水电厂水轮机振动故障诊断与智能预警系统研究

引言：

经济飞速发展时期，电力需求不断增多，水电因为清洁又可持续的特性，在现代能源体系里占据重要地位。水电站的主要装备就是水轮机，它常常处在高转速和高压环境中工作，容易产生振动，虽然适量的振动属于正常工况，但是当振幅超过预定数值的时候，就有可能引发轴承磨损，叶片损坏，主轴变形之类的故障，进而危及机组的安全稳定运转，造成严重的经济损失和社会影响。创建起高效的水轮机振动故障诊断体系并开发智能化预警平台，这是当下急需攻克的关键研究课题之一。

一、水轮机振动的主要原因

水轮机振动现象具备多源性特征，其形成过程牵涉水力、机械以及电磁等诸多领域间的交互作用情况，探究振动的本质机理，既属于故障诊断研究的重要基础部分，又是关键支撑之处。

从水力角度出发，水轮机内部水流运动特性是造成振动的主要因素之一。当水流进入转轮之后，如果其速度分布存在非均匀性特征，或者出现局部涡旋以及分离现象，就会对叶片施加周期性脉动载荷，从而促使转轮产生振动并通过主轴传递到整个机器系统。在低负荷运行状态下，尾水管内的水流脉动也有可能成为振动源：此时尾水管内常常会出现旋转涡带结构，使得压力分布呈现出周期性波动，进而引发整个机组产生明显的振动现象。

机械因素是水轮机振动的主要原因，机组安装精度直接影响到机组的稳定运行，主轴与轴承同心度偏差过大，转轮导叶间隙分布不均，都会产生附加力矩和摩擦力，从而引起设备振动。零部件磨损变形也是重要影响因素，轴承磨损使间隙增大，叶片受汽蚀、泥沙侵蚀变形，都会破坏设备动平衡，产生振动现象，基础结构刚性不足或地脚螺栓松动，会使机组固有频率大幅降低，容易与激振频率产生共振，进一步加剧振动情况。

电磁效应在发电机系统里占据着关键地位，对水轮机振动有着明显的影响，当发电机定子与转子之间的气隙分布出现非均匀的状况时，电磁力的分布就会变得不均衡，这会促使产生周期性的电磁脉动，并且激起机组发生振动，发电机三相电流存在不平衡情况或者励磁系统运作出现问题之类的电磁因素，通过结构耦合的方式传达到水轮机上，从而诱发它出现振动反应。

二、水轮机振动故障诊断方法

水轮机振动故障诊断属于一项非常复杂而综合的技术难题，它牵扯到诸多学科理论的交叉融合以及先进办法的应用，还要结合现场运作数据和设备特性参数，通过系统的分析来做出准确的判断。

作为一种重要的非接触式检测方式，振动信号分析在现代故障诊断领域有着十分重要的地位，它的基本原理是利用高精度振动传感器在水轮机的主要部件，比如主轴、轴承和机架等上面安装，从而能够实时地获取这些部位的位移、速度和加速度等多种不同维度上的动态参数信息。再通过采用时域、频域以及时频域综合分析的方法，从采集到的原始数据当中提取出诸如振幅、频率分布以及它们之间的相互关联特征等重要指标；而借助于频谱分析的技术手段，则可以对振动信号中的主要频率成分进行准确的辨识工作；当某一个具体的频率恰好与机组自身转速或者叶片过流频率发生对应关系的时候，通常就意味着存在着一些水力不平衡或者机械结构异常等情况出现的可能。

油液分析技术借助检测水轮机润滑油的理化特性以及磨粒的微观形态，可以准确地评判设备的磨损状况和潜在的故障形式。在设备运转期间，润滑油常常携带大量磨损颗粒，对其实施数量，大小，外形和化学成分的全面分析，有益于全方位把握核心部件的磨损规律和损伤程度，一旦检测到大量铁磁性磨粒，就表明轴承或者齿轮有严重损伤的风险，如果磨粒含有铜，铝等特定金属元素，那就有可能显示轴瓦磨损的可能性，这种技术可以预先察觉设备的早期磨损信号，从而给故障预测给予有力的科学支撑。

红外检测技术依靠专业的测温设备对水轮机核心部件执行温度监测，借助分析温度变动的规律来评判设备的运行情况。在机组运行过程中，摩擦，短路等故障常常造成局部地方温度突然上升，轴承过热一般由于润滑缺乏，磨损加重或者冷却系统失灵所引发，定子绕组的温升异常大多同绝缘老化，匝间短路以及负载超出限定有关，这种技术具备非接触性，高效性以及直观性的特性，可以准确地找出设备潜藏的热异常问题，给故障诊断给予有力的数据支撑。

三、智能预警系统的构建

智能预警系统依靠实时监测数据和先进的分析算法，可以做到对水轮机振动故障的提前识别，给设备运维给予精确又及时的信息支撑，它的总体架构涵盖数据采集，数据处理，故障预警以及应用服务这四个主要部分。

作为系统架构的关键基础模块，数据采集层的主要作用就是实时获取水轮机处于运行状态时的各种关键参数，借助振动、温度、压力、流量等多种类型的传感器，准确测量设备在振动幅度、温升情况、压力变化以及水流速度等方面所呈现出的动态指标。在选择传感器时，要兼顾监测需求和精度要求，从而保证数据采集的准确性和可靠性，而这些被采集到的数据，则依靠工业以太网或者无线传感网络之类的通信介质，高效地传输到后面的数据处理和分析环节当中。

数据处理模块主要负责对采集到的原始数据进行预处理和存储管理，由于原始数据可能存在噪声干扰或者缺失值等情况，因此需要通过滤波、平滑以及插值等技术手段来提高数据的质量，处理完成后要按照不同的类别进行分类存储，并且要建立专门的数据库以满足后续分析和预警的需求，在这个过程中必须要保证数据的实时性和完整性，这样才能使系统真正反映出设备运行的状态并完成动态监测的功能。

预警层是智能预警系统的核心部分，它依靠先进的数据处理技术，对预处理过的信息执行深入剖析和创建。它的主要任务就是创建振动故障和运作参数之间的联系模型，利用神经网络，支持向量机等人工智能算法来做到对设备状况的即时评判以及将来走向的预测，当监测数据超越预先设定的数值或者显示出异常特点的时候，系统可以自行发出警报，并且准确地判断出可能存在的故障种类以及其严重程度，这个系统可以整合历史上的故障数据，随时改良预警模型，从而极大提升预警的精准度和应对速度。

应用层的重要功能是把预警消息做到可视化表现并高效流传，还要给用户给予方便友好的交互界面，通过监测中心的大屏幕或者移动终端设备。用户可以随时得到水轮机运作参数，异常警报以及故障剖析结果，这个系统可以自动形成设备运作报告和保养意见，给运维人员制订检修计划给予科学根据。在出现意外情况的时候，应用层具备远距离控制的能力，技术人员能够利用这个平台做设备停止运作或者改变负荷等操作，从而有效地阻止故障进一步蔓延。

总结：

水轮机振动故障诊断与智能预警系统属于保障水电站安全稳定运行的关键技术手段，它有着重要的应用价值，这个系统通过深入探究水轮机振动的成因机制，再借助先进的检测技术和智能预测算法，可以做到对设备潜在风险的早期识别，给运维决策给予科学依照，随着技术不断革新，这类预警系统的智能化水平和精确度会持续改进，在水电站运作过程中的关键作用会越发明显，从长远来看，要着重推动多源数据融合，大数据分析，机器学习等前沿技术的综合应用，从而全面优化系统的性能指标和可靠程度，进而为水电行业可持续发展给予有力支持。

参考文献：

[1] 叶德云，叶峰，钱武 . 水轮发电机组振动监测及其在远程故障诊断中的应用 [J]. 人人文库网，2022(1):1-10.

[2] 刘长丽 . 水轮机故障智能诊断及振动数字化预测研究 [J]. 民营科技，2014(4):51.