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水利发电厂发电机检修的浅谈 摘要：水轮发电机组是大型机电能量转换装置，其运行状态关系到水电厂能否安全、经济的供电。因此，实现有效的机组状态监测和故障诊断，提高维修的针对性，不仅对电力工业，而且对整个国民经济都有重要的影响。 关键词：水利发电发电机检修 模糊检修神经网络 Abstract: The hydraulic power generating is large electrical energy conversion devices, its operation state relationship to the hydropower station, economic power supply can safing and fault diagnosis, improve maintenance pertinence, not only to the electric power industry, but also to the entire national economy has important implicatierhaul of fuzzy; neural network 中图分类号：TB857+.3文献标识码：A文章编号： 水力发电厂的机电设备常常会在使用的过程中遭到损坏，包括由于泥沙的淤积、机械自身的磨损、汽蚀损伤以及其它形式的损坏。这些问题都会导致发电机使用寿命的降低以及工作效率的大幅下降，甚至可能会造成各种安全问题，因此必须对水电机组的发电机进行及时检修与优化，以保证他们运行的可靠性和工作的稳定性。 1. 水利发电厂发电机检修现状 一直以来，我国水利机电的检修部门都是采用的计划检修模式，即定时对水电机组进行检修。在这种模式下，按计划对水电机组进行小修，中修和大修。这种检测模式对与防范问题上起到的作用较大，检修的成本较低，而且在过去广受欢迎。但是进入二十一世纪后这种检修模式的问题日益突出，首先，这种检修模式下所检修的结果是否可靠值得怀疑，因为在检修的过程中必然会出现“检修过剩”和“检修不足”的现象，也就是说对不需要检修的机电设备进行检修了，对需要检修的机电设备的检修力度不够，没有及时的发现其中存在的问题。所以计划检修不能充分发挥设备的潜能，财力和人力耗费大，不能及时发现故障，不仅带来经济上的损失、人力的浪费，而且还有可能引发灾难性的事故随着水轮发电机组的巨型化，电能质量要求的不断提高，这种维护体制更加暴露出明显的不足，显然它不能满足日益增长的设备维护需求。 现在对水利发电厂发电机的检修不在是一个过程，它有了更高的要求，不仅要提高检修的质量，还要降低检修的成本，对可能出现的问题进行及时的防护与控制，保证生产的安全性。因此急需要改变传统的检修方式采用新的检修方式。然而到目前为止，国内并没有一个真正实现状态检修的实例。这是因为从在线监测系统到做出检修决策之间，还有许多科学与技术问题尚未彻底解决，如功能完备的在线监测系统，信号征兆提取及识别，趋势预测，故障诊断和检修决策支持系统。 2.水利发电机常见故障与特点 2.1常见故障 水利发电厂的发电机常见的故障包括这几个方面，首先是制动器故障，是因为防尘效果不好、载荷不均、制动块耐磨性差、排油不净等造成的，它会导致制动块寿命缩短，活塞受卡动作不灵、污染绕组，降低绕组绝缘强度等后果；轴瓦损，由于坏瓦温度过高、各瓦间温差过大、轴瓦磨损或变形、轴瓦烧损等。原因大致有各块瓦受力不均、冷却系统故障、冷却油温差过大等，轴瓦损坏会损伤轴颈、加大振动甚至造成定转子擦碰；定子线圈松动下沉，线圈、槽楔、垫条等长期处于高温中运行，收缩造成松动，接着线圈重力导致下沉，容易造成主绝缘磨损，损坏线圈或引起短路；定子振动，定子铁心合缝不严或铁心松动，会对定子绕组绝缘、绕组紧固造成破坏；水水轮机故障，水轮机磨性破坏、水轮机叶片裂纹、导叶漏水及空性、主轴密封不良等，会导致水轮机效率降低、出力不足、严重时会使机组损坏；阻尼绕组故障，阻尼环与连接板接触不良、阻尼环与阻尼条连接处局部开焊、阻尼条断裂等。它们由失磁或频繁起动在阻尼绕组中产生的大电流及转子转动的离心力引起，从而导致振动与噪声；转转子引线故障，绝缘表面脏污、引线绝缘破裂、固定卡板松脱、引线在离心力作用下甩出以及焊锡面破坏和腐蚀等，会造成转子接地、失磁等故障；转子绕组绝缘电阻过低，线圈积灰、绝缘老化等，容易导致绝缘击穿，造成接地或匝间短路；转子一点接地，线圈与铁心间绝缘损坏，造成线圈直接与铁心相碰或局部绝缘电阻降低到相当程度，容易导致转子两点接地、转子绕组匝间短路等后果；定定子绕组绝缘损伤，电、热、机械、环晚等各种因素导致的绝缘老化或损坏，后果是导致定子绕组绝缘击穿、匝间短路或相间短路、绕组烧损、铁心烧伤等故障；定定子绕组单相接地，绝缘损坏，电流比较大时能在故障点引起电弧，烧坏绕组绝缘和定子铁心，且容易发展成匝间短路或相间短路。 2.2发电机组故障的特点 水利发电机组在出现故障时首先体现出来的特点就是它的复杂性，比如在水电机组的振动出现故障时，由于几乎所有的机器都处于工作状态，那么在判断是就很难分清楚振源在哪，难以分清楚他们之间的主次关系，在出现振动故障时既有个别部件的振动也可能因此“牵一发而动全身”导致各个部位的藕联振动，而且振动的种类繁多，非资深的专业人员无法在短时间内分清。 其次是水轮发电机组振动的故障特征往往有多方而的反映，不同的故障其特征存在着显著的交叉，故障和特征之间并不是一一对应的关系，而且一种故障在特征上有多方面的反映。同时，某一部位的超常振动可能是几种故障的叠加，而某一故障引起的振动也会在几个部位不同程度地反映出来。这无疑给故障分析带来一定困难，这也是水轮发电机组故障诊断技术发展缓慢的一个原因。 3.故障诊断的方法 3.1模糊诊断法 所谓模糊诊断法就是在诊断的过程中存在这模糊建设，但是不能绝对的把故障的识别为“存在”或者“不存在”。因为在诊断中某些特征相互之间会有隶属性，设置成绝对的之后就会导致诊断的不准确性。模糊诊断方法是一种基于知识的自动诊断方法，它利用模糊逻辑来描述故障原因与故障现象之间的模糊关系，通过隶属度函数和模糊关系方程解决故障原因与状态识别问题，在复杂系统故障诊断中，故障现象与故障原因之间通常没有一一对应的关系，一种故障现象可能是由多种原因引起，而一种原因发生故障可能会产生多种现象。 模糊诊断法的优点最明显的就是它可以用来诊断不确定的问题，对与水电机组是否存在故障有所怀疑担忧不敢肯定是就可以采用这一方法，它比一般的监测方法所消耗的成本低效率较高。但是在实际应用中对诊断者的要求较高，他们需要学会各种函数的获取，在诊断的过程中建立模型，还需要是被诊断语言，从中获取信息，因此模糊诊断法也会受到限制。 3.2神经网络诊断法 人工的神经网络具有自然界任何事物都无法替代的优越性，他通过模拟的方式，能够熟悉非线性函数同时获取故障的样本。在对ANN技术应用时，解决故障诊断问题有严格的步骤要求，首先是根据诊断问题组织学习样本、人工神经网路只有在学习之后才能形成一个用于诊断的模式；然后再根据问题和样本构造神经网络、最后选择合适的学习算法和参数。 同样地人工神经诊断也存在着局限性，首先是学习以及获得样本比较困难，如果是选择样本的不恰当或者是训练时的疏漏都会导致最终诊断的失败；第二是对资深专家经验的忽视，在诊断时专家的经验判断往往非常正确，而人工神经网络的表达形式比较单一；最后是知识表达方式难以理解，由于神经网络所学习到的知识是以权重的形式分布在网络之中，不易被人们理解，对诊断结果缺乏解释能力。 3.3模糊神经诊断法 模糊方法与神经网络方法结合的主要思想，是在神经网络框架下，引入定性知识，即在常规神经网络的输入层和输出层加入模糊层，用模糊规则构造神经网络，在使网络权值有明确的物理意义的同时，保留了神经网络的学习机制。这种网络结合了模糊方法与神经网络的优势，较一般神经网络有更大的针对性。 模糊神经网络(Fuzzy Neural Network，FNN)是模糊理论同神经网络相结合的产物。模糊逻辑理论和神经网络技术在知识表示、知识存储、推理速度及克服知识窄台阶效应等方面起到了很大的作用，因此将模糊逻辑与神经网络融合起来构造的模糊神经网络，具有模糊逻辑和神经网络各自的优点，集学习、联想、识别、自适应及模糊信息处理于一体，既能表示定性知识，又具有强大的学习能力和数据处理能力。近年来，FNN的理论及应用得到了飞速发展，各种新的FNN模型的提出以及与其相适应的学习算法的研究不仅加速了FNN理论的完善，而且它们在实际中得到了非常广泛的应用。 总结 目前水轮放电机组在线监测系统研究工作仍在进行当中，下一步应不断地收集并分析监测数据及经验总结，采用现代化的信息技术，不断的完善监测