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摘要：凝汽器是汽轮机组的重要组成部分。加强了状态检测和故障诊断技术自动化水平的研究和实施，有利于优化汽轮机组凝汽器的性能指标，提高系统运行的整体性能。本文主要介绍了凝汽器故障诊断的常用方法，即模糊模式识别，神经网络和模糊神经网络。希望凝汽器故障诊断关人员分享技术经验，共同提高凝汽器的运行效率。
关键词：汽轮机组；凝汽器；故障诊断；方法探索
凝汽器和相关辅助设备的故障诊断是蒸汽轮机最常用的技术诊断技术之一。它由两部分组成：在线诊断和设备运行状态监控。故障诊断是结合状态监测过程中获得的各类信息资源，参照已知的结构属性和参数以及环境条件等，借助设备和设施的历史运行记录，预测，随后操作报警，分析和鉴别设备。在此期间可能发生的故障的类型和性质。凝汽器运行过程中出现的故障多样化，许多故障具有模糊特征，大大增加了故障诊断的难度。
1模糊模式识别方法
故障诊断方法适用于其自身的模糊性或识别要求的模糊性。它通常包括两种分类方法：1种直接方法，即根据最大隶属度规则进行分类，更多应用于单一故障的识别；2间接方法：根据接近原则进行分类，通常应用于群组模型中。由于凝汽器故障诊断操作中的识别对象属于个人，因此建议使用直接方法。
直接方法通常在应用过程中分为三个步骤：首先，获取识别对象的特征，并将对象p转换为模式p={p1，p2，~pn}。第二，会员职能的建设是识别工作发展的关键。最后，识别并判断目标对象，具体地，根据相应的归因原则判断p，并确定它属于哪个故障类别。在识别和判断过程中可以遵循许多原则。本文应用最大隶属度原理来确定凝汽器故障形成的主要原因[1]。
1.1施工凝汽器故障域分类和故障症状集
将几种前体提取到分析对象中。根据二进制逻辑，警告符号为“1”，反之亦然为“0”。此时，要识别的对象被转换为“1”或“0”。关系矩阵。在分析故障原因时要考虑的域P是P={P1，P2，~Pn}。不同的故障类别被视为域U的模糊子集。故障诊断工作的目的是识别要检查的对象属于哪个模糊子集。
1.2施工会员功能
本文采用模糊模式识别的直接方法对凝汽器故障进行诊断，并利用距离法构造隶属函数。要检查的对象，其中x是值1或0，根据故障发生时是否有预兆。计算它与典型故障模糊模式之间的距离（d），并确定模糊模式的隶属函数：其中D是分子的最大值，凝汽器的常见故障是循环水泵的严重故障凝汽器和后轴密封件蒸汽供应中断，凝汽器充满水，真空系统损坏。上面的公式可以判断上述故障类型。
2人工神经网络方法
近年来，人工神经网络方法凭借其独特的想象，记忆，存储和学习功能，被广泛应用于机械设备的故障诊断中。其中，后向传播神经（BP）网络具有最高的成熟度。它属于多层结构。在学习过程中，根据输入层→输出层的方向，结合目标输出和网络输出之间的偏差，以一定顺序修剪不同级别神经元之间的连接强度和阈值，以减少误差[ 2]。
本文选择三层BP网络来诊断汽轮机凝汽器故障。该过程如下：传统的典型故障模式训练网络可用于快速识别在上述操作技术之后在凝汽器运行期间发生的故障类别。设置与输入层节点数N=16对应的故障信号量的数量，对应于输出层节点数L=11的故障类型的数量；将隐层节点的数量设置为9.让网络训练精度T≤0.009，将神经网络中间层和输出层对应的神经元响应函数设置为f（x）=1 /（1 + t-x）。利用MATLAB 6.5编程训练和模拟BP网络，为了促进学习过程，建议应用自适应学习速率算法traindx，学习率为0.86。在训练过程的分析过程中，发现在应用自适应学习速率后，网络系统的运行速度得到显着提高，并且可以在短时间内实现预设精度。另外，由于动量项参与训练过程，因此可以显着改善网络操作。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆此时网络的稳定性可以自动调整其学习速率以在本地最小化。
例如，在凝汽器真空系统泄漏的故障诊断过程中，水密封可以加到轴上，水泵水封带充满水，低压气缸轴封，低压气缸大气膜等对部件进行泄漏检查，最终获得真空密封性。减至：低背压凝汽器0.204 KPa/min，高背压凝汽器0.174KPa/min。在检查了机器的低压缸体，低附加系统和冷凝系统后，技术人员发现了轴封接头面，气缸接头面，低压缸轴封，防爆门等。在密封密封胶后，真空密封性试验结果表明，轴封压力增加到100KPa，结果是低背压51Pa/min。有泄漏点，所有泄漏部分都用了1596.高背压75Pa/min。合格，符合100Pa/min以下的技术协议，并且合格。回顾这种故障诊断的历史，作者认为负载应该保持稳定＆gt；
80％，在停泵设备的条件下，试验时间为8min，取真空下降速度平均值5min（Pa/min），300MW及以上机组真空下降速度不高超过100Pa/min。
3模糊神经网络识别方法
本质上，神经网络识别方法属于一类黑盒类型的推理过程。虽然它可以呈现特征空间→故障模式的空间操作，但它在透明度和概念定义方面并不占主导地位。为此，为了提高智能识别系统的操作性能，可以有机地集成各种识别概念和神经网络。构建各种神经网络类型，如模糊神经网络。结合模糊系统和神经网络的连接形式和功能类型，这两种集成方法通常有以下几类：1松散型，2并联型，3系列型，4网络学习型，5结构等效型。本文对串联式组合法在凝汽器故障诊断中的应用进行了以下分析。
模糊神经网络在机械设备故障诊断领域的应用首先将待诊断对象的症状数据信息整合到系统中，通过模糊隶属函数模糊数据，然后将数据集成到BP中。神经网络。此时，神经网络的训练活动已经结束并处于待机状态[3]。严格按照最大隶属度规则对设备故障进行映射，使模糊神经网络系统能够对待检查对象的故障类型和性质做出诊断结论。
在对某电厂300MW汽轮发电机凝汽器故障的诊断过程中，检测到一定的故障参数：循环泵电机电流40A，循环泵出口压力0.8MPa，转子差压膨胀14mm，循环水温11℃。冷凝设备端部温差为8°C，冷凝水过冷度为1°C，抽出空气与冷水进水口之间的温差为4°C，冷凝设备吸入口之间的气压差为抽气机为0.03 MPa。冷凝水电导率为0.2，电机电流为26.6A，泵出口压力为0.17MPa。模糊上述参数，故障模式为
R=[0.5，0.001，0.2，0.5，0.5，0.6，0.6，0.5，0.5，0.5，0.5，0.5] T，采用模糊神经网络识别方法进行诊断，确定为循环水泵故障，机械设备和实际情况是一致的。
4结论：
凝汽器是蒸汽轮机的常见组件之一。在操作过程中可能存在各种问题，这对设备的运行效率有很大影响。因此，加强设备故障诊断和处理具有重要的现实意义。但是，当出现故障时，有必要考虑是否存在误操作。其次，选择相关的诊断方法来分析故障的类型和性质，为机组的稳定运行提供充分的保障。
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论文作者:刘吉通
论文发表刊物:《河南电力》2019年4期
论文发表时间:2019/10/30
标签：凝汽器论文; 故障论文; 神经网络论文; 模糊论文; 故障诊断论文; 方法论文; 机组论文; 《河南电力》2019年4期论文;