汽轮机故障诊断技术研究

王俊魁

中图分类号：TK26 文献标识：A 文章编号：1674-1145（2016）02-000-02

摘 要 近年来，随着我国国民经济发展的日益迅速，汽轮机作为一种常用的机械设备在电力等各大工业领域中得到了广泛的应用。与一般的机械设备不同，汽轮机工作环境较为特殊，结构较为复杂，其运行情况与生产效率和生产成本之间密切相关。本文在分析汽轮机现存问题的基础上，对当前汽轮机故障诊断技术发展情况及其未来进行了相应的研究与探索，旨在推动汽轮机故障诊断技术水平得到进一步提升。

关键词 汽轮机 故障 诊断技术 发展

伴随我国对工业发展的越来越高度重视，人们对工业设备的运行安全性、稳定性与可靠性等多方面提出了更高的要求。如何加强机械设备故障诊断，降低故障发生几率成为现代工业领域工作的首要任务。汽轮机作为电力生产中的重要设备之一，一旦其发生故障将会给整个电力系统带来巨大的不良影响，甚至引发人员伤亡事故。因此，非常有必要对汽轮机故障进行分析与诊断，这样才能有效提高汽轮机的安全性与可靠性。

一、汽轮机故障诊断现存问题

（一）材料性能诊断环节薄弱

材料性能检测是汽轮机检测工作中一个十分重要的环节。正常情况下，在检测汽轮机材料性能时，需要对汽轮机的使用期限进行预测。但就目前情况来看，汽轮机材料性能检测环节薄弱是我国大多数电力企业普遍存在的一个问题，即汽轮机材料性能诊断工作存在诸多地方需要改进，材料性能检测需要引起检查人员的高度重视，检测力度需要加强。

（二）检测方面问题

就现有汽轮机故障诊断系统而言，大多数系统均存在这样那样的弊端与缺陷，如许多汽轮机故障诊断系统采用推理算法，这在故障征兆的获取上是个不可忽视的弊端，长期以来都没有取得较有成效的突破。究其原因发现，汽轮机故障诊断系统检测问题是导致上述弊端产生的主要因素[1]。由于汽轮机故障诊断系统所用检测技术较为陈旧落后，难以适应与满足时代发展需求，难以实现对汽轮机故障的有效检测，导致诊断系统应有的效用无法正常发挥出来，这极大地阻碍了汽轮机故障诊断技术的发展与应用。

二、汽轮机故障诊断技术

（一）信号采集与分析

在信号采集方面，鉴于汽轮机工作环境较为恶劣，对故障诊断系统中传感器要求偏高，而传感器是系统信号采集的重要部件，所以当前对于汽轮机故障诊断技术的研究主要侧重于降低误诊率和漏诊率，提高传感器的工作性能与可靠性，以及积极开发新的传感器。

在信号分析与处理方面，目前使用最多的为振动信号分析与处理。而快速傅里叶变换（FFT）是汽轮机故障诊断系统中振动信号分析与处理采用最多的一种思想[2]。该思想的主要内容是将一般时域信号表示成不同频率的谐波函数，并以线性叠加的方式表示出来。同时，快速傅里叶变换思想认为信号是平稳的，因而分析出的频率具有统计不变性。从大量实践应用情况来看，FFT在汽轮机故障诊断信号分析过程中对于许多平稳信号都较为适用。然而，在实际诊断过程中许多信号都是不平稳的、非线性的。所以，提高信号分析精度与处理效率，是汽轮机故障诊断研究人员当前所迫切需要解决的一个问题。

（二）故障诊断

要想对汽轮机故障进行准确的诊断，首先就需要对故障发生的机理进行了解，这也是汽轮机故障诊断工作中一项不可缺少的基础性环节。目前对于汽轮机故障机理的研究主要包括故障类型与故障规律两方面。根据汽轮机故障发生机理，目前制定的故障诊断策略较为有效的主要有逻辑诊断、模糊诊断、人工神经网络，对比诊断、专家系统和模式识别等[3]。其中，人工神经网络和专家系统是当前研究较多的两种诊断方法。故障诊断的一般过程如图1。

图1汽轮机故障诊断一般过程

（三）应用人工智能

伴随互联网技术的不断进步与信息技术应用的日益广泛，人工智能已经成为当今时代的代名词，许多领域目前正致力于发展人工智能。作为我国重要支柱产业之一的电力产业，在汽轮机故障诊断方面也正朝着人工智能的方向发展。其中最具代表性的当属专家系统。专家系统作为人工智能在汽轮机故障诊断技术中的应用成果已取得了成功，但面对科技飞速发展的新时期，汽轮机故障诊断中的人工智能仍有许多问题丞待解决，如自学习、知识的获取、智能辨识、信息融合等等。

三、汽轮机故障诊断技术的未来展望

虽然现有汽轮机故障诊断技术已普遍应用于实际当中，但从上文对汽轮机故障诊断技术及各相关方面的深入研究与分析中发现，我国汽轮机故障诊断技术仍存在较多问题，诊断技术水平需要不断提高[4]。同时，为加快解决汽轮机故障问题，未来我国汽轮机故障诊断技术将朝着全方位检测技术，诊断技术与仿真技术有效融合、综合诊断与故障机理更深入研究等几个重点方向发展。

在故障机理更深入研究方面，需要电力企业相关工作人员加大对汽轮机故障机理的研究力度与深度，尤其是对渐发故障定量表征和整个故障系统状态指标的研究，并在此基础上对汽轮机故障机理进行详细、明确的区分。只有明确汽轮机故障机理，汽轮机故障诊断技术才能得到有效的改进与优化，才能得到快速稳定的发展。

在全方位检测技术方面，需要系统设计人员利用自动化技术、GPS定位技术、通信技术、计算机技术等多种现代化信息技术来积极开发新型汽轮机故障诊断系统，在不断提升系统功能的同时，实现对汽轮机故障的全方位检测，实现对汽轮机故障诊断效率的提升。

对于诊断技术与仿真技术的有效融合，主要是基于故障仿真思想来实现对汽轮机故障类型的辨别[5]。利用仿真技术可以实现对汽轮机组成零件故障的识别与诊断，而诊断技术与仿真技术的融合既能够为专家系统提供所需知识与学习样本，又能够在故障潜伏時期对汽轮机征兆进行充分研究，从而大大提高汽轮机故障诊断技术水平，促进汽轮机故障诊断技术快速发展。

综合诊断发展趋势主要表现在相关研究人员正逐步扩大对汽轮机故障诊断技术的研究宽度，这就为综合诊断技术的发展提供了有利的条件。目前，对于汽轮机性能诊断、油液诊断、机械振动及温度诊断等的综合性诊断已初步形成体系，并在继续发展着。

四、结语

通过上文表述，我们可以清楚的了解到汽轮机在我国工业发展过程中所占据的重要地位与发挥的重要作用，以及汽轮机故障诊断的重要性与必要性。虽然目前我国汽轮机故障诊断技术整体水平较低，但随着相关人士对汽轮机故障诊断重要性认识的不断提高与故障诊断研究力度的不断加大，相信我国汽轮机故障诊断技术必定会得到显著提升。

参考文献：

[1] 郭建.基于BP神经网络的汽轮机故障诊断系统研究[D].华南理工大学，2014.

[2] 解芳芳.基于流形学习的汽轮机振动故障诊断技术和监测系统研究[D].华北电力大学，2014.

[3] 余熳烨.基于Matlab的某电厂汽轮机振动故障诊断系统的研究[D].华南理工大学，2011.

[4] 董恒.汽轮机故障诊断技术的发展与展望[J].硅谷，2013，20：6+13.

[5] 付丽莉.汽轮机故障诊断技术的发展分析和研究[J].科技创新与应用，2015.08.