火电厂风机振动智能诊断技术

吕建平 陈小强 徐山 李小虎 路文文

摘  要：风机是火电厂重要的辅助设备，对风机进行实时监测是提升火电厂运行可靠性的主要途径之一。通过对风机状态参数的研究，文章设计了一种风机状态实时监测系统，主要结合频谱分析、时域分析和包络解调分析三种方法，对风机振动波形进行实时监测分析，利用Hilbert包络解调方法对检测到的风机振动波形进行处理得到包络解频图，得到更加清晰的风机发生故障信号，为火电厂运行人员提供准确信号，能有效避免风机故障类事故。

关键词：风机;时域分析;包络解调分析;智能诊断

中图分类号：TM315;TH132.41               文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）18-0162-04

Abstract：Fans are important auxiliary equipment in thermal power plants. Real-time monitoring of fans is one of the main ways to improve the operational reliability of thermal power plants. Through the research on the state parameters of the wind turbine，a real-time monitoring system for the wind turbine state is designed. It mainly uses the combination of spectrum analysis，time domain analysis and envelope demodulation analysis to monitor and analyze the wind turbine vibration waveform in real time，using Hilbert envelope demodulation method to deal with the detected vibration waveform of the fan，the envelope frequency decomposition diagram is obtained，and the fan fault signal is obtained more clearly，which can provide accurate signal for thermal power plant operators and effectively avoid fan fault accidents.

Keywords：fan;time domain analysis;envelope demodulation analysis;intelligent diagnosis

0  引  言

近年來，全国新能源发电装机容量不断提升[1]，但大型火电机组仍占发电总容量的59.21%，是电网可靠运行的主要支撑。锅炉是火电厂可靠性管理最薄弱的环节，而各类转机故障是诱发锅炉等主机故障的最主要因素之一。强化转机健康监控，是火电机组提升运行可靠性、提升智慧化水平的重要环节之一。

本文以某大型发电公司亚临界锅炉设备正常运行所需最主要的辅机（比如一次风机）为例，阐述了建立专门智慧诊断网络，累积日常运行中产生大量的辅机运行数据，通过智能建模方法进行辅机运行监控的一种模式，最终实现智能建模方法和风机的故障诊断的结合，提升火电厂辅机[2]运行的可靠性和故障诊断水平、维护水平。

该公司两台一次风机为稀油油浴润滑的离心风机，[3]两台送风机为油脂润滑的动叶可调式轴流风机，[4]两台引风机为油脂润滑的双级动叶可调式轴流风机。

1  火电厂风机设备

1.1  风机设备的构成

离心式风机主要是由六部分组成，分别是三相异步电机、蜗壳、叶轮、进风通道、风罩和前后轴承。电厂采用的轴流式风机主要是由七部分组成，分别是三相异步电机、蜗壳、叶轮、调节装置、进风通道、风罩和前后支撑轴承[5]。

1.2  风机故障

风机在运行中难免会出现故障，其中常见故障可以分为以下几种。

1.2.1  转子质量不平衡

转子质量不平衡是导致风机故障最常见的因素[6]，会引起风机的振动。该故障主要通过振动信号表现，而且振动幅值与转速大小紧密相连，但不随机组负荷发生同步变化。转子质量不平衡由多种因素构成，比如叶片上出现污垢、叶片局部磨损、叶片破损等都会造成转子质量发生变化。

1.2.2  转子不对中

转子不对中有多种情况[7]，有角度不对中、水平不对中以及角度和水平都不对中，如图1所示。此故障可以通过振动信号观察出来，造成此种情况的原因主要是在制造或者安装的时候联轴器的两个端面与转轴中心不垂直。

1.2.3  动静部件摩擦

在工作中由于受到外界干扰会造成轴体变形，当转轴旋转时会有一个与转轴相反的摩擦力，会阻碍转轴运动，进而使轴承温度升高并产生振动，此故障主要是体现在温度信号和振动信号上。

1.2.4  风机失速与喘振

叶片进口处与气流方向会构成一个夹角，此夹角与临界角相近时，叶片背面的气流会出现急剧恶化的情况，破坏叶片边界层，导致叶片末端出现涡流情况，此时风机状态变得不稳定，称为风机失速。

1.3  诊断方法

在风机设备中，振幅、相位角、频率、振动形式等可称作振动的参数。在理想状态下，这些参数都有一定的参考规律，并且对这些参数进行分析、计算比较简单;但由于外界因素的影响，使整个系统的分析、计算过程变得比较复杂，进而导致系统响应比较缓慢。为了系统诊断的准确性，在进行转子故障分析时一般可采用时域分析法、频谱分析法和包络调解分析法，结合这三种方法进行对转子故障原因的综合分析，进而保障系统诊断的准确性[8-10]。

1.3.1  故障信号时域分析法

时域分析表示风机设备在运行状态中，能够反映设备工作状态的动态参数随着时间的流逝进行改变，动态参数数据通过对应的监测系统获得，并对风机动态参数进行相应的分析。转子不平衡主要是通过振动波形进行时域分析，风机设备转子x、y方向的振动波形表达式如式（1）所示：

式（1）中， 为振幅，随Ω的增大而增大;Ω为转速;t为时间;n表示次数。

通过式（1）可以得出转子故障信号的振动波形是正弦波，且振幅与转速密切相关。

1.3.2  故障信号的频谱分析法

频谱分析[11]和时域分析两者相辅相成，能够反映相同信号的不同面。在频谱分析法中，为了能够获得较清晰的信号相位信息，在对风机进行测试时，一般会在轴上选择两个测试点，一个是在截面上对振动比较敏感的水平方向，另外一个是垂直方向。其中为了保证测量的准确性，两个测量点的空间相位必须相差90度。

激振力[12]频率类似于转子转动频率，由转子质量不平衡导致的过载被称作激振力，在形成的频谱中，振幅最大值位于1倍频处，其对应相位比较稳定，且振动的幅值会随着转子转速的变化而变化。

1.3.3  故障信号包络解调分析

包络解调分析法包括包络波形和包络谱分析两部分，故障信息主要是通过对包络信号的频次和强度进行分析得到[13]，在风机滚动轴承诊断中，它可以有效识别出边频带，从而得到振动信号的特性，进而结合机器本身的参数进行故障诊断。

实信号的傅里叶变换通常含有负频率，对其进行分析比较困难，因此通常先将实信号转化为解析信号，再对解析信号进行处理，对于给定的时域信号x1（t），其Hilbert变换如式（2）所示：

A（t）便为x1（t）的调制信号包络。

时域信号可以通过Hilbert变换转化成时域解析信号，实际测得的信号由解析信号实部表示，通过Hilbert变换得到的信号由解析信号虚部表示。

Hilbert变换的包络解调原理如图2所示。

2  风机智能诊断系统

风机故障诊断的主要作用是实时掌握风机设备工作状态，发现故障时及时进行处理以及分析故障原因，并预测故障发展趋势。[14]

对风机设备进行故障诊断，首先要掌握风机故障机理，了解和掌握最能反映风机出现故障的相关信息是十分重要的;其次，设备状态信号是风机设备故障的诊断依据，状态信号由能量形式（如振动、电压、电流等）和物态形式（如风机排出的烟雾、油液、观察到的裂纹等）表现出来。其中能量形式表现出来的信号必须通过传感器进行检测。风机故障诊断流程图如图3所示。

在故障分析诊断预测方面，首先对已知数据按照时间顺序进行排列，分析其变化情况，利用所得趋势来预测未来一段时间内风机可能出现的一些状况，通过差分法把时间序列变得平稳化，最后用自相关与偏自相关系数相结合的方法建立相应的模型，根据历史值来预测将来值。在这个模型中把要研究的数据按照时间顺序排列得到的序列假装成随机的序列，对这个序列的發展规律进行模拟;在建立模型的时候，这个数据应该是稳定的，应该在多次调试参数后选取效果最佳。

3  智能诊断案例分析

为了证明本系统的实用性，特地采用单极离心式风机，最高转速为1 488 r/min，进行实际测试，实物图如图4所示。

某风机系统的采样频率为5 120 Hz，共有5 120个采样点，整个测试是在风机转速均衡的情况下进行。把所测得的风机轴承运行时振动信号的时域波形、振动频谱以及通过Hilbert变换得到的风机故障包络图显示出来，测得的风机轴承波形如图5所示。

风机轴承和轴振动信号在任何方向上都由随机噪声与简谐振动分量进行叠加而成。由图5（a）可知该风机的振动幅值在2 m/s2左右，时域分析各项参数指标以及波形图基本正常;由图5（b）所示的风机振动频谱图可知，风机振动频带很宽，在280 Hz附近存在振动峰值，但数值并不高;利用带通滤波器对原始信号进行滤波，然后对滤波信号进行Hilbert包络解调，得到图5（c）所示，风机振动包络峰值约为3 m/s2，未超过正常范围。可以判定此风机未出现明显故障，后期可持续跟踪监测情况，观察各项参数波形图有无明显变化。

4  结  论

本文所示的火电厂风机设备振动幅度的实时监测系统，利用Hilbert变换的包络解析方法对风机故障的频谱图进行解调，能够更加清晰地分辨出其故障信号，使工作人员快速地判断出风机故障的原因并提出解决方案，此系统在测量风机故障信号市场上具有较大的应用前景。

本系统实现了对火电厂风机振动幅值的实时监测，利用风机的各项参数进行风机状态判断，并建立相应的样本数据库，基于振动理论和数据分析，实现了风机状态的智慧诊断。

参考文献：

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作者简介：吕建平（1975.11—），男，汉族，陕西宝鸡人，工程师，本科，主要研究方向：火电厂节能、可靠性管理。