摘要：在目前工业生产中，汽轮机作为重要的旋转设备，是工业生产中必不可少的机械设备。其中汽轮机转子是汽轮机的主要零部件，使得汽轮机转子安全性、可靠性、适用性以及可维修性特点受到人们的关注，促使关于汽轮机转子运行故障机理与诊断技术也在飞速发展。在汽轮机转子运行过程中，发生的振动信号是判断汽轮机工作状态的重要指标，更是影响机械设备运行安全与操作人员人身安全的因素，因此对汽轮机转子运行故障分析及诊断的研究工作迫在眉睫。
关键词：汽轮机；转子；运行故障；分析与诊断
引言：
火电厂重要的动力设备是汽轮机，其运转正常与否直接关系到火电厂的经济性和安全性。作为汽轮机的核心部件—转子，在运行过程中故障率比较高，若机器运转的情况下，产生异常或者振动情况下，振动度的强弱会使转子的转速与负荷程度直线上升，通过对转子的处理不当会使机组磨碰，从而使转子大轴弯曲。若想查找转子故障的最常用的方法，就必须对现场振动程度进行分析，在经过实验证明，从而明确转子的故障类型，在此同时订做出一套维修方案。在维修过后，在正常操作的同时测试机组是否还有振动现象，通过这种方法诊断实践过长，虽然在诊断过程中参加人力与物力过多，但是可以找出机组的故障所在，也是值得欣慰的一件事。
1 汽轮机转子故障问题
1.1 汽轮转子运行类型
在汽轮机转子运行过程中，转子发生故障的前表现是振动信号发生，对此应在汽轮机转子运行过程中，为了更好地判断汽轮机转子运行故障类型，我们要对转子进行振动程度信号的测量从而对测量出来的结果进行一一解答，在测量过程中要准确无误。振动频率分几种，其中包括倍频振动、基频振动、整分数基频振动、比例基频振动、超高基频振动以及超低基频振动；振幅方位：横向振动（水平振动和垂直振动）、轴向振动与扭转振动；振动部位：转子和轴系振动（轴颈、轴纹叶片）、轴承（油膜滑动和波动）、壳体振动与轴承座振动、基础振动（基座、工作台、支架）、其他结构振动（阀门、阀杆、管道等）；振动原因：转子平衡度较差、轴系不对称和零件松动、摩擦（密封件摩擦、转子和定子之间产生的摩擦）、轴承损坏、轴承内部油膜涡动与油膜振动、动力和水力的影响、轴承刚度较差、电气等。
1.2小波分析特征
小波可以通过母小波的伸缩程度与平移从而取得不同程度的基函数对振动程度进行分析。小波变化是一种处理技术非常强大信息技术，它是由多分辨率信号组成的。在具体分析过程中，它可以从尺度的变换而选出不一样的频率段。小波分解，它可以把稳定的或者不稳定的信号分解由小波伸缩的基函数，从而保持信息量完好，在此基础之上，原来的信号可以在不一样的频段上或者发生信号突变的情况下，可以通过分解信号在不同尺度中进行分解或得到重构。对振动程度信号的小波包进行分解，从而对振动系统进行了故障分析，及时呈现出系统故障产生的频率能量以及产生的时间。
1.3 转子故障处理的结果
在转子出现故障的同时，检修的过程中要参考检修时订做的方案从而对机组进行检查。在检修的过程中若叶片质量不合格的情况下，原因就是在开启盖子时对（16~19）级叶片进行了振动测试，在测试的同时发现了18级叶片的频率超出标准的质量，所以要更换叶片。
2 结合实际案例对汽轮机转子运行故障及诊断进行分析
某市炼油厂，利用延迟焦化装置中采用汽轮机，其具体的汽轮机厂商为杭州汽轮机厂，类型为凝气反动式汽轮机，现采用 ENTEK 振动检测系统对汽轮机运行状态进行诊断与监测。其详细的汽轮机转子运行故障诊流程为：对汽轮机转子振动信号信息进行检测和采集、分析与处理、传输、推理以及控制等。因为振动信号检测是判断汽轮机转子运行故障的主要依据，振动信号分析与处理工作是判断汽轮机转子故障的关键环节，传输与推理是整体运行故障判断的核心，控制是汽轮机转子运行故障诊断的最终目标。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆同时在汽轮机转子内部安装电涡流传感器，将线缆与控制箱相连，控制箱自带的振动监测模块可完成高速度数字振动信号的传输与处理工作，再使用以太网将信号处理结果上传至上位机中，从而完成汽轮机转子运行故障的诊断工作。
2.1 对ENTEK振动检测系统的利用
在该炼油厂使用的 ENTEK 振动检测系统性能参数如下所示：型号：NK25/NK28/NK12.5；额定功率：1178KW、常规功率：1071KW；额定转速：12176RPM、常规转速：9132RPM-12785RPM；最大进汽压力：1.2MPa（a）、常规进汽压力：1MPa（a）；常规排汽压力：0.012MPa（a）；最大进汽温度300摄氏度、常规进汽温度 230摄氏度。
在ENTEK振动检测系统中，对于汽轮机转子运行故障的诊断，产生的信号数据直接送至XM 模块中，经过以太网的传输，将信号传输至e monitor系统软件内部，在该软件界面中，实现传感器与信号数据的相接，使其成为振幅型数据，从而可知由emonitor 系统软件连接的采集器、监测模块以及保护监测表共同组成具有共享能力的数据库，其共享数据库内自主携带故障诊断工作，能够依据实际需求，对汽轮机转子的运行故障类别进行准确定位，对此，操作人员以手动输送的方式，完成故障诊断报告的生成工作。
在此系统故障诊断环节中，由汽轮机转子振动值超出限定值而产生的故障，则需对汽轮机进行停机检修，同时加大对转子运行状态的监测工作，并对转子的转速进行妥善控制。汽轮机转子在初始运行期间，振动值均以达到限定值范围，但是由于难以在生产中对汽轮机进行检修。因此，采用转子减速与状态控制的方式，实现对汽轮机转子运行故障的诊断工作。
3火电汽轮机转子运行故障的 BP 神经网络模型诊断
3.1 理论基础
BP 算法不仅拥有着严格式的学习算法，它还拥有是阶梯型并且很有规律的下降式计算方法，相对于BP神经网络而言，它是由一种输出层，一种或多种隐含层，一种输入层而形成的，而由正极传播与反级传播这两方面组成形成了网络。在此同时创建了BP网络神经，转子运行检测诊断的模型就必须使用 BP 网络神经，就不用那么多的人力与物力来进行，在这样的同时对人力与物力、财力的使用也大大的减少了，更不需要费好大的力气做很多次的实验。据对汽轮机模拟的实验与专家的经验来说，总结出一种很常见的特点，就是输出就是故障的类型所在，而网络神经的输入就是常见特点的信号。
3.2报警和故障诊断
在对汽轮机转子振动信号数据分析过程中，在振动值高出正常限定值时，及时对汽轮机转子的运行故障类型进行识别和分类，应利用事先采集的信号设置与之相对应的报警界定，其详细的振动值高超报警流程为：输定报警值界限——输入采集数据限号——汽轮机转子运行——发生警报。
3.3分析汽轮机转子
要得到原信号在不同频段上能量分布的详细信息，小波包分析的特点就是重构与分解，它可以在汽轮机转子的振动故障时间顺序上进行重构与分解，小波包振动信号的含义就是可以利用能量的特点与对振动系统的故障诊断来提取方法，从而可以根据振动故障的频率来判断故障的特点，这样可以对机组振动故障进行一定的诊断与预测。
结束语：
总结上文，汽轮机作为工业生产中不可或缺的机械设备，在结构上具有复杂性以及特殊性的特点，促使其运行故障发生率相对较高。因此关于汽轮机诊断机理与诊断方法研究工作具有较高的现实价值、应用价值。在汽轮机运行过程中，产生平稳与非平稳振动信号，其中涵盖众多汽轮机运行特征，在汽轮机运行故障诊断中，应以振动信号为依据，对其进行详细分析。
参考文献：
[1] 刘达,翟春艳,李书臣,苏成利. 汽轮机转子故障诊断算法应用研究[J]. 辽宁石油化工大学学报. 2013(03)
论文作者:严孔宪
论文发表刊物:《电力设备》2017年第21期
论文发表时间:2017/11/15
标签：汽轮机论文; 转子论文; 故障论文; 信号论文; 基频论文; 过程中论文; 小波论文; 《电力设备》2017年第21期论文;