汽轮机通流部分故障诊断方法研究

      【摘要】汽轮机流通部分故障是可以发生在任何一个工况情况下的,因此要完成汽轮机流通部分的故障诊断就需要,就需要诊断故障系统具备智能化,能够*的检测系统,可以自主的完成故障的诊断功能,如此就为诊断系统提出来很高的要求,本文结合Q-Q图,运用“3σ规则”求取出监测参数的正常工作范围,结合确定隶属度,选取合适隶属度函数。计算工作范围后运用曲线拟合,解决变工况与故障监测参数的正常工作范围,解决隶属函数的自动获取问题,减少其中不确定因素,达到诊断结果精确,完成对汽轮机流通部分故障的准确诊断。
      【关键词】汽轮机;流通部分;故障诊断;主元分析;粗糙集
      1、引言
      运用蒸汽将热能转化为机械能从而完成工作任务的汽轮机,是如今火力发电厂使用的较广泛的原动机。如果汽轮机出现故障,将严重的影响到火电机组运行的可靠性和经济性,所以汽轮机部分故障诊断一直是人们关注和从事研究的重头戏,现在使用较广的方法有振动诊断法和热力参数诊断法。在汽轮机流通部分发生故障时,较先表现出的是温度、压力等的变化,因此热力参数诊断法一般用于发生故障早期的诊断,如果到了后期,将会出现振动参数的变化,此时采用的是振动诊断法。因为流通部分的故障可以发生在任何一个工况上,所以对诊断造成一定困难,这就要求监测系统有一定的智能性,可以自主进行监测诊断。而流通部分的热力参数为监测提供了有力的**,那么如何更好的将这些参数为我们所用,从而减少不确定因素的发生,避免机组的经济性降低,**可靠性的稳定,这是一下文章要解决的问题。
      2、汽轮机流通部分故障模拟分析
      2.1采用主元分析法进行特征提取
      由于系统中的特征参数间存在有不同的相关性,所以对特征参数运用特征参数法进行提取时,可以减少相关性的出现和剔除冗余。之后运用聚类分析,如此可以为之后很大的减少工作量。
      2.2采用聚类分析法诊断故障
      聚类分析是一种数学方法,就是用来把所要研究的对象进行一定条件的分类。在汽轮机流通部分故障诊断时,使用聚类分析,就是分类故障,寻找相同和相似之处,减少工作量。
      3、基于粗糙集的故障诊断规则的建立
      3.1故障诊断觉此表的建立
      有常见的故障特征,再结合以上运用聚类分析中分类得出的数据,构成故障模式类故障诊断决策表,用粗糙集理论,对其约简,从中得到有用信息。
      3.2诊断规则的提取
      有上述工作得到诊断决策表后,提取有用信息,形成故障模式类诊断规则中所包含的故障诊断规则的前提条件。它的规则表示如下:若“负荷正常”则“调节级压力偏高”、“高压缸排汽压力偏低”、“调节级压差偏低”“轴向位移偏高”有“故障为高压缸级组结垢”。
      3.3加权模糊逻辑算法的运用
      在故障的诊断过程中,那种非黑即白,非真即假的逻辑一般是不可取的。在汽轮机流通部分故障中往往存在许多的模糊不清,残缺断片的知识体系,它们是不具备有具体的形态,无法准确的计算与判断的。因此,在故障诊断中,我们引入了加权模糊逻辑算法的计算,对我们所得到的规则,进行逐条推理判断,得到需要的真度,然后对所得结果排序,把排序后可能性就是真度较高的那个规则,我们说这就是最后结论,在计算过程中,我们必须保证它们的外界条件必须相同,就是具备有相应的条件属性,确保其准确可信度足够。
      4、故障征兆的表示
      针对于故障征兆,我们就热力参数正常工作时的工作范围进行研究。在使用计算机自动获取故障征兆,从而建立起隶属度函数的过程中,需要知道热力参数监测范围,报警值和跳闸值等。但有时候为了方便,监测数据只有报警值和跳闸值,如此这就为我们带来了一定的困扰。所以就需要计算热力参数正常工作时的工作范围。
      一般的,我们可以看到,发电厂中的热力参数值在一个平均值附近来回振动,随机变化,若我们将其当做一个随机过程,且这些数据满足近正态分布规律,我们就可以用“3σ规则”来确定它们的正常工作范围了。
      5、诊断流程
      就本文而言,其所对应的诊断流程是:
      (1)有负荷与故障检测参数正常工作的关系曲线,需要求出所对应的参数范围,再结合运行规定,建立隶属度函数。
      (2)取出发生故障时的监测函数,进行隶属度函数模糊化。
      (3)对已经进行模糊化的监测参数运用主元分析法进行提取,得到相对应的主元特征。
      (4)计算故障主元特征,求得与故障模拟类中心的贴近度,找到对应故障所属的故障模式类。
      (5)按照故障模式类规则库中的诊断规则,进行挨个检查,逐一排查,计算出对应结论的准确度,得到真度较大的故障模式,就是所要得到的故障模式。
      6、结论
      综上,我们提出了一种变工况下汽轮机通流部分故障诊断的方法。利用提取的主元特征对通流部分的几种常见故障模式进行分类,用粗糙集建立决策表,用知识依赖度来分配轻重,如此克服了主观上的缺陷,是得到的结论更加具有客观性,事实性。
      同时我们使用了Q-Q图还有“3σ规则”在结合运行规程中的规程制度确定出隶属度,求得相对应的隶属函数。运用曲线拟合的方法,求出工况和监测函数间的映射关系,使得隶属度函数具备智能性,如此可以解决相对应我们开始所说的故障时,监测系统自动捕捉工况出现的故障,方便之后的维修等的进行,较大的方便了用户,也减少了企业的损失。
      参考文献
      [1]武东,汤银才.寿命分布的PP图[J].数理统计与管理,2004年05期.
      [2]叶军.基于Vague集相似度量的汽轮机故障诊断的研究[J].中国电机工程学报,2006年01期.
      [3]李培强,李欣然,陈辉华,唐外文.基于模糊聚类的电力负荷特性的分类与综合[J],中国电机工程学报;2005年24期.
      [4]史进渊.汽轮机通流部分故障诊断模型的研究[J],中国电机工程学报,1997年01期.

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  • 词条

    词条说明

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