煉油廠汽輪發電機組故障診斷技術及狀態檢修方式

彭 剛

（中國石油大慶煉化公司檢維修中心，黑龍江大慶 163400）

0 引言

以往煉油廠汽輪發電機組的狀態檢測與故障診斷是以人工為主，雖然機組管理人員也會借助于一些檢測設備或輔助儀器，但是很大程度上仍然依賴于個人經驗，這種情況下經常會出現診斷結果不準確、檢修不夠深入的問題。在工業生產向“數智化”轉型的背景下，煉油廠必須要創新發電機組的狀態檢修和故障診斷方式。使用在線監測裝置實時掌握發電機組的運行工況，并利用人工智能技術對采集到的數據展開分析，得到診斷結論，幫助機組管理人員明確故障位置、故障類型，有利于故障的順利排除，保證發電機組的正常運行。

1 汽輪發電機組故障診斷技術

1.1 發電機組的信號采集

收集發電機組的狀態信號是進行故障診斷的前提條件，由于汽輪發電機組的運行工況時刻變化，因此要借助于各類傳感設備實時采集狀態信號，為下一步的信號分析、故障判斷提供依據。根據汽輪發電機組的運行狀態，常用的監測信號有振動信號（包括振幅、頻率、振型等）、位置信號（包括脹差、熱對中）、溫度信號、轉速信號等。根據監測對象的不同，選擇相應的傳感器，例如監測發電機組的軸振、脹差等信號，可使用電渦流傳感器；監測發電機組的軸承座振動，可選用慣性速度傳感器等[1]。在確定傳感器類型后，還要科學設計測點位置，將傳感器安裝到發電機組對應的測點處，這樣就能在發動機運行過程中實時采集相應的狀態信號。

1.2 信號的處理與分析

前端傳感器采集到的機組狀態信號中摻雜了各種干擾，需要使用銳化濾波器對信號進行降噪和過濾，為下一步的特征信息提取和故障診斷創造良好條件。完成預處理的信號，經無線通信模塊傳輸到信號分析系統，并開展頻譜分析。以發電機組的振動信號為例，使用頻譜分析將采集到的時域信號變換為頻域信號，這樣就能將原來無規則復雜變化的時間波形分解成規則、單一的諧波分量，從而更加直觀地展示發電機組的運行狀況[2]。如果發生振動異常，可根據幅值頻譜圖確定異常振動的位置、程度和發展趨勢。由于不同的故障原因對應著不同的振動頻率，因此在頻譜分析的基礎上，可根據頻譜特征推導出引發異常振動的原因。

例如，汽輪發電機組的轉子在正常工況下，其頻譜上的工頻均為整數，如1f（1 倍頻）、2f（2 倍頻）、nf（高倍頻）。假設某臺汽輪發電機組無故障，其轉子轉速在2000 r/min 的情況下，頻譜頻率為1f；該發電機組運行一段時間后，轉子轉速同樣維持在2000 r/min，但是頻譜頻率為0.9f，則可能是發生了轉子臨時變形、初始不平衡等故障；如果頻譜頻率為0.3f，則考慮是存在轉子不對中、轉子軸摩擦等故障。

1.3 故障的智能診斷

汽輪發電機組的故障類型多樣，引起故障的原因復雜，因此要想準確、智能診斷故障，必須要借助于模糊數學概念，構建發電機組故障模糊診斷系統。其診斷原理是利用隸屬函數，求出發電機組某些異常工況的隸屬度，然后表征各種故障發生的可能性，按照由高到低的順序逐一檢查故障是否存在，從而為故障診斷和維修提供支持[3]。隸屬度的計算方式如下：

假設有一個故障集合P：

則該集合中各子項pi（i=1，2，3）的隸屬度Ypi構成模糊向量M：

假設另有一個故障特征集合Q：

則該集合中各子項qi（i=1，2，3）的隸屬度Yqi組成的模糊向量N：

集合P 與集合Q 之間存在模糊關系，且該模糊關系能夠用隸屬度表示為：

2 汽輪發電機組的狀態檢修方式

2.1 狀態檢修內容

基于智能診斷系統的汽輪發電機組狀態檢修，本質上是將傳感器實時采集數據與發電機組標準工況進行對比并得出結論的過程。不同型號的發電機組有默認的或用戶自定義的標準參數，例如，某QF-32 型汽輪發電機，容量為2800 kW，頻率為50 Hz，額定電壓5500 V，轉速為3600 r/min。如果傳感器測得的轉速長時間高于3600 r/min，則說明轉速過快，有發生漏電、放電擊穿的隱患，需要立即開展檢修，降低轉速。為了提高狀態檢修結果的準確性和可信度，要盡量獲取更加詳細的發電機組運行信息，除了實時運行數據外，像歷史數據、巡檢數據、消缺數據等，在狀態檢修中均有應用。

狀態檢修實際上包含了狀態監測、故障診斷、故障維修三部分，三者之間的關系見圖1。

圖1 狀態監測與故障診斷、故障維修的關系

如圖1 所示，在汽輪發電機組啟動運行后，前端傳感裝置動態采集工況參數，實現對發電機組的連續監測。根據采集到的數據展開分析，得出診斷結論，并作為維修指導。當發電機組的實際值超出了允許值，立即開展維修。除了進行故障診斷和維修外，還能基于監測數據對未來一段時間內的發電機組工況變化趨勢作出預測。

2.2 常用狀態監測技術

適用于汽輪發電機組狀態監測技術的有閥門監測、馬達監測、油液分析與聲發射監測等。閥門監測是借助于安裝在閥門上的應變計，獲取閥門處所受壓力，用于判斷是否出現泄漏、磨損等故障；馬達監測則是采集磁通、振動等信號展開頻譜分析，用于判斷是否出現電氣故障；油液分析可基于發電機內部潤滑油的液位高低，以及油液品質來判斷是否出現異常情況；聲發射監測是利用加熱器等主要承壓部件發生泄漏時發出的聲音來判斷有無泄漏問題和確定泄漏位置[4]。

在開展狀態監測的基礎上，還要創建狀態檢修數據庫，同時采用分區處理的方式，按照數據類型、數據獲取時間、數據來源等，將數據庫劃分成若干個單元，分別存儲不同的數據。例如歷史數據、機組原始數據、故障處理記錄等，便于智能診斷系統隨時調用數據開展故障診斷。

2.3 實施機組檢修作業

為解決以往人工檢修和故障診斷存在的效率不高、不夠準確等問題，設計了集數據采集、智能分析和故障自診斷于一體的汽輪發電機組在線監測與故障診斷系統（圖2）。

圖2 汽輪發電機組在線監測與故障診斷系統

如圖2 所示，該系統主要由中央數據服務器、MIS（Management Information System，管理信息系統）分析站點、在線監測系統、網關設備等部分組成。該系統的運行流程為：

（1）使用安裝在汽輪發電機組上的各類傳感器獲取發電機組的實時運行數據，包括轉速、溫度、振動等。

（2）這些數據經過噪聲消除等預處理后，通過RS-232 通信線路傳輸到設備狀態數據庫中，并分區存儲。

（3）故障診斷專家系統通過MIS 網絡，從數據庫中調用相應的數據，并根據數據類型展開相應分析，如振動分析、設備狀態分析、動平衡計算等，分析結果以圖表或報表的形式呈現，實現故障診斷結果的可視化[5]。

（4）診斷結果經過TCP/IP 通信網絡，在遠程監測中心的人機交互界面上呈現，從而實現對汽輪發電機組運行工況的遠程監控和運行故障的遠程診斷。

3 結束語

汽輪發電機組由于運行環境的特殊性，在工作一段時間后經常會出現轉子不對中、溫度異常、汽缸膨脹等故障，如果未能及時發現和科學處理，除了會降低發電機組的工作效率外，還有可能引起嚴重故障，增加維修成本。

運用模糊診斷和專家系統等技術，構建汽輪發電機組的在線檢測和故障診斷系統，能夠實現對汽輪發電機組運行工況的動態監測，然后基于監測所得數據展開故障診斷。機組工作人員根據系統給出的診斷結果選擇合理的狀態檢修方式進行故障處理，從而保障汽輪發電機組潛在故障得以及時解決，保障其穩定和安全運行。