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汽轮机故障诊断技术的发展与展望

作者：佚名文章来源：不详点击数：更新时间：2008-9-24 8:51:44

[214~219]，并推出了代表性的诊断系统MMMD[220]。清华大学对诊断系统的软件构成[221]、硬件结构与协调方法[222]、原型机系统[223~225]等，进行了一系列的研究[226]，并与山东电力科学试验研究所合作开发出了大型电站性能与振动远程监测分析与诊断系统，该系统由各电厂中的振动分析站、数据通讯网络系统、远程诊断中心（济南市山东电力科学研究院）和远程诊断分中心（清华大学）等四个子系统构成[227][228]。国内主要汽轮机故障诊断系统及研制单位见表1[229]。

表1  国内部分研制应用的故障诊断系统及研制单位
   3．汽轮机故障诊断中存在的问题
   3·1检测手段
汽轮机故障诊断技术中的许多数学方法，甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平，而征兆的获取成为了一个瓶颈，其中最大的问题是检测手段不能满足诊断的需要，如运行中转子表面温度检测、叶片动应力检测、调节系统卡涩检测、内缸螺栓断裂检测等，都缺乏有效的手段。
   3·2材料性能
在寿命诊断中，对材料性能的了解非常重要，因为大多数寿命评价都是以材料的性能数据为基础的。但目前对于材料的性能，特别是对于汽轮机材料在复杂工作条件下的性能变化还缺乏了解。
   3·3 复杂故障的机理
对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前，对汽轮机的复杂故障，有些很难从理论上给出解释，对其机理的了解并不清楚，比如在非稳定热态下轴系的弯扭复合振动问题等，这将是阻碍汽轮机故障诊断技术发展的主要障碍之一。
   3·4 人工智能应用
专家系统作为人工智能在汽轮机故障诊断中的主要应用已经获得了成功，但仍有一些关键的人工智能应用问题需要解决，主要有知识的表达与获取、自学习、智能辨识、信息融合等。
   3·5 诊断技术应用推广面临的问题
我国汽轮机诊断技术在现有基础上，进一步推广应用面临的主要问题是研究开发机制和观念问题、诊断技术与生产管理的结合问题。机制和观念问题主要表现在：研究机构分散，不能形成规模化效应；重复性研究过多，造成人力、物力的浪费；技术研究转化为应用产品的少；系统研究连贯性差，因而系统升级困难；应用系统的维护与服务得不到保证等。诊断技术与生产管理结合不好，表现在各种技术的相互集成性不好，与生产管理相孤立，不能创造预期的效益，使电厂失去信心。
   4．汽轮机故障诊断的发展前景与趋势
很多学者和研究人员都认识到上述问题对汽轮机故障诊断技术发展的影响，正在进行相应的研究工作。本文认为汽轮机故障诊断技术的研究将会在以下几个方面得到重视，并取得进展。
   4·1 全方位的检测技术
针对汽轮机及其系统各类故障的各种新检测技术将是一个主要的研究方向，会出现许多重要成果。
   4·2 故障机理的深入研究
任何时候，故障机理的深入研究都将推动故障诊断技术的发展。故障机理的研究将集中在对渐发故障定量表征的研究上，研究判断整个系统故障状态的指标体系及其判断阈值将是另一个重要方向。
   4·3 知识表达、获取和系统自学习
知识的表达、获取和学习一直是诊断系统研究的热点，但并未取得重大突破，它仍将是继续研究的热点。
   4．4 综合诊断
汽轮机故障诊断，将从以振动诊断为主向考虑热影响诊断、性能诊断、逻辑顺序诊断、油液诊断、温度诊断等的综合诊断发展，更符合汽轮机的特点和实际。
   4·5 诊断与仿真技术的结合
诊断与仿真技术的结合将主要表现在，通过故障仿真辨识汽轮机故障、通过系统仿真为诊断专家系统提供知识规则和学习样本、通过逻辑仿真对系统中部件故障进行诊断。
   4·6 信息融合
汽轮机信息融合诊断将重点在征兆级和决策级展开研究，目的是要通过不同的信息源准确描述汽轮机的真实状态和整体状态。
   4·7 从诊断向汽轮机设备现代化管理发展
   研究的重点将集中在基于诊断技术的预知维修决策、维修管理、设备计算机化管理系统等方面，目的是针对汽轮机及其系统实施预知维修或基于状态的维修，获取最大的经济收益。这也将是推动电厂接受该汽轮机诊断系统的一个根本所在。

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