可靠性分析技术在电站主机和辅机状态检修中的应用

1、第 23 卷 第 6 期2003 年 12 月动力工程pow er en g in eer in gv o l. 23 n o. 6d ec. 2003文章编号: 100026761 (2003) 0622833203可靠性分析技术在电站主机和 辅机状态检修中的应用苏坚1,史进渊2 ,杨宇2,邓志成2(1. 深圳市能源环保有限公司, 深圳 518052; 2. 上海发电设备成套设计研究所, 上海 200240)摘要: 介绍了在电站主机和辅机状态检修中使用的可靠性分析方法, 文中给出了可靠性数据统计分析技术在设备状态检测间隔和部件故障类型确定中的应用以及应用实例。 可靠性分析技术在电站主机和辅机

2、状 态检修中的应用, 为火电机组优化检修提供了科学的依据。 参 4关键词: 火电设备; 主机; 风机; 水泵; 状态检修; 可靠性分析; 优化检修中图分类号: tm 611文献标识码: a随着科学技术的发展, 火电机组的状态检修 技术日益引起电力行业和电力企业的重视。 通过 实施火电机组的优化状态检修, 可以延长计划检 修间隔、降低检修费用, 可以提高火电机组的可靠 性, 降低发电成本。火电机组常用的状态检修技术 包括预测性检修 (pdm ) 技术和以可靠性为中心 的检修 (rcm ) 技术 1, 2 。经过 20 多年的研究和应 用, 火电设备可靠性分支学科趋于成熟, 内容包括 可靠性分析、

3、可靠性设计、可靠性试验、可靠性保 证和可靠性管理, 产品可靠性数据和零部件使用 寿命数据的统计分析技术是火电设备可靠性分支 学科的重要组成部分。20 世纪 80 年代后期, 国内 大型火电机组实行可靠性管理, 已积累了不少主 机和辅机的可靠性数据。 可靠性分析技术作为火 电机组实现 pdm 和 rcm 的重要技术手段, 根据 少量的电站数据, 应用可靠性统计分析方法可以 评价和预测电站主机和辅机的可靠性, 可以确定1可靠性统计分析技术1. 1产品的可靠性特征量由于产品失效是随机的, 故其寿命不是定值 而是随机变量。用 t 表示产品的寿命, t1 , t2 , tn 是 t 的一组观测值, 通过

4、概率统计可确定 t 的分 布参数和分布类型。若用 f ( t) 表示 t 分布的失效 概率密度函数, 则产品的可靠度函数 r ( t)、不可 靠度函数 f ( t)、失效率函数 ( t)、平均无故障工 作时间m ib f、可靠寿命 tr 0 均可用 f ( t) 来表示。 在电站主机和辅机的可靠性和状态检修的技术研 究中, 使用以下 6 个可靠性特征量评价产品的可 靠性。1. 1. 1可靠度产品在规定条件下和规定时间 t 内, 完成规 定功能的概率称为产品的可靠度函数, 简称可靠 度, 记为 r ( t)。辅机状态离线监测的间隔, 可以识别主机和辅机 重要部件的故障类型, 故研究可靠性分析技术

5、在 电站主机和辅机状态检修中的应用是一项有益的 工作。收稿日期: 2003205213 修订日期: 2003206229作者简介: 苏 坚(1962- ) , 男, 硕士, 高级工程师, 现任深圳 市能源环保有限公司总经理。 1983 年毕业于东南大学热能 动力专业, 1988 年毕业该校研究生。 长期从事火电设备、自 动控制与环保工程等方面的生产管理和技术研究。r ( t) = p (t t) =f ( t) d t(1)t1. 1. 2不可靠度产品在规定条件下, 在规定时间 t 以前丧失 其规定功能 (发生故障) 的概率称为不可靠度函 数, 简称不可靠度, 记为 f ( t) , f (

6、t) 也称为累积故 障分布函数。tf ( t) = p (t t) = 1 - r ( t) =f ( t) d t- (2)1. 1. 3故障概率密度 2834动 力 工 程第 23 卷当产品寿命 t 为连续型随机变量时, 不可靠 度函数 (累积故障分布函数) f ( t) 的导数称为故障f ( t) =m t - r0m - 1exp -t - r0 m(7)概率密度函数, 简称故障概率密度, 记为 f ( t)f ( t) = df ( t)d t1. 1. 4失效率(3)式中 m 形状参数尺度参数r0 位置参数1. 2. 2可靠度函数m失效是指产品丧失规定功能, 对于可修产品通常也称故

7、障。 失效率指的是产品在单位时间内 发生失效的概率。 当产品寿命数据的分布为指数 分布时, 失效率为常数; 当产品寿命数的分布为其它分布时, 失效率为时间的函数, 记为 ( t)r ( t) = exp -t - r01. 2. 3不可靠度函数mf ( t) = 1 - exp -t - r0(8)(9)( t) =lnf ( t + t) + f ( t) r1 1. 2. 4失效率函数 m - 1 t0 t1 - f ( t)(x ) = mt -r0(10)= f ( t) = f ( t)(4)1. 2. 5平均寿命1 - f ( t)r ( t)失效率的物理意义是反映了故障概率 (不

8、可 靠度) 的变化率。1. 1. 5平均寿命对于不可修产品, 平均寿命又称平均失效前= r0 + # 1 + 1m1. 2. 6可靠寿命t= r0 + ln1r 0r 0(11)1m(12)工作时间m t t f。 对于可修产品, 平均寿命又称平均无故障工作时间m tbf。若用 表示平均寿 命, 则 和 f ( t) 之间关系为通过对电站主机和辅助的可靠性数据进行统 计分析, 可以确定形状参数 m 、尺度参数 和位置 参数 r0。在威布尔分布的三个特征参数确定后, 可= 0 tf1. 1. 6可靠寿命( t) d t(5)以对设备或部件进行可靠性评定和可靠性预测,可以为预测性检修 (pdm )

9、 和以可靠性为中心检 修 (rcm ) 提供科学的依据, 可靠性技术在电站主设产品的可靠度函数为 r ( t) , 使可靠度等于给定值 r 0 的时间 tr 0 称之为可靠寿命, 其中 r 0 称 为可靠水平, 满足r ( tr 0 ) = r 0(6)对于可靠度有一定要求的零件, 工作到可靠 寿命 tr 0 就要更换, 否则就不能保证其可靠度。1. 2可靠性数据服从威布尔分布威布尔分布 (w eibu ll distribu t io n) 是瑞典物 理学家 (w eibu ll) 教授 1939 年研究金属的疲劳寿 命时, 提出的一个数学模型。目前在机械、电气、电 子、航空、化工、冶金、纺

10、织、医药、生物等领域都有 应用。 威布尔分布对于各种类型的的火电机组的 可靠性数据拟合能力很强, 使用范围很广, 是可靠 性工程技术中使用最为广泛的一种可靠性数学模 型。当火电机组的有关数据服从威布尔分布时, 其 可靠性特征量可以按以下 6 个公式计算。1. 2. 1故障概率密度函数 对于三参数威布尔分布, 其故障概率密度函数为机和辅机优化状态检修中已经有以下两个方面的 应用: 确定设备状态的检测间隔; 识别设备的 故障类型。2 设备的状态监测间隔在电站风机和水泵等电站辅机的预测性检修 (pdm ) 中, 通常使用一线在线仪表监测设备的性 能参数和轴瓦温度, 有的电厂还使用一些离线仪 器定期测

11、量电站辅机的特征数据, 分析电站辅机 的状态和故障。 通常的状态离线检测仪器有便携 式振动分析仪、马达检测仪、油液分析仪和红外热 像仪等。离线监测电站辅机的状态, 有一个合理确 定状态监测间隔的问题。 检测间隔太短, 辅机多, 人员忙不过来; 检测间隔太长, 有可能漏检。 根据 电站辅机的可靠性数据, 使用文中给出的可靠性 分析技术, 可以确定电站辅机设备状态的合理检 测间隔。根据参考文献 3 , 电站辅机状态监测的间隔 与平均无故障工作时间m tbf 有关。在确定电站 第 6 期动 力 工 程2835辅机可靠性数据的威布尔分布的形状参数 m 、特 征参数 和位置参数 r0 后, 平均无故障工

12、作时间 m tbf 的计算公式为滑油质等参数。 根据电站风机现有的可靠性数据, 使用本文提出的方法, 可以确定振动、润滑油质等 状态参数离线监测的合理间隔。对 1 号机组 1 号送风机过去 5 年的可靠性数据进行统计分析, 证实该m tbf = r0 + # 1 + 1m(13)风机的可靠性数据符合威布尔分布 2 。威布尔分布对于电站辅机, 推荐按以下 4 种情况确定设备的状态检测周期 t m 。形状参数m = 1. 1321, 特征参数 = 4790。计算得, m tbf = 4416h。 在线监测参数正常情况下, 风机(1) 在正常情况下, 取t m 1 = 0. 10m tbf(14)振

13、动等状态离线监测间隔为 441. 6h。 在线监测参数良好的情况下, 风机振动等状态离线监测间隔为(2) 在参数良好情况下, 取883. 2h。在线监测参数有异常的情况下, 风机振动t m 2 = 0. 20m tbf(15)等状态离线监测间隔为 220. 8h。 在线监测参数出(3) 在参数有异常情况下, 取t m 3 = 0. 05m tbf(16)(4) 在出现报警的情况下, 应立即监测设备 的状态。3设备的故障类型对于电站主机和电站辅机的易损件或关键零 件, 对其寿命数据进行统计分析, 在寿命数据的威 布尔分布的形状参数 m 、特征参数 和位置参数 r0 确定后, 部件失效率 ( t)

14、 的计算公式为现报警的情况下, 应立即监测设备的状态。实例 2: 某型号 200mw 机组的发电机定子 线圈的故障类型的识别。 由于该台发电机定子线 圈在投运后的 10 年中发生过 1 次故障, 该发电机 运行 33 年后, 制造企业建议全部更换定子线圈。 电力企业的技术人员去有关电站收集到同类发电 机定子绕组的故障数据, 进行可靠性统计分析后 发现定子绕组的早期寿命数据符合威布尔分 布 4 , 威布尔分布的形状参数 m = 1. 5。 表明故障 类型不是明确的老化失效, 失效率增长速度不快,( t) = m t - r0m - 1(17)故障类型有可能是偶然失效。 故障类型的分析结果不支持制

15、造企业提出的更换定子线圈的建议,当 tr0 时, 部件开始失效。m = 1, ( t) = 常 数, 部件的失效类型为偶然失效。当m 1, ( t) 随时间的增长呈增长趋势, 部件 的失效类型为耗损失效。m 愈大, ( t) 随时间增长 得愈快。高的m 值表示有明确的耗损失效类型; m 5 表示能够准确预测部件的可靠性, 建议尽快 采取更换部件的措施 4 。在工程上, 可靠性统计分 析技术已应用于识别各类部件的故障类型, 也可 以用来预测以下 8 类电站主机和辅机部件的可靠 性: 锅炉水冷壁、过热器、再热器和省煤器的管 子爆漏; 汽轮机断叶片; 发电机更换线圈; 核电蒸发器管子爆漏; 高加或低

16、加换管束; 磨 煤机磨辊的使用寿命; 电动机的修理或更换; 滚动轴承的使用寿命。4 应用实例实例 1: 某型号 300mw 机组送风机采用离线 仪器监测状态的间隔的确定。电站锅炉风机在线监 测的状态参数有轴承温度、电动机电流、风机出口 压力、风机流量等参数。采用离线仪器监测振动、润该发电机可靠性评定后又运行 5 年, 没有发生定 子线圈故障。4结论(1) 本文提出的火电机组状态检修的实用可 靠性分析技术, 应用可靠性理论和威布尔数学模 型, 通过电站少量数据的分析研究, 实现了设备和 部件的可靠性与寿命的评定和预测, 为电站主机 和辅机的状态检修提供了科学的依据。(2) 使用文中给出的火电机组

17、状态检修的实 用可靠性分析技术, 通过设备可靠性数据和部件 早期寿命数据的分析研究, 可以确定设备状态监 测的合理间隔, 可以识别部件的故障类型, 可以预 测设备的可靠寿命, 为电站主机和辅机的状态检 修提供了重要的技术手段。参考文献: 1 史进渊, 杨 宇, 危 奇, 陈端雨, 栾广富. 火电厂主设备状态 检修技术的研究j . 动力工程, 2002, 22 (6) : 2011 2014. 2 杨 宇, 史进渊, 邓志成. 可靠性分析技术在电站风机和水泵 状态检修判据确定中的应用r . 上海发电设备成套设计研 究所, 2003.(下转第 2772 页)2772动 力 工 程第 23 卷参考文

18、献: 1 l uo yong2hao, w u zhen2yao, w ng m eng2hao. a d iscrete m odel fo r the p ressure d istribut ion in bo iler m anifo lds c . in ternat iona l conference on pow er engineering297, tokyo, japan, 1997, 7. 2 l uo yong2hao, w ang m eng2hao. a nalysis of ovrrheatingtube bursts in reheaters of 300 600

19、mw tangentially fired bo ilers c . in ternat iona l jo in t pow er generat ion confer2 ence299 and in ternat iona l conference on pow er engineer2 ing299, san f rancisco u. s. a. , 1999, 7. 3 陈之航, 赵在三. 单相流体在并联管组集箱中的流量分布和热力偏差的理论及计算j . 锅炉技术, 1974 (10). 4 王孟浩. 大容量电站锅炉过热器再热器偏差原因及防止对 策j . 锅炉技术, 1992 (3).

20、ana lysis and im provem en t for the overhea t in g of h igh- tem pera ture superhea ter in a 1025th power sta t ion bo ilerl uf ang 1 ,l uo y ong 2h ao1,x uq i2,b ia n s hao2sh uai1 ,zh en g m in 2n iu 2 ,w a n g m en2h ao1(1. schoof of m echan ica l and pow er engrg. , shanghai j iao tong u n iv.

21、, shanghai 200240, ch ina;2. j ianb i pow er p lan t, zhen jiang 212000, ch ina)abstract: a cco rding to the analysis fo r the overheating of h igh2tem peratu re superheater in a 1025th u t ility bo iler th rough the heat deviat io n theo ry, the disco rd be tw een heat lo ad distribu t io n on gas

22、side and f low distribu t io n on stean side acro ss the fu rnace w id th is the m ain reason fo r cau sing overheat2 ing. a retrofit p ropo sal fo r the special bo iler type has been im p lem en ted, and ou tpu t steam tem pera2tu re of ou ter tube loop w as dropped, the f low of desuperheater sp r

23、ay w as also decreased, the ou tpu t steam tem peratu re of superheater w as rised. t he steam tem peratu re value of calcu la t io n w ell agreed w ith ones of m easu rem en t after retrofit. f igs 9 and refs 4.key words: pow er stat io n bo iler; h igh 2tem peratu re superheater; overheating; heat

24、 deviat io n(上接第 2835 页) 3 ( 英) j. 莫布雷, 石 磊, 谷宁昌译. 以可靠性为中心的维修m . 机械工业出版社, 1995. 4 m celroy a j , f ruch tm an i. u se statistical analysis to p redict equ ipm ent reliability j . pow er, 1991 (10) : 39 46.appl ica t ion of rel iab il ity ana lysis technology to m a in tenance ba sed on cond it ion for m a in equ ipm en ts and aux il iar ie s in power sta t ion ssuj ian1,s h i j in 2y uan2 ,ya n gy u 2 ,d en g z h i2ch eng 2(1. shenzhen energy environm en ta l engineering co.