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摘要：回顧和總結(jié)了國(guó)內(nèi)外汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展情況，指出了目前在汽輪機(jī)故障診斷研究中存在的問(wèn)題，并從檢測(cè)技術(shù)、故障機(jī)理等七個(gè)方面分析了今后可能取得進(jìn)展的研究方向。
關(guān)鍵詞：汽輪機(jī) 故障診斷 監(jiān)測(cè)
0．引言
二十世紀(jì)以來(lái)，隨著工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)械設(shè)備的可靠性、可用性、可維修性與安全性的問(wèn)題日益突出，從而促進(jìn)了人們對(duì)機(jī)械設(shè)備故障機(jī)理及診斷技術(shù)的研究。
汽輪發(fā)電機(jī)組是電力生產(chǎn)的重要設(shè)備，由于其設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和運(yùn)行環(huán)境的特殊性，汽輪發(fā)電機(jī)組的故障率不低，而且故障危害性也很大。因此，汽輪發(fā)電機(jī)組的故障診斷一直是故障診斷技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)重要方面。本文回顧國(guó)內(nèi)外汽輪機(jī)故障診斷的發(fā)展概況，并在總結(jié)目前研究狀況的基礎(chǔ)上，指出了在汽輪機(jī)故障診斷研究中存在的問(wèn)題，提出了今后在這一領(lǐng)域的研究方向。
1．國(guó)內(nèi)外發(fā)展概況
早期的故障診斷主要是依靠人工，利用觸、摸、聽、看等手段對(duì)設(shè)備進(jìn)行診斷。通過(guò)經(jīng)驗(yàn)的積累，人們可以對(duì)一些設(shè)備故障做出判斷，但這種手段由于其局限性和不完備性，現(xiàn)在已不能適應(yīng)生產(chǎn)對(duì)設(shè)備可靠性的要求。而信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展以及各種先進(jìn)數(shù)學(xué)算法的出現(xiàn)，為汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展提供了有利的條件。人工智能、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和傳感技術(shù)等已經(jīng)成為汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)不可缺少的部分。
1．1．國(guó)外發(fā)展情況
美國(guó)是最早從事汽輪機(jī)故障診斷研究的國(guó)家之一，在汽輪機(jī)故障診斷研究的許多方面都處于世界領(lǐng)先水平。目前美國(guó)從事汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)開發(fā)與研究的機(jī)構(gòu)主要有EPRI及部分電力公司，西屋、Bently、IRD、CSI等公司[1][2]。
美國(guó)Bechtel電力公司于1987年開發(fā)的火電站設(shè)備診斷用專家系統(tǒng)（SCOPE）在進(jìn)行分析時(shí)不只是根據(jù)控制參數(shù)的當(dāng)前值，而且還考慮到它們隨時(shí)間的變化，當(dāng)它們偏離標(biāo)準(zhǔn)值時(shí)還能對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)節(jié)，給出消除故障的建議說(shuō)明，提出可能臨近損壞時(shí)間的推測(cè)[3][4]。
美國(guó)Radial公司于1987年開發(fā)的汽輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)診斷用專家系統(tǒng)（Turbomac），在建立邏輯規(guī)則的基礎(chǔ)上，設(shè)有表征振動(dòng)過(guò)程各種成分與其可能故障源之間關(guān)系的概率數(shù)據(jù)，其搜集知識(shí)的子系統(tǒng)具有人-機(jī)對(duì)話形式。該系統(tǒng)含有9000條知識(shí)規(guī)則，有很大的庫(kù)容[5]。
西屋公司（WHEC）是首先將網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于汽輪機(jī)故障診斷的，他們?cè)谝呀?jīng)開發(fā)出的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)（AID）的基礎(chǔ)上，在奧蘭多建立了一個(gè)診斷中心（DOC），對(duì)分布于各地電站的多臺(tái)機(jī)組進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷[5][6]。
Bently公司在轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)和旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷機(jī)理方面研究比較透徹[7]。該公司開發(fā)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷系統(tǒng)（ADR3）在中國(guó)應(yīng)用情況良好，很受用戶歡迎。
日本也很重視汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的研究，由于日本規(guī)定1000MW以下的機(jī)組都須參與調(diào)峰運(yùn)行，因此，他們更注重于汽輪機(jī)壽命檢測(cè)和壽命診斷技術(shù)的研究。日本從事這方面研究的機(jī)構(gòu)主要有東芝電氣、日立電氣、富士和三菱重工等[8~10]。
東芝電氣公司與東京電力公司于1987年合作開發(fā)的大功率汽輪機(jī)軸系振動(dòng)診斷系統(tǒng)，采用計(jì)算機(jī)在線快速處理振動(dòng)信號(hào)的解析技術(shù)與評(píng)價(jià)判斷技術(shù)，設(shè)定一個(gè)偏離軸系正常值的極限值作為診斷的起始點(diǎn)進(jìn)行診斷[11]。九十年代，東芝公司相繼開發(fā)出了壽命診斷專家系統(tǒng)，針對(duì)葉片、轉(zhuǎn)子、紅套葉輪及高溫螺栓的診斷探傷實(shí)時(shí)專家系統(tǒng)、機(jī)組性能評(píng)價(jià)系統(tǒng)等[12~17]。
日立公司在1982年開發(fā)了汽輪機(jī)壽命診斷裝置HIDIC-08E[18][19]，以后逐步發(fā)展，形成了一套完整的壽命診斷方法[20][21]。
三菱公司則在八十年代初期開發(fā)了MHM振動(dòng)診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)能自動(dòng)地或通過(guò)人機(jī)對(duì)話進(jìn)行異常征候檢測(cè)并能診斷其原因，其特點(diǎn)是可根據(jù)動(dòng)矢量來(lái)確定故障[22]。
歐洲也有不少公司和部門從事汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的研究與開發(fā)。法國(guó)電力部門（EDF）從1978年起就在透平發(fā)電機(jī)上安裝離線振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，到九十年代初又提出了監(jiān)測(cè)和診斷支援工作站（Monitoring and Diagnosis Aid Station）的設(shè)想[23][24]。九十年代中期，其專家系統(tǒng)PSAD及其DIVA子系統(tǒng)在透平發(fā)電機(jī)組和反應(yīng)堆冷卻泵的自動(dòng)診斷上得到了應(yīng)用[25~28]。另外瑞士的ABB公司、德國(guó)的西門子公司、丹麥的B&K公司等都開發(fā)出了各自的診斷系統(tǒng)[29~31]。
1．2．我國(guó)的發(fā)展情況
我國(guó)在故障診斷技術(shù)方面的研究起步較晚，但是發(fā)展很快。一般說(shuō)來(lái)，經(jīng)歷了兩個(gè)階段：第一階段是從70年代末到80年代初，在這個(gè)階段內(nèi)主要是吸收國(guó)外先進(jìn)技術(shù)，并對(duì)一些故障機(jī)理和診斷方法展開研究；第二階段是從80年代初期到現(xiàn)在，在這一階段，全方位開展了機(jī)械設(shè)備的故障診斷研究，引入人工智能等先進(jìn)技術(shù)，大大推動(dòng)了診斷系統(tǒng)的研制和實(shí)施，取得了豐碩的研究成果。1983年春，中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)設(shè)備維修分會(huì)在南京召開了首次"設(shè)備故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測(cè)研討會(huì)"，標(biāo)志著我國(guó)診斷技術(shù)的研究進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展階段，隨后又成立了一些行業(yè)協(xié)會(huì)和學(xué)術(shù)團(tuán)體，其中和汽輪機(jī)故障診斷有關(guān)的主要有，中國(guó)設(shè)備管理協(xié)會(huì)設(shè)備診斷技術(shù)委員會(huì)、中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)設(shè)備維修分會(huì)、中國(guó)振動(dòng)工程學(xué)會(huì)故障診斷學(xué)會(huì)及其旋轉(zhuǎn)機(jī)械專業(yè)學(xué)組等。這期間，國(guó)際國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)交流頻繁，對(duì)于基礎(chǔ)理論和故障機(jī)理的研究十分活躍，并研制出了我國(guó)自己的在線監(jiān)測(cè)與故障診斷裝置，"八五"期間又進(jìn)行了大容量火電機(jī)組監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)的研究，各種先進(jìn)技術(shù)得到應(yīng)用，研究步伐加快，縮小了與世界先進(jìn)水平的差距[32][33]，同時(shí)也形成了具有我國(guó)特點(diǎn)的故障診斷理論，并出版了一系列這方面的專著，主要有屈梁生、何正嘉主編的《機(jī)械故障學(xué)》[34]、楊叔子等主編的《機(jī)械故障診斷叢書》[35]、虞和濟(jì)等主編的《機(jī)械故障診斷叢書》[36]、徐敏等主編的《設(shè)備故障診斷手冊(cè)》等[37~50]。
目前我國(guó)從事汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)研究與開發(fā)的單位有幾十家，主要有哈爾濱工業(yè)大學(xué)、西安交通大學(xué)、清華大學(xué)、華中理工大學(xué)、東南大學(xué)、上海交通大學(xué)、華北電力大學(xué)等高等院校和上海發(fā)電設(shè)備成套設(shè)計(jì)研究所、哈爾濱電工儀表所、西安熱工研究所、山東電力科學(xué)試驗(yàn)研究所、哈爾濱船舶鍋爐渦輪機(jī)研究所及一些汽輪機(jī)制造廠和大型電廠等。
國(guó)家在"七五"、"八五"計(jì)劃期間安排的汽輪機(jī)故障診斷攻關(guān)項(xiàng)目促進(jìn)了一大批研究單位參與汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)的研究與開發(fā)，許多重要成果都是在這一階段取得的。
2．汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展
2．1．信號(hào)采集與信號(hào)分析
2·1·1 傳感器技術(shù)
由于汽輪機(jī)工作環(huán)境惡劣，所以在汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)中，對(duì)傳感器性能要求就更高。目前對(duì)傳感器的研究，主要是提高傳感器性能和可靠性、開發(fā)新型傳感器，另外也有相當(dāng)一部分力量在研究如何診斷傳感器故障以減少誤診率和漏診率，并且利用信息融合進(jìn)行診斷。
現(xiàn)行的對(duì)傳感器自身故障檢測(cè)技術(shù)主要有硬件冗余、解析冗余和混合冗余，由于硬件冗余有其明顯的缺點(diǎn)，因而在實(shí)際中應(yīng)用較少。意大利di Ferrara大學(xué)的Simani.s等人針對(duì)傳感器故障，采用了解析冗余的動(dòng)態(tài)觀測(cè)器來(lái)解決透平傳感器的故障檢測(cè)問(wèn)題[51]。加拿大Windsor大學(xué)的Chen,Y.D等人對(duì)傳感器融合技術(shù)進(jìn)行研究，并在實(shí)際中得到了應(yīng)用[52]。Brunel大學(xué)的Harris,T把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于多重傳感器的融合作為其研制的汽輪機(jī)性能診斷系統(tǒng)的技術(shù)關(guān)鍵[53]，Pennsylvania State Univ. 的Kuo,R.J則應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用多傳感器融合診斷葉片故障[54]。Prock,J以及西安交通大學(xué)的谷立臣、上海交通大學(xué)的林日升等對(duì)傳感器故障檢測(cè)[55][56]和偽參數(shù)識(shí)別技術(shù)開展了研究工作[57]。華中理工大學(xué)的王雪、申韜、西安交通大學(xué)的常炳國(guó)等在傳感器信號(hào)的可靠性[58]和采用融合技術(shù)提高傳感器可靠性[59][60]方面也進(jìn)行了研究。
2·1·2信號(hào)分析與處理
最有代表性的是振動(dòng)信號(hào)的分析處理。目前，汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)中的振動(dòng)信號(hào)處理大多采用快速傅立葉變換（FFT），F(xiàn)FT的思想在于將一般時(shí)域信號(hào)表示為具有不同頻率的諧波函數(shù)的線性疊加，它認(rèn)為信號(hào)是平穩(wěn)的，所以分析出的頻率具有統(tǒng)計(jì)不變性。FFT對(duì)很多平穩(wěn)信號(hào)的情況具有適用性，因而得到了廣泛的應(yīng)用[61]。但是，實(shí)際中的很多信號(hào)是非線性、非平穩(wěn)的，所以為了提高分辨精度，新的信號(hào)分析與處理方法成為許多機(jī)構(gòu)的研究課題。美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)的Kim,Yong.W等對(duì)傳統(tǒng)的無(wú)參量譜分析、時(shí)-頻分析、離散小波變換等作了較為深入的研究[62]。英國(guó)南安普敦大學(xué)的Lee,S.K認(rèn)為，任意隨意性的音響和振動(dòng)信號(hào)都是由不規(guī)則沖擊引起的，為此他提出了用三階和四階Winger譜來(lái)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行分析[63]，同時(shí)還對(duì)信號(hào)中的噪聲過(guò)濾提出了處理方法[64]。小波分析法的應(yīng)用一直是國(guó)內(nèi)外熱門的研究課題[65][66]，東南大學(xué)王善永把小波分析法用于汽輪機(jī)動(dòng)靜碰摩故障診斷[67]，華中理工大學(xué)張桂才、東南大學(xué)王寧等把小波分析用于軸心軌跡的識(shí)別[68][69]。西安交通大學(xué)引入Kolmogorov復(fù)雜性測(cè)度定量評(píng)估大機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)[70]，還對(duì)FFT進(jìn)行改進(jìn)并吸收全息譜的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)行軸心軌跡的瞬態(tài)提純[71]，哈爾濱工業(yè)大學(xué)劉占生在軸心軌跡特征提取中采用一種新的平面圖形加權(quán)編碼法，提高了圖形辨識(shí)的準(zhǔn)確率[72]，華中理工大學(xué)李向東用降維法將軸心軌跡轉(zhuǎn)化為一條角度波形，使之應(yīng)用于軸心軌跡的聚類識(shí)別[73]。
2．2．故障機(jī)理與診斷策略
2·2·1故障機(jī)理
故障機(jī)理是故障的內(nèi)在本質(zhì)和產(chǎn)生原因。故障機(jī)理的研究，是故障診斷中的一個(gè)非常基礎(chǔ)而又必不可少的工作。目前對(duì)汽輪機(jī)故障機(jī)理的研究主要從故障規(guī)律、故障征兆和故障模型等方面進(jìn)行。
由于大部分軸系故障都在振動(dòng)信號(hào)上反映出來(lái)，因此，對(duì)軸系故障的研究總是以振動(dòng)信號(hào)的分析為主。日立公司的N.kurihara給出了振動(dòng)故障診斷用的特征矩陣[74]，清華大學(xué)褚福磊對(duì)常見(jiàn)故障在瀑布圖上的振動(dòng)特征和故障識(shí)別作了研究[75]。華中理工大學(xué)伍行健也提出了用于振動(dòng)故障診斷的物理模型和數(shù)學(xué)模型[76]。西安交通大學(xué)陳岳東對(duì)振動(dòng)頻譜進(jìn)行了模糊分類[77]，上海交通大學(xué)左人和從動(dòng)力學(xué)的角度研究了典型故障的響應(yīng)特征[78]。清華大學(xué)張正松用Hopf分*分析法研究了油膜失穩(wěn)渦動(dòng)極限環(huán)特性[79]，哈爾濱工業(yè)大學(xué)畢士華對(duì)于如何識(shí)別油膜軸承的動(dòng)態(tài)參數(shù)進(jìn)行了研究[80]，江蘇省電力試驗(yàn)研究所的彭達(dá)則對(duì)實(shí)際發(fā)生的油膜振蕩問(wèn)題進(jìn)行了剖析[81]。哈爾濱工業(yè)大學(xué)武新華分析了轉(zhuǎn)軸彎曲的故障特征[82]。清華大學(xué)何衍宗、東南大學(xué)楊建剛研究了轉(zhuǎn)子不平衡對(duì)其他征兆的影響[83][84]。對(duì)于動(dòng)靜碰摩問(wèn)題，EPRI的Scheibel,John.R、西安交通大學(xué)何正嘉、西安熱工研究所施維新等分別從故障特性和診斷技術(shù)方面進(jìn)行了研究[85~90]，西安交通大學(xué)劉雄應(yīng)用二維全息譜技術(shù)確定故障征兆[91]，東北電力學(xué)院石志標(biāo)則從動(dòng)力學(xué)角度分析了摩擦問(wèn)題[92]，哈爾濱工業(yè)大學(xué)提出了變剛度分段線性和非線性模型[93]，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)摩擦的噪聲特性進(jìn)行了研究[94]。在綜合振動(dòng)與噪聲特性的基礎(chǔ)上，東北電力學(xué)院還開發(fā)了可對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械和摩擦進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)的儀器，該儀器用四個(gè)通道進(jìn)行聲信號(hào)檢測(cè)，另外四個(gè)通道用于振動(dòng)監(jiān)測(cè)，可以大致確定摩擦的部位[95]。另外，李錄平、張新江等對(duì)振動(dòng)故障特征的提取進(jìn)行了有益的研究[96~99]。
調(diào)節(jié)系統(tǒng)的可靠與否，對(duì)汽輪機(jī)組的安全運(yùn)行具有非常重要的意義。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的于達(dá)仁、徐基豫等在調(diào)節(jié)系統(tǒng)故障診斷方面作了很多研究工作，他們給出了調(diào)節(jié)系統(tǒng)卡澀和非卡澀原因造成故障的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)診斷方法和診斷儀器的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了探討[100~104]。華中理工大學(xué)何映霞、向春梅等研究了對(duì)DEH系統(tǒng)故障的診斷[105][106]，東南大學(xué)的岳振軍則把頻域分析的Bloomfield模型引入時(shí)域，應(yīng)用于調(diào)節(jié)系統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)[107]。
2·2·2診斷策略和診斷方法
在汽輪機(jī)故障診斷中用到的診斷策略主要有對(duì)比診斷、邏輯診斷、統(tǒng)計(jì)診斷、模式識(shí)別、模糊診斷、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)等。而目前研究比較多的是后面幾種，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究是這一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
基于小波分析方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的智能分析技術(shù)，是下一代故障檢測(cè)與判定（FDI）的重要內(nèi)核[108]。國(guó)內(nèi)外在這方面進(jìn)行了很多的研究[109~121]，目前應(yīng)用最多的是前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[122]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[123~131]以及把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊診斷相結(jié)合的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[132~134]等。美國(guó)East Hardford的DePold,Hans.R將統(tǒng)計(jì)分析及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于過(guò)濾器來(lái)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量[135]，田納西大學(xué)(Tennessee Univ.)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于振動(dòng)分析，識(shí)別潛在故障，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使被歪曲和雜入噪音的數(shù)據(jù)得到提純[136]。美國(guó)Stress Technology. Inc.的Roemer,M.J把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯技術(shù)應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)動(dòng)力有限元模型，所形成的實(shí)時(shí)系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)關(guān)鍵部件的壽命[137]。華中理工大學(xué)的何耀華用一種自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與多個(gè)單一故障診斷的BP網(wǎng)絡(luò)一起完成故障診斷的協(xié)同推理[138]，申韜則把一系列BP子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成，以解決故障分類問(wèn)題[139]。臧朝平、何永勇也分別提出了多網(wǎng)絡(luò)、多故障的診斷策略[140~142]，西安交通大學(xué)的張小棟則研究了主從混合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[143]。東南大學(xué)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軸心軌跡識(shí)別進(jìn)行故障診斷[144]。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還被應(yīng)用于動(dòng)靜碰磨診斷[145]、通流部分熱參數(shù)診斷[146]、機(jī)組性能診斷[147]、凝汽器的診斷[148]和熱力系統(tǒng)的建模[149]等。
專家系統(tǒng)按其側(cè)重點(diǎn)不同，大致可分為基于推理的專家系統(tǒng)（如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理[150]、基于事例和模型的推理[151]等）和基于知識(shí)的專家系統(tǒng)[152~158]等。在專家系統(tǒng)中，專家知識(shí)的學(xué)習(xí)、獲取，以及知識(shí)庫(kù)的建立是關(guān)系到診斷準(zhǔn)確性的重要環(huán)節(jié)。于文虎、倪維斗、張雪江、鐘秉林、韓西京、劉占生、何濤等人分別就知識(shí)范圍的界定[159]、知識(shí)的處理[160~163]、知識(shí)的獲取[164~167]、機(jī)器對(duì)知識(shí)的自學(xué)習(xí)[168][169]以及知識(shí)庫(kù)的維護(hù)[170]等進(jìn)行了研究。
診斷策略的研究還有：模糊診斷用于振動(dòng)故障診斷[171~172]、用于層次模型[173][174]、用于模式識(shí)別[175]、用于轉(zhuǎn)子碰磨診斷[176]、用于通流部分熱參數(shù)診斷[177]的研究；模糊關(guān)聯(lián)度用于多參數(shù)診斷[178]；灰色理論用于故障診斷[179]；概率分布干涉模型用于診斷[180]；相關(guān)維數(shù)用于低頻噪聲診斷[181]等的研究。
診斷方法上的研究一直是故障診斷的一個(gè)重點(diǎn)。振動(dòng)法是應(yīng)用最普遍也比較成熟的一種方法[182~186]，Ingleby,M把自動(dòng)分類法和模式分析用于振動(dòng)診斷[187]，何正嘉應(yīng)用Winger時(shí)頻分布和主分量自回歸譜分析軸瓦的振動(dòng)信號(hào)[188]，施維新針對(duì)一般診斷都是從征兆判斷原因的逆向推理提出了振動(dòng)診斷的正向診斷法[189]。在汽輪機(jī)故障診斷中，應(yīng)用熱力學(xué)分析診斷汽輪機(jī)性能故障也是一個(gè)重要手段[190~193]，另外還有油分析、聲發(fā)射法、無(wú)損檢測(cè)技術(shù)等。聲發(fā)射法主要用于動(dòng)靜碰磨故障檢測(cè)[194]、泄漏檢測(cè)等。日立公司在350MW汽輪機(jī)高中壓轉(zhuǎn)子上設(shè)置試片，在兩端軸承的軸瓦處進(jìn)行聲發(fā)射和記錄，診斷轉(zhuǎn)子的碰摩[195][196]。在汽輪機(jī)壽命診斷中，無(wú)損檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用相當(dāng)重要，目前用到的非破壞性評(píng)價(jià)法主要包括硬度測(cè)定法、電氣抵抗法、超聲波法、組織對(duì)比法、結(jié)晶粒變形法、顯微鏡觀察測(cè)定法、X射線分析法等[21][197]。
2．3．國(guó)內(nèi)在故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方面的研究
完整的汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)，應(yīng)包括數(shù)據(jù)采集、信號(hào)處理與分析、診斷和決策幾個(gè)部分，它是故障診斷技術(shù)的集中體現(xiàn)，我國(guó)早在80年代就開始了這方面的研究，到目前已經(jīng)研制開發(fā)出了幾十種系統(tǒng)。
華北電力學(xué)院以模擬轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)作為信號(hào)源對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行了研究[198]。上海汽輪機(jī)廠研究所經(jīng)過(guò)多年的實(shí)驗(yàn)和研究，推出了四套旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)，他們?cè)谙到y(tǒng)硬件配置上做了較多的工作[199]。上海交通大學(xué)研制了一種熱力參數(shù)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)TPD，該系統(tǒng)可以提高運(yùn)行可靠性、優(yōu)化運(yùn)行方案、提高運(yùn)行效率、延長(zhǎng)運(yùn)行壽命[200]。東南大學(xué)對(duì)集成智能故障診斷系統(tǒng)[201~204]和遠(yuǎn)程分布式故障診斷網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[205]進(jìn)行了研究。華中理工大學(xué)研究了診斷系統(tǒng)的功能及其實(shí)現(xiàn)[206]、數(shù)據(jù)的采集[207]以及遠(yuǎn)程診斷[208][209]等問(wèn)題，并開發(fā)出了多套汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)，其中汽輪發(fā)電機(jī)組在線振動(dòng)監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)（HZ-1）采用了主從機(jī)結(jié)構(gòu)，可以對(duì)多臺(tái)發(fā)電機(jī)組實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及集中診斷；200MW單元機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)、能損分析及汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)采用Solartron分散采集系統(tǒng)監(jiān)測(cè)機(jī)組，集DAS系統(tǒng)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、能損分析和故障診斷于一體[210~212]等。由清華大學(xué)、華中理工大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、哈爾濱電工儀表所等院所聯(lián)合研制200MW、300MW汽輪發(fā)電機(jī)組工況監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)（國(guó)家"八五"攻關(guān)項(xiàng)目）可全面監(jiān)測(cè)診斷機(jī)械振動(dòng)故障、汽隙振動(dòng)故障、熱因素引起的故障、機(jī)電耦合軸系扭振故障、以及調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)故障[213]。哈爾濱工業(yè)大學(xué)對(duì)診斷系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集到原型機(jī)理論作了很多研究[214~219]，并推出了代表性的診斷系統(tǒng)MMMD[220]。清華大學(xué)對(duì)診斷系統(tǒng)的軟件構(gòu)成[221]、硬件結(jié)構(gòu)與協(xié)調(diào)方法[222]、原型機(jī)系統(tǒng)[223~225]等，進(jìn)行了一系列的研究[226]，并與山東電力科學(xué)試驗(yàn)研究所合作開發(fā)出了大型電站性能與振動(dòng)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)分析與診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)由各電廠中的振動(dòng)分析站、數(shù)據(jù)通訊網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、遠(yuǎn)程診斷中心（濟(jì)南市山東電力科學(xué)研究院）和遠(yuǎn)程診斷分中心（清華大學(xué)）等四個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成[227][228]。國(guó)內(nèi)主要汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)及研制單位見(jiàn)表1[229]。
3．汽輪機(jī)故障診斷中存在的問(wèn)題
3·1檢測(cè)手段
汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)中的許多數(shù)學(xué)方法，甚至專家系統(tǒng)中的一些推理算法都達(dá)到了很高的水平，而征兆的獲取成為了一個(gè)瓶頸，其中最大的問(wèn)題是檢測(cè)手段不能滿足診斷的需要，如運(yùn)行中轉(zhuǎn)子表面溫度檢測(cè)、葉片動(dòng)應(yīng)力檢測(cè)、調(diào)節(jié)系統(tǒng)卡澀檢測(cè)、內(nèi)缸螺栓斷裂檢測(cè)等，都缺乏有效的手段。
3·2材料性能
在壽命診斷中，對(duì)材料性能的了解非常重要，因?yàn)榇蠖鄶?shù)壽命評(píng)價(jià)都是以材料的性能數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的。但目前對(duì)于材料的性能，特別是對(duì)于汽輪機(jī)材料在復(fù)雜工作條件下的性能變化還缺乏了解。
3·3 復(fù)雜故障的機(jī)理
對(duì)故障機(jī)理的了解是準(zhǔn)確診斷故障的前提。目前，對(duì)汽輪機(jī)的復(fù)雜故障，有些很難從理論上給出解釋，對(duì)其機(jī)理的了解并不清楚，比如在非穩(wěn)定熱態(tài)下軸系的彎扭復(fù)合振動(dòng)問(wèn)題等，這將是阻礙汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)發(fā)展的主要障礙之一。
3·4 人工智能應(yīng)用
專家系統(tǒng)作為人工智能在汽輪機(jī)故障診斷中的主要應(yīng)用已經(jīng)獲得了成功，但仍有一些關(guān)鍵的人工智能應(yīng)用問(wèn)題需要解決，主要有知識(shí)的表達(dá)與獲取、自學(xué)習(xí)、智能辨識(shí)、信息融合等。
3·5 診斷技術(shù)應(yīng)用推廣面臨的問(wèn)題
我國(guó)汽輪機(jī)診斷技術(shù)在現(xiàn)有基礎(chǔ)上，進(jìn)一步推廣應(yīng)用面臨的主要問(wèn)題是研究開發(fā)機(jī)制和觀念問(wèn)題、診斷技術(shù)與生產(chǎn)管理的結(jié)合問(wèn)題。機(jī)制和觀念問(wèn)題主要表現(xiàn)在：研究機(jī)構(gòu)分散，不能形成規(guī)模化效應(yīng)；重復(fù)性研究過(guò)多，造成人力、物力的浪費(fèi)；技術(shù)研究轉(zhuǎn)化為應(yīng)用產(chǎn)品的少；系統(tǒng)研究連貫性差，因而系統(tǒng)升級(jí)困難；應(yīng)用系統(tǒng)的維護(hù)與服務(wù)得不到保證等。診斷技術(shù)與生產(chǎn)管理結(jié)合不好，表現(xiàn)在各種技術(shù)的相互集成性不好，與生產(chǎn)管理相孤立，不能創(chuàng)造預(yù)期的效益，使電廠失去信心。
4． 汽輪機(jī)故障診斷的發(fā)展前景與趨勢(shì)
很多學(xué)者和研究人員都認(rèn)識(shí)到上述問(wèn)題對(duì)汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)發(fā)展的影響，正在進(jìn)行相應(yīng)的研究工作。本文認(rèn)為汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的研究將會(huì)在以下幾個(gè)方面得到重視，并取得進(jìn)展。
4·1 全方位的檢測(cè)技術(shù)
針對(duì)汽輪機(jī)及其系統(tǒng)各類故障的各種新檢測(cè)技術(shù)將是一個(gè)主要的研究方向，會(huì)出現(xiàn)許多重要成果。
4·2 故障機(jī)理的深入研究
任何時(shí)候，故障機(jī)理的深入研究都將推動(dòng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展。故障機(jī)理的研究將集中在對(duì)漸發(fā)故障定量表征的研究上，研究判斷整個(gè)系統(tǒng)故障狀態(tài)的指標(biāo)體系及其判斷閾值將是另一個(gè)重要方向。
4·3 知識(shí)表達(dá)、獲取和系統(tǒng)自學(xué)習(xí)
知識(shí)的表達(dá)、獲取和學(xué)習(xí)一直是診斷系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)，但并未取得重大突破，它仍將是繼續(xù)研究的熱點(diǎn)。
4．4 綜合診斷
汽輪機(jī)故障診斷，將從以振動(dòng)診斷為主向考慮熱影響診斷、性能診斷、邏輯順序診斷、油液診斷、溫度診斷等的綜合診斷發(fā)展，更符合汽輪機(jī)的特點(diǎn)和實(shí)際。
4·5 診斷與仿真技術(shù)的結(jié)合
診斷與仿真技術(shù)的結(jié)合將主要表現(xiàn)在，通過(guò)故障仿真辨識(shí)汽輪機(jī)故障、通過(guò)系統(tǒng)仿真為診斷專家系統(tǒng)提供知識(shí)規(guī)則和學(xué)習(xí)樣本、通過(guò)邏輯仿真對(duì)系統(tǒng)中部件故障進(jìn)行診斷。
4·6 信息融合
汽輪機(jī)信息融合診斷將重點(diǎn)在征兆級(jí)和決策級(jí)展開研究，目的是要通過(guò)不同的信息源準(zhǔn)確描述汽輪機(jī)的真實(shí)狀態(tài)和整體狀態(tài)。
4·7 從診斷向汽輪機(jī)設(shè)備現(xiàn)代化管理發(fā)展
研究的重點(diǎn)將集中在基于診斷技術(shù)的預(yù)知維修決策、維修管理、設(shè)備計(jì)算機(jī)化管理系統(tǒng)等方面，目的是針對(duì)汽輪機(jī)及其系統(tǒng)實(shí)施預(yù)知維修或基于狀態(tài)的維修，獲取最大的經(jīng)濟(jì)收益。這也將是推動(dòng)電廠接受該汽輪機(jī)診斷系統(tǒng)的一個(gè)根本所在。 |
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