發電設備的故障診斷及其發展
理論廣角
作者：曹榮權
[摘 要]分析國內外發電設備故障診斷技術的產生發展，闡述了人工神經網絡、模糊集理論等智能方法的發展及在電力係統故障診斷領域中的應用，這些方法為電力係統的故障診斷開辟了新的有效途徑。
[關鍵詞]發電設備 故障診斷 預防性維修
中圖分類號：TG333.7 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）47-0385-01
隨著現代工業和科學技術的迅速發展，發電設備的單機容量越來越大，且日趨高速化、自動化和智能化，對電力工業也提出了越來越高的要求：保護環境、提高效率、降低成本等。高速發展的電力行業正麵臨著多重挑戰。廣泛應用高智能化、集成化、大型化和通用型的故障診斷技術，對提高發電設備運行時的安全性和可靠性有著重大意義。
1、發電設備故障診斷技術的產生和發展
我國工業企業的設備診斷技術從1983年起步，初期主要應用於石油、冶金、及電力等行業，進入20世紀90年代後，迅速滲透到國民經濟的各個主要行業。現在全國從事與電站設備故障診斷係統相關的單位有數十家，主要是高校、研究所、製造廠、電廠等。盡管在國內故障診斷技術起步較晚，但已經慢慢發展和成熟起來。
2、故障診斷技術的發展
2.1 設備使用的規律
所有的設備在整個服役期內，發生故障的次數和使用時間之間具有宏觀上的分布規律：（1）初級階段。故障率較高，原因有：①設備剛剛投運時，必然會暴露出在製造、安裝和調試中遺留的問題；②相關人員對設備的操作和維護還需要有一個適應和熟悉的過程。（2）穩定期。製造、安裝和調試中遺留的問題已經得到較好的解決，故障率很低，一般是突發性故障。（3）劣化期。設備逐漸劣化，故障率開始上升。
2.2 故障診斷技術
通過故障診斷，可以根據設備的狀態製訂相應的維修方案和采取相應的措施，以排除故障和隱患，使設備恢複原有的性能，重新進入低故障率的穩定期，來提高設備的使用效率。早期電力設備采取的是事後維修的方式，根據事故的嚴重程度，又可分為延緩性維修和根治性維修，這是一種完全被動的維修方式，對生產影響很大，由於故障已經發生，後果及損失是非常嚴重的。後來發展為對電力設備進行定期試驗和維修，即預防性維修。
3 故障診斷的技術方法
3.1 基於傳統故障診斷機理分析的方法
診斷的初期是利用各種物理和化學的原理與手段，通過伴隨故障出現的各種物理和化學現象，直接檢測故障。隨著傳感技術、動態測試技術和信號處理技術的發展，開始采用以數據處理為核心的故障診斷方式，利用故障所對應的征兆來診斷故障。隨著國民經濟的快速發展，對故障機理的研究發展非常迅速，目前，對汽輪發電機組的故障機理的研究主要是對故障規律、故障征兆和故障模型等方麵的研究。故障機理研究是從振動信號中提取故障征兆，從而建立起故障征兆與故障集合之間的映射關係。由於大型旋轉機械本身的複雜性和對故障機理不完全清楚，至今難以建立起普遍適用的準確數學模型。
3.2 基於信號處理的方法
當可以得到被控過程的輸入輸出信號，但很難建立被控對象的解析數學模型時，可采用基於信號處理的方法。基於信號處理的方法是一種傳統的故障診斷技術，通常利用信號模型，如相關函數、頻譜、自回歸滑動平均、小波變換等，直接分析可測信號，提取方差、均值、幅值、相位、峭度、散度、頻譜等特征值，從而識別和評價機械設備所處的狀態，檢測出故障，如統計推理近似診斷法、譜峰自動識別法、最大熵譜估計法。
3.3 基於解析模型的方法
基於解析模型的方法應用在線係統辨識技術實時地為係統建立數學模型，當係統中存在故障時，係統的輸入輸出關係就會改變，這些變化就會反映在數學模型中，因而通過觀測係統數學模型的參數變化，便能判定係統是否存在故障。基於解析模型的故障診斷方法能夠深入研究係統本質的動態性質並進行實時診斷，該方法可以分為狀態估計法、等價空間法和參數估計法等。