火电厂汽轮机故障诊断与预测性维护研究

引言：汽轮机是火电厂中的核心设备之一，汽轮机的稳定运行关系到整个电力系统是否安全可靠。但是在汽轮机运行期间可能存在各种各样的故障，如果不能及时发现并进行处理就有可能造成严重安全事故以及经济损失。传统故障诊断方法多依靠人工经验与定期检查，具有诊断准确性不够高，很难实时捕捉到可能发生的故障等多种局限性。所以研究出一种有效且精准的故障诊断及预测性维护方法对提高火电厂运行效率及安全性有着十分重要的意义。

1. 火电厂汽轮机在电力生产中的核心作用

火电厂是我国能源结构的主体，汽轮机是火电系统中关键的设备，汽轮机运行状况直接关系到电站整体发电效率与安全水平。汽轮机把锅炉排出的高温高压蒸汽变换成机械能后由发电机发电，变换效率和稳定性具有调节电网负载的能力、发电成本的控制和环保指标的实现起着决定作用。特别是当电力高峰期或者极端气候时，汽轮机需长期处于高负荷的工作状态，对设备的可靠性有很高的要求。任何微小的性能衰减或者部件异常均会发展成为严重的系统故障而造成电力供应中断或者设备受损，甚至会造成安全事故[1]。所以，保证汽轮机的连续稳定运行，不仅关系到经济效益，还关系到整个电力系统的安全以及国家能源战略，具有无可替代的战略价值。

2. 火电厂汽轮机故障诊断与预测性维护难题

2.1 故障诊断方法传统，依赖人工经验与定期检查

目前火电厂大部分汽轮机设备仍然使用定期人工巡检为主要方式进行故障诊断，该方式在实践中暴露出了较多的局限性。传统诊断主要靠运维人员经验判断与周期性停机检查确定异常情况，然而该方法并不能涵盖设备全生命周期内瞬时波动与突发性故障。在高速旋转，长时间高温运行等作业环境中，许多潜在隐患没有显着的外部特征，单纯依靠人工巡查很难找到问题产生的根本原因。更为严重的是，部分设备故障并不遵循固定的周期规律，而运维制度往往按照统一时间间隔进行安排，导致诊断时间与实际故障发生时间存在偏差，从而错失最佳干预窗口。

2.2 诊断技术的准确性不足，难以实时捕捉潜在故障

尽管一些火电厂已经开始尝试采用热成像和振动分析的方法来监测汽轮机的运行状况，但是总体上诊断技术手段还处于半自动化乃至人工辅助分析的水平，技术深度和数据处理能力仍然不足以适应复杂故障识别需要。目前诊断系统中普遍存在着对于非线性，弱信号和多参数耦合型的故障辨识能力不足，这类问题正是汽轮机故障发生初期所表现出来的一个典型特点。如轴承磨损，转子不平衡或者密封部件老化的异常情况在早期通常会通过微弱的振动或者细微的温度变化来体现，而目前的系统很难准确地捕获和辨识这些信号，使得隐患无法在初始阶段就被有效地介入。再加上一些采集设备灵敏度较低，抗干扰能力较差等特点，使得高噪声工业现场易受环境因素的干扰而使监测结果与实际情况相背离。分析端往往因为数据没有统一规范及清洗机制而存在信息冗余或者干扰信号没有被去除等问题，从而使诊断结果可信度下降。

2.3 故障模式复杂多变，难以建立统一的诊断模型

汽轮机作为一种热能转换，机械传动，流体力学和材料科学等多学科相结合的综合设备，具有内部结构复杂，运行环境变化大等特点，决定其故障表现形式不但类型多样，而且耦合性极强，隐蔽性强。与普通工业设备能够通过简单建模、数据拟合等方式进行故障预警不同，汽轮机内类似故障可能会在各种工况下呈现出截然不同的外部特征。如同轴心偏移一样，满负荷和轻负荷两种情况下所引起的振动频谱也有明显不同，用常规建模方法很难涵盖全部工况。而且不同机型和出厂批次汽轮机的结构细节，控制逻辑以及响应参数等都有不小的差别，这就给统一化和标准化诊断模型的有效移植带来了困难，通用性也较差。

3. 火电厂汽轮机故障诊断与预测性维护策略

3.1 引入智能传感器与实时监控技术，提升故障诊断的实时性与精确度

增强火电厂汽轮机故障诊断效率，关键是在感知层进行技术革新。目前集成式智能传感器已经被广泛地应用在高精度的设备状态监测中，它具有高灵敏度，自校准和远程通信的功能，可以实现温度，压力，振动和声波等多维参数在高频下采集。将该类传感器布设于汽轮机系统，可以实现轴承，密封和叶片等核心部件区域精准监测，既扩大监测覆盖面又增加异常数据检测几率。另外，由于边缘计算和物联网平台联合开发，数据无需再完全上传到中心服务器进行处理，只需在传感器端的进行初步分析和预警判断即可，大大缩短了响应时间。与实时数据流监控系统相结合，能够在故障信号的初期阶段就发出报警，从而避免了问题的演变[2]。进一步地，通过构建分布式监控网络实现了多种传感器协同作业，能够加强故障定位空间分辨能力，提高了系统总体敏捷性和稳定性。

3.2 采用机器学习与深度学习技术，提高诊断算法的准确性与适应性

传统算法处理复杂工业系统工作状态数据已经很难处理多维，多噪声和高动态等数据特点。引入机器学习特别是深度学习技术对汽轮机故障诊断进行开创性建模。与传统的线性模型、神经网络等非线性学习方法相比较，能够自动地提取出数据中可能存在的特征规律并构造出更精细、更精确的故障判别逻辑。举例来说，卷积神经网络（CNN）具有识别振动信号中高阶特征的能力，而循环神经网络（RNN）则更擅长于捕获时间序列中的动态变化规律。具体运用时，利用大量历史运行数据对模型进行训练，使得模型具有识别不同故障类型和准确判断类似工况异常的能力。同时迁移学习，集成学习的发展为不同型号及工况之间泛化应用该模型提供可行方案。在不断优化算法结构和训练机制的支持下，该模型能够在长时间运行过程中不断地自我学习、调优以维持诊断性能稳定、适应性强。

3.3 构建基于数据分析的故障诊断模型，建立故障模式识别系统

对汽轮机在运行时收集到的多源数据系统性的整理，建模与分析是构建高效故障诊断系统的基础。构建数据驱动故障识别模型首先需搭建统一数据架构将历史工况数据，故障记录，维修记录和环境参数多维数据存档并标签化。引入特征工程方法对原始数据进行有效变量的筛选和重构，并提取具有代表性的关键指标，结合统计分析及聚类算法可自动归纳识别典型故障模式。在数据积累的过程中，该模型可以逐渐扩展和细化，进一步判别相似却不一致的故障表现，从而达到亚健康状态预警和趋势判断的目的。同时在模型训练时，增加了异常检测机制及反馈修正流程可以有效地增强模型稳定性和对不同操作条件的适应能力。

结束语：本文所提出的热电厂汽轮机故障诊断及预测性维修策略是通过对智能传感器，实时监控技术以及机器学习和深度学习等技术的介绍，有效地增强故障诊断的实时性和精确度，增强诊断算法的准确性和适应性，在数据分析基础上构建故障诊断模型和故障模式识别系统。

参考文献

[1]李雪弢.基于大数据的火电厂汽轮机故障诊断与预测维护[J].电力设备管理,2024,(24):96-98.

[2] 梁栋. 火电 厂设备 故障 诊断 与检修 技术 研究[J]. 自 动化应用,2024,65(16):150-152+155.