机组故障

机组故障（精选12篇）

机组故障 篇1

0 引言

提高系统可靠性应及时对机组进行停运检修。在管制环境或发电容量充裕度水平较低的市场中,由调度机构基于系统运行状况统一确定[1],各发电厂根据该计划检修机组。合理的计划安排不仅能够确保系统可靠运行,也可最优化系统整体效益。

文献[2]以各时段备用水平平方和最小为目标规划机组停运,并以各时段最低备用约束确保系统在各时段有充足备用容量。文献[3]构建了以规划期内各时段系统净备用率与平均净备用率之差绝对值之和最小为目标的检修模型,并以各星期净备用率不低于指定水平确保系统可靠运行。上述模型使系统各时段内备用尽可能相差不多,类似于等备用、等风险方法[1],未涉及系统运行成本分析,不能保证其经济运行,因此下述文献提出了基于系统运行成本的模型,在确保系统可靠运行的同时尽可能降低运行费用:文献[4]分析了检修停运对系统可靠性成本及发电成本的影响,引入加权系数描述调度机构对两者的偏重选择,构造统一目标确定检修时段,并考虑了负荷预测不确定性的影响;文献[5]以系统运行成本和生产成本最小确保检修计划经济性,以各时段备用约束确保运行安全;文献[6]考虑了检修费用、生产费用、购电费用等相关成本,其中最后一项是调度机构为确保系统可靠性所支出的费用,并通过校核系统潮流确保安全运行及检修计划可行。

电力系统在运行中面临诸如设备故障等不确定性因素的影响,调度机构在进行系统运行及规划时应尽可能考虑其影响并规避风险。与其他模型相比,本文考虑了基于浴盆曲线失效模式的变化机组故障率对检修计划的影响,该因素在当前文献中涉及不多且多将其视为常数[4],不符合机组实际运行情况,可能对系统运行带来较大风险。一般说来,机组故障后,一方面为确保正常运行,需支出一定费用更换故障元件;另一方面降低了系统可用容量,为确保系统可靠性,使得成本较高的机组其发电量上涨甚至需要切掉一定负荷,增加了系统发电成本及可靠性成本,因此应及时检修以减少损失。由于机组不可靠度随运行时间的延长而增加,在不同时段检修对其自身及系统的影响不同,在规划机组检修时应考虑该因素的影响,降低相关风险损失。

本文基于浴盆曲线的机组失效模型及其更新费用,通过等效电量函数法,从发电系统角度分析了变化的机组不可靠度对系统可靠性费用、生产费用及机组更新费用、检修费用的影响,并以规划期内总费用最小为目标安排机组停运,以规避该因素的影响。

1 机组失效分析

1.1 失效模型

与其他机械设备类似,通常认为机组故障呈浴盆曲线变化[1,7,8]。当处于偶然故障期时,其故障率及可靠度基本维持不变,是最佳工作期;随运行时间增加,机组性能恶化,故障率增大,一方面导致机组更新费用增加,同时也降低了系统可靠性,应及时停运维修,而通常采用的运行—故障两状态模型并不能反映变化故障率对机组检修计划的影响。

对于浴盆曲线失效模式,文献[7,8]采用分段函数进行描述,本文根据机组实际故障率水平采用式(1)描述新投运或检修完毕后投运机组运行时段t后的故障率h(t),已得到专家认可[9]。

$h(t)=\eta \left[\frac{\beta {}_1}{\alpha {}_1}\left(\frac{t}{\alpha {}_1}\right){}^{\beta {}_1-1}+\frac{\beta {}_2}{\alpha {}_2}\left(\frac{t}{\alpha {}_2}\right){}^{\beta {}_2-1}\right](1)$

式中:η为控制偶然故障期的故障率;α1和β1为控制初始投运期的故障率;α2和β2为控制老化期的故障率。

各参数由最小二乘拟合方法估计得到,求解方程为:

$\min \text{ϕ}(\mathit{\theta })={\displaystyle \sum _{s=1}^{{\rm N}{}_{\text{S}}}\frac{1}{2}}(y{}_s-h(\mathit{\theta },s)){}^2(2)$

式中:θ=T;NS为样本数目;ys为s时段机组实际故障率,由同类机组历史运行数据得到,可由可靠性机构提供。

式(2)属于非线性最小二乘拟合范畴,由附录A给出的高斯—牛顿迭代法求解。

基于可靠性理论即可求得机组可靠度Rel(t)[1]:

$R{}_{\text{e}\text{l}}(t)=\exp \left\{-\eta \left[\left(\frac{t}{\alpha {}_1}\right){}^{\beta {}_1}+\left(\frac{t}{\alpha {}_2}\right){}^{\beta {}_2}\right]\right\}(3)$

具体推导见文献[9],其不可靠度为1-Rel(t)。假定检修过程属于“修复如新”的完美性检修,即机组重新投运后,故障率、可靠度仍符合上述规律[10]。

1.2 机组期望更新费用

机组故障后为确保其继续运行及系统可靠性,应更换相关元件,时段t更新费用期望ERe(t)为:

$E{}_{\mathrm{Re}}(t)={\displaystyle \sum _{z=1}^{{\rm M}}V}{}_z^{\text{F}\text{X}}(1-R{}_{\text{e}\text{l}}(z,t))(4)$

式中:z为机组关键元件序号,一旦损坏将导致机组停运;M为关键元件个数;Rel(z,t)为元件z在时段t的可靠度;VFXz为元件z的购买费用。

由于各元件失效参数不易获得,因而可利用下式估计:

$\begin{array}{l}E{}_{\mathrm{Re}}(t)={\displaystyle \sum _{z=1}^{{\rm M}}[}V{}_z^{\text{F}\text{X}}\xi (z)(1-R{}_{\text{e}\text{l}}(t))]=\\ (1-R{}_{\text{e}\text{l}}(t)){\displaystyle \sum _{z=1}^{{\rm M}}V}{}_z^{\text{F}\text{X}}\xi (z)=\\ (1-R{}_{\text{e}\text{l}}(t))V{}_{\text{R}\text{E}}(5)\end{array}$

式中:ξ(z)为元件z故障引起机组非计划停运比例,

$\xi (z)=\frac{{\rm N}{}_z}{{\displaystyle \sum _z{\rm N}}{}_z}$

Nz为元件z所引起机组非计划停运的次数,由历史运行数据得到。

因此,VRE可写为:

$V{}_{\text{R}\text{E}}={\displaystyle \sum _{z=1}^{{\rm M}}V}{}_z^{\text{F}\text{X}}\xi (z)(6)$

对于某类型机组来说其为一定值。

2 系统运行成本分析

与故障停运增加系统运行成本不同,机组检修固然减少了检修时段系统可用容量,增加了高成本机组发电量甚至切负荷量,导致该时段运行成本上涨,但也降低了机组故障率,提高了以后时段系统可靠性。本节结合机组检修,从系统和其自身分析了各时段系统运行成本的构成,并考虑机组故障的影响,主要包括以下4个部分。

2.1 系统可靠性成本

机组检修和故障停运都将导致一定的失负荷量,造成经济损失,可视为系统可靠性成本 CEENScost(t):

$C{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\text{E}\text{E}\text{Ν}\text{S}}(t)={\rm I}{}_{\text{E}\text{A}\text{R}}E{}_{\text{E}\text{Ν}\text{S}}(t)(7)$

式中:IEAR为系统可靠性价值,与负荷、机组构成相关,对于给定系统该值波动不大[11],为简单起见本文取为常数;EENS(t)为时段t系统失负荷量,与该时段负荷、机组容量、可靠度及是否检修有关,由随机生产模拟得到。

采用等效电量函数(EEF)法进行求解[1],首先通过下式确定该时段各机组可靠度:

$\begin{array}{l}R{}_{\text{e}\text{l}}(k,t)=\\ \{\begin{array}{l}R{}_{\text{e}\text{l}}(k,t+{\rm T}{}^{\text{C}\text{R}\text{Τ}})t\in [1,{\rm T}{}_{\text{S}}(k)-1]\\ 0t\in [{\rm T}{}_{\text{S}}(k),{\rm T}{}_{\text{S}}(k)+D{}_k-1]\\ R{}_{\text{e}\text{l}}(k,t-{\rm T}{}_{\text{S}}(k)-D{}_k+1)t\in [{\rm T}{}_{\text{S}}(k)+D{}_k,{\rm N}{}_{\text{Τ}}]\end{array}(8)\end{array}$

式中:TS(k)为机组k开始检修时段;TCRT为截至本规划期机组k已运行时间;Dk为其检修所需时段数;NT为规划期内时段数。

2.2 系统生产成本

各机组在时段t的生产费用 CProcost(t)可表示为:

$C{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\text{Ρ}\text{r}\text{o}}(t)={\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}{}_{\text{G}}}C}{}_k^{\text{Ρ}}{\rm P}(k,t){\rm H}{}_{\text{W}}(9)$

式中:P(k,t)为机组k在时段t的期望出力,与其检修与否、可靠度、生产成本CPk及系统负荷有关,采用EEF法进行随机生产模拟得到;NG为待检修机组数;HW为每时段小时数,由于检修单位为星期,故HW=168 h。

2.3 机组更新成本

机组故障停运后,应及时更换破损元件以确保其正常运行,时段t期望更新成本CRecost (t)为:

$C{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\mathrm{Re}}(t)={\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}{}_{\text{G}}}V}{}_{\text{R}\text{E}}^k(1-x(k,t))(1-R{}_{\text{e}\text{l}}(k,t))(10)$

式中:VkRE 为机组k期望更新价值,由式(6)确定;x(k,t)表示其在时段t是否检修,若检修为1,否则为0,

$x(k,t)=\{\begin{array}{cc}1& t\in [{\rm T}{}_{\text{S}}(k),{\rm T}{}_{\text{S}}(k)+D{}_k-1]\\ 0& t\notin [{\rm T}{}_{\text{S}}(k),{\rm T}{}_{\text{S}}(k)+D{}_k-1]\end{array}$

式(10)表明系统期望更新费用与机组检修时段、可靠度、期望更新价值有关,为机组可靠性成本。对于处于检修状态的机组,其更新费用为0。

若将机组可靠度视为常数,即采用运行—故障两状态模型来描述机组运行,其不可靠度为FkOR (即强迫停运率),则时段t机组更新费用CRecost,D (t)为:

$C{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t},\text{D}}^{\mathrm{Re}}(t)={\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}{}_{\text{G}}}V}{}_{\text{R}\text{E}}^k(1-x(k,t))(1-F{}_{\text{Ο}\text{R}}^k)(11)$

此时各机组在未检修时段的期望更新费用相同,并不能反映其实际运行情况。

2.4 机组检修成本

时段t机组检修成本CMcost (t)可描述为:

$C{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\text{Μ}}(t)={\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}{}_{\text{G}}}C}{}_k^{\text{Μ}}{\rm P}{}_k^{\max }x(k,t){\rm H}{}_{\text{W}}(12)$

式中:CMk为其检修成本;Pmaxk为机组k的额定容量,与机组检修与否及其额定容量有关。

3 数学模型与分析

3.1 数学模型

机组检修一方面提高了可靠度,减少了为维护机组可靠运行支出的更新费用,同时改善了以后时段的系统可靠性;另一方面减少了检修时段可用容量,为维持一定可靠性需要提高高成本机组发电量甚至系统切负荷电量,增大了该时段发电成本及系统可靠性成本,因此应制定合理的检修计划以平衡各项成本,使其在规划期内总运行成本最小,即

$\begin{array}{l}\min f={\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}C}{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\text{E}\text{E}\text{Ν}\text{S}}(t)+{\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}C}{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\text{Ρ}\text{r}\text{o}}(t)+\\ {\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}C}{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\mathrm{Re}}(t)+{\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}C}{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\text{Μ}}(t)(13)\end{array}$

约束条件为:

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}{}_{\text{G}}}{\rm P}}(k,t){\rm H}{}_{\text{W}}+E{}_{\text{E}\text{Ν}\text{S}}(t)=L(t){\rm H}{}_{\text{W}}\forall t(14)\\ {\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}{}_{\text{G}}}{\rm P}}{}_k^{\max }(1-x(k,t))-L(t)\ge R{}^{\min }(t)\forall t(15)\end{array}$

式中:L(t)为时段t负荷;Rmin(t)为时段t最低备用,用一固定百分比乘以该时段负荷确定,即Rmin(t)=αL(t) (0<α<1);Pmink为机组k最小出力;TEARk和TLATk分别为机组k最早、最迟检修时段,即[TEARk,TLATk]为其可用检修区间;R(k)为机组k检修所需人力或设备资源;Rresource(i)为发电厂i的检修资源。

式(13)～式(20)给出了基于系统运行成本分析的检修计划模型,考虑了机组故障影响。式(13)为目标函数,包括系统可靠性成本、发电成本、机组更新成本及检修成本4部分,前3部分均与变化的机组故障率有关,具体分析见第2节。式(14)为各时段系统供求电量平衡约束;式(15)为各时段的最小备用约束,即系统在各时段应维持一定备用比例;式(16)为机组出力约束,在未检修时段其出力应在最大、最小出力之间;式(17)为机组起始检修时段区间约束;式(18)为机组检修时段约束,应在规定时间内完成检修;式(19)为检修连续性约束,即其一旦开始检修,应在连续Dk时段内完成,不应中断;式(20)为检修资源约束,即由于人力及设备限制,在某时段同一发电厂不允许多台机组同时检修,一般说来只允许1台机组检修。上述约束中,式(14)、式(15)为系统约束,式(17)～式(20)为机组检修约束。

其他更详细的约束可参见文献[12]。

3.2 模型求解

本文模型是一个典型的非线性、不可微的包含0-1变量和连续变量的组合优化问题,可利用遗传算法求解,也方便考虑其他约束,流程如下:

1)初始化种群,其中g为遗传算法迭代次数,在种群产生过程中考虑约束条件(式(17)～式(20));

2)针对每个个体对应的检修时段,根据式(8)确定各时段各机组可靠度水平,基于此,利用EEF法对每时段进行随机生产模拟,确定各时段机组出力及系统的EENS(t);

3)确定每个个体对应的系统总运行成本,并将其作为遗传算法中的适应度函数;

4)通过选择、交叉、变异产生遗传算法下一代,并考虑约束条件(式(17)～式(20)),令g=g+1;

5)若g>G(G为遗传算法计算代数),转至步骤6;否则,转至步骤2;

6)确定各机组的最优检修窗口及系统最小运行成本,并对其进行相关分析。

系统随机生产模拟中采用的EEF法参见文献[1]。

3.3 模型分析

本文从系统运行成本角度规划机组检修,与常规模型相比,从系统、机组可靠性2个方面考虑了机组故障影响。本模型中机组故障率随运行时间变化且符合浴盆曲线规律,若根据常规运行—故障两状态模型模拟机组运行,即将其不可靠度视为固定值,各机组更新费用由式(11)计算,则总更新费用为:

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}C}{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t},\text{D}}^{\mathrm{Re}}={\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}{\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}{}_{\text{G}}}V}}{}_{\text{R}\text{E}}^k(1-x(k,t))(1-F{}_{\text{Ο}\text{R}}^k)=\\ {\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}{}_{\text{G}}}{\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}V}}{}_{\text{R}\text{E}}^k(1-x(k,t))(1-F{}_{\text{Ο}\text{R}}^k)=\\ {\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm N}{}_{\text{G}}}V}{}_{\text{R}\text{E}}^k({\rm N}{}_{\text{Τ}}-D{}_k)(1-F{}_{\text{Ο}\text{R}}^k)(21)\end{array}$

而系统可靠性成本及总发电成本由随机生产模拟采用EEF法求解,只不过各机组不可靠度为固定值。

式(21)表明将机组不可靠度视为常数时,在规划期内其总更新费用维持不变,对最终检修计划无影响,可不考虑该因素的影响,优化目标简化为:

$\min f={\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}C}{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\text{E}\text{E}\text{Ν}\text{S}}(t)+{\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}C}{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\text{Ρ}\text{r}\text{o}}(t)+{\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}{}_{\text{Τ}}}C}{}_{\text{c}\text{o}\text{s}\text{t}}^{\text{Μ}}(t)(22)$

该模型与文献[4,5,6]类似,由于未考虑机组变化不可靠度的影响,根据该模型制定的检修计划,一方面可能导致较大更新费用以确保机组正常运行,另一方面可能导致系统不经济运行甚至降低其可靠性,造成较大损失。

4 算例分析

以21机系统在1年(52星期)内检修计划制定为例说明该模型的有效性。机组基本信息见文献[4]。21台机组的故障参数见附录B,分别隶属于11个发电厂,13台机组开始检修时段被限制在第1～26星期,8台机组开始检修时段被限制在第27～52星期,各发电厂在每个时段最多有1台机组检修;系统装机容量和最大负荷分别为5 688 MW和4 739 MW,各星期负荷率为IEEE RTS系统数据[13],IEAR为4美元/(kW·h)。

表1给出了各机组检修计划,主要集中于负荷较低时段(见附录B图B1),原因是:系统失负荷电量较低,系统可靠性成本费用必然较低;高成本机组出力偏低,总生产成本也较低。从下文分析可知这2部分费用在系统总运行成本中占有较大比例,对机组检修计划影响较大,因此调度机构将机组集中于低负荷时段检修,同时也确保了各时段有充足的备用,最低备用比例((可用容量-负荷)/负荷)为20%。以机组1为例进行说明,截至本规划期该机组已运行90星期,运行时间较长、故障率较高,且由于其承担基荷,一旦故障不仅需要支出较大的更新费用,也将导致系统失负荷水平增大,使得系统可靠性成本支出上涨,同时必然提高高成本机组的发电量,增加系统总发电成本,综合负荷、机组可靠度后将其安排在负荷较低的第11～17星期检修,以规避机组变高的故障率带来的风险损失。

此时系统总运行成本为3.67×108美元。计算结果表明,第19星期系统运行成本最高,而并非系统负荷最高的第52星期(见附录B图B2)。原因是:第19星期负荷较高,为全年次高负荷,且此时机组7检修(容量为640 MW);由于部分机组运行时间较长、故障率较高,导致该时段机组更新费用较高,且失负荷电量较高,系统可靠性成本较大,同时高成本机组发电量的上涨使得发电成本较大。从分析计算结果可看出,此时各时段成本主要集中于系统可靠性、生产成本2个方面(从附录B图B2中可得到印证),特别是后者比重较大,其变化与系统负荷、检修容量相关,该结果进一步验证了文献[4]关于系统生产费用与可靠性成本之间的关系。机组更新费用与具体检修时段、可靠度、期望更新价值相关,各时段波动较大;检修费用与检修容量、检修成本相关,与其他费用不同,只存在于有机组检修时段,其他时段为0。

上述分析表明,机组故障不仅影响其自身可靠运行,也影响系统可靠性及发电成本,因此,调度机构在制定机组检修计划时,应充分考虑其影响,否则将导致较大的经济损失。当然,机组检修安排及变化的故障率对于系统可靠性、机组出力及其可靠度也有较大影响,具体分析见附录B。

5 结语

本文基于机组检修及故障停运对系统运行成本的影响分析,以规划期内总运行成本最小为目标规划机组检修。与当前模型相比,充分考虑了机组变化故障率的影响,算例仿真结果表明该模型可规避相关风险损失,确保机组及系统的可靠运行。

附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

摘要：发电机组一旦故障,不仅需要较大费用更新破损元件,而且恶化了系统可靠性,增大了运行成本。当前的检修模型未考虑该因素的影响,或将其故障率简化为一常数,对系统运行带来风险。文中基于机组浴盆曲线的失效模式及其期望更新费用,分析了机组检修及故障停运对系统运行成本的影响,包括系统可靠性成本、发电成本、机组更新成本及检修成本,其中前两者通过等效电量函数进行系统随机生产模拟确定。基于此,以最小化规划期内系统总运行成本确定检修计划,由于其非线性、不可微,因而采用遗传算法进行求解。与常规模型相比,强调了机组变化故障率对系统及其自身运行的影响,21机系统的仿真结果验证了其有效性和实用性。

关键词：机组故障,机组检修计划,系统运行成本,随机生产模拟,等效电量函数

机组故障 篇2

摘 要：YS型冷水机组目前已经广泛应用于中央空调中，其占据重要位置。YS型冷水机组制冷循环由压缩、放热、节流和吸热四个主要热力过程完成，在运行过程中，这四个方面是相辅相成的，其对整个制冷系统的性能有着密切影响。YS型冷水机组故障导致空调的非正常运行，进而造成大量经济损失，因此，必须重视YS型冷水机组的故障分析。由YS型冷水机组的工作原理就可以看出，引起YS型冷水机组故障的因素也是非常多的，本文主要对YS型冷水机组的常见故障进行了探析。

关键词：YS型；冷水机组；故障

1.引言

YS型冷水机组采用双螺杆压缩机，压缩效率高，其冷量范围为：100~550TR。YS型冷水机组的一大特色就是采用了开式电机设计，使其能耗低、可靠性高、检修方便快捷。YS型冷水机组采用滑阀进行无级调节，为用户节省了很大的运行费用。YS型冷水机组在压缩机两端都没有设置支撑点，低负荷时不会受挠度影响，从而使机组的运行稳定性得以增强。正是基于YS型冷水机组的这些优点，使其被广泛应用于中央空调中。随着空调使用YS型冷水机组的频率不断增大，YS型冷水机组在运用过程中的故障也越来越凸显，本文就YS型冷水机组的故障进行分析。

2.影响空调YS型冷水机组使用寿命的不安全因素

（1）产品质量及可靠性的影响

据统计，YS型冷水机组使用寿命受零件质量及水、油、气、液等不合格因素的影响比例占7%；YS型冷水机组的使用寿命受配套电器、线路、电动机质量及可靠性因素的影响比例占14%；YS型冷水机组的使用寿命受产品装配质量因素的影响占12%。由此可见，以上这些因素有50%以上的可能性会影响YS型冷水机组的使用寿命。

（2）产品操作维护及其它因素

据统计，YS型冷水机组使用寿命受正确与熟练的操作和维护保养因素的影响比例占33%；YS型冷水机组的使用寿命受机械磨损及材质老化而失效因素的影响比例占17%。由此可见，正确与熟练的操作和维护保养对YS型冷水机组的影响较大，这也是YS型冷水机组运行时故障分析的重点。

3.YS型冷水机组的常见故障

（1）冷凝压力故障

影响YS型冷水机组冷凝压力的原因有很多，有的会使冷凝压力过低，而有的因素则导致冷凝压力过高。其中导致YS型冷水机组冷凝压力过地的因素主要包括冷凝器温度调节有误（水量过多）、冷媒量不足、冷媒系统部分堵塞、压缩机卸载运转、传感器失灵等；而导致YS型冷水机组冷凝压力过高的因素主要包括冷却水水量不足、冷却水水温过高、冷却器管内壁垢太厚、冷凝器中有大量空气或不凝气体、冷凝器管内有杂物堵塞、传感器失灵等。冷凝压力过高影响了YS型冷水机组的运行效率。这主要是因为：冷凝压力较高，增加了YS型冷水机组的压缩功能，减少了制冷量，并且制冷系统也因此而下降以及能耗不断增加。面对冷凝压力故障，必须清楚导致这一状况的具体因素，根据具体因素来制定具体措施。例如，如果是因为冷却水水量不足而导致冷凝压力过高，那么可以通过增加水泵运行台数而加大冷却水水量；如果是因为冷却水水温过高而导致冷凝压力过高，那么可以通过补充低温水，利用冲霜水，保证冷却塔的冷却效果；如果是因为冷却器管内壁垢太厚而导致冷凝压力过高，那么可以通过及时改善水质以达到除垢的目的。却器管内壁垢导致热阻增大，传热系统降低，热交换效果下降，最终导致冷凝温度上升；如果是因为冷凝器中有大量空气或不凝气体而导致冷凝压力过高，那么可以通过及时放空气。冷凝器中的空气使系统中分压力增加，总压力升高，空气还会在冷凝器表面形成气体层，产生附加热阻，使传热效率降低，导致冷凝压力和冷凝温度升高等等。

（2）蒸发压力故障

导致蒸发压力过高的因素主要包括压缩机制冷量小于外界热负荷、冷媒供液量过多、压缩机卸载运转、能量调节机构失灵、压力表失灵等；导致蒸发压力过低的因素主要包括节流阀开启过小导致供液量不足、润滑油过量、系统内制冷剂不足、油管滤筛及干燥器堵塞、膨胀阀失效、冷凝温度过低、蒸发器水室短路、制冷剂不纯或胀污、蒸发器进水温度过低等。面对蒸发压力故障，必须清楚导致这一状况的具体因素，根据具体因素来制定具体措施。例如，如果是由于膨胀阀失效而导致蒸发压力故障的.产生，此时应该增加膨胀阀开启度。膨胀阀开启如果过小，系统供液量少，在压缩机能量不变的情况下，就会降低蒸发压力，从而也降低了蒸发温度，因此，此时需要增加膨胀阀开启度；如果是由于润滑油过量而导致蒸发压力产生故障，此时应及时对系统放油，并利用热氨冲霜带出蒸发器里的润滑油。这是因为蒸发器中的润滑油会在蒸发盘管的管壁上形成一层油膜，同样会减小传热系数，增加热阻，传热效果也会降低，并且减少了制冷剂蒸发量，最终导致蒸发压力降低等等。

实际上，YS型冷水机组的常见故障还包括机组奔油故障、制冷量故障、压缩机故障等，本文在这里对这些不做详细的分析，其实这些故障也是非常重要的。

4.结语

随着技术的快速发展以及YS型冷水机组的广泛使用，YS型冷水机组在运行时所出现的故障已经变得越来越难以发现，这样会导致系统故障的进一步产生。在空调系统中，这些故障很可能导致空调无法正常运行，进而产生巨大的经济损失。由此可见，YS型冷水机组故障分析是非常必要的，必须根据实际的影响因素，制定出有针对性的措施，从而确保YS型冷水机组的正常运行。

参考文献：

[1] 胡玮 陈立定.基于Trnsys的水冷型中央空调系统建模与仿真[J].系统仿真技术, , (03).

[2] 张志明.中央空调节能控制技术研究[J].无线互联科技, 2011,(04).

TRT机组故障诊断实例分析 篇3

关键词：TRT；故障诊断；轴瓦；振动大

一、机组概述

高炉煤气余压发电（TRT）的原理是通过透平机膨胀做功将原来损耗在减压阀组上高炉煤气的压力能和一部分潜热能转换为机械能，再通过发电机将机械能变为电能输送给电网。余压发电是利用炉顶煤气压力回收炼铁生产过程中的二次能源，是不消耗燃料，无污染的最经济的发电设备。在回收可回收资源的情况下，还减少了噪音并改善了高炉顶压的调节品质。高炉煤气余压透平发电（TRT）是冶金行业中公认的节能手段，回收的能量约占高炉风机所需能量的30%。

河北前进钢铁公司安装了3套TRT机组，主要由TRT透平转子、发电机和励磁机组成，为成都发电机公司生产制造，机组配备有美国本特利公司3300在线监测系统。机组运行半年来，1#机组因发电机靠近联轴器端轴振变化过大，无规律，有时从13um直接上窜到200um，超过预设连锁值，甚至达到本特利监测仪表的满量程，造成该机组出现多次跳车，不能安全、稳定、满负荷、常周期运行，影响正常生产。

该机组TRT转子第一临界转速3800r/min，为刚性转子，由成都发电机公司制造；发电机第一临界转速为1400~1700r/min左右，为柔性转子，由四川东风电机有限公司生产，均为滑动轴承支承，圆柱瓦结构，功率：3000KW。

二、故障原因分析

由于影响正常生产，计划对其进行精密振动分析，测试工具为郑州恩普特设备诊断有限公司PDES设备状态检测与安全评价系统，测点分布如图1所示，每个测点测试包括水平方向和垂直方向。测点1对应于透平靠近联轴器端，测点2对应发电机前端，测点3对应发电机后端，各测点振动记录如表1所示。

该机组工作转速3000r/min，根据振动较大点分布规律，对测点2水平振动进行分析，从波形图上看振幅较大，波形较乱；从频谱图上看，特征频率为高次谐波、低次谐波及其组合谐波，常伴频率为一倍频成分。结合旋转机械故障诊断相关知识，其满足转子与静止件摩擦故障机理与诊断要素，故可判断为轴瓦摩擦故障。该测点垂直方向振动亦有此特征。

三、诊断分析结论

通过对本次振动数据的提取与分析，结合机组现场实际条件，得出以下结论：引起机组振动变化大的原因是发电机前端转子与静止件摩擦故障所致。

2011年5月20日下午停机检查，轴承打开后，发现轴承座上有黑色油泥，轴瓦磨损已经比较严重，巴氏合金部分脱落。

滑动轴承产生故障原因是多方面的，它涉及到轴、瓦、油、负荷和温度等诸多因素。滑动轴承由于其自身的嵌入性等特点，在工作过程中，尤其是混合润滑或干摩擦状态容易嵌藏硬度高的外来微粒，在摩擦力的作用下，巴氏合金轴承衬会产生磨损物。据实际监测实验分析发现，滑动轴承的巴氏合金摩擦聚合物的粒度在10μm之后，其磨损率较高。

生产任务在即，为了尽快投入安全生产，随即对轴瓦进行修复，对上瓦进行简单修复，对下瓦进行了修刮处理，开出合适的油囊。18:00修理完毕，安装试车，本特利仪表显示机组振动值稳定30um之内，试车成功。

参考文献：

1.韩捷、张瑞林，《旋转机械故障机理及诊断技术》[M]北京: 机械工业出版社，1999

2.陈思义，《滑动轴承常见故障的预防与维修》[J]煤矿机械，2011

3.杜一庆、闫孟秋，《TRT机组叶片冲蚀磨损故障诊断及处理措施》[J]冶金动力，2002

水电机组故障振动测试分析 篇4

水力发电是将水能转化成机械能, 进而转化为电能的复杂过程, 它涉及水力、机械、电气三方面内容。因此, 水力发电机组的振动产生的原因也可以相应的分为水力因素、机械因素和电磁因素。水力发电机组的异常振动不仅影响到水电站的经济安全运行, 也是机组故障诊断的研究热点, 是水电站急需解决的关键性问题之一[1]。

国内外学者对水轮机振动现象的研究大多集中于振动机理研究、流固耦合数值模拟、监控信号的特征量提取与故障诊断以及防振措施等方面。比如, 张思青[2]等轴向振动、径向弯曲振动、切向振动等方面入手, 分别推导其振动方程;刘小兵[3]等采用ADINA软件对混流式水轮机转轮进行流固耦合计算, 得出转轮在空气中的频率与模态, 并预测了转轮发生裂纹破坏的可能性;杨宏[4]则分析了某电站转轮叶片上出现裂纹的原因, 并提出了相应的预防措施。

振动信号是机组工作状态等信息的载体, 对振动信号的分析, 是故障诊断领域中广泛采用的一个方法。本文针对某水电站2号机组的异常振动, 通过测试不同水头、不同负荷下机架振动和大轴的摆动情况, 分析振动随负荷、水头等变化情况, 同时引入HHT理论进行振动信号频谱特性分析, 最终确定诱发该水力发电机组振动的具体原因。机组检修结果证明了该方法的可靠性, 这为水电站安全稳定运行和故障诊断提供了有益的理论依据。

1 Hibert?Huang变换基本理论

本文拟开展水轮机机组振动测试, 并结合频谱分析方法进行故障诊断研究。由于水轮机的测试信号, 往往呈现强烈的非平稳性及非线性, 利用傅里叶变换难以在时域和频域上同时实现较高的分辨率。为了将测试信号准确的分解到不同尺度上, 本文采用HHT变化获取水机的动态特征信息。

HHT变换的实质是将信号进行经验模态分解 (EMD) , 进而获得一系列固有模态函数 (IMF) 。其中, IMF必须符合以下要求:1在整个信号时间内, 信号的极点和零点个数必须相等或最多相差一个;2在适合时刻, 极大值点和极小值点构成的上下包络线均值为0。

与其他信号处理方法相比, EMD方法直接且自适应, 它是通过特征时间尺度来分辨信号中的固有振动模态, 然后进行分解, 在这一过程中符合以下3个假定:1被分解的信号有极大、 极小至少两个极致点;2局部特征时间尺度定义为临近极大极小值的时间间隔;3如果信号有拐点无极点, 则可以先微分信号, 然后在EMD分解。其分解过程如下:

假定实测信号为s (t) , 先求出信号的极大点系列Vmaxi和极小点系列Vmini, 然后分别拟合上包络线v1 (t) 和下包络线v2 (t) , 进而确定其平均值:

令h=s (t) -m (2)

若过h符合IMF条件, 则h可以作为一个IMF, 记为c1。 令

此处可以视r1为新的信号, 重复上述步骤, 求解更多的IMF分量c2, c3, …, 。直到ri呈现单调趋势或者ri很小时为止。此时就将原信号EMD分解了, 对每个IMF分量, 可以做Hilbert变化求取其幅值能量特性。

2试验情况

2.1机组主要技术参数

水轮机型号ZZ440-LH-850, 叶片数6个, 设计水头26.1 m, 最大水头32.3m, 最小水头19.8m, 活动导叶数24个, 额定转速75.9r/min, 设计流量:556m3/s。发电机型号SF100-78/ 1280, 额定电压15.75kV, 额定转速75.9r/min, 功率因数0.80, 额定出力100 MW。

2.2测点布置

某电站的2号机组相对与其他机组, 在相同条件下运行时出现了振动异常现象。为了全面了解该机组在不同水头下的最佳运行区域, 分析机组在不同水头和负荷下的振动情况, 确定其振动原因, 拟开展现场测试, 其测点布置如图1所示, 即在顶盖、推力机架和定子机座处各布置一个径向振动测试点和一个垂直振动测试点, 在蜗壳进口处和尾水管处各布置一个压力测试点;同时为了测量大轴摆度, 在水轮机导轴承处、发电机导轴承以及滑环处X、Y方向各布置一个测点。

2.3测试条件

对该机组进行六个水头的稳定性试验 (如表1所示, 由于测试结果具有相似性, 文中主要对方案4和方案6进行讨论) , 其负荷变化范围:0、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 MW。

3试验结果分析

3.1振动、摆度和尾水水压脉动随负荷变化情况

图2为水导轴承在水头为26.1m和27.2m时, 摆度随负荷变化曲线。图2表明, 在不同水头下, 水导摆度随负荷变化趋势是近似的:水导摆度在10~20 MW区域内有一个局部峰值, 随着摆度峰值将下降, 约在30 MW时幅值最小, 此后水导摆度随负荷增加也逐步增加, 其摆度峰值从最小的200μm上升到满负荷时的450μm。而发电机导轴承的摆度幅值随负荷增加仅略有上升。

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图3表示水头分别为26.1m和27.2m时, 机组顶盖、推力机架和定子振动峰值测试结果。在图3中, 不同水头下, 各测点振动峰值随负荷变化情况具有明显的相似性:顶盖振动 (水平、垂直方向) 在20 MW附近出现最大值, 而在40 MW附近达到振动最小值, 其后随着负荷的增加, 顶盖振动略有增加, 但变化并不明显。推力机架水平振动和垂直振动有较明显的区别, 其中推力机架垂直方向振动峰值随着负荷增加 (30 MW以后) 而增加, 而水平振动变化则较紊乱。定子振动峰值随着负荷变化基本保持不变。

图4为蜗壳和尾水水压脉动随负荷的变化趋势。从图中可以看到尾水锥管和蜗壳中水压脉动的特点为:在设计水头附近, 除低负荷外 (30 MW以下) , 压力脉动的幅值较小, 但变化的趋势是随负荷的增加而上升;在高水头下, 尾水锥管的水压脉动幅值较大, 相对压力脉动值在30 MW至额定负荷区间相差15%, 随负荷增加的趋势不明显。

3.2水头变化对机组振动、摆度的影响

表2为机组在典型负荷下, 不同水头时水导、顶盖和推力机架振动峰值。表2表明, 随着水头逐步增加, 在60 MW和100 MW负荷下, 水导摆度变化相对较小, 不存在逐步增大现象, 但是在20 MW负荷下, 水导摆度在低水头时较小, 在高水头时摆度峰值增加了2倍。顶盖的振动峰值相对较小, 在大负荷下随着水头的上升, 其振动峰值稍微下降, 在20 MW负荷下, 振动峰值变化情况相反。推力机架振动峰值则与水头关系并不紧密, 随着水头的增加, 其峰值相对变化较小。 对照规范[5]规定, 水轮机振动较为剧烈, 不能长时间运行, 必须进行故障诊断和检修维护工作。

3.3基于HHT的频谱分析

分析表2和图2~4可知, 除了较低符合外 (30MW以下) , 在同一水头下, 机组各测点的振动或摆度随着负荷增加而逐渐增强, 即随着流量的增加振动逐步增强, 这在一定程度上表明, 水轮机的异常振动与水力因素有较密切的联系。为进一步确诊, 结合旋转机械故障诊断理论, 引入HHT方法对实测振动信号进行频谱分析, 计算其振动主要频率, 并与典型故障集[6，7]相对比, 判断其故障原因。

图5显示了在试验水头26.1m下, 20 MW时顶盖振动的频谱分析, 从图中可以看到诱发机组顶盖摆度增加的激振力的频率约为7.5Hz, 而机组的转频为1.28 Hz, 机组转频与叶片数乘积与7.5Hz非常接近。图6显示在同样试验水头下, 负荷100 MW时机组顶盖振动主频为集中在7.6 Hz左右, 而信号中此频率振动能量绝对占优, 根据水力机械经典故障集[6，7]可知, 该机组的振动是由于水力因素诱发的。

4结语

通过不同水头、不同负荷下, 水轮机各部件振动幅值的变化趋势, 得出水轮机的振动规律:除了极低负荷之外, 机组振动、摆度幅值随负荷增加而增加。即机组振动、摆度幅值随流量增大而增加。这个特征是明显的水力不平衡特征。

由频谱分析可见, 顶盖振动频率基本上在7.5 Hz附近, 这说明机组振动主要来源于水力不平衡。在2010年大修中, 在对轮叶开口的测量发现:轮叶6号-1号、1号-2号、2号-3号的开口比轮叶3号-4号、4号-5号、5号-6号开口要大, 这也恰好说明了水力不平衡的存在。因此, 采用基于HHT方法的振动信号频谱分析和振动时域分析能够较准确的获得水轮机运行状态, 对机组的稳定运行和故障诊断有着重要的借鉴意义。

摘要：针对某电站异常振动机组, 实测不同水头下水力发电机组的顶盖、推力机架、大轴振动、振动情况和尾水管的压力脉动, 分析振动峰值等变量与负荷变化的关系, 并结合HHT频谱分析方法计算其振动频率。研究表明:机组振动频率主要集中在7.5Hz (此频率为叶片通过频率) , 且振动随着负荷增大而增加, 可诊断该现象是水力激振引发的机组振动, 该振动结果在机组检修中得到验证, 充分证明了该方法的可靠性, 这为水电机组的故障振动提供了有益的理论依据。

关键词：水轮发电机组,振动,故障诊断,时频分析,信号处理

参考文献

[1]刘大恺.水轮机[M].北京:中国水利水电出版社, 1997.

[2]张思青, 沈东, 张建蓉, 等.水电站水力机组系统振动研究[J].昆明理工大学学报 (理工版) , 2004, 29 (4) :104-110.

[3]刘小兵, 刘德民, 曾永忠, 等.基于流固耦合的水轮机振动的数值研究[J].水动力学研究与进展A辑, 2008, 23 (6) :715-721.

[4]杨宏.浅析漫湾水电站水轮机转轮裂纹形成原因及预防措施[J].水力发电, 2009, 35 (4) :62-63.

[5]GBT6075.5-2002, 在非旋转部件上测量和评价机器的机械振动第5部分:水力发电厂和泵站机组[S].

[6]翟建平.红岩水电站机组异常振动的处理[J].中国农村水利水电, 2011, (12) :177-180.

机组故障 篇5

溴化锂吸收式制冷机组典型故障及其排除方法

一、溴化锂溶液特性

溴化锂是由碱金属元素锂（Li）和卤族元素溴（Br）两种元素组成的，其一般性质和食盐大体类似，是一种比较稳定的物质。在大气中不变质、不挥发、不分解，且极易溶解于水，其缺点是对金属有腐蚀性，会出现结晶现象。

物质的溶解度通常用在某一温度下100g溶剂中所能溶解的该物质的最大质量来表示。此时溶液处于饱和状态，被称为饱和溶液。因此，也可用饱和溶液的质量分数来反映物质的溶解度。物质溶解度的大小除与溶质和溶剂的特性有关外，还与温度有关，如图1—1溴化锂溶液的结晶曲线图所示，溴化锂在水中的溶解度随温度的升高而增大，随温度的降低而减小。可见一定温度下的溴化锂饱和水溶液，当温度降低时，由于溴化锂在水中溶解度的减小，溶液中多余的溴化锂就会与水结合成含有水分子的溴化锂水合物的晶体析出，形成结晶现象。

二、溴化锂溶液结晶

从溴化锂水溶液的性质可以知道，结晶取决于溶液的质量分数和温度之间的关系。在一定质量分数下，当温度低于某一数值时就要引起结晶。当溴化锂吸收式制冷机组发生结晶故障以后，对制冷机组进行熔晶是非常麻烦的事情。一旦制冷机组出现结晶现象，就必须立即对制冷机组进行熔晶处理，此时不但制冷机组的制冷量将大大减小，而且在熔晶过程中，浓溶液腐蚀金属会产生大量的不凝性气体，从而降低制冷机组的使用寿命。还有溴化锂溶液的浓度越高，对机组的腐蚀性就越大。因此，溴化锂制冷机组在运行当中应该尽量避免溶液的结晶。

在一般情况下，溴化锂制冷机组大都装有冷剂水的旁通装置和结晶时的自动熔晶装置。此外，为避免停机后的结晶，还设有停机时的溶液自动稀释装置。虽然制冷机组设有多项预防结晶的装置，但仍然有可能发生结晶事故，此时结晶以后对制冷机组的熔晶就显得非常的重要了。

（一）停机期间溶液结晶

溴化锂制冷机组停机期间发生结晶的主要原因是制冷机组停机时稀释运转的时间不够，蒸发器内存有大量的冷剂水未被蒸发，导致吸收器内溴化锂溶液浓度过高所致。

笔者于1995年至2000年期间曾在北京西客站制冷机房从事管理工作。北京西客站的制冷机组采用上海第一冷冻机厂生产的SXZ系列的蒸汽型溴化锂制冷机组十台。该制冷机组安装两台溶液泵，一号溶液泵负责为高压发生器提供稀溶液，二号溶液泵接在低温热交换器浓溶液的出口处，负责将低温热交换器出来的浓溶液，喷淋到吸收器内的冷却水管路上，以稀释从蒸发器出来的冷剂蒸汽。1998年8月的某一天有一台制冷机组开机时，机组二号溶液泵的过载继电器动作。检查中发现该制冷机组的蒸发器内有大量的冷剂水未被蒸发。在排除二号溶液泵电器部分故障的可能后，怀疑有可能是二号溶液泵内部溴化锂溶液结晶，从而导致二号溶液泵过载继电器动作。在确定故障的原因后立即组织人员对该制冷机组的二号溶液泵进行溶晶处理。

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具体操作如下：

1.立即将蒸发器内的冷剂水全部导入吸收器内，以降低吸收器中溶液的浓度。

2.采用外部加热的方法将溶液泵叶轮内及连接管路中的溴化锂溶液温

度升高，提高溴化锂在水中的溶解度，从而使结晶融化。考虑制冷机组的溶液泵采用法兰连接且电动机部分不能够承受高温，所以采用蒸汽加热溶液泵的叶轮及连接管路。为防止加热时蒸汽及凝水进入电控设备，在加热前以将电控设备包好。

3.在加热一段时间后采用点动的方式启动溶液泵。由于溴化锂制冷机组的溶液泵使用屏蔽泵，因此无法用肉眼直接观察溶液泵是否能够运转，所以在溶液泵出口处的取样阀处安装了一个真空压力表。由于溶液泵运转后会有一个扬程，所以真空压力表上指示的压力必定高于大气压力。溶液泵内的结晶也就融化了。当安装了真空压力表并打开取样阀后发现，真空压力表为常压；由于制冷机组内为高真空状态，因此断定溶液泵内部和取样阀处以完全结晶了。这也就验证了刚才判断溶液泵内部结晶故障是正确的了。

4.确定结晶故障后，组织人员继续用蒸汽全面加热溶液泵叶轮部分及其连接管路，考虑制冷机组低温热交换器和低温热交换器浓溶液出口连接吸收器的管路也有可能结晶；所以组织人员对这段管路及低温热交换器也一同加热。

5.由于溴化锂溶液对金属有腐蚀性，结晶后腐蚀性会更强；所以必定产生大量的不凝性气体，这些不凝性气体留存于制冷机组中会加重溴化锂溶液对制冷机组的腐蚀，降低制冷机组的使用寿命。因此，立即开启了真空泵抽除制冷机组内部的不凝性气体。在使用真空泵抽除制冷机组内不凝性气体时，应该特别注意的是：必须先开启真空泵以后，在打开机组用于抽真空的阀门。关闭时，必须先关闭机组用于抽真空的阀门后，在关闭真空泵。

由于及时正确的操作，半小时后制冷机组的二号溶液泵以能够连续运转。溶液泵内部的结晶以全部融化；开启制冷机组一号、二号溶液泵继续运转半个小时使机组内的溶液充分稀释后停止。事后经检查发现控制制冷机组稀释运转的稀释温度继电器损坏，导致制冷机组停机时稀释运转的时间不够，值班人员又未能及时发现而结晶。

（二）制冷机组运行中溶液结晶

溴化锂制冷机组在运行当中，引起结晶的因素有很多其中最主要的因素有以下几点：

1.冷却水进口的温度过低

溴化锂制冷机组在运行当中应该严格控制机组冷却水的进口温度，绝对不允许冷却水的进口温度低于制冷机组的标定值。当冷却水的进口温度过低时，将引起吸收器中稀溶液的温度降低。当过低温度的稀溶液在低温热交换器中与从发生器中回来的浓溶液换热时，会使浓溶液的温度急剧降低；从而导致低温热交换器中浓溶液的质量分数过高而结晶。

2.机组内积聚有大量的不凝性气体

不凝性气体是指在溴化锂吸收式制冷机组工作时，即不被冷凝，也无法被溴化锂溶液所吸收的气体。由于溴化锂吸收式制冷机组是在高真空状态下工作的。蒸发器、吸收器中的绝对工作压力仅几百帕，外部空气及易漏入机组。还有，在 http://

制冷机组运行的过程中，溴化锂溶液总会腐蚀钢铁、铜等金属材料产生氢气。况且当机组漏入空气以后，由于空气中氧气的存在还会加剧溴化锂溶液对制冷机组的腐蚀。这类不凝性气体即使数量极少，对制冷机组的性能也将会产生极大的影响。当机组内积聚有大量的不凝性气体时，蒸发器和吸收器的工作压力就会升高。由于蒸发器中蒸发压力的升高相应的蒸发温度也就升高了，导致蒸发器中积存大量的冷剂水无法蒸发。同时吸收器中压力升高后，大大降低了溴化锂溶液吸收来自蒸发器的冷剂蒸汽的能力。由于大量的冷剂水积存在蒸发器中无法被蒸发，导致发生器中回来的浓溶液的浓度过高而引起结晶。

3.制冷机组常时间超负荷运转

当制冷机组常时间超负荷运转时，发生器中溶液的温度就会过高。导致发生器出来的浓溶液过份浓缩。在低温热交换器中，过份浓缩的浓溶液在与从吸收器出来的低温的稀溶液换热时急剧降温而结晶。所以溴化锂制冷机组不可以超负荷运转。

（三）制冷机组运行中溶液结晶的征兆

在溴化锂制冷机组的低压发生器与吸收器之间有一根旁通管，它的一端接在低压发生器溶液槽的上部。另一端接在吸收器上，这就是自动熔晶管。制冷机组正常运转时，低压发生器的溶液液面低于自动熔晶管。当机组溶液结晶时，低温热交换器浓溶液管路因浓溶液结晶而被堵塞，低压发生器溶液液面上升，最终流向自动熔晶管进入吸收器。由于从自动熔晶管流入吸收器的浓溶液未经过热交换器换热，因而溶液的温度比较高。流入吸收器后使吸收器的稀溶液温度升高，所以由溶液泵输送倒低温热交换器的稀溶液温度也将上升，在换热时使低温热交换器中的浓溶液的温度上升而使结晶融化。最终达到自动熔晶的目的。

由此可知，在溴化锂制冷机组运行中，自动熔晶管发烫是溴化锂溶液结晶的明显征兆。应该引起高度的重视，如果这时就采取相应的措施（如：降低负荷、将蒸发器内冷剂水导入吸收器、提高冷却水进口温度、抽除机组内的不凝性气体等），便可避免溶液的结晶了。

在这里应该特别提出的是，制冷机组在运行当中，应该实行抄表制度。各当班人员必须严格遵守抄表制度，每次抄表时间最长不应超过两个小时。这样不仅能够及时发现问题，而且还是处理机组故障时的重要依据。

三、蒸发器中冷剂水的污染

1.为什么要对冷剂水进行再生处理

溴化锂制冷机组在运行当中，由于运转条件的变化如：加热热源的突然升高或冷却水进口温度过低，或操作人员操作不当等原因，导致发生器中的溴化锂溶液可能随冷剂蒸汽进入冷凝器和蒸发器中，使冷剂水中含有溴化锂溶液，这种现象称为冷剂水污染。即使正常运转的机组，随着运转时间的增长，也会产生冷剂水污染。运转时间越长，冷剂水中溴化锂的含量越多。冷剂水污染会使制冷机组的制冷量下降。当冷剂水严重污染时，随着冷剂水中溴化锂含量的增多，吸收器中的溶液逐渐转移到蒸发器中，使得吸收器液位下降，以至影响到溶液泵的正常运转甚至产生吸空现象。因此，为了保证制冷机组的安全运行，应该经常检测蒸发器中冷剂水的比重。通常当冷剂水比重大于1.04时，就要进行冷剂水的再生

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处理了。

2.冷剂水再生的方法

在溴化锂吸收式制冷机组冷剂水泵的出口处有一个旁通阀，阀后连一根通往吸收器的管子，这就是冷剂水的再生管。当蒸发器中冷剂水被溴化锂溶液污染后，首先应关闭冷剂水泵出口的阀门，然后打开冷剂水旁通阀，将混有溴化锂溶液的冷剂水通过再生管全部导入吸收器中。当蒸发器中冷剂水的液位降低到一定值时冷剂水泵会自动停止，这时关闭冷剂水旁通阀，打开冷剂水泵的出口阀门，当蒸发器中冷剂水的液面上升到规定值后，冷剂水泵会自动运转，机组进入正常运行状态。重新测定冷剂水的比重，如达不到要求可反复进行冷剂水的再生处理，直至合格。

3.冷剂水取样

当测定冷剂水的比重时，就需要从蒸发器中取出一部分冷剂水。一般在购入机组的同时，厂家会随制冷机组一起提供一套专门用于抽取冷剂水的高压真空玻璃瓶，用于冷剂水的取样。如图3—1所示，在高压真空玻璃瓶的橡皮塞上穿有两根长短不一样的Ø10铜管，用抽真空专用的橡胶管将这两根铜管分别与冷剂水取样阀和真空泵抽气管上的抽真空阀相连接，注意不要接错（接近瓶底的铜管与冷剂水取样阀相连，接近瓶口的铜管与真空泵的抽气管相连）。首先，打开真空泵抽气管上的抽真空阀，开启真空泵将高压真空玻璃瓶抽空至没有不凝性气体后再打开制冷机组上的冷剂水取样阀，蒸发气中的冷剂水就会被吸入高压真空玻璃瓶内。当高压真空玻璃瓶内的冷剂水够用时，关闭冷剂水取样阀，再关闭真空抽气管上的抽真空阀，然后再关闭真空泵。这样，蒸发气中的冷剂水就被取出来拉。

参考文献：

1．溴化锂吸收式制冷技术及应用

编著者：戴永庆 机械工业出版社出版 2000年1月 2．《溴化锂吸收式制冷机组调试维修》

机组故障 篇6

关键词：离心压缩机；气体激振；密封

1 振动现象

某透平离心压缩机组，工作转速为10636rpm，一段进口压力为0.5MPa，二段出口压力为2.7MPa，三段出口压力为6.9MPa。该机组在厂内进行机械运转试车，运行平稳。机组在用户现场负荷试车时，中压缸达到设计转速后，增加负荷，当压力升到5.4MPa时，轴振动突然增大至报警值，试车被迫停止。为了查找原因，再次试车，结果与前一次（的现象）相同。利用频谱采样，发现幅值谱中除了基频（工频）成分外，还有低频成分，且低频振幅大于工频的振幅。障

的原因

2 振动故障的原因分析

离心压缩机发生大的振动，一定是由于作用力引起的。针对于离心压缩机来说可能存在的作用力为：附加件（如叶轮等）的不平衡力（强迫振动）；密封气体激振力（自激振动）。

2.1 附加件的不平衡力

叶轮等转动的部件，在加工的过程中，一定会存在不平衡量。当转子转动时，不平衡量就会对转子有一个交变的力的作用，这个力被称为不平衡力。这种振动形式属于强迫振动，即系统在外界激振下所产生的振动。不平衡力作用下的转子的动力学公式，可以简写为：

其中： ——转子角速， ——转子固有频率， ——相位差。

由上可知：当转子的转速等于转子的固有频率（一般被称为临界转速）时，振幅值会很大（由于阻尼存在；若系统没有阻尼则振幅为无穷大），此时，结构发生共振。为了保证转子的平稳运行，工作转速与转子的临界转速之间必须有一定的隔离欲度，以来满足转子的稳定运转需要。

根据上述的事故机组的情况描述：厂内离心压缩机机械运转试验，机组运行平稳；在现场，机械运转试验和空载试验，机组运行平稳。API中提到，密封的作用力，对于转子不平衡力的分析，是可以忽略的。所以，完全可以由转子的机械运转试验和空载试车来判断结构发生的较大的振动，是否是由于不平衡量引起的。由此，可以得出结论：导致机组振动过大的原因，不是由于不平衡响应引起的。

2.2 密封气体激振力

透平机械转子中的密封在防止流体泄漏的同时，还会产生重要的流体激振力，从而使转子的振动过大，影响转子的稳定性（平稳运行）。气流激振属于自激振动范围（系统受到其自身运动诱发出来的激励作用而产生的、维持的振动）。此时，系统包含有补充能量的能源。这种振动不能由动平衡的方法消除。密封间隙气体力与设备工作介质的压力和负荷变化相关。密封气体激振失稳振动有一个门槛负荷，超过此负荷，立即激发气体振动；相反，气流激振在小于某一负荷下会消失。气流激振在负荷增加过程中，易重复发生。另外，气流激振的振动频率等于或者略高于一阶临界转速。

由此，可以得出气体密封力的特点：（1）随着介质的压力的增加，振动越大。（2）密封前后的压差越大振动越大。（3）密封的间隙越小，越易发生振动。（4）转子的涡动频率为第一阶临界转速。

根据现场的描述：机械运转试车时，运行平稳；现场有介质输入时，进出口的压力达到一定的值时，突然振动过大。机械运转试验，是指在机组没有介质情况下进行的，密封内的气体激振力也就不存在。当现场有介质的输入时，密封的间隙内就会有密封气体激振力的产生，而且随着压差的增加突然振动变大；当减小压差时，机组的振动消失。通过频谱图的测试也可以看出，振动的频率在一阶临界转速处。这些现象与密封气体激振导致的失稳情况很一致，所以，可以得出结论该机组的振动过大，是由于密封气体激振引起的。

4 采取的措施

大型离心式压缩机组的密封常用迷宫式密封（又称梳齿密封）。气体在迷宫密封中的流动是一种复杂的三维流动。当转子因挠曲、偏磨、不同心或旋转产生涡动运动时，密封腔内的周向间隙将会不均匀，即使密封腔内人口处的压力周向分布是均匀的，在密封腔的出口处也会形成不均匀的周向压力分布，从而产生一个作用于转子上的合力，此激振力会导致转子运动失稳，发生异常振动。

4.1 密封结构的改进—蜂窝密封代替迷宫密封

为了增加密封的稳定性，国内外经常采用的方式是发展阻尼密封技术即蜂窝密封代替迷宫密封。蜂窝密封是一种常见的阻尼密封，其结构特点是具有光滑的转子和粗糙的定子面。由于粗糙度，使得这种密封拥有比迷宫密封大的阻尼系数，同时还能削弱密封内的周向速度，进而减小了密封的交叉刚度。这就通过两个方面：增加密封内部的阻尼和减小密封的交叉耦合刚度，两方面都可以提高密封的有效阻尼，从而提高转子的稳定性。是使用了蜂窝密封代替原来的迷宫密封，而解决了密封气体激振问题。

4.2 减小密封进口气流的周向速度

在叶轮机械中，由于各部件的旋转作用或设计时就带有预旋，密封进气口的气流都会带有不同程度的周向速度。密封内较大的周向速度会对转子的稳定性产生显著的影响。这是因为进口预旋对密封内周向速度的发展起着重要的作用，而周向速度的增大，会加大密封系统的交叉耦合刚度，根据式3.4可知，交叉刚度的增加，有效阻尼就会相应的减小。

5 结论

应用经验分析和理论计算机理分析两种方法，成功地排除了某离心压缩机组用户现场带负荷试车时产生的振动故障。首先针对试车过程的运行参数，振动出现时运行参数的变化以及频谱图的记录，采用经验分析的方法，初步诊断为机组振动故障的原因是密封气体激振引起了转子的失稳而造成的；又应用理论计算和振动机理的分析，进一步证实了经验分析的结论。通过采取改变密封的进口速度方向和密封的形式等有针对性的解决措施，再次带负荷试车，振动数值符合要求，机组运行平稳。

实践证明，本文的经验分析和理论计算诊断出的振动原因是准确的，采用的解决措施是恰当的，有效地解决了气体激振所造成的机组振动故障，从而保证离心压缩机组正常平稳运转，为类似产品的设计、类似的振动故障的诊断具有借鉴作用。 责编/魏晓文

参考文献

[1] API Standard 684， 2005， "Tutorial on Rotordynamics： Lateral Critical， Unbalancing Response， Stability， Train Torsional and Rotor Balancing，" Second Edition， American Petroleum Institute， Washington， D.C.

[2] 李军，晏鑫，丰振平，等.透平机械阻尼密封技术及其转子动力特性研究进展[J].热力透平，2008-10-8.

[3]何立东，夏松波.转子密封系统流体激振及其减振技术研究简评[J].振动工程学报，1999-12.

[4]张克峰，杨爱学.气流激振对离心压缩机的影响及其消除对策[J].大氮肥，2006-4.

[5]何立东，袁新尹.新蜂窝密封减振激励的研究实验[J].中国电机工程学报，2001-10.

[6]刘士学，方先清.透平压缩机强度与振动[M].西安交通大学， 1996.

机组故障 篇7

在某工业中, 大型设备机组的运行具有长时间、连续性的特点, 因此大型设备机组在某工业领域具有无可替代的作用。 其中, 机组等关键设备具有造价高昂、结构复杂、安全要求高等特点, 一旦发生故障将会影响整体机组的正常运行, 甚至带来重大的安全隐患。 因此, 需要对大型设备故障进行及时诊断, 使其在发生故障时在最短的时间内投入正常使用。

随着故障诊断理论体系的不断完善和智能故障检测技术的不断发展, 越来越多的领域已经开始通过各种先进的检测手段对设备故障进行检测。 现阶段大型设备机组故障诊断的方法主要有基于粗糙集的诊断方法、基于神经网络的诊断方法和基于小波变换的诊断方法。 其中最常用的是基于小波变换的大型设备机组故障诊断方法。 由于故障诊断方法是大型设备机组安全运行的重要保障, 因此该课题拥有广阔的发展前景, 并成为很多学者研究的重点课题。

传统的故障诊断方法仍然存在着一些不足:基于粗糙集的诊断方法需要处理的运算量巨大, 诊断效率降低;基于神经网络的诊断方法容易陷入局部最优解, 收敛速度较慢;基于小波变换的诊断方法会造成原始故障的时频信号失真。 为了避免传统诊断方法的不足, 提出一种基于故障树的大型设备机组故障诊断方法。

1利用故障树对大型设备机组进行故障检测

故障树诊断法 (简记为FTA) 又被称为“因果树诊断法”, 利用此方法能够对诸多领域中的设备故障进行简单、准确的诊断。 在利用故障树诊断法进行大型设备机组故障诊断的过程中, 首先需要大型设备机组在满足正常的运行条件下, 构建一个系统安全运行的目标, 并将此目标定义为故障诊断的分析目标, 然后再根据大型设备机组的结构或者功能的关系, 从上到下, 逐层分析引起故障的全部直接因素, 并通过逻辑门的方式将故障与故障因素相连接, 这样可以构建大型设备机组的故障树模型, 从而可以直观的表示出大型设备机组中各子单元与系统故障之间的逻辑联系。 利用FTA进行大型设备机组的故障诊断, 不仅可以对由硬件引起的故障原因进行分析, 同样可以对引起故障的环境因素和软件因素进行分析, 因此可以对故障原因进行定性分析。

通过FTA的分析, 可以找到引起大型设备机组发生故障的因素, 并由此确定最小割集和最小路集, 然后根据大型设备机组运行的有关参数进行定量计算, 获得已知故障的分布情况、故障发生概率等重要参数。 将FTA应用于大型设备机组的故障诊断中, 将系统的故障作为故障树分析的目标, 通过逻辑分析可以直接寻找到引起故障的因素, 从而为故障的排除提供了准确的依据。

在大型设备机组运行的过程中, 通过设备运行在线监测系统, 对设备的运行数据进行实时采集, 并与给定的参数值域相比较, 若超过规定的值域范围, 则对该数据进行故障判断, 并作为FTA的顶事件, 根据FTA分析的有关原理, 构建对应的故障树分析模型。 大型机组可以采用下行法和不交最小割集法构建故障树模型, 通过模型的分析可以得到系统中全部最小割集合顶事件发生的概率。 对引起故障的因素进行分析可以, 此时所有低事件均为可测的分析单元, 也就是引起故障的主要因素。 因此, 最小割集是隐去故障的最小组合, 也是故障诊断的关键。 顶事件发生的概率即为故障发生的可能性, 为了对大型设备机组的故障进行及时诊断, 需要尽快找到故障发生的原因, 可以通过对系统中各个功能单元的重要程度进行排序来实现。 此处的重要程度的定义为:单元故障概率的变化率导致系统故障概率的变化率, 其公式如下所述:

其中, g (t) 为顶事件发生的概率, 能够描述大型设备机组的可靠程度;为大型设备机组中单位为i的故障发生概率, 为只有单元i发生故障时大型设备机组发生故障的概率;为单元i引起系统发生故障的概率, 该值越大, 表明由单元i引发系统故障的概率就越大。因此, 当大型设备机组发生故障时, 首先对单元i进行检查和更换, 以排除系统故障。

在大型设备机组中, 由于各个单元的故障检测时间都是相同的, 因此, 将所有单元的重要程度按照从大到小进行排列, 绘制系统的故障诊断表, 用于大型设备机组的故障诊断的指导。 当大型设备机组发生故障时, 在建立的故障树模型中输入对应的单元底事件故障数据, 获得各个单元的重要程度, 并按照大小进行排序得到故障诊断表。 进行故障诊断时, 从重要程度最大的单元开始检查, 若该单元发生故障则进行维修, 若非该单元发生故障, 则继续向下一个单元检查, 直至检查到发生故障的单元。 这个故障诊断的路径即为最优故障诊断路径。

要确定引起故障的原因, 还要对故障进行准确的定位, 假设单元i能够引起k种故障类型, 对应的故障发生概率为 λij, 则利用下述公式能够计算单元i的故障检测时间:

若各单元之间的MTTDi相差较大时, 利用重要程度确定故障诊断次序的方法是不合适的, 因此, 需要对重要程度与检测时间的比值进行计算, 并将该值进行排序, 作为故障诊断的次序, 单元重要程度与检测时间的比值的计算公式如下所述:

利用上述公式能够获得时间最小的最优故障诊断路方案。 假设在同一时间内只有一个单元发生故障, 则利用上述方法进行故障诊断有着明显的效果, 假设在同一时间内多个单元同时发生故障, 则需要将多个故障看作统一的整体。 具体方法是, 将全部故障看座一个新故障树的顶事件, 将包含各个单元故障的故障树作为子故障树, 并置于该顶时间的下方构建新的故障树诊断模型。

2结束语

本文介绍了故障树诊断方法在某工业领域中大型设备机组中的应用方法, 详细阐述了构建大型设备机组故障诊断的故障树的方法和最优诊断路径实现的方法。 该课题具有重要的应用价值, 可以实现大型设备机组故障及时诊断与维修, 从而保证了大型设备机组的安全运行。

参考文献

[1]孙福安, 郭亚坤, 戴兵.基于模糊故障树的基带设备故障诊断方法[J].兵工自动化, 2013 (3) :76-79.

机组真空异常导致故障停机分析 篇8

1. 现象

机组试运行负荷至40MW时, 机组真空由-92.3kPa以较快速度降至-83kPa, 采取调整轴封供汽参数等措施后仍无改观。之后机组真空缓慢下降, 没有任何回升趋势, 最低至-67kPa, 机组被迫停机。

2. 分析

机组真空较快掉至-83kPa时, 运行值班员调整封供汽参数等均无改观, 现场没有发现明显漏点。两台真空泵电流由原来的46A升至50A, 检验人员取样化验凝结水含氧量严重超标, 由此判断有大量空气漏入凝汽器。请专家携带专用真空查漏仪器到现场协助查漏, 机组在运行条件下, 汽缸本体底部由于包好保温, 若拆除则导致汽缸上、下温差增大而威胁设备安全, 故无法进行查漏, 真空泄漏点极可能是这些隐蔽部位, 分别是汽缸底部四、五、六段抽汽口法兰。

认真分析汽轮机厂热平衡图, 负荷75%THA时, 五段抽汽压力0.099MPa;THA工况时, 六段抽汽压力0.038MPa;VWO工况 (最大工况) 时, 六段抽汽压力0.044MPa。所以, 在75%额定负荷以下, 五段抽汽压力为负压;六段抽汽压力在任何负荷下均为负压。根据此分析结果, 要求运行值班员将负荷升至45MW以上, 维持五段抽汽压力为正压状态, 观察机组真空并无明显变化, 即判断五段抽汽口法兰泄漏可能性较小, 需重点检查的泄漏部位应该是六段抽汽口法兰。

3. 故障处理

经过认真排查, 只检测到3～4个轻微泄漏点, 对机组真空影响甚微。由于机组在运行, 拆除汽缸底部保温查漏会影响汽缸上下温差, 威胁设备安全, 决定待机组停运后再进行真空系统全面查漏。

制定详细真空系统查漏技术方案后, 待2号汽轮机前汽缸上半内壁温度<80℃时, 拆除汽缸底部保温, 具备冷态抽真空查漏条件后进行查漏, 终于查出汽缸右侧底部六段抽汽口法兰泄漏很大 (几乎整圈法兰接合面都泄漏) , 没有发现其他明显的漏点。

将汽缸底部四、五、六段抽汽口 (左、右侧) 法兰高温纸垫片清理干净, 更换成石墨缠绕金属垫片, 恢复保温。重新冷态抽真空查漏, 真空最高值为-68kPa。机组再次启动带负荷运行, 真空正常, 负荷40MW时真空值达到-92.8kPa。

输油泵机组不对中故障分析 篇9

转子不对中故障是旋转机械最为常见的故障之一,旋转机械故障中60%的故障与不对中有关。振动噪声过大,泵功率太大,泵运行不稳,轴承过热,轴封泄漏都和泵轴不对中密切相关[2]。

1 输油泵机组不对中故障机理

1.1 转子不对中故障分类

转子不对中通常是指相邻两转子的轴心线与轴承中心线的倾斜或偏移程度。转子不对中可以分为联轴器不对中和轴承不对中:轴承不对中包括偏角不对中和标高变化两种情况,其结果是在联轴节处产生附加弯矩;联轴器不对中又可分为平行不对中、偏角不对中和综合不对中三种情况,如图1所示。

1.2 不对中故障的振动特征

转子不对中所引起的故障,其主要特征表现在下列几个方面(如表1)。

2 两种常用的对中方法

输油泵在大修、保养时,均要进行轴对中。对于中小型设备,采用直尺和目测来确定两个联轴器的径向偏差,用塞尺测量两个联轴器端面间隙,确定两轴的角度偏差。对于大型设备和一些精度比较高的设备,通常采用百分表,千分表,激光对中仪进行对中。

2.1 用万用表进行对中

单架双表法又称百分表法,是在一个表架上安装两块百分表,一块表测量联轴器的径向偏差,另一块表测量联轴器端面的角度偏差,见图3。径向表的读数用来确定两轴的径向偏差值,轴向表的读数用来确定两轴的角度偏差值。

径向偏差的计算式为:A=(A2-A1)/2;

角度偏差的计算式为:B=(B1-B2)/2;

由角度偏差造成的地脚垫片调整数值为:Bf=B×(Lf/Ld);Bb=B×(Lb/Ld)

电机前脚垫片厚度为A+Bf;电机后脚垫片厚度为A+Bb。

该对中方法要求两轴有相对轴向位置的固定,一旦两轴相对轴向位置出现偏移就会影响轴向百分表的读数,从而造成角度偏差值计算误差和垫片厚度误差。人工定位轴向位置时,由于每次的固定位置不一,也会造成轴向表读数误差。

2.2 单架百分表的实际应用

输油泵轴的驱动端和电机的驱动端通过联轴器联接。电机的地脚有三个螺栓,用于调整三个互相垂直的方向上位移。然而由于机器结构,工况以及安装等各种原因,对中不良时有发生,而且情况复杂。

在用双表法进行对中时,平行不对中只能表现在径向表上,而角度不对中可以用轴向表体现出来,因此对中的过程,要先根据轴向表的显示读数,尽量把两轴的角度不对中消除,然后根据平行不对中的调整原理,进行调整。

2.3 激光对中仪的使用

Fixturlaser Shaft200型激光对中仪采用两个激光发射/接收器代替百分表,固定在联轴节的两边,激光对中仪由激光发射/接收器以及支撑架和显示单元组成,如图所示。激光由联轴器一端的发射器射向另一端的接收器,通过每旋转一定的角度激光在接收器的位置变化,自动计算出两轴的对中情况。显示单元将自动计算出平行偏差和角度偏差,同时给出前、后脚的调整值和垫平值,并且能在调整过程中实时显示调整数值的变化。激光轴对中仪的测量原理与逆向百分表测量原理相同,保证了在轴向无固定的两轴对中过程中测量的准确性,采用准直的激光,避免了表架挠度对测量精度的影响。激光对中仪可应用于水平机械对中、软脚测量、热膨胀值补偿。

2.4 激光对中仪的优点

(1)采用激光对中仪对中法可以避免百分表法计算和绘图产生的误差,提高测量精度,最高达到0.001mm。

(2)调整的同时,实时显示偏差的变化量,实现即时调整。

(3)一般激光的测量距离为20m,适合于长中间轴联轴器的对中找正。

(4)可以对多个设备进行轴对中测量,并实时显示测量值的变化。

(5)精度高,无机械表传动、观测误差。

(6)不受轴向小量位移的影响。

(7)加减垫片自动计算减少了调整的次数。

2.5 两种方法的比较

百分表是目前使用最广泛的一种测量和调整工具,使用方法简单,调整精度高。在高精密仪器的调整中,可以选用千分表,调整精度可以更高。

激光对中仪是一种比较先进的测量和调整工具,结合激光发生器,各种传感器,以及pc技术,可以实时观测,显示出各种数据,操作界面直观,简单,测量精度高,相信随着劳动生产效率的提高,会越来越广泛的为人们所使用。

由于输油泵机组转速较低,通常低于3000 r/min,两种方法的测量精度均能满足日常工作需要。

参考文献

[1]魏伟.大型旋转机械典型振动故障的诊断[J].沈阳化工,2000,29(4).

[2]吴启德.输油泵轴对中方法对比分析[J].油气储运,2009.

大型汽轮发电机组故障诊断 篇10

1 大型汽轮发电机组故障诊断技术的目的和意义

对大型汽轮发电机组的故障诊断, 其根本目的就是确保设备的安全、可靠、经济、高效运行, 在此就其主要目的进行阐述:

其一, 针对设备的故障状态或异常状态作出及时、正确、有效的诊断, 将故障消除在萌芽状态。

其二, 对设备的运行维护起到必要的指导作用, 确保设备安全、可靠、有效的运行。

其三, 制定科学合理的监测维护制度, 使设备应有的功能得以最大发挥, 在条件允许的前提下, 充分挖掘设备的潜力, 使设备的使用寿命得以延长, 使设备寿命周期的维护费用大大降低。

其四, 通过故障分析、性能评估等方法, 为设备的优化设计、高质量制造以及生产过程提供可靠的数据和信息。

鉴于汽轮发电机组设备机构的复杂性, 一旦发生故障将直接影响到整个设备甚至整个生产过程的正常运行, 其后果不堪设想。关于设备故障的原因, 多种多样, 从设备的设计、制造、安装、运行、维护等各个环节, 都有可能引发不同的故障。为了提高机组的等效可用率, 除了在产品质量、安装、调试、运行维护等方面下功夫外, 还要对其进行可靠、有效的故障诊断, 以确保生产过程的正常进行。因此, 对汽轮发电机组故障机理、发生原因以及故障征兆和发展趋势进行研究是十分必要的, 同时还应提出切实有效的诊断方法, 以确保设备运行的安全性和可靠性。

2 大型汽轮发电机组故障诊断方法

由于设备故障较为复杂, 且设备与故障征兆之间也非常复杂, 这就从很大程度上决定了设备故障诊断具有探索性过程的特点。设备故障诊断重在研究故障诊断方法。以下就几种主要的故障诊断方法进行分析:

2.1 传统诊断法

传统的诊断方法, 在很大程度上依赖于经验丰富的运行人员以及领域专家。他们主要凭借自身经验或通过试验对设备故障实施重点查找, 以此来确定设备的故障原因和部位所在。频域诊断法则是基于频谱特征的变化, 对设备的运行状态和故障成因做出判断。时域分析法主要是根据时间序列模型和有关的特性函数来进行诊断。统计分析法是利用概率统计模型进行分析。其中, 频域诊断法和时域分析法, 实行性较强, 能够将设备故障特征全面、深入地反映出来, 但也存在一定的不足和缺陷。主要表现为:移植性较差, 且对复杂、非线性系统的故障很难作出有效的诊断和识别。

2.2 专家系统故障诊断法

由于设备故障表现形式的复杂性, 且故障类型与征兆之间关系较为复杂, 在很多情况下, 故障诊断往往依赖于专家的经验或直觉, 这就是所谓的“浅知识”, 很难用数学模型或逻辑推理进行求解。随着人工智能技术的快速发展, 尤其是专家系统技术的发展和应用, 专家系统故障诊断法应运而生。

专家系统故障诊断法是根据实践经验以及大量的故障信息知识而设计出的一种智能化的计算机程序系统, 特别适用于难以用数学模型来描述的复杂的故障诊断问题的解决。故障诊断专家系统主要包括推理机、知识库、解释程序和知识获取程序这四部分。其中, 推理机和知识库的设计是最为重要的。该系统具有较大的优越性, 可以在某种程度上代替领域专家, 并能将推理、判断、结论的过程完整地记录下来, 大大提高了诊断的可信度。但因专家系统的建立是基于大量知识, 若知识库的规则不够完备, 势必会影响到诊断结果的准确性和可靠性, 因此需要着重解决这几个问题:一是不精确领域知识的表述;二是征兆与故障之间非简单线性关系的反映;三是诊断信息的合理运用。

2.3 模糊诊断方法

模糊诊断方法主要包括模糊关系的诊断、模糊模式的识别以及模糊聚类分析。模糊关系诊断法主要是依据故障现象与故障形成原因之间的模糊关系矩阵, 使征兆空间向故障空间转化, 利用故障隶属度值对故障类型做出判断;所谓模糊模式的识别, 则是将由测量参数所形成的特征向量纳入故障模式类中。该方法的关键就是故障模式类的模糊向量的确定;模糊聚类方法无需标准信息群, 也不需要了解样本群变化过程中涉及到的内容, 只需要具备样本群最初的状况, 以此作为基准, 就可按分类结果获取被监测样本的变化趋势, 特别适合于难以确定标准信息征兆群的情况。

模糊诊断法是一种基于数值运算的诊断方法, 可在无人工干预的情况下, 自动进行, 对于要求快速、实时的场合非常适用。模糊数学是一种处理不精确信息的有效工具, 对于汽轮发电机组的故障诊断有着十分重要的作用。但从目前来看, 模糊数学在故障诊断方面多局限于单一故障的诊断, 对于多故障还无法做出有效的诊断。模糊诊断仅仅是一种初步的、简单的诊断, 要想进行精密、复杂的诊断还需要获取更多的信息。

2.4 基于神经网络的故障诊断法

近年来, 随着神经网络的不断发展, 产生了基于神经网络的故障诊断法。目前使用较多的神经网络主要包括:Hopfield网络、BP网络以及自组织映射网络。该故障诊断法具有显著的优点, 它不要求开发者专门的领域知识, 只需有一定数目的具有适当类间距的示例。但该方法也存在一定的局限性, 主要体现在:一是因诊断系统的性能主要受制于所选择示例, 若示例的正交性、完备性不足够好时, 将造成系统性能不良, 在实际情况中, 很难确保训练集的正交性和完备性;二是人工神经网络只能对数字化信息进行处理。神经网络技术是一种针对低层次的智能模拟, 要想对高层次进行智能模拟, 必须有大量的符号知识的表达及处理。

该技术虽然取得了丰硕的成果, 尤其是在网络收敛性方面做了大量的工作, 但应用该技术解决复杂的实际问题还有很多工作要做。

2.5 遗传算法的应用

遗传算法是一种源于自然选择以及群体遗传机理的搜索算法, 运用该方法可以对自然选择以及遗传过程中所发生的杂交、繁殖、突变现象进行模拟。采用遗传算法对问题进行求解时, 将问题的每一个可能的解编码成一个“染色体”, 也就是个体, 所有可能的解, 即群体, 是由若干个个体构成的, 可以视为一个由可行解组构成的群体逐代进化的过程。自遗传算法产生至今, 无论是在应用方面、算法设计方面, 还是在基础理论方面, 都取得了一定的成绩, 已成为计算机科学、应用数学、运筹学、信息科学等诸多学科所共同关注的热点领域。

3 结束语

随着国民经济的持续增长, 我国电力系统正逐渐进入高电压、大容量、大机组的发展阶段, 人们越来越注重电力设备运行的安全性和可靠性, 经济性和高效性。目前, 我国在大型汽轮发电机组故障诊断方法的研究方面, 取得了一系列可喜的成绩, 但实践表明, 这还远远达不到工程领域的具体要求, 无论是诊断的正确性还是诊断的自动化水平都有待进一步的提高。

参考文献

[1]倪秋华, 朱晓东.汽轮发电机组状态监测和故障诊断的发展与趋势[J].汽轮机技术, 2011, 15 (3) :123-125.[1]倪秋华, 朱晓东.汽轮发电机组状态监测和故障诊断的发展与趋势[J].汽轮机技术, 2011, 15 (3) :123-125.

[2]杨长柱.汽轮发电机组振动监测故障诊断系统的评述[J].发电设备, 2012, 15 (1) :147-149.[2]杨长柱.汽轮发电机组振动监测故障诊断系统的评述[J].发电设备, 2012, 15 (1) :147-149.

[3]朱小红, 姚杰新.某国产600MW汽轮发电机组振动故障诊断及处理[J].中国科技信息, 2011, 18 (16) :234-236.[3]朱小红, 姚杰新.某国产600MW汽轮发电机组振动故障诊断及处理[J].中国科技信息, 2011, 18 (16) :234-236.

机组故障 篇11

【关键词】火电厂；发电机组；电气故障；维修

在我国电力事业蓬勃发展的今天，如何提高火电厂发电机组设备的安全性与可靠性已经成为了人们日益关注的问题，因为发电机组设备的各项性能有所提高，能够使火电厂达到节能降耗的目的，在供电需求越来越旺盛的情况下，人们对于供电的效率和质量都有了新的要求，这就需要电气工作人员不断地学习专业知识，在设备运行过程中，能够及时发现设备存在的电气故障，并且及早有效的进行维修。

一、火电厂发电机组故障排除的基本原则与注意事项

1.机组故障排除的基本原则

发电机组的组成结构复杂，设备精密，出现故障时不容易及时找到故障原因和故障位置，可能是机组的原因，也可能是电控系统的原因，还有可能是其他部分的原因。因此，在对机组进行故障诊断时，应遵循先外后内、先简后繁、先熟后生、代码优先、先备后用的基本原则，以便能够快速找到故障原因和位置。火电厂发电机组常见的电气故障有一下几种：发电机组中系统中的部分线套管过热、发电机的大轴出现磁化与退磁、发电机的转子连接部位出现故障、发电机的励磁回路发生故障，针对这些故障，发电厂的维修部门应作出合理高效的解决方法。

2.机组故障排除的注意事项

在火电厂设备运行时，在及时发现机组出现了故障之后后，进行检修的顺序应该如下：首先，需要从工作人员的沟通中发现事故出现的大致原因、地点、时间等，检查翻阅当时的机组运行记录，判断是机器自身故障还是人为原因；其次，在做到第一点的前提下，搞清楚事故障的基本情况，需要进行机组的实地考察，大致对故障出现的位置做出合理分析，并且及时根据故障现象进行排除；最后，在诊断清楚故障原因之后，需进行正规的维修，尽量提高维修的效率。需要注意的是，谨记故障发生的原因，对于同类的故障进行有效合理的防范，降低故障发生了，提高供电的可靠性。由于其特殊的工作环境和核心地位，我们应该加大对发电机设备的维护，保证设备的正常、高效的运行。

二、发电机组常见的电气故障以及维修方法

1.强化火电厂发电机组电气系统分析

电气工作人员只有对发电机组设备有足够的了解，以此为前提才能对任何设备进行检测与维修，了解设备的系统内部结构，了解设备系统的组成，这样才可以在设备发生故障时对其进行诊断和维修。在当今这个经济飞速发展的时代，有许多工艺和技术在火电厂中发电机组设备上实施应用，为了适应这个时代的发展需求，所有的发电厂，包括风力发电厂，水力发电厂都在进行大规模的改革，为了提高发电机组的工作效率，将许多新型材料应用其中，为机组提高效率和生产质量提供了优良的环境，在这样的情况下，电气维修人员对需要对技术改革工作有相当的了解，探究各种可能在工作环节当中出现的问题，然后针对这些问题提出合理的意见，怎样预防这些问题的有效措施，在发生故障时能够及时诊断问题，并且高效解决，可以提高工厂机组的运行效率。

2.加强火电厂发电机组电气系统运行、养护记录管理

平常在火电厂运行期间，电气工作人员对机组应该做好全面的日常记录工作，可以在机组发生故障时提供合理可靠地依据，在对机组进行检测时，可以依据日常的记录进行详细的分析和汇总，并且在记录的过程中，需要进行大模块的分类，比如可以根据每个运行部件的不同而分类。这样分类详细的记录可以为设备在发生故障时提供诊断的资料，在发生故障时，电气维修人员可以通过查询机组的日常工作记录来进行比对，从而可以达到快速查找到故障发生的原因，免去不必要的麻烦。比如：设备发生故障是因为零件的磨损或是缺失了某一个零件，电气工作人员可以通过更换零件来进行维修，由于原因被查明，维修设备的时间就会缩短，减少了由于设备发生故障而造成的经济损失。此外，工作人员通过对记录的查询，也可以防范此类故障再次发生。在火电厂发电机组发生的电气故障中，线路或设备发生故障是较为常见的故障。而绝缘子老化、线路折断虚接等都将导致系统故障的发生。从上文可知，在火电厂发电机组电气故障发生后，电气维修人员首先应该检查运行记录，与中心监控人员进行沟通，需要对各种异常情况在发生故障之前进行充分的了解。然后在此基础上到现场对故障现象进行观察，比如气味，还有外观等等。电气维修人员可以对外观进行检查，并且对于异常现象分析其故障点，根据故障的实际原因进行排除。

3.以科学的管理方式提高电气故障维修质量

在了解火电厂发电机组系统组成的前提下，可以清楚的了解到机组设备的常见故障主要发生在发电机保护、调节装置、变压器保护和高压线路保护这几个方面。在我国这个重视电力发展的国家，对于电厂发电机组的维修工作人员的水平、技能和经验可以看出，我国的火电厂设备维修部门已经具有了比较完善的电气故障排除能力，然而，由于传统的管理模式和设备维修基础操作管理的影响，电厂发电机组电气故障维修的质量对于故障的发生率有着至关重要的影响。在此基础之上，火电厂发电机组电气故障必须以科学的管理模式、严谨的操作方法来实现对电气故障排除和维修的效率，避免电气故障维护工作造成的安全隐患，为提高电气系统使用寿命、提高系统稳定性奠定基础。火电厂应从自身管理体系的完善入手，对电气故障维修过程进行严格的控制。避免维修过程中不规范操作造成的故障再次发生，为保障发电机组稳定运行奠定基础。

4.以电气设备分级检修方式提高预防常见故障的发生

在火电厂发电机组常见电气故障维修过程中，为了防止常见故障的发生，电厂设备维护部门以及相关部门应该用分级的方式进行检修和维护，这样才能够更加保障火电厂发电机组设备的稳定运行。电气工作者们可以通过系统和设备分级的方式进行维护和检修，还有对电气系统故障进行合理分析这样的方式制定了科学高效的电气故障预防措施，这样便可降低火电厂发电机组设备出现电气系统常见故障的概率，提高了发电机组的运行效率。对于进行分级检修和维护的概念，可以这样理解，电气检修人员可以按照电气设备对发电机组的影响、电气设备的重要性、电气设備故障频率情况以及维修优先级等对发电机组电气系统进行分级检修。这样可以科学地管理火电厂的电气设备，降低电气系统故障发生的可能性。

三、总结语

综上所述，对于火电厂中发电机组设备的运行的安全性有着重要影响的因素就是机组常见的电气故障，如果想要提高火电厂发电机组设备运行的效率，其维修部门就应该制定一套合理高效的管理方案，针对发电机组设备的电气故障进行完善，由于电气技术日新月异，需要不断提高火电厂的电力维修人员的专业技能，对电气维修人员进行定期培训，让电气维修人员能够充分了解新技术新设备。因为火电厂发电机组的功率大，线路复杂，这种维修工作量大，所以在机组设备发生故障时，要冷静处理，理性分析，按照故障诊断原则进行诊断，在短时间内进行维修，保证火电厂的正常运转。

参考文献

[1]姚俊青，田崇华.火电厂发电机组常见电气故障与维修[J]应用技术，2013（4）.

[2]柳龙，郭瑞萍.火电厂中发电机组常见的电气故障与维修探讨[J]科技创新与应用，2013（27）.

[3]张建锋.论火电厂发电机组常见电气故障与维修[J]能源环境，2012（1）.

轧机机组旋转编码器故障处理 篇12

(1) 外界干扰。

大型电机、电焊机频繁启动, 编码器信号线路和动力线同一管道, 编码器表面油污、灰尘, 工作环境潮湿、污浊等外界干扰易造成编码器波型不良, 信号传输错误, 计数不准。搬离、关闭、隔离干扰源。注意不要拆解编码器, 否则影响编码器防油和防滴性能。

(2) 使用不当。

编码器由精密器件构成, 安装时若受到不适当冲击, 如用锤子或钳子等工具用力敲击、摔打碰撞, 可损坏内部功能器件。另外编码器工作在非最佳安全电压下, 使用不合适连接器等也会造成损坏。牢固安装编码器, 编码器轴和机器连接应使用厂家配备、合适的柔性连接器。安装时不要给轴施加直接的冲击, 应缓缓套入, 不要硬压入。确认编码器工作电压为24V, 在控制柜中装设24V稳压电源, 确保编码器总是在最佳安全电压下工作。

(3) 振动及配线问题。

编码器发出误脉冲多是因为加在其上的振动。配线时应充分注意, 误配线可损坏内部回路。 (1) 制定严格的点检制度。 (2) 260机组使用的编码器共有6根输出信号线和2根电源线, 输出线彼此不能搭接, 在电源切断状态下进行配线。避免电源线与地线反接, 注意电源极性, 正、负极不能接错。 (3) 将编码器线与动力线分开敷设, 并保持一定距离。 (4) 延长电线时, 应在10m以下。电线分布电容使波形上升、下降时间较长, 有问题采用施密特回路等对波形进行整形。 (5) 为了避免感应噪声等, 要尽量用最短距离配线。 (6) 全部改用双绞屏蔽电缆取代普通屏蔽电缆。 (7) 给串行数据线接上120Ω终端电阻。

(4) 参数设置不合理。