关键词：火电厂；热工控制系统；故障；诊断方法；
大型火电厂的热力控制系统非常复杂，包括锅炉系统、蒸汽机系统等辅助系统。同时，系统中的许多控制电路增加了系统故障的概率。以往的故障研究主要集中在故障形式和诊断方案上，而缺乏故障状态诊断，因此有必要从整个机组运行状态的故障诊断入手，全面解决热控系统的故障问题。
一、热控系统故障检测与诊断的任务和内容
1.广义方面。一般来说,火电厂控制系统(或称热工控制系统)包含的内容十分丰富,主要可分为如下几类。(1)负责参数调节的模拟量控制系统,如燃烧控制系统,给水控制系统,过热汽温控制系统等。(2)实现设备启停的开关量控制系统,如顺序控制系统、选线控制、单独控制、联锁控制等。(3)保护生产设备的热工保护系统,如锅炉安全监控系统、紧急停机系统、单元机组保护和辅机联锁保护等。(4)较独立和特殊的控制系统,如汽轮机DEH和给水泵汽轮机的MEH控制等。从广义上看,热工控制系统故障检测与诊断的对象应包括上述4类控制系统中存在的所有故障。
2.狭义方面。(l)控制系统中重要传感器的故障检测与诊断。当传感器的测量出现故障时,给出报警并分离出故障传感器。(2)控制系统中重要执行器的故障检测与诊断,判断执行器是否工作正常,当执行器工作异常时,给出报警并分离出故障执行器。(3)DCS等计算机控制系统本身的故障诊断,如DCS模件等。
二、火电厂热工控制系统的故障
1.热工过程传感器及其故障。大型火电机组测点多,分布广,几乎包容机组及各工艺过程的全部主元参数和主要设备状态,如温度、压力、流量、电压、电流、转速等。传感器的常见故障形式:断线故障,为传感器处于断开状态;超限故障,为输出超出允许的范围;超速故障,为输出的变化速度突变;恒偏差故障,为输出与实际信号存在恒定偏差;恒增益故障,为传感器输出增益减小或增大;卡死故障,为不随被测量变化,保持某个值;漂移故障,输出逐渐偏离实际信号。
2.热工过程执行器及其故障。执行器是控制系统的终端控制元件,由执行机构和调节机构组成。执行器的常见故障形式:卡死故障,为执行器输出阀位不随指令变化;死区故障,为死区超过正常允许范围;偏差故障,为输出阀位和阀位指令偏差过大;增益故障,为执行器输入输出增益变化;粘滞-滑动故障,为执行器动作的卡涩现象;回差故障,为上下行程差值超出正常情况。从故障的性质上看,所有的故障都可以归结为渐变性故障、跳变性故障、完全失效故障的一种。对于发电机组,渐变性的故障可能是导致灾难性故障的先兆,因此对其进行早期的故障检测是十分必要的。
三、火电厂热力控制系统故障诊断方法
对于火电厂热工控制系统故障来说，都可以采用三段故障检测方案，包括部件诊断、回路诊断、系统诊断。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆其主要表现为：
1.部件诊断层。在该层中,故障的征兆产生是从单个的控制系统部件来考虑。典型的方法有以下几点。(1)各种基于传感器输出的信号分析方法。信号的幅值检测、变化速率检测是现场采用的最为广泛的传感器故障检测手段,它对于传感器断线、超速等故障是有效的,然而对于缓变、漂移等故障是不敏感的,只有故障非常严重的时候才能检测出故障的存在。信号的平均值、方差的变动检测适合于检测过程变量正常时处于较小范围内平稳变化的场合,而不适合于处于大幅度变动的信号。频谱特性分析对于振动等信号的分析比较有效。(2)DCS模件的自诊断信息。DCS中直接与现场打交道的控制设备是现场控制单元,它们是由机柜、电源、I/O通道、以微处理器为核心的功能模件组成。其中I/O通道是DCS中种类最多、使用数量最大的一类模件,它们是联系生产现场传感器和执行器的信号通道,也是联系微处理器的桥梁,它们的故障会引起DCS中采集数据不准确或使控制信号不能有效执行。不过这些功能模件大多都具有故障自检功能,因此利用模件本身的状态信息来协助传感器或执行器的故障诊断。(3)信号趋势分析与部件知识相结合的方法。对于执行器来说,其输入和输出信号一般都可以采集得到,根据其趋势变化特征可以反映其故障的特征,结合执行器本身动作过程的知识,可以实现执行器的典型故障的诊断。
2.回路诊断。回路诊断是基于模型的一种诊断方法，最常用的就是残差方法。首先，静态模型残差。在系统结构不是非常复杂的情况下，可以用静态模型表达整个系统参数的变化曲线，并且可以直接实现信号输入所对应的输出值，输入与输出之间的差值也就是残差。其次，观测器残差。根据系统的输入与输出参数，结合动态模型，对所采集的数值进行系统处理即可获得重构信号、实际信号差值作为残差。最后，在线估计生产残差。根据参数模型能、检测参数变化进行故障估计、检测、分离。该方案是通过模型数据参数、物理参数，构建各项参数之间的关系情况，这样更有助于找出故障、分离故障。从实际上说，火电厂控制系统模型参数结构十分复杂，只有少数系统可以得出精准的数学模型。模型计算结果决定了回路层故障诊断结果，如果模型参数精度不准经，最终诊断精度也难以保障。但在现有条件下可以建立数学模型的情况下，则尽可能使用该方法，这样可以有效保障诊断精度。
3.系统诊断层。由于支配整个系统运行的规律是物质和能量的平衡,这体现在系统中大量的参数和变量将具有某种相关性,因此多个控制回路并不是完全独立的而是存在大量的相关性。这里称这种关系为系统冗余。从系统冗余的角度,利用系统中变量间的相关性提取故障信息以实现故障检测与诊断。主要采用的方法有以下几点。(1)变量间直接的相关关系。变量间的关系可以用动态和静态模型来表达,这里区别于回路层中基于模型的方法是,这里的变量不仅仅从单个的控制回路考虑,可能涉及到多个控制回路。(2)利用神经网络构造变量相关关系。神经网络通过训练可以获得多个变量间的相关关系,将这种相关性保存在其网络权值中。训练好的神经网络具有用其他变量来预测其他变量的能力,从而利用其预测输出和实际输出构造出故障残差来。(3)基于大量数据的统计分析。过程变量间的相关性实际上蕴藏在系统长期的运行数据中,因此从数据挖掘的角度来寻求变量间的相关性用于故障诊断是完全可行的途径。由于过程中数据维数高,数据量大,适合于这种特点的统计分析的方法主要是多变量统计分析方法,该类方法包括主元分析PCA、部分最小二乘PLS、主元回归PCR等。以上三个诊断层次为提取过程冗余信息以及故障诊断系统的设计提供了一个基本框架。对于一个具体的诊断任务来说,可以从这三个层次上去考虑故障征兆的提取和诊断策略的选择。
总之，控制系统,故障诊断通过提取冗余信息变量构造故障诊断的基本框架,每个控制系统的故障可以通过上述三种方法,诊断也要结合故障条件下的表现,科学选择故障诊断策略,提取故障变量之间的残余误差,确保故障诊断的准确性。
参考文献：
[1]李冬瑞.火电厂热工控制系统故障诊断方法研究.2019.
[2]汪大鹏.论火电厂热工控制系统存在的问题及解决措施.2017.
论文作者:车强
论文发表刊物:《中国电业》2019年第20期
论文发表时间:2020/4/7
标签：故障论文; 控制系统论文; 火电厂论文; 系统论文; 变量论文; 方法论文; 执行器论文; 《中国电业》2019年第20期论文;