汽轮机转子在线故障诊断系统

汽轮机转子在线故障诊断系统摘要：汽轮机转子在线故障诊断是关系到发电厂安全运行的重要课题之一。为此，开发了基于Windows，采用DELPHI语言编程的汽轮机在线故障诊断系统（TRFDS）。其硬件包括传感器、振动数据采集卡和计算机设备；系统软件包括数据采集、振动信号的监测及分析、模糊故障诊断、数据库管理功能模块及其它辅助软件。TRFDS具有操作简单、采集分析速度快、精度高、故障诊断和预测功能较强等特点。模拟实验表明，该系统能满足现场在线监测和故障诊断的要求。关键词：汽轮机；在线；故障诊断；自动化系统汽轮机是火电厂的核心设备之一。在长期连续高速旋转过程中，汽轮机转子在某些情况下可能出现故障，而汽轮机故障程度不同将引起机组振动。异常振动对安全生产构成了重大隐患，并已经造成了一些严重的设备事故。如1988年我国秦岭发电厂200 MW汽轮发电机组的严重断轴毁机事故，就造成了巨大的经济损失。由此可见，汽轮机转子在线故障诊断是关系到发电厂安全运行的重要课题之一。为此，我们开发了基于Windows操作系统、采用Delphi语言编程的汽轮机转子在线故障诊断系统（TRFDS）。1 系统的特点TRFDS的主要任务是实现对汽轮发电机组转子的状态监测、报警处理、数据采集、数据管理、数据分析、故障诊断和维护咨询等。TRFDS的特点是：a) 能适应大型汽轮机转子在线监测的要求，即精度高，采样、分析速度快，可以满足机组启停监测的要求；b) 能满足变转速下整周期采样的要求；c) 具有较强的分析、诊断和预报功能；d) 操作简便，自动化程度高，同时能直观地显示各种图像和数据，反映振动参数的变化趋势。2 硬件配置TRFDS由硬件和软件两大部分组成，硬件部分包括传感器、数据采集卡和计算机等。2.1 传感器传感器是实现振动测量的首要环节。传感器的种类很多，TRFDS系统采用电涡流传感器和光电传感器分别测量振动的振幅、相位和转速。汽轮机转子在运行过程中可能发生各种故障，如质量不平衡、摩擦、油膜振荡、气流激振和参数激振等。当汽轮发电机组的转速为3 000 r/min时，还可能激发分频振动和高次谐波振动。也就是说可能激发1/4基频至8倍频（即12.5400 Hz）的频率振动。通常电涡流传感器的频率响应范围为010 kHz （12 dB），能够满足汽轮机发电机的这种频率要求。2.2 振动数据采集卡汽轮机转子在运行时，其转速高达3 000 r/min，因此需要采用高性能的数据采集卡。本系统采用的高速数据采集卡具有高速、高分辨率、实时采样，采样数据可以实时读入PC内存，采样容量仅受PC限制等特点。2.3 计算机TRFDS选用Pentium 200及以上计算机，并配以高速数据采集卡，其速度快，抗干扰能力强，容量大。此外，还设有打印机和其它外围设备。3 软件设计TRFDS的软件包括操作环境（Windows 95或Windows 98）和分析、诊断软件等。具体分为如下几个模块：数据采集、信号监测分析、故障诊断、数据库管理和其它辅助软件。系统软件的功能框图如图1所示。3.1 语言的选用目前常用的基于Windows的程序开发语言有Visual BASIC，Delphi，Visual C+和C-SDK等，由于在线监测与故障诊断系统需要进行大量的计算和逻辑处理，因此必须具有较快的处理速度。为此，我们分别用以上几种语言编写了循环程序以测定其执行速度，若以Delphi为标准（100%），则各种语言的执行速度如表1所示。由表1可以看出，C-SDK的执行速度最快，随后依次是Visual C+、Delphi和Visual BASIC。显然，对于Visual BASIC，由于其运算速度较慢，不宜用于现场实时使用。而其他三种语言运算速度相差不大，均可以作为开发语言。TRFDS采用Delphi语言。事实证明，该语言功能非常强大。它不仅继承了PASCAL语言中的Object Pascal的OOP技术，而且吸收了多种编程语言的精华，如：Visual BASIC，Power Builder，Visual C+等。因此，它既具有Visual BASIC的快速开发能力，又具有Power Builder的强大数据库能力，而且其程序执行速度几乎与Visual C+不相上下。Delphi提供的VCL控件库是在Delphi上开发应用的基石。VCL提供了用于界面设计、数据库、列表框、菜单等的一般控件，还有诸如栅格、表、记事本等实用控件，恰好满足应用程序的需要。Delphi的DATA ACCESS向Delphi提供了用于访问数据库的对象，包括建立连接、访问数据、查询等。使用ODBC标准接口，Delphi也可以访问dBASE和Paradox的文件。而且可以在Delphi的集成环境中进行直接数据库操作，增强了数据操作的直观性。Delphi强大的数据库开发功能使得本系统具有强大的数据库管理功能，保证了各种数据的存贮及调用。3.2 振动信号的采集振动信号的采集选用整周期采样方式。根据Shannon采样定理，要想不丢失信息，最低的采样频率为fs2fm或s2m.工程实际应用时，往往还要把采样频率取高一些，一般取fs2.56fm，式中fm最高分析频率，即经过抗混滤波后分析信号的最高频率；m最高分析角频率；fs最低采样频率；s最低采样角频率。如果采样频率低于2倍频率中的最高分析频率，离散信号经傅立叶变换（FFT）后，在频域内将发生信号混淆。由于汽轮机转子的振动信号是一种多频率成分的信号，在机组升降转速的过程中，最高采样频率随着转速而变化。如果采用固定的采样频率，其值小于最高转速下的2倍最高频率分量时，频谱分析误差很大。而如果采用跟踪转速变换的采样频率方式，就保证了在不同的转速下有相同的采样点数，消除了频谱的混淆现象，使频谱分析具有相同的精度。整周期采样时，系统的采样频率动态地跟踪转速信号频率的变化。即转速信号频率高，则采样间隔变短；反之采样间隔加长。确保在采样点数不变的情况下，采样间隔均匀，所采信号周期完整。3.3 振动信号的监测及分析软件的监测分析部分负责数据分析、监测报警和大部分的日常事务性工作。本系统可以在时域、频域、幅值域等对振动信号进行分析，以便从不同的角度对振动信号进行观测和分析。3.4 模糊诊断软件的实现模糊诊断过程为：a) 采集数据，分别计算各通道每转动一周振动信号最大值的平均值，输入振动的预警门限值，然后对二者进行比较来判断机组振动是否异常。如果机组所有通道的振幅的最大平均值均没有超过预警门限值，则表示机组运行正常；如果有一个以上通道振动值超过预警门限值，则自动进入诊断状态。此外，运行人员还可以根据机组的实际情况，手动进入诊断状态。b) 对超限通道轮流进行FFT变换，计算出10种频率的特征量，即（0.010.39） f1，（0.40.49） f1，0.5f1，（0.510.59）f1， f1，2f1，（35）f1，奇数f1，高频f1，电网f1。（f1为工作频率）c) 利用频率特征分量与故障之间的数学模型、模糊关系矩阵和模糊向量，计算出各种故障类型的隶属度。d) 建立模糊向量的多因子综合判断，根据隶属度最大值原则，对出现预警的通道进行统计分析，综合判断，最后给出隶属度最大的三种故障。3.5 数据库管理数据库管理模块是整个系统软件的重要组成部分，本数据库系统的主要功能有两个方面：一是数据的输入和存储；二是数据的查询和输出。本系统数据库利用Delphi中提供的功能强大的数据库应用开发工具创建。本系统能够自动组织采集到的数据生成两种不同类型的数据库，分别从不同侧面反映机组的运行情况。3.5.1 危险数据库当采集到的转子振动数据超过其上、下限时，每2 s记录一组所有信号通道的采集数据，可连续记录机组运行一天的数据。3.5.2 历史数据每30 min记录一组所有信号通道当时的平均数据，连续记录机组一年的运行数据。上述两个数据库的记录数据项结构相同，其中含有振幅、相位、记录时间等项目。当数据库达到所规定的容量时，数据库将自动翻滚刷新，即记录新数据，而最初的记录数据将被冲掉。本系统设计了十分友好的人机界面，以方便用户对数据库的查询，查询主要以报表的形式进行。报表包括危险数据报表和日报表两种。危险数据报表查询针对振幅超限的数据；日报表查询针对历史数据库。以上报表均可打印输出和通过屏幕预览。3.6 其它辅助软件本系统软件除了包括上述内容外，还包括一些辅助软件：转子动平衡程序和机组临界转速计算程序。4 结束语基于Windows操作环境、采用Delphi语言编程的汽轮机转子在线故障诊断系统具有操作简单、采集分析速度快、精度高、开发周期短等特点，并具有较强的故障诊断和预测功