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汽轮发电机组状态监测和故障诊断的发展与趋势(2)

北极星电力网技术频道    作者:倪秋华,朱晓东   2012/7/11 12:02:11   

1. 2 汽轮机组的故障诊断

故障机理研究是对设备进行故障诊断的基础,深入研究 设备在运动时的动力学特性及各部件之间的相互关系,研究设备正常运行时和发生故障后的各种症状,是对设备进行状态监测和故障诊断的前提。汽轮机组故障机理的研究是一 项十分复杂的工作,但十分重要,国内外己在这方面作了大量的研究工作,取得了许多成果。随着设备向大型化、自 动 化发展,以及工作环境的恶化、载荷形成的复杂化、新材料及 新工艺的采用等,设备的故障机理研究面临着更新、更艰巨 的任务[3]。

用预测维修思想开展系统分析、综合诊断在运用故障诊 断系统对大型旋转设备开展状态监测和故障诊断的实践中, 不断积累经验,全面掌握各种故障的特征模式,实施综合诊 断。综合诊断的内容包括 4 个方面: 应用多种诊 断 手 段; 采用多种分析 方 法; 利用多个判断标准; 实 施 多 层 次 的 诊 断。这是提高复杂疑难故障诊断效率的最可靠的途径。

故障识别是在故障信息监测和故障特征分析的基础上 按一定的规则和标准对机械设备发生的故障的种类、原因和 部位作出判断。专家系统的设计原理就是利用领域专家的 经验知识,根据用户给出的关于问题的信息数据,按一定的 推理机制,从数据库( DB) 中选择对若干问题的最合理解释。 专家系统中故障诊断系统分两种: 基于浅知识的故障诊断系 统和基于模型知识的故障诊断系统[4]。

2 国内外的研究进展

汽轮发电机组的状态监测与故障诊断技术是近年来国 内外发展较快的一门新兴学科,它不仅在理论上有了很大的 突破,而且不断转化为技术投入到实际的项目应用中。状态 监测与故障诊断技术主要是建立在对故障机理研究的基础 上的,在技术发展中它大致经历了两个主要的阶段: 第一阶 段是以计算机技术、传感器技术和动态测试技术为基础,主 要集中在故障机理和诊断方法的研究等,它是以信号处理技 术为手段的常规振动监测技术发展阶段; 第二个阶段是随着 信息高速公路的发展和人工智能技术的应用,在此基础上发 展起来的网络化、智能化振动监测与诊断阶段。

在第一阶段,汽轮发电机组状态监测与故障诊断技术在 国外的研究是基于对故障机理分析进行的。日本的白万博 自六七十年代以来发表了大量的故障诊断文章,积累了丰富的现场故障处理经验,并进行了理论上的研究。Bently 公司 在转子动力学方面做了大量工作,对汽轮机组故障机理研究 得比较透彻; 日本三菱公司研制的 MHMS[5] 带有决策树表示 诊断规则描述,并且采用模糊逻辑分析确定置信因素的振动诊断专家系统。这些工作为故障机理的深入研究奠定了基 础。70 年代以后,故障机理和诊断技术的 研究发展非常迅 速。人们使用机组或故障的数学模型进行故障诊断。先 对 研究对象或机械故障建立有关的数学模型,然后根据数学模型进行故障诊断。这种方法可以用来预测信号和估计非测 量的状态变 量、过程参数和其它的过程特性。在 诊 断 方 法 上,对于故障诊断主要采用振动分析诊断法、温度分析诊断 法、压力分析诊断法、油液分析诊断法以及统计诊断方法、状态空间分析 诊 断 法、模糊诊断方法等。在 这 几 种 诊 断 方 法中,振动分析法是汽轮机组故障诊断的主要方法,并且今后 对振动分析的理论研究将会更加的深入。振动分析法有许 多种,如 Fourier 变 换、现 代 谱 分 析、高 阶 统 计 量、小 波 分 析 等,目前己经成功地应用在各个企业的故障诊断系统中,盲 源分离等其它的信号分析理论与技术也正逐渐应用于故障 诊断系统中,大大提高了故障诊断系统的性能。这一 阶 段, 汽轮机组状态监测与故障诊断技术融合并吸收了大量的现 代科技成果,各种先进理论、方法和技术在故障诊断领域中都找到了用武之地。如: 振动诊断技术、振声诊断技术、声发射诊断技术、光谱诊断技术、铁谱诊断技术、红外和热成像诊 断技术、核辐射诊断技术等,都是这一阶段取得的成果。

人工智能技术的应用,标志着汽轮机组诊断技术进入了 第二个阶段———智能诊断阶段。智能诊断技术的应用,不但 延长了人的感官,而且延长了人的大脑的功能。诊断技术发 展到这一阶段,其研究内容与实现方法已发生了且正在发生 着重大的变化,原来以数值技术和信号处理为核心的诊断技术将被知识处理和知识推理为核心的诊断技术代替,形成了基于知识的设备诊断技术。对诊断技术的研究也不再是各 种方法的“堆积”,而是从知识的角度出发,系统地研究诊断 技术。

我国对于汽轮机组状态监测与故障诊断技术的理论和 系统研究起步较晚,但是发展很快。1983 年初正式把开展诊 断工作的要求纳入《国营工业交通设备管理试行条例》之中, 明确地指出: “要根据生产的需要,逐步采用现代故障诊断和状态监测技术,发展以状态监测为基础的预防维修体制”,并在“六五”、“七五”、“八五”期间将设备状态监测与故障诊断 确定为重大攻关课题,由国家投入巨资,组织科研人员进行 研究。一般来说,我国在故障诊断技术方面的研究经历了 2 个阶段: 第一阶段是从 70 年代末到 80 年 代 初,在 这 个 阶 段 内主要是吸收国外先进技术,并对一些故障机理和诊断方法 展开研究; 第二阶段是从 80 年代初期到现在,在 这 一 阶 段, 全方位开展了汽轮机组的故障诊断研究,引入人工智能等先 进技术,大大推动了诊断系统的研究和实施,取得了丰硕的研究成果。如国家‘八五’期间由哈尔滨电工仪表研究所、清 华大学、哈尔滨工业大学等多家单位完成的单台 300MW 和 多台 200MW 汽轮发电机组状态监测分析与故障诊断系统; 南京汽轮发电机厂开发的多功能振动分析系统,西安热工研 究院研制的汽轮机组振动监测和故障诊断系统,北京电力科 学研究院、清华大学与陡河电厂联合开发了大型汽轮发电机 组振动监测与辅机诊断系统等。还有西安交通大学、东南大 学、浙江大学、华中理工大学、上海发电设备成套所、河北电 力试验研究所等单位也都相继研制了各种监测诊断系统,如 西安交通大学 的 RB - 20 系 统 等。 并 在 我 国 机 械、电 子、能 源、化工、交通运输、航空航天、军事等各个领域得到了广泛 的应用。总体说来,我国汽轮机组故障诊断理论研究一直紧 跟国际先进水平,但实际应用存在较大差距。

目前,我国的有关工厂正在从对汽轮机组的振动进行巡 回检测、定期检测及停机检修状况过渡到对机组进行长期连 续监测,实现对机组的振动信号进行实时在线状态监测和故障分析,进而逐步发展成网络化、智能化故障诊断专家系统,取得了很大的经济效益。

来源:汽轮机技术
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