CN102879084B - 汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警方法 - 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非稳态在线预警方法。包括：设定起始时刻、终止时刻和步进长度；从起始时刻到终止时刻，获取每个步进长度所处时刻的低频振动幅值序列，并由此得到从起始时刻到终止时刻的低频振动幅值序列；分别计算每个频率序号下的低频振动幅值的最大值和每个频率序号下的低频振动幅值的参数；根据每个频率序号下的低频振动幅值的最大值和每个频率序号下的低频振动幅值的参数，判断当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动是否处于非稳态。本发明实现了转子低频振动是否处于非稳态的自动判定，提高了大型汽轮发电机组低频振动非稳态实时预警分析工作的效率和准确度。

Description

汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警方法

技术领域

本发明属于旋转机械振动状态监测与故障诊断技术领域，尤其涉及一种汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警方法。

背景技术

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，其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。

产生低频振动的原因非常复杂，与机组的设计、安装、工作环境、操作运行、设备状况等很多因素有关。

判断机组转子低频振动是否处于非稳态，通常由具有一定现场运行经验及专业知识技能的专业人员完成，由此带来分析结果客观性较差、分析过程耗费时间资源、人力过高等问题，并且无法做到低频振动非稳态的实时自动在线监测、分析及判别。因此，提出一种大型汽轮发电机组低频振动非稳态快速预警方法就显得十分重要。

发明内容

本发明的目的在于，提出一种汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警方法，用以解决现有的汽轮发电机组低频振动非稳态判定过程工作效率和准确度低下的问题。

为了实现上述目的，本发明提供的技术方案是，一种汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1：设定起始时刻T_M、终止时刻T_N和步进长度t；

步骤2：在时刻T_M，获取该时刻低频振动幅值序列其中，i为频率序号，i＝1,2,...,l，l为设定值；

步骤3：存储该时刻低频振动幅值序列判断是否达到终止时刻T_N，如果已经达到终止时刻T_N，则执行步骤4；否则，令T_M＝T_M+t，返回步骤2；

步骤4：将每个时刻存储的低频振动幅值序列中的数据按照存储时间的先后顺序排序，同一时刻的低频振动幅值序列中的数据按照下标i由小到大的顺序排序，得到从起始时刻T_M到终止时刻T_M的低频振动幅值序列其中， $j=\mathrm{1,2},...,\frac{T_N-T_M}{t};$

步骤5：分别计算低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的最大值和低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的参数

步骤6：根据低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的最大值和低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的参数判断当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动是否处于非稳态。

所述步骤2包括：

步骤21：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22：根据采集的信号，利用快速傅立叶变换频谱分析方法，计算该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23：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，得到该时刻低频振动幅值序列其中，i为频率序号，i＝1,2,...,l，l为设定值。

所述计算低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的最大值利用公式其中，i＝1,2,...,l，l为设定值，j＝1,2,...,m， $m=\frac{T_N-T_M}{t}.$

所述计算低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的参数利用公式 ${\mathrm{\β}}_i^{\mathrm{lf}}=(S_i+0.5-m(m-1)/4)/\sqrt{m({2m}^2+3m-5)/72};$ 其中，S_i是频率序号为i的低频振动幅值序列的逆序数，i＝1,2,...,l，l为设定值，j＝1,2,...,m，逆序数是指一个数据序列中逆序的总数；逆序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。

所述步骤6具体是，当存在频率序号i下的低频振动幅值的参数大于第一设定值并且存在频率序号i下的低频振动幅值的最大值大于第二设定值时，则当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动处于非稳态；否则，当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动不处于非稳态。

所述第一设定值

所述第二设定值

本发明提供的方法，对机组运行中转子振动数据进行实时自动在线监测、分析及判别，判定转子低频振动是否处于非稳态，提高了大型汽轮发电机组低频振动非稳态实时预警分析工作的效率和准确度。

附图说明

图1是汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警方法流程图；

图2是汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警示意图。

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。

实施例

图1是汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警方法流程图。如图1所示，本发明提供的一种汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警方法包括：

步骤1：设定起始时刻T_M＝0秒、终止时刻T_N＝10秒和步进长度t＝0.1秒。

步骤2：在时刻T_M，获取该时刻低频振动幅值序列其中，i为频率序号，i＝1,2,...,l，l为设定值。

获取该时刻低频振动幅值序列具体包括：

步骤21：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。

图2是汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警示意图。如图2所示，转子轴相对振动数据、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，机组功率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。本实施例中，转子轴相对振动数据、转子的转速信号以及键相信号是从配置汽轮发电机组的监视仪表(TSI)获得，机组功率数据信号是从配置汽轮发电机组的分布式控制系统(DCS)获得。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。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汽轮发电机组低频振动非稳态实时预警程序，将程序安装在工业用微型计算机(IPC)内。汽轮发电机组低频振动非稳态实时预警程序中的一次诊断循环过程，包括诊断方法中涉及的数据实时采集计算存储、实时判别、低频振动参量实时计算及低频振动非稳态判定等一系列计算分析环节。

利用汽轮发电机组低频振动非稳态实时预警程序监测分析高压转子的低频振动是否处于非稳态。首先，工业用微型计算机(IPC)中的分析程序通过采用高速振动数据采集卡实时采集汽轮发电机组高压转子A侧支持轴承附近测得的轴相对振动数据、转子的转速信号以及键相信号。振动数据采集卡每一通道技术参数为50ks/s，24bit。

步骤22：根据采集的信号，利用快速傅立叶变换频谱分析方法，计算该时刻从低频到高频的振动频率所对应的振动幅值序列。

针对机组高压转子一侧的轴相对振动数据，利用FFT（快速傅立叶变换）频谱分析方法，计算得到当前时刻从低频到高频的不同振动频率所对应的振动幅值数据序列(幅值单位为μm，即微米)。

步骤23：从所述振动幅值序列中，截取得到频率小于机组工作转速对应频率(50Hz)的当前时刻低频振动幅值序列(i＝1,2,3,...,l)。设定振动数据采集频率及采集数据量，可使得低频振动幅值序列数据个数l＝98。i为不同频率对应的频率号，这些不同的频率都是小于机组工作转速对应频率(50Hz)的频率。

事实上，上述获取该时刻低频振动幅值序列的过程已经是现有技术，在本发明中不再赘述。

步骤3：存储该时刻低频振动幅值序列判断是否达到终止时刻T_N，如果已经达到终止时刻T_N，则执行步骤4；否则，令T_M＝T_M+t，返回步骤2。

步骤4：将每个时刻存储的低频振动幅值序列中的数据按照存储时间的先后顺序排序，同一时刻的低频振动幅值序列中的数据按照下标i由小到大的顺序排序，得到从起始时刻T_M到终止时刻T_N的低频振动幅值序列其中， $j=\mathrm{1,2},...,\frac{T_N-T_M}{t}=\frac{10-0}{0.1}=100.$

步骤5：分别计算低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的最大值和低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的参数

计算低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的最大值利用公式其中，i＝1,2,...,98，j＝1,2,...,100。

计算低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的参数利用公式 ${\mathrm{\β}}_i^{\mathrm{lf}}=(S_i+0.5-m(m-1)/4)/\sqrt{m({2m}^2+3m-5)/72};$ 其中，S_i是频率序号为i的低频振动幅值序列的逆序数，i＝1,2,...,98，j＝1,2,...,100。逆序数是指一个数据序列中逆序的总数；逆序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。

步骤6：根据低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的最大值和低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的参数判断当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动是否处于非稳态。具体是：当存在某个频率序号i（i＝1,2,...,98），使得在该频率号下的低频振动幅值的参数大于第一设定值并且在该频率号下的低频振动幅值的最大值大于第二设定值时，则当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动处于非稳态；否则，当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动不处于非稳态。

比如，假设第一设定值第二设定值（微米），如果存在频率序号i＝48，该频率序号下的低频振动幅值的参数该频率序号下的低频振动幅值的最大值使得在该频率序号下的低频振动幅值的参数和在该频率序号下的低频振动幅值的最大值满足条件且则当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动处于非稳态。

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 (3)

1.一种汽轮发电机组低频振动非稳态在线预警方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1：设定起始时刻T_M、终止时刻T_N和步进长度t；

步骤2：在时刻T_M，获取该时刻低频振动幅值序列，包括：

步骤21：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22：根据采集的信号，利用快速傅立叶变换频谱分析方法，计算该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23：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，得到该时刻低频振动幅值序列

其中，i为频率序号，i=1,2,...,l，l为设定值；

步骤3：存储该时刻低频振动幅值序列判断是否达到终止时刻T_N，如果已经达到终止时刻T_N，则执行步骤4；否则，令T_M=T_M+t，返回步骤2；

步骤4：将每个时刻存储的低频振动幅值序列中的数据按照存储时间的先后顺序排序，同一时刻的低频振动幅值序列中的数据按照下标i由小到大的顺序排序，得到从起始时刻T_M到终止时刻T_N的低频振动幅值序列其中， $j=\mathrm{1,2},...,\frac{T_N-T_M}{t};$

步骤5：分别计算低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的最大值和低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的参数

所述计算低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的最大值利用公式 ${\mathrm{\μ}}_i^{\mathrm{lf}\max }=\underset{j\≤m}{\max }{A}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{lf}};$

所述计算低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的参数利用公式 ${\mathrm{\β}}_i^{\mathrm{lf}}=(S_i+0.5-m(m-1)/4)/\sqrt{m({2m}^2+3m-5)/72};$ 其中， $m=\frac{T_N-T_M}{t},$ S_i是频率序号为i的低频振动幅值序列的逆序数；逆序数是指一个数据序列中逆序的总数；逆序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；

步骤6：根据低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的最大值和低频振动幅值序列的每个频率序号i下的低频振动幅值的参数判断当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动是否处于非稳态，当存在频率序号i下的低频振动幅值的参数大于第一设定值并且存在频率序号i下的低频振动幅值的最大值大于第二设定值时，则当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动处于非稳态；否则，当前时刻汽轮发电机组轴系转子一侧的低频振动不处于非稳态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设定值

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二设定值