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摘要：汽轮机组是电力设备中不可缺少的部分，其工作环境具有一定的特殊性，且其各个组成部分往往都是处于高负荷工作状态，因此汽轮机组的故障发生频率相当之高。而由于其重要性，一旦发生故障，轻则影响日常生产的进行，重则造成不可估量的损失，因此对于汽轮机故障诊断技术进行深入的研究是当前不可避免的一大课题。
关键词：汽轮机；故障诊断；技术
1导言
通常的诊断技术有两种，振动分析和，油液分析。汽轮机发电机组是电力生产的重要设备，由于设备结构的复杂性和运行环境的特殊性导致汽轮机的故障经常出现，要对汽轮机设备进行诊断处理，了解设备的运行情况，查看隐患，故障导致的原因，提出维修的方案。信息技术和计算机技术的发展有效地提升了汽轮机故障诊断技术的能力。汽轮机转子的震动，使零件磨损严重，转子运行中的腐蚀、磨损和疲劳等，转子的不平衡，不对中，油膜涡动，油膜震荡，松动，动静破摩。
2汽轮机的典型故障
2.1转子不平衡故障
转子的不平衡故障是汽轮机常见的振动故障之一。不平衡振动是因为惯性离心力发生的，径向振动较大。根据发生原因，可分为：原始不平衡、渐发性不平衡和突发性不平衡。原始不平衡是由于制造或者更换转动零部件引起的。其振动特征比较稳定，振幅和相位变化小。渐发性不平衡主要因为转子热弯曲发生的，其振动是动态变化的。突发性不平衡是由于转子运动过程中，其转动零件脱落，或者联接零件发生松动。
2.2转子不对中故障
不对中是指相邻转子的轴线和轴承中心线存在偏移。汽轮机为多转子设备，各转子是由联轴器连接的，由于安装或者使用原因，会出机壳变形、轴承座变形，进而产生转子不对中故障。轴系不对中，又可细分为：角度不对中、平行不对中和综合不对中。
2.3动静碰磨故障
动静碰磨是指零件间隙过小是，动静零部件接触，然后再弹开，这样改变零部件的动态刚度。碰磨使转子的振动情况变的复杂，严重的碰磨可导致轴系永久弯曲。
2.4油膜振荡
轴系在高速转动时，滑动轴承和轴径之间的油膜压力是动态变化的，这样可以保证转子的轴心围绕某个平衡点旋转。当油膜涡动频率接近转子的临界频率，转子会产生激烈振动，这个情况叫油膜振荡。
2.5转轴弯曲
转轴弯曲，分为永久性弯曲和暂时弯曲两种。永久性弯曲是指转轴出现弯曲，且不能恢复。暂时性弯曲是可以恢复的。转轴的永久性弯曲发生原因，一般是由设计制造，运营维护不当引起的。预负载过大、转轴热变形不均匀或者暖机不充分可能造成暂时性弯曲。
2.6转子裂纹
在变负载工况下，由于转轴在制造过程中形成的缺陷：如气孔、沙眼、刀痕等，受到交变的机械应力和热应力的联合作用，产生应力集中，出现了裂纹。裂纹如不及时的处理，会发展成为断裂，导致严重事故。
针对上述故障，如果及时掌握早期征兆，采取相应的措施，处理故障，将会避免或减少重大事故的发生。所以故障诊断技术是非常重要的。
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3汽轮机故障诊断技术
3.1振动分析法
仪表报警时，对故障数据进行分析，要诊断出设备故障原因，对振动参数分析竟然无法解决问题，对热力参数监测出现排气温度下降的现象。对振动信号进行分析处理可以采用，非线性、非平稳性，对传感器的检测主要在硬件冗余、解析冗余和混合冗余方面。并采用神经网络技术诊断汽轮机的系统性能，提高传感器的信号可靠性。信号容易受到干扰，如振动干扰，电气干扰，分析传感器信号振动的频域特征，振动故障的发生会引起信号结构频率的变动，所以状态参数有时稳定，有时不稳定。而且非振动信号的参数也有可诊断的依据，如汽轮机发电机组的运行温度、压力、真空度、电流等。信号的变化和处理需要在幅值、时间、频率等域进行。常用的技术有非线性补偿技术、信号预处理技术。
3.2故障的分析
总结仪表报警的原因有两点，一点是涡流传感器是随机运行的，二是探头的安装隐患。频谱分析时故障诊断的最广泛手段。诊断技术与仿真技术的结合，建立故障的决策表，准确辨别故障，还可以应用模糊诊断和层次模型。热力学分析手段以及频域变换法都是诊断中常用的方法，对产生原因和机理做出判断，确定措施和方案。转子的不平衡也是常见的故障，不平衡引起振幅或相位的变化，径向和轴向的碰磨产生振动，具有丰富的频谱特征，可以通过频谱分析监测状态。
3.3检测方式
汽轮机故障的监测技术，通常采用灰色理论、概率分布干涉模型，频域的变化有谱图显示，可以采用主元分析法分析机组的实际振动状况。振动故障状况很多，不同的故障可能特征相似，因此诊断相对复杂。这种不确定性，可以采用模糊性处理和预诊断以及对比以及统计和逻辑的诊断方式。正常状态和故障之间没有明显的划分界限。确定常见故障的模式和分布，获得故障的程度信息，用模糊C均值聚类分析方法，来识别故障类型，提高诊断的准确性。根据轴心轨迹、相位和振幅来模糊的诊断，也能缩小故障范围。排除变量的相关性和冗余性。用定型观测器、定性方针来进行故障定性，对材料和性能的检测可以帮助信号的相关处理，排除干扰的信息。降低变量的维数。
3.4复杂故障的机理
遇到复杂故障的诊断，首先要重构诊断的状态，残差序列，利用粗糙集理论和实践波形分析得到最原始的振动信息源。过程参数与基于状态的诊断方法采用的是统计和逻辑的诊断。贝叶斯网络从概率上推理，把复杂的因果关系和概率事件进行推广，对不确定的信息进行智能化的诊断。变量间的弧显示故障的直接因果关系，汽轮机信息的融合诊断主要在征兆级和决策级深入研究。建立故障过程的参数并不是状态的复合震动问题。非真即假的逻辑不适合这样的诊断。要利用不断获得的嬉戏修正推理的模型，用以解决不确定的一系列信息。
基于小波变换的汽轮机故障诊断方法有多分辨率分析的特点，在故障诊断融合模型中，要考虑各种不确定性，每个节点的可能性的值要以概率的形式定量，生产过程中的变电器、热电阻和开关量的信息要融合起来。幅值谱的各个频率震动有相应的振幅，可以直观看到，监测的数据对应离散的小波变换，检测到随机信号的突变，油液分析技术、光谱分析技术，对模糊的故障监测数据都有很重要的作用，简化条件概率与内部的联系就能建华贝叶斯网络，从而达到快速计算的目的。用节点变量表达故障征兆和故障原因，并应用推理算法，把贝叶斯网络转换成对应的树形结构。采用模糊C均值提出诊断模型和方法，具有较高的理论价值和实际意义。
汽轮机组的故障率较高,而且故障的危害性也很大。因此,汽轮机组的诊断一直是故障诊断技术应用的一个重要方面，对汽轮机故障机理即故障现象和故障原因之间的关系进行了剖析，并构建系统的总体框架，电气工程自动化作为衡量国家经济水平的重要方法，通过信号处理得到的信息对设备的状态含故障状态进行识别、判断和预报，结合运行规程的规定确定故障监测参数各段工作范围的隶属度，这也将是推动电厂接受该汽轮机诊断系统的一个根本所在。
4结束语
总之，虽然我国目前经济结构正在进行转型，但在能源结构的转变过程中燃煤火力发电依然占据着相当大的地位。汽轮机组是发电厂的核心动机，它的正常运行是进行燃煤发电最有力的保障。因此我们应该对汽轮机组的诊断技术进行更加深入的研究，保证正常机组的运行，为我国的发电事业保驾护航。
参考文献：
[1]付丽莉.汽轮机故障诊断技术的发展分析和研究[J].科技创新与应用,2015,(08):89.
[2]董恒.汽轮机故障诊断技术的发展与展望[J].硅谷,2015,(20):6+13.
[3]梁萌.汽轮机故障诊断技术研究[D].大庆石油学院,2015.
论文作者:李兴亮
论文发表刊物:《防护工程》2017年第15期
论文发表时间:2017/10/24
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