CN102022143B - 汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了旋转机械振动状态监测与故障诊断技术领域中的一种汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法。包括实时采集机组转子一侧的轴相对振动信号、转子的转速信号以及键相信号；利用快速傅立叶变换频谱分析方法，计算每一采集时刻从低频到高频的振动频率所对应的振动幅值序列；截取所有小于机组工作转速频率的振动频率所对应的振动幅值，将小于1μm的振动幅值替换为0μm，计算低频振动幅值熵并判定机组转子一侧的当前时刻低频振动是否处于平稳状态。本发明实现了当前时刻低频振动平稳性自动实时在线监测，提高了平稳性实时辨识效率，保证汽轮发电机组的安全运行。

Description

汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法

技术领域

本发明属于旋转机械振动状态监测与故障诊断领域，尤其涉及一种汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法。

背景技术

汽轮发电机组在运行中发生低频振动的危险性极大，若不及时处理并查明原因，很可能导致设备严重损坏。汽轮发电机组轴系剧烈的低频振动可导致转子与定子在密封、轴瓦、叶顶等部位发生动静碰摩、轴瓦乌金脱胎，并产生大幅交变应力所形成的力学疲劳环境，有可能诱发转子裂纹，对机组安全性以及可靠性有潜在危害，必须消除和避免机组轴系低频振动故障。大型汽轮发电机组转子的低频振动故障，已经成为影响大型机组安全运行的重大问题。因此，一旦发现低频振动，应立即采取措施。但由于产生低频振动的原因非常复杂，与机组的设计、制造、运输、安装、工作环境、操作运行、运行时间、工作介质、设备状况等很多因素有关，低频振动故障机理复杂，处理难度大。

随着大型汽轮发电机组容量提高，对机组运行的安全性提出了更高的要求。因此，对大型发电机组低频振动的辨识对保证整个大型发电机组的安全性十分重要。通常大型发电机组低频振动分析工作，由具有一定现场运行经验的专业人员完成，由此带来分析工作对专业人员的依赖程度较高、诊断经济成本大、周期长等问题，并且无法做到大型汽轮发电机组低频振动实时自动在线监测、分析及判别。因此，提出一种大型汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法就显得十分重要。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种大型汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法，对机组轴系转子低频振动平稳性进行实时自动在线监测、分析及判别，从而提高汽轮发电机组低频振动平稳性实时辨识效率和准确度，保证汽轮发电机组的安全运行。

技术方案是，一种汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法，其特征是所述方法包括下列步骤：

步骤1：实时采集机组转子一侧的轴相对振动信号、转子的转速信号以及键相信号；

步骤2：利用快速傅立叶变换频谱分析方法，计算每一采集时刻从低频到高频的振动频率所对应的振动幅值序列；

步骤3：从所述振动幅值序列中，截取所有小于机组工作转速频率的振动频率所对应的振动幅值，得到中间振动幅值序列；

步骤4：将中间振动幅值序列中，小于1μm的振动幅值替换为0μm，得到最终振动幅值序列；

步骤5：计算最终振动幅值序列的低频振动幅值熵，当低频振动幅值熵小于等于设定阈值，则机组转子一侧的当前时刻低频振动处于平稳状态；否则，机组转子一侧的当前时刻低频振动处于不平稳状态。

所述计算最终振动幅值序列的低频振动幅值熵，采用公式

其中，

是最终振动幅值序列，n是最终振动幅值序列的数据个数，并且规定当

时，

所述设定阈值为500。

本发明的效果在于，利用汽轮发电机组转子一侧轴相对振动数据，计算分析判断当前时刻低频振动是否平稳，实现了自动实时在线监测、分析判别，提高了汽轮发电机组低频振动平稳性实时辨识效率和准确度，保证汽轮发电机组的安全运行。

附图说明

图1是汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析示意图；

图2是汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析过程所需要的发电机组轴相对振动信号、转子的转速信号以及键相信号可以从配置发电机组的监视仪表(TSI)获得。图1是汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析示意图。其中，数据采集卡插入工业用微型计算机(IPC)提供的插槽内。根据数据采集卡的要求，数据采集调理设备处理来自发电机组监视仪表(TSI)的轴相对振动信号、转子的转速信号、键相信号，经过处理后的轴相对振动信号、转子的转速信号、键相信号输入IPC内的相应数据采集卡。振动数据采集卡每一通道技术参数为50ks/s，24bit。

根据本发明提供的方法，设计具体的大型汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析程序，将实时辨识程序安装在工业用微型计算机(IPC)内。大型汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析程序中的一次分析循环过程，包括实时分析方法中涉及的数据实时采集、低频振动幅值实时计算、低频振动幅值熵实时计算及低频振动平稳性判定等一系列计算分析验证环节。

图2是汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法流程图。在实施本方法前，设定阈值为500。如图2所示，汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法包括下列步骤：

步骤1：实时采集机组转子一侧的轴相对振动信号、转子的转速信号以及键相信号。其采集方式如图1所示。

步骤2：利用快速傅立叶变换频谱分析方法，计算每一采集时刻从低频到高频的振动频率所对应的振动幅值序列。

在工业用微型计算机(IPC)内，根据机组转子一侧的轴相对振动信号、转子的转速信号以及键相信号，利用快速傅立叶变换频谱分析方法，计算每一采集时刻从低频到高频的振动频率所对应的振动幅值序列。

步骤3：从所述振动幅值序列中，截取所有小于机组工作转速频率的振动频率所对应的振动幅值，得到中间振动幅值序列。

一般机组工作转速频率为50Hz，因此截取过程是将小于50Hz频率的振动频率所对应的所有振动幅值截取出来，形成新的序列

在实施过程中，可以设定振动数据采集频率及采集数据量，使得形成的新序列

的个数为100个。这样得到新序列称为中间振动幅值序列

其中1≤i≤100。

步骤4：将中间振动幅值序列

中，小于1μm的振动幅值替换为0μm，得到最终振动幅值序列

步骤5：计算最终振动幅值序列

的低频振动幅值熵，并根据低频振动幅值熵判定机组转子一侧的当前时刻低频振动是否处于平稳状态。

其中，最终振动幅值序列的低频振动幅值熵，采用公式计算。1≤i≤100；并且规定当

时，

由于在步骤开始时，设定阈值为500，所以，当最终振动幅值序列

的低频振动幅值熵E≤500时，判定机组转子一侧的当前时刻低频振动处于平稳状态。当最终振动幅值序列的低频振动幅值熵E＞500时，则判定机组转子一侧的当前时刻低频振动处于不平稳状态。

本发明提供的一种大型汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法，实现了对机组轴系转子低频振动平稳性进行实时自动在线监测、分析及判别，提高了汽轮发电机组低频振动平稳性实时辨识效率和准确度，保证了汽轮发电机组的安全运行。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法，其特征是所述方法包括下列步骤：

步骤1：实时采集机组转子一侧的轴相对振动信号、转子的转速信号以及键相信号；

步骤2：利用快速傅立叶变换频谱分析方法，计算每一采集时刻从低频到高频的振动频率所对应的振动幅值序列；

步骤3：从所述振动幅值序列中，截取所有小于机组工作转速频率的振动频率所对应的振动幅值，得到中间振动幅值序列；

步骤4：将中间振动幅值序列中，小于1μm的振动幅值替换为0μm，得到最终振动幅值序列；

步骤5：计算最终振动幅值序列的低频振动幅值熵，计算最终振动幅值序列的低频振动幅值熵采用公式

其中，

是最终振动幅值序列，n是最终振动幅值序列的数据个数，并且规定当

时，

当低频振动幅值熵小于等于设定阈值，则机组转子一侧的当前时刻低频振动处于平稳状态；否则，机组转子一侧的当前时刻低频振动处于不平稳状态。

2.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动平稳性实时分析方法，其特征是所述设定阈值为500。

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