燃气轮机:故障诊断

燃气轮机:故障诊断（精选10篇）

燃气轮机:故障诊断 篇1

摘要：针对燃气轮机各类故障的诊断问题,将条件规则与故障树法相综合的诊断技术应用到燃气轮机的故障诊断研究中。在建立燃气轮机失效故障树的基础上,通过归纳总结典型的故障案例和维修经验,构建了基于条件规则的逻辑推理模型,利用基于信号处理技术的燃气轮机故障分析原理,在故障树的中间事件和底端事件上,增加了具体故障分析的条件规则,并进行了物理和逻辑判断,以确定故障树每个分支的诊断选择,从而明确了每一步的故障诊断分析,最终得出了精确的故障原因和故障部位。结合某海上石油作业区燃气轮机发电机组的转子振动故障实例,在进行燃气轮机发电机组在线监测的基础上,运用基于条件规则的故障树法快速而准确地分析出了故障的根本原因。研究结果表明,该诊断方法简单易行,便于维修技术人员掌握,可广泛运用于燃气轮机发电机组的可靠性维护。

关键词：燃气轮机发电机组,条件规则,故障树法,振动故障,可靠性维护

0 引 言

海上采油/气平台和大型浮动生产、储存、卸货油轮,由于其远离陆地,所采用的电力系统具有它的独立性和特殊性。具有效率高、启动快、运行平稳、能源自主性强等特点的燃气轮机发电机组完全符合海上作业要求。然而由于海上恶劣的工作环境,燃气轮机发电机组频繁发生故障,对燃气轮机的故障诊断与可靠性维护显得尤为重要。对燃气轮机的故障诊断与预测是利用已掌握的故障诊断知识,对机器运行状态数据进行实时监测、定位与诊断;结合历史数据和相关故障模式,利用诊断方法分析一定时间内的性能参数和振动性能变化趋势,对已经发生或者可能发生的故障进行诊断、分析和预报,以确定故障的类别、部位、程度和原因,提出维修对策[1,2,3,4]。随着研究的深入,研究人员总结并应用多种燃气轮机的故障诊断方法,包括有:故障树分析法、小波分析法[5]、条件规则法、神经网络诊断法[6]、模糊诊断法、气路分析法[7]等诊断方法。

然而,有的方法是独立使用于不同的故障现象和故障部位,有的需要进行复杂的公式推导和程序编辑。这就要求燃气轮机的操作技术员要掌握多种的故障诊断方法和多种的数据分析能力,甚至需要进行复杂程序编辑,难度较大[8,9,10]。因此,寻求开发一种燃气轮机故障诊断方法,既可以让燃气轮机的操作技术人员和维修技术人员快速熟练地掌握并应用于工程实践,又可以快速准确地进行故障分析及推理,确定故障部位及故障原因。

本研究采用故障树分析法与条件规则法相结合的综合诊断方法,将其应用于燃气轮机发电机组的转子振动故障诊断研究中,并通过现场测试得以验证,对于使用燃气轮机生产作业的企业具有很大的经济效益。

1 故障树法和条件准则法在燃气轮机故障诊断中的应用

1.1 建立燃气轮机失效故障树

由于燃气轮机的故障特点与其他动力设备的故障特点存在一定不同,燃气轮机各组件之间存在复杂的逻辑关系,从而产生复杂故障模式关系;同时,燃气轮机的故障具有很大的随机性和突发性。故障树分析法能够根据故障产生和发展的逻辑关系以及故障模式关系进行故障树分析,并得到系统所有的故障原因和故障发生部位。因此,故障树分析法比较适合于燃气轮机的故障诊断研究[11]。

本研究从燃气轮机的主要故障机理及失效模式入手,通过研究分析工程实践中记录的燃气轮机故障失效模式及现场维修案例,寻求燃气轮机故障案例的直接原因、间接原因,乃至根本原因,从分析失效因果关系中的顶事件开始直至寻找导致故障发生的底事件,由果及因、自下而上进行,以5类常见的故障失效模式(转子系统故障、叶片故障、冷却系统故障、控制系统故障和燃烧室系统故障)为中间事件,以循序渐进地找出每类事件发生的所有可能出现的原因,并分解到基本事件为止。本研究绘制出的燃气轮机失效故障树图如图1所示。

燃气轮机故障树(如图1所示)共考虑了34个不同的底事件。图1中各符号所代表的事件如表1所示。

1.2 基于条件规则的燃气轮机故障树法研究

由于传统的燃气轮机故障树法存在一定的模糊性和不确定性,对故障诊断结果的精度产生不良影响,本研究提出一种基于条件规则的燃气轮机故障树法对传统的燃气轮机故障树法进行技术改进,以提高故障诊断结果的精度。

基于条件规则的故障树分析法就是在故障树的中间事件和底端事件上,增加一定的条件规则,进行物理和逻辑判断,所添加的条件规则可以为单步判断,也可以分多步进行精确判断,确定故障树每个分支的诊断选择,以便准确地得出故障发生的原因和故障部位。从顶事件出发,在每个节点的地方,分别添加相应的条件规则,不但可以明确故障诊断的思路及方案,也可以迅速地缩小诊断范围,极大地提升故障诊断的精确度。

燃气轮机故障诊断中的条件规则一般为:性能参数或振动参数(功率、温度、压力、流量、转速和振幅等数值)是否变化,是否偏高、偏低、偏大、偏小,以及各种的信号特征是否出现等。条件规则需要技术人员进行相应的监测和实验过程,并且通过监测得到相应的监测数据和故障特征征兆,以便进行相应的故障分析和判断,从而进一步推理得出燃气轮机故障的根本原因。在建立燃气轮机失效故障树的基础上,本研究通过归纳总结大量的故障案例和维修资料,构建了基于条件规则的逻辑推理模型。本节主要以燃气轮机转子振动故障为例,主要设计出带有条件规则的燃气轮机转子振动故障树(如图2所示),通过基于条件规则的燃气轮机振动故障树对不同现场的目标机组进行故障诊断,燃气轮机诊断技术员就可以针对相应的监测对象,获得诊断所需的振动数据和信息,运用基于条件规则的燃气轮机故障树法的分析,准确地确定故障发生部位及故障根本原因。

2 基于条件规则与故障树法的诊断实例分析

本研究对某海上石油作业区的4台MARS100燃气轮机发电机组A、B、C、D进行振动测试。使用针对该型号机组的测试系统对机组的5个轴承处转子运行状况进行振动信号的采集、分析和处理,并在线监测5个轴承处转子的振动情况,通过时域谱图、频域谱图、阶次谱图、Bode图、瀑布图、轴心轨迹等分析处理,实现对机组的状态检测及故障诊断。观察在线监测显示的振动信息,其中A、B、D号机组振动幅值均明显小于报警值,转子处于安全振动范围内。然而,C号机4、5号轴承处振动较大。监测4、5号轴承间转子运行转速为8 640 r/min左右;故该目标转子的一倍频在144 Hz左右。4号轴承X方向的频域谱图如图3所示,4号轴承Y方向的时域分析图如图4所示,5号轴承处的轴心轨迹图如图5所示。

本研究运用基于条件规则的故障树法进行C号机的故障分析与诊断:

(1)通过对燃气轮机失效故障树的5个中间事件的条件规则逐一进行分析,得出条件规则1:振动幅值接近阈值符合故障规则条件,继而进行中间事件A1燃气轮机转子系统故障的分析;

(2)目标转子频谱图如图3所示,147 Hz频率成分幅值突出,低阶频率成分及高阶频率成分都较低;通过分析转子振动子故障树中条件规则6.1～12.1得出条件规则8.1:监测目标转子的频谱图中出现极高的一倍频成分符合故障规则条件,继而进行条件规则8.2的分析;

(3)目标转子时域谱图如图4所示,目标转子的时域波形近似于正弦波,通过分析条件规则8.2:监测目标转子的时域波形为正弦波符合故障规则条件,继而进行条件规则8.3的分析;

(4)目标转子轴心轨迹如图5所示,目标转子的轴心轨迹近似于椭圆,通过分析条件规则8.3:监测目标转子的轴心轨迹为椭圆形符合故障规则条件,由于对目标机组的监测过程中并未进行启停机,转速基本恒定,不进行Bode图及瀑布图分析。

在此,对于C号机组4、5号轴承振动过大的故障分析完毕,通过基于条件规则的故障树法分析,可得出目标转子振动过大的根本原因为转子不平衡故障。可考虑对目标转子做现场动平衡,以解决此类振动故障。

3 结束语

本研究通过对燃气轮机失效故障的分析调研,根据国内外关于研究解决燃气轮机失效故障的有效资料,采用基于条件规则的故障树分析法,结合维修案例实践,设计并建立了符合燃气轮机故障机理的条件规则故障树。结合某海上石油作业区的燃气轮机发电机组的振动故障案例,事实证明,基于条件规则的故障树法具有很严密的逻辑分析能力,可在一定程度上提高燃气轮机故障诊断效率,提高燃气轮机可靠性维护的经济效益与社会效益。同时,采用此法可以防止误判和漏判,具有很高的适用性和针对性,并大大地减轻了故障诊断和机组维护的难度,从而使燃气轮机的操作人员和维修人员快速、熟练地掌握并应用于工程实践。

参考文献

[1]金鑫,任献彬,周亮.智能故障诊断技术研究综述[J].理论与方法,2009,28(7):30-32.

[2]张春华,刘伟.基于故障树的故障诊断专家系统[J].兵工自动化,2009,28(11):15-17.

[3]谢春玲,戴景民.燃气轮机故障诊断技术研究综述及展望[J].汽轮机技术,2010,52(1):1-3.

[4]MEHER-HOMJI C B,GABRILES G.Gas Turbine Blade Fail-ures-causes,Avoidance,and Trobleshooting[C].Proceedingsof the 27th Turbomachinery Symposium,1998:129-179.

[5]邓湘,吴勇,唐宇.基于小波包分析的高速牵引电机轴承故障诊断研究[J].现代电子技术,2012,35(15):106-109.

[6]于宗艳,韩连涛,孟娇茹.基于人工神经网络的航空发动机故障诊断方法[J].现代电子技术,2013,36(2):65-67.

[7]蒋亮,李书明,郝英,等.航空发动机气路故障诊断研究现状[J].中国民航学院学报,2005,23(5):60-65.

[8]陈成春.基于条件规则的故障树分析法的研究与应用[J].制造业自动化,2012,34(1):82-85.

[9]陈军,李英.数控车床自动力架常见故障诊断与维修[J].现代制造技术与装备,2012(6):44-46.

[10]BORGUET S,LONARD O.Comparison of adaptive filtersfor gas turbine performance monitoring[J].Journal ofComputational and Applied Mathematics,2010,234(7):2202-2212.

[11]范小霞,古小平,李国志,等.压气站燃气轮机模糊故障树失效分析[J].天然气与石油,2010,28(6):10-14.

燃气轮机:故障诊断 篇2

关键词：汽轮机；故障诊断；发展

中图分类号：TH16 文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2011）18－0051－01

1国内外发展概况

早期的故障诊断主要是依靠人工，利用触、摸、听、看等手段对设备进行诊断。通过经验的积累，人们可对一些设备故障做出判断，但这种手段由于其局限性和不完备性，现在已不能适应生产对设备可靠性的要求。而信息技术和计算机技术的迅速发展以及各种先进数学算法的出现，为汽轮机故障诊断技术的发展提供了有利的条件。人工智能、计算机网络技术和传感技术等已成为汽轮机故障诊断系统不可或缺的一部分。

1.1国外发展情况

美国是最早从事汽轮机故障诊断研究的国家之一，在汽轮机故障诊断研究的许多方面都处于世界领先水平。目前美国从事汽轮机故障诊断技术开发与研究的机构主要有EPRI及部分电力公司，西屋、Bently、IRD、CSI等公司。

美国Bechtel电力公司于1987年开发的火电站设备诊断用专家系统（SCOPE）在进行分析时不只是根据控制参数的当前值，而且还考虑到它们随时间的变化，当它们偏离标准值时还能对信号进行调节，给出消除故障的建议说明，提出可能临近损坏时间的推测。

美国Radial公司于1987年开发的汽轮发电机组振动诊断用专家系统（Turbomac），在建立逻辑规则的基础上，设有表征振动过程各种成分与其可能故障源之间关系的概率数据，其搜集知识的子系统具有人一机对话形式。该系统含有9 000条知识规则，有很大的库容。

1.2我国的发展情况

我国在故障诊断技术方面的研究起步较晚，但发展很快。一般说来，经历了两个阶段：第一阶段是从20世纪70年代末到80年代初，在这个阶段内主要是吸收国外先进技术，并对一些故障机理和诊断方法展开研究；第二阶段是从20世纪80年代初期到现在，在这一阶段，全方位开展了机械设备的故障诊断研究，引入人工智能等先进技术，大大推动了诊断系统的研制和实施，取得了丰硕的研究成果。1983年春，中国机械工程学会设备维修分会在南京召开了首次“设备故障诊断和状态监测研讨会”，标志着我国诊断技术的研究进入了一个新的发展阶段，随后又成立了一些行业协会和学术团体，其中和汽轮机故障诊断有关的主要有中国设备管理协会设备诊断技术委员会、中国机械工程学会设备维修分会、中国振动工程学会故障诊断学会及其旋转机械专业学组等。这期间，国际国内学术交流频繁，对于基础理论和故障机理的研究十分活跃，并研制出了我国自己的在线监测与故障诊断

装置，“八五”期间又进行了大容量火电机组监测诊断系统的研究，各种先进技术得到应用，研究步伐加快，缩小了与世界先进水平的差距，同时也形成了具有我国特点的故障诊断理论。

2汽轮机故障诊断技术的发展

2.1传感器技术

由于汽轮机工作环境恶劣，所以在汽轮机故障诊断系统中，对传感器性能要求更高。目前对传感器的研究，主要是提高传感器性能和可靠性、开发新型传感器，另外也有相当一部分力量在研究如何诊断传感器故障以减少误诊率和漏诊率，并且利用信息融合进行诊断。

现行的对传感器自身故障检测技术主要有硬件冗余、解析冗余和混合冗余，由于硬件冗余有其明显的缺点，因而在实际中应用较少。上海交通大学的林日升等对传感器故障检测和伪参数识别技术开展了研究工作。

2.2信号分析与处理

2.2.1故障机理

故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究，是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行。

由于大部分轴系故障都在振动信号上反映出来，因此，对轴系故障的研究总是以振动信号的分析为主。上海交通大学左人和从动力学的角度研究了典型故障的响应特征。

调节系统的可靠与否，对汽轮机组的安全运行具有非常重要的意义。哈尔滨工业大学的于达仁、徐基豫等在调节系统故障诊断方面做了很多研究工作，他们给出了调节系统卡涩和非卡涩原因造成故障的数学模型，并对诊断方法和诊断仪器的实现进行了探讨。

基于小波分析方法和神经网络建立的智能分析技术，是下一代故障检测与判定（FDI）的重要内核。国内外在这方面进行了很多的研究，目前应用最多的是前向神经网络、BP神经网络以及把神经网络与模糊诊断相结合的模糊神经网络等。

2.2.2国内在故障诊断系统设计和系统实现方面的研究

完整的汽轮机故障诊断系统，应包括数据采集、信号处理与分析、诊断和决策几个部分，它是故障诊断技术的集中体现，我国早在20世纪80年代就开始了这方面的研究，到目前已研制开发出了几十种系统。华北电力学院以模拟转子试验台作为信号源对汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统进行了研究。

Steam Turbine Steam Turbine Thermal Power

Technology Fault Diagnosis Technology and Prospects

Cheng Guangrong

Abstract: Early diagnosis mainly depends on manually, with information technology and the rapid development of computer technology and the emergence of a variety of advanced mathematical algorithms for the steam turbine fault diagnosis technology has provided favorable conditions. This article discusses the development of steam turbine fault diagnosis technology and prospects.

燃气轮机:故障诊断 篇3

在燃气轮机的故障诊断中,热力参数的变化量往往可以用来计算燃气轮机发生故障时的性能变化、判断故障产生的原因。为了计算热力参数的变化量,首先需要准确获得足够的燃气轮机无故障状态下的热力参数。为了建立燃气轮机基准模型,目前主要通过大量实验数据建立燃机仿真模型[1-2],或者由厂家提供的部件特性曲线和测试数据获得基准模型的性能参数[3],也可通过推导气动热力学方程获得数学计算模型[4-5]。然而在实验成本高昂、发表数据可靠性不强、热力学方程的推导结果精度往往不够的情况下,如何综合使用各种方法,以最小的成本获得尽可能准确和足够的性能参数在燃气轮机故障诊断中有着重要的意义。

本文提出了应用机器学习中的支持向量机理论[6-8],利用其处理小样本数据时学习能力强的优势对有限的燃气轮机基准运行数据进行学习,从而建立起基准参数计算模型。以某三轴燃气轮机为例,对文献[9]中的实际数据进行了建模,结果表明该方法具有很好的适用性。

1回归型支持向量机

支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种新的通用学习方法。统计学习理论采用结构风险最小化准则, 在最小化样本点误差的同时,最小化结构风险以提高泛化能力,且突破了维数的限制。利用支持向量寻求最优分类面,其主要思想是建立一个分类超平面作为决策曲面,使得正例和反例之间的隔离边缘最大化。

根据相关理论,当SVM用于回归预测时就是寻找一个最优分类面使得所有训练样本离该分类面的误差最小。设训练集含有N个训练样本是第i个输入向量,yi为对应的输出值。

设要建立的线性回归函数为:

定义ε线性不敏感损失函数:

其中,为回归函数返回的预测值;y为对应的真实值。也就是说,的差别小于ε 时不计入误差,大于ε时误差计为

为计算上述的真实值,引入松弛变量则问题可表示为:

其中,ε规定了回归函数的精度要求;C为惩罚因子,C越大对训练误差大于ε的样本的惩罚就越大;ξi、ξi*为松弛变量的上下限,受惩罚因子C的压制。

实践中问题往往是非线性的,简单的分类面无法达到要求,这时需通过非线性映射将原来输入空间的样本到高维特征空间中,然后在此空间中构造最优分类超平面。定义核函数以代替原最优分类面中的点积。按照优化理论中的Kuhn-Tucker定理,通过KKT互补条件很容易求解上述拉格朗日函数的对偶问题。支持向量机在建模上表现出很多优势:针对小样本,在样本有限的情况下能获得最优解;算法最终转化为二次规划,理论上可以避免陷入局部最优;良好的泛化能力;能解决“维数灾”问题。由于其优异的性能,SVM在各领域得到了广泛的应用。

2燃气轮机基准参数计算

燃气轮机气动部分的故障诊断主要是通过压气机和透平的性能参数(如流量、效率)变化来判断故障类型、位置,而实际运行中往往不能直接监测到这些性能参数。这种情况下,就需要建立起可测参数与性能参数之间的关系,通过可测参数得到所需的性能参数。然而燃气轮机作为一种复杂的先进热力设备,其热力参数之间的关系也是高度非线性的,通常的做法是用半经验公式或非线性多项式进行拟合,通过这些关系式可以得到不同工况下机组的性能参数。虽然这些方法在分析燃气轮机部件性能、拟合特性曲线方面有一定的适用性,但对特定机组的性能参数进行计算时,其往往需要大量数据才能达到一定的计算精度,因而在燃气轮机实验代价及精度要求高的条件下,这些方法略显局限性。

支持向量机是针对小样本数据处理提出来的一种新型智能学习算法,对于较少样本的情况学习能力比较强。本文提出在燃气轮机基准参数的计算中可利用支持向量机计算所需的性能参数。其基本思路是将影响性能参数的可测参数作为SVM模型的输入向量,将要求的性能参数作为输出向量,利用数据样本对SVM模型进行训练,得到可用的模型用于燃气轮机基准参数计算。

以压气机流量计算为例,具体方法如下:(1)构建数据样本。采集一定量的压气机热力参数样本从中得到所需的压比、 折合转速、折合流量等数据。以压比、折合转速为样本集输入变量,折合流量为输出变量。(2)数据归一化处理。即将数据输入基准化到统一的量纲范围里,这样可以避免过大的绝对值输出误差的影响,使训练模拟的范围相对集中,提高模型计算性能。(3)训练支持向量机回归拟合模型。根据支持向量机的基本理论,构建回归拟合模型需选择合适的核函数以及参数组合。支持向量机的核函数有很多,本文采取径向基(RBF)核函数此核函数预测精度比较好。设定精度ε的值后,利用交叉验证的方法寻找惩罚因子C和核函数中方差σ的最佳组合。用数据样本对支持向量机进行训练,得到可用的支持向量机模型。(4)模型计算。利用得到的SVM模型,输入一定的压比、折合转速,便可得到相应模型计算所得的折合流量。同理,利用这种建模方法可建立压气机效率、透平流量、透平效率等性能参数的计算模型,进而得到所需的各种工况下的基准性能参数。

3仿真模拟

以某型三轴燃气轮机的压气机部分为例对上述方法进行验证,在Matlab平台下利用文献[9]中的实验数据建立支持向量机模型,计算基准状况下压气机流量和效率性能参数。

首先建立压气机折合流量模型。对数据进行筛选,得到8组数据用来构建样本集,其中压比和折合转速为输入样本集, 折合流量为输出样本集。设定精度ε=10-4,利用交叉验证的方法得到最优参数组合为C=724.08,σ=32。训练SVM回归拟合模型,将样本中的8组数据中输入变量回代到训练所得SVM模型中,可输出相应的折合流量值。模型计算值与实验值比较如图1所示,最大相对误差0.711%,平均相对误差0.401%,与文献中最大相对误差1.06% 和平均相对误差0.323%的结果相当。

同理,按照前述方法对压气机效率进行建模,设定精度ε= 10-4,优化得到参数组合为C=512,σ=32,得到的压气机效率模型计算结果与实验结果对比如图2所示,最大相对误差0.221%,平均相对误差0.061%,低于文献中最大相对误差1.17%和平均相对误差0.412%的精度。

从计算结果可以看出,此方法精度较高,利用该模型能很好地对燃气轮机基准参数进行计算。

4结语

针对燃气轮机故障诊断中基准参数的计算问题,本文提出了利用支持向量机理论建立无故障状态下基准参数计算模型的方法。结合故障诊断中通过可测参数获得性能参数的研究思路,提出了建立基于支持向量机的基准参数一般计算模型的步骤,通过Matlab实现了模型的软件计算,表明该方法可实现动态计算。利用支持向量机处理小样本时学习能力强的特点, 该支持向量机模型能利用有限的实验数据进行建模,有利于减少实验成本。在利用已有文献实验数据的仿真模拟中,该支持向量机模型的计算误差均在1%以内,这表明模型具有很高的计算精度,能有效地计算燃气轮机基准性能参数,对进一步研究燃气轮机性能、进行故障诊断有着重要的价值和意义。

摘要：针对燃气轮机故障诊断中难以获取足够可靠的基准参数的问题,提出了利用机器学习中支持向量机理论的新型建模思路对燃气轮机的热力参数进行计算,以获得不同工况下燃气轮机基准性能参数。结合故障诊断中通过可测参数获得性能参数的研究思路,提出了基于支持向量机的基准参数一般模型的计算步骤,并通过Matlab平台进行软件实现。利用已有文献中的实验数据,以某型三轴燃气轮机压气机部分为例,对所提出的方法进行了验证。结果表明,此支持向量机模型计算精度比较高,可用于燃气轮机无故障状态基准参数的计算。

轮机设备故障判断与能力培养 篇4

关键词：轮机设备 故障判断 能力培养

在船舶轮机管理中，大家普遍有一个共识，就是设备故障诊断难、排除相对容易。在现有的情况和条件下，故障诊断一般通过看设备的外观、仪表的读数；听运动与连接部件的声响；摸设备外部温度、振动；嗅部件、油、烟的味道，有条件的进行测试和化验，直至最后的拆卸检查。不要不加分析的盲目拆装，以免浪费时间和造成机件损伤。

轮机设备故障判断过程

1、故障发现

从故障判断过程来看，及时发现故障是故障判断的开端，只有及时发现故障，及时处理故障，这样消除故障比较容易，造成损失较小。

发现故障，指发现故障现象。主要手段，通常是对比在设备发生故障前后的设备运转状况，包括功能、各种仪表的参数、摸摸设备表面的温度是否正常、听听设备运转的声音是否正常、闻闻设备的气味是否正常、查查设备运转过程中是否有异常振动等等。

发现故障后，头脑中将形成的有关故障的初步印象。在头脑中对照所面临的故障现象的表现及以往记载、过去发生故障时的解决办法以及所学知识，做出对故障现象正确判断。

2、故障分析

要想透彻的分析故障，取决于能否全面系统的掌握故障所表现出的现象。

轮机设备各系统、各机构、各部件之间是密切关联的，一个系统或一个机构或一个部件故障，可能涉及其它系统、机构、部件。所以不能孤立的看待某一故障现象，要从整体上分析故障发生的原因。

分析故障，就是从故障表现出现状出发，把握故障的性质，关注故障前的维护保养及相关记录，结合自身和他人的经验、教训以及其他人提供的情况，综合分析、比较，去伪存真，真正理清楚故障的关键所在，充分暴露出故障的主要因素。

只有认清楚故障的深层特征，才会有明确故障的目标所在，才会有条不紊的围绕故障的核心展开。

分析故障时，既要全面、准确，又要有所侧重，不仅要注意某一现象与其它故障现象相同点，更要注意每个故障的差异点，这样才能准确的分析。防止把故障分析引向死胡同，思维要有发散性。

3、提出假设

提出假设是分析故障的基础，根据故障的性质、故障判断的一般规律、所学有关知识、平时工作中积累的经验等，进行推测，尽可能多的从不同角度提出多种假设，然后再反复推敲，有选择的提出解决故障的最佳方案和途径，选择恰当的解决故障的办法和操作步骤。

4、验证假设

验证假设，即通过某种方法判定假设是否正确。

通过故障判断的结果来验证，这是验证的最根本、最有效的手段。例如，通过试探性的调整或拆卸，检查分析验证假设的正确性，从而找出故障关键之所在；局部改变有关参数指标，观察设备性能是否变化和改善等。

间接验证，即通过推理来淘汰错误的假设，保留并选择合理的、正确的假设。验证其结果是否正确，最终还要通过直接验证来证明。

以上四个过程不是孤立的，判断复杂故障的过程往往要这四个过程的N次循环。

提高轮机设备故障判断能力的措施

1、准确依据故障表征

尽可能将隐形“故障症状”转化为显性，例如关键部位压力、温度、测量仪表、监控参数的变化。

要用怀疑的态度看待每一个异常的参数，并思考其逻辑关系，一旦发现有悖于常理，可用替换法、隔离法等方法来剥离其“伪装”。这样才能准确判断故障，少走弯路，提高故障判断的效率。

2、增加专业知识储备

自觉的深入研读轮机设备说明书和相关资料，不断的通过自学、参加各类培训、通过网络更新专业知识和技术，掌握轮机故障判断的常用方法与策略；重视不同知识点之间的联系，要能融会贯通，举一反三。

3、加强实践，善于总结经验教训

故障判断是一项实践性很强的工作，书本上罗列的众多疑难故障的解决方法，为我们解除故障提供了有益的思路，但是只靠书本上知识是远远不够的。我们要在实践中多摸索积累，有意识的将理论和实践有机的结合起来，提高轮机知识应用灵活性。

故障排除后，要善于评价与总结判断故障的整个过程，哪些做得比较好，哪些做得不好，还有哪些欠缺，不断积累经验和总结教训。也要积极主动参与其他人员主管设备的故障分析会，善于分析他人的故障案例，集众家之长补己之短。经常通过各种故障不同变化形式来不断提高自己对故障的判断能力，充实和丰富自己的实战经验，这样在工作中就能做到游刃有余。

浅议汽轮机故障诊断技术 篇5

我国在故障诊断技术方面的研究起步较晚, 但是发展很快。一般说来, 经历了两个阶段:第一阶段是从70年代末到80年代初, 在这个阶段内主要是吸收国外先进技术, 并对一些故障机理和诊断方法展开研究;第二阶段是从80年代初期到现在, 在这一阶段, 全方位开展了机械设备的故障诊断研究, 引入人工智能等先进技术, 大大推动了诊断系统的研制和实施, 取得了丰硕的研究成果。

2 汽轮机故障诊断技术的发展

2.1 信号采集与信号分析

2.1.1 传感器技术

由于汽轮机工作环境恶劣, 所以在汽轮机故障诊断系统中, 对传感器性能要求就更高。目前对传感器的研究, 主要是提高传感器性能和可靠性、开发新型传感器, 另外也有相当一部分力量在研究如何诊断传感器故障以减少误诊率和漏诊率, 并且利用信息融合进行诊断。

2.1.2 信号分析与处理

最有代表性的是振动信号的分析处理。目前, 汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换 (FFT) , FFT的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加, 它认为信号是平稳的, 所以分析出的频率具有统计不变性。FFT对很多平稳信号的情况具有适用性, 因而得到了广泛的应用。但是, 实际中的很多信号是非线性、非平稳的, 所以为了提高分辨精度, 新的信号分析与处理方法成为许多机构的研究课题。

2.2 故障机理与诊断策略

2.2.1 故障机理

故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究, 是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行。由于大部分轴系故障都在振动信号上反映出来, 因此, 对轴系故障的研究总是以振动信号的分析为主。

调节系统的可靠与否, 对汽轮机组的安全运行具有非常重要的意义。哈尔滨工业大学的于达仁、徐基豫等在调节系统故障诊断方面作了很多研究工作, 他们给出了调节系统卡涩和非卡涩原因造成故障的数学模型, 并对诊断方法和诊断仪器的实现进行了探讨。

2.2.2 诊断策略和诊断方法

在汽轮机故障诊断中用到的诊断策略主要有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、模糊诊断、人工神经网络和专家系统等。而目前研究比较多的是后面几种, 其中人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热点。

3 国内在故障诊断系统设计和系统实现

方面的研究。

完整的汽轮机故障诊断系统, 应包括数据采集、信号处理、分析、诊断和决策几个部分, 它是故障诊断技术的集中体现, 我国早在80年代就开始了这方面的研究, 到目前已经研制开发出了几十种系统。

华北电力学院以模拟转子试验台作为信号源对汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统进行了研究、哈尔滨工业大学、哈尔滨电工仪表所等院所联合研制200MW、300MW汽轮发电机组工况监测与故障诊断专家系统 (国家“八五”攻关项目) 可全面监测诊断机械振动故障、汽隙振动故障、热因素引起的故障、机电耦合轴系扭振故障、以及调节控制系统故障。哈尔滨工业大学对诊断系统从数据采集到原型机理论作了很多研究, 并推出了代表性的诊断系统MM-MD。清华大学对诊断系统的软件构成、硬件结构与协调方法、原型机系统等, 进行了一系列的研究, 并与山东电力科学试验研究所合作开发出了大型电站性能与振动远程监测分析与诊断系统, 该系统由各电厂中的振动分析站、数据通讯网络系统、远程诊断中心 (济南市山东电力科学研究院) 和远程诊断分中心 (清华大学) 等四个子系统构成。

3.1 检测手段

汽轮机故障诊断技术中的许多数学方法, 甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平, 而征兆的获取成为了一个瓶颈, 其中最大的问题是检测手段不能满足诊断的需要, 如运行中转子表面温度检测、叶片动应力检测、调节系统卡涩检测、内缸螺栓断裂检测等, 都缺乏有效的手段。

3.2 材料性能

在寿命诊断中, 对材料性能的了解非常重要, 因为大多数寿命评价都是以材料的性能数据为基础的。但目前对于材料的性能, 特别是对于汽轮机材料在复杂工作条件下的性能变化还缺乏了解。

3.3 复杂故障的机理

对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前, 对汽轮机的复杂故障, 有些很难从理论上给出解释, 对其机理的了解并不清楚, 比如在非稳定热态下轴系的弯扭复合振动问题等, 这将是阻碍汽轮机故障诊断技术发展的主要障碍之一。

3.4 人工智能应用

专家系统作为人工智能在汽轮机故障诊断中的主要应用已经获得了成功, 但仍有一些关键的人工智能应用问题需要解决, 主要有知识的表达与获取、自学习、智能辨识、信息融合等。

3.5 诊断技术应用推广面临的问题

我国汽轮机诊断技术在现有基础上, 进一步推广应用面临的主要问题是研究开发机制和观念问题、诊断技术与生产管理的结合问题。机制和观念问题主要表现在:研究机构分散, 不能形成规模化效应;重复性研究过多, 造成人力、物力的浪费;技术研究转化为应用产品的少;系统研究连贯性差, 因而系统升级困难;应用系统的维护与服务得不到保证等。

4 汽轮机故障诊断的发展前景与趋势

很多学者和研究人员都认识到上述问题对汽轮机故障诊断技术发展的影响, 正在进行相应的研究工作。汽轮机故障诊断技术的研究将会在以下几个方面得到重视, 并取得进展。

4.1 全方位的检测技术

针对汽轮机及其系统各类故障的各种新检测技术将是一个主要的研究方向, 会出现许多重要成果。

4.2 故障机理的深入研究

任何时候, 故障机理的深入研究都将推动故障诊断技术的发展。故障机理的研究将集中在对渐发故障定量表征的研究上, 研究判断整个系统故障状态的指标体系及其判断阈值将是另一个重要方向。

4.3 知识表达、获取和系统自学习

知识的表达、获取和学习一直是诊断系统研究的热点, 但并未取得重大突破, 它仍将是继续研究的热点。

4.4 综合诊断

汽轮机故障诊断, 将从以振动诊断为主向考虑热影响诊断、性能诊断、逻辑顺序诊断、油液诊断、温度诊断等的综合诊断发展, 更符合汽轮机的特点和实际。

4.5 诊断与仿真技术的结合

诊断与仿真技术的结合将主要表现在, 通过故障仿真辨识汽轮机故障、通过系统仿真为诊断专家系统提供知识规则和学习样本、通过逻辑仿真对系统中部件故障进行诊断。

4.6 信息融合

汽轮机信息融合诊断将重点在征兆级和决策级展开研究, 目的是要通过不同的信息源准确描述汽轮机的真实状态和整体状态。

4.7 从诊断向汽轮机设备现代化管理发展

研究的重点将集中在基于诊断技术的预知维修决策、维修管理、设备计算机化管理系统等方面, 目的是针对汽轮机及其系统实施预知维修或基于状态的维修, 获取最大的经济收益。这也将是推动电厂接受该汽轮机诊断系统的一个根本所在。

燃气轮机:故障诊断 篇6

随着科学技术的快速发展,设备机械化、自动化和智能化的水平日益提高,其在生产中的作用也越来越重要。保障大型关键设备的可靠运行,是保持经济高速发展和社会稳定的重要条件,这些设备一旦发生故障,将导致巨大的损失[1]。因此,采取合理的措施,对故障进行预防就显得格外重要。对设备进行故障诊断是采用可靠性理论、系统论、信息论及现代控制理论等多种方法,利用计算机及测试仪器,逐渐发展起来的新技术。

通过对汽轮机的常见故障进行分析和诊断,不但可以对故障进行预防,及时发现存在的潜在缺陷,通常也可以为实现汽轮机的状态检修创造条件。因此,对汽轮机机组进行故障诊断十分必要。本文基于神经网络方法,对汽轮机故障诊断进行了分析。

1 汽轮机故障分类及特征

对汽轮机进行故障诊断主要是利用相关的检测数据对故障进行判断,并分析其产生的原因及机理,确定解决的方案。为了使故障诊断得尽可能准确,首先应对汽轮机的故障进行分类。本文根据故障源的情况,将汽轮机故障分为转子初始弯曲、转子动静碰磨及不对中故障3类[2]。

1.1 转子初始弯曲

转子初始弯曲通常是指在静态或冷态的条件下,转子各横截面的几何中心线与转子两端轴承的中心连线不重合,从而使转子产生偏心质量,导致转子产生不平衡振动。其振动特征与转子质量不平衡相似,且在转速较低时振动的幅度明显,接近于弯曲值。

1.2 转子动静碰磨

汽轮机组的径向和轴向碰磨通常发生在隔板汽封、叶片围带汽封以及轴封部位,径向碰磨还可能发生在各轴承的油挡、汽封片部位。

1.3 不对中故障

汽轮机不对中故障主要是由联轴器连接时安装不良导致轴承中心偏移或过载时轴承与转子变形等造成的。不对中故障会导致转子振动进而产生机械故障,通常有3种形式:偏角平行型不对中、平行型不对中,偏角型不对中。

2 故障诊断方法

经过数十年的发展,故障诊断及其相关技术已经能够采取不同方法对设备进行故障检测及诊断。这些方法在检测性能及鲁棒性等方面都有了很大的提高,而且对于线性时不变系统已经形成了相对较为完整的体系结构。国际故障诊断权威、德国的P.M.Frank教授认为所有的故障诊断方法可以划分为3类,即以知识积累为主要手段的故障诊断方法、以信号处理为主要手段的方法及以解析模型为主要手段的方法[3]。

其中,以解析模型为主要手段的方法主要应用在化工和电力领域,其核心思想是建立以被诊断对象故障特征为基础的微分方程,并采用状态估计等相关技术,对系统的状态、特征函数及参数进行预测及判断,这种方法具有诊断准确、精度高、速度快等特点。但对系统的要求也高,主要适用于可以获得精确控制模型的系统。由于汽轮机的控制已相当成熟,因此本文采用该种方法对汽轮机进行故障诊断。

3 神经网络分析

3.1 神经网络概述

进行故障诊断的核心技术是模式的识别,而神经网络往往能够对传统模式识别无法解决的问题进行良好的处理,因此神经网络是故障诊断模式识别的重要依托方法。大型设备在实际中往往运行在一个复杂的动力学系统中,尤其是在非稳定及多故障源的状态下,通常要求模式识别具有较强的鲁棒性和自适应性,需要模式的分类器具有处理模式失真的能力,能够实时地调整分类过程并对分类器及存储器进行自适应调节。

神经网络故障诊断方法不但能在模式空间内形成各种复杂的判决表面,而且其最大的特点是网络具有自适应能力。神经网络不但能自适应地学习,而且还能够自适应地调整网络的大小。此外,神经网络故障诊断方法对输入模式信息不完备或特征的缺损不太敏感,也就是说网络具有容错性。因此与传统故障诊断方法相比较,基于神经网络的故障诊断方法能够在较强的干扰及数据不完整的条件下完成故障诊断,达到故障诊断的预期效果。

3.2 神经网络学习方法

设网络具有m层,其中第一层为输入层,第m层为输出层,输入样本数为s,神经网络学习方法为:

(1)对初始权值进行选定;

(2)计算任意一个节点输入样本的输出值;

(3)计算从第m层到输入层各节点反向误差;

(4)修正权值:ωij(k+1)=ωij(k)+Δωij;

(5)对上述过程进行重复直至网络收敛为止。

4 基于神经网络的汽轮机故障诊断

4.1 对特征量进行提取

根据汽轮机故障分类,采取反映其运行状态的典型故障信号,并对其进行离散化,组成以各层分解系数为序列的特征向量。尽可能采集各种可能出现的故障信号,最后将所有分解好的特征向量存于存储器。

4.2 对神经网络结构进行设计

根据所确定的特征向量计算神经网络的输入、输出接点数,假设特征向量的维数为2N,则网络的输入节点数为2N,设备一共具有m种运行状态,则神经网络的输出节点数为m,通过经验来选取隐含节点数。

4.3 识别设备状态

将待诊断信号的能量特征输入到神经网络中,进行自适应的模式识别,比较训练样本及网络输出样本,对设备的状态进行判断。

4.4 网络测试结果

网络测试结果如表1所示。

通过表1我们可以看到,基于神经网络的汽轮机故障诊断方法对汽轮机常见故障诊断准确率较高,因此该方法具有一定的推广应用价值。

5 结语

本文基于神经网络方法,对汽轮机故障诊断进行了分析。测试结果表明,本文所提出的基于神经网络的汽轮机故障诊断方法正确率较高,具有一定的推广应用价值。同时由于本文仅是对汽轮机故障诊断进行了初步探索,相信随着该方法研究的深入,还会取得更多的成果。

摘要：介绍了汽轮机故障分类及特征,提出了基于神经网络的汽轮机故障诊断方法,并对该方法进行了测试。结果表明,该方法能够提高模式识别效率,有效对汽轮机故障进行诊断。

关键词：汽轮机,神经网络,故障诊断,模式识别

参考文献

[1]成曙,董程林,陈科吉,等.基于神经网络的故障诊断专家系统研究[J].微计算机信息,2006(31)

[2]王延博.大型汽轮发电机组轴系不对中振动的研究[J].动力工程,2004(6)

燃气轮机:故障诊断 篇7

汽轮机常见振动故障问题有4种类型, 分别为滑销系统不畅导致振动、汽轮机叶片脱落导致振动、汽轮机前箱振动、轴向振动。这几种振动故障对汽轮机的正常运行具有很大的负面影响, 而且潜在某些危险性的因素, 具体故障问题如下:

(1) 滑销系统不畅导致振动。某厂使用了容量25MW的高参数调整抽气背式汽轮机, 在使用的时候, 存在轴承振动偏高的问题, 而且调节系统和盘车运行不稳定, 后来更换了转子, 启动后虽然振动情况稍缓, 但过一段时间后振动故障又突然出现, 现场维修人员发现是因为滑销系统不畅而导致振动故障。

(2) 汽轮机叶片脱落。汽轮机的末级叶片、次末级叶片脱落事故较为常见, 其产生的迹象是汽轮机运行时振动骤然增大, 机组基础振动异常, 现场打闸停机, 但由于汽轮机叶片脱落现场距离控制室距离较远, 因此仅有振动探头显示振动增大。

(3) 汽轮机前箱振动。某厂使用了型号为C50-90/13-1的汽轮发电机, 原装为单缸冲动一级, 后来调整为抽气凝气式机组, 但在运行的过程中, 发现前箱振动厉害, 利用水平振动频谱进行分析, 发现七倍频所占比例最大。

(4) 轴向振动。某汽轮机厂使用了50MW的汽轮发电机, 瓦轴振动过大, 利用现场平衡法, 将配重块安装在联袂节处, 将原来20mm/s的振动频率, 减至14mm/s, 但不能够彻底消除轴向振动。

2 汽轮机常见振动故障诊断方法

鉴于上文提到的汽轮机几种常见振动故障问题, 笔者结合现场的检修工作情况, 对这几种振动故障问题进行诊断, 并总结出以下几种方法:

2.1 滑销系统不畅导致振动诊断

现场拆开汽轮机, 发现前轴承箱的支承和底部滑轮系统都存在异常现象, 机组运行工程中, 热量产生膨胀作用, 引起前轴承水平扬度的变化, 此时汽轮机的高速转动, 所产生的非线性挠动力, 会将油膜产生的交变应力传递到乌金, 而且随着交变应力的增大, 乌金表面会逐渐产生疲劳裂纹, 并逐渐扩大贯通, 使得前轴承箱缸体膨胀卡涩, 最终引起转子变形, 因此上文提到的更换转子, 只能够暂时缓解这种振动故障现象。问题的真正根源在于机组设计方面, 需要联合解决机体变形、机座松动、机构薄弱、基础共振等问题。

2.2 汽轮机叶片脱落故障诊断

利用频谱对比分析汽轮机叶片脱落前和脱落后振动情况, 发现在叶片脱落之前, 次末级的振动频率呈上升状态, 经检查, 发现叶片上方已经产生裂纹, 由此可以判断次末级叶片已开始损坏, 而叶片脱落之后, 倍频快速上升, 尤其是高位频, 经分析, 认为末几级叶片振动频率异常, 立即将50MW的运行负荷, 减少到30MW, 此时频率振值下跌, 而且发现末级加强筋发生断裂。笔者认为在机组设计和制造的过程中, 应该加强末四级叶片的质量, 通过机组图谱分析, 找出脱落的高倍频率, 以便提前发现机组故障问题, 从根源上予以解排除。

2.3 汽轮机前箱振动故障诊断

由于七倍频所占比例绝对, 笔者深入检查了某个转动部件的特征频率, 并结合汽轮机的相关资料, 发现主轴泵有7片叶片, 初步估计主油泵位置存在故障。检修小组将主油泵拆开检查, 发现主油泵的出口位置没有扣紧倒流蜗壳, 而且与后油封座结合的位置, 已经开始生锈, 使得导流蜗壳松动。笔者用密封胶将导流蜗壳、前油封座、后油封座固定, 发现机组前箱的振动情况明显减少, 尤其是七倍频, 说明故障问题已经排除。

2.4 轴向振动故障诊断

汽轮机的瓦轴向振动频率50Hz, 属于普通型的强迫振动, 诊断的结果发现轴承座动刚度偏低, 而且激振力太大。为了确认检修方向, 笔者重点检查了瓦轴承座, 发现球面垫铁接触不好、轴承紧力不足、地脚螺栓松动、轴承座垫片不合理, 成为该故障问题的症结点, 认为在出现轴向振动故障的时候, 不能够单纯依靠现场动平衡的方法解决, 需要更换球面垫铁, 确保垫铁接触良好, 并紧固轴承和地脚螺栓, 以及更换轴承座垫片等。

3 结束语

综上所述, 汽轮机运行环境特殊, 经常出现振动故障问题。汽轮机常见振动故障问题有4种类型, 分别为滑销系统不畅导致振动、汽轮机叶片脱落导致振动、汽轮机前箱振动、轴向振动。这几种振动故障对汽轮机的正常运行具有很大的负面影响, 而且潜在某些危险性的因素。为此, 笔者结合现场的检修工作情况, 对这几种振动故障问题进行诊断, 找出故障的原因, 并提出故障排除的方法。

参考文献

[1]杨柏.300MW汽轮机组振动故障分析与处理[J].内蒙古电力技术, 2013 (1) :50-54.

[2]杨普文.火电厂汽轮机异常振动故障问题探讨[J].中国科技博览, 2013 (5) :289.

[3]张力海, 蒋文辉.火电厂汽轮机异常振动故障排查技术分析[J].建筑知识:学术刊, 2013 (B01) :306.

火电厂汽轮机常见故障诊断及检修 篇8

汽轮机作为火电厂的主要组成设备, 按照汽轮机的热力学性能主要可分为抽气式、背压式、凝汽式、蒸汽汽轮机等。汽轮机主要是将化石燃料燃烧所产生的内能转化为转子转动的机械能, 最后转化为电能的装置。工作过程中首先将化石燃料燃烧, 加热锅炉中的水, 使液态水受热转化为水蒸气, 进入汽轮机内通过气体膨胀对外做功, 推动转子转动, 驱动发电机做功。膨胀后的水蒸气由排气阀排出, 经过冷凝器转化为水以供循环使用。

2 汽轮机的常见故障诊断和检修

汽轮机的常见故障包括汽轮机异常振动、汽轮机超速转动、汽轮机的油系统故障、汽轮机凝汽器系统故障、现对其进行一一阐述。

2.1 汽轮机异常振动及检修

导致汽轮机异常振动的原因有很多, 主要包括转子质量的不平衡、汽轮机轴承座的安装、轴承的安装精度问题、汽轮机滑销系统间隙控制等多个原因。转子质量的不平衡导致转子在转动时有离心力的产生, 会使机体产生周期性的振动。对此应使用动平衡调试的方法调整转子质量, 在离心力相反的方向上添加附加质量以平衡离心力, 使离心力的合力为零。

对于轴承的安装精度问题, 汽轮机中一般都会使用可倾瓦式的转子轴承, 良好的稳定性、能够在一定程度上防止油膜的震颤等是这种轴承独有的优点。可倾瓦式的转子轴承在工作时可以进行一定程度的自由摆动, 吸收一定的振动, 从而增强了机体的支撑柔性, 具有减震的特点。在安装时要注意轴瓦与轴承盖之间预紧力的大小预紧力过大或过小都会影响汽轮机的正常工作, 过大的预紧力会造成机械零件的变形, 增大接触应力, 加快零件的疲劳损坏;预紧力过小则无法到达紧固的目的, 导致零件的相对颤动。

对于汽轮机的滑销系统的间隙控制, 由于汽轮机工作时会伴随高压、不同温度的工作环境, 这会导致汽轮机内气体膨胀, 使缸体内壁受力发生形变, 导致缸体的中心偏移, 使缸体受力不均匀, 出现汽轮机的振动, 滑销系统是为了减小这种缸体因受力发生中心偏移的现象, 在安装滑销系统是必须准确控制滑销系统的间隙, 使缸体在受热或受冷时均能保证中心不变。从而控制汽轮机的异常振动。

2.2 汽轮机的超速转动及检修

汽轮机是工作在高速转动条件下的机械设备的精密组合, 汽轮机是机械的原动件, 承受着巨大的外力矩, 在汽轮机工作时一旦调节系统发生失效, 导致汽轮机转动速度异常增大, 则会发生严重的后果, 将使机械承受的实际应力大于许用应力, 会导致叶片甩落, 轴承遭到损坏, 转子折断, 严重时还会导致整个机组的损毁, 造成安全事故的发生。汽轮机超速将会是对工作人员的人身安全和机械设备损坏的重大事件。

为了保证调节系统的正常工作, 避免出现汽轮机的异常超速, 必须在汽轮机中使用保安系统, 进行监控转子的转动速度, 一旦速度超出一定范围, 就会触动保安系统进行工作, 制止转子速度的继续提升, 用以保证转子的速度始终保持在一定的范围内, 这是防止转子速度异常的有限方法, 因此在每次汽轮机的检修或者是组新安装时, 机组人员都要检查保安系统是否正常工作, 必要时要进行转子的超速试验, 以检测保安系统的正常工作。

2.3 水冲击对汽轮机的影响及维修

汽轮机中进入一定量的水或冷的水蒸气, 会给汽轮机设备带来比较严重的损坏, 冷的水蒸气凝结成水在汽轮机中会对汽轮机的叶片造成破坏, 使内部零件发生相互磨损、锈蚀, 轴承受损, 还会导致缸体内壁发生变形, 使汽轮机工作失效。因此应当对汽轮机进行防水保护, 一旦在汽轮机中已经注水则必须立马采取措施进行处理。

汽轮机工作时要特别注意蒸汽的压力和温度的变化。一旦蒸汽温度发生下降, 并降到规定最低温度之上时必须立马采取措施, 检测降温原因, 当温度降到50℃时, 要马上做紧急停机处理, 并且监视水位变化, 一旦有汽轮机进水危险则要立即切断可能进水的水源, 保证疏水系统的通畅, 在最短时间内排除隐患, 同时要定期检查加热器的运行状态, 保证加热器处于良好的工作状态。

2.4 油系统故障及检修

汽轮机中的润滑油一般用来减轻摩擦, 减小磨损。一旦润滑油的油质发生过度氧化, 使油质量降低或润滑油中混入过多杂质, 将会很大降低润滑油的功能。导致轴颈和轴瓦的接触部分摩擦增大, 零件表面粗糙度增大, 容易发生破坏。一旦发生油系统的破坏, 则应先对轴颈与轴瓦的接触部位进行焊厚处理, 再进行摩擦抛光处理。在汽轮机的检查过程中, 要注意过程中的清洁处理, 保证油系统的清洁, 同时在安装检修轴瓦时, 需要将轴瓦用洗涤剂进行彻底的清洁洗净, 并将空气压缩对轴瓦进行吹净处理。在轴承箱的清洁处理中, 需将轴承箱中存储一定量的油 (轴承箱清洁) , 再对箱体使用面粉团进行清洁。

2.5 凝汽器的故障及检修

汽轮机的热效率取决于凝汽器排泄气体的压力, 汽轮机的热效率更是与其真空度有着密不可分的关系。凝汽器的温度和汽轮机的温度两者基本保持同步。在冷凝过程中, 受热面积在一定程度上可以决定冷凝效果的好坏。因此, 一旦冷凝器出现故障将会极大地影响汽轮机的工作状况。冷凝器一般会由于结垢积累出现故障, 当结垢生成后, 会使凝汽器的阻力变大, 从而降低了冷凝效果。当结垢积累到一定程度后, 会严重阻碍凝汽器的工作, 造成真空度降低。一旦发生这种情况后, 则要采取物理化学方法处理结垢, 一般要使用一定量的专用化学试剂对管道进行彻底的清洗, 多次清洗后保持水温在40 摄氏度, 对清洗液进行酸度测定, 如果前后两次测得酸度不同, 则需继续清洗, 直至相同为止, 擦拭并清洗干净。

3 结束语

汽轮机是火力发电厂的重要设备, 汽轮机的正常工作与否将会直接影响发电质量高低, 这将极大地影响国家的生产和正常秩序的维持。因此, 保证汽轮机的正常工作具有重要意义, 一旦汽轮机发生故障, 要以最快的速度进行抢修以维持正常的供电。在日常维护中, 要注意容易发生故障的环节, 定期对汽轮机进行检查以保证正常工作, 同时要不断更新汽轮机的检修设备和技术, 提高汽轮机的工作效率, 是汽轮机能够更好地工作, 提高发电厂的供电质量, 更好地服务生产发展的需要。

摘要：汽轮机作为大功率机械, 在运行过程中一旦出现故障将会给发电厂带来极大的经济损失, 甚至会有安全事故的发生。因此, 对汽轮机的常见故障诊断和检修十分重要。本文针对汽轮机工作时的常见故障进行了分析, 并给出相应的故障检修方法, 对于保证汽轮机正常工作有着重要意义。

关键词：火电厂,汽轮机,故障诊断,检修

参考文献

[1]刘璐.火电厂汽轮机常见故障诊断及检修[J].中国新技术新产品, 2013.

[2]黎立政.浅析火电厂汽轮机常见故障的发生原因及检修方法[J].知识经济, 2012.

汽轮机调速系统故障分析与处理 篇9

关键词：调速系统；故障；处理

中图分类号：TM621文献标识码：A文章编号：1006-8937（2011）22-0104-02

调速系统对于汽轮机组的运行发挥了十分关键的作用，而掌握排除调速系统存在的缺陷以及不安全因素的方法，对于操作以及维修人员均非常关键，本文将以300MW机组为例谈谈汽轮机调速系统的一般故障及其解决方法。

1系统挂闸之后无法启动A侧的中压主汽门

导致主汽门油动机的油缸的活塞底部的高压油产生泄漏的主要原因有：由于主汽门的活动电磁阀启动的时候带电使得主汽门油动机的油缸活塞下腔室的压力油掉落；由于电磁阀部件——AST电磁阀失电开启，将安全阀杯状滑阀上部的AST电磁阀控制油联通至无压回油，安全阀的杯状滑阀在底端油压的作用下造成各个主汽门油动机的油缸腔的压力油联通到有压回油；安全阀自身的缺陷。

通常第二个情形是不会发生的，由于挂闸之后其余三个主汽门都可以开启；第一种情形经过活动电磁阀的带电试验与失电试验发现，主汽门的状况并未发生改变，表明A侧中压主汽门一直是关闭的。所以极有可能是第三种情形。针对A侧中压主汽门的安全阀进行拆卸并检查之后发现安全阀上的针阀手柄（起调节作用）已经完全旋进到手柄中并无阻力，说明手柄的螺纹太短并未将针阀旋到所需位置，导致A侧中压主汽门的安全阀上的AST油压通过针阀堵塞的油孔进到有压回油。油动机的油缸的活塞底部高压油通过安全阀接到有压回油，主汽门无法开启，再次加工安全阀上的针阀手柄（起调节作用）螺丝，并且比原有的手柄螺丝要长10 mm，A侧中压主汽门装进之后可以慢慢开启。

2在未给入信号的状况下A侧的GV3高压调速

汽门自行打开

在无外来信号的状况下A侧的GV3高压调速汽门在挂闸之后能够自动开启。其原因是由于压力油通过滤油器（其精度为10 mm），流进电液伺服阀再被输至GV3高压调速汽门的油动机活塞的底部，开启GV3高压调速汽门。正常情况下，电液伺服阀未接到信号，压力油无法经过电液伺服阀。导致电液伺服阀未能接收外部信号，可能因为电液伺服阀的机械零位发生漂移，所以，应当对电液伺服阀的机械零位进行调整。通过信号源为电液伺服阀输入信号，第一步输入的电流低于4 MA，逐步对电液伺服阀的机械零位进行调节，在此情形下，关闭GV3高压调速汽门，输入电流为4 MA，这时GV3高压调速汽门应当为关闭状况，然后逐步增加信号，调速汽门逐步打开、直至信号最大使得调速汽门全部打开，再逐步降低信号，关闭调速器们，这时的信号刚好为4 MA。利用对电液伺服阀的机械零位进行调节，有效解决了在无外部信号的状况高压调速汽门在挂闸之后会自行开启的问题。

3活动电磁阀带电但全部的主汽门无法开启

在主汽门启动的状况下，在进行主汽门的活动试验的时候使电磁阀带电，但是主汽门并未活动。维持开启的情况的主要原因是：主汽门在活动试验过程中油路不通，电磁阀在带电之后阀体的活塞并未产生动作；使得油路上的电磁阀带电之后调节主汽门活动速度的节流孔堵塞；油动机的活塞底部的高压油和主汽门的排油路发生堵塞。

第一步对于A侧高压主汽门的电磁阀进行检查，拆除活动电磁阀之后开展试验，将临时的交流电（220 V）接进电磁阀，结果表明电磁阀为正常，排除电磁阀的故障；再对油动机的活塞底部的高压油和主汽门的排油路进行检测，查出1个加工的螺丝过长，堵塞了部分油管的通流截面，经过处置之后，然后对该主汽门实施活动试验，结果表明主汽门的关闭过于缓慢，不满足要求。在拆下控制A侧的高压主汽门调节排油速度的节流孔检测节流孔尺寸为 0.6，和生产厂家提供的图纸一致。通过分析发现，高压油通过油动机的节流孔为0.6部位设计不太科学，由于流入油动机的高压油和主汽门在进行活动的时候流出的油的流速相同，其油压保持不变，主汽门无法关闭。所以将控制A侧高压的主汽门调节活动速度的节流孔更改成中0.8，再次对A侧高压的主汽门进行活动试验其结果满足要求。采取相同的办法将其余3个主汽门调节活动快慢的节流孔更改成中0.8，试验的结果满足要求表明此研究与改进是合理的。

4EH油泵的油压太低导致跳闸

油压的变化是因为系统的带电设备，比如保护电磁阀的组件，试验电磁阀以及电液伺服阀等动作频繁而造成的。当机组挂闸之后，油压就会产生变化，仔细分析研究油压产生波动的原因是电液伺服阀动作异常或者调节汽门上的安全阀上的节流孔留有杂质而发生堵塞，现场检查发现EH油的杂质含量比较高。但在清理调速汽门上按阀的节流孔之后，母管上的EH油压、AST以及OPC控制油压还是频繁变化。按照现场显示的状况判断，机组定速以及带负载之后，EH油压、AST以及OPC和控制油压才会造成频繁变化，此时中压调节汽门已全部开启，现场对中压调节汽门的电液伺服阀进行检查发现振动十分明显。在DEH的操作界面有意关闭中压调节汽门到90％。此时油压才不出现频繁变化，此时对调门上的电液伺服阀拆开进行检查。电液伺服阀为1个二级液压功率放大器（带有机械反馈）和电力矩马达（带有永久磁钢的）构成。挡板在零位位置之时对于2个喷嘴油流具有相同的节流作用，所以不会造成滑阀位移的压力差；当力矩马达上有信号作用时，衔铁与挡板将会向其中一个喷嘴偏移，使得滑阀两端出现不同的油压，进而使得滑阀产生移动，滑阀会持续移动至反馈弹簧传递出来的反作用力和力矩马达产生的力相同为止。拆下并检查中压调门的电液伺服阀发现滑阀的设计并不科学，应当对滑阀实施改进，即稍微增加滑阀的阀芯末端的尺寸，在电液伺服阀的摆线马达运行出现波动时，滑阀的阀芯也可以将油口有效封住，以免电液伺服阀的摆线马达不停变化导致油口出现泄油。经改造，机组重新启动定速及带负荷后，中压调门即使开至100％，高压油压、AST和OPC控制油压稳定，不再发生频繁波动现象。

5结语

针对汽轮机调速系统中几种常见故障进行深入分析，并采取了相应的处理措施后，机组调速系统整体运行趋于平稳，完全能够满足日常生产要求。经过总结我们可以发现，故障的根源在于部分零配件在质量或设计存在缺陷。广大技术人员如果可以及早发现这些缺陷不仅能够消除的安全事故隐患，还为设计优化提供了有价值的参考意见。

参考文献：

[1] 翦天冲.汽轮机原理[M].北京:中国水力电力出版社,2002.

燃气轮机:故障诊断 篇10

烟气轮机是炼油厂催化裂化装置中的大型旋转机械,烟气轮机运行状况的好坏,将影响整个机组的运行,因此对其进行状态监测和故障诊断意义重大。利用多传感器信息融合技术,从不同的角度获得有关系统运行状态的特征参量,将这些信息进行有效的融合,能够比较准确地完成烟气轮机的故障分类与识别。

1多传感器信息融合技术

多传感器信息融合是指将来自多传感器或多源的信息进行综合处理,从而得出更为准确、可靠的结论。信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息或同一传感器获得的不同特征信息,通过对多维信息的优化组合导出更多的有效信息。

按融合顺序和融合层次的高低可将信息融合分为数据层融合、特征层融合和决策层融合。目前常用的算法有经典推理法、Bayes推理法、Dempster-Shafer证据理论(D-S证据理论)法、人工智能神经网络法和模糊集理论法等。

2基于D-S证据理论与BP神经网络的信息融合方法

2.1 BP神经网络

BP神经网络的主要思想是从后向前(反向)逐层传播输出层的误差,以间接计算出隐层误差。算法分为两个阶段:第一阶段为正向过程,从输入层经隐层逐层计算各单元的输出值;第二阶段为反向传播过程, 输出误差逐层向前,算出隐层各单元的误差,并以此修正其前层权值。图1给出了3层BP网络示意图。

2.2 D-S证据理论

它的基本思想是把证据集合划分为若干个不相关的部分,并分别利用它们对识别框架进行判断,然后利用组合规则把它们组合起来。首先,根据诊断对象本身的结构建立相应的识别框架θ={A1,A2,A3,…,Aj}, 利用一定的判别方法,得到各类传感器Xi对各个故障类Aj和不确定性θ的置信度函数,将各置信度函数按照D-S融合规则进行融合,确定新的置信度函数,再计算信任测度Bel(Aj)和似然测度Pls(Aj),从而产生对各故障类的信任区间[Bel(Aj),Pls(Aj)],依照一定的决策规则进行诊断决策。下面给出D-S证据理论的组合规则。

以二元情况为例,假设Bel1和Bel2是同一识别框架θ的两个置信度函数,具有基本概率赋值函数m1和m2,焦元分别为A1,A2,…,An和B1,B2,…,Bn,并假设:

undefined。 (1)

则有概率赋值函数m:2θ→[0,1]对于所有基本概率赋值的非空集A有:

undefined。 (2)

k<1时,m确定一个基本概率赋值;若k=1,则认为m1和m2互相矛盾,无法对其基本概率赋值进行组合。将上述两两融合规则推广到多证据组合时,多个置信度函数对应联合作用的结果可以同样用多个置信度函数的值和来表示:

undefined。 (3)

D-S证据理论方法具有局限性,它要求证据之间相互独立,且基本概率赋值获取困难,而BP神经网络推理过程不透明,易产生局部极小值。若采用两者相结合的融合方法,在功能上可实现互补,神经网络可以获得基本概率赋值,经过神经网络处理的数据,可近似为相互独立,而D-S证据理论可缩短网络训练的时间,并可使网络结构变得透明。图2给出了两方法相结合的信息融合原理图。

3融合方法实验验证

利用本特利新型RK4型模拟转子实验台模拟转子不平衡、不对中、零件松动、油膜涡动等机械故障。实验设置了2种故障类型进行模拟,分别是:转子不平衡、转子不对中,再加入无故障情形,共3种模式。通过速度传感器、加速度传感器、位移传感器分别测试转子在各种故障状况下的参数特征值进行神经网络的训练。可以选取时域信号5个常用的时域特征参数构成特征集,分别为振动信号的方差、斜度、均方差、有效值和最大峰值。

3.1 BP网络训练

网络的输入为振动信号的5个时域特征值,输出为3种故障状态,训练次数为1 000,训练目标为0.001,学习速度为0.1。再从各故障样本中抽出3个样本进行测试。其中横坐标为实际训练次数,纵坐标为所要达到的训练目标,都为无量纲数。经过13次训练后,网络的性能就达到了要求。用MATLAB编程仿真试验,图3为MATLAB神经网络训练效果图,其中,横坐标为训练次数,纵坐标为训练目标。

3.2 基本概率赋值

将神经网络的训练误差作为不确定因素,将网络输出节点的输出做归一化处理,作为各焦点元素的基本概率赋值,计算公式为:

undefined。 (4)

其中:Ai表示故障模式,i=1,2,3;y(Ai)表示BP网络的诊断结果;En为网络的样本误差。神经网络的部分输出结果见表1。

3.3 D-S证据理论融合

将3个故障模式作为D-S证据理论的识别框架,利用证据组合公式(2)和公式(3)将BP网络的局部诊断结果进行数据融合,结果见表2。

再根据几个传感器的结论进行决策层上的融合,得到第二个诊断结果,见表3。

由第二步融合得出的诊断结果已经很理想,精度也有较大提高。

4基于多传感器信息融合的烟气轮机故障诊断系统

导致烟气轮机故障率居高不下的主要因素是高温和粉尘,机组的常见故障如叶片磨损、叶片断裂、粉尘堆积、油膜失稳都直接或间接与这两者密不可分。图4是从工业现场实地拍摄的叶轮磨损照片。

图5是燕山石化炼油厂二催化车间102烟气轮机机组总貌图。

烟气轮机的入口和出口温度、冷却水压力、烟气入口和出口压力、烟气轮机和发电机的振动、联接轴的温度及轴向位移都是表征机组正常运行与否的重要参数。为了能够掌握机组的运行状况,特别是机组的振动和轴位移状况,机组上安装了振动传感器、压力传感器和位移传感器(非接触式电涡流传感器)等,提取各自的特征参数作为BP神经网络的训练集,然后应用D-S证据理论进行信息融合。为了获得较精准的诊断结果,可采取同源传感器与多源传感器相结合的融合方法,也可将振动信号的一组特征参数和压力信号的一组特征参数,即不同源特征信息进行融合。同时也可利用已建立好的烟气轮机专家系统知识库实现对策知识的融合。据此可给出基于多传感器信息融合技术的烟气轮机故障诊断系统的模型,见图6。

5结论

将多传感器信息融合技术应用于烟气轮机的故障诊断中,通过对烟气轮机各方面的状态信息进行综合分析和处理,采用神经网络与D-S证据理论相结合的融合方法,克服了采用单一传感器进行故障诊断带来的不确定性,实现了对烟气轮机故障状态的准确分类,节省了诊断时间,保障了机器的正常运行。

参考文献

[1]杨万海.多传感器数据融合及其应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004.

[3]贾建华.人工神经网络在多传感器信息融合中的应用研究[J].微计算机信息,2006,22(3):192-194.

[3]杨露菁,余华.多源信息融合理论和应用[M].北京:北京邮电大学出版社,2006.

[4]王江萍.基于多传感器融合信息的故障诊断[J].机械科学与技术,2000,19(6):950-952.

[5]张彦铎,姜兴渭.多传感器信息融合及在智能故障诊断中的应用[J].传感器技术,1999,18(2):18-22.