炼油厂烟气轮机在线监测及故障诊断技术应用.pdf
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1、设备管理与维修2023 翼8(下)0引言炼油厂烟气轮机等重要设备的故障诊断大体包含 4 个流程,即数据信号采集、特征提取、状态识别、诊断决策。随着人工智能技术的成熟,基本上可以实现烟气轮机状态监测、分析诊断、故障预判的一体化,无论是提高故障监测效率还是减轻人工压力,均发挥了明显效果。炼油厂在推广应用烟气轮机的在线检测与故障诊断技术时,应重点把握好监测点布置、样本训练、参数寻优等关键点,这样才能使监测数据更加全面、诊断结果更加精确,从而发挥在线检测与故障诊断系统的实用价值。1炼油厂烟气轮机在线监测方法1.1烟气轮机特征信号的选择利用传感器获取烟气轮机的特征状态信号是实现在线监测和故障诊断的第一步
2、,反映烟气轮机运行工况的特征信号有振动、位移、温度、转速等。机械振动是判断设备运行状态的关键指标,烟气轮机处于正常工况时,其振动频率往往呈规律变化;但是当机组发生油膜振荡、转子不对中等故障后,其振动频谱会变得杂乱无序,并且振动峰值明显升高。一般来说,炼油厂烟气轮机的轴振动值不得超过 50 滋m,监测值超过 100 滋m 时就需要紧急停机开展维修。同样,温度信号也是直观反映烟气轮机运行工况的重要参数,如果机组轴承、轮盘、入口烟气的温度异常升高,需要引起重视并立即排查故障。温度、声音、转速等信号虽然也能监测烟气轮机的运行状态,但是在信号采集过程中容易受到干扰,并且信号内混杂着其他信息,不利于故障的
3、监测和诊断。因此,振动信号是现阶段烟气轮机在线监测与故障诊断中最常用的信号。1.2烟气轮机测点的布置选择合适的监测点,可以捕捉到最理想的振动信号,对提高故障识别的准确率有积极帮助。在布置监测点时,应着重考虑以下 3 个因素:(1)监测点必须尽可能地靠近设备振动敏感部位或设备的核心部件。(2)烟气轮机长时间处于粉尘、高温等恶劣运行环境,应当使传感器避开这些位置,或采取适当的保护措施。(3)为避免传感器发生故障影响监测的连续性,同一监测部位应分别设置 2 个监测点,并且沿轴径方向呈 45毅。基于上述原则,在一体式烟气轮机上共设置了 18 个监测点。其中,1#耀4#监测点位于烟气轮机的轴上,1#、2
4、#测点位于前轴,3#、4#测点位于后轴。1.3传感器的选型传感器用于采集烟气轮机的振动信号,并将其传输给终端系统。科学选用传感器可以保证采集信号的全面性、准确性,对实现故障的超前识别、准确诊断有积极帮助。目前在线监测与故障诊断装置中常用的传感器有电涡流式、压电式、磁电式、光纤振动式等,不同传感器的信号采集原理、监测范围、适用环境均存在明显差异。例如,压电式传感器的测量范围在 0.2耀10 kHz,常用于测量高速旋转机械的轴承座振动;磁电式传感器的测量范围在 10耀1000 Hz,常用于机壳、基座等非转动部件的振动测量。光纤振动传感器由光源、敏感元件、光纤等组成,测量范围更宽(1 kHz耀30
5、MHz),并且具有灵敏性好、探测距离长、不受干扰等特点,适合烟气轮机的在线监测。2基于小波分析的烟气轮机振动信号特征提取2.1小波分析特征提取的原理函数小波变换的本质是将一个时间函数投影到二维的“时间尺寸”平面上,这样就能使小波函数具有的所有特征,都能无差别地投影到小波变换域中,从而为信号特征的提取创造便利。本文提出用一组函数表示一个信号,或无限逼近这个信号的方法,这一组函数即“小波函数系”。小波分析信号具有两个明显的特点:一是时域和频域之积非常小;二是小波分析信号在时间轴和频率周上的分布非常集中。对于采集到的烟气轮机振动信号,由于存在较多的外部干扰,因此低频部分和高频部分混杂、重叠的情况十分
6、常见,影响故障诊断的准确性。而使用小波分析后,首先对采集到的振动信号(原始信号)进行小波分析,之后得到两个完全分开的低频和高频信号。高频信号不做处理,使用小波分析将低频信号进一步分解,继续得到一个频率较高和一个频率较低的信号,重复上述步骤进行连续分解,直到信号频率能够满足故障诊断的摘要:烟气轮机的转子不对中、转子不平衡等常见故障通常表现为振动异常,因此将振动信号作为监测对象,可以实现对潜在故障的超前识别、精确诊断。从烟气轮机特征信号的选择、监测点的布置、传感器的选型方面,介绍在线监测装置的设计要点。提出一种基于小波分析特征提取、PSO 参数寻优的故障诊断技术,并进行仿真实验。结果表明,故障诊断
7、正确率达到 93%,可以较好地满足烟气轮机故障诊断的要求。关键词:烟气轮机;在线监测技术;特征向量提取;故障诊断中图分类号:TE966文献标识码:BDOI:10.16621/ki.issn1001-0599.2023.08D.82炼油厂烟气轮机在线监测及故障诊断技术应用张哮(中国石油大庆炼化公司检维修中心,黑龙江大庆163411)骳髎髜设备管理与维修2023 翼8(下)要求为止,这样就能提取到符合故障监测与诊断要求的特征信号。2.2小波分析在烟气轮机振动信号特征提取中的应用将采样得到的振动信号进行 N 层小波分解,并提取多次分解后的小波系数,对其做归一化处理,得到具有能量的特征向量。通常情况下
8、,对烟气轮机振动信号做 3 层小波分解,即可得到满足振动监测要求的特征向量。在 3 层小波分解结构图中,除了原始节点(0,0)外共包含 16 个节点,任意一个可用(i,j)表示,其中 i 表示层数、j 表示节点序号。例如,(1,4)表示第 1 层的第 4 个节点。在建立起 3 层小波分解结构以后,按照以下步骤从采集到的烟气轮机振动信号中提取故障特征:(1)将烟气轮机振动信号做 3 层小波分解,并获得 8 个高频、8 个低频共计 16 个频段信号。(2)提取小波分解系数并进行重构,获取各频带范围内的信号。在本文的研究中,由于前 2 层小波分解的节点数量偏少,误差较大,因此不做考虑。只选择第 3
9、层小波分解的节点展开进一步分析。(3)假设第 3 层所有节点重构后的信号以集合 S3j(j=0,1,27)表示,则对应的能量可以用集合 E3j(j=0,1,27)表示,进而可以求得该集合的总能量 Ej。(4)对重构信号的能量做归一化处理,得到各频段的特征向量,即为归一化处理后的特征向量。使用 Matlab 软件中的小波分析工具箱对样本数据降噪处理后,按照上述处理方法对降噪后的样本进行 3 层小波分解,得到各频带信号图。观察后可以发现,不同工况下相同小波频段内重构后系数存在较为明显的差异,说明使用小波分析能够较为准确的判断烟气轮机的各种工况。求得各个频段能量并进行横向对比,烟气轮机在发生故障的情
10、况下,其频段特征向量与正常工况时有明显差异。当发生转子不对中故障时,E31、E34、E35频段能量与正常工况差异明显;当发生转子松动故障时,E30、E37 频段能量与正常工况差异明显;当发生转子不平衡故障时,E33 和 E36 频段能量与正常工况差异明显。由此可见,通过对比各类工况下同频段能量的差异,可以初步完成对烟气轮机有无故障,以及故障类型的判断。3烟气轮机故障诊断技术及其应用3.1实验方案设计本实验选择某炼油厂 240 t/a 催化四机组中的 YL18000A型烟气轮机作为研究对象。传感器在线监测到的烟气轮机振动信号,通过无线传输模块发送给故障诊断系统。该系统是基于 Windows 7
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