摘要：汽轮机作为目前发电过程中的主要设备，因其优越的性能受到广泛的关注，然而由于运行过程中有诸多影响因素，因此在实际的工作过程中，容易出现较多的问题。这些故障的发生原因多种多样，如果不对其迅速的诊断，有可能造成汽轮机不可恢复性的损伤。所以，汽轮机的故障诊断技术就显得极其重要。
关键字：汽轮机；故障诊断；发展与展望
引言
由于汽轮机结构较为复杂，因此其使用的过程中问题出现的概率较高，造成这一现象的原因很多，且故障后的损失也较大。正因如此，汽轮机的故障诊断一直是主要汽轮机严重中最主要的内容之一。依旧采用以往的汽轮机故障诊断技术已经无法满足工业生产中对汽轮机维护的需求，只有对汽轮机故障诊断技术进行发展和完善，才能更好的保障汽轮机的安全性和可靠性。
一、国内外发展概况
在传统的汽轮机维修的过程中个，主要是通过对汽轮机进行人工的诊断，这种诊断过程需要较多的的人工参与，不但真确性有着一定的影响，而且及时性较差。不利于汽轮机的发展，容易造成巨大的经济损失，所以对其技术进行更新，找到更优秀的管理模式与技术模式已经成为当前研究的重点内容。大数据、物联网的出现为其提供了可能性，尤其是在智能控制较为繁多的今天，通过网络结合智能控制，已经能够基本能够满足一般企业的要求。
（一）国外发展情况
美国是最早从事汽轮机故障诊断研究的国家之一，在汽轮机故障诊断研究的许多方面都处于世界领先水平。目前美国从事汽轮机故障诊断技术开发与研究的机构主要有EPRI及部分电力公司，西屋、Bently、IRD、CSI等公司。美国Bechtel电力公司于1987年开发的火电站设备诊断用专家系统（SCOPE）在进行分析时不只是根据控制参数的当前值，而且还考虑到它们随时间的变化，当它们偏离标准值时还能对信号进行调节，给出消除故障的建议说明，提出可能临近损坏时间的推测。
美国Radial公司开发的汽轮发电机组振动诊断用专家系统（Turbomac），在建立逻辑规则的基础上，设有表征振动过程各种成分与其可能故障源之间关系的概率数据，其搜集知识的子系统具有人一机对话形式。该系统含有9000条知识规则，有很大的库容。
（二）我国的发展情况
汽轮机在我国发展较晚，因此我国在这方面的研究也比较晚。直到上个世纪80年代，我国才开始了真正意义上的研究，虽然该过程中我国是发展速度较快，但是时间积短，技术还不全面。因此在该阶段，我国主要的目标就是学习国外先进 的技术。在进入21世界以来吗，我国技术得到了广泛的全面化，尤其是在大数据、物联网的支撑下，
中国机械工程学会设备维修分会在南京召开了首次“设备故障诊断和状态监测研讨会”，标志着我国诊断技术的研究进入了一个新的发展阶段，随后又成立了一些行业协会和学术团体，其中和汽轮机故障诊断有关的主要有中国设备管理协会设备诊断技术委员会、中国机械工程学会设备维修分会、中国振动工程学会故障诊断学会及其旋转机械专业学组等。这期间，国际国内学术交流频繁，对于基础理论和故障机理的研究十分活跃，并研制出了我国自己的在线监测与故障诊断装置，“八五”期间又进行了大容量火电机组监测诊断系统的研究，各种先进技术得到应用，研究步伐加快，缩小了与世界先进水平的差距，同时也形成了具有我国特点的故障诊断理论。
二、汽轮机故障诊断技术的发展
（一）传感器技术
由于汽轮机工作环境恶劣,所以在汽轮机故障诊断系统中,对传感器性能要求就更高。目前对传感器的研究,主要是提高传感器性能和可靠性、开发新型传感器,另外也有相当一部分力量在研究如何诊断传感器故障以减少误诊率和漏诊率,并且利用信息融合进行诊断。
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现行的对传感器自身故障检测技术主要有硬件冗余、解析冗余和混合冗余,由于硬件冗余有其明显的缺点,因而在实际中应用较少。意大利di Ferrara大学的Simani.s等人针对传感器故障,采用了解析冗余的动态观测器来解决透平传感器的故障检测问题。Brunel大学的Harris,T把神经网络技术应用于多重传感器的融合作为其研制的汽轮机性能诊断系统的技术关键,Pennsylvania State Univ.的Kuo,R.J则应用人工神经网络,采用多传感器融合诊断叶片故障。西安交通大学、上海交通大学和华中理工大学也在传感器故障检测、伪参数识别技术以及采用融合技术提高传感器可靠性等方面进行了研究。
（二）信号分析与处理
最有代表性的是振动信号的分析处理。目前,汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换(FFT),FFT的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加,它认为信号是平稳的,所以分析出的频率具有统计不变性。FFT对很多平稳信号的情况具有适用性,因而得到了广泛的应用。但是,实际中的很多信号是非线性、非平稳的,所以为了提高分辨精度,新的信号分析与处理方法成为许多机构的研究课题。英国南安普敦大学的Lee,S.K认为,任意随意性的音响和振动信号都是由不规则冲击引起的,为此他提出了用三阶和四阶Winger谱来对这些信号进行分析。小波分析法的应用一直是国内外热门的研究课题,东南大学、华中理工大学等把小波分析法用于汽轮机动静碰摩故障诊断和轴心轨迹的识别。西安交通大学对FFT进行改进并吸收全息谱的优点,进行轴心轨迹的瞬态提纯。另外平面图形加权编码法和降维法也应用于轴心轨迹的特征提取和聚类识别。
（三）故障的机理和诊断
故障的机理指的是对汽轮机故障进行分析时，明确故障的产生原因和本质，针对故障机理进行分析，能够很好的进行故障的了解，是汽轮机故障诊断技术的基础技术，所以对于故障机理的分析时，应该对故障的规律、征兆以及类型进行全面的分析。对于汽轮机故障的诊断时，主要采用对比以及统计和逻辑的诊断方式。诊断策略比较常用的是模糊诊断、模式识别、人工神经网络和专家系统。
三、汽轮机故障诊断技术的发展趋势
随着汽轮机故障诊断技术的不断完善，必将实现高水平的汽轮机故障诊断技术，通过对汽轮机故障的分析和故障诊断技术中存在的问题进行了解，应该加大以下几个方面的研究力度，使汽轮机故障诊断技术得到更好的发展。
（一）实现全方位的检测技术，提高汽轮机故障的检测技术。
（二）加大故障机理的研究力度，明确的分析出故障机理，对故障的诊断和修复有很大的帮助。
（三）综合诊断。加强汽轮机故障诊断的力度，开展全方位的故障诊断，主要对热影响诊断、性能诊断、油液诊断、温度诊断以及逻辑顺序诊断等方面进行综合诊断，实现汽轮机故障的有效排查。
（四）诊断和仿真技术的有效结合。通过诊断技术与仿真技术的有效结合，准确辨别汽轮机的故障，对系统的部件进行故障诊断。
四、结束语
汽轮机在电力之中的应用非常广泛，目前已经成为了我国生产电力电能的首要来源。但是汽轮机结构复杂，生产过程中受外部影响较大，因此在实际的工作之中，汽轮机作为一种较为精细的部分，容易出现各种问题。这些故障一旦发生，不仅会给其他发电设备带来损害，还有可能存在一定的风险。在本文中主要针对目前我国汽轮机之中存在的问题，并在此基础上给出了应对的修改策略，一起能够有效的减少汽轮机在工作过程中的问题，进而提高汽轮机的使用寿命，提高汽轮发电机的使用寿命。
参考文献
[1]罗小明.汽轮机故障诊断技术的发展与展望[J].科技创新导报,2018,15(12):138+140.
[2]郄建昆.汽轮机故障诊断技术的发展与展望[J].电站系统工程,2018,34(06):37-38.
论文作者:尹道烈
论文发表刊物:《电力设备》2019年第15期
论文发表时间:2019/12/9
标签：汽轮机论文; 故障诊断论文; 故障论文; 技术论文; 传感器论文; 信号论文; 机理论文; 《电力设备》2019年第15期论文;