赵永强,陈丹峰,黄秀梅,李永耀

(1.国家电投河南电力有限公司 技术信息中心,郑州 450001; 2.郑州恩普特科技股份有限公司,郑州 450001)

状态监测与故障诊断技术对保证电厂安全运行非常重要.随着电厂机组朝着高速化、自动化、智能化方向发展,各电厂对设备的安全性要求也越来越高[1].振动监测是保障电厂机组安全运行的重要手段之一.随着近几年计算机技术、传感器技术以及网络传输技术的飞速发展,远程故障诊断技术日趋成熟和完善,可有效提高设备在线状态监测,保障机组正常安全运行,在大型旋转机组、工厂关键设备中的应用尤为广泛[2].

电厂设备维护方式的发展可概括为3个阶段：从早期的事后维修阶段,发展为定期维修,到现在的基于状态维护阶段[3].对于大型电厂的机组来说,影响机组正常运行的故障因素有很多,大多数属于渐进性故障[4].平时的点检及一般性检查根本对这些故障无从下手,这就需要借助于有“慧眼”功能的远程监测与故障诊断系统对机组整体进行在线监测.

本文提出的远程监测与故障诊断系统是用于电厂机组的振动状态监测、数据分析、故障诊断和运行维修指导,避免突然停机,降低不必要的损失,减少维修费用,获取机组当前运行振动数据,积累历史数据,保存振动数据,实现科学化管理和决策.

1 远程状态监测及故障诊断系统

图1是状态监测与故障诊断的流程图.本系统通过搭设监测机组状态的数据库,应用数据融合技术[5],发挥大数据优势,打破“信息”传递的孤岛效应,及时、全面监测机组的运行状态全过程,预测机组运行趋势及故障的分析诊断,进一步推动机组的预知维修和状态维修发展过程,防止维修不足或者过剩维修,从而保障发电机组安全、稳定、长期的运行[6-7].本系统共有4个模块组成:监测概貌、分析/评价、综合报告、系统管理.

图1 状态监测与故障诊断流程图Fig.1 Flow chart of condition monitoring and fault diagnosis

1.1 监测概貌

监测概貌总的对机组目前包含的多少机组、机组目前的运行状态、机组各测点运行数据等信息,能够实时、准确地监测各测点参数.另外设置了监测振动测点的报警上下限,通过棒图监测显示出机组测点是否在正常运行范围内.

1.2 分析/评价

分析/评价模块包含了以全矢谱分析方法为核心的多种故障诊断分析方法,以及对机组未来的发展趋势预测功能,还可以综合专家系统知识对机组目前运行状态给出结果[8].该模块是远程监测诊断系统的核心部分,涵盖了目前常用的故障诊断方法,并融合了全矢谱分析技术[8].全矢谱技术为目前公认的世界三大同源信息融合技术,其基本原理为:转子的涡动现象是各谐波频率下的综合作用,转子的涡动轨迹是一系列的椭圆,定义这些轨迹椭圆的长轴长度为评价振动强度的主振矢,短轴长度为振动强度的副振动矢,而把转子在各谐波频率下的涡动强度作为故障判断和识别的基本依据.

1.3 综合报告

综合报告包含了对机组的实时报警、报警预测、历史数据查询等功能.实时报警可对机组目前的运行状态实时给出自适应判断,便于设备维护人员进行判断.

1.4 系统管理

系统管理模块包含了轴承管理、转子管理、组态管理、专家自诊断等功能.该功能模块可将机组现有的轴承及齿轮进行配置,在分析方法中可根据故障频率分析方法有效看出故障频率所在位置.另外，专家自诊断根据专家规则库对机组故障进行判断,得出机组目前运行状态.图2为该系统采用的故障诊断专家系统规则[9-10].

图2 故障诊断专家系统规则Fig.2 Rules of fault diagnosis expert system

2 远程状态监测系统在电厂设备中的应用

该系统目前在某电厂大部分机组上实现了实时状态监测与故障诊断,实际中得到了良好的应用,以下是该系统在某电厂#2B送风机设备运行中的实际应用情况.

2.1 某电厂应用

某电厂#2B送风机振动监测分析,图3为#2B送风机结构示意图.#2B送风机为轴流式风机,电机额定转速600 r/min,因叶轮支撑轴承在流道中被风机外壳包裹,速度传感器无法直接测量里面的轴承座位置.振动测点选择在外面壳体尽量靠近轴承座位置,分别测量水平、垂直和轴向3个方向振动.图4为监测系统实时报警界面,监测到#2B送风机轴承水平方向报警,达到4.6 mm/s.图5为监测系统专家自诊断,根据实时数据,提取故障征兆,由专家诊断规则,得出#2B送风机为转子不对中故障,可信度为0.95.

图3 #2B送风机结构示意图Fig.3 #2B fan structure schematic diagram

图4 #2B送风机实时报警画面Fig.4 #2B fan real-time alarm screen

图5 #2B送风机专家自诊断画面Fig.5 #2B fan expert autodiagnostic screen

由表1可明显看出,检修前测试时该测点水平方向振动较大超过标轴承准范围,达到4.6 mm/s,测点垂直振动2.9 mm/s,轴向振动1.5 mm/s.

表1 2#B送风机检测结果Tab.1 2#B fan test results mm/s

注:报警值为4.5/7.1.

采用振动分析模块,观察风机壳体水平、垂直、轴向方向的振动波形频谱图,分别如图6～图8所示.由图6可以看出,测点水平方向振动频谱图中,主要频率成分为10.2,19.9,259.4 Hz,10.2 Hz频率成分幅值为2.7 mm/s,19.9 Hz频率成分幅值为2.8 mm/s,259.4 Hz频率成分幅值为2.4 mm/s.由于电机额定转速为600 r/min,可以计算出风机的工作频率为10 Hz,可以判断出图6中19.9 Hz频率成分为风机振动信号的二倍频,查相关资料得知风机叶片数26,考虑到测试精度等因素的影响,推断出259.4 Hz为风机叶片的通过频率,说明风机内部对中存在问题,应对风机叶轮的对中情况进行检查.

针对此情况进行对中处理后,该测点各方向水平振动值降到2.9 mm/s,测点垂直方向振动值降到2.4 mm/s,轴向振动未发生变化.各点振动值均已在正常范围之内,处理后该测点各向的波形频谱图如图9和图10所示,此时振动频谱图中工频和二倍频均已经很小,频谱主要表现为叶片的通过频率.

图6 风机壳体水平方向振动波形频谱图(处理前)Fig.6 Fan housing horizontal direction vibration waveform spectrum(before treatment)

图7 风机壳体垂直方向振动波形频谱图(处理前)Fig.7 Fan housing vertical direction vibration waveform spectrum(before treatment)

图8 风机壳体轴向振动波形频谱图(处理前)Fig.8 Fan housing axial vibration waveform spectrum(before treatment)

图9 风机壳体水平方向振动波形频谱图(处理后)Fig.9 Fan housing horizontal direction vibration waveform spectrum(after treatment)

图10 风机壳体垂直方向振动波形频谱图(处理后)Fig.10 Fan housing vertical direction vibration waveform spectrum(after treatment)

3 结语

为提高电厂机组设备运行的安全性,提升电厂机组的科学管理水平,提出了远程监测与故障诊断系统.系统采用计算机技术、互联网技术、传感器技术,获取电厂机组实时数据,打破了“信息”传递孤岛效应.采用监测技术、专家诊断技术、故障诊断技术对电厂机组进行实时监测和故障诊断.实验表明,该系统在确保电厂机组安全可靠运行方面是行之有效的,具有很好的电力行业推广和应用前景.

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