状态监测与故障诊断技术在水轮机调节系统中的应用与发展

毛学志

（浙江仙居抽水蓄能有限公司，浙江 仙居317300）

长期以来，定期计划维修体制为水电站的正常运作发挥了重要作用，它至今仍然是世界各国主要的设备维修体制，仍然在各个水电站发挥着重要作用。但是生产实践中有大量事例说明，这种维修体制已经不能满足日益增长地设备维护需求。电站迫切需要提高维修的针对性，降低设备维护的代价，使设备的安全性、可靠性更高更好。在社会需求及高速发展的科学技术带动下，电力设备状态检修应运而生。而状态监测和故障诊断技术的发展又为状态检修的出现提供了支持。水力发电在我国能源生产中有着极为重要地地位。水电厂状态检修是水电厂科学技术和管理水平的重大进步，其经济效益和社会综合效益不言而喻。水轮机调速器是水轮发电机组进行负荷和频率调节的重要机构,调速系统的是否正常运行严重影响着发电机系统乃至整个电网系统的安全、优质和经济运行。所以，对水轮机调速器实现状态检修是充分发挥水电厂效益的重要因素。无论从企业自身利益着想还是以社会效益来衡量，对水轮机调速系统实行状态检修是势在必行。

1 状态监测与故障诊断的内涵

状态监测与故障诊断是一个有机的整体。对运转中的设备整体或其零部件的技术状态进行检查鉴定，以判断其运转是否正常，有无异常与劣化征兆，或对异常情况进行追踪，预测其劣化趋势，确定其劣化及磨损程度等，这种活动就称为状态监测。设备状态监测包括了各种主要的非破坏性检查技术，如振动理论、噪音控制、振动监测、应力监测、腐蚀监测、光谱分析及其他各种物理监测技术等。设备技术状态是否正常，有无异常征兆或故障出现，可根据监测所取得的设备动态参数与缺陷状况，与标准状态进行对照加以鉴别。状态监测是故障诊断的基础、先决条件及必要手段。而故障诊断则是综合利用监测数据和信息诊断系统对已发生的故障进行定位和对故障发展程度进行判断]。

状态监测与诊断系统主要由以下部分组成：信号检测、信号处理、状态辨识和分类、监测与诊断决策。目前正在研究并应用的状态监测与故障诊断方法有很多，包括观测器法、奇偶空间法、参数估计法、频谱分析法、故障征兆树法、神经网络法等。现今用得较多的方法是观测器法和参数估计法，而神经网络法由于其特有的优势和近几年神经网络理论的研究成熟，将越来越广泛的得到应用。

2 状态监测与故障诊断技术的应用与发展状况

监测与诊断技术的发展有三个阶段。①状态监测技术阶段；②故障诊断阶段；③现代化设备管理技术阶段。状态在线监测与故障诊断技术目前还未达到完善、可靠的程度,但是国内外已有大量的研究机构以及企业单位对相关技术进行了研究，并有大量的相关产品问世。随着计算机技术和信息技术的发展，在线监测仪表产品系列由简单的监测功能逐步走上了智能化的道路。

（1）国外发展状况。国外的设备状态检修发展较早。70年代末，美国电力科学研究院（EPRI）就对电力设备的状态检修进行研究和应用。欧洲大多数国家也在同时期进行检修体制的改革，方向也是状态检修。从20世纪70年代开始，发达国家开始在现场安装使用的状态监测与诊断系统有美国电力研究院（EPRI）设计的变电站的一体化系统;美国中心发电部的涡轮监测设备；日本三菱公司的机器健康监测系统等。

到了20世纪90年代,随着电子技术及计算机技术的迅猛发展，使设备的状态监测与故障诊断系统日趋成熟。各个发达国家相继研制成功了一些比较先进的系统,使故障诊断技术跨入了实用系统化的时代。如美国ENTEK科技公司的旋转机械故障诊断专家系统（Explore）已广泛应用于电力、石油化工等部门。其网络化在线监测系统 Mpulse及电厂辅机设备的离线分析与诊断系统也已经开始在现场应用。其机器状态监测信息系统 Emoniter Odysse y不仅集成了多种测量技术，还具有完整的网络功能和开放式系统设计等特点。德国西门子公司的 Siemens/KMU系统可用于对汽轮机、汽轮发电机及辅助设备进行全面的监测和综合分析，并对各部件进行故障识别和诊断。其他一些比较先进的系统，如美国的IRD公司的Amethyst自诊系统、英国拉迪夫能源技术中心的Beran 750/760可移动式状态监测系统、芬兰赫尔辛基 I V O维护中心的 Trendvib16系统等，也在90年代陆续投入现场使用。

总的来看，国外监测与诊断理论的研究与实际应用都获得了很大的成绩。其产品越来越复杂，越来越庞大，主要表现在：分布式并行系统取代了集中式系统；系统的功能和性能由单纯的监测与诊断向着监测、诊断、控制、管理、调度的集成化过渡；监测范围扩大到了几乎所有的工况参数和运行参数。

（2）国内发展状况。我国在20世纪60年代已认识到状态监测与故障诊断技术的重要性,并开始着手这方面的研究工作。但是由于技术不够完善、操作比较复杂等原因，没有得到大力推广。虽然我国在电力设备状态检修方面的工作还处于初步阶段，但发展势头强劲，已经有了许多成果。如：清华大学自1985年开始研究的电力设备放电在线监测系统；水电机组的监测分析系统产品有华中科技大学的HSJ系统；北京英华达公司的E N-8000；清华大学的P S T A系统等。近几年，国内许多生产电力设备的企业也都纷纷研制出一系列水电站状态监测诊断系统，在功能上与国外先进系统的差距已经不明显。但是，我们必须认识到，国内的系统普遍存在系统可靠性和稳定性较差的问题，制约了其推广和应用。

近年来，我国大多数水电厂所安装的监测装置能够进行比较全面的监测和分析。但是，由于水电机组及其调速系统的故障有其特殊性，除考虑机械方面的原因外，还要考虑流体动压力和电气的因素，这三者互相影响，关系复杂。因此，在水电机组和调速系统的状态监测和故障诊断方面，还有很多工作有待于进一步研究。

（3）状态监测与故障诊断技术存在的问题。在具体的研究和应用过程中，结合我国现状，状态监测和故障诊断技术存在的不足和问题主要有：①对于速度快的设备，采样速率过慢，无法获取详细的瞬态特征数据。②引进的监测系统数据开放性不够。由于通讯协议匹配，致使后续需要另行添加的分析诊断和决策软件无法共享前端数据资源。③受技术条件限制，目前尚无成熟的全系统的在线监测系统。因此，在故障诊断中，很多需采集的信息还必须依赖于离线检测。④现有的一些监测系统，只能反映设备故障的发展趋势，很难提供设备故障的类型及故障的危急程度。软、硬件在不同程度上存在缺陷和不稳定性，易引起误报、错报故障。⑤现有的监测、诊断系统尚不能完全实现连续不断实时监测，所以对突发性故障不能准确、及时预报。

3 状态监测和诊断技术未来发展方向

人工智能理论和计算机的发展为故障诊断技术的自动化、智能化提供了重要的先决条件。当前故障智能诊断的方法有两大类:基于人工智能的专家系统和人工神经网络。为了提高诊断精度和效度，研究和采用非线性故障诊断技术是当前和今后的一个发展趋势。

根据国内外监测与诊断技术的发展水平可以预见,状态监测与故障诊断技术其发展趋势主要由简易和单一监测诊断向精密和综合监测诊断方向发展，向模块化、高灵活性、高智能化发展。未来的监测诊断系统不仅应能给出系统和设备的性能状态信息,还应能判断故障的性质、产生的原因,以及发展趋势,并能提供消除故障的决策和建议，使系统设备在发生故障的情况下,工作状况得以恢复,性能状态得到改变。它是一个利用全面的在线实时监测技术，集故障诊断、故障分离与故障修复功能于一体的系统，并且可以对存在多个故障时的系统进行实时监测与诊断，它使状态监测与故障诊断技术具有更深远的意义和广泛的应用前景。

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