水電機組狀態監測與故障診斷

李德軍

（中國水利水電第七工程局有限公司機電分局，四川 彭山 620860）

1 國內外水電機組狀態監測與故障診斷技術現狀

（1）國外發展現狀。水電機組狀態監測與故障診斷技術對保護水電機組，保障電力供應的可靠供應具有非常重要的現實意義。國外在開展水電機組狀態監測與故障診斷技術研究方面較于我國相比具有開始時間早，技術比較成熟的特點。

現代機械設備的檢測與診斷技術研究，開始于20世紀60年代后期。重點是應用于軍事和航空領域。20世紀80年代該技術逐步進入普通工業技術應用領域。最早開展故障監測診斷技術研究的是美國，他們先是針對航天系統開展故障機理、檢測、診斷和預測的研究和開發，然后發展到電站汽輪發電機組。美國從事電站故障監測診斷系統工作的主要公司有:西屋公司 (WHEC);IRD公司;Bently公司;BEI公司。美國西屋公司的人工智能集中診斷電站設備狀態專家系統PDS。歐洲也有不少公司從事故障診斷技術的研究、產品的開發及應用。如瑞士ABB公司發展以計算機為前終端核心的 “人機聯系(MMC)”振動觀察 (vibro－View)系統。法國于1978年在法國電氣研究與發展部研制了狀態振動監測系統，近年又發展了以監測與診斷輔助的PASD系統。丹麥的服K公司在20世紀90年代推出了新一代狀態監測與故障診斷系統—B&K3450型 COMPASS系統。英國的COLLACOTT公司，德國西門子公司也開發出了各自的診斷系統。據相關資料分析，目前已投入運行的比較先進的診斷系統主要有:美國西屋公司的GEN—AID系統和人工智能集中診斷電站設備狀態專家系統;美國本特利·內華達公司推出的瞬間數據管理系統(TDM)和用于旋轉機械故障診斷的工程師輔助系統(EA);德國西門子公司的Siemens/KMU系統等。

（2）國內發展現狀。目前，我國水電廠的運行模式正處在由傳統檢修模式的“計劃維修”方式到更具科學性的“狀態檢修”方式轉變進程中，實現“狀態檢修”是國內乃至國際水電行業多年來一直為之奮斗的目標。國內水電機組狀態監測與故障診斷技術研究起步較晚，但是，近些年來，通過技術引進、消化、吸收，國內該技術的發展速度是非?？斓?，也取得了很多研究成果。自20世紀80年代初起步，從一些大專院校學術討論和小規模實際應用發展到許多高校、大企業聯合的深入研究開發和現場實施，發展非常迅速，主要經歷了3個階段:第一階段是在20世紀70年代初期到80年代初期，當時主要是在引進和消化吸收國外先進技術的基礎上，開始研究各種機械設備的故障機理、診斷方法以及簡便的監測與診斷儀器;第二階段是在20世紀80年代初期到80年代后期，這一階段主要是總結經驗，探索新的診斷理論和方法，開發研制出我國自己的狀態監測與故障診斷裝置;第三階段是在20世紀80后期至今，從理論和生產應用上形成了具有我國特色的智能故障診斷理論。

目前我國從事故障診斷技術研究與開發的單位有幾十家，大都集中在火電汽輪機以及機械設備的監測與故障診斷技術上，這些單位主要有華中理工大學、上海交通大學、華北電力大學等高等院校和上海發電設備成套設計研究所、山東電力科學試驗研究所、哈爾濱船舶鍋爐渦輪機研究所及一些汽輪機制造廠和大型電廠等。目前，我國開展水電機組狀態監測與故障診斷系統研究的單位主要有華中科技大學、中國水利電力科學研究院、河海大學、北京英華達公司、西安理工大學等。主要研究成果有國內的有華中科技大學的HSJ系統;北京英華達公司的EN一8000;中國水利電力科學研究院的HM900O水電機組狀態監測綜合分析系統等。

2 水輪發電機組故障診斷技術研究現狀

近年來，隨著技術引進、消化和吸收，我國水電機組狀態狀態監測、分析與故障診斷方面取得了一系列卓有成效的研究成果。但由于水電機組單機裝機容量的不斷增大，水電設備結構、運行狀態及故障機理的現實復雜性，故障特征及現場診斷方法的研究還有待進一步地深入。水輪發電機組是旋轉機械的一種，它與一般旋轉機械有許多共性，有關旋轉機械故障診斷的技術與經驗許多都可以借鑒。但水輪發電機組也有自己的固有特性，目前水輪發電機組故障診斷技術還存在以下幾個問題：

（1）由于水輪發電機組的結構復雜、影響因素眾多，對深層故障機理的研究還很缺乏。為了提高故障診斷的準確率，有必要對深層故障機理進行廣泛的研究。

（2）現有的大部分水輪發電機組故障診斷系統主要利用振動信號頻率成分結構與頻率幅值兩個重要信息進行綜合自動診斷。由于水輪發電機組故障具有復雜性、隨機性、耦合性及頻譜結構存在相似性等特點，僅僅依賴振動信號頻譜信息進行診斷，診斷類型不明確，常常出現誤診的現象，甚至會造成重大的損失。有必要結合故障機理分析，提取其他故障征兆特征，建立基于知識的診斷系統，這是改善故障診斷性能的有效途徑。

（3）當前開發的水輪發電機組故障診斷專家系統起不到真正意義上的故障診斷作用，由于各臺水電機組在制造、安裝和運行方式的不同，決定了每臺機組的健康評定標準也不盡相同，目前國內的故障診斷專家系統過分依賴各種“規程規范”，不能有效地將積累的大量現場用戶檢修數據和實際檢修經驗融入診斷系統，專家系統的知識庫和推理機制過分教條和簡單，導致診斷結果的失誤，以致實際意義不大。

3 水輪發電機組故障診斷技術發展方向

對狀態監測與故障診斷方法、實現技術等的研究是一個長期的過程，它的發展方向是應用當今前沿科學技術實現診斷模型和方法的多元化、綜合化，診斷技術的網絡化、高智能化，可能需要一大批該領域的科技工作者付出很長一段時間的努力，甚至是幾代人的努力，才能逐步完善水電機組狀態監測與故障診斷技術、廣泛應用到現場實際，并取得理想的效果。

（1）新的信號分析技術的應用。由于現場實測的振動信號隨時間變化不十分規則，有些甚至是隨機變化的，現有診斷系統無法對機組振動信號進行分析處理，從而有效地提取機組運行狀態及故障特征。而利用小波分析技術對隨機信號進行分析處理能克服上述缺點，它的應用使信號分析技術有了新的突破。

（2）全息譜分解技術的應用。長期以來，在水電機組的故障診斷中，對于采集的數據大多數采用傳統的頻譜分析方法進行分析。全息譜分解技術充分利用在一般譜分析中被忽略的相位信息，結合相互垂直的兩個信號，按照頻譜分析的結果，對軸心軌跡進行分解，從而使故障診斷結果更可靠。

（3）多傳感器信息融合技術的應用。該技術充分利用了各個傳感器的時域、頻域數據、關系信息數據以及專家經驗等故障相關信息，與人工神經網絡、模糊理論和證據推理等方法相結合，使得不確定知識和信息表達更直觀，從而實現融合診斷。

（4）網絡技術的應用。將工Internet網絡技術和虛擬儀器技術與水電機組狀態監測和故障診斷技術結合，可將水電機組的狀態監測與故障診斷提升到遠程的網絡環境，以極大提高狀態監測和故障診斷的水平和時效性，從而實現真正意義上的診斷網絡化。

（5）非線性原理和方法的應用。水電機組在發生故障時，其行為往往表現為非線性，將FFT、分形幾何、相關分析、奇異譜等理論應用于故障診斷系統中征兆的獲取，可提高整個診斷系統的可靠性和準確性。

4 結語

隨著未來水輪發電機組的巨型化、自動化、流程化、計算機化、技術密集化的程度不斷加大，先進的設備與落后的維修能力的矛盾日益突出。一方面要求企業增加設備的自動診斷能力和可維修性，要求設備具有更高的可靠性;另一方面要求更好的售后服務和社會化維修力量，減輕企業設備維修的負荷。因此對設備實行更先進、更科學的管理和維修體制越來越迫切，對水輪機的狀態進行實時監測，并對監測數據做出分析和智能診斷是今后水輪發電機組狀態監測的重點突破方向。隨著技術的進步和經驗的進一步積累，未來的狀態狀態監測務必向智能化、自動化與實用化方向發展，真正做到狀態發展的預知性、問題發現的及時性以及故障解決的有效性，能夠容易操作和掌握，由少數專家分析的技術方法轉變為大多數人熟練使用的工具。

[1]劉玉剛.水輪發電機組振動監測與故障診斷系統設計與應用[D].西安：西安理工大學，2006.

[2]黃文虎.設備故障診斷原理、技術及應用[M].北京：科學出版社，1996.

[3]胡東海.水輪發電機組振動在線監測和故障診斷研究[D].杭州：浙江大學，2008.