芮冬梅

摘 要：隨著國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長和電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，高電壓、大容量、多機(jī)互連系統(tǒng)已成為電力系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢。大型發(fā)電機(jī)組在我國電網(wǎng)中的地位和作用越來越突出，鑒于大型汽輪發(fā)電機(jī)組設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，一旦發(fā)生故障，將直接影響到整個機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行，對大型汽輪發(fā)電機(jī)組的故障診斷就顯得極其重要。文章就此進(jìn)行探討，以期提高設(shè)備的安全可靠性。

關(guān)鍵詞：大型汽輪發(fā)電機(jī)組；故障；診斷

就大型汽輪發(fā)電機(jī)組來說，其設(shè)備結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，一旦任何一臺設(shè)備或零件出現(xiàn)故障，就有可能引發(fā)鏈鎖反應(yīng)，最終影響到整個設(shè)備的安全可靠運(yùn)行，同時將造成巨大的經(jīng)濟(jì)社會損失。因此，迫切需要對汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷技術(shù)進(jìn)行研究，以確保機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行，并實(shí)現(xiàn)社會效益與經(jīng)濟(jì)效益的雙贏。

1 大型汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷技術(shù)的目的和意義

對大型汽輪發(fā)電機(jī)組的故障診斷，其根本目的就是確保設(shè)備的安全、可靠、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行，在此就其主要目的進(jìn)行闡述：

其一，針對設(shè)備的故障狀態(tài)或異常狀態(tài)作出及時、正確、有效的診斷，將故障消除在萌芽狀態(tài)。

其二，對設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)起到必要的指導(dǎo)作用，確保設(shè)備安全、可靠、有效的運(yùn)行。

其三，制定科學(xué)合理的監(jiān)測維護(hù)制度，使設(shè)備應(yīng)有的功能得以最大發(fā)揮，在條件允許的前提下，充分挖掘設(shè)備的潛力，使設(shè)備的使用壽命得以延長，使設(shè)備壽命周期的維護(hù)費(fèi)用大大降低。

其四，通過故障分析、性能評估等方法，為設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)、高質(zhì)量制造以及生產(chǎn)過程提供可靠的數(shù)據(jù)和信息。

鑒于汽輪發(fā)電機(jī)組設(shè)備機(jī)構(gòu)的復(fù)雜性，一旦發(fā)生故障將直接影響到整個設(shè)備甚至整個生產(chǎn)過程的正常運(yùn)行，其后果不堪設(shè)想。關(guān)于設(shè)備故障的原因，多種多樣，從設(shè)備的設(shè)計(jì)、制造、安裝、運(yùn)行、維護(hù)等各個環(huán)節(jié)，都有可能引發(fā)不同的故障。為了提高機(jī)組的等效可用率，除了在產(chǎn)品質(zhì)量、安裝、調(diào)試、運(yùn)行維護(hù)等方面下功夫外，還要對其進(jìn)行可靠、有效的故障診斷，以確保生產(chǎn)過程的正常進(jìn)行。因此，對汽輪發(fā)電機(jī)組故障機(jī)理、發(fā)生原因以及故障征兆和發(fā)展趨勢進(jìn)行研究是十分必要的，同時還應(yīng)提出切實(shí)有效的診斷方法，以確保設(shè)備運(yùn)行的安全性和可靠性。

2 大型汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷方法

由于設(shè)備故障較為復(fù)雜，且設(shè)備與故障征兆之間也非常復(fù)雜，這就從很大程度上決定了設(shè)備故障診斷具有探索性過程的特點(diǎn)。設(shè)備故障診斷重在研究故障診斷方法。以下就幾種主要的故障診斷方法進(jìn)行分析：

2.1 傳統(tǒng)診斷法

傳統(tǒng)的診斷方法，在很大程度上依賴于經(jīng)驗(yàn)豐富的運(yùn)行人員以及領(lǐng)域?qū)＜?。他們主要憑借自身經(jīng)驗(yàn)或通過試驗(yàn)對設(shè)備故障實(shí)施重點(diǎn)查找，以此來確定設(shè)備的故障原因和部位所在。頻域診斷法則是基于頻譜特征的變化，對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和故障成因做出判斷。時域分析法主要是根據(jù)時間序列模型和有關(guān)的特性函數(shù)來進(jìn)行診斷。統(tǒng)計(jì)分析法是利用概率統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行分析。其中，頻域診斷法和時域分析法，實(shí)行性較強(qiáng)，能夠?qū)⒃O(shè)備故障特征全面、深入地反映出來，但也存在一定的不足和缺陷。主要表現(xiàn)為：移植性較差，且對復(fù)雜、非線性系統(tǒng)的故障很難作出有效的診斷和識別。

2.2 專家系統(tǒng)故障診斷法

由于設(shè)備故障表現(xiàn)形式的復(fù)雜性，且故障類型與征兆之間關(guān)系較為復(fù)雜，在很多情況下，故障診斷往往依賴于專家的經(jīng)驗(yàn)或直覺，這就是所謂的“淺知識”，很難用數(shù)學(xué)模型或邏輯推理進(jìn)行求解。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是專家系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，專家系統(tǒng)故障診斷法應(yīng)運(yùn)而生。

專家系統(tǒng)故障診斷法是根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及大量的故障信息知識而設(shè)計(jì)出的一種智能化的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，特別適用于難以用數(shù)學(xué)模型來描述的復(fù)雜的故障診斷問題的解決。故障診斷專家系統(tǒng)主要包括推理機(jī)、知識庫、解釋程序和知識獲取程序這四部分。其中，推理機(jī)和知識庫的設(shè)計(jì)是最為重要的。該系統(tǒng)具有較大的優(yōu)越性，可以在某種程度上代替領(lǐng)域?qū)＜?，并能將推理、判斷、結(jié)論的過程完整地記錄下來，大大提高了診斷的可信度。但因?qū)＜蚁到y(tǒng)的建立是基于大量知識，若知識庫的規(guī)則不夠完備，勢必會影響到診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，因此需要著重解決這幾個問題：一是不精確領(lǐng)域知識的表述；二是征兆與故障之間非簡單線性關(guān)系的反映；三是診斷信息的合理運(yùn)用。

2.3 模糊診斷方法

模糊診斷方法主要包括模糊關(guān)系的診斷、模糊模式的識別以及模糊聚類分析。模糊關(guān)系診斷法主要是依據(jù)故障現(xiàn)象與故障形成原因之間的模糊關(guān)系矩陣，使征兆空間向故障空間轉(zhuǎn)化，利用故障隸屬度值對故障類型做出判斷；所謂模糊模式的識別，則是將由測量參數(shù)所形成的特征向量納入故障模式類中。該方法的關(guān)鍵就是故障模式類的模糊向量的確定；模糊聚類方法無需標(biāo)準(zhǔn)信息群，也不需要了解樣本群變化過程中涉及到的內(nèi)容，只需要具備樣本群最初的狀況，以此作為基準(zhǔn)，就可按分類結(jié)果獲取被監(jiān)測樣本的變化趨勢，特別適合于難以確定標(biāo)準(zhǔn)信息征兆群的情況。

模糊診斷法是一種基于數(shù)值運(yùn)算的診斷方法，可在無人工干預(yù)的情況下，自動進(jìn)行，對于要求快速、實(shí)時的場合非常適用。模糊數(shù)學(xué)是一種處理不精確信息的有效工具，對于汽輪發(fā)電機(jī)組的故障診斷有著十分重要的作用。但從目前來看，模糊數(shù)學(xué)在故障診斷方面多局限于單一故障的診斷，對于多故障還無法做出有效的診斷。模糊診斷僅僅是一種初步的、簡單的診斷，要想進(jìn)行精密、復(fù)雜的診斷還需要獲取更多的信息。

2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷法

近年來，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，產(chǎn)生了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷法。目前使用較多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括：Hopfield網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)以及自組織映射網(wǎng)絡(luò)。該故障診斷法具有顯著的優(yōu)點(diǎn)，它不要求開發(fā)者專門的領(lǐng)域知識，只需有一定數(shù)目的具有適當(dāng)類間距的示例。但該方法也存在一定的局限性，主要體現(xiàn)在：一是因診斷系統(tǒng)的性能主要受制于所選擇示例，若示例的正交性、完備性不足夠好時，將造成系統(tǒng)性能不良，在實(shí)際情況中，很難確保訓(xùn)練集的正交性和完備性；二是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能對數(shù)字化信息進(jìn)行處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種針對低層次的智能模擬，要想對高層次進(jìn)行智能模擬，必須有大量的符號知識的表達(dá)及處理。

該技術(shù)雖然取得了豐碩的成果，尤其是在網(wǎng)絡(luò)收斂性方面做了大量的工作，但應(yīng)用該技術(shù)解決復(fù)雜的實(shí)際問題還有很多工作要做。

2.5 遺傳算法的應(yīng)用

遺傳算法是一種源于自然選擇以及群體遺傳機(jī)理的搜索算法，運(yùn)用該方法可以對自然選擇以及遺傳過程中所發(fā)生的雜交、繁殖、突變現(xiàn)象進(jìn)行模擬。采用遺傳算法對問題進(jìn)行求解時，將問題的每一個可能的解編碼成一個“染色體”，也就是個體，所有可能的解，即群體，是由若干個個體構(gòu)成的，可以視為一個由可行解組構(gòu)成的群體逐代進(jìn)化的過程。自遺傳算法產(chǎn)生至今，無論是在應(yīng)用方面、算法設(shè)計(jì)方面，還是在基礎(chǔ)理論方面，都取得了一定的成績，已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、信息科學(xué)等諸多學(xué)科所共同關(guān)注的熱點(diǎn)領(lǐng)域。

3 結(jié)束語

隨著國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長，我國電力系統(tǒng)正逐漸進(jìn)入高電壓、大容量、大機(jī)組的發(fā)展階段，人們越來越注重電力設(shè)備運(yùn)行的安全性和可靠性，經(jīng)濟(jì)性和高效性。目前，我國在大型汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷方法的研究方面，取得了一系列可喜的成績，但實(shí)踐表明，這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到工程領(lǐng)域的具體要求，無論是診斷的正確性還是診斷的自動化水平都有待進(jìn)一步的提高。

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