汽轮机通流部分故障诊断方法研究

朱彦东

【摘要】汽轮机流通部分故障是可以发生在任何一个工况情况下的，因此要完成汽轮机流通部分的故障诊断就需要，就需要诊断故障系统具备智能化，能够全方位的检测系统，可以自主的完成故障的诊断功能，如此就为诊断系统提出来很高的要求，本文结合Q-Q图，运用“3σ规则”求取出监测参数的正常工作范围，结合确定隶属度，选取合适隶属度函数。计算工作范围后运用曲线拟合，解决变工况与故障监测参数的正常工作范围，解决隶属函数的自动获取问题，减少其中不确定因素，达到诊断结果精确，完成对汽轮机流通部分故障的准确诊断。

【关键词】汽轮机；流通部分；故障诊断；主元分析；粗糙集

1、引言

运用蒸汽将热能转化为机械能从而完成工作任务的汽轮机，是如今火力发电厂使用的最广泛的原动机。如果汽轮机出现故障，将严重的影响到火电机组运行的可靠性和经济性，所以汽轮机部分故障诊断一直是人们关注和从事研究的重头戏，现在使用最广的方法有振动诊断法和热力参数诊断法。在汽轮机流通部分发生故障时，最先表现出的是温度、压力等的变化，因此热力参数诊断法一般用于发生故障早期的诊断，如果到了后期，将会出现振动参数的变化，此时采用的是振动诊断法。因为流通部分的故障可以发生在任何一个工况上，所以对诊断造成一定困难，这就要求监测系统有一定的智能性，可以自主进行监测诊断。而流通部分的热力参数为监测提供了有力的保障，那么如何更好的将这些参数为我们所用，从而减少不确定因素的发生，避免机组的经济性降低，保障可靠性的稳定，这是一下文章要解决的问题。

2、汽轮机流通部分故障模拟分析

2.1采用主元分析法进行特征提取

由于系统中的特征参数间存在有不同的相关性，所以对特征参数运用特征参数法进行提取时，可以减少相关性的出现和剔除冗余。之后运用聚类分析，如此可以为之后很大的减少工作量。

2.2采用聚类分析法诊断故障

聚类分析是一种数学方法，就是用来把所要研究的对象进行一定条件的分类。在汽轮机流通部分故障诊断时，使用聚类分析，就是分类故障，寻找相同和相似之处，减少工作量。

3、基于粗糙集的故障诊断规则的建立

3.1故障诊断觉此表的建立

有常见的故障特征，再结合以上运用聚类分析中分类得出的数据，构成故障模式类故障诊断决策表，用粗糙集理论，对其约简，从中得到有用信息。

3.2诊断规则的提取

有上述工作得到诊断决策表后，提取有用信息，形成故障模式类诊断规则中所包含的故障诊断规则的前提条件。它的规则表示如下：若“负荷正常”则“调节级压力偏高”、“高压缸排汽压力偏低”、“调节级压差偏低”“轴向位移偏高”有“故障为高压缸级组结垢”。

3.3加权模糊逻辑算法的运用

在故障的诊断过程中，那种非黑即白，非真即假的逻辑一般是不可取的。在汽轮机流通部分故障中往往存在许多的模糊不清，残缺断片的知识体系，它们是不具备有具体的形态，无法准确的计算与判断的。因此，在故障诊断中，我们引入了加权模糊逻辑算法的计算，对我们所得到的规则，进行逐条推理判断，得到需要的真度，然后对所得结果排序，把排序后可能性就是真度最高的那个规则，我们说这就是最后结论，在计算过程中，我们必须保证它们的外界条件必须相同，就是具备有相应的条件属性，确保其准确可信度足够。

4、故障征兆的表示

针对于故障征兆，我们就热力参数正常工作时的工作范围进行研究。在使用计算机自动获取故障征兆，从而建立起隶属度函数的过程中，需要知道热力参数监测范围，报警值和跳闸值等。但有时候为了方便，监测数据只有报警值和跳闸值，如此这就为我们带来了一定的困扰。所以就需要计算热力参数正常工作时的工作范围。

一般的，我们可以看到，发电厂中的热力参数值在一个平均值附近来回振动，随机变化，若我们将其当做一个随机过程，且这些数据满足近正态分布规律，我们就可以用“3σ规则”来确定它们的正常工作范围了。

5、诊断流程

就本文而言，其所对应的诊断流程是：

（1）有负荷与故障检测参数正常工作的关系曲线，需要求出所对应的参数范围，再结合运行规定，建立隶属度函数。

（2）取出发生故障时的监测函数，进行隶属度函数模糊化。

（3）对已经进行模糊化的监测参数运用主元分析法进行提取，得到相对应的主元特征。

（4）计算故障主元特征，求得与故障模拟类中心的贴近度，找到对应故障所属的故障模式类。

（5）按照故障模式类规则库中的诊断规则，进行挨个检查，逐一排查，计算出对应结论的准确度，得到真度最大的故障模式，就是所要得到的故障模式。

6、结论

综上，我们提出了一种变工况下汽轮机通流部分故障诊断的方法。利用提取的主元特征对通流部分的几种常见故障模式进行分类，用粗糙集建立决策表，用知识依赖度来分配轻重，如此克服了主观上的缺陷，是得到的结论更加具有客观性，事实性。

同时我们使用了Q-Q图还有“3σ规则”在结合运行规程中的规程制度确定出隶属度，求得相对应的隶属函数。运用曲线拟合的方法，求出工况和监测函数间的映射关系，使得隶属度函数具备智能性，如此可以解决相对应我们开始所说的故障时，监测系统自动捕捉工况出现的故障，方便之后的维修等的进行，极大的方便了用户，也减少了企业的损失。

参考文献

[1]武东，汤银才.寿命分布的PP图[J].数理统计与管理，2004年05期.

[2]叶军.基于Vague集相似度量的汽轮机故障诊断的研究[J].中国电机工程学报，2006年01期.

[3]李培强，李欣然，陈辉华，唐外文.基于模糊聚类的电力负荷特性的分类与综合[J]，中国电机工程学报；2005年24期.

[4]史进渊.汽轮机通流部分故障诊断模型的研究[J]，中国电机工程学报，1997年01期.