水电机组故障诊断技术的应用现状与技术发展.doc

1、1水电机组故障诊断技术的应用现状与技术发展摘要：随着技术的进步和经验的进一步积累，未来的状态监测务必向智能化、自动化与实用化方向发展，真正做到状态发展的预知性、问题发现的及时性以及故障解决的有效性，能够容易操作和掌握， 由少数专家分析的技术方法转变为大多数人熟练使用的工具。本文探讨了水电机组故障诊断技术的应用现状与技术发展。 关键词：水电机组；故障诊断；技术；应用现状；技术发展 中图分类号：U226.8+1 文献标识码：A 文章编号： 水电机组是水电厂的关键设备，运行状态的好坏直接影响水电厂的安全运行。随着水轮发电机组单机容量的不断增大，对机组的检修、维护、运行、管理提出了更高的要求，实施水轮

2、发电机组运行状况的状态监测，对机组故障进行及时预测预报、分析原因，对于大中型水轮发电机组的安全运行具有重要的意义水电机组属于低速旋转机械，故障的发展一般是渐变过程，突发的恶性事故比较少，故障的发展有一个从量变到质变的渐变过程，使得利用状态监测、故障诊断和趋势分析技术来捕捉事故征兆、早期预警和防范故障成为可能。因此，为了最终实现状态检修机制，指导机组安全经济运行，故障诊断方法的研究和应用具有重要的现实意义和工程应用前景。 一、水电机组故障的定义和特点 水电机组最常见、最主要的故障就是振动故障，据西北国网 50 台245MW 以上水轮发电机组六年运行资料的统计 大约有 80的故障或事故都在振动信息

3、上有所反映。认识并把握机组振动故障的特点是故障诊断研究工作盼首要任务，水轮发电机组振动故障具有如下特点： 1、水电机组故障具有复杂多样性 水电机组是一个涉及机械、电磁和水力的复杂系统。机组在运行时，除了机械因素外，还有电磁和水力因素的影响。机械方面的原因有：转动部件不平衡、弯曲、以及部件脱落，机组对中不良、法兰连接不紧或固定件松动，固定部件与转动部件的碰磨，导轴承间隙过大、推力轴承调整不良等等。水力原因：卡门涡引起的中高频压力脉动，叶片进口水流冲角过大引起的中高频压力脉动，尾水管内的漩涡流引起的压力脉动等等。电磁方面：发电机定转子间隙不均匀，转子及磁极线圈匝间短路，转子主极磁场对定子几何中心不

4、对称等等。引起振动的因素具有不确定性，可能是机械、电磁、水力三种因素中的一种引起的单一振动，也可能是几种因素共同作用的藕合振动，机械、电磁、水力三者是相互影响的振动机理比较复杂，直观判断和简单的测试手段很难找到主导性故障原因。 2、水电机组故障具有渐变性 水电机组与其他旋转机械相比转速明显较低，一般在 100200r/min 之间，因此水轮发电机组振动故障发展一般属于渐变性或耗损性故障。具有磨损和疲劳特征，突发恶性事故较少，如水力机组部件因空化或泥沙磨损等原因导致的振动，即有一个从量变到质变的过程。这使得利用状态监测和趋势分析技术，捕捉事故征兆早期报警，防范故障变得相3对容易和准确。 3、水电

5、机组故障具有不规则性 由于每个水电站的设计、施工受地理位置、地质状况和经济技术等多方面的影响，每个水电站都是专门设计的。因此水电机组运行时还会受到电网、水文、气候和现场安装等诸多因素的影响，有些影响是不可预知的。这就使得不同电站，甚至同一电站的不同机组的故障情况很不一样，特殊案例比比皆是。水轮机组故障的不规则性，是对通用型故障诊断系统研究的一个巨大的挑战。 二、水轮发电机组故障诊断技术研究现状 近年来，随着技术引进、消化和吸收，我国水电机组状态状态监测、分析与故障诊断方面取得了一系列卓有成效的研究成果。但由于水电机组单机装机容量的不断增大，水电设备结构、运行状态及故障机理的现实复杂性，故障特征

6、及现场诊断方法的研究还有待进一步地深入。水轮发电机组是旋转机械的一种，它与一般旋转机械有许多共性，有关旋转机械故障诊断的技术与经验许多都可以借鉴。但水轮发电机组也有自己的固有特性，目前水轮发电机组故障诊断技术还存在以下几个问题： 1、由于水轮发电机组的结构复杂、影响因素众多，对深层故障机理的研究还很缺乏。为了提高故障诊断的准确率，有必要对深层故障机理进行广泛的研究。 2、现有的大部分水轮发电机组故障诊断系统主要利用振动信号频率成分结构与频率幅值两个重要信息进行综合自动诊断。由于水轮发电机组故障具有复杂性、随机性、耦合性及频谱结构存在相似性等特点，仅4仅依赖振动信号频谱信息进行诊断，诊断类型不明

7、确，常常出现误诊的现象，甚至会造成重大的损失。有必要结合故障机理分析，提取其他故障征兆特征，建立基于知识的诊断系统，这是改善故障诊断性能的有效途径。 3、当前开发的水轮发电机组故障诊断专家系统起不到真正意义上的故障诊断作用， 由于各台水电机组在制造、安装和运行方式的不同，决定了每台机组的健康评定标准也不尽相同，目前国内的故障诊断专家系统过分依赖各种“规程规范” ， 不能有效地将积累的大量现场用户检修数据和实际检修经验融入诊断系统，专家系统的知识库和推理机制过分教条和简单，导致诊断结果的失误，以致实际意义不大。 三、在线状态监测与故障诊断技术存在的不足 1、一些早期建成的水电厂在投入状态监测系统

8、时，没有充分利用电厂已有的计算机监控系统采集到数据，出现了状态监测系统重复设置被监测对象的问题，增加了运行成本。 2、随着状态监测技术研究的深入，一些新开发的状态监测系统能对机组进行多项监测，并且在此基础上增加了运行分析功能。这类系统实际上只是单项监测系统的集合，没有充分综合机组运行中采集的所有数据而对机组设备进行较全面的分析，事实上没有实现真正的集成。同时，国内没有一个监测系统可以实现对机组所有设备和状态的全面监测。 3、水轮发电机组故障诊断技术以专家系统技术和神经网络技术为研究的热点。目前投入运行的故障诊断系统多以专家系统技术为主。这种诊断系统的缺点在于，往往只有当某个测点信号报警或超限时

9、才能诊断，5不能提前预测或在运行中长期跟踪机组运行状态，做到及时发现故障隐患，正确预知机组运行的发展趋势。真正的诊断系统必须针对具体水电站机组的运行性能，依靠现场工程师在机组长期的运行过程中积累现场经验，和从事状态监测系统研发的专家，联合开发出的有针对性的适用于具体水电站机组的多种故障推理模式。 四、故障诊断技术的发展 现阶段机组状态监测和故障诊断系统并不能完全避免机组的所有故障，但好的水电机组故障诊断系统应该能够提供两个主要功能，一个是在故障未发生时，提供机组运行健康状态和故障预警，避免和预防故障的发生，为实现状态检修提供技术支持，二是在故障即将发生或已经发生时，减轻故障影响和事故后果，并指

10、导后期维修。另外，故障诊断专家系统还可以使水电厂和水电专家常年积累的专业知识，得以系统化的保存、再现和应用。在近几十年，水电机组故障诊断技术取得了较大的进展，主要表现在以下 4 个方面： 1、计算机技术的发展使得水电机组状态监测技术日益完善。市场上已经出现较为成熟的水电机组状态监测系统，水电厂积极开展状态监测设备的安装和应用，使得状态检修这种科学的检修制度有了一定的技术基础，并使得实时诊断成为可能。 2、故障诊断方法不断出现新成果。贝叶斯网络、灰色理论分析、时间序列分析、全息谱分析、故障诊断专家系统、人工神经网络系统等技术在故障诊断中得到了较为广泛的研究和初步应用。这些方法的出现使得水电机组故

11、障诊断水平得到了一定的提高。 63、传感器技术和检测技术的发展，如超声波技术、声发射技术、热成象诊断技术、油样分析技术等技术的应用日趋成熟，扩大了故障诊断技术在水电机组的应用范围。 4、国内外从事故障诊断的专业人员和专业机构大大增加。近年来,国内外许多高校和研究院就设置了故障诊断方面的研究，开展了大量水电机组故障诊断课题的研究，既培养出一批故障诊断专业人才，也出了一些研究成果，加快了水电机组故障诊断技术学科的发展。 随着我国电力工业的迅速发展和我国多年来从事的故障诊断工作研究, 水电站设备故障诊断技术及故障诊断系统日益引起制造厂、电厂和科研院所的认识和重视。通过对国内外水电站故障诊断技术及应用情况的了解，认识故障诊断系统存在的不足,积极开展故障诊断系统的研究工作,将会更快地推动我国水电机组故障诊断技术的发展。 参考文献： 1 周叶,潘罗平.实时数据库在水电机组状态监测中的应用J. 水电站机电技术. 2011(01) 2 刘娟,潘罗平,桂中华,周叶.国内水电机组状态监测和故障诊断技术现状J. 大电机技术. 2010(02) 3 唐拥军,潘罗平.游程编码压缩技术在水电机组状态监测系统中的应用J. 大电机技术. 2010(02)