王文宗　蒋建宝

摘 要：就当下而言，火电厂机组的容量越来越大，工况日益复杂，对控制系统及其设备的自动化程度和可靠性要求随之增高，一旦出现事故势必会造成严重的电网损失和人身伤害。对比，笔者就火电厂控制系统的故障检测方法作了重点探讨，希望对减少故障、降低损失、确保火电机组安全、高效、经济运行有所帮助。

关键词：火电厂 控制系统 故障检测

不可否认，自动控制系统及其设备作为目前火电厂机组的主要构成，在保障大型机组得以经济可靠运行中发挥了重要作用，但在不断发展过程中难免会有一定的故障出现，这无疑会降低火电机组的运行质量。因此我们有必要强化火电厂控制系统故障检测技术研究和应用，以期为火电厂经济效益和社会效益的提高提供保障。

一、火电厂控制系统故障检测的意义所在

众所周知，为适应持续增长的电力需求，缓解电力供应紧张形势，火电机组的容量随之增加，逐步向大机组、大电网、智能化以及高度自动化方向发展，其中控制系统及其配套设施的发展和应用更是在保障机组可靠、经济运行中发挥了不容忽视的作用。然而日益复杂化和大型化的控制系统面临的挑战也随之增大，即使在保证设备性能和质量的情况下也不可避免的会因为其他因素导致故障时有发生，若处理不及时或者方法不当，除了影响机组运行质量和水平外，还可能带来较大的经济损失和安全事故。可见，利用合理的技术和方法在火电厂控制系统故障前期或者发生期间快速的加以检测、分离和评估，并采取有效措施防止其进一步扩大，既是提高控制系统可靠性的重要保障，也有助于节约维修时间和成本，故重视发展和应用火电厂控制系统故障检测技术势在必行。

二、火电厂控制系统故障检测的方法分析

火电厂控制系统故障形式多样，成因复杂，而且不同的分类标准下有着不同的类型，如根据原因进行划分，可包括开路、短路、冲击、偏差、漂移等故障；根据故障位置则可以分为元部件、设备、执行器以及传感器故障等等。下面筆者从工作原理出发，就其故障检测与诊断技术和方法加以分析。

1.通过知识分析进行故障检测与诊断。建立在知识基础之上的故障诊断方法是指基于人工智能方法，通过对部分系统功能的构造完成对人类在系统监控中某些思维和行为的模仿，以便实现对整个监控过程的自动检测与诊断，简单的说就是根据故障症状，结合专家知识、因果模型以及系统描述的定量和定性分析用于控制系统的故障检测。相对而言，该种检测手段以自动化为基础但又高于其自动化程度，甚至会超越人的智能，足以见得其有助于火电厂控制系统故障检测效率和质量的进一步提升，实用价值较高，值得深入研究。

2.通过模型解析进行故障检测与诊断。以模型解析为基础的故障诊断方法应该首先针对故障对象构建精确的数学模型，然后比较故障对象的可测信息与模型的先验信息得出相应的残差，并将其作为特征形成残差序列，经统计分析后可监测并识别故障的发生，故该种方法有助于火电厂控制系统故障的及早发现。其中按照产生残差的形式，又可将模型诊断分为参数估计法、邓加空间法以及状态估计法三种类型。

3.通过驱动数据进行故障检测与诊断。直接根据系统在运行过程中采集的数据进行故障诊断是目前比较有效且研究较多的控制系统故障检测手段，其无需借助精确的数学模型，而是以多元投影为基本思想，使所有的表征系统特征数据在低维特征空间中投影出来，最后通过深层挖掘和统计分析隐含信息用于提高监控水平，进行故障诊断。如此一来，既将主要的原系统特征保留了下来，还能实现数据降维以及摒弃干扰信息与冗余信息。

4.利用容错技术进行故障检测与诊断。容错技术是一种有助于改善控制系统可靠性、可靠度以及有效性的方法，通过合理设计控制器，即使在控制系统局部发生故障时仍然可以保持稳定状态，在实际应用中，一般可以通过强化元件的可靠性，适当简化系统结构、优化系统可靠性设计和结构备份与储备装置，以及科学设计控制系统容错参数等方法来实现。其中故障检测作用是指基于对控制系统运行状态的在线检测，在出现故障时迅速报警并分离故障部位防止其蔓延，以此为检修人员及时定位和排除故障提高帮助，而且故障诊断子系统可根据合理的容错控制系统，结合故障诊断信息得到被控对象的参数变化和结构特征，进而加以重构，保证系统稳定。此外，还可以信号模型为基础，利用频谱、函数关系、自回归滑动平均等方法对可测信号进行直接分析，然后根据提取的频率、幅值、均值、方差、相位等特征检测控制系统故障。虽然经过不断发展该类方法较为完善，但在非线性系统故障检测与诊断中尚未得到推广。

三、火电厂控制系统故障检测方案探讨

首先是部件诊断层，该层结构主要涉及热工传感器、执行器、DCS模块等构件和元件的故障检测，如传感器贯穿了火电机组设备电压、电流、压力、温度、流量等状态变化主元参数，执行器主要存在死区、自震荡、卡死恒偏差等故障，DCS中的I/0通道则易因故障影响数据的准确性和执行控制信号的有效性。因此为防止灾难性后果的发生应进行早期的故障检测。针对控制系统中的传感器和执行器可以利用功率谱分析法、概率密度法、谱分析法等基于信号处理的诊断方法加以检测，或者结合部件知识和信号趋势分析可测信号的输入输出数据及其变化情况进行故障诊断。然后是回路诊断层，针对火电厂控制系统回路层的故障检测，一般可选用残差方法，具体可根据实际情况利用不同的途径获取残差，可以借助观测器，或者构建静态模型，或者基于参数在线估计生成残差。不过在回路层故障检测与诊断过程中必须以精确的数学模型为前提，虽然火电厂控制系统十分复杂，在模型精确度方面难以有效保障，但若场合适宜建立过程模型，还是建议尽量在进行故障检测时选用模型方法。最后是系统诊断层，由于符合能量和物质守恒定律的控制系统中的参数和变量往往存在一定的相关性，使得大量控制回路一样具有相关性，即所谓的系统冗余，所以在火电厂控制系统故障检测中可加以充分利用。常见的方法有统计分析大量数据，具体可利用静态和动态模型将变量关系表达出来，然后基于神经网络收集变量关系，然后将其保存在网络权值中用于预测其他变量，以此根据输出的预测值和实际值构造故障残差；最后利用控制系统数据维数高、量大的特点选用主元回归PCR、主元分析PCA、部分最小二乘PLS等多变量统计分析法获得并提取故障信息，达到检测与诊断故障的目的。

四、结语

总之，火电厂在满足日益增长的市场电力需求的同时，也面临着一定的风险，即控制系统可能会因不同的故障而影响机组的正常运转，故借助先进有效的技术方法及时检测故障并分离故障防止其继续蔓延便显得十分必要。所以我们应在积极寻求有效的故障检测方法的同时注重具体实践，能够促进火电厂控制系统运行更为安全而经济。

参考文献：

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