CN102095492A - 汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性实时分析方法 - Google Patents

汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性实时分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了旋转机械振动状态监测与故障诊断领域中的一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性实时分析方法。包括实时采集轴相对振动数据、转子的转速信号、键相信号和轴承的润滑油温度数值；每隔步进的长度，计算当前时刻的低频振动幅值熵并进行存储；同时，存储轴承的润滑油温度数值；当到达设定时长时，计算转子轴承润滑油温度的递增趋势参数和低频振动幅值熵的递减趋势参数；最后判定低频振动与润滑油温度的相关性。本发明提高了低频振动与润滑油温相关性辨识的准确率，为汽轮发电机组安全运行提供了保证。

Description

汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性实时分析方法
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与润滑油温相关性实时分析方法。
背景技术
汽轮发电机组径向滑动轴承作为汽轮发电机组转子的支承部件，承受着转子本身的重量及其所产生的各种激振力，其润滑油温度参数直接影响径向滑动轴承的工作性能。受温度影响的润滑油黏度影响轴颈在轴承中的工作状况；在其他条件相同的情况下，轴承润滑油温度提高，油黏度降低，促进轴颈的偏心率增大，提高转子运动的稳定性，可以使低频振动减小。在电站现场，经常用改变油温的方法试验分析机组存在的低频振动是否与轴承润滑油温度相关，从而判断低频振动与油膜失稳故障的关联性。
汽轮发电机组轴系转子低频振动与轴承润滑油温度的相关性分析工作，通常由具有一定现场运行经验的专业人员完成，由此带来分析结果客观性较差、对人员的主观性依赖程度较高等问题，并且无法做到转子低频振动与轴承润滑油温度相关性的实时自动在线监测、分析及判别。因此，提出一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关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，提供一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性实时分析方法，利用汽轮发电机组运行中转子轴相对振动数据与轴承润滑油温度数据，实时自动在线监测并诊断低频振动与润滑油温的相关性，为汽轮发电机组的安全运行提供保障。
技术方案是，一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是包括下列步骤：
步骤1：设定时长T和步进的长度t；
步骤2：利用高速振动数据采集卡实时采集汽轮发电机组转子一侧支持轴承的轴相对振动数据、转子的转速信号以及键相信号；利用数据采集卡采集汽轮发电机组转子同侧支持轴承的润滑油温度数值；
步骤3：每隔一个步进的长度t，根据每一采集时刻的振动频率计算当前时刻的低频振动幅值熵并进行存储；同时，存储当前时刻采集的汽轮发电机组转子同侧支持轴承的润滑油温度数值；
步骤4：当到达设定时长T时，计算转子轴承润滑油温度的递增趋势参数和低频振动幅值熵的递减趋势参数；
步骤5：根据转子轴承润滑油温度的递增趋势参数和低频振动幅值熵的递减趋势参数，判定低频振动与润滑油温度的相关性。
所述根据每一采集时刻的振动频率计算当前时刻的低频振动幅值熵具体包括：
步骤101：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102：在振动幅值序列中，截取所有的小于机组工作转速频率的振动频率所对应的振动幅值，得到最终振动幅值序列；
步骤103：利用公式
Figure BSA00000365087900021
计算当前时刻的低频振动幅值熵；其中，E为当前时刻的低频振动幅值熵，
Figure BSA00000365087900022
是最终振动幅值序列，n是最终振动幅值序列中的数据个数，并且规定当
Figure BSA00000365087900023
时，
所述计算转子轴承润滑油温度的递增趋势参数具体包括：
步骤201：将每一个步进的长度t时刻的润滑油温度数值按照存储时间先后顺序排序，得到轴承润滑油温度数据序列其中
Figure BSA00000365087900032
步骤202：计算轴承润滑油温度数据序列的顺序数STL；
步骤203：利用公式ITL＝STL/Sfull计算转子轴承润滑油温度TL的递增趋势参数ITL；其中，Sfull是轴承润滑油温度数据序列的顺序数最大值，
Figure BSA00000365087900033
所述低频振动幅值熵的递减趋势参数具体包括：
步骤301：将每一个步进的长度t时刻的低频振动幅值熵按照数据存储时间先后顺序排序，得到低频振动幅值熵数据序列Ei，其中
步骤302：低频振动幅值熵数据序列Ei的逆序数RE；
步骤303：利用公式ΔE＝RE/Rfull计算低频振动幅值熵的递减趋势参数ΔE，其中，Rfull是低频振动幅值熵数据序列的逆序数最大值，Rfull＝m(m-1)/2，
Figure BSA00000365087900035
所述设定时长T＝200秒。
所述步进的长度t＝1秒。
所述判定低频振动与润滑油温的相关性具体是，如果转子轴承润滑油温度递增趋势参数ITL大于等于第一设定阈值D1，并且低频振动幅值熵的递减趋势参数ΔE大于等于第二设定阈值D2，则判定轴承润滑油温度升高与低频振动减弱的相关性明显；否则，判定轴承润滑油温度升高与低频振动减弱的相关性不明显。
所述第一设定阈值D1＝0.6。
所述第二设定阈值D2＝0.6。
本发明的效果在于，利用机组运行中转子轴相对振动数据与轴承润滑油温度数据，经过计算分析判断得到低频振动与润滑油温相关性是否明显，避免了主观分析准确率低，不能实时获得判定结果的问题，同时为汽轮发电机组安全运行提供了保证。
附图说明
图1是汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性实时分析方法流程图；
图2是汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性分析示意图。
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。
在实施本发明之前，首先对本发明中需要用到的阈值进行设定。设定第一设定阈值D1＝0.6，第二设定阈值D2＝0.6，上述两个阈值用于判定低频振动与润滑油温的相关性。
图1是汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性实时分析方法流程图。图1中，汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性实时分析方法包括：
步骤1：设定时长T＝200秒，步进的长度t＝1秒。
步骤2：利用高速振动数据采集卡实时采集汽轮发电机组转子一侧支持轴承的轴相对振动数据、转子的转速信号以及键相信号；利用数据采集卡采集汽轮发电机组转子同侧支持轴承的润滑油温度数值。
汽轮发电机组转子一侧支持轴承的轴相对振动数据、转子的转速信号以及键相信号可以从配置汽轮发电机组的监视仪表(TSI)获得，轴承润滑油温度数据信号可以从配置汽轮发电机组的分布式控制系统(DCS)获得。图2是汽轮发电机组低频振动与润滑油温相关性分析示意图，图2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汽轮发电机组监视仪表(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内的高速振动数据采集卡。高速振动数据采集卡每一通道技术参数为50ks/s，24bit。同时，数据采集调理设备处理来自汽轮发电机组分布式控制系统(DCS)的转子轴承润滑油温度数据信号，经过处理后的轴承润滑油温度数据信号输入IPC内的数据采集卡。数据采集卡每一通道技术参数为1ks/s，16bit。
步骤3：每隔一个步进的长度t＝1秒，根据每一采集时刻的振动频率计算当前时刻的低频振动幅值熵并进行存储；同时，存储当前时刻采集的汽轮发电机组转子同侧支持轴承的润滑油温度数值。
每隔一个步进的长度t＝1秒，系统会根据已经计算并存储的振动频率计算当前时刻的低频振动幅值熵，其具体过程是：
步骤101：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102：在振动幅值序列中，截取所有的小于机组工作转速频率的振动频率所对应的振动幅值，得到最终振动幅值序列。
一般机组工作转速频率为50Hz，因此截取过程是将所有小于50Hz频率的振动频率所对应的所有振动幅值截取出来，形成最终振动幅值序列。在实施过程中，可以设定振动数据采集频率及采集数据量，使得形成的最终振动幅值序列的个数为100个。
步骤103：利用公式
Figure BSA00000365087900051
计算当前时刻的低频振动幅值熵；其中，E为当前时刻的低频振动幅值熵，
Figure BSA00000365087900052
是最终振动幅值序列，n是最终振动幅值序列中的数据个数，n＝100，并且规定当
Figure BSA00000365087900053
时，
Figure BSA00000365087900054
步骤4：当到达设定时长T＝200秒时，计算转子轴承润滑油温度的递增趋势参数和低频振动幅值熵的递减趋势参数。
其中，转子轴承润滑油温度的递增趋势参数的计算具体包括：
步骤201：将每一个步进的长度t时刻的润滑油温度数值按照存储时间先后顺序排序，得到轴承润滑油温度数据序列
Figure BSA00000365087900061
其中
Figure BSA00000365087900062
步骤202：计算轴承润滑油温度数据序列的顺序数STL。
顺序对是指在一个数据序列中，一对数的前后位置与大小顺序相同，即前面的数小于后面的数；顺序数是指一个数据序列中顺序对的总数。
步骤203：利用公式ITL＝STL/Sfull计算转子轴承润滑油温度TL的递增趋势参数ITL；其中，Sfull是轴承润滑油温度数据序列的顺序数最大值，Sfull＝k(k-1)/2，
Figure BSA00000365087900063
计算低频振动幅值熵的递减趋势参数具体包括：
步骤301：将每一个步进的长度t时刻的低频振动幅值熵按照数据存储时间先后顺序排序，得到低频振动幅值熵数据序列Ei，其中
Figure BSA00000365087900064
步骤302：低频振动幅值熵数据序列Ei的逆序数RE。
逆序对是指在一个数据序列中，一对数的前后位置与大小顺序相反，即前面的数大于后面的数；逆序数是指一个数据序列中逆序对的总数。
步骤303：利用公式ΔE＝RE/Rfull计算低频振动幅值熵的递减趋势参数ΔE，其中，Rfull是低频振动幅值熵数据序列的逆序数最大值，Rfull＝m(m-1)/2，
Figure BSA00000365087900065
步骤5：根据转子轴承润滑油温度的递增趋势参数和低频振动幅值熵的递减趋势参数，判定低频振动与润滑油温度的相关性。
判定低频振动与润滑油温的相关性具体是，如果转子轴承润滑油温度递增趋势参数ITL大于等于第一设定阈值D1＝0.6，并且低频振动幅值熵的递减趋势参数ΔE大于等于第二设定阈值D2＝0.6，则判定轴承润滑油温度升高与低频振动减弱的相关性明显；否则，判定轴承润滑油温度升高与低频振动减弱的相关性不明显。
假设在一次实际分析中，程序通过计算得到高压转子A侧转子轴相对振动中低频振动幅值熵的递减趋势参数ITL＝0.85，满足条件ITL≥0.6；同时，计算得到高压转子A侧轴承润滑油温度递增趋势参数ΔE＝0.9，满足条件ΔE≥0.6。依据上述计算结果，可以判定高压转子A侧转子轴承润滑油温度升高与轴相对振动中低频振动减弱的相关性明显。
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 (9)

1.一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是包括下列步骤：
步骤1：设定时长T和步进的长度t；
步骤2：利用高速振动数据采集卡实时采集汽轮发电机组转子一侧支持轴承的轴相对振动数据、转子的转速信号以及键相信号；利用数据采集卡采集汽轮发电机组转子同侧支持轴承的润滑油温度数值；
步骤3：每隔一个步进的长度t，根据每一采集时刻的振动频率计算当前时刻的低频振动幅值熵并进行存储；同时，存储当前时刻采集的汽轮发电机组转子同侧支持轴承的润滑油温度数值；
步骤4：当到达设定时长T时，计算转子轴承润滑油温度的递增趋势参数和低频振动幅值熵的递减趋势参数；
步骤5：根据转子轴承润滑油温度的递增趋势参数和低频振动幅值熵的递减趋势参数，判定低频振动与润滑油温度的相关性。
2.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是所述根据每一采集时刻的振动频率计算当前时刻的低频振动幅值熵具体包括：
步骤101：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102：在振动幅值序列中，截取所有的小于机组工作转速频率的振动频率所对应的振动幅值，得到最终振动幅值序列；
步骤103：利用公式
Figure FSA00000365087800011
计算当前时刻的低频振动幅值熵；其中，E为当前时刻的低频振动幅值熵，
Figure FSA00000365087800012
是最终振动幅值序列，n是最终振动幅值序列中的数据个数，并且规定当
Figure FSA00000365087800021
时，
Figure FSA00000365087800022
3.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是所述计算转子轴承润滑油温度的递增趋势参数具体包括：
步骤201：将每一个步进的长度t时刻的润滑油温度数值按照存储时间先后顺序排序，得到轴承润滑油温度数据序列
Figure FSA00000365087800023
其中
Figure FSA00000365087800024
步骤202：计算轴承润滑油温度数据序列的顺序数STL；
步骤203：利用公式ITL＝STL/Sfull计算转子轴承润滑油温度TL的递增趋势参数ITL；其中，Sfull是轴承润滑油温度数据序列的顺序数最大值，
Figure FSA00000365087800025
4.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是所述低频振动幅值熵的递减趋势参数具体包括：
步骤301：将每一个步进的长度t时刻的低频振动幅值熵按照数据存储时间先后顺序排序，得到低频振动幅值熵数据序列Ei，其中
Figure FSA00000365087800026
步骤302：低频振动幅值熵数据序列Ei的逆序数RE；
步骤303：利用公式ΔE＝RE/Rfull计算低频振动幅值熵的递减趋势参数ΔE，其中，Rfull是低频振动幅值熵数据序列的逆序数最大值，Rfull＝m(m-1)/2，
Figure FSA00000365087800027
5.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是所述设定时长T＝200秒。
6.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是所述步进的长度t＝1秒。
7.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是所述判定低频振动与润滑油温的相关性具体是，如果转子轴承润滑油温度递增趋势参数ITL大于等于第一设定阈值D1，并且低频振动幅值熵的递减趋势参数ΔE大于等于第二设定阈值D2，则判定轴承润滑油温度升高与低频振动减弱的相关性明显；否则，判定轴承润滑油温度升高与低频振动减弱的相关性不明显。
8.根据权利要求7所述的一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是所述第一设定阈值D1＝0.6。
9.根据权利要求7所述的一种汽轮发电机组低频振动与润滑油温度相关性实时分析方法，其特征是所述第二设定阈值D2＝0.6。
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