（华润电力江苏检修有限公司 江苏省徐州市 221100）
摘要：近年来，我国的电力行业有了很大进展，电厂建设越来越多，电厂越来越重视汽轮机的故障检修与诊断工作，在提高重视的基础上，明确提出汽轮机通流部分故障诊断要求，而该文则主要针对汽轮机通流部分故障诊断方法进行了分析，希望可为有关的业内人士带来借鉴与参考，切实提高故障诊断效率，将故障扼杀在襁褓中。
关键词：汽轮机；通流部分；故障；诊断
引言
通流部分是流体工质在汽轮机本体中流动做功所经过的汽轮机部件的总称。通常汽轮机的通流部分主要由进汽机构、各级通流部分叶栅和排汽缸三大组件组合而成。另外，按照承受压强高低的不同，汽轮机的通流部分又可分为高压通流部分、中压通流部分和低压通流部分。高、中、低压三大通流部分各自具有其不同的特征及作用，它们的有机组合和协调运行共同完成了汽轮机通流部分的安全、高效、稳定的运行。
1汽轮机具体工作原理
据经验可知，火力发电阶段，汽轮机具备其他机械无可比拟的优势。例如，汽轮机功率大，运行效率高，同时还具有极长的工作寿命。汽轮机的工作原理为蒸汽透平，它会通过旋转将内部所包裹的蒸汽能量转化为机械能。其中的蒸汽来源于锅炉燃烧，它带气体通过机械内缸后会根据物理学的基本规律，来将其配置成环状，而且机械设备内部的动叶和喷嘴会利用蒸汽所包含的热能，进而转化为相应的机械能。不同汽轮机的能量转化途径有所差异，因此能量转化的效率也会有所区别。机械设备的架构几乎一致，即使汽轮机的能量转化等方面存在差异，人们也无需过于注重。内部通道部分主要包括进气口部分、通流部分以及出气口部分。
2常见故障
2.1压力及故障轴封磨损
一旦汽轮机流通部分发生上述类型的故障，相关工作人员对其故障原因进行分析、排查的过程中，通常会发现汽轮机内部的叶片由于旋转速度过快而发生突然断链的现象，或者是通道部分由于品质不良的蒸汽工质的长期作用在关键的部位已经发生了结垢的现象。之所以会有上述这些现象的出现，很大程度上是由于汽轮机内部通道面积由于各种原因发生或大或小的变化而导致的。一旦通道面积发生变化，那么操作人员在对其进行操作、控制的过程中，会使得汽轮机调节级后的压力值发生非常大的变化。除了这些情况之外，维修人员还发现汽轮机内部的部分轴封处也产生了严重磨损的现象。轴封严重磨损现象的发生，最根本的原因是汽轮机在启动或者汽轮机在运行过程中，有超出汽轮机本身所能达到的额定负荷这一情况的出现而导致的。再者部分技术人员由于自身专业素质不过硬，在操作的过程中会存在操作不当，例如汽封蒸汽带水、汽封温度过高，从致使轴封之间膨胀不均、相互碰撞研磨。由于这种现象的出现，最终导致轴封的地方出现漏气现象，进而引发各种类型的安全事故。
2.2调节系统故障
汽轮机运行过程中调节系统故障的发生几率相对较高，出现以上现象的原因多是由于运行过程中温度高、压力大或是设备振动，使得调节系统受交变热应力、汽流喘振的影响，出现腐蚀、破损或断裂等现象，以上现象将会引发叶片断裂与阀门阀杆破损断裂等诸多故障。
2.3故障分析
根据调查得知，汽轮机通流部分经常产生故障，而故障主要分为渐变性以及突发性两类。所谓突发性故障是指临时产生的故障，例如，阀门杆在运行阶段突然掉落或者断裂，叶片产生断裂或者掉落等。上述故障产生的原因是汽轮机通流部分面积临时产生变化。
所谓渐变性故障，是指汽轮机长时间工作而逐渐累积的故障，如通流部分的污垢积累、动静叶片的碰撞以及摩擦损耗等，导致上述故障产生的原因是汽轮机在长时间运行中，通流部分长时间接触水蒸气，逐渐产生水垢堆积，堆积的水垢不断撞击汽轮机内缸，导致内缸部分逐渐损耗。
3故障诊断方法
3.1人工神经网络故障诊断法
人神经网络主要指的是一种在使用的过程中，着重依赖于动物神经系统的算法以及研究方式。该种算法就目前来说，有一定的自我适应能力。技术人员使用该种算法的过程中，如果能够根据一定的规律提前输入并且输出一些有效信号。那么技术人员就可以利用输入输出数据之间的规律进行系统建模的相关工作。技术人员在后续的工作过程中，需要对输入数据进行全面而又详细的分析，分析完后得出更加准确的输出结果。人工神经网络主要是由输出层、输入层以及养成这三大层次之间有机配合密切联系而构造而成的。在这三种层次中，由于输入承载该算法正常使用的过程中所需要分担的功能结构非常的多。因此这一层次在算法正常进行的过程中负担的压力也比较大。为了缓解其所负担的压力，需要在使用的过程中将其收到的输入信号通过一定的方式方法，将数据稳定的传递给下一阶段。当数据在经过一段时间的处理之后，最终把得到的数据输出到输入层中。在技术人员采取一定的方式方法对汽轮机的故障进行整装的过程中，需要在诊断的时候对汽轮机每个运行数进行详细的分析，然后把其做成原始信号，借助于系统内部所固有的算法进行故障类型的判断活动，从而使得处理效率能够得到进一步的提升。
3.2人工神经网络故障诊断法的程序
汽轮机故障诊断的方法多种多样，要求技术人员在故障诊断的过程中，结合汽轮机的型号，发挥自身的专业优势，结合多年来的工作经验，根据故障特征对故障性质进行判断，而后再结合人工神经网络的故障诊断系统诊断流程，做好数据收集工作，处理各类异常数据，其中包括汽轮机运行过程中工况是否正常、负荷变化、再热压力、主汽流量、温度等，这些都是必要的参数值，在数据预处理环节可根据加工特征，将其转化为可参考的网络数据，最终输入到数据诊断程序中，准确判断故障类型，明确其中的诱因，在此基础上，制定完善的处理方案，提高故障处理效率。值得一提的是，汽轮机运行过程中可能出现的故障类型较多，每个故障的原理以及诱因也有所差异，若仅仅依赖神经网络故障诊断模型那么将会使得故障诊断与维修局限在此范围内。基于此，要求技术人员在实践工作中不断的总结经验，以此为基础，分析不同故障实例，并对神经网络故障诊断模型不断地补充与完善，使之更加系统化。
3.3其他的故障检测法
在对汽轮机故障诊断的过程中，相继研发出了故障树诊断法、主元分析诊断法、模糊推理诊断法等等。以上的诊断方法在实际使用的过程中，都具有一定的可靠性以及真实性。通过这些诊断方法的正确使用可以极大地提高工作人员的故障诊断效率，能够更加及时地让工作人员了解到汽轮机出现故障的部位，从而进一步给技术人员提供更加有效的数据参考。技术人员在进行故障诊断方法选择的过程中，一定要牢牢的结合汽轮机的实际运行情况，合理的选择故障诊断方式。只有这样才能够使得故障诊断的效率得到大幅度的提高，保证汽轮机能够得到及时的维修。
结语
综上所述，汽轮机正常工作阶段，其通流部分会直接影响汽轮机的运行质量，而且此部分一旦产生故障，可能导致严重事故，因此研究汽轮机通流部分的故障诊断方法十分重要。本文对汽轮机流通部分的常见故障以及维修方法进行分析以及探讨，并且结合实际情况提出了相应的建议。在对汽轮机故障进行维修的过程中，技术人员需要根据汽轮机的实际情况合理选择故障监测方法，进而保证电力企业的经济效益。
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