火力发电厂大型汽轮机振动异常分析及故障判断
发表时间：2019-03-26T11:57:31.053Z 来源：《电力设备》2018年第30期作者：王若颖
[导读] 摘要：汽轮机在活力发电厂中其自身结构比较复杂，并且需要面对各种类型的复杂环境，而且，一旦汽轮机的运转时间比较长，就会出现异常振动，这样一来就很有可能引发各种类型的故障。
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摘要：汽轮机在活力发电厂中其自身结构比较复杂，并且需要面对各种类型的复杂环境，而且，一旦汽轮机的运转时间比较长，就会出现异常振动，这样一来就很有可能引发各种类型的故障。面对这种情况，如果没有对故障点进行精准的判断，并且没有将故障排除，将难以保持机组的稳定运行。鉴于此，本文就火力发电厂大型汽轮机振动异常分析及故障判断展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。
关键词：火力发电厂；大型汽轮机；振动异常；故障判断
1.对火力发电厂汽轮机振动检测技术的分析
对于火力发电厂而言，无论是哪一个机械设备发生故障，都会表现出相应的预兆，而这些预兆多半表现为振动声音与噪声。恰恰是这些异常声音才最为直接地体现出了机械设备的某一部位存在故障。汽轮机无论是轴承出现损坏，还是哪个部件出现损坏，在损坏之前都会发出异常声音，这就表明了该机械存在故障。火力发电厂的技术人员可以充分利用现代化检测技术对汽轮机实施监视，及时发现汽轮机故障位置，清楚掌握汽轮机发生故障的原因，采取有针对性的解决措施。这种方法恰恰是检测汽轮机故障最为原始的方法，是汽轮机在工作运行状态下进行的监测工作。这个过程也能够更好地观察汽轮机的运行状态与变化，及时发现薄弱环节，采取针对性措施。这不仅能够降低汽轮机故障的发生频率，还能够节约汽轮机的定期维修费用，大大提升汽轮机的使用效率与使用寿命.
2.火力发电厂大型汽轮机振动异常分析
2.1油膜振荡
火力发电厂在其运行中，一旦膜汽轮机组转子旋转加速，会影响其运行质量。一旦转子失去均衡性，将会导致油膜振荡异常，使得大型汽轮机组出现异常情况。就实际情况而言，若轴线涡动频率加速，且速度与转子均衡，将会增加涡动效果，大型汽轮机组会出现剧烈震荡。
2.2气流激振
火力发电厂运行时间较长，各类机组需要长时间、超负荷运行，短时间内轴振会加速。此时，采取降低运行负荷，振动也会相应的减速。在不均衡气流冲击的影响下，汽轮机组叶片在气流激振影响下，汽轮机组本身体积与设备数值的差异，会导致气体在叶片内的膨胀，将会导致流道混乱，使得汽轮机组出现异常振动现象。
2.3转子变形
笔者通过对火力发电厂中曾经出现的大型汽轮机异常振动案例进行分析的过程中，发现由于转子变形而导致的振动异常次数相对比较多。由于汽轮机经常需要面临高温的作业环境，转子容易因高温而出现受热变形的情况，使得在正常的工作状态下，转子无法进行正常切合，进而导致大型汽轮机出现异常振动。而除此之外，汽轮机本身出现密封泄露的问题，致使大量水分进入汽轮机当中，在长期的运行之下，受到动态以及静态的摩擦作用，也会产生大量热量，久而久之将会使得转子的材质发生改变，进而导致其出现形变的问题，由此引发汽轮机的异常振动.
2.4摩擦振动
如果转子因长期接触高温而出现材质变化，出现了弯曲形变等问题，则会出现一种新的不平衡力，此时虽然工频仍然作为振动信号主频，但与此同时由于转子受到了冲击的影响，还会出现包括高频分量、倍频等在内的其他频。汽轮机在出现摩擦之后，幅值、相位等其本身带有波动性，而受此影响其波动持续时间将会被无形延长，特别是在汽轮机出现比较严重的摩擦情况下，振动幅度也会随之增加，但相位以及幅值则不再出现波动的情况。而如果汽轮机在短时间内突然出现大幅降速的情况，则在停止转动之后转子也会产生大幅度的晃动，由此导致汽轮机出现异常振动的情况。
3.火力发电厂大型汽轮机故障判断
3.1频谱分析诊断
当前，火力发电厂技术人员普遍应用频谱分析诊断，这类诊断技术可直接诊断汽轮机故障，直接将振动频率反映出来，明确功率分布情况。技术人员借助各类专业的频谱检测仪器，能够实现幅值谱的直接观察。应用这类故障分析法，可深入分析各类信号频谱，明确其中的成分，为技术人员振源识别提供技术支撑。汽轮机在运行过程中，各个零部件均会产生振动，并生成不同的振动频率。在运行过程中，若转子出现故障，将难以与其他零部件形成有效配合，无法保障转子的稳定性。汽轮与叶片之间会产生相应的气流频率。若气流相互冲击，将会导致汽轮机受损，出现异常振动，应用频谱分析诊断方式，深入分析各类频谱的特征，以此开展故障诊断。若频谱仪显示的是汽轮机内的谐波，其代表的故障点为零件、部件松动。一旦汽轮机组的频率增加，则代表汽轮机组存在问题，一般为设备摩擦、气流问题。
3.2故障信号的处理
事实上在火力发电厂中的大型汽轮机在产生振动异常等故障之前，必定会出现某些“信号”，而工作人员和技术人员通过深入分析此类信号，便可以在汽轮机真正出现安全故障之前，准确锁定其可能会出现故障和问题的位置，进而有效完成故障诊断工作。针对大型汽轮机在火力发电厂当中经常出现的振动异常情况，目前在许多发电厂当中，已经开始有技术人员和工作人员尝试使用快速傅里叶变换也就是FFT方法，用于对汽轮机的振动异常进行故障诊断。所谓的快速傅里叶变换就是通过利用计算机完成离散傅里叶的准确计算，并有效控制其所需的乘法次数，以此有效加快速度。而除却这一方法之外，还可以使用全息谱分析以及小波变化等故障信号处理方法。以小波变化为例，该种方法就是通过在时间域以及频率域当中对信号进行分析处理，从而有效判断故障位置和相关故障信息。相比于其他的故障诊断方法，小波变化可以在各种时间区域和范围当中进行信号的分析，同时其对噪声也并不敏感，可以准确捕捉到信号的各类细节。在分析故障信号时，工作人员或技术人员只需要将汽轮机在某一运行时段当中的频率信息提取出来，或是将与汽轮机某一频率所对应的时间信息提取出来，通过深入分析带有时间以及频率分辨率的基函数，从而有效完成对汽轮机故障信号的分析处理。
4.在汽轮机振动异常故障排除时应注意的具体问题
如若火力发电厂的汽轮机发生了振动异常故障，就必须及时予以解决，否则就会严重影响到电网稳定，给用户的实际用电带来巨大困
