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      汽輪機通流部分故障診斷方法的分析

      2016-08-09 00:57:51任朝佳
      大科技 2016年21期
      關(guān)鍵詞:通流汽輪機故障診斷

      任朝佳

      (貴州黔桂發(fā)電有限責任公司 貴州盤縣 553531)

      汽輪機通流部分故障診斷方法的分析

      任朝佳

      (貴州黔桂發(fā)電有限責任公司 貴州盤縣 553531)

      汽輪機是火電廠正常運行的關(guān)鍵設(shè)備,對火力發(fā)電具有十分重要的作用。通流部分是汽輪機中極容易發(fā)生故障的部位,但其直接關(guān)聯(lián)著汽輪機的正常運行,是整個火電廠安全運行的重要基礎(chǔ)。此背景下,本文首先分析了汽輪機通流部分的工作原理,其次對汽輪機通流部分故障及原因進行了一定的闡述,最后研究了汽輪機通流部分故障診斷方法,以供參考。

      汽輪機;通流部分;故障診斷;方法

      1 引言

      當前,我國風力發(fā)電與水力發(fā)電均取得了較大的發(fā)展,但火力發(fā)電依舊是我國電力發(fā)電的主要方式,電力發(fā)電在總發(fā)電中占據(jù)的比重高達80%,在短時間內(nèi)不會出現(xiàn)降低的情況。汽輪機是火電廠的原動機,對火力發(fā)電具有十分重要的作用,汽輪機的通流部分直接關(guān)聯(lián)著火電站發(fā)電安全,所以,對汽輪機通流部分故障診斷方法進行深入的研究具有重要的現(xiàn)實意義。

      2 汽輪機通流部分的工作原理

      2.1 高壓部分

      汽輪機通流部分的高壓部分主要由1單列式調(diào)節(jié)級壓力與11個等級的壓力級共同構(gòu)成。其中,調(diào)節(jié)級的葉片屬于三叉三銷的聯(lián)體式葉片,此種沖動式結(jié)構(gòu)的強度較高。對于11個壓力級的葉片,主要由方鋼材質(zhì)制作而成,并且分布在靜葉持環(huán)上,根部與焊帶緊密焊連,并安裝造直槽內(nèi)層的隔板部位,然后采用L型填隙條將其牢固鎖緊。填隙條通常安裝在直槽內(nèi)的附加槽中,動葉葉片由方鋼材質(zhì)制作而成,并且將可控制的渦葉片制作成“倒T”形,葉片與葉槽之間鎖緊。由于汽輪機通流部分的高壓部分壓力極高,T形能夠更加有效的避免蒸汽泄露問題的出現(xiàn)。

      2.2 中壓部分

      一般情況下,汽輪機通流部分的中壓部分有2×9級,共18級,主要由相同級數(shù)的氣缸內(nèi)靜葉片與轉(zhuǎn)子輪上的動葉片共同組成。中壓部分通常以彈簧進行汽封,可保證轉(zhuǎn)子與葉片圍帶之間的徑向間隙不會過于大。如果兩者之間發(fā)生了摩擦與碰撞,彈簧一般會產(chǎn)生退讓與撓曲的現(xiàn)象,此種情況下,汽封的封齒磨損程度往往會出現(xiàn)相應的下降現(xiàn)象。此外,靜葉片主要由方鋼銑制而成,葉根與圍帶緊密焊接整圈的隔板,在水平中分面進行相應的切割操作,能夠形成上下兩部分。

      2.3 低壓部分

      汽輪機通流部分的低壓部分主要由級數(shù)相同的氣缸內(nèi)靜葉片與轉(zhuǎn)子輪上動葉片共同組成,級數(shù)通常為7個等級。由于汽輪機的通流部分屬于雙流式,所以,其壓力級為2×(2×7)級,共28級。一般情況下,汽輪機通流部分的低壓部分主要是通過彈簧封縮減轉(zhuǎn)子與葉片圍帶間的徑向間隙,以及彈簧自身的退讓與撓曲降低兩者之間的摩擦與碰撞過程中產(chǎn)生的封齒磨損程度。對于低壓部分的靜葉片,其中1~5級的葉片通常選擇方鋼材質(zhì)經(jīng)過銑制制成,葉跟與圍帶緊密焊接,形成整圈的隔板,在水平中平面將其鋸開,能夠形成上下兩個部分,其中,氣缸內(nèi)的隔板主要采用I型填塞條鎖緊,填塞條再以沖鉚方式在附加槽內(nèi)脹緊。

      3 汽輪機通流部分故障情況及原因

      3.1 壓力級發(fā)生故障或軸封發(fā)生磨損

      當壓力級發(fā)生故障之后,通常會在通流通道長期使用之后形成大量的塵垢,或者是在缸內(nèi)葉片出現(xiàn)斷裂、脫落的現(xiàn)象。當發(fā)生故障時,一般會出現(xiàn)通道面積突然性改變的情況,面積改變之后,往往會增加調(diào)節(jié)級的壓力,進而引發(fā)部件故障。對于軸封磨損問題,大多是由于汽輪機在啟動、停止與負載力改變時,由于操作不恰當?shù)仍驅(qū)е碌妮S封激烈碰撞摩擦,在一定程度上增加了軸封的磨損度,進而增加了徑向間隙,最終引發(fā)氣缸漏氣故障。

      3.2 調(diào)節(jié)級與調(diào)節(jié)汽門發(fā)生故障

      汽輪機通流部分調(diào)節(jié)劑與調(diào)節(jié)汽門部位極容易發(fā)生故障,主要原因在于這兩個部位運行過程中需要承受較高的溫度與壓力,整體汽輪機在大多數(shù)情況下焓降基本都會落到這兩個部位,導致這兩個部位長時間內(nèi)需要承受交變熱應力的壓迫,在漸變過程中,極容易發(fā)生磨損或是腐蝕現(xiàn)象,從而導致汽閥門的閥門桿部位發(fā)生斷裂問題,或者是門芯部位出現(xiàn)脫落問題,嚴重時甚至還會發(fā)生葉片斷裂問題。

      4 汽輪機通流部分故障的診斷方法

      4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷原理

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種起源于動物神經(jīng)系統(tǒng)的算法研究,具有自學與自適應能力,在事先提供的相應輸入與輸出信號的基礎(chǔ)上,能夠依據(jù)兩者間存在的關(guān)聯(lián)進行系統(tǒng)建模,并且還能在此前提下重新輸入數(shù)據(jù),以獲得相對應的輸出結(jié)果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡一般涉及輸入層、隱層與輸出層三個部分。其中,輸入層能夠?qū)⑵浣邮盏降妮斎胄盘杺鬟f至隱層中,并且還能夠在隱層的傳遞函數(shù)中進行信號的處理工作,進而使得輸出結(jié)構(gòu)不同于輸入層。在汽輪機故障診斷系統(tǒng)中,將汽輪機的各項運行參數(shù)作為輸入信號,并且采用一定的算法,就能夠診斷出汽輪機通流部分的故障類型。

      4.2 汽輪機故障診斷的流程

      當目前為止,汽輪機故障診斷的形式多種多樣,可以故障特征對故障的性質(zhì)進行判定與識別。圖1為基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷系統(tǒng)的診斷流程圖,即為通過SQL與matlab平臺收集、處理的汽輪機各種運行情況(包括正常、故障等情況)數(shù)據(jù),通常涉及汽輪器運行過程中的負荷變化、主汽流量與溫度等方面的特征參數(shù)值,并且還能夠在數(shù)據(jù)預處理過程中對特征量進行一定的加工,使其轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡數(shù)據(jù),然后輸入故障診斷程序,從而判斷出汽輪機通路部位故障類型與故障發(fā)生的原因。

      圖1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷系統(tǒng)的診斷流程圖

      一般情況下,汽輪機發(fā)生的故障問題多種多樣,故障原理也存在較大的差異,再加上基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷模型存在一定的局限性,此時可通過不同故障實例對基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷模型進行相應的補充。除此之外,由于神經(jīng)網(wǎng)絡的構(gòu)建需要訓練樣本,在進行樣本數(shù)據(jù)的選用時,應當將相互之間矛盾的數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)全面刪除,并且還要確保故障樣本數(shù)量與正常樣本數(shù)量具有一定的比例,以使得模擬的神經(jīng)網(wǎng)絡盡量接近實際情況,從而提升故障判斷準確性。

      4.3 現(xiàn)場檢查

      通常情況下,當汽輪機的通流部位發(fā)生故障時,往往會導致汽輪機組的負荷能力出現(xiàn)降低的情況,在進行此類故障的診斷時,首先需要對現(xiàn)場進行全面的、詳細的檢查,如果沒有發(fā)現(xiàn)較為明顯的誘導因素,還需要對6級高調(diào)門的開啟狀態(tài)以及其實際運行情況進行仔細的檢查,如果聽到異常聲響,應當對門前后進行一定的壓力檢查,如果發(fā)現(xiàn)壓力降低值較少,此時就可判定不是由于門芯掉落而導致的故障。

      4.4 熱參數(shù)比較

      在現(xiàn)行機組運行規(guī)程中,并沒有對所有的熱力參數(shù)規(guī)定監(jiān)測范圍,部分監(jiān)測參數(shù)僅規(guī)定了報警值或是跳閘值,并沒有規(guī)定該參數(shù)在某一工況下的正常工作范圍,在一定程度上增加了故障故障征兆模糊化的難度。在對汽輪器的各項數(shù)據(jù)進行監(jiān)測時,如果其通流部分出現(xiàn)了故障,其蒸汽壓力與調(diào)節(jié)壓力均會出現(xiàn)顯著的上升現(xiàn)象。此時可將汽輪機在高調(diào)門全開的情況下所出的高工況作為標桿,然后對比負荷相同時當前高調(diào)門的全開參數(shù)。

      5 結(jié)語

      綜上所述,在汽輪機運行過程中,通流部分具有十分重要的作用,但無論是傳統(tǒng)的熱力參數(shù)診斷與振動診斷,還是當前的智能化診斷技術(shù),均無法對汽輪機運行過程中可能會發(fā)生的故障進行完全的、準確的判斷,針對此,研發(fā)人員應當對汽輪機運行時的熱力參數(shù)的變化特征進行不斷深入的分析,補充故障樣本,提高故障診斷技術(shù)準確性,確保電廠發(fā)電系統(tǒng)的安全、可靠運行。

      [1]崔亮亮.汽輪機流通部分常見故障及診斷方法研究[J].青年科學(月刊),2014(08):37.

      [2]趙文.熱電廠汽輪機通流部分的故障診斷研究與應用探討[J].華東科技:學術(shù)版,2015(07):334.

      [3]席莉,李錄平,高鵬,等.汽輪機通流能力診斷指標基準值的確定方法[J].汽輪機技術(shù),2014(56):128~132.

      TK268

      A

      1004-7344(2016)21-0228-02

      2016-7-10

      任朝佳(1985-),男,布依族,貴州盤縣人,助理工程師,大專,主要從事工作和研究方向是火電廠汽輪機檢修方面。

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