王帅帅
华电新疆五彩湾北一发电有限公司
摘要：随着越来越精确和科学的机械设备，汽轮机的通流部分将在高压、高温、高速的复杂工况下工作，甚至会出现轻微的异常和事故。随着汽轮机及相应机组系统的复杂性逐渐增加，传统的检测模式已不能满足当前设备故障诊断的步伐。如何充分利用大量汽轮机运行数据，准确挖掘数据的价值，已成为国内外汽轮机故障诊断领域的研究热点。
关键词：汽轮机组；故障诊断；技术现状；发展
1汽轮机组故障诊断技术
汽轮机故障诊断技术是以现有的知识和经验为基础，通过先进的科学技术实现的一种快速分析和诊断系统。能同时对各种故障原因进行及时诊断和分析，向有关科研技术人员提出相关建议和数据分析，对运行生产进行全方位监控，确保安全运行。
经过多年的发展，汽轮机组故障诊断技术逐渐成熟。根据专业知识，汽轮机组故障诊断的第一个基本阶段主要依靠信息技术发出的信号来检测汽轮机的运行情况。第二阶段主要依靠集检测、诊断和反馈于一体的智能信息技术系统，第三阶段是智能化发展阶段，因为我国在故障诊断技术上还有很长的路要走。
2号机组故障诊断中的几个问题
2.1检测方法不合理
在许多企业分析汽轮机故障时，最常用的方法是推理算法。这种汽轮机故障推理算法最直接的问题是无法得到故障征兆，对引起故障的因素缺乏具体的分析。例如，缺乏有效的手段来检测运行中转子表面温度和螺栓断裂。
2.2复杂故障处理效率低
汽轮机故障诊断的首要任务是了解汽轮机故障的机理，认真分析和诊断汽轮机故障的因素。考虑到蒸汽机结构中精密部件多，故障诊断难度大，如果维修人员缺乏相关的理论知识和实际操作能力，可能无法对故障进行深入的分析和判断。如轴系热状态不稳定、扭振等综合问题增加了汽轮机故障诊断的难度，任何设备故障的发生所涉及的知识都不是单方面的。问题的产生往往是多种因素相互作用的结果，也涉及到许多相关领域的知识。这就要求员工不仅要有相关的工作经验，还要有相关领域的知识作为基础，这样会导致故障处理效率慢，耽误生产，无法达到预期的目标。
2.3材料性能诊断不良
任何设备部件的使用寿命都有一定的周期。因此，材料的使用寿命直接关系到汽轮机设备的使用寿命。在汽轮机组的故障诊断中，需要对汽轮机的材料性能进行检测，并根据其使用性能来判断汽轮机的使用寿命。目前，汽轮机设备的材质检测非常关键。然而，由于相关条件的制约，我国材料性能诊断技术相对落后，还有许多问题有待解决，诊断人员缺乏相关专业知识作为支撑，不能更好地分析故障的诱发因素。
2.4诊断技术应用推广困难
现阶段，由于我国汽轮机故障诊断技术尚需改进，故障诊断技术的概念尚不明确，其主要原因是机构相对分散，无法集中管理，重复性工作较多，浪费大量人力物力，系统升级困难，技术研究成果转化率低，生产管理与诊断技术集成度差，由于生产管理和诊断技术存在问题，企业效益低下。
3汽轮机组故障诊断技术的发展
3.1信号的采集与分析
（1）传感器技术。汽轮机一般在高温高压条件下工作。因此，电力公司对汽轮机的故障诊断技术提出了更高的要求，特别是对其传感性能提出了更高的要求。目前，我国对传感器的研究主要集中在提高传感器的性能，提高诊断过程中的诊断准确率，从而对诊断信息进行综合分析。传感器技术以其量程大、灵敏度高、结构简单等优点得到了广泛的应用。
（2）信号采集、分析和处理。汽轮机的故障诊断通常借助于振动信号。在这一阶段，振动信号处理是基于快速傅立叶变换（FFT）的思想。FFT对信号进行时域线性叠加处理，判断信号是否稳定。FFT可以通过波形反馈及时判断不同波形中对应的故障。
正常状态下的信号波形应比较平滑，否则故障时波形凌乱，重复性差。在实际应用中，该方法更适合于信号稳定的汽轮机故障诊断，具有广泛的实际应用价值。
3.2汽轮机组故障诊断机理与策略
（1）失效机理。故障机理就是分析故障产生的原因。在汽轮机故障诊断过程中，需要对故障机理有一定的了解，才能进行故障诊断。目前，我国汽轮机故障维修人员首先分析故障机理，了解汽轮机组的故障征兆，分析故障发生规律，构建故障模型。振动信号分析是分析大部分轴系故障的主要方法，对旋转机械进行在线监测可以诊断出故障特征，从而在汽轮机调节系统调试中采用合适的检测技术来判断故障原因。调速系统主要对系统粘滞和非粘滞故障进行模型分析。
（2）诊断策略和方法。目前，汽轮机故障诊断系统主要应用于逻辑诊断、统计诊断和人工神经网络系统诊断。然而，模糊诊断和人工神经网络系统在工业生产中应用最为广泛。在信息技术不断发展的过程中，许多学者将研究的重点放在了人工神经网络故障诊断策略上。
（3）故障诊断系统的设计与实现。一个相对完整的汽轮机故障诊断系统应包括以下几个部分：数据采集、信号分析与处理、诊断与决策。这四个部分的实际应用情况直接反映了汽轮机故障诊断技术的质量。汽轮机故障诊断系统的研究始于1980年，到目前为止，我国已经研制开发了几十种故障诊断系统，如mm-md诊断系统、大型电站性能及振动远程检测分析诊断系统等。，从多方面提高了故障诊断系统的可靠性和效率，优化了运行程序，延长了使用寿命。
4汽轮机组故障诊断技术发展趋势
4.1远程协作诊断技术的发展
应用远程网络协同诊断技术，可以将汽轮机组的诊断信息输入到诊断数据系统中。为了便于同类型汽轮机组发生类似故障，可以根据系统的特点快速搜索系统，并给出相应的诊断方案。同时，也为满足不同类型汽轮机的故障检测要求提供了有效的数据帮助。
远程协同诊断技术的发展将长期成为一种趋势，它与科学技术的进步、网络信息和数字化的普及密切相关，是实现远程协同诊断技术的重要基础。诊断信息资源可以通过数据库进行共享和诊断。建立在网络上的系统可以在一定程度上降低成本。事实上，只有达到高效诊断、低成本的最终目的，并且网络的在线工作特性允许动态监测，才能真正实现管理，保证汽轮机的安全运行。
4.2人工智能专家系统的应用
为了提高汽轮机诊断系统的准确性，可以利用人工智能技术将专家诊断系统的建立与具有较强自适应仿真能力的人工神经网络系统相结合，充分发挥两者的优势。人工智能模拟人脑的思维、学习和记忆，主动搜索、输入汽轮机故障的原因和来源，帮助专家系统对汽轮机故障的识别、检测和人工方法的应用提供有效的帮助。应用人工智能专家系统可以记录实际汽轮机在工作过程中出现的问题。通过不同方式输入系统单元，系统在下次遇到类似问题时可以快速定位问题的局部单元。智能主动学习搜索和自改进更新方法有助于神经源单元的内部交互，提高汽轮机诊断系统的准确性和完整性。
结论
面对汽轮机应用的不断扩大，详细、准确地分析和判断故障的诱发因素显得尤为重要。因此，有必要及时转变思维方式，跟上世界发展趋势，结合当前先进的汽轮机故障诊断技术和软件，了解汽轮机故障检测方法是否正确。同时，它还可以诊断复杂的故障，判断是物质问题还是人工智能应用问题。通过对汽轮机故障诊断技术的研究，有助于改进汽轮机故障诊断技术，扩大汽轮机故障诊断技术的应用范围，从而提高使用安全性，进一步促进电力工业生产的发展。
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