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自變量關聯性對故障診斷相關特征的影響分析

時間: 分類:科學技術論文 次數:

摘要:電廠SIS系統數據庫中存儲了大量、不同工況下的過程參數,振動和過程參數之間的關聯性特征是設備故障診斷的重要依據。建立振動和過程參數之間的相關分析模型,分析了Pearson相關和偏相關之間的差異,指出過程參數之間的關聯性會導致兩種相關分析結果出

  摘要:電廠SIS系統數據庫中存儲了大量、不同工況下的過程參數,振動和過程參數之間的關聯性特征是設備故障診斷的重要依據。建立振動和過程參數之間的相關分析模型,分析了Pearson相關和偏相關之間的差異,指出過程參數之間的關聯性會導致兩種相關分析結果出現差異,并會對相關分析結果產生很大影響。提出將過程參數按其性質分組,每組只取代表性的一個過程參數參加相關分析,由此得到的偏相關特征更加明顯。結合某600MW發電機組實例進行了分析,所得到的相關分析結果可以比較好地解釋該機組的振動現象。

  關鍵詞:汽輪機;發電機;振動;故障診斷;偏相關分析

故障診斷

  1引言

  準確、快速地診斷分析汽輪發電機組振動故障對于保證機組安全穩定運行至關重要。正常情況下汽輪發電機組振動只與轉速有關,故障情況下其振動不僅與轉速有關,還可能和除轉速外的其它過程參數之間存在相關性[1]。準確提取振動和過程參數之間的相關性特征,可以幫助區別不同性質的故障,是故障診斷的有效手段[2]。目前常用Pearson相關系數來度量變量之間相關性。計算Pearson相關系數時,要求每次只有一個自變量發生變化,這樣才能保證得到的結論是準確的[3~4]。這就要求開展過程參數對振動影響的專項試驗,需要耗費大量的人力和物力,很多時候現場并不具備這樣的條件。

  故障論文范例:電力變壓器故障診斷與狀態檢修方法

  目前,大型汽輪發電機組都配備了廠級監控信息系統(SIS),其中存儲了機組處在不同運行工況下的大量數據。和專項試驗不同的是,SIS系統提供的數據中,振動變化時多個過程參數往往同時發生變化,給相關分析帶來了一定難度,傳統Pearson相關分析應用于這類系統時就有可能會出現較大偏差。近年來,偏相關分析在一些工程技術領域的應用正在推廣。偏相關分析在計算某兩個變量相關性時,加入一些控制變量,以將所有變量的影響都考慮進去[5~6]。牛宏偉等[7]計算了飛機螺旋槳振動應力與飛行試驗參數之間的偏相關系數,在此基礎上分析了各因素對振動應力的影響規律與程度,發現了對螺旋槳振動應力影響較大的因素。

  羅嬋純[8]利用故障前后偏相關系數的變化對電廠一次風機潛在故障進行診斷。郭海東等[9]利用偏相關模型研究了影響發動機振動的主要參數。孫和泰等[10]建立了SIS平臺下多變量之間關聯性特征提取的相關分析模型,計算了發電機振動和過程參數之間的相關系數,指出Pearson相關和偏相關不等,但并沒有進一步分析產生偏差的原因。本文在此基礎上分析了過程參數關聯性對相關系數的影響,以某600MW汽輪發電機組在帶負荷過程中發生的不穩定振動現象為例進行了研究。提取相關性特征前將過程參數按其性質分組,每組只取代表性的一個過程參數參加相關分析,由此提取得到的相關特征可以比較好地解釋該機組的振動現象。

  2600MW汽輪發電機組實例分析

  2.1不穩定振動現象

  某臺600MW機組的軸系布置為高壓轉子、2根低壓轉子、發電機轉子、勵磁機轉子。一段時間以來,該機組發電機在轉速恒定的條件下出現不穩定振動,振動突出表現在發電機前軸承7瓦上,在帶負荷過程中不穩定振動尤其明顯。給出了某次不穩定振動發生時7瓦振動和部分過程參數(無量綱值)的變化趨勢。為了分析機組振動原因,從電廠SIS系統中提取與振動相關聯的過程參數,包括:負荷、密封油溫度、軸向位移等合計14個測點,每個測點所包含的樣本總數為331個。

  無功、勵磁電流、勵磁電壓共同反映了發電機轉子熱狀態,氫壓、氫溫共同反映了發電機轉子冷卻狀態,潤滑油溫、油壓共同反映了軸承潤滑狀態,鐵芯溫度、定子線圈溫度共同反映了發電機定子狀態。根據過程量背后的物理性質,將14個過程量分為5組:發電機轉子熱狀態、發電機轉子冷卻狀態、軸承潤滑狀態、發電機定子狀態和其它。組內參數之間的關聯性較大,每組過程參數可以只取代表性的1個參加相關分析。

  給出了過程參數分組后的偏相關系數計算結果,發現振動主要與發電機轉子冷卻狀態和負荷相關。參數分組前后的偏相關特征有差異。分析認為,如果發電機存在冷卻風道堵塞、匝間短路等故障,運行中就會使得發電子轉子表面局部受熱或冷卻強度不均,引發轉子熱變形。運行中當轉子的冷卻狀態變化后,熱變形會隨之發生變化,熱變形與原始不平衡疊加,改變了轉子的不平衡質量分布,從而導致振動變化。因此,如果發電機存在冷卻風道堵塞、匝間短路等故障,反映出來的特征就是振動和冷卻狀態相關。當負荷降低后,蒸汽溫度隨之下降,蒸汽冷卻轉子表面速度加快,也會使得轉子產生熱變形,從而導致振動變化,反映出來的特征就是振動和負荷相關[11]。過程參數分組后的偏相關系數可以比較好地解釋該機組上發生的振動不穩定故障。

  3結論

  (1)過程參數之間的關聯性會導致Pearson相關分析和偏相關分析結果出現差異,并會對相關分析結果產生很大影響。(2)將過程參數按其性質分組,每組只取代表性的一個過程參數參加相關分析,由此得到的偏相關特征能比較好地解釋該機組的振動現象。

  參考文獻:

  [1]楊建剛.旋轉機械振動分析與工程應用[M].江蘇南京:中國電力出版社,2007.46~47.

  [2]EbersbachS,PENGZ,KessissoglouNJ.TheInvestigationoftheConditionandFaultsofASpurGearboxusingVibrationandWearDebrisAnalysisTechniques[J].Wear,2006,39(1-2):16~24.

  [3]金林,李研.幾種相關系數辨析及其在R語言中的實現[J].統計與信息論壇,2019,34(4):3~11.

  [4]樊嶸,孟大志,徐大舜.統計相關性分析方法研究進展[J].數學建模及其應用,2014,3(1):1~12.

  [5]嚴麗坤.相關系數與偏相關系數在相關分析中的應用[J].云南財貿學院學報,2003,(3):78~80.

  [6]鄭培根,劉梓修.偏相關系數的定義及計算[J].江西財經學院學報,1986,(1):75~79.

  [7]牛宏偉,文敏,張帥.基于偏相關理論的螺旋槳振動應力影響因素分析[J].中國科技信息,2020,(6):47~48.

  作者:宋立遠1譚平1*沈德明2,3楊建剛1

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