汽轮机调节系统卡涩故障的鲁棒诊断方法解析

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热度0票  浏览118次 时间：2020年3月19日 14:14

胡海波 1 张岐源 2

（ 1 安源发电厂 江西 萍乡 337000；

2 高坑发电厂 江西 萍乡 337000）

摘 要：汽轮机调节系统在长期应用中很容易出现卡涩、迟缓等故障，如回油管或前轴承座角销存在缺陷。基于此，本文将简单介绍常见的汽轮机调节系统卡涩故障，并深入探讨汽轮机调节系统卡涩故障的鲁棒诊断方法，希望研究内容能够为汽轮机组的正常运行保障提供一定支持。

关键词：汽轮机调节系统；卡涩故障；鲁棒诊断方法科学进步

前言：

以某电厂的汽轮机调节系统为例，汽轮机型号为C12 － 3.43/0.49，系统在长期使用中频繁出现卡涩、迟缓问题，且问题始终未能得到根本性解决，汽轮机组的安全、稳定运行因此受到较为负面影响。为较好解决汽轮机调节系统卡涩故障，必须针对性选用诊断方法，由此可见本文研究具备的较高现实意义。

1.常见的汽轮机调节系统卡涩故障

为更为深入了解汽轮机调节系统卡涩故障，本节将结合实例简单介绍汽轮机调节系统的典型卡涩故障、诊断路径，并针对性提出一种鲁棒诊断方法的实现思路。

1.1调节系统故障分析

在调节系统的运行过程中，存在明显的迟缓与卡涩，通过由专业技术人员进行检查判断可以初步确定，迟缓与卡涩源于调节汽门杠杆向左侧偏移。在深入检查中，技术人员先后发现调节系统存在前汽封右侧径向间隙增大、前轴承座向左侧偏移情况，最终可确定故障源于调节汽门右侧杠杆因长时间受高温影响出现的受热膨胀不均，向左侧膨胀的杠杆引发磨损问题，阀杆套内的调节汽门阀杆也因此出现偏移和歪斜，最终引发卡涩、迟缓故障。最终，技术人员通过清理前轴承座与压板间的铁屑与金属杂质、合理调整间隙、更换前轴承座纵销滑块、增加回油管与前轴承座间的金属软管连接、清理凹槽各面等方式实现了故障的排除，但深入分析可以发现，传统的调节系统故障诊断存在效率低下不足，且对技术人员的专业知识掌握及经验水平有着较高要求 [1] 。

1.2鲁棒诊断方法的提出

结合实例分析可以发现，由于广泛使用液压缸、滑阀等机构，汽轮机调节系统很容易出现卡涩故障，且这类故障存在引发原因多样化特点，运动界面生锈程度、液压油污染物浓度、卡涩力的大小均可能带来相关影响。为有效诊断汽轮机调节系统卡涩故障，需重点关注早期卡涩故障信息，故障的影响可由此降到最低。汽轮机调节系统卡涩故障存在不同的检测方法，如分析处理系统输出信号、基于状态估计直接提取故障信息，基于系统辨识方法的故障诊断也能够较好服务于汽轮机调节系统卡涩故障处理。图1为典型的汽轮机调节系统卡涩故障模型，该模型包含了各个滑阀的卡涩非线性特性，中间滑阀形成的卡涩非线性死区在图中表示为 △1 ，油动机滑阀

形成的则表示为 △

2 ，中间滑阀的时间常数表示为T 1 ，油动机滑阀、伺服缸则分别表示为T 2 与T 3 ，反映系统静态放大倍数的K f 代表调节系统不等率。结合图1可以发现，通过针对性选择算法进行参数辨识，即可基于 △1 与 △ 2 完成

汽轮机调节系统卡涩故障诊断。为保证诊断效率并避免算法出现收敛性问题，应针对性选择影响诊断结果的主要参数，并保证非故障模型参数变化对诊断结果带来的影响降到最低，模型参数变化对故障诊断算法的影响可由此大幅降低，鲁棒诊断方法也能够由此实现。

图 1 汽轮机调节系统卡涩故障模型

2.汽轮机调节系统卡涩故障的鲁棒诊断方法

2.1非故障特征参数变化影响分析

深入分析可以发现，最大似然准则、模型输出均会受到非故障特征参数的影响。在汽轮机调节系统卡涩故障的非线性辨识中，如极大似然估计算法，模型参数偏差对准则泛函的影响将直接导致故障诊断精度，这是由于模型失配。以无过程噪声系统的测量噪声为例，测量噪声的能量倒数、参数取标称值模型精度、模型输出受到的时间常数变化影响，由此开展细化分析可以发现，模型输出主要受到时间常数与反馈斜率的应用，结合理论与实际针对性分析惯性环节及其灵敏度函数，可确定时间常数变化对卡涩非线性辨识结果造成的影响并不大，而放大倍数误差则会直接影响汽轮机调节系统卡涩故障诊断精度。

2.2非线性的鲁棒诊断方法设计

结合上文研究，为降低各种参数变化对汽轮机调节系统卡涩故障模型的影响，真正实现鲁棒诊断，可得出新模型的似然准则，即：

（1）

基于式（1），即可使取得极小值的 ，因此必须解决输出变换T的构造问题，以此保证模型输出对调节系统的变化不敏感，并以包含故障信息的系统输出信号为出发点进行故障诊断，由此采用图2所示的输出变换，即可避免相位信息丢失，更好满足诊断需要 [2] 。

图 2 输出变换

基于图2，可得出如下形式的输出变换：

（2）

信号采样区间在式（2）中表示为，基于该公式可最终得到变换后的信号，即：

（3）

原信号全部分量相位信息均可基于式（3）求得，相位信息在系统输出后的损失可由此将为0。考虑到机遇差商的导数估计无法满足汽轮机调节系统卡涩故障的鲁棒诊断需要，因此采用样条平滑算法进行噪声处理，并采用样条函数的解析导数。

2.3实际应用分析

围绕本文研究的某电厂汽轮机调节系统实例开展研究，对不传统辨识算法与鲁棒辨识算法，可得出图3所示的比较结果，图3（a）中的 △1 、 △ 2 、T 2 、

T 3 、T μ 分别为0.07、0.04、0.01、0.01、0.25，K f 的标称值为1，图3（b）中的 △1 、 △ 2

分别为0.05与0.09，其他参数与图3（a）中的参数相同。结合图3可以发现，本文研究的汽轮机调节系统卡涩故障的鲁棒诊断方法能够在各种运行工况下实现准确的卡涩故障诊断，而传统辨识算法则会受到多种因素影响，本文研究具备的较高实践价值由此得到了直观证明。

图 3 算法比较结果

结论：

综上所述，汽轮机调节系统卡涩故障的鲁棒诊断方法具备广阔的应用前景。在此基础上，本文涉及的调节系统故障分析、鲁棒诊断方法的提出、非故障特征参数变化影响分析、非线性的鲁棒诊断方法设计等内容，则提供了可行性较高的汽轮机调节系统卡涩故障诊断路径。为更好提升诊断效率与质量，反馈斜率变化带来的影响需得到更高程度重视，模型辨识问题中降维对卡涩故障诊断造成的影响也需要同时得到关注。■参考文献

[1]周磊.基于智能算法的汽轮机通流部分故障诊断研究[D].东北电力大学,2016.

[2]丁怀高.汽轮机调节系统卡涩原因分析及处理措施[J].华电技术,2015,37(03):66-67+72+79.