水轮发电机组轴瓦间隙不匀故障分析方法

张兴明，郗发刚，邢志江，王 江，杨昶宇

（华能澜沧江水电股份有限公司，云南省昆明市 650000）

0 引言

水轮发电机组导瓦间隙分配是水轮发电机组安装检修过程中一项十分重要的工作，合适的轴瓦间隙是机组健康运行的重要保障[1]，轴瓦间隙不匀对机组运行危害较大，水轮发电机导轴承轴瓦间隙一般只有在机组检修时进行调整，轴瓦间隙调整的是否合适，以及机组在长期运行过程中轴瓦松动后轴瓦与轴承之间的间隙逐步增大，将影响到运行机组的振动、摆度、瓦温等重要安全稳定指标。水轮机运行中，由于转轮静不平衡会产生径向离心力，叶片开度不均及止漏环间隙不均都会产生径向水推力，而水轮机水导轴瓦的主要作用正是承受轴承传来的径向力和摆度力[2]；发电机导轴承承受机组转动部分的径向机械不平衡力和电磁不平衡力，各导轴承是水轮发电机组的重要组成部分，其轴瓦工作质量直接影响水轮发电机组的运行。各轴瓦所受径向力不均匀，大小不一，长期受力大的轴瓦将增加疲劳损伤度，轴瓦磨损会逐渐增大[3]，降低设备的使用寿命，因此对轴瓦间隙的变化监测显得尤其重要。

1 目前轴瓦间隙监测手段

目前轴瓦间隙数据主要来源于水轮发电机组的A、B级检修后的盘车数据，或者C、D级检修直接对轴瓦间隙测量。轴承瓦间隙的发展趋势仅能通过监测水轮发电机组轴承的摆度[4]及轴瓦温度变化来间接反映。

不论是盘车数据还是对轴瓦间隙的直接测量后对轴瓦间隙的调整，均存在一次成型的弊端。轴瓦间隙调整工艺及测量误差导致间隙不匀；机组实际运行中轴瓦支撑松动也会导致间隙不匀。目前对运行机组轴承瓦间隙缺乏有效的直接监测，仅通过摆度变化趋势及轴瓦温度来间接反映或人工分析。但是少部分轴瓦支撑松动[5]导致的轴瓦间隙变大，轴承摆度并不能反映，轴瓦温度变化也不全是轴瓦间隙不匀导致，目前尚不能有效地对轴瓦间隙进行实时监视，只能通过人工定期对监测数据进行分析，根据计划检修在下一次检修时对轴瓦间隙进行检查及调整。

2 轴瓦间隙不匀故障分析方法原理

造成轴瓦温度升高的原因主要有润滑油劣化、冷却水系统故障、机组振动和摆度超标、测温电阻损坏、轴瓦间隙与主轴间隙过小、轴瓦间隙不匀[6]等多种故障原因。本方法通过对轴瓦温度的相关量计算分析，建立一套合理的水轮发电机轴瓦间隙不匀监测分析方法，可及时发现轴瓦间隙的不均匀，其分析方法原理如下：

水轮发电机上导、下导、水导轴瓦均匀分布在大轴四周，通过固定轴瓦对机组运行时轴承摆度起到限制作用。各轴瓦与轴承之间的间隙均匀的话，各轴瓦在承受轴承旋转的径向力[7]理论上大小一样，除去测温元件本身产生的偏差

因素，各轴瓦的温度应相等。当轴瓦间隙不匀时或机组在运行过程中个别轴瓦支撑松动，导致离轴承远的轴瓦受力减小，离轴承近的受力增大，反映在轴瓦上就是温度大小不一，轴瓦温度之间产生较大的瓦温偏差；当温度偏差及瓦温最大值大于机组允许的运行值时，可判断为机组轴瓦间隙不均故障。当各轴瓦间隙不匀的数量越多，瓦温大小不一越多，瓦温的离散度（样本标准偏差）也就越大。分析方法原理示意见图1。

图1 轴瓦分布示意图Figure 1 Distribution diagram of bearing bush

如图1所示，8块轴瓦均分布在轴承四周，各轴瓦至轴承的间隙距离基本相等。各轴瓦间隙均匀，机组正常运行所受力大小相等，温度基本一致。

如图2所示，正常运行时，当轴瓦间隙不匀时或轴瓦支撑松动后轴瓦间隙变大，1、4号轴瓦与其他轴瓦相比受力较小，轴瓦温度将较低，与之相邻的轴瓦温度产生较大的温度偏差[8]，瓦温度也将逐步升高。

图2 轴瓦间隙不匀分布示意图Figure 2 Schematic diagram of uneven distribution of bearing bush clearance

3 本分析方法实现技术手段及步骤

本方法可通过计算机辅助运算，计算瓦温偏差、瓦温最大、瓦温平均值、瓦温离散度作为反映轴瓦间隙不匀故障的监视量进行分析。故障分析流程图见图3。

图3 故障分析流程图Figure 3 Flow chart of fault analysis

3．1 数据采集汇聚

目前水电厂已安装每块轴瓦温度传感器，通过传感器实时采集的每一块轴瓦温度上送至水电厂计算机监控系统，在计算机监控系统显示及存储，本分析方法所需原始数据均可通过计算机监控系统进行查询获取。

3．2 主要监视量计算

根据查询的每块轴瓦温度原始数据进行计算瓦温偏差、瓦温最大、瓦温平均值、瓦温离散度监视量。

（1）计算瓦温偏差，瓦温偏差即两两相邻的轴瓦温度的差值的绝对值，取最大值作为监视量。计算公式如下：

其中：

T1～Tn表示1～n号原始轴瓦温度。

|T1-T2|表示计算1号和2号轴瓦温度的差值的绝对值。

t1至tn表示各轴瓦之间的瓦温偏差，一般来讲tn越大表示对应轴瓦存在的轴瓦间隙越大。

（2）计算平均值，计算公式如下：

其中表示各轴瓦温度的平均值，Ti表示对应的几号轴瓦温度。

（3）计算离散度，离散度即各轴瓦温度的样本标准差，计算公式如下：

δT即轴瓦温度的样本标准偏差，表示瓦温的离散度。

（4）计算最大温度，最大温度可采用观察比较获得。

3．3 计算结果分析

3.3.1 轴瓦间隙不匀故障分析

根据本故障分析方法的原理，当存在轴瓦间隙不匀故障时，机组的瓦温偏差较大、最大温度监视量上升、平均温度有可能上升。

3.3.2 根据故障分析结果制定处理措施

通过计算结果分析若存在轴瓦间隙不匀故障，继续判断轴瓦间隙不匀主要存在哪几块轴瓦之间，及时制定轴瓦间隙调整措施，利用机组检修期，可高效开展轴瓦间隙调整工作，从而缩短检修工期，提高工作效率。

3．4 批量数据处理分析方法

实际分析过程中，单纯的一组数据很难准确判断轴瓦间隙不匀故障，往往需要大量的数据进行计算分析，此时可借助计算机进行辅助运算，本分析方法中所涉及的计算公式均可通过Excel表格里的函数完成，可进行批量计算分析，并生成趋势图。下面是所涉及的Excel表格函数介绍：

（1）瓦温偏差计算：ABS（ ）取两数之差的绝对值，MAX（）取一组数据的最大值。

（2）平均值计算：AVERAGE（ ）计算一组数据平均值。

（3）离散度：STDEVP（ ）即一组数据的样本标准差。

（4）最大值：MAX（ ）取一组数据的最大值。

4 故障分析方法具体实践应用

水轮发电机组运行稳定后，轴瓦温度基本保持不变，下面是根据某水电厂计算机监控系统查询到的电厂7号机组检修前某时刻各块水导轴瓦温度见表1。

表1 检修前轴瓦温度数据Table 1 Temperature data of Bearing Bush before maintenance

4．1 根据分析方法计算主要监视量

（1）计算瓦温偏差，根据上述瓦温偏差计算公式，计算某水电厂7号机组检修前瓦温偏差数据见表2。

表2 检修前水导轴瓦温度偏差Table 2 Temperature deviation of water guide bearing bush before maintenance

（2）计算检修前的平均温度：

（3）计算检修前的温度离散度：

（4）检修前最大温度：52.2℃。

4．2 计算结果分析

根据《澜沧江公司精品机组标准》规定的优秀值、良好值、国标限值与实测值对比表见表3。

表3 精品机组标准Table 3 High quality unit standard

续表

（1）根据计算结果分析，7号机组检修前水导瓦温各项指标均较大，特别是水导瓦温偏差达到9.9℃，比允公司良好标准8℃大。

（2）水导瓦最大温度为52.2℃达到一般报警温度，较其他机组高出约6℃。

（3）因此根据计算结果分析说明7号机组存在水导瓦间隙不匀故障。根据计算的离散度为2.38，说明存在的轴瓦间隙不匀数量较少，根据计算结果分析主要是第14号轴瓦与相邻的1号和13号瓦之间。

（4）根据分析结果确定存在间隙不匀的轴瓦，电厂提前制定了检修期开展水导轴瓦间隙调整措施，于检修期进行了轴瓦间隙实际检查测量。各轴瓦间隙值见表4。

表4 检修前轴瓦间隙Table 4 Clearance of Bearing Bush before maintenance

通过对比检修实际测量轴瓦间隙值发现，14号轴瓦间隙较其他轴瓦间隙大130μm左右，说明存在轴瓦间隙不均匀的情况。

4．3 检修后的水导各轴瓦的温度数据分析

检修后的水导各轴瓦的温度数据分析见表5。

表5 检修后轴瓦温度数据Table 5 Temperature data of Bearing Bush after maintenance

（1）根据轴瓦温度偏差计算公式检修后的温度偏差数据见表6。

表6 检修后水导轴瓦温度偏差Table 6 Temperature deviation of water guide bearing bush after maintenance

（2）检修后的平均温度：

（3）检修后的温度离散度：

（4）检修后最大温度：47.8℃。

（5）检修后重新测量的水导轴瓦间隙值见表7。

表7 检修后轴瓦间隙Table 7 Clearance of Bearing Bush after maintenance

（6）修后数据计算结果分析。

根据检修后数据计算结果分析，7号机组检修后水导瓦温各项指标较好，水导瓦温偏差最大2.2℃，比6℃小，达到了公司精品机组标准水导瓦温偏差优秀标准，瓦最大温度为47.8℃也有所降低，平均值为46.13℃降低较多，瓦温离散度进一步降低，轴瓦间隙均在180μm左右，说明检修后轴瓦间隙调整得较好。图4是机组在满负荷运行稳定工况下提取的水导瓦温数据，通过Excel表格函数计算的瓦温偏差、瓦温最大值、瓦温平均值发展趋势图。

图4 检修前后数据分析对比趋势图Figure 4 Trend chart of data analysis and comparison before and after maintenance

根据检修前后计算数据趋势分析，可直观看出检修后，水导轴瓦温偏差、最大值、平均值趋势均呈现降低趋势，说明针对轴瓦间隙不匀故障检修期所做的轴瓦间隙调整[9]结果较好。

本分析方法前提是建立在前端数据采集的准确性与正确性，必须保证所采集轴瓦温度数据与实际一一对应，当计算分析为轴瓦间隙不匀故障时，首先应检查确认前端温度传感器以及测量回路是否有异常，若数据准确，则说明存在轴瓦间隙不匀故障。

5 结语

机组运行时，水轮发电机轴瓦都是在密闭的油槽内，因此运行人员日常巡检无法发现轴瓦间隙不匀故障。采用上述方案，通过建立基于瓦温偏差、瓦温最大值、瓦温离散度、瓦温平均值反映轴瓦间隙不匀的故障分析模型，不仅可及时分析检测出水轮发电机组存在轴瓦间隙不均匀故障，而且还可检测出轴瓦间隙不均匀故障数量多还是少，更重要的是可准确检测到具体间隙不匀的轴瓦，以便在检修前做好轴瓦间隙调整方案，合理制定检修工期，并在检修时能够准确对该轴瓦进行调整，缩短检修工期，节约检修成本，延长设备使用寿命。

虽然作为一种间接的计算分析判断故障的方法，不可能保证百分之百的准确，但作为设备异常故障原因判断分析的辅助手段[10]，可为确定设备故障原因指出方向，或排除不良轴瓦间隙不匀故障。在水电机组由计划检修逐步过渡到状态检修[11]的时期，如何通过数据分析挖掘设备潜力，评估设备状态、提前进行设备故障预警，是行业内亟待解决的问题，本方法给出了一种运行机组轴瓦间隙不匀分析判断解决方案，在行业内具有一定的应用推广价值。