电厂汽轮机振动与故障诊断技术

电厂汽轮机振动与故障诊断技术

刘鎏 

中电建湖北电力建设有限公司  湖北省武汉市430070

摘要：随着电力工业的发展，汽轮机作为发电厂的核心设备，其运行状态的稳定性和安全性至关重要。振动是评估汽轮机运行状态的重要指标，振动异常往往预示着潜在的故障。本文首先分析了汽轮机振动的原因及危害，然后介绍了常见的振动监测和故障诊断方法，最后探讨了振动诊断技术在电厂汽轮机运行维护中的应用前景。

关键词：电厂汽轮机；振动；故障诊断；技术

1电厂汽轮机振动原理与特性分析

1.1 汽轮机振动的基本原理

汽轮机振动是指汽轮机在运行过程中产生的机械振动现象，其基本原理主要包括惯性力、弹性力和阻尼力等因素的相互作用。在汽轮机工作时，转子受到汽机叶片的作用而产生振动，振动的频率与转子的自然频率相近，导致共振现象的发生。此外，汽轮机内部各个部件之间的摩擦力和惯性力也会产生振动，而这些振动又会对汽轮机的运行和性能产生影响。

在振动的作用下，汽轮机的各个部件会受到不同的力的作用，包括离心力、惯性力、弹性力等，这些力的作用会导致汽轮机零部件的变形和应力集中，从而影响汽轮机的安全性能和运行稳定性。因此，深入理解汽轮机振动的基本原理对于预防振动引起的故障以及提高汽轮机的运行效率具有重要意义。

1.2 汽轮机振动特性分析

汽轮机振动特性是指汽轮机在振动过程中所表现出的各种特征和规律。振动特性的分析是对汽轮机振动行为的定量和定性研究，可以帮助工程师更好地了解振动的产生机理和发展规律，从而采取相应的措施进行预防和治理。

汽轮机振动特性分析的重点包括振动的频率、幅值、相位、波形等方面的研究。通过对这些振动特性的分析，可以识别出振动的类型、产生原因以及对汽轮机设备的影响程度，从而有针对性地采取振动控制和故障诊断的措施，保证汽轮机的安全运行和性能稳定。

2 汽轮机振动故障诊断技术综述

2.1 振动故障的分类与特征

在汽轮机振动故障诊断技术中，首先需要对振动故障进行分类与特征分析。振动故障可以分为机械振动、流体动力振动和电磁振动三大类。机械振动主要包括不平衡、轴承故障、齿轮故障等，其特征是振动频率与转子转速成正比。流体动力振动则是由于流体介质的非均匀性或运动引起的振动，例如压气机叶片脱落、涡轮叶片断裂等，其特征是振动频率与转子转速不成比例。电磁振动是由于电机或发电机的故障引起的振动，其特征是振动频率与电网频率或电机转速相关。

此外，振动故障的特征还包括振动幅值、相位、频谱形态等。振动幅值反映了振动的强度，相位反映了振动信号的相对时间位置，频谱形态则能够直观地表现振动信号的频率分布情况。通过对振动故障的分类与特征分析，可以为后续的故障诊断方法提供重要依据。

2.2 常见振动故障的诊断方法

针对汽轮机常见的振动故障，现有多种诊断方法被广泛应用。其中，基于信号处理的方法是主流之一，包括时域分析、频域分析、阶次分析等。时域分析能够直接观测振动信号的波形特征，通过观察振动信号的幅值、频率、相位等变化规律来判断故障类型。频域分析则是将振动信号转换到频域上进行分析，通过观察频谱图、功率谱图等来判断故障类型。阶次分析则是将振动信号与转子转速联系起来，分析振动信号在不同转速下的频谱特征，从而判断故障类型。

除了基于信号处理的方法外，还有基于振动特征提取的方法。该方法通过提取振动信号的特征参数，如峰值、峰峰值、峭度、脉冲因子等，然后利用这些特征参数进行故障诊断。此外，还有基于人工智能的方法，如神经网络、模糊逻辑、遗传算法等，通过对大量振动数据的学习和分析，实现对振动故障的自动诊断。

2.3 振动特征分析与故障诊断关联

振动特征分析是振动故障诊断技术中的核心环节，它将振动信号的特征参数与具体故障类型相联系。通过对振动信号的频谱分析、阶次分析、波形分析等手段，可以获取到不同故障类型在振动信号上的特征表现。例如，不平衡故障在频谱上呈现一阶与二阶频率成分，轴承故障则在时域上呈现冲击信号，流体动力振动故障则在频域上呈现尖峰频率成分。

3 基于振动特征的故障诊断算法

3.1 振动信号分析与特征提取

在电厂汽轮机振动与故障诊断技术的研究中，振动信号的分析与特征提取是至关重要的一环。振动信号携带着丰富的信息，可以反映出汽轮机内部的运行状态和潜在故障特征。因此，在进行故障诊断算法设计之前，首先需要对振动信号进行充分的分析和特征提取。振动信号的分析主要涉及频域分析、时域分析和轨迹分析等方法，通过这些方法可以得到振动信号的频谱特征、波形特征和轨迹特征。而特征提取则是从这些分析得到的信号中提取出能够反映汽轮机运行状态和故障特征的有效信息。典型的特征包括幅值、频率、相位、脉冲指数和峭度等，这些特征能够为后续故障诊断算法的设计提供重要依据。因此，振动信号分析与特征提取为基于振动特征的故障诊断算法的实现奠定了重要基础。

3.2 基于振动特征的故障诊断算法原理

基于振动特征的故障诊断算法是通过对汽轮机振动信号的特征进行提取和分析，结合故障诊断的专业知识和经验，设计并实现针对不同故障类型的诊断算法。其原理在于利用振动信号中蕴含的丰富信息，对汽轮机的运行状态和潜在故障进行智能识别和判断。该算法的设计需要考虑到振动特征的多样性和复杂性，因此通常采用多元特征融合和机器学习等方法，以提高诊断的准确性和可靠性。在算法实现过程中，需要充分考虑不同故障模式下振动特征的差异性，并结合实际的汽轮机运行数据进行算法的训练和优化，以确保算法在实际应用中的有效性和实用性。因此，基于振动特征的故障诊断算法原理的核心在于充分挖掘振动信号中的信息，实现对汽轮机故障的准确诊断和预测。

3.3 实例分析与算法评估

为了验证基于振动特征的故障诊断算法的有效性和实用性，我们通过实例分析和算法评估来展示其在电厂汽轮机振动与故障诊断技术中的应用。通过收集汽轮机在不同运行状态和故障模式下的振动信号数据，我们可以对算法进行训练和测试，并得到相应的诊断结果。通过对实际数据的处理和分析，我们可以验证基于振动特征的故障诊断算法在不同故障模式下的准确性和可靠性。同时，结合实际的故障案例进行算法评估，进一步验证其在实际应用中的有效性。实例分析和算法评估的结果将为基于振动特征的故障诊断算法的改进和优化提供重要参考，为其在电厂汽轮机振动与故障诊断技术中的应用提供可靠的理论和实践支持。

结束语

振动诊断技术在电厂汽轮机运行维护中的应用具有重要意义。通过实时监测和分析汽轮机的振动数据，可以有效地预防和诊断振动故障，提高汽轮机运行的稳定性和安全性。然而，振动诊断技术仍存在一定的局限性，如诊断准确性受振动信号采集和处理的影响，以及振动故障的复杂性等。未来，随着传感器技术、信号处理技术和人工智能技术的不断发展，振动诊断技术将更加完善，为电厂汽轮机的运行提供更为可靠的保障。此外，电厂汽轮机制造商和运行单位也应加强合作，共同推进振动诊断技术的研究与应用，为电厂汽轮机的安全运行提供有力支持。

参   考   文   献

[1] 刘强,邵伟.N135-13.24/535/535机组振动监测分析及治理.2008,48-49

[2] 武宇,杨琪,于振兴.基于ARM＋DSP＋MCU的汽轮机状态监测系统的设计与实现.2008,27:52-54

[3] 许留定,张建松,段敏生等.N25—35—1型汽轮机叶片断裂原因分析与防止措施.1996,57-58

[4] 刘薇,尚秋峰,姚国珍.变压器绕组振动特性研究 Study on Vibration Characteristics of Transformer Windings.2016,05

[5] 曹广明.电厂汽轮机振动原因与对策分析.机械与电子控制工程,2022