试论汽轮机组故障诊断技术现状与发展

马旭兵

（山西漳泽电力工程有限公司，山西 太原 030006）

机器设备在运转的同时，安全首先排在首位，就目前而言，对故障检测提出了更高的要求。统计表明，使用故障诊断系统的旋转动力设备的事故率大大降低，维护成本可降低约30%，从中不难看出，新科技新技术的投入与使用，对于提高效率，保证设备安全平稳运行起到关键作用。伴随机器设备越来越精密化、科学化，汽轮机的流动部分会在高压高温，以及高速烦琐的运行条件下工作，这就导致哪怕一点细微的异常，也会导致事故的发生随着蒸汽轮机和相应单元系统的复杂性逐渐增加，常规的检测模式已经无法满足当下设备故障诊断的步伐。如何充分利用大量的汽轮机运行数据，准确地挖掘出数据的价值，已成为国内外汽轮机故障诊断领域的研究重点。

1 汽轮机组故障诊断技术

汽轮机故障诊断技术，是基于当下的知识与经验，经过先进科技进行一个快速分析与诊断的系统，它可以同时对多方面的故障原因做出及时的诊断与分析，给予相关科研技术人员相关建议与数据分析，对作业生产进行全方位的监控，保证安全运行。

汽轮机组故障诊断技术经过多年的发展，机组诊断技术逐步走向成熟，根据专业知识，第一基础性阶段对汽轮机组故障进行诊断，主要是依靠信息技术发出的信号检测汽轮机运行情况，第二阶段主要是依托智能化信息技术系统，该系统及检测、诊断、反馈于一体，第三阶段是智能化发展阶段，因为我国在故障诊断技术上还有很长的路要走。

2 汽轮机组故障诊断中存在的问题

2.1 检测方式不合理

许多企业在对汽轮机故障进行分析时,最常使用的方法是推理算法，这种对汽轮机故障进行推理算法，最直接的问题是无法获知故障迹象,对诱发故障产生因素缺乏具体的分析。例如，对运行中转子表面温度的检测、螺栓断裂检测等方面都缺乏有效的手段。

2.2 复杂故障处理效率低

汽轮机故障诊断的首要任务是了解汽轮机故障的机理,并仔细分析和诊断汽轮机故障的因素。考虑到蒸汽机结构精密部件较多、故障诊断较难，如果维修人员缺乏相关理论知识与实际操作能力,很可能无法对故障进行深入的分析与判断,例如，热状态不稳定的轴系、扭转综合问题等加大对汽轮机故障诊断难度，同时，任何设备故障的发生往往涉及的知识不是单方面的，一个问题的产生往往是多重因素相互作用形成的结果，这其中还涉及许多相关领域方面的知识，这就要求工作人员不仅要具有相关的工作经验，还要有相关领域的知识作为基础，如果缺少任何一项，就会导致故障处理效率缓慢，耽误生产，无法达到预期的目标。

2.3 材料性能诊断较差

任何设备部件的使用寿命均有一定期限，因此，材质的寿命长短对汽轮机组设备的使用期限和寿命也有直接联系。在对机组故障诊断时，需检测汽轮机材料性能，从其使用性能判断蒸汽机使用寿命，就目前而言，对汽轮机设备的材料质量的检测是非常关键的，但是，受相关条件的制约，我国对材料性能诊断技术比较落后，还有很多问题需要解决，例如，诊断人员缺乏相关的专业知识作为支撑，无法更好地对对故障诱发因素进行分析。

2.4 诊断技术应用推广难度大

现阶段，我国由于我国汽轮机故障诊断技术还有待提高，对故障诊断技术理念认识不清晰，主要是各研发机构相对分散,无法集中管理,导致存在较多重复性工作，浪费大量人力和物力，导致系统升级难度大，技术研究成果转化率低，生产管理和诊断技术集成性差，由于生产管理和诊断技术等问题导致企业效益低。

3 汽轮机组故障诊断技术的发展

3.1 信号的采集与分析

（1）传感器技术。汽轮机一般是在高温高压的条件下工作，因此,电力公司对汽轮机故障诊断技术提出更高的要求，尤其是传感性能方面。目前，我国传感器研究主要集中在提高传感器性能以及在诊断过程中提高诊断正确率，从而全面分析诊断信息。传感器技术因其范围广，灵敏度高，结构简单等优势，被广泛应用。

（2）信号采集、分析与处理。汽轮机故障诊断通常是用振动信号辅助分析和处理。在这一阶段，振动信号处理是建立在快速傅立叶变换（FFT）思想基础上，FFT把时域中的信号进行函数线性叠加处理，判断信号是否稳定。FFT通过对波形的反馈情况，能及时判断出在不同波形中所对应的故障，正常状态下的信号波形应为比较平滑的波形，反之，出现故障时的波形比较杂乱，重复性差。在实际应用中，此种方法更适用对信号稳定的汽轮机故障进行诊断，实际应用范围比较广。

3.2 汽轮机组故障诊断的机理和策略

（1）故障机理。故障机制是对故障产生的原因进行分析，在对汽轮机故障进行诊断过程中，需要对故障机理有一定的了解，才能开展故障诊断工作。目前，我国汽轮故障维护工作人员先对故障机理进行分析，了解汽轮机组故障症状，分析故障发生规律，并构建故障模型，振动信号分析是对大部分轴系统故障进行分析的主要方法，通过构建瀑布图，对故障进行分析，通过分析静摩擦问题、旋转机械在线监测可以诊断故障特征，从而采取合适的检测技术，在调试汽轮机调节系统中，判断故障发生原因，调节系统主要是对系统卡死和非卡死原因故障进行模型分析。

（2）诊断策略与方法。目前，汽轮机故障诊断系统用在逻辑诊断、统计诊断及人工神经网络系统诊断等方面，然而，在工业生产中最常用的是模糊诊断、人工神经网络系统。在信息技术持续发展的过程中，很多学者侧重人工神经网络故障诊断策略的研究。

（3）故障诊断系统设计与系统的实现。相对完整的汽轮机故障诊断系统应包括以下部分：数据收集、信号分析和处理，诊断和决策。这四大板块每一项的实际应用状况，都直接反映了汽轮机故障诊断技术的质量。汽轮机故障诊断系统的研究始于1980年。迄今为止，我国已研究开发了数十种故障诊断系统，例如，MM-MD诊断系统，大型电站性能与振动远程检测分析与诊断系统等，从多个方面提高了故障诊断系统的可靠性和效率，并优化了运行程序，延长了使用寿命。

4 汽轮机组故障诊断技术发展趋势

4.1 远程协作诊断技术的发展

远程网络协同诊断技术的应用可以将汽轮机组的诊断信息输入诊断数据系统中，为便于同一型号汽轮机组发生类似故障，可以根据系统特点快速搜索系统，并给出相应的诊断方案。同时，还提供有效的数据帮助，以满足不同类型蒸汽轮机的故障检测的要求。

远程协作诊断技术的发展必将在未来很长一段时间内成为趋势，这与当下科技的进步与网络信息化数字化的普及是密切相关联的，这是保证远程协作诊断技术得以实现的重要基础。诊断信息资源可以通过数据库共享，并进行数据库诊断，网络上构建的系统可以在一定程度上降低成本。实际上，只有实现高效诊断和低成本的最终目标，网络的在线工作特性允许动态监控，这才真正实现了管理，保证汽轮机运行的安全性方面发挥了有效作用。

4.2 人工智能专家系统的应用

为不断提高汽轮机诊断系统的准确性，可采用人工智能技术将专家诊断系统的建立与具有更强自适应仿真能力的人工神经网络系统相结合，发挥两者的优势，发挥作用。人工智能模拟人脑思维学习和重新记忆主动搜索，输入汽轮机故障原因和故障源，帮助专家系统在识别汽轮机故障检测以及使用人工方法方面提供有效帮助的优势。人工智能专家系统的应用可以记录实际蒸汽轮机在工作过程中产生的问题。通过以不同的方式输入系统单元，当下次遇到类似问题时，系统可以快速定位问题的本地单元，智能地主动学习和搜索以及自我完善的更新方法有助于神经源单元的内部交互，从而提高汽轮机诊断系统的准确性和完整性。

5 结语

面对汽轮机应用范围的扩大，对故障诱发因素进行详细准确的分析判断更为重要，因此，要及时转变思维模式，紧跟世界发展趋势，结合当下先进汽轮机故障诊断技术与软件，可知汽轮机故障检测方法是否正确，同时，还可以诊断复杂故障，判断是材料问题或者是人工智能应用问题。通过对汽轮机故障诊断技术进行研究，对提高汽轮机故障诊断技术有很大的帮助，扩大汽轮机故障诊断技术的应用范围，从而提高使用的安全性，进一步促进电力工业生产的发展。