汽轮机轴系振动在线监测与故障诊断系统

第53卷第5期2011年1O月汽轮机技术TURBINETECHN0L0GYVN153NO50CT201L汽轮机轴系振动在线监测与故障诊断系统游洋，张梅有1华北电力大学，保定071003；2宁夏电力公司教育培训中心，银川750000摘要利用LABVIEW虚拟仪器开发平台构建了汽轮机轴系在线监测与故障诊断系统。系统有以下显著特点小波降噪功能模块利用MATLAB小波工具包实现了混合编程，能更好地还原真实信号；HHT分析功能模块以新的信号分析方法为基础，克服了传统分析方法的不足，能使信号分析更准确；模糊诊断功能模块利用最大隶属度原则，根据常见的故障与征兆之间的关系，进行故障的在线诊断。关键词汽轮机；小波降噪HILBERTHUANG变换；模糊诊断分类号TK263文献标识码A文章编号10015884201105O38102THEONLINEMONITORANDFAULTDIAGNOSISSYSTEMFORSTEAMTURBINESHAFTVIBRATIONYOUYANGZHANGMEIYOU1NOAHCHINAELECTRICPOWERUNIVERSITY，BAODING071003，CHINA2EDUCATIONANDTRAININGCENTEROFNINGXIAELECTRICPOWERCOMPANY，YINCHUAN750000，CHINAABSTRACTTHEONLINEMONITORANDFAULTDIAGNOSISSYSTEMFORSTEAMTURBINESHAFTVIBRATIONWASCOMPOSEDOFLABVIEWWHICHWASTHEVIRTUALINSTRUMENTDEVELOPMENTWORKBENCHITHASSIGNFICANTCHARACTERISTICASBELOWDENOSINGBYWAVELETFUNCTIONMODULEHASACHIEVEDMIXEDPROGRAMINGWITHUSINGMATLABWAVELETTOOLKIT，CANRESTORETHETURESIGNALBETTER；BASEDONANEWSIGNALANALYSISMETHOD，HHTANALYSISFUNCTIONMODULEGETSOVERTHEDECTOFTRADITIONALANALYSISMETHOD，WHICHCANMAKEAMOREACCURATESIGNALANALYSIS；FUZZYDIAGNOSISFUNCTIONMODULECANACHIEVEONLINEFAULTDIAGNOSISWITHUSINGTHEMIMUMMEMBERSHIPDEGREEPRINCIPLE，ANDFOLLOWTHECOMMONRELATIONSHIPBETWEENFAULTSANDSYMPTOMSKEYWORDSSTEAMTURBINE；DENOSINGBYWAVELET；HILBERTHUANGTRANSFORMATION；FUZZYDIAGNOSIS0前言随着测量技术、信号处理技术以及振动分析技术的发展，汽轮机组振动监测及故障诊断技术经历了由离线监测到在线监测、由现场诊断到远程诊断的发展过程。现在的汽轮机组的在线监测与故障诊断系统能实时的反映机组运行状态中的转子振动情况，并通过多种方式的信号采集和信号处理技术，获取机组的振动特征，完成故障诊断。LABVIEW是美国NI公司设计的虚拟仪器开发平台。它是一种图形化的软件开发集成环境，用户能够通过友好的人机界面来编写程序，被视为一个标准的数据采集和仪器控制软件。本文就是基于LABVIEW语言实现了对汽轮机组轴系监测与故障诊断系统的研究开发。1系统的硬件组成准确获取转子的振动信号是实现在线监测和诊断分析的前提，而数据采集正是LABVIEW的核心技术之一，也是其与其它编程语言相比的优势所在。本文以能够模拟旋转机械故障的BENTLY模拟转子试验台为实验监测对象，共设置3个振动监测点。每个监测点设有、Y两个方向的振动监测信号。信号通过电涡流传感器采集后可能不满足数据采集卡的要求，必须通过前置器或信号调理器实现阻抗匹配和信号放大等预处理，使信号满足数据采集的系统的要求，再传输至计算机实现在线监测。采用NIUSB6210数据采集卡，250KSS、16位、16路，250KSS采样速率，4路数字输入、4路数字输出，通过USB接口供电。数据采集时，用采集卡驱动中提供的DAQASSISTANT作为接口函数，进行通道设置，如采集模式、采样率等。进行数据采集。数据采集程序如图1所示J。收稿日期20101008作者简介游洋1986，男，硕士研究生，研究方向汽轮机组振动故障监测与诊断。图1数据采集程序框图382汽轮机技术第53卷2系统的软件功能模块汽轮机组在线监测与故障诊断系统如图2除了具有基本分析模块以外，还有小波降噪模块、HILBERTHUANG变换分析模块、模糊诊断模块，本文将着重介绍这3个模块。图2在线监测系统时域波形显示21小波降噪模块在振动信号的采集过程中，由于现场复杂环境的影响，其原始信号中往往含有大量的噪声。所以必须先通过降噪处理才能得到准确的振动信号特征。小波分析由于具有多分辨分析的功能，能在不同分阶层上有效分辨突变信号和噪声，实现信号的降噪。小波降噪的具体过程为先将信号进行小波分解，将其分为低频段和高频段，噪声部分一般存在于高频段中。再对高频段以门限阈值等方式对小波系数进行处理，最后对信号进行重构，实现消噪J。为了借助MATLAB中强大的小波分析工具，在LABVIEW中利用MATLABSCRIPT节点技术实现LABVIEW与MATLAB的混合编程，完成信号降噪。其效果如图3所示。图3小波降噪效果图由图3可以看出，经过5层小波分解重构后，信号的大部分噪声消除。还原了真实的振动信号，这对于后面的信号分析和故障的诊断意义重大。该模块的程序框图如图4所示。N1EDTC5弼4IAWREOFFT1曲，INDZL拯11仃ELZ；LC1如NA晡C6ND档舟J2帆FDI曲R、F原始信号降噪后信号图4小渡降噪程序框图22HILBERTHUANG变换分析模块汽轮机组轴系的振动信号通常具有非线性、非平稳的特征。一般的时频分析方法如FF1RI、，虽然在对平稳信号的处理中取得了好的效果，但其得出的频谱只是反映信号在某一频率分量的振幅和相位，而不能指示信号各频率分量随时间变化的规律。所以用这些方法对汽轮机组轴系振动信号进行处理，往往具有一定的偏差。另外，小波变换虽然能够处理非稳态的数据，但是它不是一种自适应的信号处理方法，一旦小波基被选定以后，就必须用它来分析所有的待分析数据，这就有很大的局限性。HILBERTHUANG变换是一种自适应时频分析方法，它是通过经验模式分解EMD将信号分解成一系列的本征模态函数IMF；得到的IMF是近似单频率成分的信号，这时对其进行HILBERT变换，可以得到每个本征模函数的瞬时频谱。由于经验模式分解是完备的，所以将这些本征模函数的瞬时频率组合起来就可以得到整个信号的频谱。HILBERTHUANG变换的关键是经验模式分解，该分解方法的本质是把一个多频率成分的信号分解为一系列单频率成分的信号。所以它能够适用于非线性、非平稳信号的分析J。将小波降噪后的振动信号进行HILBERTHUANG变换，得其频谱图如图5所示。HHT分析程序框图如图6所示。图5HHT分析的边界谱和三维图谱图6HHT分析程序框图23模糊诊断模块本文所采用的模糊故障诊断的方法是基于最大隶属度原则的模糊模式识别的直接方法。它共分为以下几步1计算由HHT变换分析得到的故障特征频率幅值在各个频率范围内的特征隶属度，组成一组特征隶属度向量，X1，X2，XXL0R。2进行各种故障试验，研究振动故障的频谱特征，在此基础上，参照白木万博的“得分法”，建立模糊故障振动系统的模糊关系矩阵R见图7诊断图7模糊诊断下转第385页第5期杨志磊等600MW汽轮机转子热应力及寿命损耗分析研究385毒制图5美国TIMOSARNEY曲线变通过公式5求出不同工况下转子低周疲劳寿命损耗百分比D。11D寺O06如图6所示，绘制出等寿命耗损率下的温升率一温升量曲线，帮助电厂运行人员在启动过程中适时的调整温升率来降低转子疲劳损耗。400350300250200赠1501OO50_8SYF一00069，。0093L0厂7O170033、I一一NNNT温升量C图6600MW机组转子疲劳寿命损耗曲线当启动或者调峰时由固定的温升量，机组运行人员可以通过选定不同的温升率，查得本次启机或者调峰造成的转子寿命损耗。反之，也可以由确定的寿命损耗来获得需要的温升率。通过此方法可以更好地预测和防止转子断裂带来的事故，以期达到提高机组寿命的目的。3结论1本文通过建立ANSYS有限元模型计算，通过模拟值与理论公式运用最JB乘法拟合，得出超超临界机组热应力计算中的时间修正因子K与形状因子，然后通过应力与应变的关系，TIMO曲线估算出汽轮机组不同温升率下的寿命损耗。2汽轮机组实际运行中，机组人员在按规程操作时是按照某一定额温升率进行负荷的变动，所以本文研究的平均温升率下的机组寿命损耗，可以指导实际情况。3机组启停、调峰运行时，以某一平均温升率调整负荷，可以通过文中的寿命损耗曲线来决定温升率的大小。如平均温升率在3MIN时，150MIN内温升量达到450，热应力将达到750MPA，这已超出转子的应力极限，可能会造成安全性事故。可通过不同的温升率来调节，具有实际的指导意义。参考文献1荆建平，孟光汽轮机转子疲劳强度理论研究现状与展望J汽轮机技术，2003，4552612642孙奉仲大型汽轮机运行M北京中国电力出版社，20053郭彦梅汽轮机转子裂纹产生的原因及预防措施J山西科技，2008，21441454李益民，杨百勋汽轮机转子事故案例及原因分析J汽轮机技术，2007，49166695张朝辉ANSYS热分析教程与实例解析M北京中国铁道出版社，20076张保衡大容量发电机组寿命管理与调峰运行M北京水利电力出版社，1988上接第382页原则R，其中列出了汽轮机组轴系最长出现的8种故障及其故障征兆。3由各征兆的特征隶属度和模糊关系矩阵计算各个故障的隶属度YL，RXX。最终，最大隶属度对应的故障类型就是最可能发生的故障类型。3结论本文以BENTLY模拟转子试验台为监测对象，以NI采集卡和电涡流传感器为硬件基础，利用LABVIEW虚拟仪器开发平台构建了汽轮机组轴系监测和故障诊断系统。系统具有以下特点1小波降噪模块借助了MATLAB中小波工具包，实现LABVIEW和MATLAB的混合编程。消除了信号的大部分噪声，还原了真实的振动信号，为信号的分析和诊断提供了基础。2系统采用了HILBERTHUANG变换的分析方法，克服了单纯采用快速傅里叶变换进行分析的不足，使结果更准确、更可靠。3系统采用模糊诊断的方法，利用最大隶属度原则，根据汽轮机组常见故障与故障征兆之间的关系，在考虑所有征兆的基础上来诊断设备故障的可能原因，实现了机组的模糊诊断。参考文献1施圣康汽轮发电机组振动故障诊断技术的发展现状J动力工程，2001，214129512982龙华伟LABVIEW821与DAQ数据采集M北京清华大学出版社，20081