第一讲汽轮机故障诊断技术的发展Word格式.docx

第一讲汽轮机故障诊断技术的发展Word格式.docx

《第一讲汽轮机故障诊断技术的发展Word格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第一讲汽轮机故障诊断技术的发展Word格式.docx（11页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

诊断技术发展到这一阶段，其研究内容与实现方法已发生了且正在继续发生着重大的变化。

原来以数值计算和信号处理为核心的诊断技术将被以知识处理和知识推理为核心的诊断技术代替，形成基于知识的设备诊断技术。

对诊断技术的研究也不再是各种方法的“堆积”，而是从知识的角度出发，系统地研究诊断技术。

现在，故障诊断技术在机械、电子、能源、化工、交通运输、航空航天、军事等各个领域得到了广泛应用。

应用的对象包括旋转机械、往复机械、流程工业、加工过程、仪器仪表等。

由于旋转机械是各行各业用得最多的一类机械设备，所以，旋转机械的故障诊断问题始终是设备诊断技术研究的热门课题。

汽轮机组是大型旋转机械，而且用途非常广泛，其故障诊断问题引起了有关单位和人员的高度重视。

二、汽轮机组故障诊断技术的研究现状

1．信号采集与信号分析

（1）传感技术。

由于汽轮机组工作环境的特殊性（高温、高压、高转速、高应力），所以在汽轮机组故障诊断系统中，对传感器的性能要求很高。

目前，对传感器的研究，主要是提高传感器性能的可靠性、开发新型传感器，以及研究如何诊断传感器故障以减少误诊率和漏诊率等方面的问题。

当前，许多学者正在研究利用多传感器信息融合技术来诊断故障。

提高对故障的分辨率。

（2）信号分析与处理。

在信号分析与处理研究领域中，最具有吸引力的是振动信号的分析与处理。

汽轮机组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该领域的重要研究课题。

目前，正在研究的信号分析与处理的方法有变时基FFT、短时基FFT、时—频分析、Winger变换、小波变换、全息谱分析、延时嵌陷分析、信号的分维数计算等。

2．故障机理

故障机理研究是故障诊断领域中的一个非常基础而又必不可少的工作。

目前，对汽轮机组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。

汽轮机组是大型旋转机械，振动信号是其主要也是非常重要的特征信号。

因此，汽轮机组的故障研究总是从振动信号人手，并从振动信号中提取故障征兆．从而建立起故障征兆集合和故障集合之间的映射关系。

目前，研究汽轮机组故障机理方法有现场试验法、实验室模拟研究法和计算机仿真法。

现场试验方法是在实际机组上模拟具体的故障，对故障信号进行在线检测，提取故障的征兆。

这种研究方法具有征兆一故障关系明确、故障状态的逼真度高等优点。

但是，这种研究方法也有其不足之处，如信号的背景噪声大、危险性大和费用高等。

实验室模拟研究方法是先建立机组的物理模型，即模拟实验台。

然后在模拟实验台上人为地模拟出机组的故障，在模拟故障状态下检测故障信号，提取故障特征，从而建立起故障征兆与故障之间的映射关系。

该方法克服了现场实验法的缺点，是目前广泛采用的故障研究方法。

但是，该方法也有其缺点，主要表现在

故障状态的逼真度有所降低、模拟的故障范围受到限制、实验台的造价高等方面。

计算机仿真法目前是研究旋转机械故障机理和故障行为的常用方法。

该方法是先建立描述设备状态和行为的数学模型，再开发出相应的仿真软件，然后对一些典型故障进行数值仿真。

其优点为：

不受现场和实验室的条件限制；

能定量地建立故障状态和故障特征之间的关系；

能反复模拟不同的边界条件（环境条件）

和初始条件下的故障形态和故障特征。

该方法的困难之处是数学模型的建立以及如何验证数学模型的准确性。

3．诊断策略

汽轮机组是一个复杂的机电系统，其故障特征集合与故障集合之间的映射关系非常复杂。

机组在运行过程中，可能出现多个故障。

所以，如何根据检测到的故障特征来诊断出机组的故障是研究人员非常关心的问题，这个问题也就是诊断策略。

在汽轮机组故障诊断领域中，常用的诊断策略有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、基于灰色理论的诊断、模糊诊断、专家系统和基于人工神经网络的诊断。

目前研究比较多的是后几种诊断策略。

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。

4．诊断方法

诊断方法的研究一直是故障诊断领域的重点。

目前，在汽轮机组故障诊断领域中，主要的诊断方法有振动诊断法、噪声诊断法、热力学诊断法、红外诊断法、声发射诊断法和无损检测诊断法等。

汽轮机组是大型旋转机械，振动是其重要的（也是主要的）特征信号。

因此，振动诊断法是汽轮机组的常用诊断方法。

机械振动势必会产生噪声，噪声信号中包含了机组的丰富的状态信息，因此。

噪声诊断法也可用于诊断汽轮机组的故障。

汽轮机组热力性能方面的故障，用热力学诊断方法来诊断。

机组动静碰磨、转子裂纹等故障可用声发射诊断法进行诊断。

在诊断机组剩余寿命和部件缺陷时，主要用无损检测诊断法。

目前用到的无损检测技术主要包括硬度测定法、电气阻抗法、超声波法、组织对比法、结晶粒变形法、显微镜观察测定法和X射线分析法等。

5．在线诊断系统的研制与开发

在线诊断系统的研制与开发，实际上是对上述各研究领域的成果进行集成，这种集成，既包括硬件方面的集成，又包括软件方面的集成。

在线诊断系统在现场投入使用后，可对汽轮机组的状态和故障进行在线诊断与分析。

三、汽轮机组故障诊断技术的发展趋势

在汽轮机组故障诊断领域里，已取得了一些重要的理论和应用成果。

但是，当前汽轮机组故障诊断技术的研究还存在以下几个方面的不足：

（1）在诊断方法和诊断系统的开发研究方面投入的精力较多，而对故障机理的研究投入的精力相对来说少了一些，专家系统知识库中存放的知识不丰富。

所以，所开发出来的诊断系统难以对被诊断对象做出准确有效的诊断。

（2）国内在诊断系统软件开发方面“百花齐放”，没有统一、规范的软件标准，没有标准的开发环境；

诊断系统的硬件没有标准化、系列化。

因此，开发一套诊断系统要花费巨大的人力、物力和财力。

（3）开发出来的诊断系统的功能比较单一。

目前已有的诊断系统大多数只能诊断出故障的名称，对故障机理的分析不够透彻，缺少对设备状态的综合评价、故障趋势的预测、设备运行指导和维修决策等方面的综合功能。

诊断系统的自学习功能没有达到实用化。

（4）现有诊断系统的诊断过程是非“自主”的。

目前已开发出来的诊断系统，大多数是在人工参与下的辅助诊断系统．其诊断过程需要人员的参与和照料，因此，这样的诊断系统是非“自主”系统。

正因为诊断过程的非自主性，大大降低了诊断系统的实用性。

大型汽轮机组的结构特点和运行条件特点，决定了汽轮机组的故障诊断要快速、准确、高效和实时。

为了满足上述要求，汽轮机组诊断技术的研究应在如下几个方面取得突破。

1．分布式结构的故障诊断系统的研究与开发

汽轮机组各子系统的结构和功能是分布式和多层次的。

这种结构上的层次欢关系，要求其诊断系统也是分布式和多层次的，由全局诊断系统和子诊断系统组成。

全局诊断系统负责诊断任务的管理，包括将总体任务分解成子任务和向各子诊断系统分配任务两方面内容，这些子任务往往是相互耦合的。

诊断子任务完成以后，通过对各子诊断系统结论的综合，最终得出结论。

分布式故障诊断专家系统具有推理效率高、诊断速度快、系统可靠、实时性好的特点。

2．集成式故障诊断系统的研究与开发

由于当前的诊断系统在推理方法上的单一性，在求解复杂系统的诊断问题时受到很大的限制。

未来的汽轮机组故障诊断系统，将根据不同子系统的特点采用不同的推理模型，甚至采用几种不同推理模型进行混合推理。

例如，在同一个诊断系统中，同时集成了基于规则的推理模型、基于人工神经网络的推理模型、基本事例的推理模型等等。

在一个集成式诊断系统中，各种推理模型的优势将得到充分发挥，从而达到提高推理速度和解的准确性的目的。

有关专家认为，人工智能研究的下一阶段将是综合集成的时代，所以，集成式故障诊断专家系统的研究与开发将成为一个研究热点。

3．构造大型监测诊断中心

在同一个电厂或在一个区域内，有许多同类型（或不同类型）的汽轮发电机组在同时运转，可构造一个大型监测诊断中心，对这些汽轮发电机组进行集中监测和管理。

构造大型监测诊断中心所带来的好处主要有：

①便于集中保存设备的运行数据和健康状况资料；

②便于多个机组之间、多个电厂之间共享已有的知识，便于知识库的完善化；

③便于根据各机组的状况对机组进行负荷调度。

4．自主闭环诊断系统的研究与开发

全自主闭环故障诊断系统能够在人员不参与和不照料的情况下完成持续的故障诊断，形成决策，再由诊断系统发出相应的控制指令，对机组施加适当的控制。

要实现自主闭环诊断，必须要有成熟和先进的诊断技术。

自主闭环诊断系统应满足如下几个基本条件：

①诊断系统的知识库必须完备；

②诊断系统能够有自学机制，能诊断不可预知的故障；

③诊断系统要能自动、快速、完整和准确地提取故障特征；

④诊断系统需有规划系统的协同合作；

⑤）诊断系统的硬件和软

件具有非常高的可靠性，具有很强的抗干扰能力。

5．故障诊断的相关技术研究

故障诊断技术是以现代传感技术、信息技术、计算机技术、可靠性技术、软件工程及人工智能为基础的高新技术。

为了发展汽轮机组的故障诊断技术，我们还必须研究如下相关的关键技术：

（1）专家系统开发工具的研究与开发。

利用专家系统开发工具，可大大缩短专家系统的开发周期，节约大量的时间和资金。

现在，国外诊断系统的开发基本上都已采用专家系统工具。

但是，这方面的工作在国内还处于空白状态。

（2）人工智能理论的研究。

未来的诊断系统，都是具有智能的。

人工智能理论研究所取得的新成果应用于故障诊断系统后，将使诊断系统的智能化程度大大提高，从而大大提高诊断的自主性。

为了提高故障诊断系统的实用性、可靠性、灵活性和自主性，加强人工智能基础理论（如知识获取、知识表示、知识处理、机器学习、推理技术）的研究是很有必要的。

（3）传感技术的研究。

目前，故障诊断系统所用的传感器都是常规的传感器，检测诊断对象的动态信号主要有振动、温度、压力、流量、噪声、应力和位移等。

各种新型传感器（如光学传感器、光纤传感器、化学传感器等）的应用，特别是各种多功能集成式传感器和智能化传感器的应用，将大大提高诊断对象状态信息的识辨力，提高诊断结果的准确率。

第二节设备故障诊断技术产生的影响

设备诊断技术的发展，产生了如下几个方面的变化。

一、促进了设备维修方式的变化

从20世纪70年代以来，由于设备诊断技术的出现和迅速推广应用，促使设备的维修体制开始进入了一种新的方式——状态维修方式。

从工业化大生产出现至今，设备维修大致经历了下列三种方式：

（1）事后维修（BreakdownMaintenance）；

（2）预防维修（PreventiveMaintenance）；

（3）预知维修或状态维修（ConditionMaintenance0rPredictive

Maintenance）。

到19世纪，由于蒸汽机和电动机的出现．工业生产完成了手工作坊到大机器的工业革命。

但是，由于当时生产规模不是很大，机器设备比较简单，技术水平也比较低，所以设备利用率和设备的维修费用不是突出问题，并不引起人们的注意，对设备的故障也缺乏认识，设备管理意识比较淡薄．只是在坏了以后再进

行修理。

这种维修方式叫事后维修，是最早出现的维修方式。

随着社会化大生产的发展，出现了流水线生产方式和流程生产工艺，采用的机器设备中技术的先进性和复杂程度有了很大提高，机器运行节奏加快，设备故障对生产的影响显著增加。

为了防止事故发生，维修部门预先制定计划，定期进行检修和更换零部件，这种维修方式叫定期维修或称预防维修。

计算机和电子技术的发展，促进了工业生产和科学技术的进一步发展，生产装备、航空航天装备越来越先进和复杂，没有故障监测和诊断的先进手段，就很难预防各种随机因素引起的故障，也很难避免产生过剩维修。

美国开始从可靠性工程研究人手。

通过应用概率统计方法定量地监测机器零部件的可靠度和故障率，来确定机器的维修方式。

这种方法提高了设备运行的可靠性，减少了不必要的过剩维修，降低了维修成本，取得了良好的效果。

在此基础上，一些发达的工业国家将新的故障诊断技术应用于设备的管理和维修，根据设备的状态监测和故障诊断预知设备状态，确定设备维修工作的内容和时间，制定维修方案，这种

维修方式叫状态维修或称预知维修。

二、提高设备运行的可靠性，延长设备的寿命

所有设备在整个服役期限内，故障发生的次数和使用时间是有规律的，虽然对每一台设备来说，出现故障的次数和使用寿命各不相同，但其发展规律都是一致的，这个发展规律就是著名的“浴盆”曲线。

当设备进入劣化期后，故障就会逐渐增加。

设备劣化度的变化可通过其状态信息反映出来。

如果使用故障诊断技术对设备实施在线状态监测和诊断，就能动态地监视设备劣化程度的变化，诊断出早期故障．并预测故障的发展趋势，确定合理的维修措施，避免设备的永久失效和重大设备事故的发生。

这不但能提高

设备运行的可靠性，减少设备故障的停机时间，而且还可以延长设备寿命。

三、带来可观的经济效益

故障诊断技术在生产中的应用，改变了维修方式，由于了解和掌握了设备运行的状态，减少了突发性的事故停机，减少了过剩维修，降低了维修费用，提高了设备的可用率，其经济效益是显著的。

例如，美国一公司的统计资料表明，该公司在应用了故障诊断技术后，每年可节约设备维修费用22％一30％，与振动有关的故障减少62％，主要设备的大修周期从3年延长到7—8年。

又据美国Pekrul发电厂的统计分析，该厂在采用了故障诊断技术后，获得了显著的经挤效益，诊断系统的经济效益系数（因采用诊断技术而节约的费用与诊断成本之比）达到36，详见表1—1。

由此可知，设备诊断技术带来的经济效益是非常可观的。

表1-1美国Pekrul发电厂故障诊断的经济效益分析

第三节汽轮机组故障诊断技术的特点

汽轮机组故障诊断技术是设备诊断技术的一部分。

作为机械设备的一种，其诊断技术与一般设备的故障诊断技术具有某些共同之处。

但是，由于汽轮机组的结构、原理和工作环境的特殊性，决定了其诊断方法和采用的检测技术与其他设备的诊断有所不同。

一、涉及较多的知识领域

汽轮机组的功能是将蒸汽的热能转换成转子的旋转机械能。

为了实现能量转换，汽轮机本体在结构上必须有固定部分和旋转部分。

其中，固定部分实现对高温高压蒸汽的膨胀加速，将蒸汽的热能转换为蒸汽的动能；

转动部分实现将蒸汽的动能转换为转子的旋转机械能。

而转动部分通常与转轴一起支承在汽缸上或基

础上。

为了使汽轮机输出的机械功率与发电机应发出的电功率平衡，汽轮机安装了先进的控制系统；

为了确保机组运行的安全性，汽轮机还安装了保护系统；

为了提高热力循环的热效率，机组配置了回热加热系统和凝汽系统。

另外，汽轮机的转轴与发电量的转轴直接相连，在运行过程中，汽轮机和发电机相互作用、相互影响。

所以，汽轮机组在运行过程中出现的故障，将会涉及上述各个独立的系统，因而汽轮机组的诊断比一般设备诊断涉及的技术领域要广一些。

汽轮机组诊断涉及的知识领域有转子动力学、热力学和传热学、机械故障诊断学、知识工程学、信息工程学、计算机技术、控制理论与控制工程、材料工程学等。

二、故障征兆的提取比较困难

汽轮机组在故障诊断过程中，要提取的故障征兆较多。

主要包括瞬时值型征兆、变化率型征兆、图形征兆、集成型征兆、开关型征兆、频谱型征兆等。

其中，有些征兆可以用常规的检测和分析手段来提取，而有些征兆目前尚无可靠的手段来提取。

三、故障征兆与故障之间映射关系复杂

汽轮机组的故障与故障征兆之间的映射关系很复杂。

首先，汽轮机组的任何一个故障都对应有多个故障征兆，在故障演变过程的不同阶段，各个征兆的明显程度是不一样的；

其次，一个故障征兆可能对应了多个故障；

再次，由于汽轮机组是一个复杂的机电系统，子系统之间相互耦合、相互作用，这就决定了汽轮机

组可能同时发生多个故障。

这样一来，使得故障与故障征兆之间的映射关系更加错综复杂。

四、故障演变过程的渐变性和突发性

在汽轮机组的常见故障中，有些故障的演变过程是渐进性的。

这些渐进性的故障在发生和发展过程中所表现出来的若干征兆可以用相应的检测仪器检测出来。

不过，在故障演变的不同阶段。

这些征兆的表现有强弱之分。

但是，有些故障是突发性的，这些故障在发生之前没有任何“先兆”，或者说，即使有“先兆”，现有的检测仪器也难以检测出来。

要想对这些突发性故障进行在线实时诊断，目前有较大的难度。

第四节汽轮机组故障诊断的目的、任务和方法

一、汽轮机组故障诊断的目的

随着汽轮机组朝着高参数、大容量、高自动化方向发展，系统越来越复杂，设备出现故障的可能性越来越大，．故障的危害性也越来越大。

近几十年来，国内外已发生多起汽轮发电机组整机毁坏事故，因设备故障而导致重大经济损失和人员伤亡的事件时有发生。

因此，保证汽轮机组的安全运行是十分重要的。

汽轮机组运行的安全性和可靠性取决于两个方面：

一是设备设计与制造的各项技术指标的实现；

二是设备安装、运行、管理、维修和诊断措施的实施。

其中，监测和诊断是确保汽轮机组安全运行的重要手段。

汽轮机组故障诊断的目的是：

（1）及时地、正确地对各种异常状态或故障状态做出诊断，预防或消除故障，对设备的运行进行必要的指导，提高设备的可靠性、安全性和有效性，从而将故障损失降低到最低水平。

（2）保证机组发挥最大的设计能力，制定合理的维修制度，以便在允许的条件下充分挖掘设备潜力，延长服役期限和使用寿命，降低设备全寿命的周期费用。

（3）预报机组潜在的故障，避免经济损失和人身伤亡事故。

二、汽轮机组故障诊断的任务

汽轮机组故障诊断的任务是：

①监视设备的状态，对设备的状态作出准确的评价；

②预测和诊断设备的故障并提出消除故障的技术措施；

③指导设备的管理和维修。

1．机组的状态监测

状态监测是诊断系统最基本的任务。

状态监测的目的是了解和掌握设备的运行状态，包括采用各种检测、测量、监视、分析和判断方法，向用户及时报告设备当前的状态参数，并对设备的状态参数进行显示和记录，对异常状态作出报警。

2．机组的状态评价

所谓状态评价，就是根据设备当前的状态数据，结合其历史状态，考虑到设备当前所处的环境因素，对设备当前所处的状态进行评判，向用户提供设备整体劣化情况的信息。

状态评价对指导设备的运行和维护具有重要的意义。

众所周知，对一个复杂的机械系统而言，其中的一个子系统（或一个机件）出现故障，不等于说整个机械系统的寿命已终结；

反之，没有一个子系统（或没有一个机件）出现故障，不等于说整个机械系统就处于良好状态，不需要维修。

所以，状态评价为设备的运行和制定维修计划提供了重要依据。

3．机组的故障诊断

故障诊断的任务是根据状态监测所获得的信息，结合已知的结构特性和参数、环境条件和设备的运行历史（包括运行记录和曾发生过的故障及维修记录等），对设备可能发生的或已发生的故障进行分析、判断，确定故障的性质、类别、程度、原因和部位。

4．机组的状态趋势预报

状态和故障趋势预报的任务就是利用设备状态和故障的变化规律，结合设备当前的环境条件，对设备的状态劣化趋势进行预报，或对已发生的故障的发展趋势及其后果进行预报。

5．机组运行和维修指导

对机组实施状态监测、状态评价、故障诊断和趋势预报的最终目的就是指导机组的运行和维护。

所谓运行指导，就是根据设备的当前状态，给用户提供设备的最优运行方式，以减缓设备的劣化速度，避免设备故障的发生，或最大限度地减少故障可能带来的损失。

所谓维修指导，就是根据设备的当前状态和变化趋势，给用户提供设备的维修时间和维修方式等方面的维修策略。

三、汽轮机组故障诊断的策略

为了快速、准确、可靠地诊断出汽轮机组的故障，应该采取较为灵活的诊断策略，下面介绍几种常用的诊断策略。

1．阶段性诊断策略

该方法就是根据故障发生的阶段不同和故障的特征以及机组的启动要求，在机组启动过程中，将机组的状态和振动的频率结合在一起对故障进行诊断。

例如，对大型汽轮发电机组的启动过程可分为如下几个阶段进行诊断：

（1）冲转至低速暖机阶段。

这一阶段主要根据通频和谐波分量的大小判断是否存在初始弯曲、热态不平衡和动静碰磨等。

（2）低速暖机升速至中速暖机阶段。

主要根据高阶谐波分量的大小和幅值及相位的变化情况判断是否存在动静碰磨等故障。

（3）中速暖机阶段。

该阶段主要根据轴向振动的大小判断汽缸是否顺利地胀出，滑销系统是否出现卡涩。

（4）中速暖机升速至定速阶段。

这一阶段主要根据一倍频、低频（如1，3倍频、1，2倍频、临界转速对应的频率等）和高频分量的大小判断是否存在不平衡、油膜涡动、油膜振荡和基础松动等故障。

（5）并网升负荷阶段。

这一阶段主要根据一倍频、二倍频和低频分量的大小判断是否存在不对中、热态不平衡和汽流激振等故障。

（6）正常带负荷阶段。

此阶段根据振动的幅值和相位是否突然变化来判断是否出现部件脱落故障；

根据振动是否随时问缓慢变化来判断是否存在通流部分结垢；

根据振动的频谱和振动随负荷、时间的变化情况来判断转子是否存在转子裂纹、旋转部件松动等故障；

根据轴承振动频谱和轴承回油温度的变化来判断轴承

是否出现故障等。

2．层次诊断策略

（1）系