水轮发电机组轴瓦温度及油质性能监测系统研究

曹仲　张官祥

摘要：轴承作为水轮发电机组设备的重要部件，其温度升高将会使油质裂化，直接影响冷却、润滑性能和黏度，严重时将直接烧坏轴承。水轮发电机组设备故障诊断系统一般通过在早期阶段检测系统异常来防止水轮发电机产生严重事故，该系统通过轴承相关部件的物理动力學模型，如轴瓦和润滑油冷却器来预测轴承温度变化;模型中轴承间隙宽度，通过使用非线性优化方法最小化轴承和油温的测量值和计算值之间的差异来在线估计，系统根据预测结果和估计参数值检测和诊断异常，系统的准确预测性能得到验证，从而证明检测系统的可靠性。

关键词：水轮机设备;故障诊断;轴承温度;预测性

中图分类号：TK730.8 文献标识码：A 文章编号：1001-5922（2022）07-0129-05

Research on bearing bush temperature and oil quality

monitoring system of hydro generator unit

CAO Zhong ZHANG Guanxiang

（1.China Three Gorges Group Co.， Ltd.， Hainan Branch， Haikou 570100，China;2.China Yangze River Power Co.，Ltd.， Baihetan Hydropower Plant， Liangshan 615000， Sichuan China）

Abstract：As an important part of hydro generator unit equipment， the temperature rise of bearing will crack the oil， directly affect the cooling， lubrication performance and viscosity， and directly burn out the bearing in serious cases. The equipment fault diagnosis system of hydro generator unit generally prevents serious accidents of hydro generator by detecting system abnormalities in the early stage. The system predicts the temperature change of bearing through the physical and dynamic model of bearing related components， such as bearing bush and lubricating oil cooler. The bearing clearance width in the model is estimated online by minimizing the difference between the measured and calculated values of bearing and oil temperature by using the nonlinear optimization method. The system detects and diagnoses abnormalities according to the prediction results and estimated parameter values， and the accurate prediction performance of the system is verified， which proves the reliability of the detection system.

Key words：hydraulic turbine generator; fault diagnosis; bearing temperature; prediction performance

轴承作为水轮发电机组的重要部件，其工作状态直接影响水轮发电机组的安全性。常见的故障是轴瓦温度升高，油质性能裂化，透平油黏度降低，冷却效果差。若要有效控制和处理轴瓦温度，就要实现对轴承的实时监测及油质性能的监测。因此，通过早期检测水轮机和发电机的异常来预防重大事故是十分有必要的[1]。此外，通过实现基于状态的维护，高精度监控和异常检测可有效降低维护成本。

有学者研究冷却润滑和循环水系统的监测和诊断系统，开发了一种用于监测液压涡轮发电机振动和温度的计算机在线系统，它监测振动以避免严重停电。先进的加工和开发诊断系统以监测轴承的振动状态，使用观察器的新故障检测方法应用于水轮机监测，以降低维护和维修成本。在水轮发电机中，轴承温度和轴振动是重要的设备参数[2]。监测轴承温度及其时间导数值，当值超过液压动力阈值时，则为检测异常。

针对轴承相关部件的异常检测，提出了一种基于温度预测的故障诊断新方法。为了灵敏的检测和诊断异常，需要精确的预测;即模型应准确模拟轴承相关部件。但系统特征通常会发生变化，例如在水力发电厂中，冷却管对润滑油的冷却性能因冷却管上结垢而改变，轴与轴瓦之间的间隙宽度因轴的倾斜度而不断改变[3]。因此，在所提出的方法中，物理动力学模型适用于反映不断变化的工厂状态。不可测量的模型参数通过使用来自工厂的测量数据进行估计，并在模型修正后进行预测，从而保持精度并实现精确预测。通过多次试验设施对该方法的可行性进行评估后，将其安装在电力公司的水电站发电厂中进行了评估，测试结果和预期值比较吻合。

1方法

1.1系统组成

水轮发电机有导向轴承和推力轴承，轴承有轴承垫和润滑油。故障诊断系统根据温度预测结果检测和诊断轴承相关部件的异常[4]。图1所示的系统组成用于预测轴承相关部件的物理动力学模型。在模型中，不可测量的参数，如轴承间隙宽度，为未知参数。这些参数值是通過使用工厂数据估算的，

例如轴承温度和润滑油温度。在模型参数初步提供后，预测未来的变化，根据预测结果和未知参数的估计值进行异常检测和诊断[5]。系统显示温度、未知参数值的预测结果、故障检测和诊断结果给工厂操作员。

1.2轴承温度预测

已知参数值被假设并且模型是固定的，已知参数是无法确定的模型参数直接来自工厂数据。预测执行如下[6]。

（1）假设未知参数的值;

（2）使用工厂数据和假定的未知参数值在任意时间初始化模型。初始化后，以时间间隔计算温度变化;

（3）预测值和测量值之间的差异是针对轴瓦和油温计算的;

（4）如果差异很小，则停止迭代并预测未来的变化。但是，如果差异很大，则修改未知参数的值以减小差异并且程序返回到步骤2。

在修改每个未知参数值时，轴承垫和油温的测量值和计算值之间的差值的平方被设置为目标函数（J）：

1.3异常检测与诊断

基于温度预测结果和假设的未知参数值来检测和诊断异常，提出以下3种方法[7]。

（1）工厂启动预测：未知参数值使用上次运行的电厂数据，即电厂上次启动到停止的数据进行假设。在工厂启动时使用假设的未知参数值和工厂环境（例如轴承温度）预测温度。当预测温度和测量温度之间的差异变大时，判断发生异常;

（2）定期预测：估计未知参数值，并根据最新的工厂数据定期更新动态模型。使用定期更新的模型执行预测。如果预测温度超过警报设置点，则判断发生异常。根据预测结果，操作员知道如果异常情况持续，温度将超过警报设置点的时间裕度。在预测中，模型会定期更新以反映工厂的异常情况，从而即使在异常提前的情况下也能进行精确的预测;

（3）估计参数值：根据估计参数值，确定异常的原因。如果间隙发热异常，则调整间隙宽度G的估计值会发生变化。相比之下，如果冷却系统中的散热发生异常，则总传热系数会改变[7]。除此之外，估计参数也会产生稳定性的变化。

2检测设施的可行性评估

2.1测试设施

采用1/3规模的试验设备（见图2）来模拟水轮机轴承，轴承轴颈直径为500 mm，证实了所提出方法的可行性。其中有12个轴瓦，每个轴瓦的一部分浸在润滑油中。润滑油油箱内的冷却管内流动的冷却液对油进行冷却。轴由电动机通过皮带轮旋转，轴的额定转速为500 r/mim。电机转速由变频器控制，启停转速任意变化。在该设施中，测量轴的转速以及轴瓦、油和入口/出口冷却剂的温度。

2.2评价结果

采用来自测试设施的数据离线评估预测准确性和异常检测能力[8]。

2.2.1预测准确度

对预测准确度进行评估以用于启动时的预测和周期性预测。

（1）工厂启动时的预测：在实验中，测试设备启动和停止;然后从热状态重新启动。当轴承垫和油温比较高时，使用第1次操作期间15～40 min的数据估计未知参数。之后，在第2次操作开始时进行预测。在预测时，调整间隙宽度的估计值。对于初始轴温度，假设这些温度相等，则使用测量的垫温度，结果如图3所示。垫温的预测误差约为0.4 ℃，油温的预测误差约为0.3 ℃。因此，实现了准确的预测;

（2）周期预测：周期预测的准确率评价如下，预测被激活两次，在设施启动后6 min和20 min，如图4所示。采用预测激活前的数据估计未知参数，即4～6 min和10 min期间的数据。在接下来的20 min预测中，第1次预测的油垫和油温的误差约为0.2 ℃;第2次预测的误差约为0.1 ℃。因此，实现了小于1 ℃误差的准确预测，并且基于预测结果判

断异常检测是可行的。对于周期预测，预测计算是周期性重复的，因此计算时间较短。用于参数估计和预测的CPU时间仅为124 MIPS（每秒百万条指令）的工作站的1～

2 s左右，在线周期性预测被证实是可行的。

2.2.2异常检测能力

描述了两个异常模拟实验案例。

（1）冷却剂停止：在这种情况下，设备在运行16 min后启动和停止，然后它从热状态重新启动后，冷却液被关闭;20 min后，冷却液流再次打开，然后设备停止启动;

（2）间隙宽度变化案例：在这种情况下，通过在水平方向推动轴，在操作过程中启动设备并改变间隙宽度。

使用实验数据假设未知参数。间隙宽度加宽后，间隙宽度的估计值增加;另一方面，整体传热系数随间隙宽度的变化改变很小。根据估计的参数值进行异常检测是可行的，异常原因可以确定为间隙宽度异常变化[9]。

3实施案例

经试验设施数据证实该系统的方法具有一定可行性，进一步将该系统安装在国内大型电厂监控与数据采集系统中，拥有16台水轮发电机组的水电站。

它的每台水轮发电机都有4种类型的轴承：发电机的上导轨、下导轨和推力轴承，以及水轮机导轨轴承;发电机上轴承和水轮机轴承采用上述的动力学模型。另一方面，发电机的下导向轴承和推力轴承有一个共同的润滑油箱，推力轴承具有不同类型的结构。因此，这些轴承使用不同的型号，动态模型由下轴承瓦、推力轴承瓦、油和轴的温度4个时间导数方程表示。在模型中，未知参数为调整后的下轴承间隙宽度、轴温初始值、冷却管总传热系数和第1个轴承瓦块上的载荷。

3.1预测精度评估

该工厂对所提方法的预测精度进行了评估，评估结果如图5所示。

由图5可知，预测是在工厂启动时使用基于上次操作的工厂数据（即从上次工厂启动到停止的数据）假设的参数值进行的。在大约80 min的预测过程中，图5中的误差约为0.3 ℃，轴承和油温实际误差均为0.5 ℃。因此，实现了1 ℃内的精确预测。这意味着采用该检测系统对实际工厂中预测温度和测量温度之间的差异进行检测是可行的。

图6中所示的周期性预测为发电机上导向轴承，使用基于最新工厂数据的估计参数值来执行周期性预测。根据10 min期间的测量数据，即从初始化7.5 min开始，在工厂启动后17.5 min激活预测，预测误差约为0.3 ℃;轴承温度和油温实际误差均为0.4 ℃。因此，该周期预测是可行的。此外，预测还提供有关温度超过警报设置点的时间以及应对异常的时间裕度信息。在周期性预测中，模型定期更新，反映异常引起的工厂状态变化，从而即使在异常情况下也能进行准确的预测。

发电机下部轴承和推力轴承的周期性预测结果如图7所示。与图6一样，根据7.5～17.5 min的测量数据，在电厂启动后17.5  min激活预测。推力轴承、下导向轴承和润滑油温度的误差分别约为0.4、0.4和0.5 ℃。因此，对发电机下轴承和推力轴承的准确预测也是可行的。

4讨论

通过试验设施检测确认了所提出方法具有一定可行性，试验设施温度预测误差小于1 ℃，预测准确，异常检测使用结果是可行的。还使用工厂数据评估了预测性能，再次保证准确预测的可靠性。物理动力学模型假设热分布比是恒定的，而不随油和轴的温度变化，这个简单的模型足以预测温度变化。

在测试设施中进行了异常模拟实验，并对未知参数的估计性能进行了评估。使用温度预测结果和估计参数值进行异常检测是可行的。此外，根据调整后的间隙宽度和冷却时的整体传热系数的估计值，可以识别异常类型，即异常原因被识别为间隙宽度异常变化或冷却系统故障。

该方法还可以从调整间隙宽度的估计值长期变化中检测轴的倾斜度，这是另一种异常类型。此外，调整后的间隙宽度和整体传热系数的估计值不会因工厂运行条件（例如实际工厂中的冷却剂温度）而显著波动。根据这些结果，可以从估计的间隙宽度的长期变化中检测轴的倾斜度，这些测试结果为投入商业运行做出了坚实的基础。

5结语

本文提出了水轮发电机设备故障诊断方法，该方法利用物理动力学模型预测轴承和润滑油温度的变化，并根据预测结果检测轴承相关部件的异常。模型中不可测量的参数被视为未知参数，并在模型初始化阶段进行假设。假设的参数值还用于检测和诊断异常。采用1/3规模的测试设备证实了该方法的可行性，然后将该方法安装在国内大型水电厂的冷却系统监控和数据采集的故障诊断系统中。无论季节性环境怎样变化，工厂都可以获得准确的设备温度预测。从而充分为该系统投入商业运行奠定基础。

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