狀態監測與故障診斷技術在水輪機調節系統中的應用與發展

毛學志

（浙江仙居抽水蓄能有限公司，浙江 仙居317300）

長期以來，定期計劃維修體制為水電站的正常運作發揮了重要作用，它至今仍然是世界各國主要的設備維修體制，仍然在各個水電站發揮著重要作用。但是生產實踐中有大量事例說明，這種維修體制已經不能滿足日益增長地設備維護需求。電站迫切需要提高維修的針對性，降低設備維護的代價，使設備的安全性、可靠性更高更好。在社會需求及高速發展的科學技術帶動下，電力設備狀態檢修應運而生。而狀態監測和故障診斷技術的發展又為狀態檢修的出現提供了支持。水力發電在我國能源生產中有著極為重要地地位。水電廠狀態檢修是水電廠科學技術和管理水平的重大進步，其經濟效益和社會綜合效益不言而喻。水輪機調速器是水輪發電機組進行負荷和頻率調節的重要機構,調速系統的是否正常運行嚴重影響著發電機系統乃至整個電網系統的安全、優質和經濟運行。所以，對水輪機調速器實現狀態檢修是充分發揮水電廠效益的重要因素。無論從企業自身利益著想還是以社會效益來衡量，對水輪機調速系統實行狀態檢修是勢在必行。

1 狀態監測與故障診斷的內涵

狀態監測與故障診斷是一個有機的整體。對運轉中的設備整體或其零部件的技術狀態進行檢查鑒定，以判斷其運轉是否正常，有無異常與劣化征兆，或對異常情況進行追蹤，預測其劣化趨勢，確定其劣化及磨損程度等，這種活動就稱為狀態監測。設備狀態監測包括了各種主要的非破壞性檢查技術，如振動理論、噪音控制、振動監測、應力監測、腐蝕監測、光譜分析及其他各種物理監測技術等。設備技術狀態是否正常，有無異常征兆或故障出現，可根據監測所取得的設備動態參數與缺陷狀況，與標準狀態進行對照加以鑒別。狀態監測是故障診斷的基礎、先決條件及必要手段。而故障診斷則是綜合利用監測數據和信息診斷系統對已發生的故障進行定位和對故障發展程度進行判斷]。

狀態監測與診斷系統主要由以下部分組成：信號檢測、信號處理、狀態辨識和分類、監測與診斷決策。目前正在研究并應用的狀態監測與故障診斷方法有很多，包括觀測器法、奇偶空間法、參數估計法、頻譜分析法、故障征兆樹法、神經網絡法等。現今用得較多的方法是觀測器法和參數估計法，而神經網絡法由于其特有的優勢和近幾年神經網絡理論的研究成熟，將越來越廣泛的得到應用。

2 狀態監測與故障診斷技術的應用與發展狀況

監測與診斷技術的發展有三個階段。①狀態監測技術階段；②故障診斷階段；③現代化設備管理技術階段。狀態在線監測與故障診斷技術目前還未達到完善、可靠的程度,但是國內外已有大量的研究機構以及企業單位對相關技術進行了研究，并有大量的相關產品問世。隨著計算機技術和信息技術的發展，在線監測儀表產品系列由簡單的監測功能逐步走上了智能化的道路。

（1）國外發展狀況。國外的設備狀態檢修發展較早。70年代末，美國電力科學研究院（EPRI）就對電力設備的狀態檢修進行研究和應用。歐洲大多數國家也在同時期進行檢修體制的改革，方向也是狀態檢修。從20世紀70年代開始，發達國家開始在現場安裝使用的狀態監測與診斷系統有美國電力研究院（EPRI）設計的變電站的一體化系統;美國中心發電部的渦輪監測設備；日本三菱公司的機器健康監測系統等。

到了20世紀90年代,隨著電子技術及計算機技術的迅猛發展，使設備的狀態監測與故障診斷系統日趨成熟。各個發達國家相繼研制成功了一些比較先進的系統,使故障診斷技術跨入了實用系統化的時代。如美國ENTEK科技公司的旋轉機械故障診斷專家系統（Explore）已廣泛應用于電力、石油化工等部門。其網絡化在線監測系統 Mpulse及電廠輔機設備的離線分析與診斷系統也已經開始在現場應用。其機器狀態監測信息系統 Emoniter Odysse y不僅集成了多種測量技術，還具有完整的網絡功能和開放式系統設計等特點。德國西門子公司的 Siemens/KMU系統可用于對汽輪機、汽輪發電機及輔助設備進行全面的監測和綜合分析，并對各部件進行故障識別和診斷。其他一些比較先進的系統，如美國的IRD公司的Amethyst自診系統、英國拉迪夫能源技術中心的Beran 750/760可移動式狀態監測系統、芬蘭赫爾辛基 I V O維護中心的 Trendvib16系統等，也在90年代陸續投入現場使用。

總的來看，國外監測與診斷理論的研究與實際應用都獲得了很大的成績。其產品越來越復雜，越來越龐大，主要表現在：分布式并行系統取代了集中式系統；系統的功能和性能由單純的監測與診斷向著監測、診斷、控制、管理、調度的集成化過渡；監測范圍擴大到了幾乎所有的工況參數和運行參數。

（2）國內發展狀況。我國在20世紀60年代已認識到狀態監測與故障診斷技術的重要性,并開始著手這方面的研究工作。但是由于技術不夠完善、操作比較復雜等原因，沒有得到大力推廣。雖然我國在電力設備狀態檢修方面的工作還處于初步階段，但發展勢頭強勁，已經有了許多成果。如：清華大學自1985年開始研究的電力設備放電在線監測系統；水電機組的監測分析系統產品有華中科技大學的HSJ系統；北京英華達公司的E N-8000；清華大學的P S T A系統等。近幾年，國內許多生產電力設備的企業也都紛紛研制出一系列水電站狀態監測診斷系統，在功能上與國外先進系統的差距已經不明顯。但是，我們必須認識到，國內的系統普遍存在系統可靠性和穩定性較差的問題，制約了其推廣和應用。

近年來，我國大多數水電廠所安裝的監測裝置能夠進行比較全面的監測和分析。但是，由于水電機組及其調速系統的故障有其特殊性，除考慮機械方面的原因外，還要考慮流體動壓力和電氣的因素，這三者互相影響，關系復雜。因此，在水電機組和調速系統的狀態監測和故障診斷方面，還有很多工作有待于進一步研究。

（3）狀態監測與故障診斷技術存在的問題。在具體的研究和應用過程中，結合我國現狀，狀態監測和故障診斷技術存在的不足和問題主要有：①對于速度快的設備，采樣速率過慢，無法獲取詳細的瞬態特征數據。②引進的監測系統數據開放性不夠。由于通訊協議匹配，致使后續需要另行添加的分析診斷和決策軟件無法共享前端數據資源。③受技術條件限制，目前尚無成熟的全系統的在線監測系統。因此，在故障診斷中，很多需采集的信息還必須依賴于離線檢測。④現有的一些監測系統，只能反映設備故障的發展趨勢，很難提供設備故障的類型及故障的危急程度。軟、硬件在不同程度上存在缺陷和不穩定性，易引起誤報、錯報故障。⑤現有的監測、診斷系統尚不能完全實現連續不斷實時監測，所以對突發性故障不能準確、及時預報。

3 狀態監測和診斷技術未來發展方向

人工智能理論和計算機的發展為故障診斷技術的自動化、智能化提供了重要的先決條件。當前故障智能診斷的方法有兩大類:基于人工智能的專家系統和人工神經網絡。為了提高診斷精度和效度，研究和采用非線性故障診斷技術是當前和今后的一個發展趨勢。

根據國內外監測與診斷技術的發展水平可以預見,狀態監測與故障診斷技術其發展趨勢主要由簡易和單一監測診斷向精密和綜合監測診斷方向發展，向模塊化、高靈活性、高智能化發展。未來的監測診斷系統不僅應能給出系統和設備的性能狀態信息,還應能判斷故障的性質、產生的原因,以及發展趨勢,并能提供消除故障的決策和建議，使系統設備在發生故障的情況下,工作狀況得以恢復,性能狀態得到改變。它是一個利用全面的在線實時監測技術，集故障診斷、故障分離與故障修復功能于一體的系統，并且可以對存在多個故障時的系統進行實時監測與診斷，它使狀態監測與故障診斷技術具有更深遠的意義和廣泛的應用前景。

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