基于多维评估的重要辅机在线监测与诊断平台开发与应用

徐 威，许文彦，李嘉钦

（1.中电华创电力技术研究有限公司，上海 200086；2.江苏常熟发电有限公司，江苏苏州 215536；3.华能国际电力股份有限公司玉环电厂，浙江台州 317600）

0 引言

随着“碳达峰”、“碳中和”政策的落地，火力发电机组负荷率将逐年下降，机组将频繁地参与调峰运行，与之配套的重要辅机也将频繁变工况运行，其运行性能直接影响着机组的安全稳定与经济性。长期以来，辅机设备的运行监测都是通过实时监测与阈值报警来进行，但辅机设备参数交叉耦合性强，设备故障的发展多为渐进式，当前的监测手段既无法第一时间反映设备的劣化趋势，又无法在设备发生故障时提取故障特征，有效判断故障部位，再加上辅机设备计划检修的管理模式，经常会出现维修不足或维修过剩等问题，不符合设备精细化管理的要求，降低了设备的检修利用率[1]。因此，进行重要辅机在线监测与诊断平台开发与应用的研究就显得十分重要。

1 在线监测与诊断平台功能

针对当前重要辅机设备在运行和检修中存在的问题，开发了一个智能在线状态监测和故障诊断平台，主要原理如下。

a）基于多源数据融合的在线设备运行状态监测。结合辅机设备的设计数据、安全仪表系统SIS（safety instrument system）运行数据、检修数据、现场安装的加速度振动传感器所获取的振动数据等多源数据，建立多源数据融合的设备运行状态监测机制，通过对振动参数、热力参数、性能参数、劣化指标等的综合分析，掌握设备运行状态，及时发现设备故障征兆，提高设备运行可靠性。

b）基于劣化趋势分析的设备故障预警。通过监测与统计分析关键测点的阈值、变化梯度、稳定工况运行带以及设备的性能变化趋势、故障特征值等，对设备运行全过程的状态进行劣化趋势分析，设定设备各部分的劣化阈值，实现设备故障预警管理，在设备故障发展的初期提前介入，防止故障进一步扩大，提升设备可靠性管理水平。

c）基于实时特征值提取的旋转机械振动故障诊断。对辅机设备的振动故障机理进行理论研究，对振动故障特征值进行归纳总结，结合热力参数形成振动故障诊断专家知识库，通过在现场加装加速度振动传感器，实时获取辅机设备轴承振动状态，利用在线频谱分析、冲击解调分析等手段，提取设备的振动特征值，对当前设备振动状态进行监测与诊断，提出处理意见。

d）基于多维度评价的设备健康状态评估及可视化监测。通过利用大数据模型、故障机理模型、专家知识库和劣化趋势分析等方法，多维度对辅机设备健康状态进行评估，对不同维度的各类设备故障设置不同的权重，综合评价当前设备健康状态；利用可视化手段，直观、形象地展示当前设备状态，有利于第一时间发现设备异常情况。

e）基于设备状态评估的检修策略制定。通过对所监测辅机设备状态的评估，综合设备重要程度和劣化趋势，确定设备风险等级，提出设备健康维护决策，指导发电企业制定辅机检修策略，做好备品备件的准备工作，合理规划检修时间窗口和人力资源的安排，提高设备的检修利用率[2]。在线监测与诊断平台逻辑架构如图1 所示。

图1 辅机在线监测与诊断平台逻辑架构图

2 实施方案

在所监测的辅机上安装加速度振动传感器，将振动信号引入现场采集站，通过光电通信转换模块，用光纤传输到中心服务器机柜上。在中心服务器机柜内，布置有数据服务器、应用服务器和发布服务器，数据服务器主要负责存储管理现场采集的振动数据，并且内置SIS 数据采集软件，可从SIS 系统中调取辅机运行状态参数到服务器内；应用服务器内所布置的状态监测与诊断软件，对各类数据进行分析，出具诊断建议；利用厂里的局域网，通过发布服务器，将辅机在线监测与诊断平台用网页的方式，发布到局域网上，使诊断维护人员通过局域网随时随地查看机组运行信息。

3 分析手段

3.1 振动参数分析

平台振动参数分析采用基于“事件”与基于“时间”相结合的数据存储方法，从根本上解决了数据存储与数据有效性之间的矛盾。当机组状态变化超过了设定的阈值时，如转速变化超出5 r/min 或振幅变化超过5 μm 时，称为一次“事件”，它可触发数据采集器采集各通道的数据并将状态的变化记录下来。在机组正常运行状态下，每隔一段设定的时间来采集各通道的正常数据。这种双重存储既保证没有多余的与诊断无关的信息存储，也不会遗失重要的机组信息。

平台内置有一套振动专家诊断系统，针对不同的设备，内置对应的诊断规则，可对辅机的各类常见故障进行实时的自动诊断。

3.2 状态参数分析

辅机在运行过程中，有很多重要的状态参数。通过专用软件，实现与电厂SIS 系统的通信，实时获取辅机运行数据，针对不同设备的运行特点，采用单点阈值、梯度超标判断的方式，通过比对同类型设备在相同工况下的运行参数差异，判断当前设备的健康度。当设备运行参数超过报警阈值、稳态运行参数变化率过大，或者当同类型设备在相同工况下出现重要指标偏差较大时，系统自动报警推送，及时反映设备的运行状态。

3.3 统计分析

对振动参数、运行状态参数进行报表管理，对各测点振动的最大值、最小值、平均值、一倍频幅值、峭度等指标进行统计分析，从较长时间维度上监测各指标的变化趋势，设置劣化上限，当有指标在规定时间内连续超过劣化极限时，可排除是信号误差突变导致的诊断错误，系统就会自动推送劣化预警。

通过平台对重要辅机设备故障诊断的结论，以统计数据为支撑，综合考虑设备故障发生频次、严重程度、持续时间等，结合机组年度发电计划等，给出检修建议，实现由计划检修到精准检修的初步转变。

4 应用实例

某厂汽动引风机，在机组负荷840 MW，汽动引风机小机转速4 225 r/min 时，盘前监控上引风机振动快速上升至5.5 mm/s，点检人员就地听到明显异音，手持测振约4 mm/s。将汽动引风机小机转速从4 200 r/min 升速至最高4 300 r/min，引风机振动快速上升至25 mm/s，降低转速至4 200 r/min以下时，异音基本消失，振动趋于正常。

平台准确捕捉到此次振动变化，并对该风机的振动进行了诊断。系统对当前风机各测点的振动进行分析发现，该引风机轴承箱处存在明显的1 倍频～11 倍频的低倍频振动，系统自动诊断该汽动引风机振动突变与转动部件松动关联性较大，如叶片裂纹、调频环脱焊导致碰磨等，建议停机检查。

该引风机为静叶可调引风机，在引风机动叶下方，有一圈调频环，停机检查发现多片叶片下方的调频环处出现裂纹。当汽动引风机转速增加时，风机转速相应增加，因叶片调频环出现裂纹，当叶片受到的离心力随转速增大时，无法维持当前的平衡状态，此时轴系平衡整体被打破，振动迅速发散，这与辅机在线监测与诊断平台给出的诊断结论相符。

5 结束语

搭建的火电厂重要辅机在线监测与诊断平台，通过状态监测与故障诊断，能及时、准确地对设备各种异常状态或故障状态做出诊断，识别机器运行中是否存在故障和缺陷，预防或消除故障，及早地制定机组的检修计划和调整机组的运行方式，对设备运行进行必要的指导，可避免故障的进一步扩大和重大事故的发生，提高设备运行的可靠性、安全性和有效性，把故障损失降到最低水平。