汽轮机转子常见故障及处理方法

孟 伟

（山西西山晋兴能源有限责任公司斜沟煤矿， 山西 吕梁 030200）

引言

汽轮机组是发电系统的主要设备之一，其设备结构复杂和运行环境较为恶劣，一旦发生故障危害较大，会对汽轮机组运转状态的监测造成严重的影响。汽轮机组的故障监测和诊断系统功能主要是预防突发故障的发生，提高检修效率[1-5]。

1 汽轮机转子常见的故障及实验模拟

汽轮机转子常见的故障主要有转子不平衡故障、转子碰磨故障以及转子不对中故障三种故障。下面对三种不同的故障以及转子正常运行模拟实验。

1.1 转子正常运行模拟实验

转子正常运行实验中，采用单跨转子，轴上装一个轮盘。2个电涡流传感器分别放置在轮盘的水平和竖直方向。转子启动前，检查各部件安装情况，轴承加入适量润滑油。启动后将转速缓慢提升3 000 r/min左右，然后进行数据采集。

1.2 转子不平衡故障运行模拟实验

由于机械加工和安装的缘故，旋转机械极易发生转子质量不平衡问题。转子质量不平衡是指转子由于材料不均匀等原因产生偏心质量和偏心距，当其旋转时偏心距变为一个周期性变化的离心力，最终使旋转中心和质量中心有较大偏差。静止状态下，当偏心矩比摩擦阻力矩大时，某一点总能恢复到偏心矩与摩擦阻力矩平衡的区域内，也就是处于平衡位置的转子下部，此时称为静不平衡。在转子开始转动时，转子振动表现成一个和旋转频率相对应的离心力矩从而被激发出来，此时为动不平衡。

1.3 转子碰磨故障运行模拟实验

转子动静碰磨故障实验台采用单跨转子，并且在轴上安装一个轮盘。两个涡流传感器分别放置在其中一个轮盘的X轴和Y轴方向，将摩擦螺钉架固定在轴上。实验中主要使用摩擦螺钉来模拟故障，随着电机的启动使其在安全的转速内运转，进而慢慢地调进摩擦螺钉。当观察到冲击信号后，锁紧翼型防松螺母，调整转速至3 000 r/min左右后开始采集数据。

1.4 转子不对中故障运行模拟实验

所谓转子不对中指的是轴承中心线和临近转子轴心线之间没有完全重合。引起不对中的原因有：机械安装时存在误差、工作时产生热膨胀、转子受力发生变形等。

实验采用双跨转子，在每根轴上装设一个轮盘，并在轴承座一侧加垫圈，使轴承座左右位置以及标高产生偏差来模拟不对中。通过在轴承座底部右侧加垫圈来造成不对中，转速缓慢提升到3 000 r/min附近后，开始记录数据。

2 基于经验模态分解的故障特征提取

在对信号进行奇异值去噪前，首先需要将信号进行相空间重构。假设振动信号为x1，x2，x3，……，可由它重构一个m×n维吸引子轨迹矩阵Dm，即重构的相空间。

以转子正常状态下的振动数据为例，构造相空间Dm，然后对Dm进行奇异值分解，确定重构维数k。

通过相应的处理并利用matlab仿真软件进行编程，对不同的状态下振动信号带来的影响进行分析，得到各个IMF分量如下页图1—图4所示。

可以看出，转子不同状态下振动信号的IMF均不同。所以可以利用分解后的IMF建立AR模型进行故障识别。

在AR模型建立时，需要给定一个阶次，然后进行参数估计。先初选若干模型的阶次，再根据Yule-Walker法估计出AR模型的参数。最后，依据最终预测值来选定模型的最佳阶次，同时确定最终的AR模型。

图1 转子正常状态下去噪信号的EMD分解结果

图2 转子不平衡去噪信号的EMD分解结果

最终模型阶次确定为3阶，分别建立5个固有模态函数的AR模型，将其参数作为故障特征，每类振动信号共获得15维的振动特征数据。

本章使用实验得到的振动数据，首先对信号重构相空间，然后利用奇异值分解去噪，而后对去噪信号进行经验模态分解。对分解得到的固有模态函数建立自回归时间序列模型，并其参数作为故障特征向量。本章所得故障特征向量可用于支持向量机的训练和测试。

图3 转子不对中状态下去噪信号的EMD分解结果

图4 转子碰磨状态下去噪信号的EMD分解结果

3 结语

通过对汽轮机转子常见故障及处理方法的分析研究，在生产实践中所遇到的实际情况进行观察分析处理后，可以根据相同机组的不同特征来分析、判断导致汽轮机运行中故障的原因，使故障得以及时消除。