火电厂汽机润滑油系统故障诊断与处理技术研究

引言

在火电厂庞杂的设备体系中，汽轮机发电机组无疑是能量转换的中枢，而汽机润滑油系统则被誉为机组的“血液循环系统”，其核心功能在于为高速旋转的轴承、齿轮等关键部件提供有效的润滑、冷却和清洁，从而降低摩擦损耗，防止部件磨损，保证机组能够长期稳定地运行。随着发电机组朝着大容量、高参数、自动化方向的不断发展，对润滑油系统的性能要求也日益严苛。然而，在实际运行环境中，润滑油系统时常面临油质污染、水分侵入、油温油压异常波动以及关键设备磨损等多种故障威胁。因此，围绕火电厂汽机润滑油系统开展深入的故障诊断与处理技术研究，构建一套集监测、诊断、预警与优化处理于一体的现代化管理体系，对于提升火电厂的整体运行可靠性和经济效益，具有极其重要的理论意义与工程应用价值。

一、火电厂汽机润滑油系统常见故障模式与机理分析

（一）润滑油油质劣化问题

润滑油的油质是决定润滑效果的根本前提。在运行过程中，油质劣化是最为普遍且影响深远的故障源头。其一，水分侵入是导致油质劣化的首要因素。由于汽轮机轴封不严、冷却器泄漏或环境湿度过大，水分可能渗入油中，导致润滑油乳化，形成油水混合物。乳化后的润滑油黏度显著下降，油膜承载能力减弱，无法在金属表面形成有效的保护层，从而加剧设备磨损。同时，水分的存在会加速润滑油的氧化进程，并诱发金属部件的锈蚀。其二，固体颗粒物污染同样不容忽视。外部环境中的尘埃、设备磨损产生的金属微粒、以及油品老化析出的胶质等，都会混入润滑油中。这些固体颗粒如同研磨剂，在循环过程中不断冲刷和磨损轴承、齿轮等精密部件的表面，导致其精度下降，寿命缩短。颗粒物还可能堵塞滤网、油路和冷却器，影响系统的正常循环与散热。

（二）油温与油压异常波动

油温和油压是衡量润滑油系统工作状态的两个关键物理参数，它们的异常波动直接反映了系统内部的健康状况。油温过高是常见的故障现象，其原因通常指向冷却系统效能不足，例如冷却器内部管路结垢、堵塞，导致换热效率降低，或是冷却水流量不足。过高的油温会使润滑油的黏度急剧下降，油膜变薄甚至破裂，润滑能力丧失，同时加速油品的老化变质。油压的异常则更为复杂，油压过低可能是由于油泵出口压力不足、系统存在泄漏点、油路堵塞导致回油不畅或是油位过低所致，这将直接导致润滑点供油不足，引发干摩擦。反之，油压过高则可能意味着回油管路堵塞或油黏度过大，会增加油泵的能耗，甚至可能损坏密封件。

（三）设备振动与磨损加剧

设备振动是润滑油系统故障的直接外在表现。当润滑油因污染或温度过高而失去润滑性能时，轴承等旋转部件的摩擦阻力会增大，导致机组振动值升高，并可能伴随有异常的噪声。长期的润滑不良必然导致设备磨损加剧。通过对更换下来的润滑油进行光谱分析，常常可以发现铁、铜等金属元素的含量超标，这正是轴承、轴瓦等部件磨损的直接证据。磨损不仅缩短了设备的使用寿命，其产生的金属颗粒又会反过来成为污染源，进一步恶化油质，形成一个“润滑失效-磨损加劇-油质污染-润滑进一步失效”的恶性循环，严重威胁机组的安全运行。

二、先进的汽机润滑油系统故障诊断技术

（一）基于油液在线监测的诊断技术

传统的定期取样离线分析方法存在滞后性，难以捕捉故障的早期征兆。现代故障诊断技术强调实时在线监测，通过在润滑油循环管路中安装高精度传感器，实现对关键指标的连续监控。例如，在线黏度传感器可以实时反映油品因温度变化或老化引起的黏度改变；水分传感器能够即时发现油中含水量的异常增高，为判断冷却器泄漏等问题提供依据；而在线颗粒计数传感器则能实时监测油中固体污染物的数量和尺寸分布，为评估滤油装置效果和判断设备磨损状态提供量化数据。这些实时数据通过数据采集系统汇

集，为后续的智能诊断提供了基础。

（二）融合振动与温度信号的综合诊断

单一的监测手段往往存在局限性，将多种信息源进行融合分析，能够显著提高诊断的准确性。振动分析技术通过在轴承座等关键位置安装加速度传感器，采集设备运行时的振动信号。通过对信号进行频谱分析，可以识别出由于不平衡、不对中、轴承故障等特定问题引起的特征频率，从而精确定位故障源。

（三）基于人工智能与大数据分析的预测性诊断

随着人工智能技术的发展，预测性维护成为可能。通过收集润滑油系统长期的运行数据，包括油质参数、温度、压力、振动以及设备的启停记录、维修历史等，可以构建一个庞大的历史数据库。利用机器学习算法，如神经网络等，对这些数据进行深度挖掘和训练，可以建立起能够预测系统未来状态的智能模型。

三、创新的汽机润滑油系统故障处理与优化策略

（一）系统化的油质净化与提升措施

针对油质劣化问题，必须采取系统化的净化与提升措施。在净化方面，除了传统的滤油机，还应引入更高效的净化技术。例如，真空净油机能够高效脱除油中的水分和气体；静电净油机则对亚微米级的细小颗粒物具有优异的清除效果。将多种净化装置组合使用，可以实现对油液的深度净化。在系统提升方面，进行材料升级是关键一环。将原系统中易于锈蚀的碳钢回油管道及油箱内壁更换为不锈钢材质，可以从根本上杜绝因锈蚀产生的污染源，显著提升润滑油的清洁度。

（二）智能化的油温与油压闭环调控

为应对油温与油压的异常波动，应构建智能化的闭环控制系统。该系统以实时监测的油温、油压数据为输入，通过预设的控制逻辑，自动调节相关执行机构。例如，当系统监测到油温持续升高并接近警戒值时，控制器可以自动开启备用冷却器或增大冷却水阀门的开度，以增强冷却效果。当油压出现波动时，系统可以自动调节油泵的转速或切换备用油泵，以维持压力的稳定。这种闭环控制方式取代了传统的人工干预，不仅响应速度更快，而且极大地降低了人为误操作的风险，保证了润滑油系统在各种工况下都能维持在最佳运行区间。

（三）全生命周期的设备维护与管理体系

实现润滑油系统的长治久安，需要树立全生命周期的管理理念。这意味着从设备的设计选型阶段开始，就应充分考虑其可靠性与可维护性。在运行阶段，依托前述的先进诊断技术，建立以状态监测和预测性维护为核心的维修策略，摒弃固定的检修周期，从而最大限度地减少不必要的停机和维修开支。

四、结语

火电厂汽机润滑油系统的稳定运行是机组安全高效发电的核心保障。本文通过梳理常见故障机理，阐述先进诊断技术与创新处理策略，为系统的现代化管理提供了完整路径。从实时监测到智能预警，从油质净化到全生命周期维护，多维度技术手段的融合可有效破解故障恶性循环难题。未来需进一步深化人工智能在预测性诊断中的应用，推动系统向更精准、高效的智能化运维升级，持续为火电厂的安全经济运行提供技术支撑。

参考文献

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