(中国神华煤制油化工有限公司鄂尔多斯煤制油分公司 内蒙古鄂尔多斯市 017209)
摘要:介绍了大型汽轮发电机现场故障特征规律分析研究的结果, 给出了大型汽轮发电机的静子断水、静子漏水、转子漏水、静子线圈过热、静子绝缘损坏、静子接地、转子一点接地、转子绕组匝间短路、转子不平衡、轴承油膜振荡、轴瓦损坏、机座外壳振动等 12 种常见故障的模式与后果、特征信号、征兆和诊断规则。文中使用电气信号、振动信号以及水或氢冷却子系统和润滑子系统的液压等参数来诊断大型汽轮发电机的常见电气故障、机械故障和泄漏故障, 旨在准确识别大型汽轮发电机的电站现场实际故障。
关键词：汽轮发电机;故障诊断;故障概率;可靠性分析
随着科学技术的发展 , 故障诊断技术已逐步发展成为保证发电设备安全可靠运行的重要手段之一, 因而成为国内外许多单位正在研究的一门新技术。然而 ,国内一些单位研制的故障诊断装置在使用中都碰到了故障诊断结果准确性差的技术难题 ,故障“漏诊”和“误诊”时有发生 ,其原因是诊断软件中所使用的诊断规则是通过实验室模拟或理论计算得出的, 与发电机的实际情况有较大的差异。因此故障诊断规则的研究已成为大型汽轮发电机故障诊断系统研制的“瓶颈”问题。
一、常见故障的模式及后果
大型汽轮发电机的组成与结构较为复杂，在出现故障后，会出现故障信号不稳定，并且信号具有非线性的特征，在故障检测时，会受到噪音的干扰。故障信号在传播的过程中，还容易和其他信号混在一起。由于受到较多因素的影响，给大型汽轮发电机的故障检测带来了较大的麻烦。为了保证大型汽轮发电机正常的运行，技术人员应选择精确度比较高的检测技术。大型汽轮发电机常见的故障主要存在于静子、转子以及轴系统中。下面对常见的故障及特征规律进行简单的介绍。
1.1静子和转子机械故障
(1)转子不平衡。故障模式为转子不平衡振动或转子热不平衡振动。故障后果有轴瓦和挡油环或密封瓦磨损;紧固螺栓松动或断裂;绕组绝缘磨损引起接地或短路,大的不平衡会引起毁机事故。
(2)轴承油膜振荡。故障模式为轴承油膜振荡。故障后果有轴瓦烧损;机组强迫停运,还可能导致毁机事故。
(3)轴瓦损坏。故障模式为轴瓦磨损或轴瓦烧损。故障后果有轴颈损伤;密封瓦磨损;发电机或励磁机动静碰磨。
(4)机座外壳振动。故障模式为发电机机座外壳或端盖振动。故障后果为机座焊缝开裂;静子铁芯与机壳之间隔振弹簧钢板断裂;机座结构间连接螺栓松脱或断裂。
1.2水冷却子系统的故障
(1)静子断水。故障模式为静子冷却水中断或冷却水流量降低。故障后果有静子绕组过热;机组减负荷或强迫停运。
(2)静子漏水。故障模式为发电机静子绝缘引水管漏水或静子绕组水电接头漏水。故障后果有静子绕组绝缘降低;静子接地;绕组短路或烧损。
(3)转子漏水。故障模式为转子绝缘引水管漏水或转子绕组与引水管拐角接头漏水或水箱与绝缘引水管接头漏水。故障后果有转子绕组绝缘降低或接地;静子绕组接地;两相短路;三相短路;静子绕组或静子引出线烧损;发电机烧毁。
1.3静子和转子电气故障
(1)静子绕组过热。故障模式为静子绕组温度高或过热。故障后果为静子接地;静子绕组绝缘烧损;三相短路;爆炸事故。
(2)静子绝缘损伤。故障模式为静子绕组绝缘降低或损坏。故障后果有静子绕组绝缘击穿;静子绕组匝间短路或相间短路;静子绕组烧损;静子铁芯烧伤;引起火灾或爆炸事故。
(3)静子接地。故障模式为静子接地。故障后果有静子绝缘烧损;静子铁芯局部灼伤;静子绕组相间或匝间短路。
(4)转子一点接地。故障模式为转子一点接地。故障后果有转子两点接地;发电机和汽轮机部件磁化;转子绕组匝间短路;转子绕组烧损。
(5)转子绕组匝间短路。故障模式为转子绕组匝间短路。故障后果有转子两点接地;转子绕组烧损;发电机失磁;发电机和汽轮机部件磁化。
二、特征信号、征兆和诊断规则
汽轮发电机故障诊断的主要步骤为:先监测发电机的特征信号;再从所监测的特征信号中提取征兆,有些特征信号本身也可作为征兆;然后根据征兆和其它诊断信息来识别发电机的状态,完成故障诊断。确定故障征兆和诊断规则是大型汽轮发电机故障诊断的技术难点之一。。
2.1水冷却子系统的故障诊断
与发电机静子断水、静子漏水、转子漏水等3种故障有关的特征信号、征兆和诊断规则列于表1。表1中的6个特征信号均可作为征兆。在表1和以后各表中 ,[yi]表示故障发生的阈值 ,yoi表示正常值。
2.2静子和转子电气故障的诊断
与发电机静子绕组过热、静子绝缘损伤、静子接地、转子一点接地、转子绕组匝间短路等5种故障有关的特征信号、征兆和诊断规则中,有部分特征信号可直接作为征兆。在诊断静子接地时,从所监测的静子3个相电压中,用较低相电压与另一相电压之比y12作为静子接地的征兆之一。在诊断转子绕组匝间短路时,对所监测的转子振动特征信号进行频谱分析,得出转子振动工频分量的峰-峰值y15作为转子绕组匝间短路的征兆之一。
表 2 静子和转子电气故障的征兆
Tab .2 Symptoms for electric faults of stators and rotors
2.3轴系机械故障的诊断
与发电机转子不平衡、轴承油膜振荡、轴瓦损坏、机座外壳振动等4种故障有关的特征信号、征兆和诊断规则中，特征信号X方向振动x15、x16、x17和x21进行频谱分析后就可确定征兆Y方向振动y15、y16、y17和y21。
表 3 轴系机械故障的征兆
Tab .3 Symptoms for mechanical faults of rotor-bearing systems
三、故障的趋势分析及预测
3.1故障趋势分析
故障诊断的发展趋势故障诊断是保证汽轮发电机稳定运行的有效措施，在故障诊断的过程中，需要结合以往的工作经验，制定出科学的诊断方案。汽轮发电机在运行的过程中，出现的故障存在一定规定，只有善于总结规律，提高工作的效率。在故障检测时，还要做好数据对比，保证发电机处于稳定的状态。通过对故障发生的特征及发生的概率变化的发展趋势进行分析，我们可以对发电机发生故障进行预知和判断，这样不仅对于故障的预防可以预先采取有限的防范措施，同时还可以及早的进行故障排除，不仅可以减少经济损失，还可以降低危险事故的发生，保证人员的生命安全。目前，有很多发电设备的技术人员利用振动分析的方法对大型汽轮发电机的故障进行诊断。但是从实际经验中我们可以看到，振动分析法对于进行发电机的轴部位出现的故障进行诊断是比较合理的，但是很多的故障出现的部位都在发电机的水冷却子系统及转子、静子的部位出现的。而在这些部位出现的故障对于振动的反馈信号不是很灵敏，所以这种振动分析法在进行大型汽轮发电机故障诊断时还是有一定的局限性的。
3.2分析讨论
(1)阈值[yi]的确定是大型汽轮发电机故障特征规律研究的技术关键。为了确定[yi]需要进行大量的试验、监测和统计工作,特别是要注意监测和统计分析电站现场事故发生前故障特征数据和征兆的变化规律,并与无故障正常值进行比较,才能确定[yi],长期地积累数据是大型汽轮发电机故障特征规律研究的一项基本工作。[yi]初步确定之后,还应在使用中加以验证并不断修改完善,以便更加符合实际情况。
(2)目前发电设备行业广泛使用振动分析法来诊断大型汽轮发电机的故障,振动分析诊断法应用于发电机轴系机械故障诊断是合适的。而发电机在现场的不少事故是水冷却子系统故障、静子和转子的电气故障,振动信号对这些故障反应不够灵敏,而水内冷系统、氢内冷系统的流体力学参数和电气参数有可能对此类故障反应更为灵敏。本文把流体力学参数诊断法、电气参数诊断法和振动诊断法结合起来使用,克服了各自的不足,利用了各自的长处,能够较准确地识别汽轮发电机的现场故障。
四、大型汽轮发电机故障诊断的发展方向
对于大型汽轮发电机出现的故障特征的诊断需要一定的过程，而且故障特征的暴露也是随着人们不断的研究和时间的推移不断显现的。在对于大型汽轮发电机进行故障诊断时，我们可以通过故障表现出来的信号特征与之前的诊断过的信号特征进行一定的对比，从而不断的积累信号特征的信息，总结故障判断的经验。通常情况下，如果大型汽轮发电机故障的发展逐渐形成一种规律，那么就说明发电机的状态十分的不稳定，有产生故障的可能或者已经发生了故障。随着对于大型汽轮发电机故障特征变化发展的研究不断的深入，我们甚至可以通过故障信号就能够判断出大型汽轮发电机故障的演变趋势，从而及时的对大型汽轮发电机故障进行提前的预判和诊断。这样的做法不但能够提前对于大型汽轮发电机可能出现的故障采取一定的预防措施，还能够及时的对故障进行排除，从而降低经济损失和安全事故发生的概率，还能够保证人员的生命安全。对于大型汽轮发电机的智能技术诊断已经逐步的从科研阶段发展到实际应用阶段。可以说大型复杂的故障诊断系统是智能诊断系统的天下，智能诊断技术也是大型复杂系统故障斩断的重点发展趋势。尽管目前为止人们对于智能诊断技术方面研究的投入不断的增多，但是仍然有一些问题亟待解决。从目前的发展趋势来看，对于大型汽轮发电机故障研究的技术人员通常采用振动分析法来对进行具体的诊断，但是从实际应用情况来看，振动分析法能够对大型汽轮发电机轴部位的故障进行准确的诊断和故障预判。但是大型汽轮发电机故障主要发生的部位在于发电机的水冷却系统和转子、静子部位。通常情况下这些部位产生的故障对于振动产生的反馈信号并不灵敏，所以说振动分析法的判断方法并不是十分有效，对于大型汽轮发电机故障进行诊断还具有一定的局限性。由此可见，在今后的对于大型汽轮发电机故障诊断的发展方向应该主要集中于发电机水冷却系统、转子、静子等部位的故障判断，相对应的就要研究出其他的判断方法。
结论
(1) 利用可靠性理论确定发电机的故障发生概率和预测发电机的故障发展趋势,具有物理意义明确、数学公式简单、诊断结果可靠的特点,便于在线监测和诊断。
(2)通过现场故障案例调研和现场故障特征的统计分析研究得出了大型汽轮发电机常见故障特征的统计规律,符合大型汽轮发电机的实际情况。
(3)使用电气参数、振动信号和水冷却子系统、氢冷子系统及润滑油子系统的液压等参数,可以有效地识别大型汽轮发电机的实际故障,工程上是实用的。
参考文献：
[1]蒲莹.汽轮发电机故障在线综合诊断系统的研究[D].华北电力（北京）大学，2001.
[2]刘国富.可靠性理论在机械故障诊断中的应用[C].中国电力，2015（06）：133-138.
[3]张国强.汽轮发电机故障分析与诊断[D].华北电力大学（北京），2011.
[4]刘志会.汽轮发电机组自激振动故障分析和应用研究[D].华北电力大学（北京），2010.
[5]周海瑞，孙国权，李磊.汽轮机通流部分故障诊断模型的研究[J].中国电机工程学报,1997,17(1):29232.
[6]倪维斗,蒋东翔,于文虎.大型电站诊断系统中知识处理方法[J].清华大学学报,1996,36(7):36240.
[7]史进渊，杨宇，孙庆等.大型汽轮发电机故障特征规律的研究[J].中国电机工程学报，2000(7)：45-51.
[8]严可义.大型汽轮发电机组故障诊断方法及检测保护系统研究[D].华北电力大学，2009.
论文作者:李兵兵
论文发表刊物:《电力设备》2017年第33期
论文发表时间:2018/4/18
标签：故障论文; 汽轮发电机论文; 转子论文; 绕组论文; 发电机论文; 特征论文; 信号论文; 《电力设备》2017年第33期论文;