汽輪機通流部分故障診斷方法研究

時間：2019-06-28

　　【摘要】汽輪機流通部分故障是可以發(fā)生在任何一個工況情況下的，因此要完成汽輪機流通部分的故障診斷就需要，就需要診斷故障系統具備智能化，能夠*的檢測系統，可以自主的完成故障的診斷功能，如此就為診斷系統提出來很高的要求，本文結合Q-Q圖，運用“3σ規(guī)則”求取出監(jiān)測參數的正常工作范圍，結合確定隸屬度，選取合適隸屬度函數。計算工作范圍后運用曲線擬合，解決變工況與故障監(jiān)測參數的正常工作范圍，解決隸屬函數的自動獲取問題，減少其中不確定因素，達到診斷結果精確，完成對汽輪機流通部分故障的準確診斷。
　　【關鍵詞】汽輪機；流通部分；故障診斷；主元分析；粗糙集
　　1、引言
　　運用蒸汽將熱能轉化為機械能從而完成工作任務的汽輪機，是如今火力發(fā)電廠使用的較廣泛的原動機。如果汽輪機出現故障，將嚴重的影響到火電機組運行的可靠性和經濟性，所以汽輪機部分故障診斷一直是人們關注和從事研究的重頭戲，現在使用較廣的方法有振動診斷法和熱力參數診斷法。在汽輪機流通部分發(fā)生故障時，較先表現出的是溫度、壓力等的變化，因此熱力參數診斷法一般用于發(fā)生故障早期的診斷，如果到了后期，將會出現振動參數的變化，此時采用的是振動診斷法。因為流通部分的故障可以發(fā)生在任何一個工況上，所以對診斷造成一定困難，這就要求監(jiān)測系統有一定的智能性，可以自主進行監(jiān)測診斷。而流通部分的熱力參數為監(jiān)測提供了有力的**，那么如何較好的將這些參數為我們所用，從而減少不確定因素的發(fā)生，避免機組的經濟性降低，**可靠性的穩(wěn)定，這是一下文章要解決的問題。
　　2、汽輪機流通部分故障模擬分析
　　2.1采用主元分析法進行特征提取
　　由于系統中的特征參數間存在有不同的相關性，所以對特征參數運用特征參數法進行提取時，可以減少相關性的出現和剔除冗余。之后運用聚類分析，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
　　聚類分析是一種數學方法，就是用來把所要研究的對象進行一定條件的分類。在汽輪機流通部分故障診斷時，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，再結合以上運用聚類分析中分類得出的數據，構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“負荷正常”則“調節(jié)級壓力偏高”、“高壓缸排汽壓力偏低”、“調節(jié)級壓差偏低”“軸向位移偏高”有“故障為高壓缸級組結垢”。
　　3.3加權模糊邏輯算法的運用
　　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，殘缺斷片的知識體系，它們是不具備有具體的形態(tài)，無法準確的計算與判斷的。因此，在故障診斷中，我們引入了加權模糊邏輯算法的計算，對我們所得到的規(guī)則，進行逐條推理判斷，得到需要的真度，然后對所得結果排序，把排序后可能性就是真度較高的那個規(guī)則，我們說這就是最后結論，在計算過程中，我們必須保證它們的外界條件必須相同，就是具備有相應的條件屬性，確保其準確可信度足夠。
　　4、故障征兆的表示
　　針對于故障征兆，我們就熱力參數正常工作時的工作范圍進行研究。在使用計算機自動獲取故障征兆，從而建立起隸屬度函數的過程中，需要知道熱力參數監(jiān)測范圍，報警值和跳閘值等。但有時候為了方便，監(jiān)測數據只有報警值和跳閘值，如此這就為我們帶來了一定的困擾。所以就需要計算熱力參數正常工作時的工作范圍。
　　一般的，我們可以看到，發(fā)電廠中的熱力參數值在一個平均值附近來回振動，隨機變化，若我們將其當做一個隨機過程，且這些數據滿足近正態(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，其所對應的診斷流程是：
　?。?）有負荷與故障檢測參數正常工作的關系曲線，需要求出所對應的參數范圍，再結合運行規(guī)定，建立隸屬度函數。
　　（2）取出發(fā)生故障時的監(jiān)測函數，進行隸屬度函數模糊化。
　?。?）對已經進行模糊化的監(jiān)測參數運用主元分析法進行提取，得到相對應的主元特征。
　?。?）計算故障主元特征，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，進行挨個檢查，逐一排查，計算出對應結論的準確度，得到真度較大的故障模式，就是所要得到的故障模式。
　　6、結論
　　綜上，我們提出了一種變工況下汽輪機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行分類，用粗糙集建立決策表，用知識依賴度來分配輕重，如此克服了主觀上的缺陷，是得到的結論較加具有客觀性，事實性。
　　同時我們使用了Q-Q圖還有“3σ規(guī)則”在結合運行規(guī)程中的規(guī)程制度確定出隸屬度，求得相對應的隸屬函數。運用曲線擬合的方法，求出工況和監(jiān)測函數間的映射關系，使得隸屬度函數具備智能性，如此可以解決相對應我們開始所說的故障時，監(jiān)測系統自動捕捉工況出現的故障，方便之后的維修等的進行，較大的方便了用戶，也減少了企業(yè)的損失。
　　參考文獻
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詞條
詞條說明
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