大型烟气机组的全面在线诊断与预测技术研究
胡阳 吴国新 王吉芳
(北京信息科技大学，机电系统测控北京市重点实验室)
摘要：通过对大型烟气发电机组发生故障时振动信号特点的分析及现场测试，利用无量纲振动信号分析技术，进行故障的长期在线诊断及预测预报技术研究，并提出了采用声发射技术结合振动分析的方法，实现了对烟机机组运行状态的全面在线监测诊断与预测。运用表明，这种混合型的分析方法诊断效果良好，能满足实际需求，为大型烟机组故障的在线诊断与预测提供了一种可行的新方法。
关键词：烟气轮机；振动信号分析；声发射；故障诊断；状态预测
Full-scale Online Diagnosis and Prediction Technology of Huge Stack Gas Turbine Set
Hu Yang Wu Cuoxin Wang Jifang
(Beijing Key Laboratory on Measurement and Control of Mechantronic System,
Bei jing InformationScience and Technology University)
Abstract:
Based on the feature analysis of vibration signal and the spot test of the huge stackgas turbine set when faults happen, non-dimension parameters di agnosis technology is used for long -period online diagnosis and predicti on tèchnology research of the faults. The method which combines acoustic emission technology and vibration analysis is put forward in this paper, and the fullscale online inspection diagnosis and prediction for the running state of the huge stack gasturbine set. The application shows that this combined analysis method has a good diagnosis effect. It can meet practical demands and provide a new available method for the online fault diagnosis and predication of the huge stack gas turbine set.
Key words: stack gas turbine; vibration signal analysis;acoustic emission ;faultdiagnosis; state prediction
0 引言
在大型旋转机械的实际运行中，转子的运行规律十分复杂，往往发生径向或轴向动静碰磨故障，由此导致机械弯轴、部件损坏等严重后果。因此机组状态在线监测及预测技术的研究，对保证企业安全生产以及对设备状态维护都具有十分重要的意义。从早期的振动信号诊断技术到近年来的状态监测技术，已经涌现出很多新的监测及预测方法，诸如红外线监测、超声波监测，以及声发射监测等，为设备状态预测提供了十分重要的判断依据[1]。在线状态监测及预测技术方式取代定期检修方式以后，做到了有目的的进行检修，起到了很好的维护、增效作用。
作为电力、石化企业的关键设备，大型烟气发电机组结构的复杂性、运行环境的复杂性，其转子系统轴承的早期微弱故障就会导致灾难性的后果，但是早期故障的振动信号很微弱，又容易被周围相对幅度较大的低频环境噪声所淹没，从而无法有效检测出故障的存在。本文主要针对烟气轮机组．提出了声发射技术结合振动分析的混合型方法监测转子系统的运行状态，实现了运行状态的全面监测与诊断。振动信号分析法为机组故障预测提供了重要依据；而声发射技术不仅能够无损监测对象的早期状态，而且能弥补振动信号分析技术在一些异常状态下(比如动静碰磨状态)的不足，其相应的监测系统造价也很低廉。
