樸文哲

摘 要：近年來，隨著燃氣輪機廣泛發(fā)展與創(chuàng)新，作為一種新的動力設(shè)備被廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)之中并推動著其發(fā)展進步。但與此同時，燃氣輪機因其自身結(jié)構(gòu)特點所決定，在使用過程中一旦發(fā)生故障對于維修而言，不僅僅要投入大量的人力、資金，還需要專業(yè)技術(shù)人員對其進行檢查，診斷故障原因，進而進行維修。所以，針對現(xiàn)階段如何有效地降低燃氣輪機故障的發(fā)生成為了亟待解決的重要問題，文章就目前燃氣輪機故障的發(fā)生及診斷技術(shù)進行了簡要分析與總結(jié)，并對相應(yīng)診斷技術(shù)進行了探究，以便為同行業(yè)人提供參考。

關(guān)鍵詞：燃氣輪機；故障診斷技術(shù)；展望

引言

燃氣輪機作為一種新型動力能源設(shè)備，因其自身所產(chǎn)生的熱效率比較高，且污染小，在實際操作中相對比較安全，因此被人們普遍所關(guān)注。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，燃氣輪機被應(yīng)用于各個行業(yè)之中，從高科技的航天航空產(chǎn)業(yè)到電力發(fā)電部門，以及在交通運輸領(lǐng)域中，燃氣輪機所發(fā)揮的重要作用都將是無可替代的，對國民經(jīng)濟建設(shè)發(fā)展有著積極的推動作用。但是與此同時，燃氣輪機因其構(gòu)造復(fù)雜，不僅僅需要在使用的過程中投入大量的人力、物力、財力，更需要專業(yè)的技術(shù)人員對其進行操作，這樣才能有效避免安全事故的發(fā)生。在使用過程中，一旦發(fā)生機械故障，將對企業(yè)經(jīng)濟財產(chǎn)損失造成不可估量的嚴重后果，甚至?xí)θ細廨啓C操作人員生命財產(chǎn)安全構(gòu)成一定威脅。因此，相關(guān)部門以及領(lǐng)導(dǎo)者必須對燃氣輪機的使用及故障原因排查進行嚴格的監(jiān)督與審查，一旦發(fā)現(xiàn)問題必須及時處理，進而從源頭上杜絕安全事故隱患的發(fā)生。

1 當前國外相關(guān)方面的探索

早在二十世紀中后期，國外研究者就利用傳感器以及電腦科技對燃氣輪機工藝故障診斷進行了研究與分析，并在一定程度上獲得了可喜的成就。美國是最早開始對燃氣輪機的探索，并將其運用到航空以及戰(zhàn)艦等多個領(lǐng)域，同樣利用先進技術(shù)及理論支持獲得了尤為突出的使用優(yōu)勢。在燃氣輪機研究分析過程中，將其統(tǒng)計分析理論以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)運用到燃氣輪機中，以此來提高整個燃氣輪機的作業(yè)效率。利用這兩種技術(shù)不僅僅可以有效的對燃氣輪機進行數(shù)據(jù)監(jiān)控，同時還能在第一時間針對所要發(fā)生的事故故障加以預(yù)測，形成自我監(jiān)測系統(tǒng)，針對每一次問題的出現(xiàn)進行合理的應(yīng)對與解決。最早較為成功的案例，應(yīng)該是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RR公司針對燃氣輪機數(shù)據(jù)通過多層感知器、徑向基函數(shù)等技術(shù)針對發(fā)動機進行傳感器檢測，通過數(shù)據(jù)將發(fā)動機上的變量進行預(yù)測，依據(jù)安全參數(shù)進行系統(tǒng)分析，不僅僅如此，在其他形式上也對燃氣輪機進行功能提升，通過信號振動技術(shù)對小波進行良好的分析，進一步促進了燃氣輪機的發(fā)展與使用。

2 我國在這方面的分析探索

我國最早開始對燃氣輪機的關(guān)注主要是指它在軍事以及民用裝置中等方面的使用，針對于對它的研究起初也是因在軍事中的重要影響地位開始的，但是隨著時間的推移，燃氣輪機的廣泛發(fā)展應(yīng)用到各個領(lǐng)域之中，我國才對其進行了全面的探索及分析。但是受多方面影響因素的制約，我國對燃氣輪機的研究并不能與國外相比，大多數(shù)都集中于理論層次上的研究分析，針對燃氣輪機的使用以及故障發(fā)生原因進行了多角度的分析與探索，并利用全新的理論基礎(chǔ)知識對問題進行解決，在一定程度上取得了較大的進步。尤其是近年來，信息技術(shù)的廣泛使用更是將智能化技術(shù)引進其中，著名學(xué)者王永泓等人就是將模糊網(wǎng)Petri知識體系很好地運用到了燃氣輪機機械故障診斷過程中，并能有效快速地解決問題，利用計算機技術(shù)、規(guī)模診斷技術(shù)等多種綜合方法以求更好的促進燃氣輪機的發(fā)展。翁史烈也曾在《基于熱力參數(shù)的燃氣輪機智能故障診斷》一文中提出了新的方法，通過征兆之間定量關(guān)系分析來判斷其故障原因，進而從另外一個角度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面加以解決。卜凱旗等在《在燃氣輪機發(fā)電機組的振動信號監(jiān)測與分析系統(tǒng)》研發(fā)了一套燃氣輪機振動監(jiān)測、故障診斷系統(tǒng)，這種監(jiān)測系統(tǒng)可以有效的對燃氣輪機的作業(yè)進行實時監(jiān)控，通過對振動信息進行全面的分析與研究，以便更好地掌握燃氣輪機的作業(yè)情況，并同步獲得運作體系狀態(tài)，從而有效的保證運行穩(wěn)定，從某種程度上還將獲得很好的經(jīng)濟效益。

3 燃氣輪機智能分析措施

3.1 以規(guī)則為前提的專家體系診斷措施

針對燃氣輪機早期故障的發(fā)生可以采用這種方式對其進行檢測，基于規(guī)則法又稱“產(chǎn)生式方法”。主要是通過簡單描述、更加直接客觀形象的將燃氣輪機作業(yè)進行系統(tǒng)分析，以此來描述其故障產(chǎn)生原因及針對可能存在故障進行預(yù)測。這種方法由于其自身操作簡單，識別能力強，可以通過簡單的知識及推理就可以診斷出燃氣輪機故障原因。但是從某種程度上講，這種方式只適用于對燃氣輪機初期的檢驗，因知識覆蓋功能比較有限，對深層次故障不能進行很好的診斷，對實際操作運行狀況不能進行很好的預(yù)測，且容易造成診斷失誤。

3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法

從映射的角度分析，故障診斷的實質(zhì)是建立從征兆到故障源的映射過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點是高度非線性、高度容錯和聯(lián)想記憶等。不過，將該網(wǎng)絡(luò)運用到問題分析中時，也有非常多的不利之處，這個措施是“黑箱”方法，無法反應(yīng)體系自身的關(guān)聯(lián)，不能對診斷步驟開展全面的論述。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間較長，并且對未在訓(xùn)練樣本中出現(xiàn)的故障無診斷能力，有時候還做出一些不正確的論述，都會導(dǎo)致它在具體活動中面對非常多的不利現(xiàn)象。

3.3 混合智能故障診斷方法

結(jié)合各種發(fā)動機的體系數(shù)值，該項措施的特征是融合多項措施，它是一個非常全面的體系。具體智能診斷方法的選用原則根據(jù)發(fā)動機各系統(tǒng)故障的征兆以及故障狀態(tài)下的歷史數(shù)據(jù)來決定。例如：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把模糊信息和神經(jīng)網(wǎng)聯(lián)系到一起。不但能夠描繪物體中和模糊有關(guān)的內(nèi)容，而且還有著非常優(yōu)秀的信息處理水平，還有自學(xué)功效，在很多領(lǐng)域中獲取了顯著地成就。通過選擇恰當?shù)哪：`屬函數(shù)，將測量參數(shù)表示成對某個模糊子集的隸屬度并傳遞給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行診斷。獲取的是對多項問題的嚴重性的表達，此種現(xiàn)象可確保工作者選取的應(yīng)對方法更加的合理有效。

4 我國燃氣輪機發(fā)展趨勢

我國燃氣輪機應(yīng)向高效率和低污染等方向發(fā)展：通過采取提高壓比、渦輪進口溫度、以及金屬結(jié)構(gòu)優(yōu)化等技術(shù)措施，有效提高輕型航改燃氣輪機和重型燃氣輪機的熱效率；在環(huán)境保護意識不斷增強和國際燃氣輪機排放標準不斷提高的基礎(chǔ)上，結(jié)合貧油直接噴射燃燒（LDI）、貧油預(yù)混氣化燃燒（LPW/PY）、以及富油-猝熄-貧油燃燒（RQL）等先進的干低排放燃燒技術(shù)，即在不對燃氣輪機燃燒系統(tǒng)穩(wěn)定性產(chǎn)生不利影響的前提下，降低燃燒區(qū)的火焰溫度，達到降低 NOx、CO、以及 UHC 等環(huán)境污染物的排放量，達到節(jié)能降耗的目的。

5 結(jié)束語

通過分析，我們發(fā)現(xiàn)該項診斷工藝對于促進設(shè)備的發(fā)展來講，意義非常的關(guān)鍵，它能節(jié)省費用。第一、對于問題機理的探索以及問題樣本的搜集等是當前探索的一大難點，要求相關(guān)的專家學(xué)者共同的努力奮斗。不管在什么時候，問題機理的分析探索都會帶動問題診斷工藝的進步。該項機理的分析將聚集在對于那些漸發(fā)問題的定量探索方面，研究判斷整個系統(tǒng)故障狀態(tài)的指標體系及其判斷閾值將是另一個重要方向。第二、全面分析。燃氣輪機故障診斷需要向熱影響診斷、性能診斷、油液診斷、溫度診斷等的綜合診斷方向發(fā)展，其更加的合乎設(shè)備的故障分析特征以及當前的具體狀態(tài)。

參考文獻

[1]孫祥逢，陳玉春，胡福.發(fā)動機故障診斷主因子模型的測量參數(shù)選擇[J].航空動力學(xué)報，2010（1）.

[2]卜凱旗，任興民，秦衛(wèi)陽.燃氣輪機發(fā)電機組的振動信號監(jiān)測與分析系統(tǒng)[J].噪聲與振動控制，2007（2）.