唐子玉
大唐清苑热电有限公司071000
摘要：对于火电厂热工控制过程来说，目前提高控制系统可靠性的方法是提高系统各部件的可靠性，增加硬件冗余，但这将使系统成本和规模增加。为此，可采用实时故障诊断技术，建立一套监控系统，使其能在系统故障前期或发生故障时迅速地检测且分离故障，并估计故障的大小，进而采取必要的措施来防止故障扩大，达到提高系统可靠性，减少维修时问和成本之目的。本文对火电厂热工控制系统故障诊断方法进行探讨。
关键词：火电厂;热工控制系统;故障诊断
1过热汽温控制系统的构成
过热汽温控制其主要任务是维持过热器出口温度在允许范围内并且保护热器，使其壁温不超过允许温度。过热汽温的暂时偏差不允许超过±105℃，长期偏差不允许超过±5℃。温度过高会使过热器和汽机高压缸承受过高的热应力而损坏;温度过低则会降低机组的热效率，影响经济运行。过热汽温控制系统发生故障将会给整个电厂运行带来严重的后果，因此，以过热汽温控制系统为例进行故障诊断研究具有代表性和实用性。火电厂机组过热汽温控制系统结构中的控制系统采用二级喷水减温方式，锅炉汽包产生的蒸汽经顶棚过热器加热，在立式低温过热器出口联箱后汇合成一根管道，经一级喷水减温，分A、B侧进入屏式过热器，在后屏出口联箱后分左、右两根管道经左右二级喷水减温，最后进入末级过热器。根据过热汽温控制系统故障诊断的需要，整理出了过热汽温控制系统包含的重要传感器和执行器，其中传感器有：一级过热器前、后左和后右温度传感器，二级过热器前左、前右、后左和后右温度传感器，末级过热器左、右温度传感器，一级减温水流量传感器，左二级、右二级减温水流量传感器等;执行器有：一级喷水减温阀、左二级和右二级喷水减温阀、主减温水截止阀。
2热工过程中主要的传感器和执行器及其故障
2.1热工过程传感器及其故障
大型火电机组测点多，分布广，几乎包客机组及各工艺过程的全部主元参数和主要设备状态，如温度、压力、流量、电压、电流、转速等。传感器的常见故障形式：断线故障，为传感器处于断开状态;超限故障，为输出超出允许的范围;超速故障，为输出的变化速度突变;恒偏差故障，为输出与实际信号存在恒定偏差;恒增益故障，为传感器输出增益减小或增大;卡死故障，为不随被测量变化，保持某个值;漂移故障，输出逐渐偏离实际信号。
2.2热工过程执行器及其故障
执行器是控制系统的终端控制元件，由执行机构和调节机构组成。执行器的常见故障形式：卡死故障，为执行器输出阀位不随指令变化;死区故障，为死区超过正常允许范围;偏差故障，为输出阀位和阀位指令偏差过大;增益故障，为执行器输入输出增益变化;粘滞一滑动故障，为执行器动作的卡涩现象;回差故障，为上下行程差值超出正常情况。从故障的性质上看，所有的故障都可以归结为渐变性故障、跳变性故障、完全失效故障的一种。对于发电机组，渐变性的故障可能是导致灾难性故障的先兆，因此对其进行早期的故障检测是十分必要的。
3基于三层结构的火电厂机组级诊断方案
3.1部件诊断层
在该层中，故障的征兆产生是从单个的控制系统部件来考虑。典型的方法有以下几点。
3.1.1各种基于传感器输出的信号分析方法
信号的幅值检测、变化速率检测是现场采用的最为广泛的传感器故障检测手段，它对于传感器断线、超速等故障是有效的，然而对于缓变、漂移等故障是不敏感的，只有故障非常严重的时候才能检测出故障的存在。信号的平均值、方差的变动检测适合于检测过程变量正常时处于较小范围内平稳变化的场合，而不适合于处于大幅度变动的信号。频谱特性分析对于振动等信号的分析比较有效。
3.1.2DCS模件的自诊断信息
DCS中直接与现场打交道的控制设备是现场控制单元，它们是由机柜、电源、I/0通道、以微处理器为核心的功能模件组成。其中I/O通道是DCS中种类最多、使用数量最大的一类模件，它们是联系生产现场传感器和执行器的信号通道，也是联系微处理器的桥梁，它们的故障会引起DCS中采集数据不准确或使控制信号不能有效执行。不过这些功能模件大多都具有故障自检功能，因此利用模件本身的状态信息来协助传感器或执行器的故障诊断。
3.1.3信号趋势分析与部件知识相结合的方法
对于执行器来说，其输人和输出信号一般都可以采集得到，根据其趋势变化特征可以反映其故障的特征，结合执行器本身动作过程的知识，可以实现执行器的典型故障的诊断。
3.2回路诊断层
回路层的主要诊断方法是基于模型的故障诊断。回路层的故障诊断可以采用典型的残差方法如下。
3.2.1利用静态模型产生残差
对于一些简单过程，其输入输出关系可以用静态模型来表达，则可直接利用其静态模型的输入得到其输出，实际的输出与模型的输出之差即可作为残差信号。
3.2.2利用观测器产生残差
即通过过程的输入输出以及过程的动态模型，借助于观测器重构过程的测量值，重构信号与实际信号的差值作为残差。
3.2.3利用参数在线估计产生残差。
参数估计方法根据模型参数和相应的物理参数的变化来检测和分离故障。该方法需要找到模型参数和物理参数之间的一一对应关系，相比状态估计方法而言，更有利于故障的分离。但是在进行参数估计的时候，往往需要过程被充分激励。对于火电厂的被控过程建立比较精确的数学模型是十分困难的，仅有为数较少的系统可以获得其解析数学模型。回路层的故障诊断依赖于机组建模的结果，在没有良好的数学模型的支撑下，其应用将受到很大的限制。但是对于比较容易建立过程模型的场合，应尽量选择使用模型的方法进行故障诊断。
3.3系统诊断层
由于支配整个系统运行的规律是物质和能量的平衡，这体现在系统中大量的参数和变量将具有某种相关性，因此多个控制回路并不是完全独立的而是存在大量的相关性。这里称这种关系为系统冗余。从系统冗余的角度，利用系统中变量间的相关性提取故障信息以实现故障检测与诊断。主要采用的方法有以下几点。
3.3.1变量间直接的相关关系
变量间的关系可以用动态和静态模型来表达，这里区别于回路层中基于模型的方法是，这里的变量不仅仅从单个的控制回路考虑，可能涉及到多个控制回路。
3.3.2利用神经网络构造变量相关关系
神经网络通过训练可以获得多个变量间的相关关系，将这种相关性保存在其网络权值中。训练好的神经网络具有用其他变量来预测其他变量的能力，从而利用其预测输出和实际输出构造出故障残差来。
3.3.3基于大量数据的统计分析
过程变量间的相关性实际上蕴藏在系统长期的运行数据中，因此从数据挖掘的角度来寻求变量间的相关性用于故障诊断是完全可行的途径。由于过程中数据维数高，数据量大，适合于这种特点的统计分析的方法主要是多变量统计分析方法，该类方法包括主元分析PCA、部分最小二乘PLS、主元回归PCR等。
上述三个诊断层次为提取过程冗余信息以及故障诊断系统的设计提供了一个基本框架。对于一个具体的诊断任务来说，可以从这三个层次上去考虑故障征兆的提取和诊断策略的选择。
结束语
结合火电厂的实际情况，研究热工控制系统的故障诊断，并以过热汽温控制系統为例对故障类型和诊断方法进行了总结。同时，在应用方面使用了一些简单实用的故障诊断方法对常见故障进行诊断，并且在现场进行了故障诊断过程试验，取得了较好的应用效果。
参考文献
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