燃氣輪機運行異常的檢測技術(shù)分析

郭曉旸

[摘? ? 要 ]燃氣輪機是一種非常重要的熱力系統(tǒng)，在發(fā)電、航空等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。由于燃氣輪機的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且旋轉(zhuǎn)部件工作環(huán)境苛刻，使得燃氣輪機在運行時容易發(fā)生異常現(xiàn)象。因此，當燃氣輪機發(fā)生運行異常時，應(yīng)加強對燃氣輪機的檢測，及時消除燃氣輪機的運行隱患，對保障燃氣輪機的正常運行具有重要意義。本文對燃氣輪機運行異常檢測方法進行介紹，并深入探討了燃氣輪機運行異常檢測方法的發(fā)展趨勢。

[關(guān)鍵詞]燃氣輪機;運行異常;檢測技術(shù)

[中圖分類號]TM732[文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2020）08–00–03

Analysis of Detection Technology for Abnormal Operation of Gas Turbine

Guo Xiao-yang

[Abstract]Gas turbine is a very important thermal system， which is widely used in power generation， aviation and other fields. Due to the complex structure of the gas turbine and the harsh working environment of the rotating parts， the gas turbine is prone to abnormal phenomena during operation. Therefore， in case of abnormal operation of gas turbine， it is of great significance to strengthen the detection of gas turbine and eliminate the hidden danger in time. This paper introduces the abnormal detection methods of gas turbine operation， and discusses the development trend of abnormal detection methods of gas turbine operation.

[Keywords]gas turbine; abnormal operation; detection technology

燃氣輪機是燃氣電廠中的關(guān)鍵設(shè)備，作為一種熱力系統(tǒng)，燃氣輪機在很多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。和其他的重大設(shè)備相比，燃氣輪機的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，工作的環(huán)境比較惡劣，使得導(dǎo)致燃氣輪機在工作時會發(fā)生異常[1]。而當燃氣輪機運行運行時發(fā)生異常，一般難以及時發(fā)現(xiàn)，更無法及時進行維修，使燃氣輪機會帶著故障工作，那么后果是非常嚴重的。因此，加強對燃氣輪機運行異常檢測技術(shù)進行研究是非常有必要的。燃氣輪機運行異常檢測是保障燃氣輪機健康工作的重要方法，燃氣輪機的異常檢測的主要目的是及時發(fā)現(xiàn)燃氣輪機在運行時的異常現(xiàn)象，給予及時檢修和養(yǎng)護，提高燃氣輪機的運行效率和使用壽命[2]。如若不能盡早發(fā)現(xiàn)異常并排除故障原因，燃氣輪機帶著故障運行，會導(dǎo)致燃氣輪機發(fā)生極為嚴重的故障。此外，燃氣輪機在長期的啟動、斷電和變工運行時，燃氣輪機各組件會承受較大的機械載荷和循環(huán)熱載荷，在長期運行下會逐漸導(dǎo)致高溫失效和疲勞失效，大大降低燃氣輪機的可靠性和穩(wěn)定性。

1 燃氣輪機運行異常的檢測方法

燃氣輪機運行異常檢測技術(shù)對保障燃氣輪機的正常運行有著非常重要的作用。近年來，技術(shù)人員對燃氣輪機運行異常技術(shù)進行了大量的研究，并取得了較好的成效。但由于燃氣輪機結(jié)構(gòu)復(fù)雜，組件較多，能準確檢測出燃氣輪機的每一項異常極為困難。近年來，隨著機器學習、人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等新興檢測技術(shù)不斷涌現(xiàn)，并在燃氣輪機運行異常中得到應(yīng)用，并取得了較好的成效。

1.1 根據(jù)燃氣輪機運行數(shù)據(jù)進行異常檢測

為了實時掌握燃氣輪機的工作狀態(tài)，出于控制調(diào)節(jié)和監(jiān)測信息的需要，在燃氣輪機的不同位置上布置了數(shù)量較多的傳感器件。當燃氣輪機運行時，傳感器記錄下各種數(shù)據(jù)并存儲和發(fā)送到控制中心。控制中心對燃氣輪機的實時運行數(shù)據(jù)進行分析，當燃氣輪機正常運行時數(shù)據(jù)也會無異常。而當數(shù)據(jù)顯示燃氣輪機的工作狀態(tài)發(fā)生異常時，系統(tǒng)應(yīng)能立即發(fā)出警報聲，提示技術(shù)人員進行處理[3]。如在燃氣輪機的各種參數(shù)中，排氣溫度非常重要的參數(shù)，通過排球溫度能夠獲得關(guān)于燃氣輪機性能、熱氣體通道組件工作情況等信息。基于對燃氣輪機排氣溫度的檢測，能夠?qū)τ谌細廨啓C的工作狀態(tài)進行科學評估。

1.2 根據(jù)振動參數(shù)對燃氣輪機的異常進行檢測

作為旋轉(zhuǎn)機械，燃氣輪機的部件一旦運行異常或者是部件失效，會通過振動參數(shù)得到表現(xiàn)。一般情況下，燃氣輪機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的典型振動故障主要包括裂紋、不對中、軸彎曲等[4]。如果燃氣輪機的轉(zhuǎn)子出現(xiàn)故障，會導(dǎo)致輪機振動發(fā)生異常，這一異常能在轉(zhuǎn)子的振動參數(shù)上得到體現(xiàn)。當振動參數(shù)超出正常值的范圍，則要停機查找燃氣輪機的故障原因。

1.3 根據(jù)油液分析進行燃氣輪機的異常檢測

軸承系統(tǒng)是燃氣輪機中的重要組成部分，當軸承系統(tǒng)發(fā)生異常，會引起輪機的轉(zhuǎn)子異常，進而導(dǎo)致輪機無法正常運行。利用光譜儀能進行油液分析，掌握潤滑油中的磨損物特點，能有效檢測燃氣輪機的轉(zhuǎn)子、軸承等部件的運行情況，對保障燃氣輪機的正常運行有著非常重要的作用。

2 燃氣輪機運行異常檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢

2.1 通過實驗和仿真進一步豐富燃氣輪機異常特征的數(shù)據(jù)庫

當前，一種對燃氣輪機的運行異常進行檢測的常見方法是分析渦輪葉片、壓氣機等的磨損、間隙的增大、積垢等因素。當這些參數(shù)變化達到一定閾值時，即可判斷燃氣輪機在運行時會發(fā)生異常。但在實際工作中，會有多種因素引起燃氣輪機在工作過程中發(fā)生異常。已有的實驗和仿真模型雖然能夠?qū)ΤＲ姷娜細廨啓C發(fā)生異常進行建模分析，但仍然無法對燃氣輪機的氣路異常進行全面檢測[5]。所以，應(yīng)進一步加強燃氣輪機的仿真和實驗研究，不斷采用多個參數(shù)聯(lián)合判斷燃氣輪機的工作狀態(tài)，建立燃氣輪機的數(shù)學模型，不斷豐富燃氣輪機的異常特征數(shù)據(jù)庫，從而為燃氣輪機的異常檢測提供保障。

2.2 基于多種信息技術(shù)的融合，不斷完善燃氣輪機的異常檢測體系

燃氣輪機的運行參數(shù)是反應(yīng)燃氣輪機運行狀況的重要指標。通過對燃氣輪機運行數(shù)據(jù)的采集，從振動參數(shù)等多種數(shù)據(jù)信息分析燃氣輪機的運行狀況。目前，各類傳感器技術(shù)、智能感知技術(shù)在燃氣輪機的運行參數(shù)檢測上得到應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)能較為全面地體現(xiàn)了燃氣輪機的運行情況，采用多種信息技術(shù)融合，建立全面的燃氣輪機異常數(shù)據(jù)建模和分析系統(tǒng)，可以分析出不同的信息源的參數(shù)、信息的關(guān)聯(lián)性，從而進行綜合的評價，提高燃氣輪機運行異常檢測的準確度[6]。

與此同時，不同的建模所選擇的參數(shù)不同。因此，通過模型的方法檢測燃氣輪機的運行異常結(jié)果會存在差異。所以，對于多種技術(shù)融合下的燃氣輪機運行異常檢測技術(shù)進行研究，能夠使燃氣輪機的檢測體系更加具有普適性。

2.3 深入挖掘燃氣輪機運行的隱含信息

研究結(jié)果表明，當增加燃氣輪機運行的監(jiān)測信息時，可以為燃氣輪機運行狀態(tài)分析提供更加有效的參考，從而提高燃氣輪機運行異常的檢測準確性。當前，對燃氣輪機的各種傳感器的數(shù)據(jù)信息融合已經(jīng)進行了大量的研究，但相關(guān)數(shù)據(jù)中隱含的信息還有待深入研究。如若不能深入挖掘檢測數(shù)據(jù)中所隱含的信息，會使得燃氣輪機的運行狀態(tài)無法得到完全的體現(xiàn)[7]。隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，傳感器管理網(wǎng)絡(luò)能將多種監(jiān)測信息進行有效融合處理，能深入挖掘監(jiān)測數(shù)據(jù)中所隱含的信息，充分利用所挖掘的信息進行分析，能有效提取出反應(yīng)燃氣輪機運行狀態(tài)的信息。

目前，能通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等檢測技術(shù)等來提取燃氣輪機運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)分析，但這些算法大部分是淺層結(jié)構(gòu)的算法，在燃氣輪機運行異常時對信息的檢測存在不足。因此，在燃氣輪機運行異常檢測中可以應(yīng)用深度結(jié)構(gòu)算法，深度學習是其中最為有效的一種方法。深度學習不僅能夠基于網(wǎng)絡(luò)隱含的單元數(shù)量的設(shè)置統(tǒng)計分析全部的監(jiān)測信息，還能基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)量的改變，多層次地提取燃氣輪機運行異常特征，并進行深度挖掘，有效避免燃氣輪機運行異常的監(jiān)測數(shù)據(jù)丟失隱含特征的問題，提高燃氣輪機異常運行的檢測精度。

2.4 提高燃氣輪機運行異常模型的精度，解決燃氣輪機異常時的欠定問題

對燃氣輪機的運行狀態(tài)進行建模是分析燃氣輪機運行狀態(tài)的有效方法，但受限于建模方法的精度問題，會燃氣輪機的運行狀態(tài)監(jiān)測存在精度不高的現(xiàn)象，甚至在異常運行狀態(tài)下無法檢測出來。在燃氣輪機的實際運行時，會有多個部件連接，同時流體和燃氣輪機結(jié)構(gòu)部件進行耦合，會對燃氣輪機運行狀態(tài)產(chǎn)生影響的信息比較多，多種控制信息增加了通過模型研究燃氣輪機運行異常的難度，并且最終也使燃氣輪機異常檢測的效率受到影響。

因此，燃氣輪機運行狀態(tài)監(jiān)測的一個研究方向是對燃氣輪機異常運行檢測的模型進行修正和完善，盡可能提高燃氣輪機運行異常檢測的模型建立的精度。在提高建模的精度后，采用新模型來分析燃氣輪機運行狀態(tài)，會提高運行異常時的檢測準確性。一般情況下，為了使檢測結(jié)果精度提高，通常實際的檢測的參數(shù)的數(shù)量比需要估計的健康的參數(shù)的數(shù)量要多。但是實際應(yīng)用建模方法檢測燃氣輪機運行異常過程中，測量的參數(shù)的數(shù)量比估計的參數(shù)的數(shù)量少，導(dǎo)致燃氣輪機運行異常檢測模型的求解出現(xiàn)欠定問題。因此，通過修正模型，對欠定問題進行解決，提高檢測精度。

3 結(jié)束語

通過燃氣輪機的運行異常檢測能夠使燃氣輪機正常運行。進入21世紀以來，各種新興的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、深度學習技術(shù)、人工智能等高速發(fā)展，在燃氣輪機運行異常檢測中越來越多的新的技術(shù)應(yīng)用其中。傳統(tǒng)的燃氣輪機異常檢測技術(shù)由于異常檢測精度不高、魯棒性不好等因素，不能使燃氣輪機的實際維修要求得到滿足。因此，通過創(chuàng)新燃氣輪機運行異常檢測技術(shù)，提高檢測精度，確保燃氣輪機能夠正常工作。

參考文獻

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