第一讲汽轮机故障诊断技术的发展

第一讲汽轮机故障诊断技术的发展、特点、任务和方法第一节汽轮机故障诊断技术的发展历史一、故障诊断技术的发展历史设备故障诊断技术的历史可以追溯到19世纪产业革命时期，主要依赖于该领域个体专家单纯依靠感官获取设备的状态信息，凭经验作出直接的判断，这是最原始、最简单的诊断技术。真正意义上的诊断技术产生于20世纪60年代初期。1961年，美国开始执行阿波罗计划，出现了一系列严重的设备故障，67年美国海军主持成立了美国机械故障预防小组，下设故障机理研究、检测、诊断和预测技术、可靠性设计和材料耐久性评价四个小组。在旋转机械故障诊断方面，美国西屋公司于与76年研制，到1990年已发展成网络化的机组智能化故障诊断专家系统。此外本特利公司也推出了DDM、ADER系统为代表的多种机组在线监测诊断系统等。英国在20世纪60年代末，70年代初，成立了英国机械保健中心；日本密切关注世界动向，积极引进、消化最新技术，努力发展自己的诊断技术，研制诊断仪器，在民用工业中的故障诊断技术发展占有一定的优势。1987年5月，中国振动工程学会故障诊断学会成立。1987年10月，由振动工程学会、故障诊断学会和转子动力学学会联合召开了全国第一届旋转机械故障诊断对策研讨会。北京、沈阳、天津、上海等省(市)先后成立了机械设备故障诊断技术委员会或研究开发中心。与此同时，中国机械工程学会成立了失效分析工作委员会，建立了全国性的专家库和失效分析网，用于协调全国的失效分析和故障预防研究工作。现代设备诊断技术的发展经历了两个主要阶段。第一个阶段是以计算机技术、传感技术和动态测试技术为基础，以信号处理技术为手段的常规诊断技术发展阶段。这一阶段，设备诊断技术融合并吸收了大量的现代科技成果，各种先进理论、方法和技术在设备诊断领域中都找到了用武之地。如：振动诊断技术、振声诊断技术、声发射诊断技术、光谱诊断技术、铁谱诊断技术、红外和热成像诊断技术、核辐射诊断技术等，都是这一阶段取得的成果。计算机技术的迅速发展，使得各种信息处理方法应运而生，如逻辑诊断、统计诊断、故障树诊断、模糊诊断等。各种新技术的应用，使得对设备的在线监测与诊断成为可能。但是，在这一发展阶殷。各种新技术和新方法的应用，仅仅只是延长了人的感官功能。第二个阶段人工智能技术的应用．标志着现代设备诊断技术进入了第二个阶段——智能诊断阶段。智能诊断技术的应用，不但延长了人的感官功能，而且延长了人的大脑功能。诊断技术发展到这一阶段，其研究内容与实现方法已发生了且正在继续发生着重大的变化。原来以数值计算和信号处理为核心的诊断技术将被以知识处理和知识推理为核心的诊断技术代替，形成基于知识的设备诊断技术。对诊断技术的研究也不再是各种方法的“堆积”，而是从知识的角度出发，系统地研究诊断技术。现在，故障诊断技术在机械、电子、能源、化工、交通运输、航空航天、军事等各个领域得到了广泛应用。应用的对象包括旋转机械、往复机械、流程工业、加工过程、仪器仪表等。由于旋转机械是各行各业用得最多的一类机械设备，所以，旋转机械的故障诊断问题始终是设备诊断技术研究的热门课题。汽轮机组是大型旋转机械，而且用途非常广泛，其故障诊断问题引起了有关单位和人员的高度重视。二、汽轮机组故障诊断技术的研究现状1．信号采集与信号分析(1)传感技术。由于汽轮机组工作环境的特殊性(高温、高压、高转速、高应力)，所以在汽轮机组故障诊断系统中，对传感器的性能要求很高。目前，对传感器的研究，主要是提高传感器性能的可靠性、开发新型传感器，以及研究如何诊断传感器故障以减少误诊率和漏诊率等方面的问题。当前，许多学者正在研究利用多传感器信息融合技术来诊断故障。提高对故障的分辨率。(2)信号分析与处理。在信号分析与处理研究领域中，最具有吸引力的是振动信号的分析与处理。汽轮机组故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换(FFT)。FFT的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加，它认为信号是平稳的。所以．分析出的频率具有统计不变性。FFT对很多平稳信号的情况具有适用性，因而得到了广泛的应用。但是，实际中的很多信号是非线性、非平稳的，所以为了提高分辨精度，新的信号分析与处理方法成为该领域的重要研究课题。目前，正在研究的信号分析与处理的方法有变时基FFT、短时基FFT、时—频分析、Winger变换、小波变换、全息谱分析、延时嵌陷分析、信号的分维数计算等。2．故障机理故障机理研究是故障诊断领域中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前，对汽轮机组故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行。汽轮机组是大型旋转机械，振动信号是其主要也是非常重要的特征信号。因此，汽轮机组的故障研究总是从振动信号人手，并从振动信号中提取故障征兆．从而建立起故障征兆集合和故障集合之间的映射关系。目前，研究汽轮机组故障机理方法有现场试验法、实验室模拟研究法和计算机仿真法。现场试验方法是在实际机组上模拟具体的故障，对故障信号进行在线检测，提取故障的征兆。这种研究方法具有征兆一故障关系明确、故障状态的逼真度高等优点。但是，这种研究方法也有其不足之处，如信号的背景噪声大、危险性大和费用高等。实验室模拟研究方法是先建立机组的物理模型，即模拟实验台。然后在模拟实验台上人为地模拟出机组的故障，在模拟故障状态下检测故障信号，提取故障特征，从而建立起故障征兆与故障之间的映射关系。该方法克服了现场实验法的缺点，是目前广泛采用的故障研究方法。但是，该方法也有其缺点，主要表现在故障状态的逼真度有所降低、模拟的故障范围受到限制、实验台的造价高等方面。计算机仿真法目前是研究旋转机械故障机理和故障行为的常用方法。该方法是先建立描述设备状态和行为的数学模型，再开发出相应的仿真软件，然后对一些典型故障进行数值仿真。其优点为：不受现场和实验室的条件限制；能定量地建立故障状态和故障特征之间的关系；能反复模拟不同的边界条件(环境条件)和初始条件下的故障形态和故障特征。该方法的困难之处是数学模型的建立以及如何验证数学模型的准确性。3．诊断策略汽轮机组是一个复杂的机电系统，其故障特征集合与故障集合之间的映射关系非常复杂。机组在运行过程中，可能出现多个故障。所以，如何根据检测到的故障特征来诊断出机组的故障是研究人员非常关心的问题，这个问题也就是诊断策略。在汽轮机组故障诊断领域中，常用的诊断策略有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、基于灰色理论的诊断、模糊诊断、专家系统和基于人工神经网络的诊断。目前研究比较多的是后几种诊断策略。其中，人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热点。4．诊断方法诊断方法的研究一直是故障诊断领域的重点。目前，在汽轮机组故障诊断领域中，主要的诊断方法有振动诊断法、噪声诊断法、热力学诊断法、红外诊断法、声发射诊断法和无损检测诊断法等。汽轮机组是大型旋转机械，振动是其重要的(也是主要的)特征信号。因此，振动诊断法是汽轮机组的常用诊断方法。机械振动势必会产生噪声，噪声信号中包含了机组的丰富的状态信息，因此。噪声诊断法也可用于诊断汽轮机组的故障。汽轮机组热力性能方面的故障，用热力学诊断方法来诊断。机组动静碰磨、转子裂纹等故障可用声发射诊断法进行诊断。在诊断机组剩余寿命和部件缺陷时，主要用无损检测诊断法。目前用到的无损检测技术主要包括硬度测定法、电气阻抗法、超声波法、组织对比法、结晶粒变形法、显微镜观察测定法和X射线分析法等。5．在线诊断系统的研制与开发在线诊断系统的研制与开发，实际上是对上述各研究领域的成果进行集成，这种集成，既包括硬件方面的集成，又包括软件方面的集成。在线诊断系统在现场投入使用后，可对汽轮机组的状态和故障进行在线诊断与分析。三、汽轮机组故障诊断技术的发展趋势在汽轮机组故障诊断领域里，已取得了一些重要的理论和应用成果。但是，当前汽轮机组故障诊断技术的研究还存在以下几个方面的不足：(1)在诊断方法和诊断系统的开发研究方面投入的精力较多，而对故障机理的研究投入的精力相对来说少了一些，专家系统知识库中存放的知识不丰富。所以，所开发出来的诊断系统难以对被诊断对象做出准确有效的诊断。(2)国内在诊断系统软件开发方面“百花齐放”，没有统一、规范的软件标准，没有标准的开发环境；诊断系统的硬件没有标准化、系列化。因此，开发一套诊断系统要花费巨大的人力、物力和财力。(3)开发出来的诊断系统的功能比较单一。目前已有的诊断系统大多数只能诊断出故障的名称，对故障机理的分析不够透彻，缺少对设备状态的综合评价、故障趋势的预测、设备运行指导和维修决策等方面的综合功能。诊断系统的自学习功能没有达到实用化。(4)现有诊断系统的诊断过程是非“自主”的。目前已开发出来的诊断系统，大多数是在人工参与下的辅助诊断系统．其诊断过程需要人员的参与和照料，因此，这样的诊断系统是非“自主”系统。正因为诊断过程的非自主性，大大降低了诊断系统的实用性。大型汽轮机组的结构特点和运行条件特点，决定了汽轮机组的故障诊断要快速、准确、高效和实时。为了满足上述要求，汽轮机组诊断技术的研究应在如下几个方面取得突破。1．分布式结构的故障诊断系统的研究与开发汽轮机组各子系统的结构和功能是分布式和多层次的。这种结构上的层次欢关系，要求其诊断系统也是分布式和多层次的，由全局诊断系统和子诊断系统组成。全局诊断系统负责诊断任务的管理，包括将总体任务分解成子任务和向各子诊断系统分配任务两方面内容，这些子任务往往是相互耦合的。诊断子任务完成以后，通过对各子诊断系统结论的综合，最终得出结论。分布式故障诊断专家系统具有推理效率高、诊断速度快、系统可靠、实时性好的特点。2．集成式故障诊断系统的研究与开发由于当前的诊断系统在推理方法上的单一性，在求解复杂系统的诊断问题时受到很大的限制。未来的汽轮机组故障诊断系统，将根据不同子系统的特点采用不同的推理模型，甚至采用几种不同推理模型进行混合推理。例如，在同一个诊断系统中，同时集成了基于规则的推理模型、基于人工神经网络的推理模型、基本事例的推理模型等等。在一个集成式诊断系统中，各种推理模型的优势将得到充分发挥，从而达到提高推理速度和解的准确性的目的。有关专家认为，人工智能研究的下一阶段将是综合集成的时代，所以，集成式故障诊断专家系统的研究与开发将成为一个研究热点。3．构造大型监测诊断中心在同一个电厂或在一个区域内，有许多同类型(或不同类型)的汽轮发电机组在同时运转，可构造一个大型监测诊断中心，对这些汽轮发电机组进行集中监测和管理。构造大型监测诊断中心所带来的好处主要有：①便于集中保存设备的运行数据和健康状况资料；②便于多个机组之间、多个电厂之间共享已有的知识，便于知识库的完善化；③便于根据各机组的状况对机组进行负荷调度。4．自主闭环诊断系统的研究与开发全自主闭环故障诊断系统能够在人员不参与和不照料的情况下完成持续的故障诊断，形成决策，再由诊断系统发出相应的控制指令，对机组施加适当的控制。要实现自主闭环诊断，必须要有成熟和先进的诊断技术。自主闭环诊断系统应满足如下几个基本条件：①诊断系统的知识库必须完备；②诊断系统能够有自学机制，能诊断不可预知的故障；③诊断系统要能自动、快速、完整和准确地提取故障特征；④诊断系统需有规划系统的协同合作；⑤)诊断系统的硬件和软件具有非常高的可靠性，具有很强的抗干扰能力。5．故障诊断的相关技术研究故障诊断技术是以现代传感技术、信息技术、计算机技术、可靠性技术、软件工程及人工智能为基础的高新技术。为了发展汽轮机组的故障诊断技术，我们还必须研究如下相关的关键技术：(1)专家系统开发工具的研究与开发。利用专家系统开发工具，可大大缩短专家系统的开发周期，节约大量的时间和资金。现在，国外诊断系统的开发基本上都已采用专家系统工具。但是，这方面的工作在国内还处于空白状态。(2)人工智能理论的研究。未来的诊断系统，都是具有智能的。人工智能理论研究所取得的新成果应用于故障诊断系统后，将使诊断系统的智能化程度大大提高，从而大大提高诊断的自主性。为了提高故障诊断系统的实用性、可靠性、灵活性和自主性，加强人工智能基础理论(