CN113378107A - 一种基于振动相关性的汽轮机异常参数确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于振动相关性的汽轮机异常参数确定方法，可以在机组振动爬升时，帮助运行人员及时发现与之密切相关的异常运行参数，并进行调整，通过对振动数据进行多项式拟合，并对多项式进行求导计算，快速定位振动爬升区间，进而确定振动爬升幅度，振动爬升幅度超过一定值后，以经典的统计学相关性评价指标通径系数为基础，可计算出各运行参数对振动的直接影响，通径系数精确定位对振动的直接影响最大的运行参数，减少故障分析时的试验时间，保障设备安全运行，可用于汽轮机、发电机等大型旋转机械的振动相关性异常参数确定，其使用方便，效果好，是火电厂振动相关性分析方法上的创新，有良好的社会和经济效益。

Description

一种基于振动相关性的汽轮机异常参数确定方法

技术领域

本发明涉及汽轮机、发电机振动异常故障判断，特别是一种基于振动相关性的汽轮机异常参数确定方法。

背景技术

振动是影响汽轮发电机组等大型旋转机械安全稳定运行的重要因素，需要人们快速、准确地分析和诊断故障原因。对于大型发电机组而言，其振动不仅仅与转速有关，还与机组负荷、温度、压力、电流等过程参数有关。例如，匝间短路引起的振动与励磁电流有关，汽流激振引起的振动与负荷有关，动静摩擦引起的振动与轴封进汽温度、密封油温等参数有关。快速、精准确定与振动爬升明显相关的异常运行参数，在抑制机组振动发散方面作用巨大。

随着信息技术的发展，发电企业积累的轴承振动相关的数据越来越多，对数据进行快速综合计算和分析不再是技术难题，相关单位和人员也对振动和过程参数的相关性进行了研究，但是目前的研究仅局限于单一运行参数和单一振动之间的相关关系。对于汽轮发电机组而言，在工况变化过程中，各参数都在变化，参数之间也存在一定的关联性，单一运行参数的影响不适用与多维参数相关分析问题。因此，其改进和创新势在必行。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明之目的就是提供一种基于通径系数的汽轮发电机组异常参数确定方法，可快速、准确的判断振动对振动爬升的直接影响最大的运行参数，确定振动相关性的异常运行参数。

本发明解决的技术方案是：

一种基于振动相关性的汽轮机异常参数确定方法，包括以下步骤：

S1：选择定时计算时长t、数据分析时长T、数据采集频率f、振动爬升阈值Δy_max、待分析振动数据y和待分析运行参数数据x₁、x₂…、x_n，其中，n为运行参数的个数；

S2：根据步骤一的设置，定时自机组DCS系统数据库中读取振动数据y＝{y₁、y₂、…、y_m}，其中m＝T/f(向下取整)；

S3：判断振动数据是否爬升；

第一步：利用最小二乘法对振动数据拟合3次多项式；

第二步：对多项式进行求导，寻找振动数据的单调递增区间；

第三步：计算振动单调递增区间内振动增长幅度，若增长幅度大于预设的振动爬升阈值Δy_max，则进行下一步计算，否则返回S2，再次读取数据；

S4：计算运行参数x₁、x₂…、x_n及振动y之间的相关性系数；

其步骤包括：

第一步：读取待分析运行参数数据，数据起始点与末点同振动数据时间保持一致，构建运行参数数组x₁＝{x₁₁、x₁₂、…、x_1m}、…、x_n＝{x_n1、x_n2、…、x_nm}；

第二步：通过皮尔逊系数计算各运行参数之间的相关性及各运行参数与振动的相关性，构成相关系数矩阵：

皮尔逊相关系数计算公式为：

其中，X和Y是两个同维向量，cov(X,Y)为X和Y的协方差，σ_X和σ_Y分别是X和Y的标准差；

S5：计算运行参数x₁、x₂、…、x_n与振动y的通径系数

构建多元一次方程：

求解方程得到通径系数结果：{p₁,p₂,…,p_n}；

S6：寻找绝对值最大的通径系数，对应的运行参数对振动爬升的直接影响最大，即为异常运行参数，减少故障分析时的试验时间，通过对应调整该运行参数即可快速降低振动。

优选的，所述步骤S1中振动爬升阈值的设定依据中华人民共和国国家标准《旋转机械转轴径向振动的测量和评定》，第2部分，50MW以上，额定转速1500r/min、1800r/min、3000r/min、3600r/min陆地安装的大型汽轮发电机组(GB/T11348.2-2012)，设定为报警值的25％。

本发明通过对振动数据进行多项式拟合，并对多项式进行求导计算，快速定位振动爬升区间，进而确定振动爬升幅度。多项式的次数越高，拟合后曲线趋势与振动实际趋势重合度越高。综合考虑计算复杂程度及振动数据规律，拟合3次多项式时，即能比较准确的反应振动趋势，同时计算量相对较小。振动爬升幅度超过一定值后，以经典的统计学相关性评价指标通径系数为基础，可计算出各运行参数对振动的直接影响。通径系数是变量标准化后的偏回归系数，是具有方向的相关系数，能表示自变量与依变量之间的关系。特别对于多自变量系统中抓住关键变量对依变量的反映量很有实用价值，在多变量的研究中，通径系数较传统相关性系数更加全面，更加细腻。通径系数的绝对值大小表示自变量对依变量直接影响效应的大小，通径系数的正负，标识自变量对依变量影响的方向，即通径系数为正，自变量与依变量为正相关，自变量增大时，依变量随之增大；通径系数为负，自变量与依变量为负相关，自变量增大时，依变量随之减小。计算过程中，可能出现两个和多个自变量对应通径系数都较大的情况，说明这些自变量对依变量的直接影响都较大，从而对多个参数对振动的影响进行综合评估。对于汽轮发电机组而言，各运行参数为因变量，振动为依变量。

本发明方法可以在机组振动爬升时，帮助运行人员及时发现与之密切相关的异常运行参数，并进行调整，机组变工况运行时，运行参数都在发生变化，参数之间的互相影响较大，采用传统相关性分析技术只考虑了单一变量对振动的影响，计算得到的振动影响因素较多，若采用传统相关性分析技术，计算结果显示多个运行参数均与振动明显相关，无法准备判断哪个参数为异常运行参数，而通径系数精确定位对振动的直接影响最大的运行参数，减少故障分析时的试验时间，保障设备安全运行，可用于汽轮机、发电机等大型旋转机械的振动相关性异常参数确定，其使用方便，效果好，是火电厂振动相关性分析方法上的创新，有良好的社会和经济效益。

附图说明

图1为本发明实施例1升高密封油冷油器出口温度，振动随之下降的趋势图。

图2为本发明实施例2真空调整后，振动随之下降的趋势图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。

实施例1

某机组为上海电气集团生产的超超临界1000MW机组，以该机组发电机转子前轴承振动数据为例，进行详细说明。

S1：选择定时计算时长t＝5min、数据分析时长T＝30min、数据采集频率f＝1s/个、振动爬升阈值Δy_max＝30μm、待分析振动数据为6号轴承振动数据，待分析运行参数数据包括：密封油回油温度、密封油冷却器出口温度、热氢温度、冷氢温度，共4个参数；

S2：机组DCS系统定时读取时长30min的6号轴承振动数据，共1800个数据；

S3：判断振动数据是否爬升，发现振动爬升超过阈值的时间段

第一步：利用最小二乘法对振动数据拟合3次多项式，振动数据拟合曲线为:

y＝3×10^-8x³-8×10^-5x²+0.0688x+34.546

第二步：对多项式进行求导，求导后公式为：

y′＝9×10^-8x²-1.6×10^-4x+0.0688

y’＝0无解且x＝1时，y’＞0，故该时间段单调递增；

第三步：该时间段最初时间，6号轴承振动为40μm，最末时间，6号轴承振动值为77μm；振动差值为37μm，大于振动爬升阈值30μm，触发计算；

S4：计算运行参数冷氢温度、热氢温度、密封油冷却器出口温度、密封油回油温度、6号轴承振动之间的相关性系数，数据起始点与末点同振动数据时间保持一致，构建相关性系数矩阵：

S5：根据S4步骤得到的矩阵构建多元一次方程，并计算通径系数，多元一次方程为：

计算得到通径系数为：

P＝[-0.34 0.12 -0.82 -0.02]

S6：密封油冷油器出口温度的通径系数绝对值最大，该运行参数对振动的影响最大，且参数与振动为负相关，即密封油冷油器出口温度下降，振动上涨。

现场根据计算结果，升高密封油冷油器出口温度，振动随之下降，趋势图如图1所示，同时对氢温等其他参数进行调整后，对振动影响不明显。

实施例2

某机组为上海电气集团生产的超超临界600MW机组，以该机组3号轴承的轴承振动数据为例，进行详细说明。

S1：选择定时计算时长t＝5min、数据分析时长T＝30min、数据采集频率f＝1s/个、振动爬升阈值Δy_max＝30μm、待分析振动数据为3号轴承振动数据，待分析运行参数数据包括：再热蒸汽温度、真空、润滑油冷油器出口温度、轴封温度，共4个参数；

S2：定时读取时长30min的3号轴承振动数据，共1800个数据；

S3：判断振动数据是否爬升，发现振动爬升超过阈值的时间段

第一步：利用最小二乘法对振动数据拟合3次多项式，振动数据拟合曲线为：

y＝-1×10^-10x³+1×10^-6x²+0.0013x+60.263

第二步：对多项式进行求导，求导后公式为：

y′＝-3×10^-10x²+2×10^-6x+0.00013

y’＝0无解且x＝1时，y’＞0，故该时间段单调递增；

第三步：该时间段最初时间，6号轴承振动为60.6μm，最末时间，6号轴承振动值为91μm；振动差值为30.4μm，大于振动爬升阈值30μm，触发计算；

S4：计算运行参数再热蒸汽温度、真空、润滑油冷却器出口温度、轴封温度、3号轴承振动之间的相关性系数，构建相关性系数矩阵：

S5：根据S4步骤得到的矩阵构建多元一次方程，并计算通径系数，多元一次方程为：

计算得到通径系数为：

P＝[0.14 0.54 0.36 0.14]

S6：真空的通径系数绝对值最大，即该运行参数对振动的影响最大，且参数与振动为正相关，即真空提高，振动上涨；现场对真空进行调整后，振动随之下降，趋势图如图2所示。

机组变工况运行时，运行参数都在发生变化，参数之间的互相影响较大，采用传统相关性分析技术只考虑了单一变量对振动的影响，计算得到的振动影响因素较多，如上述两实施例，若采用传统相关性分析技术，计算结果显示四个运行参数均与振动明显相关，而通径系数精确定位对振动的直接影响最大的运行参数，准确度高，减少故障分析时的试验时间，保障设备安全运行，可用于汽轮机、发电机等大型旋转机械的振动相关性异常参数确定，其使用方便，效果好，是火电厂振动相关性分析方法上的创新，有良好的社会和经济效益。

Claims (2)

1.一种基于振动相关性的汽轮机异常参数确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：选择定时计算时长t、数据分析时长T、数据采集频率f、振动爬升阈值Δy_max、待分析振动数据y和待分析运行参数数据x₁、x₂…、x_n，其中，n为运行参数的个数；

S2：根据步骤一的设置，定时自机组DCS系统数据库中读取振动数据y＝{y₁、y₂、…、y_m}，其中m＝T/f；

S3：判断振动数据是否爬升；

第一步：利用最小二乘法对振动数据拟合3次多项式；

第二步：对多项式进行求导，寻找振动数据的单调递增区间；

第三步：计算振动单调递增区间内振动增长幅度，若增长幅度大于预设的振动爬升阈值Δy_max，则进行下一步计算，否则返回S2，再次读取数据；

S4：计算运行参数x₁、x₂…、x_n及振动y之间的相关性系数；

其步骤包括：

第一步：读取待分析运行参数数据，数据起始点与末点同振动数据时间保持一致，构建运行参数数组x₁＝{x₁₁、x₁₂、…、x_1m}、…、x_n＝{x_n1、x_n2、…、x_nm}；

第二步：通过皮尔逊系数计算各运行参数之间的相关性及各运行参数与振动的相关性，构成相关系数矩阵：

皮尔逊相关系数计算公式为：

其中，X和Y是两个同维向量，cov(X,Y)为X和Y的协方差，σ_X和σ_Y分别是X和Y的标准差；

S5：计算运行参数x₁、x₂、…、x_n与振动y的通径系数

构建多元一次方程：

求解方程得到通径系数结果：{p₁,p₂,…,p_n}；

S6：寻找绝对值最大的通径系数，对应的运行参数对振动爬升的直接影响最大，即为异常运行参数。

2.根据权利要求1所述的基于振动相关性的汽轮机异常参数确定方法，其特征在于，所述步骤S1中振动爬升阈值的设定依据中华人民共和国国家标准《旋转机械转轴径向振动的测量和评定》，第2部分，50MW以上，额定转速1500r/min、1800r/min、3000r/min、3600r/min陆地安装的大型汽轮发电机组，设定为报警值的25％。

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