水轮发电机组故障诊断技术

杨永刚，潘文威

（广西平班水电开发有限公司，广西 南宁 533402）

1 水轮发电机组故障的定义和特点

水轮发电机组故障诊断是指专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，从而提出对设备的维修处理建议。即通过状态监测来收集特征量，用故障诊断来分析判断特征量。依据分析结果，进行纵向(和历史数据)和横向(和同类设备)比较，制定维修方案，实施状态维护。

水轮发电机组最常见、最主要的故障就是振动故障，据华中电网50台4.5MW以上水轮发电机组六年运行资料的统计，大约有80%的故障或事故都在振动信息上有所反映。认识并把握机组振动故障的特点是故障诊断研究工作的首要任务。水轮发电机组振动故障具有如下特点：

（1）水轮发电机组故障具有渐变性。水轮发电机组与其他旋转机械相比转速明显较低，一般在100～200r/min之间，因此水轮发电机组振动故障发展一般属于渐变性或耗损性故障，具有磨损和疲劳特征，突发恶性事故较少，如水力机组部件因空化或泥沙磨损等原因导致的振动，即有一个从量变到质变的过程。这使得利用状态监测和趋势分析技术，捕捉事故征兆，早期报警，防范故障变得相对容易和准确。

（2）水轮发电机组故障具有复杂多样性。水轮发电机组是一个涉及机械、电磁和水力的复杂系统。机组在运行时，除了机械因素外，还有电磁和水力因素的影响。机械方面的原因有：转动部件不平衡、弯曲、以及部件脱落，机组对中不良、法兰连接不紧或固定件松动，固定部件与转动部件的碰磨，导轴承间隙过大、推力轴承调整不良等等。水力原因：卡门涡引起的中高频压力脉动，叶片进口水流冲角过大引起的中高频压力脉动，尾水管内的漩涡流引起的压力脉动等等。电磁方面：发电机定转子间隙不均匀，转子及磁极线圈匝间短路，转子主极磁场对定子几何中心不对称等等。引起振动的因素具有不确定性，可能是机械、电磁、水力三种因素中的一种引起的单一振动，也可能是几种因素共同作用的藕合振动，机械、电磁、水力三者是相互影响的，振动机理比较复杂，直观判断和简单的测试手段很难找到主导性故障原因。

(3)水轮发电机组故障具有不规则性。由于每个水电站的设计、施工受地理位置、地质状况和经济技术等多方面的影响，每个水电站都是专门设计的。因此水电机组运行时还会受到电网、水文、气候和现场安装等诸多因素的影响，有些影响是不可预知的。这就使得不同电站，甚至同一电站的不同机组的故障情况很不一样，特殊案例比比皆是。水轮机组故障的不规则性，是对通用型故障诊断系统研究的一个巨大的挑战。

2 水轮发电机组故障诊断方法

由于水轮发电机组的种类多样，且其工作环境各不相同，所以在实际测量和诊断中会根据具体的情况而采用合适的诊断方法。用于故障诊断的状态监测基本方法有：基于实例的推理、基于模型的诊断和非参数化建模。目前常用的诊断方法有如下诊断方法：

（1）按诊断的方式分类：①定期检修和连续监控:定期诊断是每隔一定的时间，如1年或1个月对设备进行一定程度的检修，这是目前大多数企业所广泛采用的，它容易带来维修过剩。连续监控是采用先进的计算机技术和精密传感器和仪表不间断的监视和控制设备的状态，它能够时时反映水轮机组的关键部位的运行状态。②间接诊断和直接诊断:直接诊断是直接确定关键部件的状态，间接诊断是通过二次诊断信息来间接判断机器中关键零部件的状态变化。③状态诊断和离线诊断:状态诊断是借助现代通信技术、信号采集技术、信号处理技术等，为保证关键设备的安全和可靠运行而将对其所监测的信号自动、连续、定时的采集与分析，对设备的状态进行识别，及时诊断出存在的故障;离线诊断是通过数据采集器采集现场设备的信号，然后回放到计算机进行处理、分析，从而判断设备的状态。

（2）按特征信号的物理性质分类：①振动监测方法:由于机械系统的运行过程必然伴随着振动，故障的存在必然导致异常振动，不同类型、不同部位的故障一般产生不同特征的振动，振动信号从幅值域、频域和时域反映了机器的故障信息。其振动的类型可分为径向振动、周向振动和扭转振动三类，其中过大的径向振动往往是造成机器损坏的主要原因，也是状态监测的主要参数和进行故障诊断的主要依据。因此，振动诊断方法得到了广泛的应用。②噪声监测方法:当机器的零件或部件开始磨损或经历某些其它的物理变化时，其声音信号的特性就发生变化，监测这些特征就有可能监测到机械状况的变化，精确地指出正在劣化的那些部位。③油液分析监测方法:通过用物理化学的方法对油样的各种理化指标进行测定，能够获得机器的零部件磨损、系统污染程度和工作情况等方面的重要信息。

按照状态诊断方式主要有模糊诊断法、人工智能诊断法和专家系统诊断法。

（1）模糊诊断法:模糊理论主要模仿人脑的逻辑思维，具有较强的知识表达能力，能将不确定性知识或定性知识转化为定量表示。在故障诊断中，故障与征兆之间的关系往往是模糊的，这种模糊性既来自故障与征兆之间关系的不确定性，又来自故障与征兆在概念描述上的非精确性，因而诊断结果也必然是模糊的。解决模糊诊断问题的传统方法，一般是根据专家经验在故障征兆空间与故障原因空间之间建立模糊关系矩阵。常用的方法是将各条模糊推理规则产生的模糊关系矩阵进行组合。

随着模糊理论的发展及完善，模糊理论的一些优点逐步被重视，如模糊理论可适应不确定性问题;其模糊知识库使用语言变量来表述专家的经验，更接近人的表达习惯;模糊理论能够得到问题的多个可能的解决方案，并可以根据这些方案的模糊度的高低进行优先程度排序等。

很多人在作模糊理论用于诊断的研究，有的单独使用其进行分析诊断，有的与专家系统、神经网络进行联合使用，或构造模糊评价模型，以评分的方式反映故障的危害性。他们均收到了较好的效果，总的看来研究方向趋向于与其它分析诊断方法相结合。

（2）人工智能诊断法:人工神经网络是模拟人脑组织结构和人类认知过程的信息处理系统，具有强大的自学能力和数据处理功能，能映射高度非线性的输入、输出关系。自1943年首次提出以来，己迅速发展成为与专家系统并列的人工智能技术的另一个重要分支。它以其诸多优点，如并行分布处理、自适应、联想记忆等，在智能故障诊断中受到越来越广泛的重视，而且己显示出巨大的潜力，并为智能故障诊断的研究开辟了一条新途径。应用人工神经网路(ANN)技术实现故障诊断不同于专家系统(ES)诊断方法。ANN方法通过现场大量的标准样本学习与训练，不断调整ANN中的连接权和阀值，使获取的知识隐式分布在整个网络上，并实现ANN的模式记忆。因此ANN具有强大的知识获取能力，并能有效的处理含噪声数据，弥补了Es方法的不足。

（3）专家系统诊断法:专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一，它是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。诊断专家系统的任务就是根据观察到的情况(数据)来推断出某个对象机能失常(即故障)的原因。专家系统在解决难以建立数学模型，较多依赖专家经验知识的问题有独特的优势。在信息不完整或不确定的情况下仍能给出较为合理的结论。

专家系统由知识库、数据库、解释机制，推理机和人机接口5部分组成。知识库是专家系统的核心，它不但在初次建库时广泛搜集专家经验，而且在使用过程中还要在必要时进行修改、补充和完善。现在专家系统的数据管理较多是按设备进行管理的，如按电容型试品、色谱型试品及电阻型试品三大类来编制专家系统。虽然专家系统能够有效的模拟故障诊断专家完成故障诊断的过程，但是在实际应用中仍存在一定缺陷，其主要问题是知识获取的瓶颈问题、知识难以维护，以及不能有效的解决故障诊断中许多不确定因素，这些问题大大影响了故障诊断的准确性。

3 结语

大型水电机组的状态监测与故障诊断技术还远远没有成熟，这就要求在今后的研究工作中，不断地提高已有的知识水平，完善知识体系。以下几个方面需要在今后的研究工作中进行更加深入细致的研究：①水电机组设备庞大，结构复杂，诱发故障的因素多、水电机组故障率高、技术难度大；②水力流体因素、振动因素、电磁因素是相互影响的3个难点，是以后要继续研究的重要课题。

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