旋轉機械振動管理專家系統(tǒng)應用

引言

旋轉機械作為一種動力裝置,在各行各業(yè)中發(fā)揮著舉足輕重的作用,如汽輪機、內燃機等,在電力、航空、交通等行業(yè)得到廣泛應用。為了保障設備運行安全,在設備正常運行中隨時監(jiān)測其振動情況,發(fā)現(xiàn)故障及時消除就顯得尤為重要,由此,故障診斷專家系統(tǒng)應運而生。

專家系統(tǒng),顧名思義,即利用專家知識開發(fā)的一套智能系統(tǒng)。它是通過將得到的專家知識庫編寫成計算機語言,利用推理機把專家知識在計算機中表達出來,從而解決現(xiàn)場故障問題的智能診斷系統(tǒng)。

1旋轉機械振動診斷理論基礎

旋轉機械中轉子發(fā)生振動故障最為常見,而其中不平衡、不對中、熱彎曲、油膜渦動、油膜振蕩等均為轉子的典型故障,故障的產(chǎn)生必然由某種原因引起,可以先利用故障征兆來區(qū)分故障的種類,再通過典型故障來尋找故障產(chǎn)生原因。下面介紹幾種最為常見的轉子振動故障。

1.1轉子不平衡

1.1.1故障原因

轉子不平衡可以分為三種:(1)初始不平衡。由于制造、裝配、材質不均等原因引起的轉子不平衡,表現(xiàn)為初次啟動時振動偏大。(2)漸發(fā)性不平衡。轉子由于磨損、結垢、腐蝕等原因導致質量不均勻,表現(xiàn)為隨著運行時間增長而振動逐漸劣化。(3)突發(fā)性不平衡。部件有脫落或有異物掉入而引起轉子不平衡,表現(xiàn)為振動值秒級增大,然后停留在較原始值高的水平上。

1.1.2故障征兆

故障頻譜以一倍頻為主,軸心軌跡為穩(wěn)定的橢圓,時域波形為等幅正弦波。

1..轉子不對中

1.2.1故障原因

轉子不對中故障主要是軸承不對中和軸系不對中。軸頸在軸承中發(fā)生偏斜而產(chǎn)生軸承不對中:軸系不對中包括軸線平行發(fā)生位移導致平行不對中以及軸線成一定角度交叉導致的角度不對中。

1.2.2故障特征

故障頻譜以二倍頻為主、一倍頻為輔,故障嚴重時二倍頻成分逐漸增大,軸心軌跡為外"8"字形,時域波形為波峰翻倍狀正弦波,周期性比較好。

1.2油膜渦動和油膜振蕩

1.3.1故障原因

油膜失穩(wěn)是油膜渦動和油膜振蕩故障發(fā)生的主要原因。

轉子在軸承內由于偏心質量力的作用而偏離平衡位置,即發(fā)生油膜渦動故障:當轉速升高到轉子的兩倍一階臨界區(qū)域,渦動導致轉子發(fā)生共振,軸頸與軸承表面發(fā)生撞擊而使油膜破裂,發(fā)生油膜振蕩故障。

1.3.2故障征兆

油膜渦動故障頻譜一般以半頻和工頻為主,軸心軌跡會變?yōu)閮?8"字形:油膜振蕩頻譜以轉子一階臨界頻率為主,軸心軌跡會發(fā)生擴散不規(guī)則變化。

.專家系統(tǒng)設計

專家系統(tǒng)的開發(fā)語言為Python,使用Dell數(shù)據(jù)庫。該系統(tǒng)主要由專家知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、系統(tǒng)界面四部分組成,其中核心部分為專家知識庫與推理機[4-6]。

..1專家系統(tǒng)結構設計

2.1.1專家知識庫開發(fā)

專家知識庫是用于提取、總結振動專家知識、經(jīng)驗和書本知識,采用產(chǎn)生式規(guī)則表達專家知識,利用專家知識,梳理故障模式,根據(jù)故障模式編寫規(guī)則表達專家知識。

2.1.2數(shù)據(jù)庫開發(fā)

數(shù)據(jù)來源于DCs數(shù)據(jù)和TDM數(shù)據(jù),與知識庫中表示和組織相容或一致。數(shù)據(jù)采集框架如圖1所示。

2.1.3推理機開發(fā)

結合大數(shù)據(jù)分析技術與專家知識,根據(jù)一定的推理機制對輸入的數(shù)據(jù)進行推導,最終得出結論。專家系統(tǒng)診斷結構如圖2所示。

2.1.4系統(tǒng)界面

系統(tǒng)界面是用戶與系統(tǒng)交流信息的窗口,用戶可通過系統(tǒng)界面來獲取需要的數(shù)據(jù)及診斷結論,還可以進一步充實專家系統(tǒng)的專家知識庫。系統(tǒng)登錄界面如圖3所示。

2.2專家系統(tǒng)平臺應用

2.2.1平臺界面

專家系統(tǒng)平臺包含了實時監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析、故障診斷等功能,該系統(tǒng)能夠對電廠內主要旋轉機械包括汽輪機、汽動給水泵組、一次風機、送風機、引風機、循環(huán)水泵、凝結水泵等重要設備實現(xiàn)運行振動情況的實時監(jiān)測,從而保證設備安全運行。

專家系統(tǒng)平臺主界面如圖4所示。

2.2.2數(shù)據(jù)分析

專家系統(tǒng)平臺不僅存儲著設備的振動數(shù)據(jù),還實時采集機組的運行數(shù)據(jù),而且可以對旋轉機械的振動數(shù)據(jù)進行分析,包括波形、頻譜、波特圖、極坐標圖等,為下一步故障診斷奠定了堅實基礎。

數(shù)據(jù)分析界面如圖5所示。

2.2.3故障診斷

在故障診斷方面,結合電力系統(tǒng)內多個電廠機組運行情況和國內典型振動故障診斷案例,分別與設備管理人員、運行人員進行了多次交流討論,提煉出了汽輪發(fā)電機組、汽動給水泵組、引風機振動專家知識庫,針對各種故障類型,分別研究運行參數(shù)、TDM數(shù)據(jù)與故障類型之間相互關系,梳理出多種不同故障診斷模型,大大提高了專家系統(tǒng)平臺故障診斷的精確性。

3結語

本文介紹了一套旋轉機械振動管理專家系統(tǒng)的設計開發(fā),其對火力發(fā)電廠中重要的旋轉機械設備均能實現(xiàn)實時振動監(jiān)控,并能根據(jù)振動數(shù)據(jù)分析,通過專家知識庫中對應的診斷知識進行故障診斷推理,得出最終診斷分析結論,并給出相應解決措施,為設備安全運行提供了可靠保證。該系統(tǒng)的成功應用,為將來智能電廠的建設提供了良好的借鑒。