火力发电厂大型汽轮机振动异常分析及故障判断的研究

李健民

摘 要：火力发电厂一直负责为我国各领域提供必须的电能，直接影响着人们日常生活以及工业生产的用电。而作为火力发电厂中一项至关重要的设备，大型汽轮机如果出现振动异常等故障，将会对火力发电厂的发电质量产生直接影响。因此分析火力发电厂大型汽轮机的振动异常，并及时对其进行故障判断显得尤为重要。在此背景下，文章将结合具体案例，针对火力发电厂大型汽轮机振动异常以及故障判断进行分析研究。

关键词：火力发电厂；汽轮机；振动异常；故障判断

中图分类号TK26 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2017）32-0170-02

引言

在火力发电厂当中，汽轮机因其本身结构比较复杂，且经常需要面对特殊的工作环境，在长时间的运转之下难免会出现振动异常等故障问题。如果无法及时排除和判断汽轮机振动故障，将会在很大程度上影响火力发电厂的正常工作。因此本文将选择汽轮机常见的振动异常故障，在分析影响大型汽轮机振动的具体原因基础之上，尝试探究火力发电厂大型汽轮机振动异常的故障判断。

1 案例情况

某火力发电厂于前些年投入使用了一组330MW的汽轮机组，但在经过一段时间的使用之后，汽轮机组频繁发生跳闸的情况，使得机组经常出现中断停运甚至是彻底停机的问题。后期技术人员通过对汽轮机组进行故障判断，发现其之所以会出现振动异常的情况，主要是由于汽轮机长时间面临高温的作业环境，在热胀冷缩的物理效应下出现了膨胀差值。随后技术人员通过对膨胀差值保护逻辑进行调整之后确实在一段时间内解决了汽轮机组的振动异常问题。但最近一段时间汽轮机组再次出现了振动异常的问题，严重影响了机组的安全可靠运行。

2 影响大型汽轮机振动的原因

2.1 油膜振荡

在火力发电厂的大型汽轮机中，如果油膜上的汽轮机转子旋转速度过快，则将直接破坏转子原本的平衡性和稳定性[1]。特别是汽轮机转子在旋转过程中与轴线以及平衡点涡动等均有着十分紧密的关系，因此一旦转子失去平衡性，将极有可能导致油膜出现振荡的情况，从而导致大型汽轮机出现振动异常。一般情况下，一半的转子转速是轴线的涡动频率，但如果当轴线涡动频率加快，与转子转速持平，则涡动效果将会得到明显提升，由此出现剧烈振荡。

2.2 气流激振

火力发电厂中的大型汽轮机如果在长时间的超负荷运行之下，将会在短时间内迅速增加轴振动，如果其降负荷低于负荷点，则振动将会在短时间内快速下降。在不平衡的气流冲击影响之下，汽轮机组叶片将会出现气流激振的情况，而如果汽轮机组本身比较大且末级相对比较长，则气体在叶片的膨胀末端极有可能会出现流道混乱的情况，同样会使得汽轮机组产生振动异常的现象。

2.3 转子变形

笔者通过对火力发电厂中曾经出现的大型汽轮机异常振动案例进行分析的过程中，发现由于转子变形而导致的振动异常次数相对比较多。由于汽轮机经常需要面临高温的作业环境，转子容易因高温而出现受热变形的情况，使得在正常的工作状态下，转子无法进行正常切合，进而导致大型汽轮机出现异常振动。而除此之外，汽轮机本身出现密封泄露的问题，致使大量水分进入汽轮机当中，在长期的运行之下，受到动态以及静态的摩擦作用，也会产生大量热量，久而久之将会使得转子的材质发生改变，进而导致其出现形变的问题，由此引发汽轮机的异常振动[2]。

2.4 摩擦振动

如果转子因长期接触高温而出现材质变化，出现了弯曲形变等问题，则会出现一种新的不平衡力，此时虽然工频仍然作为振动信号主频，但与此同时由于转子受到了冲击的影响，还会出现包括高频分量、倍频等在内的其他频。汽轮机在出现摩擦之后，幅值、相位等其本身带有波动性，而受此影响其波动持续时间将会被无形延长，特别是在汽轮机出现比较严重的摩擦情况下，振动幅度也会随之增加，但相位以及幅值则不再出现波动的情况。而如果汽轮机在短时间内突然出现大幅降速的情况，则在停止转动之后转子也会产生大幅度的晃动，由此导致汽轮机出现异常振动的情况。

3 火力发电厂大型汽轮机的故障判断

3.1 频谱分析诊断法

频谱分析诊断法是当前火力发电厂中对大型汽轮机在进行故障诊断中比較常用的一种方法，使用该方法对汽轮机进行故障诊断，主要是通过使用可以直接反映振动频率下振动功率分布情况的功率谱，以及与各频率谐波振动分量所产生的振幅相对应的幅值谱。技术人员通过使用专业的频谱检测仪，对其自动生成的幅值谱进行直接观察，其谱线的高度与频率分量振幅的大小直接相对。利用频谱分析的方法可以有效分解各信号中的频率成分，以此帮助技术人员准确识别振源。技术人员通过对高频段、中频段以及低频段进行分析，可以基本上了解汽轮机出现振动异常的具体部位，此后其通过利用频谱仪对工频、超谐波等进行采集和分析，可以确定汽轮机的振动异常是否与转子有关。如果判定其确实是由于转子出现故障而导致汽轮机出现振动异常的情况，则超谐波、次谐波等频谱图将会直接反映出出现故障的转子范围和位置。对汽轮机的各频段频率进行科学分析，由此可以作业对汽轮机中是否存在运行故障的判断。

在汽轮机当中，各个振动零部件在运转时一定会产生相应的振动，即会生成振动特征频率，如果转子或其他振动零部件失去平衡与稳定性，则必定会产生工频，而在汽轮机的叶片之间，气流通过时也会产生相应的频率；在受到冲击的情况下，汽轮机的零部件也会随之产生相应的振动频率，技术人员通过使用频谱分析的诊断方式，通过对各个特征频率进行深入分析，即可基本掌握汽轮机各相关部件的具体振动情况，并由此完成故障的诊断工作。譬如说如果频谱仪显示汽轮机当中出现了丰富的谐波，则代表其存在零部件松动的问题，而如果汽轮机当中出现了大量的分频，则代表着汽轮机中有着比较严重的摩擦、气流激振等问题[3]。

3.2 故障信号的处理endprint

事实上在火力发电厂中的大型汽轮机在产生振动异常等故障之前，必定会出现某些“信号”，而工作人员和技术人员通过深入分析此类信号，便可以在汽轮机真正出现安全故障之前，准确锁定其可能会出现故障和问题的位置，进而有效完成故障診断工作。针对大型汽轮机在火力发电厂当中经常出现的振动异常情况，目前在许多发电厂当中，已经开始有技术人员和工作人员尝试使用快速傅里叶变换也就是FFT方法，用于对汽轮机的振动异常进行故障诊断。所谓的快速傅里叶变换就是通过利用计算机完成离散傅里叶的准确计算，并有效控制其所需的乘法次数，以此有效加快速度。而除却这一方法之外，还可以使用全息谱分析以及小波变化等故障信号处理方法。以小波变化为例，该种方法就是通过在时间域以及频率域当中对信号进行分析处理，从而有效判断故障位置和相关故障信息。相比于其他的故障诊断方法，小波变化可以在各种时间区域和范围当中进行信号的分析，同时其对噪声也并不敏感，可以准确捕捉到信号的各类细节。在分析故障信号时，工作人员或技术人员只需要将汽轮机在某一运行时段当中的频率信息提取出来，或是将与汽轮机某一频率所对应的时间信息提取出来，通过深入分析带有时间以及频率分辨率的基函数，从而有效完成对汽轮机故障信号的分析处理。在之前给出的案例当中，虽然发电厂的技术人员通过对膨胀差值保护逻辑进行调整之后确实在一段时间内解决了汽轮机组的振动异常问题，但最近一段时间又再次发生了汽轮机的异常振动问题。针对这一情况，发电厂技术人员正是通过使用小波变化与快速傅里叶变换的方法，了解到此次导致汽轮机出现振动异常是由于机组设备本身存在设计缺陷，加之部分操作人员在开机过程中存在不当操作的问题。在准确判断导致汽轮机组出现异常故障的原因之后，技术人员通过联合其他工作人员共同参与工作会议，结合汽轮机本身的设计参数和以往工作情况，对其启动参数以及升速速度等进行重新调整，并优化了汽轮机真空度，再重新调整膨胀标准之后有效解决了汽轮机的故障问题。

4 结束语

总而言之，在火力发电厂当中，大型汽轮机比较容易发生振动异常的故障。而转子的弯曲变形、摩擦振动或是气流激振等均会在不同程度上引发火力发电厂大型汽轮机的振动异常问题，进而影响发电厂的正常运行。因此技术人员需要通过采用相应的方式及时、准确判断出大型汽轮机的故障并采取行之有效的解决措施，从而有效保障大型汽轮机的安全稳定运行，进而提高火力发电厂的发电质量。

参考文献：

[1]汪栋金.大型火电厂汽轮机轴承振动大的原因分析及处理[J].工程技术研究，2016，11（08）：105-106.

[2]崔普景.工业汽轮机振动大原因的分析和处理措施[J].科技展望，2015，25（01）：125-126.

[3]王志超.某化工公司烃压缩机组的汽轮机的振动异常的分析与诊断[D].华东理工大学，2014.

[4]朱静，王磊，郝娜，等.火力发电厂汽轮机组的节能降耗措施探讨[J].科技创新与应用，2017（23）：54-55.endprint