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汽轮机故障诊断技术的发展与展望

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潘霞

摘要：汽轮机辅机是火电厂发电过程当中十分容易出现故障的一类设备，而汽轮机辅机在相关发电设备当中具有着较高的地位。一旦汽轮机辅机出现相关的故障问题，将会对发电厂的发电效率产生直接影响，也会降低发电厂的自身效益。基于此，本文主要分析了汽轮机故障诊断技术的发展与展望。

关键词：汽轮机；故障诊断；发展

引言

随着汽轮机设计要求越来越朝着高参数、高可靠性、多功能性方向发展，不断改善现有的故障诊断方法十分必要。经过近些年来的发展，国内外高校、企业中的科研工作者以及工程师们已经研究出一些具有代表性且应用在汽轮机上的故障诊断系统。为了更好地克服现有故障诊断系统中存在的不足，加强其实用性，改变其诊断理念，实现其大规模工业级应用，必须以提高故障诊断能力为目标，既要注重各种故障机理研究，也要注重与实际运行相结合，这些要求不仅依赖于对汽轮机故障机理模式的理解，也依赖于传感测量仪器以及数据挖掘技术的不断发展。

1国内外故障诊断技术的研究现状

汽轮机故障根据其过程主要可以分为渐发型和突发型两大类。渐发型故障是伴随着压力/温度参数、振动信号的变化而形成的，是一种过程累积产生的故障，会出现例如结垢、擦碰磨损、部件变形等现象，造成机组内效率下降、部件损伤及运行恶化等状况；突发型故障是伴随着汽轮机在运行过程中突然发生不可控的变化产生的，主要有阀杆断裂、叶片断裂、轴瓦烧毁等故障，此类故障对机组安全运行影响极大，如果没有及时预测并得到妥善处理，将会引发重大事故[1]。

汽輪机故障诊断领域的研究最早源于美国，其在航空航天领域积累了丰富的故障诊断经验，在这个基础上率先对汽轮机故障诊断技术展开了较为深入的研究，一些相关的研究院所及企业，如Bently、EPRI、BEI等相继开发了各自的状态监测与故障诊断系统，取得了多项世界级领先的成果。在美国之后，其他发达工业国家，如德、日、英、法等国的一些公司也投入了大量的人力和物力，对汽轮机故障诊断技术进行了多方面的探索，如德国Siemens、瑞士ABB、日本Toshiba电气公司，也相继推出了许多具有实际工程价值的汽轮机故障诊断系统。

与发达工业国家相比，我国对汽轮机故障诊断领域的研究起步略晚，但发展进度较快，迄今为止，已经研制出几十种不同的汽轮机状态监测与故障诊断系统，取得了很大的成就。得益于监测设备与信息化技术的飞速发展为许多高校和科研单位提供了技术上的有力支持，一大批汽轮机故障诊断方法及系统的研究成果应运而生。

2汽轮机故障诊断技术的发展

2.1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。

2.2人工神经网络故障诊断法的程序

在诊断的过程中，需要技术人员根据汽轮机的具体型号以及其他实际情况合理的选择诊断方式，然后再使用人工神经网络的整故障诊断系统对汽轮机的具体故障进行诊断。为了合理的使用该系统，工作人员需要在该系统运行的过程中正确的输入汽轮机的各项参数，从而准确判断故障类型。最后根据故障类型制定完善的处理方案，使得汽轮机的故障得到完善的处理。

2.3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。

2汽轮机常见故障排除技术

2.2汽轮机润滑油引起火灾的控制

汽轮机润滑油引发的火灾，首先是因为机器向外渗漏油，因此在具体使用的时候，需