水轮发电机组振动故障诊断技术应用现状

水轮发电机组振动故障诊断技术应用现状摘要：电力事业的发展离不开发电设备的支撑，其质量和运行稳定性直接影响电力的稳定供应和企业的健康发展。水轮发电机是最为常见的发电设备，其不仅能满足实际发电需求，更能提供十分优质的发电服务。但是由于水轮发电机结构复杂，运行过程会受各方面因素影响，因此很容易出现一些故障问题，如果未能及时对故障问题进行解决，将会直接影响发电质量。对此，本文主要分析了水轮发电机组振动故障的特点，并阐述了造成振动故障的原因，进而对其故障诊断技术进行了细致分析。关键词：水轮发电机组；振动故障；诊断技术；应用现状水轮发电机组在运行过程中必须要对其运行状态进行实时监测，及时发现存在的故障问题，只有对问题进行有效解决才能保证水轮机组的稳定运行。由于受到人为和环境因素的影响，使得水轮发电机组或多或少都会出现故障问题，如何对故障问题进行有效诊断，成为了相关工作人员应该重点研究的问题。如今造成水轮发电机出现故障问题的因素有很多，但是最为主要的分为两个方面，分别是机械故障因素和电气故障因素，针对不同的故障要采用不同的诊断技术，这样才能更好的对问题进行解决。1.水轮发电机组振动故障的特点分析水轮发电机组振动故障是众多故障中最为常见的一种，其所具备的故障特点也十分鲜明，发电机在运行的过程中或多或少都会出现一些振动情况，一些轻微的机械振动不会影响发电机组的稳定运行，一旦振动幅度超过安全范围则会引发振动故障，这会对水轮发电机组的正常运行造成较为严重的影响。发电机组在正常运行过程中，所配备的轴承形式以及转速都是不同的，因此发电机组的各个部位所产生的振动幅度也是不同的，在对故障问题进行诊断的过程中，需要根据实际情况来进行判断，水轮发电机组在运行过程中具有一定的复杂性。在对故障问题进行诊断的过程中要从多方面考虑，不仅要看其本身的旋转问题还要考虑机组的固定选装，如果发电机电磁出现异常也会对水轮发电机的振动造成影响。1.造成水轮发电机组振动故障的原因2.1机械故障因素从当前的实际发展情况来看，造成水轮发电机组出现振动故障的因素有很多，其中包含机械故障。由机械故障而引发的振动问题特点是振动频率较大，发电机组在运行过程中会出现十分明显的异常，整个振幅和转速的平方基本上是呈正比例上升的趋势。机械转动过程中的部分构件会与固定件之间产生摩擦碰撞，此时也会导致机组出现振动情况，如果由于该种因素所造成的振动问题，那么机组在运行过程中将会产生十分明显的碰撞声，如果情况较为严重，甚至还会产生一些刺耳的振动声。除了上述原因可能造成振动故障以外，如果系统中的某些小零部件出现松动的情况也会出现振动故障问题。由于零部件出现松动而引发的振动故障问题主要表现现象是当水轮发电机组在低速运行情况时，仍会产生十分明显的振动情况。2.2电气故障因素由于电气因素而引发的机组振动故障问题也十分常见，发电机在进行转动的过程中，如果出现受力不均衡的情况会使得机组出现频繁的异常振动。发电机组在运转过程中之所以会出现受力不均衡的情况，主要是由于磁拉力存在不均衡的问题，当磁拉力不均衡以后，会导致转子线圈短路时出现不平衡力，这会导致机组在正常运行情况下会出现振动故障问题。当出现该种问题以后，所呈现出的振动特点是振动频率和电磁流呈现正比的情况，简单来说是指当电磁流越大，整个机组的振动幅度也会越大，尤其是在机组上机架的部分会显得非常明显。如果定子绕组出现不良的情况，也会直接导致出现振动故障造成该种问题的，主要原因是受到电气和电磁负荷的影响。除此之外，如果产生一些磁场特殊谐波也会对机组的正常运行造成影响。1.水轮发电机组振动故障诊断技术的应用3.1智能故障诊断技术在科学技术水平快速发展的背景之下，对水轮发电机组振动故障进行诊断时所应用的诊断技术也变得原来越先进。想要更加高效的对故障问题进行诊断，则必须要采用与之匹配的诊断技术，这样才能及时对问题进行有效解决。如今应用较为广泛的诊断技术是智能故障诊断技术，智能故障诊断技术会随着科学技术和时代的发展而不断演进和优化，智能故障诊断技术的出现有利于推进电力事业得到更好的发展。在开展振动故障诊断工作的过程中，可以充分融入各种先进技术，对于现有的智能故障诊断方法进行优化和完善，通过这样的方式才能有效突出智能故障诊断方法的优势。目前不同的智能故障诊断技术都具有其各自的优势和缺陷，相关工作人员需要深入了解智能故障诊断技术的全方面知识，结合实际情况选择最为合适的诊断技术。目前较为常见的智能故障诊断技术包括专家系统诊断法、模糊诊断法以及神经网络诊断法。专家系统诊断法简单来说是一种人工诊断方式，主要是模拟专家的思考方式来对故障问题进行分析。整个操作过程都依靠人工智能程序，该系统中包含了大量的数据库和知识库，因此能够对相关故障问题进行快速的诊断。模糊诊断法的优势在于其能十分精准的对故障问题进行诊断，该种方式是以度函数和模糊关系矩阵为前提基础。神经网络诊断方法主要是利用神经元之间的相互作用关系来进行故障诊断。如下图机组振摆监测软件品台：PSTA2100，其采用数据源，数据管理与应用三者分离的技术架构，既保证了功能结构的一致性和可靠性，又支持了应用开发及设备部署的灵活性和扩展性。KDM系统数据导入模块编码及管理配置仪器仪表电子文档设备KD嶙统实町型关系型数据库数据库报口In数据导入模块编码及管理配置仪器仪表电子文档设备KD嶙统实町型关系型数据库数据库报口In3.2传统诊断技术方法3.2.1振动部位的诊断在对振动故障进行诊断的过程中，需要对振动的部位进行判断，根据振动的部位来查找造成振动故障的原因，机组的振动部位不同所造成振动的原因也是不同的，如果水导轴承出现了十分明显的振动，则很有可能是由于转轮和导叶水力出现不平衡的情况，如果是上机架处出现较为明显的振动，则很有可能是由于推力轴承存在故障问题。除此之外，如果转轮也存在线型差异，也很有可能会导致机组出现振动故障问题。由此可见，根据不同的振动部位可以判断造成机组出现振动故障的原因，这样才能具有针对性的对相关问题进行解决，避免出现由于判断失误而造成的诊断错误。如下是一种机组在线监测振动测点参考分布图，可以监测直观的监测机组各部位的振动状态。

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