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汽轮发电机组振动监测若干知识

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汽轮发电机组振动监测若干知识

发布日期:2017-12-18 作者: 点击:

贵州发电机组为您介绍汽轮发电机组振动监测若干知识

汽轮发电机组是电力工业生产的关键设备,一旦发生故障尤其是一些灾难性故障将给电力系统、国民经济和人民生活都带来巨大的经济损失。大型化和高参数汽轮发电机组的投运,对机组设备的运行的可靠性提出了更高的要求,然而,大机组不仅使机组本身还使与之相关的设备承受更大的应力,工作环境恶化,故障率大大增加。大型汽轮发电机组不仅本身价格昂贵,而且因故障引起的非计划停机还会造成严重的二次损失和不良的社会效应。因此,如何及早发现设备异常,减少直至避免灾难性事故的发生,是国内外研究和生产单位高度重视并投入大量的人力和物力,从事研究和开发这类重要设备的振动监测与故障诊断技术,取得了显著的效果。

汽轮发电机组为大型旋转机械,工作时会产生振动。机组的异常振动将严重影响机组的安全运行,因此机组振动大小成为衡量机组运行水平的一个重要而关键的控制指标。同时,由于机组发生异常或故障时,振动将会发生变化,而且一般表现为振动增加,使得从机组振动信号中获取诊断信息成为可能。研究分析和实测表明,不同类型、性质、原因和部位产生的故障所激发的机组振动具有不同的特征,表现为振动的频率、幅值、相位、波形形状、能量分布状况等的不同,使得能够从机组振动信号中识别故障,是一种既快又准、既方便又有把握的手段和方法。但是,机组振动与故障之间的关系是极其复杂的,因此,利用机组振动信号进行故障诊断也是十分复杂的。特别是当数种故障在不同部位不同程度地同时发生时,将使机组振动特征表现得更为异常错综复杂,增加了故障诊断的难度。

汽轮发电机组振动特点

汽轮发电机组振动主要有强迫振动和自激振动两大类。

引起强迫振动的主要原因有转子质量不平衡、转子不对中、轴弯曲、转子轴裂纹、装配件或基础松动及转子与定子摩擦等。

引起自激振动的主要原因有油膜涡动、油膜振荡、汽流激振、顶隙激振等。

汽轮发电机组振动主要有强迫振动和自激振动两大类。引起强迫振动的主要原因有转子质量不平衡、转子不对中、轴弯曲、转子轴裂纹、装配件或基础松动及转子与定子摩擦等。引起自激振动的主要原因有油膜涡动、油膜振荡、汽流激振、顶隙激振等。

汽轮发电机组振动也可以按振动部件(轴承、转子、汽缸和管道)、故障源(转子不平衡、机组中心不正、轴瓦不稳定、机械松动等)和频谱特征来进行划分。机组振动按频谱特征分为两大类11个小类,如图1所示。机组振动的主要征兆、原因与振动的主要频率、主要方向和位置、升速和降速时振幅随转速的变化等特征的关系如下:

振动的主要频率:0-40%工频、40-50%工频、50-100%工频、1×工频、2×工频、高阶工频、1/2×工频、1/4×工频、低阶工频、奇数频率、极高频率,共11档。

主要振动方向:垂直、水平、轴向,共3项。

主要振动位置:轴、轴承、壳体、基础、管道、联轴节,共6项。

升速时振幅随转速的变化关系:振幅不变、随转速增加、随转速下降、出现峰值、突然上升、突然下降,共6项。

降速时振幅随转速的变化关系:振幅不变、随转速增加、随转速下降、突然上升、突然下降,共5项。

汽轮发电机组的故障分类

汽轮发电机组运行时,由于各种故障引起的机组轴系的异常振动也表现出不同的征兆。典型的转子故障有:转子不平衡、转子弯曲、转子不对中、油膜涡动和油膜振荡、转子与静子件摩擦、转子装配件松动、转子支承系统联接松动、密封和间隙动力失稳、转轴裂纹等。按照频谱特征,可以将汽轮发电机组的常见故障进行分类。

汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统

故障诊断系统

随着科学技术的发展,尤其是计算机技术的发展,大型汽轮发电机组的振动在线监测与故障诊断系统在近10年来获得了日益广泛的开发与应用,下面分析介绍与之相关的技术与特点。

1系统配置

为一典型振动监测与故障诊断系统结构框图。振动监测信号包括各瓦轴振和瓦振、轴转速、键相信号、轴向位移、差胀、缸胀和偏心等。上述信号经过预处理,送入高速数据采集控制卡。

2信号预处理

汽轮发电机组轴系振动监测常用的传感器一般有涡流式位移传感器、磁电式速度传感器等。这些传感器检测的物理量是不同的,而且传感器的输出电压幅值范围也不能满足模数转换的要求,因此必须进行适当的预处理。信号预处理一方面将涡流式位移传感器、磁电式速度传感器以及其他电压输出型传感器的输出信号转换为适合采集卡的电压信号,也可以将磁电式速度传感器的速度信号转换为位移信号,同时也作为数据采集卡的前端保护装置,对输入的信号进行必要的限幅、滤波、隔离、放大等处理,使数据采集卡获得最好的采集精度。信号预处理的原理框图。

3键相触发采样控制

振动的相位信息是振动故障诊断中的重要信息。为了获得准确的相位信息,必须确保每次采样的起点相同。为此,由软件发出采样启动信号;然后等待键相信号的到来,并以此作为采样开始的触发信号;贵州发电机组当键相信号脉冲来到时,启动一次采集过程,采样周期持续到完成所要求的采样点数为止,接着再由软件发出下一次采样启动信号,如此循环。上述由键相触发同起点采样控制过程的时序逻辑如图5所示。实现上述采样控制过程的电路原理。

为了使用基2-FFT进行频谱分析,一般要求分析点数为2的幂。考虑到上述两方面的要求,并考虑到时域波形的不失真,可以确定N的取值。

4同步采集

汽轮发电机组的振动信号是一种快速变化的动态量,能够充分反映机组的运行状况。在许多情况下,为了获得他们之间的相互关系所表现出来的故障信息,要求做到多通道同步采集。例如,轴心轨迹是轴瓦水平和垂直两个方向振动的合成运动,因此,只有同时采集同一轴瓦的水平、垂直两方向振动,才能得到真实的轨迹图。当考虑转子系统各测点间的相位关系时,也需要得到各测点的振动与键相脉冲之间的相位角。所有这些都要求信号采集系统能够实现多通道同步采集。

同步采集是多通道信号采集的一种方法,就是要求从同一时刻开始,同时对所有通道进行采集,以保证各通道信号之间的准确相互关系。

一般的多通道信号采集是采用巡回采集的方法,如图7所示。它是用多路开关来顺次切换A/D的转换通道,从第1通道开始依次采集到第N通道,从而完成对所有通道的一次采样,然后再轮回到第1通道以同样方法完成对所有通道的第2次采样,以此类推,完成所需要的采集点数。设A/D完成一次采样的时间为Δt,则对所有N个通道进行一次采样的时间为NΔT,亦即当A/D再次循环到第1通道时的时差ΔT=NΔt。因此,ΔT为每个通道的采样间隔。由上述过程可以看出,A/D对各通道采样存在着时差,而且各个通道的时差也不一样,随着通道号增加,时差也成倍增加。对于动态信号,各通道的信号对此时差的变化也是不一样。所以,用这种方法采集的各个通道的信号相互之间都存在着时差引起的误差,由此得到的各通道信号之间的关系是不真实的。这种多通道采集方法,为异步巡回采集方法(串行A/D方案)。克服这种异步巡回采集缺点的方法是采用同步采集方法。

为了实现同步采集时各通道采样时刻同步,可以采用图8所示的并行多A/D同步采集方法。这种方法可以精确保证各通道同步采集。缺点是由于每一通道均需一片A/D转换器,因此,硬件成本极高,特别是对于需要进行高速采集时,对每个A/D的要求都较高,更使整个系统成本指数上升。目前,这种方案只在极少数系统中采用。

一种折衷的方案是所谓的准同步采集方案,即串行单A/D准同步采集方法,如图9所示。这种方法只用一片A/D即可实现多通道同步采集。事实上A/D转换过程仍是多通道循环进行的,但由于同一时刻使各路采样/保持器处于保持状态,从而能够实现多路同步。然而由于采样/保持器仍然存在着一定的衰减误差,因此这种方法是一种准同步方法,各通道之间仍存在同步误差。特别是通道数增加时,这种方法将有严重的局限。

另一种折衷方法是串并行综合方法。这种方法适用于通道数较多的场合,可以综合并行多A/D同步方法和串行单A/D同步方法的优点,又克服了两种方法的各自缺点,具有同步性能和经济性均适中的特点,是一种比较好的方法。但这种方法也是一种准同步方法,尽管其中有多组为真同步。例如,对于一个16通道配置,可采用44方案,即采用16个采样/保持器,分成4组,每组配置一个4选1多路开关和一个A/D,这样16通道共需4个多路开关和4个A/D。

5信号采集与分析

信号采集过程是在线进行的,采集控制由定时器控制,例如每隔0.5秒启动一次采集。采样速率由实测转速控制,为了获得好的时域波形,保证整周期截取信号,按表2选择每转采集64点,则采样频率为转速的64倍,采样长度为每通道1024点,因而信号中可分析的谐波次数达到25次谐波。

信号的分析也是在线进行的。每采集一次信号,就立即将采集数据进行在线分析并显示出来,分析类型和显示图形均由所选择的观察图形确定。

信号采集和分析是并行进行的,即A/D转换器完成一次采集后,将所有数据一次集中传送给计算机,计算机立即进行信号的分析,同时A/D转换器又进行下一次采集。

上述并行采集与分析功能是由高速存储式数据采集卡实现的。数据采集卡的输入模拟通道一般为16或32路,A/D转换器一般为12位或14位,也有16位的高速转换器,板上带有的RAM,可存储一定长度的采样数据,具有自动通道扫描功能,设置好采样参数后,自动完成采集过程,不需计算机干预,直到采样结束后发出中断信号,通知计算机读取数据。因而,在自动采集过程中,计算机可以进行数据分析等工作,从而实现并行采集与分析。

6故障报警与故障诊断

故障诊断分为两个层次,即简易诊断和精密诊断。简易诊断是一种报警功能。系统在线计算每次采集到的所有振动通道的峰峰值,并与设置的报警值和危险值进行比较,当振动位移的峰峰值达到或超过报警值或危险值时立即给以报警,并将报警通道及其报警值存入机组运行档案文件中。

精密诊断是在简易诊断的基础上自动进行的。当发生连续几次简易报警后,自动启动精密诊断程序。精密诊断程序从实测数据中提取特征信息,构成特征向量,由综合智能故障诊断系统进行故障诊断,给出诊断结果,并存入故障记录文件中。

7数据库管理

完善的数据库管理是监测与诊断系统必备的重要功能。数据库可以采用独立的二进制压缩存储方式或其它数据库系统。数据库中一般应包括的监测信息有:实时振动峰峰值、实时振动矢量、动态波形数据、运行档案数据、起停机数据以及故障报警与诊断结果数据等。贵州发电机组数据库的管理功能包括数据的显示、报表打印处理等。

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