曹宏玉

（哈爾濱電機(jī)廠有限責(zé)任公司，黑龍江 哈爾濱 150040）

0 引言

目前，各種現(xiàn)代技術(shù)得到了很好地發(fā)展，極大地促進(jìn)了監(jiān)測(cè)運(yùn)行狀態(tài)、機(jī)械故障診斷等新領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)的進(jìn)步。針對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組而言，通過(guò)應(yīng)用故障診斷專(zhuān)業(yè)技術(shù)，大幅推動(dòng)了汽輪單位增強(qiáng)設(shè)備管理能力、改善生產(chǎn)工藝的可靠性。所以，在當(dāng)前的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，被應(yīng)用得越來(lái)越廣泛，尤其是其中的關(guān)鍵性技術(shù)[1]。

1 故障診斷概述

伴隨現(xiàn)代生產(chǎn)領(lǐng)域的發(fā)展以及先進(jìn)科技的飛快進(jìn)步，各種設(shè)備也變得更加復(fù)雜，相應(yīng)的功能也愈發(fā)完善，并且越來(lái)越自動(dòng)化。但卻常常會(huì)因?yàn)椴豢煽咕芤蛩氐挠绊?，而引起設(shè)備故障問(wèn)題，降低甚至失去先前的功能，又或致發(fā)惡性災(zāi)難事故。在整個(gè)電力體系中，一旦汽輪發(fā)電機(jī)組發(fā)生大規(guī)模的故障問(wèn)題，勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致巨大的影響及損失?，F(xiàn)階段，我國(guó)大中型單位現(xiàn)已意識(shí)到監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)的現(xiàn)實(shí)意義及其可以創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)利益。在很多的石化單位、電力企業(yè)，現(xiàn)已在關(guān)鍵性設(shè)備上，監(jiān)測(cè)配置或者配置準(zhǔn)備狀態(tài)，并且形成故障診斷體系。

歷經(jīng)接近半個(gè)世紀(jì)的探索、研究，診斷設(shè)備故障的專(zhuān)業(yè)技術(shù)，已經(jīng)獲得了很明顯的進(jìn)步。在上世紀(jì)，人們一般都會(huì)通過(guò)原始舊的檢測(cè)技術(shù)，并且基于積累的經(jīng)驗(yàn)，來(lái)有效處理設(shè)備發(fā)生的振動(dòng)問(wèn)題。因?yàn)榉墙佑|類(lèi)型的傳感器以及傳感領(lǐng)域技術(shù)的不斷進(jìn)步，已經(jīng)逐步開(kāi)始分析、研習(xí)檢測(cè)手段及設(shè)備儀器，并且分析故障發(fā)展機(jī)理、診斷基礎(chǔ)理論及手段。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)開(kāi)始涌現(xiàn)出可以固定的先進(jìn)監(jiān)視儀、便攜式檢測(cè)儀器等，來(lái)深入監(jiān)測(cè)、分析設(shè)備的整體運(yùn)行情況，并逐步開(kāi)始診斷設(shè)備零部件。再后來(lái)，研制多參量綜合診斷、監(jiān)測(cè)故障的體系，已經(jīng)達(dá)到了應(yīng)用的時(shí)期，大量的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)技術(shù)已經(jīng)逐步開(kāi)始直接被靈活運(yùn)用在長(zhǎng)時(shí)間地整體連續(xù)監(jiān)視、深入離線分析整個(gè)故障診斷的過(guò)程?，F(xiàn)階段，在現(xiàn)代工業(yè)國(guó)家，關(guān)鍵性的大中規(guī)模汽輪發(fā)電機(jī)組，均有充足配備監(jiān)測(cè)分析振動(dòng)、診斷的裝置設(shè)備，并且正在快速更新?lián)Q代。同時(shí)，也在繼續(xù)深入研究、分析識(shí)別方法、故障機(jī)理、防治專(zhuān)業(yè)技術(shù)。盡管監(jiān)測(cè)發(fā)電機(jī)組各種狀態(tài)下的專(zhuān)業(yè)化技術(shù)，很快就發(fā)展到連續(xù)機(jī)組監(jiān)視，但是，診斷能力依然還弱，相應(yīng)的診斷手段依然位處繼續(xù)開(kāi)發(fā)、分析、研習(xí)的時(shí)期[2]。

2 發(fā)電機(jī)組中常見(jiàn)的故障診斷關(guān)鍵技術(shù)

2.1 模糊診斷手段

在模糊集概念方面，最初在1965 年被統(tǒng)一提出來(lái)。在模糊集基礎(chǔ)理論中，作為能適應(yīng)人類(lèi)發(fā)展的模糊表達(dá)模式、設(shè)備精準(zhǔn)數(shù)值特點(diǎn)量接口作用的時(shí)候，經(jīng)由隸屬度函數(shù)統(tǒng)一描述特定值符合特征概念的水平，并借助隸屬度函數(shù)，利用計(jì)算機(jī)可以更好地根據(jù)人的期望來(lái)直接執(zhí)行。

在這種模糊診斷技術(shù)上，通常會(huì)涉及診斷模糊之間關(guān)系、正確識(shí)別模式、分析模糊聚類(lèi)等方面的模糊關(guān)系診斷技術(shù)。按照故障現(xiàn)象及其原因間的模糊關(guān)系所構(gòu)成的矩陣，并且靈活轉(zhuǎn)化征兆空間一直至故障空間，并按故障隸屬度值來(lái)統(tǒng)一判斷獲取故障種類(lèi)。也就是：Y=X·R，其中，Y 表示故障理由模糊向量；X表示一個(gè)征兆向量；R 表示一個(gè)模糊關(guān)系方陣。在這種診斷經(jīng)驗(yàn)中，具體體現(xiàn)在模糊關(guān)系與隸屬度征兆函數(shù)形成的矩陣中。在識(shí)別模糊模式的過(guò)程中，應(yīng)借助測(cè)量參數(shù)而得出特征向量，并且一起納入故障及其有關(guān)的模式里面。一般情況下，存在兩種手段：最大隸屬基本原則，最小距離(漢明、歐幾里得等距離)基本原則。整個(gè)方法的關(guān)鍵所在，就是判定故障模式種類(lèi)的模糊向量。在分析、研究模糊聚類(lèi)時(shí)，針對(duì)模糊聚類(lèi)的環(huán)節(jié)，就應(yīng)融合樣本中的特征數(shù)據(jù)參數(shù)，并根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)一直到樣本群環(huán)節(jié)?；谀：垲?lèi)手段，可以不通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)信啟、群。同時(shí)，也不需要明確樣本群變化的整個(gè)過(guò)程內(nèi)容，唯有基于最初樣本群的情況基準(zhǔn)目標(biāo)，就可以按照分類(lèi)的結(jié)果，得出被監(jiān)測(cè)樣本里面的變化發(fā)展方向，適合于不可明確信息征兆群規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的地方[3]。

在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)中合理應(yīng)用模糊診斷技術(shù)手段時(shí)，應(yīng)以診斷值計(jì)算為關(guān)鍵基礎(chǔ)，通過(guò)自動(dòng)化的人工干預(yù)，以適合需要快速、實(shí)時(shí)的診斷領(lǐng)域。但是，通過(guò)有限的信息，比如，頻譜振動(dòng)信息等，將難以分離部分故障。同時(shí)，在診斷模糊的過(guò)程中，通過(guò)診斷得出數(shù)值型結(jié)果，沒(méi)有必要的透明性。所以，這種模糊診斷僅僅可以作為一類(lèi)簡(jiǎn)化的最初診斷，需要經(jīng)過(guò)精密診斷，來(lái)提供更充裕的信息數(shù)據(jù)。而伴隨負(fù)荷的不斷改變，也會(huì)形成一定的軸心軌跡及振動(dòng)等信息。

2.2 專(zhuān)家診斷體系陣

目前，設(shè)備故障的體現(xiàn)形式相當(dāng)復(fù)雜多變，在故障的種類(lèi)及征兆二者之間，并沒(méi)有簡(jiǎn)單、單一的對(duì)應(yīng)關(guān)系。鑒于此，針對(duì)故障診斷，僅憑專(zhuān)家積累的經(jīng)驗(yàn)或者一種直覺(jué)，也就是“淺知識(shí)”，一般會(huì)很難借助邏輯推理或者創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型來(lái)成功求解。自上世紀(jì)到迄今為止，伴隨人工智能專(zhuān)業(yè)技術(shù)的飛快發(fā)展，尤其是專(zhuān)家體系專(zhuān)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步及成功運(yùn)用，形成了診斷專(zhuān)家體系故障的手段。

在診斷故障的專(zhuān)家體系，就是人們經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及大量積累的故障信息，設(shè)計(jì)出來(lái)的智能化程序體系，以妥善處理復(fù)雜多變的很難使用的數(shù)學(xué)模型，來(lái)具體描繪的故障診斷缺陷問(wèn)題。通常情況下，在這個(gè)體系中，一般存在推理演算機(jī)、理論知識(shí)庫(kù)、收獲程序、解釋程序等結(jié)構(gòu)部分，而且最關(guān)鍵的就是推理機(jī)、知識(shí)庫(kù)的規(guī)劃設(shè)計(jì)。目前的專(zhuān)家體系擁有很強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，可以替代各領(lǐng)域的專(zhuān)家，并且可以完整地詳細(xì)記錄整個(gè)判斷、推理、結(jié)論的環(huán)節(jié)，促進(jìn)診斷提升可信度。在診斷知識(shí)領(lǐng)域，專(zhuān)家體系屬于核心及基礎(chǔ)。其實(shí)知識(shí)的質(zhì)、量，就是一個(gè)體現(xiàn)專(zhuān)家系統(tǒng)基礎(chǔ)性能的關(guān)鍵性標(biāo)準(zhǔn)。唯有深入了解領(lǐng)域問(wèn)題，真正掌握具有一定廣度、深度的診斷知識(shí)，并且通過(guò)合理化地表達(dá)組織知識(shí)，方才能保證專(zhuān)家體系診斷的一致正確性。所以，開(kāi)發(fā)大規(guī)模的旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷、檢測(cè)專(zhuān)家體系，就要妥善處理以下關(guān)鍵性問(wèn)題：①體現(xiàn)不精確領(lǐng)域內(nèi)部的知識(shí)。目前的專(zhuān)家體系知識(shí)，很多都源自領(lǐng)域?qū)＜曳e累的豐富的診斷故障經(jīng)驗(yàn)，并且體現(xiàn)了表現(xiàn)知識(shí)的不精準(zhǔn)性，沒(méi)有定量方面的準(zhǔn)則。②反映征兆、故障間的復(fù)雜性。在故障及故障征兆間，并沒(méi)有單一化、清楚的因果關(guān)系，具體表現(xiàn)為相同故障對(duì)應(yīng)的諸多故障征兆，但一樣的故障征兆又會(huì)和諸多個(gè)發(fā)電機(jī)故障相對(duì)應(yīng)。③合理、充分地使用診斷信息。因?yàn)閭鞲衅鲗?zhuān)業(yè)技術(shù)、測(cè)試基礎(chǔ)條件的局限，而不能獲得或者忽略部分有價(jià)值的信息，往往主要是通過(guò)振動(dòng)信號(hào)，來(lái)大規(guī)模分析旋轉(zhuǎn)設(shè)備中出現(xiàn)的故障診斷，所以，應(yīng)大力研究機(jī)組內(nèi)部的其它情況參數(shù)，比如，壓力作用、溫度等信息[4]。

2.3 人工神經(jīng)信息網(wǎng)絡(luò)

目前，伴隨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)下的故障診斷手段也獲得了快速的發(fā)展?，F(xiàn)階段，有大量使用oHpifed、BP、自組織映射等網(wǎng)絡(luò)。在診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障領(lǐng)域，并不要求開(kāi)發(fā)者掌握專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)。在這方面，適合間距的示例等屬于明顯的優(yōu)勢(shì)。然而，其中也有著很顯著的限制性，一般體現(xiàn)在這些方面：①在一個(gè)完整的診斷系統(tǒng)基礎(chǔ)性能方面，在相當(dāng)大的程度上，備受所選示例所局限。倘若擁有較差的示例正交性或者完備性，那么對(duì)應(yīng)的體系性也就并不好，在對(duì)應(yīng)的情況下，無(wú)法保證得到相當(dāng)完備的數(shù)據(jù)正交訓(xùn)練集數(shù)據(jù)庫(kù)。尤其是當(dāng)存在不多的訓(xùn)練樣本時(shí)，又或有兩個(gè)非常相似的示例時(shí)，得出的網(wǎng)絡(luò)求解往往并不一直都正確。②通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，僅僅可以處置數(shù)字化類(lèi)型的信息。具體而言，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能變知識(shí)為數(shù)字信息，轉(zhuǎn)化推理并且形成數(shù)值計(jì)算，來(lái)解釋知識(shí)網(wǎng)絡(luò)下的權(quán)重難題。所以，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以模擬較低層次的智能。就層次較高的智能模擬，必須大量使用表達(dá)符號(hào)的基礎(chǔ)知識(shí)以及處理工作。所以，當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷專(zhuān)業(yè)技術(shù)，盡管取得了大量的成果，尤其是增快網(wǎng)絡(luò)收斂性等上做了大量的工作，但是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)業(yè)技術(shù)，在有效處理各種復(fù)雜性問(wèn)題時(shí)，應(yīng)做大量的網(wǎng)絡(luò)工作[5]。

2.4 傳統(tǒng)診斷技術(shù)

在診斷初期，往往通過(guò)物理、化學(xué)技術(shù)，根據(jù)故障的物化現(xiàn)象，來(lái)直接進(jìn)行故障檢測(cè)。而伴隨新傳感技術(shù)、實(shí)時(shí)檢測(cè)、電力信號(hào)處置等的發(fā)展，逐步開(kāi)始基于數(shù)據(jù)處理來(lái)診斷故障，并且基于故障征兆來(lái)具體診斷故障。歷經(jīng)一段時(shí)間的發(fā)展以后，研究故障機(jī)理的領(lǐng)域獲得了飛快的發(fā)展。在整個(gè)故障診斷的環(huán)節(jié)，尚需創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的機(jī)組故障或者數(shù)學(xué)信息模型。但是，這個(gè)模型應(yīng)考慮系統(tǒng)設(shè)備各種故障及其在各種運(yùn)行環(huán)境下的情況。因?yàn)榇笠?guī)模的旋轉(zhuǎn)設(shè)備，往往擁有相當(dāng)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，并且并不清楚故障機(jī)理，以至于很難創(chuàng)建普適的數(shù)學(xué)模型。

3 結(jié)論

總之，在汽輪發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行過(guò)程中，診斷故障的系統(tǒng)中的關(guān)鍵性技術(shù)發(fā)揮了很重要的作用。通過(guò)適時(shí)、有目的地診斷、維修設(shè)備，除了能維持設(shè)備的良好狀態(tài)外，還能延長(zhǎng)零部件的實(shí)際壽命，規(guī)避維修缺失或過(guò)剩等問(wèn)題。所以，這樣的診斷、維修相當(dāng)經(jīng)濟(jì)合理，值得大力推廣應(yīng)用。