水轮发电机组状态监测与故障诊断方法

黄开寿 张学强

摘要： 水轮发电机组是水电厂最为重要的能量转换装置， 其安全可靠性直接关系着水电厂的稳定运行。在实际工作中由于受多方面因素的影响，使得水轮发电机组常常出现振动等故障，严重影响了机组的正常运行状态，给工程施工带来不利的影响。基于此，通过分析对我国水轮机组的状态监测与故障诊断技术的现状， 并对技术的应用进行了简要的概述。

关键词：水轮发电机组;检测;故障;方法

Abstract： water turbine generator is the most important energy conversion device in hydropower plant. Its safety and reliability are directly related to the stable operation of hydropower plant. In practical work， due to the influence of many factors， the hydraulic turbine generator sets often have vibration faults， which seriously affects the normal operation of the units and brings adverse effects to the engineering construction. Based on this， the status quo of condition monitoring and fault diagnosis technology in China is analyzed， and the application of the technology is briefly summarized.

Key words： hydro-generator set; Detection; Fault; methods

1 當前水电机组状态监测与故障诊断的现状

近些年来 随着各种先进技术的引进， 我国的水电机组状态监测技术获得了不错的成绩。 由于水轮发电机组的结构复杂，影响因素众多，要想深一层次地提高设备的故障诊断准确率， 需要对水轮机组的故障机理进行全面地研究，但目前的研究成果尚没有完整的故障机理分析，现有的故障诊断方法和手段仍有待进一步深入和创新。 由于水轮发电机组故障具有复杂性、随机性、祸合性及频谱结构存在相似性等特点，仅仅依赖振动信号频谱信息进行诊断，诊断类型不明确，常常出现误诊的现象，甚至会造成重大的损失。 因此，针对设备的故障机理分析， 结合其它机械或电气故障出现时的特征， 建立基于数据的诊断系统， 是改善故当前故障诊断技术窘境的有效措施。

2 水轮发电机组振动故障分析

2.1水轮发电机组结构

水轮发电机组分为同步水轮发电机和异步水轮发电机，目前我国大多数水电站采用的是同步水轮发电机。同步水轮发电机由转子、定子、机架、导轴承、制动器以及推力轴承组成。

2.2水轮发电机组振动故障的特点

（1）渐变性。水轮发电机组的转速往往比其他旋转机械的转速较低，使得水轮发电机组振动故障属于渐变性或者耗损性故障，突发恶性事故较少，振动故障往往是从一个量变到质变的渐变过程。

（2）复杂多样性。据大量实践表明，水轮发电机组振动故障出现的原因基本有三种，即机械振动、水力振动以及电磁振动。这就使得机组振动机理十分复杂，可能是机械、水力以及电磁中其中一种引起的振动，也可能是三者相互作用引起的。再加上大型水轮发电机组结构尺寸较大，机组系统是耦合的庞大体系，具有一定的非线性。

（3） 不规则性。受到水电站施工地理位置、地质条件以及经济技术的影响，那么这些因素也会对水轮发电机组运行状态造成影响。由于每个水电站都是专门设计的，使得不同水电站的水轮发电机组振动情况不尽相同，可比性较差，可见其振动故障具有不规则性。

3 水轮发电机组状态监测与故障诊断技术

3.1状态监测技术

水轮发电机组的状态监测技术就是利用各种传感器和测量手段对反映设备运行状态的物理、 化学量进行检测。 通过状态监测就可以实时地反映出设备的运行状态， 其工作原理主要是通过对设备的组成部件的生命周期特征记录，应用传感器技术和具有测量用途的检测设备来实时监测机组的生命状态， 并根据监测的数据和系统软件分析来预测设备的状态发展情况。 状态监测一般分为两种情况，一种是保护性监测，通过对常规运行参数的监测，来了解设备的工况，即在故障敏感部件处设置一些专用的监测器，以便及时反映设备状态 避免严重事故发生;维护性检测通过状态或离线检查和试验，发现缺陷，避免严重事故发生。

3.2故障诊断技术

（1） 模糊诊断法

模糊理论主要模仿人脑的逻辑思维，具有较强的知识表达能力，能将不确定性知识或定性知识转化为定量表示。 在故障诊断中，故障与征兆之间的关系往往是模糊的， 这种模糊性既来自故障与征兆之间关系的不确定性， 又来自故障与征兆在概念描述上的非精确性， 因而诊断结果也必然是模糊的。 近些年来，模糊理论被进一步发展和完善，并逐步地应用到故障诊断技术中。 除了单独应用模糊理论来进行故障的分析诊断外， 还有部分研究者将其与专家系统和神经网络技术联合应用， 或构造模糊评价模型， 以评分的方式反映故障的危害性。其中，与其它分析诊断方法相结合的形式取得了较好的试验效果，这也是模糊诊断技术的研究和发展趋势。

（2）专家系统诊断法

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验， 应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断， 模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。 诊断专家系统的任务就是根据观察到的情况（数据）来推断出某个对象机能失常的原因。 专家系统诊断技术一般有五个部分组成：知识库，数据库，解释机制，推理机和人机接口。 其中知识库中总结了各方专家的经验，并在系统的使用中不断更新、完善。

（3）人工神经网络技术

人工神经网络是模拟人脑组织结构和人类认知过程的信息处理系统，具有强大的自学能力和數据处理功能，能映射高度非线性的输入、输出关系。人工智能诊断自一开始被提出，就在很多领域迅速地成长起来，应用人工神经网络（A N N ）技术是智能故障诊断技术中的重要分支，在当前的故障诊断研究中被广泛应用。 该方法主要是通过现场大量的标准样本学习与训练，不断调整A N N中的连接权和阀值，使获取的知识隐式分布在整个网络上，并实现A N N的模式记忆。因此A N N 具有强大的知识获取能力，并能有效的处理含噪声数据， 弥补了专家系统方法的不足。

4 结束语

总之，水轮发电机组的故障诊断以及状态监测工作相对较为复杂，受到多种因素的影响，实际开展过程中可能会出现诸多问题。相关人员必须加强对先进的故障诊断和状态监测方法的重视， 借助网络等， 推动其实现发展创新。

参考文献：

[1]风力发电机组轴承的特征提取及其故障诊断研究[D]. 胡运杰.武汉理工大学2018.

[2]苏丹上阿特巴拉水电站水轮发电机组启动运行程序大纲编制[D]. 阮佳磊.西华大学2018.

[3]基于协同控制理论的水轮发电机组调速系统控制研究[D]. 聂勇文.华中科技大学2016.

（作者单位：中国水利水电第五工程局有限公司机电制造安装分局）