汽輪發(fā)電機(jī)組診斷系統(tǒng)中幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的研究

【摘要】隨著汽輪機(jī)運(yùn)行要求越來(lái)越朝著高參數(shù)、高可靠性、多功能性方向發(fā)展，不斷改善現(xiàn)有的故障診斷方法十分必要。特別是作為汽輪機(jī)核心設(shè)備的發(fā)電機(jī)組，既要注重各種故障機(jī)理研究，也要注重與實(shí)際運(yùn)行相結(jié)合，采用先進(jìn)的故障診斷策略，保障汽輪發(fā)電機(jī)組可靠運(yùn)行。文章將對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組診斷系統(tǒng)中幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入分析，以供借鑒。【關(guān)鍵詞】汽輪發(fā)電機(jī)組;診斷系統(tǒng);技術(shù)1

汽輪機(jī)故障診斷概述汽輪機(jī)是非常核心的旋轉(zhuǎn)動(dòng)力設(shè)備，由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，高參數(shù)化、大容量化、多功能化逐漸成為汽輪機(jī)主要的特點(diǎn)，給整個(gè)社會(huì)生產(chǎn)、居民生活提供了便利。隨著各項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展，汽輪機(jī)本體結(jié)構(gòu)與外圍布置越來(lái)越復(fù)雜，操作系統(tǒng)越來(lái)越智能化，這也導(dǎo)致了汽輪機(jī)產(chǎn)生的故障更加難以診斷，由于其通流部分工作在高壓、高溫、高轉(zhuǎn)速和頻繁變工況運(yùn)行的條件下，即便出現(xiàn)微小的異常情況，也會(huì)導(dǎo)致機(jī)組出現(xiàn)不同程度的振動(dòng)問(wèn)題，這將直接影響機(jī)組運(yùn)行的安全性與穩(wěn)定性。當(dāng)振動(dòng)幅值超過(guò)一定范圍時(shí)，如果不及時(shí)找到故障來(lái)源，可能造成嚴(yán)重的運(yùn)行事故和經(jīng)濟(jì)損失。汽輪機(jī)故障主要分為軸系故障、通流部分故障以及軸承支撐故障三大類，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，由于汽輪機(jī)組故障引起的電廠停機(jī)事故約占整個(gè)電廠故障的一半以上。汽輪機(jī)組在變化復(fù)雜的環(huán)境中運(yùn)行，不僅存在很多相互關(guān)聯(lián)的部件和彼此之間耦合較為緊密的部件，而且通流部分長(zhǎng)期在高溫高壓或沖擊水蝕的惡劣環(huán)境下工作，在汽輪機(jī)的實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，任何一個(gè)環(huán)節(jié)的問(wèn)題都有可能成為引起機(jī)組故障的不穩(wěn)定因素。汽輪機(jī)倘若出現(xiàn)故障，會(huì)對(duì)機(jī)組的運(yùn)行效率造成影響，嚴(yán)重的還會(huì)引起機(jī)組癱瘓、人員傷亡，使企業(yè)蒙受巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，先進(jìn)的故障診斷方法對(duì)提升汽輪機(jī)組的安全性、經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。隨著設(shè)備安全運(yùn)行的要求越來(lái)越高，故障診斷不再限定于發(fā)現(xiàn)故障之后尋找問(wèn)題原因，還需要兼?zhèn)湟恍┕收项A(yù)警的功能，以便采取相應(yīng)措施來(lái)預(yù)防機(jī)組可能出現(xiàn)的重大事故。統(tǒng)計(jì)顯示，應(yīng)用故障診斷系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)動(dòng)力設(shè)備，其事故發(fā)生率大大降低，維修費(fèi)用能夠減少約30%?？梢?jiàn)，故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用一方面能夠降低故障發(fā)生率并減少維修保養(yǎng)費(fèi)用，另一方面其診斷分析結(jié)果可以為故障處理決策提供合理依據(jù)。2

汽輪發(fā)電機(jī)組診斷系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)2.1基于數(shù)學(xué)模型的故障診斷這一診斷技術(shù)是根據(jù)不同運(yùn)行狀況下的參數(shù)變化，通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，找到不同運(yùn)行條件下的故障狀態(tài)及其參數(shù)聯(lián)系，并進(jìn)一步研究汽輪發(fā)電機(jī)組運(yùn)行變化規(guī)律，尋求有效的維護(hù)檢修方法。該診斷方法可以得到系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，并實(shí)時(shí)進(jìn)行診斷。目前多數(shù)故障診斷技術(shù)的研究都較為單一，忽略設(shè)備間的耦合性，而此方法則可以彌補(bǔ)這方面的不足。2.2模糊專家系統(tǒng)根據(jù)專家系統(tǒng)一般架構(gòu)，基于模糊推理專家系統(tǒng)功能需求，提出汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷模糊專家系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)。系統(tǒng)主要包括人機(jī)界面、解釋機(jī)、知識(shí)庫(kù)及推理機(jī)四部分。人機(jī)界面是系統(tǒng)與用戶之間信息交換媒介，把知識(shí)工程師、用戶和領(lǐng)域?qū)＜逸斎氲男畔⑥D(zhuǎn)換成系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)定的表達(dá)形式，并交由相應(yīng)模塊處理，同時(shí)將系統(tǒng)輸出信息轉(zhuǎn)換為圖形、表格等易于理解的形式呈現(xiàn)。解釋機(jī)是人機(jī)界面與推理機(jī)的接口，它負(fù)責(zé)將用戶輸入的故障相關(guān)信息轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)能夠識(shí)別的信息，以及將系統(tǒng)最后的輸出結(jié)果（包括故障原因、可信度及相應(yīng)的解決方案等）轉(zhuǎn)化為用戶能夠理解的信息。知識(shí)庫(kù)采用多庫(kù)模式，包括靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)存放系統(tǒng)相關(guān)設(shè)置等靜態(tài)信息，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)存放運(yùn)行過(guò)程中動(dòng)態(tài)參數(shù)，如振動(dòng)幅值等，規(guī)則庫(kù)存放故障診斷規(guī)則和故障原因分析規(guī)則。由于機(jī)組故障特征的模糊性、診斷經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的不確定性，系統(tǒng)中診斷規(guī)則知識(shí)采用了產(chǎn)生式規(guī)則和模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合的模糊產(chǎn)生式規(guī)則方式。各數(shù)據(jù)庫(kù)相互獨(dú)立，并可根據(jù)機(jī)組實(shí)際狀態(tài)進(jìn)行相應(yīng)修改。推理機(jī)根據(jù)機(jī)組當(dāng)前和歷史運(yùn)行狀態(tài)，從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索信息，在一定的控制策略下，激活知識(shí)庫(kù)中的有關(guān)規(guī)則，進(jìn)行推理并給出解決方案。由于知識(shí)庫(kù)中的診斷知識(shí)采用了模糊產(chǎn)生式規(guī)則方式，本系統(tǒng)推理機(jī)相應(yīng)采用了模糊推理策略，即系統(tǒng)在推理方法上采用不精確推理方法，控制策略上采用正向推理的模糊推理方法。上述知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)是本系統(tǒng)的核心組成部分，其中，知識(shí)的模糊規(guī)則表示形式與管理、模糊推理控制策略決定了系統(tǒng)性能的優(yōu)劣。2.3人工神經(jīng)信息網(wǎng)絡(luò)目前，伴隨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)下的故障診斷手段也獲得了快速的發(fā)展。現(xiàn)階段，有大量使用oHpifed、BP、自組織映射等網(wǎng)絡(luò)。在診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障領(lǐng)域，并不要求開(kāi)發(fā)者掌握專門(mén)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)。在這方面，適合間距的示例等屬于明顯的優(yōu)勢(shì)。然而，其中也有著很顯著的限制性，一般體現(xiàn)在這些方面：①在一個(gè)完整的診斷系統(tǒng)基礎(chǔ)性能方面，在相當(dāng)大的程度上，備受所選示例所局限。倘若擁有較差的示例正交性或者完備性，那么對(duì)應(yīng)的體系性也就并不好，在對(duì)應(yīng)的情況下，無(wú)法保證得到相當(dāng)完備的數(shù)據(jù)正交訓(xùn)練集數(shù)據(jù)庫(kù)。尤其是當(dāng)存在不多的訓(xùn)練樣本時(shí)，又或有兩個(gè)非常相似的示例時(shí)，得出的網(wǎng)絡(luò)求解往往并不一直都正確。②通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，僅僅可以處置數(shù)字化類型的信息。具體而言，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能變知識(shí)為數(shù)字信息，轉(zhuǎn)化推理并且形成數(shù)值計(jì)算，來(lái)解釋知識(shí)網(wǎng)絡(luò)下的權(quán)重難題。所以，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以模擬較低層次的智能。就層次較高的智能模擬，必須大量使用表達(dá)符號(hào)的基礎(chǔ)知識(shí)以及處理工作。所以，當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷專業(yè)技術(shù)，盡管取得了大量的成果，尤其是增快網(wǎng)絡(luò)收斂性等上做了大量的工作，但是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)技術(shù)，在有效處理各