汽轮机故障诊断技术的发展与展望

汽轮机故障诊断技术的发展与展望摘要：回顾和总总结了国内外外汽轮机故障障诊断技术的的发展情况，指指出了目前在汽轮机机故障诊断研研究中存在的的问题，并从检检测技术、故故障机理等七七个方面分析析了今后可能能取得进展的的研究方向。关关键词：汽轮轮机故障诊断监测0．引言二十十世纪以来，随随着工业生产和科学技术的发发展，机械设设备的可靠性性、可用性、可可维修性与安安全性的问题题日益突出，从从而促进了人人们对机械设设备故障机理理及诊断技术术的研究。汽汽轮发电机组组是电力生产产的重要设备备，由于其设设备结构的复复杂性和运行行环境的特殊殊性，汽轮发发电机组的故故障率不低，而而且故障危害害性也很大。因因此，汽轮发发电机组的故故障诊断一直直是故障诊断断技术应用的一个重重要方面。本本文回顾国内内外汽轮机故故障诊断的发发展概况，并并在总结目前前研究状况的的基础上，指指出了在汽轮轮机故障诊断断研究中存在在的问题，提提出了今后在在这一领域的的研究方向。1．国内外发发展概况早期期的故障诊断断主要是依靠靠人工，利用用触、摸、听听、看等手段段对设备进行行诊断。通过过经验的积累累，人们可以以对一些设备备故障做出判判断，但这种种手段由于其其局限性和不不完备性，现现在已不能适适应生产对设设备可靠性的的要求。而信信息技术和计计算机技术的的迅速发展以以及各种先进进数学算法的的出现，为汽汽轮机故障诊诊断技术的发发展提供了有有利的条件。人人工智能、计计算机网络技术和传传感技术等已已经成为汽轮轮机故障诊断断系统不可缺缺少的部分。1．1．国外发展展情况美国是是最早从事汽汽轮机故障诊诊断研究的国国家之一，在在汽轮机故障障诊断研究的的许多方面都都处于世界领领先水平。目目前美国从事事汽轮机故障障诊断技术开开发与研究的的机构主要有有EPRI及部分电力力公司，西屋屋、Bentlly、IRD、CSI等公司[1][22]。美国Bechttel电力公司于1987年开发的火火电站设备诊诊断用专家系系统（SCOPE）在进行分分析时不只是是根据控制参参数的当前值值，而且还考考虑到它们随随时间的变化化，当它们偏偏离标准值时时还能对信号号进行调节，给给出消除故障障的建议说明明，提出可能能临近损坏时时间的推测[3][44]。美国Radiaal公司于1987年开发的汽汽轮发电机组组振动诊断用用专家系统（Turboomac），在建立立逻辑规则的的基础上，设设有表征振动动过程各种成成分与其可能能故障源之间间关系的概率率数据，其搜搜集知识的子子系统具有人人-机对话形式式。该系统含含有9000条知识规则则，有很大的的库容[5]。西屋公司司（WHEC）是首先将将网络技术应应用于汽轮机机故障诊断的的，他们在已已经开发出的的汽轮发电机机组故障诊断断系统（AID）的基础上上，在奥兰多多建立了一个个诊断中心（DOC），对分布布于各地电站站的多台机组组进行远程诊诊断[5][66]。Bentlly公司在转子子动力学和旋旋转机械故障障诊断机理方方面研究比较较透彻[7]。该公司开开发的旋转机机械故障诊断断系统（ADR3）在中国应用情况况良好，很受受用户欢迎。日日本也很重视视汽轮机故障障诊断技术的的研究，由于于日本规定1000MMW以下的机组组都须参与调调峰运行，因因此，他们更更注重于汽轮轮机寿命检测测和寿命诊断断技术的研究究。日本从事事这方面研究究的机构主要要有东芝电气气、日立电气气、富士和三三菱重工等[8~100]。东芝电气气公司与东京京电力公司于于1987年合作开发发的大功率汽汽轮机轴系振振动诊断系统统，采用计算算机在线快速速处理振动信信号的解析技技术与评价判判断技术，设设定一个偏离离轴系正常值值的极限值作作为诊断的起起始点进行诊诊断[11]。九十年代代，东芝公司司相继开发出出了寿命诊断断专家系统，针针对叶片、转转子、红套叶叶轮及高温螺螺栓的诊断探探伤实时专家家系统、机组组性能评价系系统等[12~117]。日立公司司在1982年开发了汽汽轮机寿命诊诊断装置HIDICC-08E[[18][119]，以后逐步步发展，形成成了一套完整整的寿命诊断断方法[20]][21]。三菱公司司则在八十年年代初期开发发了MHM振动诊断系系统，该系统统能自动地或或通过人机对对话进行异常常征候检测并并能诊断其原原因，其特点点是可根据动动矢量来确定定故障[22]。欧洲也有有不少公司和和部门从事汽汽轮机故障诊诊断技术的研研究与开发。法法国电力部门门（EDF）从1978年起就在透透平发电机上上安装离线振振动监测系统统，到九十年年代初又提出出了监测和诊诊断支援工作作站（MonittoringgandDiagnnosisAidSStatioon）的设想[23][[24]。九十年代代中期，其专专家系统PSAD及其DIVA子系统在透透平发电机组组和反应堆冷冷却泵的自动动诊断上得到到了应用[25~228]。另外瑞士士的ABB公司、德国国的西门子公公司、丹麦的的B&K公司等都开开发出了各自自的诊断系统统[29~331]。1．2．我国的发发展情况我国国在故障诊断断技术方面的的研究起步较较晚，但是发发展很快。一一般说来，经经历了两个阶阶段：第一阶阶段是从70年代末到80年代初，在在这个阶段内内主要是吸收收国外先进技技术，并对一一些故障机理理和诊断方法法展开研究；；第二阶段是是从80年代初期到到现在，在这这一阶段，全全方位开展了了机械设备的的故障诊断研研究，引入人人工智能等先先进技术，大大大推动了诊诊断系统的研研制和实施，取取得了丰硕的的研究成果。1983年春，中国国机械工程学学会设备维修修分会在南京京召开了首次次"设备故障诊断断和状态监测测研讨会"，标志着我我国诊断技术术的研究进入入了一个新的的发展阶段，随随后又成立了了一些行业协协会和学术团团体，其中和和汽轮机故障障诊断有关的的主要有，中中国设备管理理协会设备诊诊断技术委员员会、中国机机械工程学会会设备维修分分会、中国振振动工程学会会故障诊断学学会及其旋转转机械专业学学组等。这期期间，国际国国内学术交流流频繁，对于于基础理论和故障机机理的研究十十分活跃，并并研制出了我我国自己的在在线监测与故故障诊断装置置，"八五"期间又进行行了大容量火火电机组监测测诊断系统的的研究，各种种先进技术得得到应用，研研究步伐加快快，缩小了与与世界先进水水平的差距[32][[33]，同时也形形成了具有我我国特点的故故障诊断理论论，并出版了了一系列这方方面的专著，主主要有屈梁生生、何正嘉主主编的《机械械故障学》[34]、杨叔子等等主编的《机机械故障诊断断丛书》[35]、虞和济等等主编的《机机械故障诊断断丛书》[36]、徐敏等主主编的《设备备故障诊断手手册》等[37~550]。目前我国国从事汽轮机机故障诊断技技术研究与开开发的单位有有几十家，主主要有哈尔滨滨工业大学、西西安交通大学、清清华大学、华华中理工大学学、东南大学学、上海交通通大学、华北北电力大学等等高等院校和和上海发电设设备成套设计计研究所、哈哈尔滨电工仪仪表所、西安安热工研究所所、山东电力力科学试验研研究所、哈尔尔滨船舶锅炉炉涡轮机研究究所及一些汽汽轮机制造厂厂和大型电厂厂等。国家在在"七五"、"八五"计划期间安安排的汽轮机机故障诊断攻攻关项目促进进了一大批研研究单位参与与汽轮机故障障诊断系统的的研究与开发发，许多重要要成果都是在在这一阶段取取得的。2．汽轮机故故障诊断技术术的发展2．1．信号采集集与信号分析析2·1·11传感器技术术由于汽轮机机工作环境恶恶劣，所以在在汽轮机故障障诊断系统中中，对传感器器性能要求就就更高。目前前对传感器的的研究，主要要是提高传感感器性能和可可靠性、开发发新型传感器器，另外也有有相当一部分分力量在研究究如何诊断传传感器故障以以减少误诊率率和漏诊率，并并且利用信息息融合进行诊诊断。现行的的对传感器自自身故障检测测技术主要有有硬件冗余、解解析冗余和混混合冗余，由由于硬件冗余余有其明显的的缺点，因而而在实际中应应用较少。意意大利diFeerraraa大学的Simanni.s等人针对传传感器故障，采采用了解析冗冗余的动态观观测器来解决决透平传感器器的故障检测测问题[51]。加拿大Windssor大学的Chen,,Y.D等人对传感感器融合技术术进行研究，并并在实际中得得到了应用[52]。Bruneel大学的Harriis,T把神经网络络技术应用于于多重传感器器的融合作为为其研制的汽汽轮机性能诊诊断系统的技技术关键[53]，PennssylvanniaSttateUUniv.的Kuo,RR.J则应用人工工神经网络，采采用多传感器器融合诊断叶叶片故障[54]。Prockk,J以及西安交交通大学的谷谷立臣、上海海交通大学的的林日升等对对传感器故障障检测[55][[56]和伪参数识识别技术开展展了研究工作作[57]。华中理工工大学的王雪雪、申韬、西西安交通大学学的常炳国等等在传感器信信号的可靠性性[58]和采用融合合技术提高传传感器可靠性性[59][[60]方面也进行行了研究。2·1·2信号分析与与处理最有代代表性的是振振动信号的分分析处理。目目前，汽轮机机故障诊断系系统中的振动动信号处理大大多采用快速速傅立叶变换换（FFT），FFT的思想在于于将一般时域域信号表示为为具有不同频频率的谐波函函数的线性叠叠加，它认为为信号是平稳稳的，所以分分析出的频率率具有统计不不变性。FFT对很多平稳稳信号的情况况具有适用性性，因而得到到了广泛的应应用[61]。但是，实实际中的很多多信号是非线线性、非平稳稳的，所以为为了提高分辨辨精度，新的的信号分析与与处理方法成成为许多机构构的研究课题题。美国俄亥亥俄州立大学学的Kim,YYong.WW等对传统的的无参量谱分分析、时-频分析、离离散小波变换换等作了较为为深入的研究究[62]。英国南安安普敦大学的的Lee,SS.K认为，任意意随意性的音音响和振动信信号都是由不不规则冲击引引起的，为此此他提出了用用三阶和四阶阶Wingeer谱来对这些些信号进行分分析[63]，同时还对对信号中的噪噪声过滤提出出了处理方法法[64]。小波分析析法的应用一一直是国内外外热门的研究究课题[65][[66]，东南大学学王善永把小小波分析法用用于汽轮机动动静碰摩故障障诊断[67]，华中理工工大学张桂才才、东南大学学王宁等把小小波分析用于于轴心轨迹的的识别[68][[69]。西安交通通大学引入Kolmoogorovv复杂性测度度定量评估大大机组运行状状态[70]，还对FFT进行改进并并吸收全息谱谱的优点，进进行轴心轨迹迹的瞬态提纯纯[71]，哈尔滨工工业大学刘占占生在轴心轨轨迹特征提取取中采用一种种新的平面图图形加权编码码法，提高了了图形辨识的的准确率[72]，华中理工工大学李向东东用降维法将将轴心轨迹转转化为一条角角度波形，使使之应用于轴轴心轨迹的聚聚类识别[73]。2．2．故障机理理与诊断策略略2·2·1故障机理故故障机理是故故障的内在本本质和产生原原因。故障机机理的研究，是是故障诊断中中的一个非常常基础而又必必不可少的工工作。目前对对汽轮机故障障机理的研究究主要从故障障规律、故障征征兆和故障模模型等方面进进行。由于大大部分轴系故故障都在振动动信号上反映映出来，因此此，对轴系故故障的研究总总是以振动信信号的分析为为主。日立公公司的N.kurriharaa给出了振动动故障诊断用用的特征矩阵阵[74]，清华大学学褚福磊对常常见故障在瀑瀑布图上的振振动特征和故故障识别作了了研究[75]。华中理工工大学伍行健健也提出了用用于振动故障障诊断的物理理模型和数学学模型[76]。西安交通通大学陈岳东东对振动频谱谱进行了模糊糊分类[77]，上海交通通大学左人和和从动力学的的角度研究了了典型故障的的响应特征[78]。清华大学学张正松用Hopf分叉分析法法研究了油膜膜失稳涡动极极限环特性[79]，哈尔滨工工业大学毕士士华对于如何何识别油膜轴轴承的动态参参数进行了研研究[80]，江苏省电电力试验研究究所的彭达则则对实际发生生的油膜振荡荡问题进行了了剖析[81]。哈尔滨工工业大学武新新华分析了转转轴弯曲的故故障特征[82]。清华大学学何衍宗、东东南大学杨建建刚研究了转转子不平衡对对其他征兆的的影响[83]][84]。对于动静静碰摩问题，EPRI的Scheiibel,JJohn.RR、西安交通通大学何正嘉嘉、西安热工工研究所施维维新等分别从从故障特性和和诊断技术方方面进行了研研究[85~990]，西安交通通大学刘雄应应用二维全息息谱技术确定定故障征兆[91]，东北电力力学院石志标标则从动力学学角度分析了了摩擦问题[92]，哈尔滨工工业大学提出出了变刚度分分段线性和非非线性模型[93]，并通过实实验对摩擦的的噪声特性进进行了研究[94]。在综合振振动与噪声特特性的基础上上，东北电力力学院还开发发了可对旋转转机械和摩擦擦进行在线监监测的仪器，该该仪器用四个个通道进行声声信号检测，另另外四个通道道用于振动监监测，可以大大致确定摩擦擦的部位[95]。另外，李李录平、张新新江等对振动动故障特征的的提取进行了了有益的研究究[96~999]。调节系统统的可靠与否否，对汽轮机机组的安全运运行具有非常常重要的意义义。哈尔滨工工业大学的于于达仁、徐基基豫等在调节节系统故障诊诊断方面作了了很多研究工工作，他们给给出了调节系系统卡涩和非非卡涩原因造造成故障的数数学模型，并并对诊断方法法和诊断仪器器的实现进行行了探讨[100~~104]。华中理工工大学何映霞霞、向春梅等等研究了对DEH系统故障的的诊断[105]][106]]，东南大学学的岳振军则则把频域分析析的Bloommfieldd模型引入时时域，应用于于调节系统在在线监测[107]。2·2·2诊断策略和和诊断方法在汽轮机机故障诊断中中用到的诊断断策略主要有有对比诊断、逻逻辑诊断、统统计诊断、模模式识别、模模糊诊断、人人工神经网络络和专家系统统等。而目前前研究比较多多的是后面几几种，其中人人工神经网络络和专家系统统的应用研究是这这一领域的研研究热点。基基于小波分析析方法和神经经网络建立的的智能分析技技术，是下一一代故障检测测与判定（FDI）的重要内内核[108]。国内外在在这方面进行行了很多的研研究[109~~121]，目前应用用最多的是前前向神经网络络[122]、BP神经网络[123~~131]以及把神经经网络与模糊糊诊断相结合合的模糊神经经网络[132~~134]等。美国EastHardfford的DePolld,Hanns.R将统计分析析及人工神经经网络技术应应用于过滤器器来改进数据据质量[135]，田纳西大大学(TennnesseeeUnivv.)将神经网络络用于振动分分析，识别潜潜在故障，并并利用神经网网络使被歪曲曲和杂入噪音音的数据得到到提纯[136]。美国StresssTecchnoloogy.IInc.的Roemeer,M.JJ把神经网络络和模糊逻辑辑技术应用于于旋转动力有有限元模型，所所形成的实时时系统可以预预测关键部件件的寿命[137]。华中理工工大学的何耀耀华用一种自自组织神经网网络模型与多多个单一故障障诊断的BP网络一起完完成故障诊断断的协同推理理[138]，申韬则把把一系列BP子网络进行行集成，以解解决故障分类类问题[1399]。臧朝平、何何永勇也分别别提出了多网网络、多故障障的诊断策略略[140~~142]，西安交通大学的张张小栋则研究究了主从混合合的神经网络络模型[1443]。东南大学学把神经网络络应用于轴心心轨迹识别进进行故障诊断断[144]。同时，神神经网络还被被应用于动静静碰磨诊断[145]、通流部分分热参数诊断断[146]、机组性能能诊断[147]、凝汽器的的诊断[148]和热力系统统的建模[149]等。专家系系统按其侧重重点不同，大大致可分为基基于推理的专专家系统（如如基于神经网网络的推理[150]、基于事例例和模型的推推理[151]等）和基于于知识的专家家系统[152~~158]等。在专家家系统中，专专家知识的学学习、获取，以以及知识库的的建立是关系系到诊断准确确性的重要环环节。于文虎虎、倪维斗、张张雪江、钟秉秉林、韩西京京、刘占生、何何涛等人分别别就知识范围围的界定[159]、知识的处处理[160~~163]、知识的获获取[164~~167]、机器对知知识的自学习习[168]][169]]以及知识库库的维护[170]等进行了研研究。诊断策策略的研究还还有：模糊诊诊断用于振动动故障诊断[171~~172]、用于层次次模型[173]][174]]、用于模式式识别[175]、用于转子子碰磨诊断[176]、用于通流流部分热参数数诊断[177]的研究；模模糊关联度用用于多参数诊诊断[178]；灰色理论用于故障障诊断[179]；概率分布布干涉模型用用于诊断[180]；相关维数数用于低频噪噪声诊断[181]等的研究。诊诊断方法上的的研究一直是是故障诊断的的一个重点。振振动法是应用用最普遍也比比较成熟的一一种方法[182~~186]，Ingleeby,M把自动分类类法和模式分分析用于振动动诊断[187]，何正嘉应应用Wingeer时频分布和和主分量自回回归谱分析轴轴瓦的振动信信号[188]，施维新针针对一般诊断断都是从征兆兆判断原因的的逆向推理提提出了振动诊诊断的正向诊诊断法[189]。在汽轮机机故障诊断中中，应用热力力学分析诊断断汽轮机性能能故障也是一一个重要手段段[190~~193]，另外还有有油分析、声声发射法、无无损检测技术术等。声发射射法主要用于于动静碰磨故故障检测[194]、泄漏检测测等。日立公公司在350MW汽轮机高中中压转子上设设置试片，在在两端轴承的的轴瓦处进行行声发射和记记录，诊断转转子的碰摩[195]][196]]。在汽轮机机寿命诊断中中，无损检测测技术应用相相当重要，目目前用到的非非破坏性评价价法主要包括括硬度测定法法、电气抵抗抗法、超声波波法、组织对对比法、结晶晶粒变形法、显显微镜观察测测定法、X射线分析法法等[21][[197]。2．3．国内在故故障诊断系统统设计和系统统实现方面的的研究完整的的汽轮机故障障诊断系统，应应包括数据采采集、信号处处理与分析、诊诊断和决策几几个部分，它它是故障诊断断技术的集中中体现，我国国早在80年代就开始始了这方面的的研究，到目目前已经研制制开发出了几几十种系统。华华北电力学院院以模拟转子子试验台作为为信号源对汽汽轮发电机组组振动监测与与故障诊断系系统进行了研研究[198]。上海汽轮轮机厂研究所所经过多年的的实验和研究究，推出了四四套旋转机械械状态监测和和故障诊断系系统，他们在在系统硬件配配置上做了较较多的工作[199]。上海交通通大学研制了了一种热力参参数监测和故故障诊断系统统TPD，该系统可可以提高运行行可靠性、优优化运行方案案、提高运行行效率、延长长运行寿命[200]。东南大学学对集成智能能故障诊断系系统[201~~204]和远程分布布式故障诊断断网络系统[205]进行了研究究。华中理工工大学研究了了诊断系统的的功能及其实实现[206]、数据的采采集[207]以及远程诊诊断[208]][209]]等问题，并并开发出了多多套汽轮机故故障诊断系统统，其中汽轮轮发电机组在在线振动监测测与故障诊断断专家系统（HZ-1）采用了主主从机结构，可可以对多台发发电机组实时时监测及集中中诊断；200MW单元机组状状态监测、能能损分析及汽汽轮发电机组组故障诊断专专家系统采用Solartron分散采集系统监测机组，集DAS系统、状态监测、能损分析和故障诊断于一体[210~212]等。由清华大学、华中理工大学、哈尔滨工业大学、哈尔滨电工仪表所等院所联合研制200MW、300MW汽轮发电机组工况监测与故障诊断专家系统（国家"八五"攻关项目）可全面监测诊断机械振动故障、汽隙振动故障、热因素引起的故障、机电耦合轴系扭振故障、以及调节控制系统故障[213]。哈尔滨工业大学对诊断系统从数据采集到原型机理论作了很多研究[214~219]，并推出了代表性的诊断系统MMMD[220]。清华大学对诊断系统的软件构成[221]、硬件结构与协调方法[222]、原型机系统[223~225]等，进行了一系列的研究[226]，并与山东电力科学试验研究所合作开发出了大型电站性能与振动远程监测分析与诊断系统，该系统由各电厂中的振动分析站、数据通讯网络系统、远程诊断中心（济南市山东电力科学研究院）和远程诊断分中心（清华大学）等四个子系统构成[227][228]。国内主要汽轮机故障诊断系统及研制单位见表1[229]。表1国内部分研制应用的故障诊断系统及研制单位3．汽轮机故障诊断中存在的问题3·1检测手段汽轮机故障诊断技术中的许多数学方法，甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平，而征兆的获取成为了一个瓶颈，其中最大的问题是检测手段不能满足诊断的需要，如运行中转子表面温度检测、叶片动应力检测、调节系统卡涩检测、内缸螺栓断裂检测等，都缺乏有效的手段。3·2材料性能在寿命诊断中，对材料性能的了解非常重要，因为大多数寿命评价都是以材料的性能数据为基础的。但目前对于材料的性能，特别是对于汽轮机材料在复杂工作条件下的性能变化还缺乏了解。3·3复杂故障的机理对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前，对汽轮机的复杂故障，有些很难从理论上给出解释，对其机理的了解并不清楚，比如在非稳定热态下轴系的弯扭复合振动问题等，这将是阻碍汽轮机故障诊断技术发展的主要障碍之一。