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发电厂汽轮机故障诊断研究与实例

作者：于机鹏

来源：《科技创新导报》2011年第06期

摘 要:机械故障诊断理论和技术的研究已日趋深入,汽轮机组是电厂的重要设备由于汽轮机组结构和系统的复杂性、运行环境的特殊性,汽轮机组的故障率较高,而且故障的危害性也很大。因此,汽轮机组的诊断一直是故障诊断技术应用的一个重要方面。根据相关的数据和信息对汽轮机故障定性,进而对其产生的原因或机理做出判断,并确定解决措施和实施处理方案尤为重要。在现场设备管理工作中,机组故障则经常是指机组振动过大,零部件过早过量磨损等情况。因最后本文对现场处理的一起汽轮机故障实例进行了论述。 关键词:汽轮机故障诊断故障处理实例

中图分类号:TK268 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)02(c)-0051-02

随着科学技术的迅猛发展,现代工业生产的机械设备正朝着大型化、复杂化、高速化、自动化及大功率方向发展。设备的生产效率越来越高,机械结构也日趋复杂,设备中不同部分之间的相互联系、耦合也更加紧密,一个部件出现故障,将引起整个生产流程中断。现代化的生产设备虽然大幅度地提高了劳动生产率,节省了人力和物力,但同时也大幅度地增加了设备的维修费用,设备故障单位时间造成的损失也成倍地增加。

汽轮机的状态监测与故障诊断技术对电厂的作用和意义,主要可以归结为如下几个方面: (1)及时掌握设备运行状态异常或故障的早期征兆,以便采取相应的措施,将故障消灭在萌芽状态,避免或减少重大事故的发生。(2)一旦发生故障,能自动记录下故障过程的完整数据和信息,以便事后进行故障原因分析,缩短维修时间和费用,提高设备利用率,避免再次发生同类事故。(3)通过对设备状态异常的原因和性质进行分析,采取适当措施,对设备状态实行在线调整,延长运行周期,为生产和维修决策提供科学依据。(4)通过监测得到的大量机器状态数据,可以更充分地了解机器的性能,为改进设备设计、制造水平及产品质量提供有力的依据。(5)随时掌握设备运行状态的变化情况、各部分性能的劣化程度和机械性能发展趋势,对设备状态变化情况做到心中有数,提高设备管理现代化水平。

1 汽轮机组故障诊断技术的研究现状

(1)信号采集与信号分析。汽轮机组故障诊断系统中的振动信号处理大多数采用快速傅立叶变换(FFT)。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

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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该领域的重要研究课题。目前,研究的信号分析与处理方法有变时基FFT,短时基FFT,时－频分析、Winger变换、小波变换、全息谱分析、延时嵌陷分析、信号的分维数计算等。

(2)故障机理。故障机理研究是故障诊断领域中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前,对汽轮机组故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行。目前研究汽轮机组故障机理的方法有现场试验法、实验室模拟研究法和计算机仿真法。计算机仿真法目前是研究旋转机械故障机理和故障行为的常用方法。该方法是先建立描述设备和行为的数学模型,再开发出相应的仿真软件,然后对一些典型故障进行数值仿真。其优点为:不受现场和实验室的条件限制;能定量了建立故障状态和故障特征之间的关系;能反复模拟不同的边界条件(环境条件)和初始条件下的故障形态和故障特征。该方法的困难之处是数学模型的建立以及如何验证数学模型的准确性。

(3)诊断方法。诊断方法的研究一直是故障诊断领域的重点。目前,在汽轮机组故障领域中,主要的诊断方法有振动诊断法、噪声诊断法、热力学诊断法、红外诊断法、声发射诊断法和无损检测诊断法等。汽轮机组是大型旋转机械,振动是其重要的(也是主要的)特征信号。因此,振动诊断法是汽轮机组的常用诊断方法。机械振动势必会产生噪声,噪声信号中包含了机组丰富的状态信息,因此,噪声诊断法也可用于诊断汽轮机组的故障。汽轮机组热力性能方面故障,用热力学诊断方法来诊断。机组动静碰磨、转子裂纹等故障可用声发射诊断法进行诊断。在诊断机组剩余寿命和部件缺陷时,主要用无损检测诊断法。目前用到的无损检测技术主要包括硬度测定法、电气阻抗法、超声波法、组织对比法、结晶粒变形法、显微镜观察法和X射线分析法。

(4)在线诊断系统的研制与开发。在线诊断系统的研制与开发,实际上是对上述各研究领域的成果进行集成,这种集成,既包括硬件方面的集成,又包括软件方面的集成。在线诊断系统在现场投入使用后,可以对汽轮机组的状态和故障进行在线诊断与分析。

2 故障诊断方法

频谱分析是设备故障诊断中最常使用的方法。常用的频谱是功率谱和幅值谱。功率谱表示振动功率随振动频率的分布情况,物理意义比较清楚。幅值谱表示对应于各频率的谐波振动分量所具有的振幅,应用时显得比较直观,幅值谱上谱线高度就是该频率分量的振幅大小。频谱分析的目的就是将构成信号的各种频率成分都分解开来,以便于振源的识别。进行频谱分析首先要了解频谱的构成依据故障推理方式的不同,对频谱构成的了解可按不同层次进行。

(1)高、中、低频段进行分析,初步了解主故障发生的部位。(2)按工频、超谐波、次谐波进行分析,用以确定转子故障的范围。振动信号中的很多分量都与转速频率(简称工频)有密切关系,往往是工频的整数倍或分数倍,所以一般均先找出工频成分,随后再寻找其谐波关系,弄清它们之

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间的联系,故障特征就比较清楚了。(3)按频率成分的来源进行分析。实际的谱图往往复杂,除故障成分以叠加的方式呈现在谱图上外,还有由于非线性调制生成的和差频成分、零部件共振的频率成分、随机噪声干扰成分等非故障成分。弄清振动频率的来源有利于进一步进行故障分析。(4)按特征频率进行分析。振动特征频率是各振动零部件运转中必定产生的一种振动成分,如不平衡必定产生工频,气流在叶片间必定有通过频率,齿轮啮合有啮合频率,过临界有共振频率,零部件受冲击有固有振动频率等等。根据特征频率的了解,大体上即可掌握机组各构成部件的振动情况。

对主振成分进行分析做频谱分析时,首先抓住幅值较高的谱峰进行分析,因为它们的量值对振动的总水平影响较大。需要分析一下产生这些频率成分的可能因素。如工频成分突出,往往是不平衡所致,要加以区分的原因还有轴弯曲、共振、角度不对中、基础松动、定转子同心度不良等故障。2×频为主往往是平行不对中以及转轴存在有横裂纹。1/2分频过大,预示涡动失稳。0.5×～08×是流体旋转脱离。特低频是喘振。整数倍频是叶片流道振动。啮合成分高是齿轮表面接触不良。谐波丰富是松动,分频是流体激振、摩擦等。

做频谱对比发现状态异常在分析和诊断过程时应注意从发展变化中得出准确的结论,单独一次测量往往难地对故障做出较有把握的判断。在机器振动中,有些振动分量虽然较大,但是很平衡,不随时间的变化而变化,对机器的正常运行也不会构成多少威胁。而一些较小的频率成分,特别是那些增长很快的分量常常预示着故障的发展,应该足够的重视。特别需要注意的是,一些在原来谱图上不存在或比较微弱的频率分量突然出现并扶摇直上,可能会在比较短的时间内破坏机器的正常工作状态,因此分析幅值谱时不仅要注意各分量的绝对值大小,还要注意其发展变化情况。

分析幅值谱的变化可以从以下几个方面着手:

(1)本个谱峰的变化情况,是单调增大,单调减少,还是波动而无固定趋势。(2)哪些谱峰是同步变化的？哪些谱峰不发生变化？是否有新的频率成分出现？(3)是否有新的频率成分出现？(4)转子同一部分各测点振动之间,或相近部位各测点的振动之间振动谱上的相互联系,各种变化的快慢,等等。

3 汽轮机常见故障

近几十年国内有关单位对机组振动故障处理的历史和经验教训说明,对振动故障的定性一般并不困难,但在确定故障的具体原因时,由于对造成故障的机理分析有分歧,使得误判时有发生。因此,机组振动故障的诊断除需要现场经验外,还应该掌握一定的基础理论和科学的分析能力,这样才能快捷地找出故障的确切原因,提出正确的根治措施,而不致盲目地一概采用现场高速