火電廠風(fēng)機(jī)振動(dòng)智能診斷技術(shù)

呂建平 陳小強(qiáng) 徐山 李小虎 路文文

摘? 要：風(fēng)機(jī)是火電廠重要的輔助設(shè)備，對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是提升火電廠運(yùn)行可靠性的主要途徑之一。通過(guò)對(duì)風(fēng)機(jī)狀態(tài)參數(shù)的研究，文章設(shè)計(jì)了一種風(fēng)機(jī)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，主要結(jié)合頻譜分析、時(shí)域分析和包絡(luò)解調(diào)分析三種方法，對(duì)風(fēng)機(jī)振動(dòng)波形進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析，利用Hilbert包絡(luò)解調(diào)方法對(duì)檢測(cè)到的風(fēng)機(jī)振動(dòng)波形進(jìn)行處理得到包絡(luò)解頻圖，得到更加清晰的風(fēng)機(jī)發(fā)生故障信號(hào)，為火電廠運(yùn)行人員提供準(zhǔn)確信號(hào)，能有效避免風(fēng)機(jī)故障類事故。

關(guān)鍵詞：風(fēng)機(jī);時(shí)域分析;包絡(luò)解調(diào)分析;智能診斷

中圖分類號(hào)：TM315;TH132.41? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2020）18-0162-04

Abstract：Fans are important auxiliary equipment in thermal power plants. Real-time monitoring of fans is one of the main ways to improve the operational reliability of thermal power plants. Through the research on the state parameters of the wind turbine，a real-time monitoring system for the wind turbine state is designed. It mainly uses the combination of spectrum analysis，time domain analysis and envelope demodulation analysis to monitor and analyze the wind turbine vibration waveform in real time，using Hilbert envelope demodulation method to deal with the detected vibration waveform of the fan，the envelope frequency decomposition diagram is obtained，and the fan fault signal is obtained more clearly，which can provide accurate signal for thermal power plant operators and effectively avoid fan fault accidents.

Keywords：fan;time domain analysis;envelope demodulation analysis;intelligent diagnosis

0? 引? 言

近年來(lái)，全國(guó)新能源發(fā)電裝機(jī)容量不斷提升[1]，但大型火電機(jī)組仍占發(fā)電總?cè)萘康?9.21%，是電網(wǎng)可靠運(yùn)行的主要支撐。鍋爐是火電廠可靠性管理最薄弱的環(huán)節(jié)，而各類轉(zhuǎn)機(jī)故障是誘發(fā)鍋爐等主機(jī)故障的最主要因素之一。強(qiáng)化轉(zhuǎn)機(jī)健康監(jiān)控，是火電機(jī)組提升運(yùn)行可靠性、提升智慧化水平的重要環(huán)節(jié)之一。

本文以某大型發(fā)電公司亞臨界鍋爐設(shè)備正常運(yùn)行所需最主要的輔機(jī)（比如一次風(fēng)機(jī)）為例，闡述了建立專門智慧診斷網(wǎng)絡(luò)，累積日常運(yùn)行中產(chǎn)生大量的輔機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)智能建模方法進(jìn)行輔機(jī)運(yùn)行監(jiān)控的一種模式，最終實(shí)現(xiàn)智能建模方法和風(fēng)機(jī)的故障診斷的結(jié)合，提升火電廠輔機(jī)[2]運(yùn)行的可靠性和故障診斷水平、維護(hù)水平。

該公司兩臺(tái)一次風(fēng)機(jī)為稀油油浴潤(rùn)滑的離心風(fēng)機(jī)，[3]兩臺(tái)送風(fēng)機(jī)為油脂潤(rùn)滑的動(dòng)葉可調(diào)式軸流風(fēng)機(jī)，[4]兩臺(tái)引風(fēng)機(jī)為油脂潤(rùn)滑的雙級(jí)動(dòng)葉可調(diào)式軸流風(fēng)機(jī)。

1? 火電廠風(fēng)機(jī)設(shè)備

1.1? 風(fēng)機(jī)設(shè)備的構(gòu)成

離心式風(fēng)機(jī)主要是由六部分組成，分別是三相異步電機(jī)、蝸殼、葉輪、進(jìn)風(fēng)通道、風(fēng)罩和前后軸承。電廠采用的軸流式風(fēng)機(jī)主要是由七部分組成，分別是三相異步電機(jī)、蝸殼、葉輪、調(diào)節(jié)裝置、進(jìn)風(fēng)通道、風(fēng)罩和前后支撐軸承[5]。

1.2? 風(fēng)機(jī)故障

風(fēng)機(jī)在運(yùn)行中難免會(huì)出現(xiàn)故障，其中常見(jiàn)故障可以分為以下幾種。

1.2.1? 轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡

轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡是導(dǎo)致風(fēng)機(jī)故障最常見(jiàn)的因素[6]，會(huì)引起風(fēng)機(jī)的振動(dòng)。該故障主要通過(guò)振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)，而且振動(dòng)幅值與轉(zhuǎn)速大小緊密相連，但不隨機(jī)組負(fù)荷發(fā)生同步變化。轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡由多種因素構(gòu)成，比如葉片上出現(xiàn)污垢、葉片局部磨損、葉片破損等都會(huì)造成轉(zhuǎn)子質(zhì)量發(fā)生變化。

1.2.2? 轉(zhuǎn)子不對(duì)中

轉(zhuǎn)子不對(duì)中有多種情況[7]，有角度不對(duì)中、水平不對(duì)中以及角度和水平都不對(duì)中，如圖1所示。此故障可以通過(guò)振動(dòng)信號(hào)觀察出來(lái)，造成此種情況的原因主要是在制造或者安裝的時(shí)候聯(lián)軸器的兩個(gè)端面與轉(zhuǎn)軸中心不垂直。

1.2.3? 動(dòng)靜部件摩擦

在工作中由于受到外界干擾會(huì)造成軸體變形，當(dāng)轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)時(shí)會(huì)有一個(gè)與轉(zhuǎn)軸相反的摩擦力，會(huì)阻礙轉(zhuǎn)軸運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而使軸承溫度升高并產(chǎn)生振動(dòng)，此故障主要是體現(xiàn)在溫度信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)上。

1.2.4? 風(fēng)機(jī)失速與喘振

葉片進(jìn)口處與氣流方向會(huì)構(gòu)成一個(gè)夾角，此夾角與臨界角相近時(shí)，葉片背面的氣流會(huì)出現(xiàn)急劇惡化的情況，破壞葉片邊界層，導(dǎo)致葉片末端出現(xiàn)渦流情況，此時(shí)風(fēng)機(jī)狀態(tài)變得不穩(wěn)定，稱為風(fēng)機(jī)失速。

1.3? 診斷方法

在風(fēng)機(jī)設(shè)備中，振幅、相位角、頻率、振動(dòng)形式等可稱作振動(dòng)的參數(shù)。在理想狀態(tài)下，這些參數(shù)都有一定的參考規(guī)律，并且對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行分析、計(jì)算比較簡(jiǎn)單;但由于外界因素的影響，使整個(gè)系統(tǒng)的分析、計(jì)算過(guò)程變得比較復(fù)雜，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)比較緩慢。為了系統(tǒng)診斷的準(zhǔn)確性，在進(jìn)行轉(zhuǎn)子故障分析時(shí)一般可采用時(shí)域分析法、頻譜分析法和包絡(luò)調(diào)解分析法，結(jié)合這三種方法進(jìn)行對(duì)轉(zhuǎn)子故障原因的綜合分析，進(jìn)而保障系統(tǒng)診斷的準(zhǔn)確性[8-10]。

1.3.1? 故障信號(hào)時(shí)域分析法

時(shí)域分析表示風(fēng)機(jī)設(shè)備在運(yùn)行狀態(tài)中，能夠反映設(shè)備工作狀態(tài)的動(dòng)態(tài)參數(shù)隨著時(shí)間的流逝進(jìn)行改變，動(dòng)態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲得，并對(duì)風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的分析。轉(zhuǎn)子不平衡主要是通過(guò)振動(dòng)波形進(jìn)行時(shí)域分析，風(fēng)機(jī)設(shè)備轉(zhuǎn)子x、y方向的振動(dòng)波形表達(dá)式如式（1）所示：

式（1）中， 為振幅，隨Ω的增大而增大;Ω為轉(zhuǎn)速;t為時(shí)間;n表示次數(shù)。

通過(guò)式（1）可以得出轉(zhuǎn)子故障信號(hào)的振動(dòng)波形是正弦波，且振幅與轉(zhuǎn)速密切相關(guān)。

1.3.2? 故障信號(hào)的頻譜分析法

頻譜分析[11]和時(shí)域分析兩者相輔相成，能夠反映相同信號(hào)的不同面。在頻譜分析法中，為了能夠獲得較清晰的信號(hào)相位信息，在對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行測(cè)試時(shí)，一般會(huì)在軸上選擇兩個(gè)測(cè)試點(diǎn)，一個(gè)是在截面上對(duì)振動(dòng)比較敏感的水平方向，另外一個(gè)是垂直方向。其中為了保證測(cè)量的準(zhǔn)確性，兩個(gè)測(cè)量點(diǎn)的空間相位必須相差90度。

激振力[12]頻率類似于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)頻率，由轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡導(dǎo)致的過(guò)載被稱作激振力，在形成的頻譜中，振幅最大值位于1倍頻處，其對(duì)應(yīng)相位比較穩(wěn)定，且振動(dòng)的幅值會(huì)隨著轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的變化而變化。

1.3.3? 故障信號(hào)包絡(luò)解調(diào)分析

包絡(luò)解調(diào)分析法包括包絡(luò)波形和包絡(luò)譜分析兩部分，故障信息主要是通過(guò)對(duì)包絡(luò)信號(hào)的頻次和強(qiáng)度進(jìn)行分析得到[13]，在風(fēng)機(jī)滾動(dòng)軸承診斷中，它可以有效識(shí)別出邊頻帶，從而得到振動(dòng)信號(hào)的特性，進(jìn)而結(jié)合機(jī)器本身的參數(shù)進(jìn)行故障診斷。

實(shí)信號(hào)的傅里葉變換通常含有負(fù)頻率，對(duì)其進(jìn)行分析比較困難，因此通常先將實(shí)信號(hào)轉(zhuǎn)化為解析信號(hào)，再對(duì)解析信號(hào)進(jìn)行處理，對(duì)于給定的時(shí)域信號(hào)x1（t），其Hilbert變換如式（2）所示：

A（t）便為x1（t）的調(diào)制信號(hào)包絡(luò)。

時(shí)域信號(hào)可以通過(guò)Hilbert變換轉(zhuǎn)化成時(shí)域解析信號(hào)，實(shí)際測(cè)得的信號(hào)由解析信號(hào)實(shí)部表示，通過(guò)Hilbert變換得到的信號(hào)由解析信號(hào)虛部表示。

Hilbert變換的包絡(luò)解調(diào)原理如圖2所示。

2? 風(fēng)機(jī)智能診斷系統(tǒng)

風(fēng)機(jī)故障診斷的主要作用是實(shí)時(shí)掌握風(fēng)機(jī)設(shè)備工作狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)故障時(shí)及時(shí)進(jìn)行處理以及分析故障原因，并預(yù)測(cè)故障發(fā)展趨勢(shì)。[14]

對(duì)風(fēng)機(jī)設(shè)備進(jìn)行故障診斷，首先要掌握風(fēng)機(jī)故障機(jī)理，了解和掌握最能反映風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障的相關(guān)信息是十分重要的;其次，設(shè)備狀態(tài)信號(hào)是風(fēng)機(jī)設(shè)備故障的診斷依據(jù)，狀態(tài)信號(hào)由能量形式（如振動(dòng)、電壓、電流等）和物態(tài)形式（如風(fēng)機(jī)排出的煙霧、油液、觀察到的裂紋等）表現(xiàn)出來(lái)。其中能量形式表現(xiàn)出來(lái)的信號(hào)必須通過(guò)傳感器進(jìn)行檢測(cè)。風(fēng)機(jī)故障診斷流程圖如圖3所示。

在故障分析診斷預(yù)測(cè)方面，首先對(duì)已知數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序進(jìn)行排列，分析其變化情況，利用所得趨勢(shì)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)風(fēng)機(jī)可能出現(xiàn)的一些狀況，通過(guò)差分法把時(shí)間序列變得平穩(wěn)化，最后用自相關(guān)與偏自相關(guān)系數(shù)相結(jié)合的方法建立相應(yīng)的模型，根據(jù)歷史值來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)值。在這個(gè)模型中把要研究的數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序排列得到的序列假裝成隨機(jī)的序列，對(duì)這個(gè)序列的發(fā)展規(guī)律進(jìn)行模擬;在建立模型的時(shí)候，這個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)該是穩(wěn)定的，應(yīng)該在多次調(diào)試參數(shù)后選取效果最佳。

3? 智能診斷案例分析

為了證明本系統(tǒng)的實(shí)用性，特地采用單極離心式風(fēng)機(jī)，最高轉(zhuǎn)速為1 488 r/min，進(jìn)行實(shí)際測(cè)試，實(shí)物圖如圖4所示。

某風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的采樣頻率為5 120 Hz，共有5 120個(gè)采樣點(diǎn)，整個(gè)測(cè)試是在風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速均衡的情況下進(jìn)行。把所測(cè)得的風(fēng)機(jī)軸承運(yùn)行時(shí)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形、振動(dòng)頻譜以及通過(guò)Hilbert變換得到的風(fēng)機(jī)故障包絡(luò)圖顯示出來(lái)，測(cè)得的風(fēng)機(jī)軸承波形如圖5所示。

風(fēng)機(jī)軸承和軸振動(dòng)信號(hào)在任何方向上都由隨機(jī)噪聲與簡(jiǎn)諧振動(dòng)分量進(jìn)行疊加而成。由圖5（a）可知該風(fēng)機(jī)的振動(dòng)幅值在2 m/s2左右，時(shí)域分析各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)以及波形圖基本正常;由圖5（b）所示的風(fēng)機(jī)振動(dòng)頻譜圖可知，風(fēng)機(jī)振動(dòng)頻帶很寬，在280 Hz附近存在振動(dòng)峰值，但數(shù)值并不高;利用帶通濾波器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波，然后對(duì)濾波信號(hào)進(jìn)行Hilbert包絡(luò)解調(diào)，得到圖5（c）所示，風(fēng)機(jī)振動(dòng)包絡(luò)峰值約為3 m/s2，未超過(guò)正常范圍。可以判定此風(fēng)機(jī)未出現(xiàn)明顯故障，后期可持續(xù)跟蹤監(jiān)測(cè)情況，觀察各項(xiàng)參數(shù)波形圖有無(wú)明顯變化。

4? 結(jié)? 論

本文所示的火電廠風(fēng)機(jī)設(shè)備振動(dòng)幅度的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，利用Hilbert變換的包絡(luò)解析方法對(duì)風(fēng)機(jī)故障的頻譜圖進(jìn)行解調(diào)，能夠更加清晰地分辨出其故障信號(hào)，使工作人員快速地判斷出風(fēng)機(jī)故障的原因并提出解決方案，此系統(tǒng)在測(cè)量風(fēng)機(jī)故障信號(hào)市場(chǎng)上具有較大的應(yīng)用前景。

本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)火電廠風(fēng)機(jī)振動(dòng)幅值的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，利用風(fēng)機(jī)的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行風(fēng)機(jī)狀態(tài)判斷，并建立相應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，基于振動(dòng)理論和數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)機(jī)狀態(tài)的智慧診斷。

參考文獻(xiàn)：

[1] 周鵬程，葉嘉雯.火力發(fā)電與新能源發(fā)電協(xié)同發(fā)展模型研究 [J].山東電力技術(shù)，2020，47（9）：14-19.

[2] 張?zhí)K閩，鄧敏強(qiáng)，朱靜，等.基于大數(shù)據(jù)挖掘的火電廠輔機(jī)狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng) [J].信息化研究，2020，46（1）：64-69.

[3] 王曉燕，張紹廣，雷戽雨.離心式風(fēng)機(jī)及其結(jié)構(gòu)的研究進(jìn)展 [J].沈陽(yáng)航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，34（3）：56-62.

[4] ANON. Nidec Corporation;“Axial Fan” in Patent Application Approval Process （USPTO 20200271117） [J]. Politics & Government Week，2020：813.

[5] 劉建國(guó).礦用地面防爆抽出式軸流風(fēng)機(jī)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) [J].機(jī)械工程師，2014（5）：190-192.

[6] 魏相銓.離心風(fēng)機(jī)故障分析及維修總結(jié) [J].現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備，2020（1）：173+175.

[7] 屈雙軍，茍盛平，張銀.煙氣輪機(jī)—主風(fēng)機(jī)組轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障分析及診斷方法 [J].石油和化工設(shè)備，2016，19（7）：65-68.

[8] 郭振玲.《振動(dòng)與沖擊手冊(cè)》二、三卷審稿會(huì)議在浙江召開(kāi) [J].振動(dòng)與沖擊，1986（2）：70.

[9] 張遠(yuǎn)軍.風(fēng)機(jī)故障機(jī)理及診斷方法 [J].包鋼科技，2009，35（4）：67-70.

[10] 周德照.基于JSP的旋轉(zhuǎn)機(jī)械遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的研究 [D].北京：北京化工大學(xué)，2005.

[11] 常鵬，胡軍，賀石中，等.基于光譜分析技術(shù)的風(fēng)機(jī)齒輪箱系統(tǒng)維護(hù)策略研究 [J].潤(rùn)滑與密封，2019，44（1）：115-118.

[12] 常穎，李聰，于洪偉，等.固體、粉體激振力對(duì)離心機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)的影響 [J].化工機(jī)械，2020，47（2）：175-181+224.

[13] 郝富貴.基于包絡(luò)解調(diào)的冶金設(shè)備滾動(dòng)軸承故障診斷應(yīng)用研究 [D].包頭：內(nèi)蒙古科技大學(xué)，2020.

[14] 劉桂然.基于BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電主軸承故障預(yù)測(cè) [J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2020（26）：18-19.

作者簡(jiǎn)介：呂建平（1975.11—），男，漢族，陜西寶雞人，工程師，本科，主要研究方向：火電廠節(jié)能、可靠性管理。