张晓敏
山西漳山发电有限责任公司 山西省治市 046000
摘要：社会经济快速发展背景下，电力行业迎来了新的发展机遇，发电机组故障诊断技术水平不断提高。通过故障诊断可有效保障发电机安全而稳定的运行。实际诊断过程中，要根据相关监测信息对汽轮发电机组故障进行分析与判断，以此明确故障种类及性质，做好故障程度与原因的分析，还要总结故障持续发展趋势及造成的后果，以此提出形相应的对策解决与消除故障，确保设备快速恢复运行。基于此，本文从以下几方面入手针对汽轮发电机组振动故障诊断与处理相关知识进行了简单地分析。
关键词：汽轮发电机；振动故障；诊断；处理
引言
汽轮机运行中，一定程度上机组振动水平直接关乎到整个机组运行质量。根据实际生产需求，发电机组的不断发展，其振动故障检测技术也随之出现。国民经济发展水平的不断提高，社会生产或日常生活中电力需求日益增长，此种情况下扩大了发电机组规模，设备智能化发展趋势日益明显。同时，日常生活生产中电力资源需求的增长，一定程度上增加了电力部门检测与维修电力设备的压力。所以机组故障诊断要顺应时代发展潮流，加大创新以此更好地满足社会发展中电力实际需求。
1、汽轮机组振动检测主要内容
1.1新汽轮机组振动测试
汽轮机新机组必须要进行振动测试，以此充分了解该机组制作工艺、质量与生产标准是否保持一致，尤其是要注意新机组初次振动检测中要认真记录相关资料，为后期技术人员检测初始数据提供可靠的参考。因新机组没有正式运行，所以一般新机组振动检测是对低速状态下机组振动情况与各类临界状态下转换数据进行检测，额定功率下机组振动情况检测也是不容忽视的，要做好相位与振幅等相关振动物理技术参数记录。
1.2机组运行振动检测
正常工作情况下机组振动检测旨在更好的掌握机组运行稳定性，观察随着时间的改变机组振动情况是否稳定。结合机组现有振动数据判断机组技术是否有问题。当前，机组正常运行情况下监测技术通常是振动检测装置安装于机组上，以此自动收集机组振动数据，再由数据记录系统记录并显示这些数据。假若机组未及时安装数据自动记录设备就要人工定期进行检测，周期是一天或一周，几何实际运行标准设置具体检测时间。实际工作中，机组人员要加强检测数据保护，特别是发生故障前相关技术数据更要保管好。
1.3故障状态下振动检测
假若机组振动与正常运行情况不相符，一般振动情况超过正常水平，表明机组工作状态有异常，因机组有较大的规模，停机检修有很大的难度。所以需要利用小型试验对机组出现的具体问题及原因进行判断。具体试验过程中结合机组可能发生的故障设置检测内容。假若故障比较小，可利用试验测试快速找到问题源头并采取有效修复措施处理。假若机组故障问题比较严重，就要通过反复试验找到问题源头。而利用试验无法解决的机组故障，要安排专业技术人员解决。对于机组振动问题很大程度上不能光靠经验，每一机组因生产工序或组织技术有所差异所以引起不同的问题，故日常检测中技术人员要重视积累经验但不能被经验束缚，以此有效检测机组振动故障。
1.4动态平衡振动故障检测
汽轮机组振动的出现有很多因素，而质量不平衡因素是比较常见的。现阶段，对于这一情况，现场动态平台技术可有效解决这一问题，对机组动态检测也很重要。动态平衡振动检测旨在获得平衡质量计算数据，一般对相位与振幅进行检测，特别是初次临界状态下相位与振幅检测。
1.5预测性故障振动检测
实际生产中要检测机组运行情况外，还要结合机组运行状况实施预测性振动试验。换言之，即记录机组现有故障数据研究可能出现的故障并做好充分准备，以此减小因机组故障造成的经济损失。
2、汽轮发电机组振动主要影响因素
2.1设计制造因素
汽轮发电转子属于高速旋转机械设备，假若转子质心没有重合旋转中心，就会因转子不平衡出现离心力，使得轴出现引起机组振动的激振力，假若离心力太大那么机组振动就会显示异常。因而，汽轮发电机转子装配过程中，每一级叶片装配时都要还对叶片做好平衡试验，完成整个装配后转子出厂前还要平衡转子低速与高速动力，以此促使转子不平衡量保持在合格范围内。
2.2安装与检修方面的因素
汽轮发电机组运行中，安装与检修也会影响机组振动，结合现场机组振动经验可以发现，安装与检修不规范是引起机组振动大的重要因素，亦或是大多数情况下机组振动可利用安装或检修技术进行解决。对于现场情况，简单介绍影响机组振动的因素。
（1）轴承标高。无论是汽轮机或发电机转子，轴承为其两端提供了支撑力，假若两端轴承标高不合理，那么两端轴承负荷就无法实现合理分配。负荷小的一边，轴瓦内无法形成很好的油膜或无法建立，此种情况下极易早曾机组出现自激振动，包含油膜振动与气流激振；而负荷重的一端，轴瓦乌金有很高的温度，如果乌金温度达到一定限值后就会引起碾瓦问题，最后出现机组振动问题。
所以，机组大修或安装过程中，要结合制造商建议，还要考虑各厂实际情况适当地调整机组轴承标高。因制造商是结合机组冷态情况与一般机组受热后膨胀情况为用户提供相应的数据，而且各机组有不同的实际情况，所以受热后有不同的膨胀表现，因而要根据实际情况有效调整轴承标高。
（2）机组中心。假若转子与气缸或静子间同心度有较大的偏差，就会出现气流激振、电磁激振以及动静碰磨等。如果转轴处初选碰磨，因转子热弯曲造成稳定性差的强迫振动。联轴器法兰外圆同心与轴颈不同、联轴器法兰止口也与螺栓孔节园心不相同，端面飘偏且连接螺丝紧力不对称，就算圆周与端面非常正确，拧紧连接螺栓后也会使连接轴系不会保持同心与平直，甚至引起转子出现预载荷。旋转状态下转子轴系同心度与平直度会振动激振力的形成密切相关，最后产生机组振动问题。
（3）轴承自身特点。轴瓦紧力、顶隙及连接刚度等轴承自身特点也是影响机组振动的重要因素。其中轴瓦紧力与顶隙对轴承稳定性有着重要的影响，假若周转稳定性不好，受外部因素影响极易造成机组振动超标。轴承连接情况主要影响轴承刚度，如果刚度不足，激振力相同情况下也会出现较大振动，以此拧紧轴承连接螺栓是非常必要的。实际工作中，因连接螺栓没有拧紧引起的振动问题比较常见。
（4）滑销系统。因某种因素影响使得该系统出现卡涩，从而影响机组膨胀，机组膨胀被限制后机组就会产生较大的振动，甚至无法正常开机或产生动静碰磨，对汽轮发电机组带来更大的损害。膨胀受限无法开机问题经常出现在生产现场，所以机组安装与检修过程中，必须要重视这一问题。
（5）动静间隙。众所周知，汽轮机转子与气缸、轴封，发电机转子与静子间等都有间隙。如果汽轮机转子与气缸间有较大的间隙，机组内效率就会变小；汽轮机与轴封间出现较大的间隙，则可能造成蒸汽外漏亦或是空气内漏问题，机组效率与真空受到影响；发电机转子与静子间有较大的间隙，发电机效率也会受到影响。但彼此间间隙也不能太小，否则就会出现动静碰磨，使得机组出现振动超标。实际生产中，要对隔板气封、端部气封与的发电机转子与静子间间隙做好适当地的调整，这是非常必要的。
2.3运行方面因素
机组振动影响因素还与机组运行状况有关。（1）机组膨胀。
滑销系统自身正常情况下，如果操作人员操作不规范，机组出现膨胀不畅，日中最为明显的就是开机时机组暖机时间少或升速加负荷太快，那么机组各部门就有不同的膨胀，此时会产生应力缩短机组使用寿命；同时还会引起太大的差别膨胀，机组开机过程手动影响。如果机组膨胀不充分，也会导致机组出现振动或动静碰磨。（2）润滑油温。轴瓦内轴颈稳定性与机组振动密切相关，稳定性不好时，随着外部因素的变化机组极易产生振动。轴瓦内润滑油形成的油膜也是影响转子稳定性的重要因素，而轴承乌金关乎到油膜的形成，润滑油油温也是重要因素，要将其控制在合理范围内，太高太低都不利于油膜的产生。（3）轴封温度。不同轴封有不同的温度，运行规程允许范围内对轴封温度进行调整会影响机组振动。其对机组振动产生的影响表现在：温度影响轴承坐标高、端部气封处动静间隙。（4）机组真空与排汽缸温度。两者之间是相辅相成的，一个变化就会使得另一方变化。针对轴承在排气缸上的汽轮机组，排气缸温度变化也会影响轴承座标高，因而是影响机组振动发生的重要因素。（5）发电机转子电流。发电机转子有电流通过就会有热量产生，此部分热量使得发电机转子出现膨胀。发电机自身有质量不平衡问题，膨胀盖板不平衡量力矩，以此发生机组振动；发电机自身膨胀不均匀时，冷态环境下有很好的质量平衡，因膨胀不均匀也会形成动态质量不平衡，其随着发电机转子恢复到冷态状态下后消失。
3、汽轮发电机组振动故障诊断与处理方法
3.1传统处理方法
振动故障诊断早期，会结合故障物化现象应用物理与化学技术直接检测机组振动故障。随着传感技术、实时检测与电力信号处理等发展水平的提高，开始应用数据处理技术进行故障诊断，并根据故障征兆对诊断故障做出具体诊断。经过一定时期的发展，故障机理领域发展速度快，整个故障诊断过程中，创建相应机组故障或数学信息模型也是非常必要的。但此模型要注意系统设备故障机器运行环境。因大规模旋转设备结构复杂且故障机理不明确，因而对普适数学模型的创建带来了一定的影响。
3.2专家系统振动故障诊断法
汽轮机组振动故障中，传统检测诊断技术的应用，因各专业水平不同且领域内顶尖专家无法及时到达故障现场，所以穿鸥汀专家诊断方法应用局限性比较大。随着时代的进步，人工智能技术发展，在数据库中录入行业专家经验与理论，根据计算机、数据库与仿生学等专业促使，在系统模拟专家思维基础上诊断汽轮发电机组振动故障，使得故障检测诊断准确性与效率得到了极大的提升。
现阶段，设备故障有复杂的体现形式，故障张磊与征兆间对应关系不是简单的一一对应。因而对于故障诊断，如果单纯依靠专家经验积累或直觉，即“浅知识”通常无法利用逻辑推理或数学模型的创建成功解决问题。截止到现在，随着人工智能技术发展水平的提高，特别是专家体系专业技术进步与成功应用，构成了专家诊断故障检测体系。
专家诊断故障体系即经过长期实践经验与故障信息积累，人们设计开发的一种智能化程序体系，以此有效解决无法用数学模型具体描绘的复杂多变的故障诊断缺陷问题。一般，该体系通常是由推理验算机、理论知识库、收获与解释程序等部分构成，其中推理机与知识库规划设计是最为重要的。现阶段，专家体系优势明显，可代替各领域专家完整且详细地记录整个判断、推理与结论环节，很大程度上获得了可靠的诊断结果。专家体系在诊断知识领域位于核心与基础地位，而知识的质与量是展现该系统基础性能的重要指标。只有深入了解领域中存在的问题，全面掌握有一定广度与深度的诊断知识，以合理化表达组织知识利于从根本上保障专家体系诊断的准确性与统一性。因此，大规模旋转设备故障诊断与专家检测体系的开发，要注意以几方面的问题：（1）领域内不精确知识体现。当前专家体系知识大多以专家自身积累的丰富故障诊断经验为主，体现了知识不精准性，缺乏定量准则。（2）反映复杂征兆与故障。故障及征兆间常常不存在简单而明确等因果关系，主要表现相同故障对应很多故障征兆，而相同故障征兆又对应很多发电机故障。（3）诊断信息合理而有效的应用。受传感器专业技术与测试基础条件影响，部分有价值的信息可能被忽略，一般要利用振动信号充分分析设备故障诊断。因此，要加强机组内部其它情况参数研究，例如压力作用及温度等相关信息。
3.3模糊诊断法
这是一种以数值运算为主的故障诊断方法，其主要应用模糊数学知识，结合振动故障现象及成因构建相应的模糊关系，再结合计算机已经设定好的程序预算，以此明确振动故障发展方向。通常，该诊断方法具有高度自动化功能，没有人工干预情况下模糊运算机组故障。实际工作中可不考虑振动故障发展过程，而是针对故障发生初期现象，所以可不考虑数据实时性，通常是简单并初步诊断振动故障，为工作人员提供参考且针对单一目标，无法判断多原因振动故障。但因模糊诊断法自身具有一定的特点，使其在保准信息征兆群无法确定的情况中有很强的适用性。
该诊断技术应用于现代计算机中，要将诊断值作为计算关键，利用自动化人工干预更好地满足诊断需求。但利用频谱振动等有限信息无法对部分故障进行分离。而且模糊诊断时，利用诊断获得的数值型结果透明性比较差。因此该模糊诊断方法只能作为一种初步简化诊断方法，要通过精密诊断提供充足的信息数据。随着负荷的变化逐步形成轴心轨迹与振动等有关的信息。
3.4人工神经网络信息诊断方法
现阶段，随着神经网络的发展，以其为基础的故障诊断手段取得了很好的发展成就。当前，oHpifed、BP与自组织映射等网络信息使用量大，神经网络故障领域诊断中，对开发者专业领域基础知识掌握情况要求不高。此方面，适合间距示例等优势突出。但其也有一定限制，通常表现为：（1）诊断系统完整的基础性能，一定程度上手所选示例影响。如果示例正交或完备性比较差，其对应体系性也就会不会很好。对应情况下，无法保障正交训练集数据库的完备性。特别是训练样本不多时，亦或是两个示例比较相似，往往无法得到永远正确的网络求解。（2）利用人工神经网络技术，可以有效处理数字化信息。具体来说，利用神经网络可将知识转换成数字信息，经过转化推理形成数值计算，以此解释知识昂立下权重难题。因而神经网络技术可对层次不高的智能技术进行模拟。高层次智能模式要应用很多符号表达基础知识并做好相应的处理。因此，虽然神经网络专业诊断技术发展取得了一定的成果，特别是加快了网络收敛性，但利用专业神经网络技术有效处理各类复杂问题，要做好准备。
结束语
现阶段，汽轮发电机组运行中，故障诊断技术备受国内外电力行业关注。该技术发展从系统研究与开发逐步向技术集成组合、软件规范与模块化、硬件标准化与专业化方向发展；同时从简单的监测诊断向监测诊断与管理维修方向发展，并将定期维修变成预测性维修。伴随工程网络的发展，设备诊断系统逐渐进入企业MIS系统，为企业实现现代化管理目标提供了重要的推动力。现阶段纵观技术实际应用情况，汽轮发电机组状态监测、故障诊断与机组预测维修是未来必然发展趋势。
参考文献：
[1] 刘树鹏,何国安,张学延. 某电厂600MW机组振动故障诊断及处理[J].汽轮机技术. 2012(06)
[2] 国安,闵昌发,张学延,张卫军,王延博. 国产600MW汽轮发电机组轴系动平衡研究[J]. 何动力工程学报. 2012(04)
[3] 孔昭文,孔繁刚,孔梦婕,李晓波. 200MW汽轮机组振动故障诊断与处理[J].内蒙古电力技术. 2010(S2)
[4] 刘思明,林恒峰. 一起机组振动跳机事故的分析及处理[J].江西电力职业技术学院学报. 2010(01)
[5] 王润,刘智安,孔昭文,潘云珍.汽轮机动静碰摩振动的诊断与处理[J]. 内蒙古电力技术. 2009(01)
[6] 李小军,童小忠,李荣义,陆颂元. 600MW超临界机组轴系振动分析诊断及处理[J]. 汽轮机技术. 2009(0