汽輪機(jī)通流部分故障診斷方法研究

      【摘要】汽輪機(jī)流通部分故障是可以發(fā)生在任何一個(gè)工況情況下的,因此要完成汽輪機(jī)流通部分的故障診斷就需要,就需要診斷故障系統(tǒng)具備智能化,能夠*的檢測系統(tǒng),可以自主的完成故障的診斷功能,如此就為診斷系統(tǒng)提出來很高的要求,本文結(jié)合Q-Q圖,運(yùn)用“3σ規(guī)則”求取出監(jiān)測參數(shù)的正常工作范圍,結(jié)合確定隸屬度,選取合適隸屬度函數(shù)。計(jì)算工作范圍后運(yùn)用曲線擬合,解決變工況與故障監(jiān)測參數(shù)的正常工作范圍,解決隸屬函數(shù)的自動(dòng)獲取問題,減少其中不確定因素,達(dá)到診斷結(jié)果精確,完成對汽輪機(jī)流通部分故障的準(zhǔn)確診斷。
      【關(guān)鍵詞】汽輪機(jī);流通部分;故障診斷;主元分析;粗糙集
      1、引言
      運(yùn)用蒸汽將熱能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能從而完成工作任務(wù)的汽輪機(jī),是如今火力發(fā)電廠使用的較廣泛的原動(dòng)機(jī)。如果汽輪機(jī)出現(xiàn)故障,將嚴(yán)重的影響到火電機(jī)組運(yùn)行的可靠性和經(jīng)濟(jì)性,所以汽輪機(jī)部分故障診斷一直是人們關(guān)注和從事研究的重頭戲,現(xiàn)在使用較廣的方法有振動(dòng)診斷法和熱力參數(shù)診斷法。在汽輪機(jī)流通部分發(fā)生故障時(shí),較先表現(xiàn)出的是溫度、壓力等的變化,因此熱力參數(shù)診斷法一般用于發(fā)生故障早期的診斷,如果到了后期,將會(huì)出現(xiàn)振動(dòng)參數(shù)的變化,此時(shí)采用的是振動(dòng)診斷法。因?yàn)榱魍ú糠值墓收峡梢园l(fā)生在任何一個(gè)工況上,所以對診斷造成一定困難,這就要求監(jiān)測系統(tǒng)有一定的智能性,可以自主進(jìn)行監(jiān)測診斷。而流通部分的熱力參數(shù)為監(jiān)測提供了有力的**,那么如何較好的將這些參數(shù)為我們所用,從而減少不確定因素的發(fā)生,避免機(jī)組的經(jīng)濟(jì)性降低,**可靠性的穩(wěn)定,這是一下文章要解決的問題。
      2、汽輪機(jī)流通部分故障模擬分析
      2.1采用主元分析法進(jìn)行特征提取
      由于系統(tǒng)中的特征參數(shù)間存在有不同的相關(guān)性,所以對特征參數(shù)運(yùn)用特征參數(shù)法進(jìn)行提取時(shí),可以減少相關(guān)性的出現(xiàn)和剔除冗余。之后運(yùn)用聚類分析,如此可以為之后很大的減少工作量。
      2.2采用聚類分析法診斷故障
      聚類分析是一種數(shù)學(xué)方法,就是用來把所要研究的對象進(jìn)行一定條件的分類。在汽輪機(jī)流通部分故障診斷時(shí),使用聚類分析,就是分類故障,尋找相同和相似之處,減少工作量。
      3、基于粗糙集的故障診斷規(guī)則的建立
      3.1故障診斷覺此表的建立
      有常見的故障特征,再結(jié)合以上運(yùn)用聚類分析中分類得出的數(shù)據(jù),構(gòu)成故障模式類故障診斷決策表,用粗糙集理論,對其約簡,從中得到有用信息。
      3.2診斷規(guī)則的提取
      有上述工作得到診斷決策表后,提取有用信息,形成故障模式類診斷規(guī)則中所包含的故障診斷規(guī)則的前提條件。它的規(guī)則表示如下:若“負(fù)荷正?!眲t“調(diào)節(jié)級(jí)壓力偏高”、“高壓缸排汽壓力偏低”、“調(diào)節(jié)級(jí)壓差偏低”“軸向位移偏高”有“故障為高壓缸級(jí)組結(jié)垢”。
      3.3加權(quán)模糊邏輯算法的運(yùn)用
      在故障的診斷過程中,那種非黑即白,非真即假的邏輯一般是不可取的。在汽輪機(jī)流通部分故障中往往存在許多的模糊不清,殘缺斷片的知識(shí)體系,它們是不具備有具體的形態(tài),無法準(zhǔn)確的計(jì)算與判斷的。因此,在故障診斷中,我們引入了加權(quán)模糊邏輯算法的計(jì)算,對我們所得到的規(guī)則,進(jìn)行逐條推理判斷,得到需要的真度,然后對所得結(jié)果排序,把排序后可能性就是真度較高的那個(gè)規(guī)則,我們說這就是最后結(jié)論,在計(jì)算過程中,我們必須保證它們的外界條件必須相同,就是具備有相應(yīng)的條件屬性,確保其準(zhǔn)確可信度足夠。
      4、故障征兆的表示
      針對于故障征兆,我們就熱力參數(shù)正常工作時(shí)的工作范圍進(jìn)行研究。在使用計(jì)算機(jī)自動(dòng)獲取故障征兆,從而建立起隸屬度函數(shù)的過程中,需要知道熱力參數(shù)監(jiān)測范圍,報(bào)警值和跳閘值等。但有時(shí)候?yàn)榱朔奖悖O(jiān)測數(shù)據(jù)只有報(bào)警值和跳閘值,如此這就為我們帶來了一定的困擾。所以就需要計(jì)算熱力參數(shù)正常工作時(shí)的工作范圍。
      一般的,我們可以看到,發(fā)電廠中的熱力參數(shù)值在一個(gè)平均值附近來回振動(dòng),隨機(jī)變化,若我們將其當(dāng)做一個(gè)隨機(jī)過程,且這些數(shù)據(jù)滿足近正態(tài)分布規(guī)律,我們就可以用“3σ規(guī)則”來確定它們的正常工作范圍了。
      5、診斷流程
      就本文而言,其所對應(yīng)的診斷流程是:
     ?。?)有負(fù)荷與故障檢測參數(shù)正常工作的關(guān)系曲線,需要求出所對應(yīng)的參數(shù)范圍,再結(jié)合運(yùn)行規(guī)定,建立隸屬度函數(shù)。
     ?。?)取出發(fā)生故障時(shí)的監(jiān)測函數(shù),進(jìn)行隸屬度函數(shù)模糊化。
     ?。?)對已經(jīng)進(jìn)行模糊化的監(jiān)測參數(shù)運(yùn)用主元分析法進(jìn)行提取,得到相對應(yīng)的主元特征。
     ?。?)計(jì)算故障主元特征,求得與故障模擬類中心的貼近度,找到對應(yīng)故障所屬的故障模式類。
     ?。?)按照故障模式類規(guī)則庫中的診斷規(guī)則,進(jìn)行挨個(gè)檢查,逐一排查,計(jì)算出對應(yīng)結(jié)論的準(zhǔn)確度,得到真度較大的故障模式,就是所要得到的故障模式。
      6、結(jié)論
      綜上,我們提出了一種變工況下汽輪機(jī)通流部分故障診斷的方法。利用提取的主元特征對通流部分的幾種常見故障模式進(jìn)行分類,用粗糙集建立決策表,用知識(shí)依賴度來分配輕重,如此克服了主觀上的缺陷,是得到的結(jié)論較加具有客觀性,事實(shí)性。
      同時(shí)我們使用了Q-Q圖還有“3σ規(guī)則”在結(jié)合運(yùn)行規(guī)程中的規(guī)程制度確定出隸屬度,求得相對應(yīng)的隸屬函數(shù)。運(yùn)用曲線擬合的方法,求出工況和監(jiān)測函數(shù)間的映射關(guān)系,使得隸屬度函數(shù)具備智能性,如此可以解決相對應(yīng)我們開始所說的故障時(shí),監(jiān)測系統(tǒng)自動(dòng)捕捉工況出現(xiàn)的故障,方便之后的維修等的進(jìn)行,較大的方便了用戶,也減少了企業(yè)的損失。
      參考文獻(xiàn)
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      [3]李培強(qiáng),李欣然,陳輝華,唐外文.基于模糊聚類的電力負(fù)荷特性的分類與綜合[J],中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2005年24期.
      [4]史進(jìn)淵.汽輪機(jī)通流部分故障診斷模型的研究[J],中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),1997年01期.

    河北國源電氣股份有限公司專注于汽輪機(jī)汽缸修復(fù),高壓緊固件,螺栓等

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