CN103913272A - 一种汽轮发电机组转子质量不平衡故障的定量诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于旋转机械状态监测与故障诊断技术领域，尤其是涉及一种汽轮发电机组转子质量不平衡故障的定量诊断方法。首先，对机组轴系转速、振动等数据进行采集、分析和存储，计算得到故障发生前后相同运行工况下各轴承测量方向上的绝对振动位移工频分量的差值时间序列；其次，计算质量不平衡引起的等效载荷，确定故障的位置及不平衡量的下限；最后，采用优化的最小二乘支持向量机代理模型和基于模拟退火的粒子群算法，确定转子不平衡量的大小和相角。本发明可准确、快速的定量诊断出汽轮发电机组转子质量不平衡故障的位置和大小，为现场的转子动平衡提供依据，提高动平衡效率。

Description

一种汽轮发电机组转子质量不平衡故障的定量诊断方法

技术领域

本发明属于旋转机械状态监测与故障诊断技术领域，尤其是涉及一种汽轮发电机组转子质量不平衡故障的定量诊断方法。

背景技术

汽轮发电机组是电力生产的重要设备，它将高温、高压蒸汽所具有的内能转换为机组转子旋转的动能，从而带动发电机发出电能。一般地，大型机组工作转速达到3000r/min，轴系跨度为30～50m，具有尺度、重量和载荷巨大、工况复杂多变、价格昂贵的特点。由于机、电、网、热等多场的耦合作用，使得机组的运行情况十分复杂，导致机组轴系振动等各类故障时有发生，影响机组连续、稳定运行。因此，能否准确诊断出各类故障的发生、并采取有效的措施消除故障，对于保证机组安全、经济运行具有重要意义。

转子质量不平衡是机组较为常见的一种故障，不平衡可能来自转子制造阶段，也可以在机组投运后由于运行或检修原因产生。在现场常通过转子动平衡来降低振动，从而保证机组安全、可靠运行。由于事先并不知道质量不平衡故障的位置和大小，在进行现场动平衡时，大多需要通过多次启停机才能达到最终平衡效果。准确、快速的定量诊断出机组转子质量不平衡故障，识别出不平衡量的位置和大小，可以为动平衡提供依据，提高动平衡的效率。

发明内容

本发明的目的在于，针对目前汽轮发电机组转子动平衡效率不高的现状，提供一种汽轮发电机组转子质量不平衡故障的定量诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1、数据采集，以键相信号作为采集的时间基准和高速采集卡的外部触发源，实时、同步采集机组转子的转速信号、各轴承处的相对轴振信号和绝对瓦振信号以及机组负荷、各汽缸的进汽和排汽温度；

步骤2、数据分析与存储，对各轴承处同一方向上的相对轴振信号和绝对瓦振信号矢量求和，得到转子绝对振动位移的时间序列，采用比值校正的快速傅里叶算法(FFT)计算绝对振动位移工频分量的幅值和相位，将其与转速、负荷、各汽缸的进汽和排汽温度一并存储；

步骤3、确定机组出现转子质量不平衡故障后，计算得到故障发生前后相同运行工况下各轴承测量方向上的绝对振动位移工频分量的差值时间序列；

步骤4、计算质量不平衡引起的等效载荷，确定故障的位置及不平衡量的下限；

步骤5、采用优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)代理模型和基于模拟退火的粒子群算法(SimuAPSO)，计算转子不平衡量的大小和相角。

所述步骤4包括：

步骤401、根据转子材料在几个不同温度下的拉伸弹性模量，采用最小二乘法拟合出拉伸弹性模量随温度变化的表达式；

步骤402、根据各汽缸的进汽和排汽温度，并近似考虑发电机转子绕组的温升，确定机组转子的轴向温度分布，考虑弹性模量随温度的变化，建立起转子的有限元模型，计算得到转子前几个低阶振动固有频率和相应的振型；

步骤403、根据转子前几阶振型和各轴承测量方向处的绝对振动位移工频分量差值，采用模态扩展的方法得到转子有限元模型中所有自由度方向在故障前后的绝对振动位移工频分量的差值时间序列；

步骤404、计算故障在所有节点上引起的等效载荷时间序列，采用比值校正傅里叶算法分析得到各节点载荷时间序列的工频幅值，工频幅值最大的节点位置即为故障的轴向位置；

步骤405、由公式计算得到不平衡量的下限qL；其中为故障点等效载荷的工频幅值，ω为轴系转速。

所述步骤5包括：

步骤501、采用拉丁超立方抽样技术，在轴系有限元模型中的故障节点施加几组不同量值和相角的不平衡激励，得到各轴承测量方向上的振动位移响应，不平衡量的大小q和相角Ψ的取值区间分别为[q_L,3q_L]和[0,2π]；

步骤502、以不平衡量的大小和相角为输入，相应的各轴承测量方向上的振动位移响应为输出，基于K折交叉验证(K-CV)和基于模拟退火的粒子群算法(SimuAPSO)优化的最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)，构造有限元振动响应计算模型的代理模型；

步骤503、构造目标函数f(q,Ψ)，通过改变q、Ψ的值，采用模拟退火的粒子群算法找到使f(q,Ψ)尽量小的最优解，从而确定不平衡量的大小和相角。

所述步骤2中的数据分析与存储每秒进行一次，转子转速信号、机组负荷、各汽缸的进汽和排汽温度、各轴承处绝对振动的工频幅值和相位每秒各存储1个值，并且按照时、日、月、年进行分级循环存储。

所述步骤3中的故障发生前后相同运行工况指的是转子转速、机组负荷、各汽缸的进汽和排汽温度趋于相同。

所述步骤3中的某轴承测量方向上绝对振动位移工频分量差值Δu_1X(t)的计算公式为其中，t=0,1/f_s,2/f_s,...,1，f_s为采样频率， 和分别为故障前后绝对振动位移工频分量的幅值和相位，ω为转速。

所述步骤4中的拉伸弹性模量E随温度变化的表达式为E=E₀[a(T-T₀)²+b(T-T₀)+c]；其中，E₀为常温下的转子钢材料的拉伸弹性模量，T为转子温度，T₀为常温，a、b、c为需要采用最小二乘法拟合的参数。

所述步骤4中的故障在所有节点上引起的等效载荷时间序列ΔF(t)的计算公式为 $\mathrm{\ΔF}\left(t\right)=\mathrm{M\Δ}{U}_{1X}^{\′\′}\left(t\right)+\mathrm{C\Δ}{U}_{1X}^{\′}\left(t\right)+\mathrm{K\Δ}{U}_{1X}\left(t\right);$ 其中， $U_{1X}\left(t\right),U_{1X}^{\′}\left(t\right),U_{1X}^{\′\′}\left(t\right)$ 为故障前后有限元模型所有自由度方向上轴系绝对振动位移差值、速度差值和加速度差值时间序列矩阵，M、C、K为系统的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵。

所述步骤5中的的目标函数的表达式为其中，w_i表示权重，分别为通过代理模型计算得到的和通过测量分析得到的某一时刻第i个测量自由度处的绝对振动位移工频分量差值，q、Ψ的搜索区间分别为[q_L,3q_L]和[0,2π]。

本发明的有益效果在于，准确、快速的定量诊断出汽轮发电机组转子质量不平衡故障的位置和大小，为现场转子动平衡提供依据，提高动平衡效率。

附图说明

图1为汽轮发电机组转子质量不平衡故障定量诊断方法总的流程图；

图2为确定质量不平衡故障位置和不平衡量下限的流程图；

图3为计算转子不平衡量的大小和相角的流程图。

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。

图1是本发明提供的汽轮发电机组转子质量不平衡故障定量诊断方法总的流程图。转子质量不平衡故障定量诊断方法包括下列步骤：

步骤1、数据采集，以键相信号作为采集的时间基准和高速采集卡的外部触发源，实时、同步采集机组转子的转速信号、各轴承处的相对轴振信号和绝对瓦振信号以及机组负荷、各汽缸的进汽和排汽温度；

本发明所需的键相信号、各轴承处的相对轴振信号采用电涡流传感器测量，绝对瓦振信号采用速度或者加速度传感器测量；键相信号和振动信号可以通过硬接线方式直接引入数据采集和分析系统，也可由TSI加装缓冲端子排，再通过硬接线方式将振动信号由TSI系统引入数据采集和分析系统；轴系转速、机组负荷、各汽缸的进汽和排汽温度通过硬接线的方式由分散控制系统(DCS)引入数据采集和分析系统；

步骤2、数据分析与存储，对各轴承处同一方向上的相对轴振信号和绝对瓦振信号矢量求和，得到转子绝对振动位移的时间序列，采用比值校正的快速傅里叶算法(FFT)计算绝对振动位移的工频分量幅值和相位，将其与转速、负荷、各汽缸的进汽和排汽温度一并存储；

本发明在能够满足分析需要并尽可能节省存储空间的原则下，每秒进行一次数据分析和存储，转子转速信号、机组负荷、各汽缸的进汽和排汽温度、各轴承处绝对振动的工频幅值和相位每秒各存储1个值，并且按照时、日、月、年进行分级循环存储；所存储的历史数据的分级结构表如下表。

表一

数据库名称	存储时间间隔	最大记录数	存储时间长度	数据入库规则
					时库	1秒钟	3600	1小时	直接来自采样值
日库	1分钟	1440	1天	来自时库
					周库	15分钟	672	1周	来自日库
月库	1小时	744	1月	来自周库
					年库	6小时	1464	1年	来自月库

步骤3、确定机组出现转子质量不平衡故障后，计算得到故障发生前后相同运行工况下各轴承测量方向上的绝对振动位移工频分量的差值时间序列；

本发明中某轴承测量方向上绝对振动位移工频分量差值Δu_1X(t)的计算公式为其中，t=0,1/f_s,2/f_s,...,1，f_s为采样频率； 和分别为故障前后绝对振动位移工频分量的幅值和相位；ω为转速。

步骤4、计算质量不平衡引起的等效载荷，确定故障的位置及不平衡量的下限。

图2是确定故障的位置及不平衡量的下限的流程图，所述步骤4的具体过程包括：

步骤401、根据转子材料在几个不同温度下的拉伸弹性模量，采用最小二乘法拟合出拉伸弹性模量随温度变化的表达式；

本发明中，拉伸弹性模量E随温度变化的表达式为E=E₀(a(T-T₀)²+b(T-T₀)+c)，其中，E₀为常温下的转子钢材料的拉伸弹性模量；T为转子温度；T₀为常温；a、b、c为需要采用最小二乘法拟合的参数；

步骤402、根据各汽缸的进汽和排汽温度，并近似考虑发电机转子绕组的温升，确定机组转子的轴向温度分布，考虑弹性模量随温度的变化，建立起转子的有限元模型，计算得到转子前几个低阶振动固有频率和相应的振型；

本发明中，转子有限元模型借助于ANSYS软件建立，整个有限元模型的建立过程采用APDL语言编程完成，定义材料物性参数时，输入考虑转子轴向温度分布影响的拉伸弹性模量，以考虑轴向温度分布对转子振动特性的影响；

步骤403、根据转子前几阶振型和各轴承测量方向处的绝对振动位移工频分量差值，采用模态扩展的方法得到转子有限元模型中所有自由度方向在故障前后的绝对振动位移工频分量的差值时间序列；

本发明中，转子有限元模型中所有自由度方向在故障前后的绝对振动位移工频分量差值时间序列计算过程包括：

步骤A、采用公式计算出绝对振动位移工频分量差值时间序列的模态坐标表示，其中，Φ_red为测点自由度所对应的p×k阶模态矩阵，p为测点自由度数目，k为振型数，p≥k；[Φ_red]-¹为Φ_red的广义逆矩阵；为测点自由度故障前后绝对振动位移工频分量的差值构成的矩阵；

步骤B、采用公式ΔU_1X(t)=Φ_fullΔq(t)计算所有自由度故障前后绝对振动工频分量的差值，其中Φ_full为有限元模型中所有自由度对应的模态矩阵；

步骤404、计算故障在所有节点上引起的等效载荷时间序列，采用比值校正FFT计算得到各节点载荷时间序列的工频幅值，工频幅值最大的节点位置即为故障的轴向位置；

本发明中，故障在所有节点上引起的等效载荷时间序列ΔF(t)的计算公式为 $\mathrm{\ΔF}\left(t\right)=\mathrm{M\Δ}{U}_{1X}^{\′\′}\left(t\right)+\mathrm{C\Δ}{U}_{1X}^{\′}\left(t\right)+\mathrm{K\Δ}{U}_{1X}\left(t\right);$ 其中， $U_{1X}\left(t\right),U_{1X}^{\′}\left(t\right),U_{1X}^{\′\′}\left(t\right)$ 为故障前后有限元模型所有自由度方向上轴系绝对振动位移差值、速度差值和加速度差值时间序列矩阵；M、C、K为系统的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵。

步骤405、由公式计算得到不平衡量的下限qL，其中为故障点等效载荷的工频幅值；ω为轴系转速；

步骤5、采用优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)代理模型和基于模拟退火的粒子群算法(SimuAPSO)，计算转子不平衡量的大小和相角。

图3是计算不平衡量大小和相角的流程图，所述步骤5具体过程包括：

步骤501、采用拉丁超立方抽样技术，在轴系有限元模型中的故障节点施加几组不同量值和相角的不平衡激励，得到各轴承测量方向上的振动位移响应，不平衡量的大小q和相角Ψ的取值区间分别为[q_L,3q_L]和[0,2π]；

步骤502、以不平衡量的大小和相角为输入，相应的各轴承测量方向上的振动响应为输出，基于K折交叉验证(K-CV)和SimuAPSO优化的LS-SVM算法，构造有限元振动响应计算模型的代理模型；

本发明中，采用代理模型可以节省直接对有限元模型进行参数寻优的计算量，采用LS-SVM构造代理模型时，核函数的选择好坏会影响到算法的实现与效果，本发明中选取了高斯径向基函数作为核函数，并采用K-CV和SimuAPSO优化核函数参数。

步骤503、构造目标函数f(q,Ψ)，通过改变q、Ψ的值，采用SimuAPSO找到使f(q,Ψ)尽量小的最优解，从而确定不平衡量的大小和相角；

本发明中，目标函数的表达式为其中，w_i表示权重，分别为通过代理模型计算得到的和通过测量分析得到的某一时刻第i个测量自由度处的绝对振动位移工频分量差值，q、Ψ的搜索区间分别为[q_L,3q_L]和[0,2π]。

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转子质量不平衡故障的定量诊断方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：

步骤1、数据采集，以键相信号作为采集的时间基准和高速采集卡的外部触发源，实时、同步采集机组转子的转速信号、各轴承处的相对轴振信号和绝对瓦振信号以及机组负荷、各汽缸的进汽和排汽温度；

步骤2、数据分析与存储，对各轴承处同一方向上的相对轴振信号和绝对瓦振信号矢量求和，得到转子绝对振动位移的时间序列，采用比值校正的快速傅里叶算法计算绝对振动位移工频分量的幅值和相位，将其与转速、负荷、各汽缸的进汽和排汽温度一并存储；

步骤3、确定机组出现转子质量不平衡故障后，计算得到故障发生前后相同运行工况下各轴承测量方向上的绝对振动位移工频分量的差值时间序列；

步骤4、计算质量不平衡引起的等效载荷，确定故障的位置及不平衡量的下限；

步骤5、采用优化的最小二乘支持向量机代理模型和基于模拟退火的粒子群算法，计算转子不平衡量的大小和相角。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4包括：

步骤401、根据转子材料在几个不同温度下的拉伸弹性模量，采用最小二乘法拟合出拉伸弹性模量随温度变化的表达式；

步骤402、根据各汽缸的进汽和排汽温度，并近似考虑发电机转子绕组的温升，确定机组转子的轴向温度分布，考虑弹性模量随温度的变化，建立起转子的有限元模型，计算得到转子前几个低阶振动固有频率和相应的振型；

步骤403、根据转子前几阶振型和各轴承测量方向处的绝对振动位移工频分量差值，采用模态扩展的方法得到转子有限元模型中所有自由度方向在故障前后的绝对振动位移工频分量的差值时间序列；

步骤404、计算故障在所有节点上引起的等效载荷时间序列，采用比值校正傅里叶算法分析得到各节点载荷时间序列的工频幅值，工频幅值最大的节点位置即为故障的轴向位置；

步骤405、由公式计算得到不平衡量的下限q_L，其中为故障点等效载荷的工频幅值，ω为轴系转速。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5包括：

步骤501、采用拉丁超立方抽样技术，在轴系有限元模型中的故障节点施加几组不同量值和相角的不平衡激励，得到各轴承测量方向上的振动位移响应，不平衡量的大小q和相角Ψ的取值区间分别为[q_L,3q_L]和[0,2π]；

步骤502、以不平衡量的大小和相角为输入，相应的各轴承测量方向上的振动位移响应为输出，基于K折交叉验证和基于模拟退火的粒子群算法优化的最小二乘支持向量机算法，构造有限元振动响应计算模型的代理模型；

步骤503、构造目标函数f(q,Ψ)，通过改变q、Ψ的值，采用模拟退火的粒子群算法找到使f(q,Ψ)尽量小的最优解，从而确定不平衡量的大小和相角。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中的数据分析与存储每秒进行一次，转子转速信号、机组负荷、各汽缸的进汽和排汽温度、各轴承处绝对振动的工频幅值和相位每秒各存储1个值，并且按照时、日、月、年进行分级循环存储。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中的故障发生前后相同运行工况指的是转子转速、机组负荷、各汽缸的进汽和排汽温度趋于相同。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中的某轴承测量方向上绝对振动位移工频分量差值Δu_1X(t)的计算公式为其中，t=0,1/f_s,2/f_s,...,1，f_s为采样频率，和分别为故障前后绝对振动位移工频分量的幅值和相位，ω为转速。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤4中的拉伸弹性模量E随温度变化的表达式为E=E₀[a(T-T₀)²+b(T-T₀)+c]；其中，E₀为常温下的转子钢材料的拉伸弹性模量，T为转子温度，T₀为常温，a、b、c为需要采用最小二乘法拟合的参数。

8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤4中的故障在所有节点上引起的等效载荷时间序列ΔF(t)的计算公式为 $\mathrm{\ΔF}\left(t\right)=\mathrm{M\Δ}{U}_{1X}^{\′\′}\left(t\right)+\mathrm{C\Δ}{U}_{1X}^{\′}\left(t\right)+\mathrm{K\Δ}{U}_{1X}\left(t\right);$ 其中，为故障前后有限元模型所有自由度方向上轴系绝对振动位移差值、速度差值和加速度差值时间序列矩阵，M、C、K为系统的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵。

9.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述步骤5中的的目标函数的表达式为 $f(q,\mathrm{\ψ})=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i|\mathrm{\Δ}{u}_{1\mathrm{Xi}}^c(q,\mathrm{\ψ})-\mathrm{\Δ}{u}_{1\mathrm{Xi}}^m|;$ 其中，w_i表示权重， $\mathrm{\Δ}{u}_{1\mathrm{Xi}}^c(w,\mathrm{\ψ}),\mathrm{\Δ}{u}_{1\mathrm{Xi}}^m$ 分别为通过代理模型计算得到的和通过测量分析得到的某一时刻第i个测量自由度处的绝对振动位移工频分量差值，q、Ψ的搜索区间分别为[q_L,3q_L]和[0,2π]。