公式均可通過Excel表格里的函數完成，可進行批量計算分析，并生成趨勢圖。下面是所涉及的Excel表格函數介紹：

（1）瓦溫偏差計算：ABS（ ）取兩數之差的絕對值，MAX（）取一組數據的最大值。

（2）平均值計算：AVERAGE（ ）計算一組數據平均值。

（3）離散度：STDEVP（ ）即一組數據的樣本標準差。

（4）最大值：MAX（ ）取一組數據的最大值。

4 故障分析方法具體實踐應用

水輪發電機組運行穩定后，軸瓦溫度基本保持不變，下面是根據某水電廠計算機監控系統查詢到的電廠7號機組檢修前某時刻各塊水導軸瓦溫度見表1。

表1 檢修前軸瓦溫度數據Table 1 Temperature data of Bearing Bush before maintenance

4．1 根據分析方法計算主要監視量

（1）計算瓦溫偏差，根據上述瓦溫偏差計算公式，計算某水電廠7號機組檢修前瓦溫偏差數據見表2。

表2 檢修前水導軸瓦溫度偏差Table 2 Temperature deviation of water guide bearing bush before maintenance

（2）計算檢修前的平均溫度：

（3）計算檢修前的溫度離散度：

（4）檢修前最大溫度：52.2℃。

4．2 計算結果分析

根據《瀾滄江公司精品機組標準》規定的優秀值、良好值、國標限值與實測值對比表見表3。

表3 精品機組標準Table 3 High quality unit standard

續表

（1）根據計算結果分析，7號機組檢修前水導瓦溫各項指標均較大，特別是水導瓦溫偏差達到9.9℃，比允公司良好標準8℃大。

（2）水導瓦最大溫度為52.2℃達到一般報警溫度，較其他機組高出約6℃。

（3）因此根據計算結果分析說明7號機組存在水導瓦間隙不勻故障。根據計算的離散度為2.38，說明存在的軸瓦間隙不勻數量較少，根據計算結果分析主要是第14號軸瓦與相鄰的1號和13號瓦之間。

（4）根據分析結果確定存在間隙不勻的軸瓦，電廠提前制定了檢修期開展水導軸瓦間隙調整措施，于檢修期進行了軸瓦間隙實際檢查測量。各軸瓦間隙值見表4。

表4 檢修前軸瓦間隙Table 4 Clearance of Bearing Bush before maintenance

通過對比檢修實際測量軸瓦間隙值發現，14號軸瓦間隙較其他軸瓦間隙大130μm左右，說明存在軸瓦間隙不均勻的情況。

4．3 檢修后的水導各軸瓦的溫度數據分析

檢修后的水導各軸瓦的溫度數據分析見表5。

表5 檢修后軸瓦溫度數據Table 5 Temperature data of Bearing Bush after maintenance

（1）根據軸瓦溫度偏差計算公式檢修后的溫度偏差數據見表6。

表6 檢修后水導軸瓦溫度偏差Table 6 Temperature deviation of water guide bearing bush after maintenance

（2）檢修后的平均溫度：

（3）檢修后的溫度離散度：

（4）檢修后最大溫度：47.8℃。

（5）檢修后重新測量的水導軸瓦間隙值見表7。

表7 檢修后軸瓦間隙Table 7 Clearance of Bearing Bush after maintenance

（6）修后數據計算結果分析。

根據檢修后數據計算結果分析，7號機組檢修后水導瓦溫各項指標較好，水導瓦溫偏差最大2.2℃，比6℃小，達到了公司精品機組標準水導瓦溫偏差優秀標準，瓦最大溫度為47.8℃也有所降低，平均值為46.13℃降低較多，瓦溫離散度進一步降低，軸瓦間隙均在180μm左右，說明檢修后軸瓦間隙調整得較好。圖4是機組在滿負荷運行穩定工況下提取的水導瓦溫數據，通過Excel表格函數計算的瓦溫偏差、瓦溫最大值、瓦溫平均值發展趨勢圖。

圖4 檢修前后數據分析對比趨勢圖Figure 4 Trend chart of data analysis and comparison before and after maintenance

根據檢修前后計算數據趨勢分析，可直觀看出檢修后，水導軸瓦溫偏差、最大值、平均值趨勢均呈現降低趨勢，說明針對軸瓦間隙不勻故障檢修期所做的軸瓦間隙調整[9]結果較好。

本分析方法前提是建立在前端數據采集的準確性與正確性，必須保證所采集軸瓦溫度數據與實際一一對應，當計算分析為軸瓦間隙不勻故障時，首先應檢查確認前端溫度傳感器以及測量回路是否有異常，若數據準確，則說明存在軸瓦間隙不勻故障。

5 結語

機組運行時，水輪發電機軸瓦都是在密閉的油槽內，因此運行人員日常巡檢無法發現軸瓦間隙不勻故障。采用上述方案，通過建立基于瓦溫偏差、瓦溫最大值、瓦溫離散度、瓦溫平均值反映軸瓦間隙不勻的故障分析模型，不僅可及時分析檢測出水輪發電機組存在軸瓦間隙不均勻故障，而且還可檢測出軸瓦間隙不均勻故障數量多還是少，更重要的是可準確檢測到具體間隙不勻的軸瓦，以便在檢修前做好軸瓦間隙調整方案，合理制定檢修工期，并在檢修時能夠準確對該軸瓦進行調整，縮短檢修工期，節約檢修成本，延長設備使用壽命。

雖然作為一種間接的計算分析判斷故障的方法，不可能保證百分之百的準確，但作為設備異常故障原因判斷分析的輔助手段[10]，可為確定設備故障原因指出方向，或排除不良軸瓦間隙不勻故障。在水電機組由計劃檢修逐步過渡到狀態檢修[11]的時期，如何通過數據分析挖掘設備潛力，評估設備狀態、提前進行設備故障預警，是行業內亟待解決的問題，本方法給出了一種運行機組軸瓦間隙不勻分析判斷解決方案，在行業內具有一定的應用推廣價值。