汽輪機轉子常見故障及處理方法

孟 偉

（山西西山晉興能源有限責任公司斜溝煤礦， 山西 呂梁 030200）

引言

汽輪機組是發電系統的主要設備之一，其設備結構復雜和運行環境較為惡劣，一旦發生故障危害較大，會對汽輪機組運轉狀態的監測造成嚴重的影響。汽輪機組的故障監測和診斷系統功能主要是預防突發故障的發生，提高檢修效率[1-5]。

1 汽輪機轉子常見的故障及實驗模擬

汽輪機轉子常見的故障主要有轉子不平衡故障、轉子碰磨故障以及轉子不對中故障三種故障。下面對三種不同的故障以及轉子正常運行模擬實驗。

1.1 轉子正常運行模擬實驗

轉子正常運行實驗中，采用單跨轉子，軸上裝一個輪盤。2個電渦流傳感器分別放置在輪盤的水平和豎直方向。轉子啟動前，檢查各部件安裝情況，軸承加入適量潤滑油。啟動后將轉速緩慢提升3 000 r/min左右，然后進行數據采集。

1.2 轉子不平衡故障運行模擬實驗

由于機械加工和安裝的緣故，旋轉機械極易發生轉子質量不平衡問題。轉子質量不平衡是指轉子由于材料不均勻等原因產生偏心質量和偏心距，當其旋轉時偏心距變為一個周期性變化的離心力，最終使旋轉中心和質量中心有較大偏差。靜止狀態下，當偏心矩比摩擦阻力矩大時，某一點總能恢復到偏心矩與摩擦阻力矩平衡的區域內，也就是處于平衡位置的轉子下部，此時稱為靜不平衡。在轉子開始轉動時，轉子振動表現成一個和旋轉頻率相對應的離心力矩從而被激發出來，此時為動不平衡。

1.3 轉子碰磨故障運行模擬實驗

轉子動靜碰磨故障實驗臺采用單跨轉子，并且在軸上安裝一個輪盤。兩個渦流傳感器分別放置在其中一個輪盤的X軸和Y軸方向，將摩擦螺釘架固定在軸上。實驗中主要使用摩擦螺釘來模擬故障，隨著電機的啟動使其在安全的轉速內運轉，進而慢慢地調進摩擦螺釘。當觀察到沖擊信號后，鎖緊翼型防松螺母，調整轉速至3 000 r/min左右后開始采集數據。

1.4 轉子不對中故障運行模擬實驗

所謂轉子不對中指的是軸承中心線和臨近轉子軸心線之間沒有完全重合。引起不對中的原因有：機械安裝時存在誤差、工作時產生熱膨脹、轉子受力發生變形等。

實驗采用雙跨轉子，在每根軸上裝設一個輪盤，并在軸承座一側加墊圈，使軸承座左右位置以及標高產生偏差來模擬不對中。通過在軸承座底部右側加墊圈來造成不對中，轉速緩慢提升到3 000 r/min附近后，開始記錄數據。

2 基于經驗模態分解的故障特征提取

在對信號進行奇異值去噪前，首先需要將信號進行相空間重構。假設振動信號為x1，x2，x3，……，可由它重構一個m×n維吸引子軌跡矩陣Dm，即重構的相空間。

以轉子正常狀態下的振動數據為例，構造相空間Dm，然后對Dm進行奇異值分解，確定重構維數k。

通過相應的處理并利用matlab仿真軟件進行編程，對不同的狀態下振動信號帶來的影響進行分析，得到各個IMF分量如下頁圖1—圖4所示。

可以看出，轉子不同狀態下振動信號的IMF均不同。所以可以利用分解后的IMF建立AR模型進行故障識別。

在AR模型建立時，需要給定一個階次，然后進行參數估計。先初選若干模型的階次，再根據Yule-Walker法估計出AR模型的參數。最后，依據最終預測值來選定模型的最佳階次，同時確定最終的AR模型。

圖1 轉子正常狀態下去噪信號的EMD分解結果

圖2 轉子不平衡去噪信號的EMD分解結果

最終模型階次確定為3階，分別建立5個固有模態函數的AR模型，將其參數作為故障特征，每類振動信號共獲得15維的振動特征數據。

本章使用實驗得到的振動數據，首先對信號重構相空間，然后利用奇異值分解去噪，而后對去噪信號進行經驗模態分解。對分解得到的固有模態函數建立自回歸時間序列模型，并其參數作為故障特征向量。本章所得故障特征向量可用于支持向量機的訓練和測試。

圖3 轉子不對中狀態下去噪信號的EMD分解結果

圖4 轉子碰磨狀態下去噪信號的EMD分解結果

3 結語

通過對汽輪機轉子常見故障及處理方法的分析研究，在生產實踐中所遇到的實際情況進行觀察分析處理后，可以根據相同機組的不同特征來分析、判斷導致汽輪機運行中故障的原因，使故障得以及時消除。