試論汽輪機組故障診斷技術現狀與發展

馬旭兵

（山西漳澤電力工程有限公司，山西 太原 030006）

機器設備在運轉的同時，安全首先排在首位，就目前而言，對故障檢測提出了更高的要求。統計表明，使用故障診斷系統的旋轉動力設備的事故率大大降低，維護成本可降低約30%，從中不難看出，新科技新技術的投入與使用，對于提高效率，保證設備安全平穩運行起到關鍵作用。伴隨機器設備越來越精密化、科學化，汽輪機的流動部分會在高壓高溫，以及高速煩瑣的運行條件下工作，這就導致哪怕一點細微的異常，也會導致事故的發生隨著蒸汽輪機和相應單元系統的復雜性逐漸增加，常規的檢測模式已經無法滿足當下設備故障診斷的步伐。如何充分利用大量的汽輪機運行數據，準確地挖掘出數據的價值，已成為國內外汽輪機故障診斷領域的研究重點。

1 汽輪機組故障診斷技術

汽輪機故障診斷技術，是基于當下的知識與經驗，經過先進科技進行一個快速分析與診斷的系統，它可以同時對多方面的故障原因做出及時的診斷與分析，給予相關科研技術人員相關建議與數據分析，對作業生產進行全方位的監控，保證安全運行。

汽輪機組故障診斷技術經過多年的發展，機組診斷技術逐步走向成熟，根據專業知識，第一基礎性階段對汽輪機組故障進行診斷，主要是依靠信息技術發出的信號檢測汽輪機運行情況，第二階段主要是依托智能化信息技術系統，該系統及檢測、診斷、反饋于一體，第三階段是智能化發展階段，因為我國在故障診斷技術上還有很長的路要走。

2 汽輪機組故障診斷中存在的問題

2.1 檢測方式不合理

許多企業在對汽輪機故障進行分析時,最常使用的方法是推理算法，這種對汽輪機故障進行推理算法，最直接的問題是無法獲知故障跡象,對誘發故障產生因素缺乏具體的分析。例如，對運行中轉子表面溫度的檢測、螺栓斷裂檢測等方面都缺乏有效的手段。

2.2 復雜故障處理效率低

汽輪機故障診斷的首要任務是了解汽輪機故障的機理,并仔細分析和診斷汽輪機故障的因素?？紤]到蒸汽機結構精密部件較多、故障診斷較難，如果維修人員缺乏相關理論知識與實際操作能力,很可能無法對故障進行深入的分析與判斷,例如，熱狀態不穩定的軸系、扭轉綜合問題等加大對汽輪機故障診斷難度，同時，任何設備故障的發生往往涉及的知識不是單方面的，一個問題的產生往往是多重因素相互作用形成的結果，這其中還涉及許多相關領域方面的知識，這就要求工作人員不僅要具有相關的工作經驗，還要有相關領域的知識作為基礎，如果缺少任何一項，就會導致故障處理效率緩慢，耽誤生產，無法達到預期的目標。

2.3 材料性能診斷較差

任何設備部件的使用壽命均有一定期限，因此，材質的壽命長短對汽輪機組設備的使用期限和壽命也有直接聯系。在對機組故障診斷時，需檢測汽輪機材料性能，從其使用性能判斷蒸汽機使用壽命，就目前而言，對汽輪機設備的材料質量的檢測是非常關鍵的，但是，受相關條件的制約，我國對材料性能診斷技術比較落后，還有很多問題需要解決，例如，診斷人員缺乏相關的專業知識作為支撐，無法更好地對對故障誘發因素進行分析。

2.4 診斷技術應用推廣難度大

現階段，我國由于我國汽輪機故障診斷技術還有待提高，對故障診斷技術理念認識不清晰，主要是各研發機構相對分散,無法集中管理,導致存在較多重復性工作，浪費大量人力和物力，導致系統升級難度大，技術研究成果轉化率低，生產管理和診斷技術集成性差，由于生產管理和診斷技術等問題導致企業效益低。

3 汽輪機組故障診斷技術的發展

3.1 信號的采集與分析

（1）傳感器技術。汽輪機一般是在高溫高壓的條件下工作，因此,電力公司對汽輪機故障診斷技術提出更高的要求，尤其是傳感性能方面。目前，我國傳感器研究主要集中在提高傳感器性能以及在診斷過程中提高診斷正確率，從而全面分析診斷信息。傳感器技術因其范圍廣，靈敏度高，結構簡單等優勢，被廣泛應用。

（2）信號采集、分析與處理。汽輪機故障診斷通常是用振動信號輔助分析和處理。在這一階段，振動信號處理是建立在快速傅立葉變換（FFT）思想基礎上，FFT把時域中的信號進行函數線性疊加處理，判斷信號是否穩定。FFT通過對波形的反饋情況，能及時判斷出在不同波形中所對應的故障，正常狀態下的信號波形應為比較平滑的波形，反之，出現故障時的波形比較雜亂，重復性差。在實際應用中，此種方法更適用對信號穩定的汽輪機故障進行診斷，實際應用范圍比較廣。

3.2 汽輪機組故障診斷的機理和策略

（1）故障機理。故障機制是對故障產生的原因進行分析，在對汽輪機故障進行診斷過程中，需要對故障機理有一定的了解，才能開展故障診斷工作。目前，我國汽輪故障維護工作人員先對故障機理進行分析，了解汽輪機組故障癥狀，分析故障發生規律，并構建故障模型，振動信號分析是對大部分軸系統故障進行分析的主要方法，通過構建瀑布圖，對故障進行分析，通過分析靜摩擦問題、旋轉機械在線監測可以診斷故障特征，從而采取合適的檢測技術，在調試汽輪機調節系統中，判斷故障發生原因，調節系統主要是對系統卡死和非卡死原因故障進行模型分析。

（2）診斷策略與方法。目前，汽輪機故障診斷系統用在邏輯診斷、統計診斷及人工神經網絡系統診斷等方面，然而，在工業生產中最常用的是模糊診斷、人工神經網絡系統。在信息技術持續發展的過程中，很多學者側重人工神經網絡故障診斷策略的研究。

（3）故障診斷系統設計與系統的實現。相對完整的汽輪機故障診斷系統應包括以下部分：數據收集、信號分析和處理，診斷和決策。這四大板塊每一項的實際應用狀況，都直接反映了汽輪機故障診斷技術的質量。汽輪機故障診斷系統的研究始于1980年。迄今為止，我國已研究開發了數十種故障診斷系統，例如，MM-MD診斷系統，大型電站性能與振動遠程檢測分析與診斷系統等，從多個方面提高了故障診斷系統的可靠性和效率，并優化了運行程序，延長了使用壽命。

4 汽輪機組故障診斷技術發展趨勢

4.1 遠程協作診斷技術的發展

遠程網絡協同診斷技術的應用可以將汽輪機組的診斷信息輸入診斷數據系統中，為便于同一型號汽輪機組發生類似故障，可以根據系統特點快速搜索系統，并給出相應的診斷方案。同時，還提供有效的數據幫助，以滿足不同類型蒸汽輪機的故障檢測的要求。

遠程協作診斷技術的發展必將在未來很長一段時間內成為趨勢，這與當下科技的進步與網絡信息化數字化的普及是密切相關聯的，這是保證遠程協作診斷技術得以實現的重要基礎。診斷信息資源可以通過數據庫共享，并進行數據庫診斷，網絡上構建的系統可以在一定程度上降低成本。實際上，只有實現高效診斷和低成本的最終目標，網絡的在線工作特性允許動態監控，這才真正實現了管理，保證汽輪機運行的安全性方面發揮了有效作用。

4.2 人工智能專家系統的應用

為不斷提高汽輪機診斷系統的準確性，可采用人工智能技術將專家診斷系統的建立與具有更強自適應仿真能力的人工神經網絡系統相結合，發揮兩者的優勢，發揮作用。人工智能模擬人腦思維學習和重新記憶主動搜索，輸入汽輪機故障原因和故障源，幫助專家系統在識別汽輪機故障檢測以及使用人工方法方面提供有效幫助的優勢。人工智能專家系統的應用可以記錄實際蒸汽輪機在工作過程中產生的問題。通過以不同的方式輸入系統單元，當下次遇到類似問題時，系統可以快速定位問題的本地單元，智能地主動學習和搜索以及自我完善的更新方法有助于神經源單元的內部交互，從而提高汽輪機診斷系統的準確性和完整性。

5 結語

面對汽輪機應用范圍的擴大，對故障誘發因素進行詳細準確的分析判斷更為重要，因此，要及時轉變思維模式，緊跟世界發展趨勢，結合當下先進汽輪機故障診斷技術與軟件，可知汽輪機故障檢測方法是否正確，同時，還可以診斷復雜故障，判斷是材料問題或者是人工智能應用問題。通過對汽輪機故障診斷技術進行研究，對提高汽輪機故障診斷技術有很大的幫助，擴大汽輪機故障診斷技術的應用范圍，從而提高使用的安全性，進一步促進電力工業生產的發展。