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专利名称：汽轮机组油膜振荡故障的实时在线诊断方法
技术领域：
本发明属于大型汽轮发电机组振动状态实时在线自动监测的一种汽轮发电机组油膜振荡故障实时诊断方法。
背景技术：
目前，随着汽轮机组正向着大容量、高参数方向发展，整个轴系变长，易发生油膜振荡故障。由于汽轮发电机组的转子绝大部分是由滑动轴承支撑，油膜振荡造成轴承不稳定，轻者造成检修费用的增加，影响设备的利用率，重者可导致重大毁机事故。因此，应及时诊断出油膜振荡故障，减小损失。油膜振荡是转轴轴颈带动润滑油流动时，高速油流反过来激励轴颈，当激励造成 的失稳力小于轴承中的阻尼力时，轴承处于稳定状态；当失稳力大于阻尼力时，发生强烈振动即油膜振荡。在发生油膜振荡之前有不发生油膜涡动而直接出现油膜振荡的情况，所以应该对油膜振荡及时准确地判断，防止故障造成严重的后果。

发明内容
本发明的目的在于提供一种大型汽轮机发电机组油膜振荡故障在线实时诊断的方法。所述油膜振荡诊断方法包括I)采集汽轮机组转子轴振信号和键相信号，计算得到转速和转轴相对振动通频振幅。2)机组转速条件验证，通过在线实时监测机组实时转速与机组转子第一临界转速的比值，进而判断机组是否具备发生油膜振荡故障的转速必要条件。3)机组相对轴振稳定性条件验证，通过计算分析相对轴振通频振幅(时域值)在一定时间间隔内振幅的增加幅度，判断机组是否具备发生油膜振荡故障的稳定性条件。4)相对轴振振动频率主成份条件验证，通过快速傅里叶变换频谱分析转子相对轴振振动主频率值的变化情况,判断机组是否具备发生油膜振荡故障的轴振振动频率主成份条件。5)相对轴振第一临界转速频率条件验证，通过快速傅里叶频谱分析相对轴振振动主频率与整个轴系的第一临界转速频率的数值关系，判断相对轴振的振动主频率是否接近轴系的第一临界转速频率。6)相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证，通过快速傅里叶分析相对轴振振动，实时计算分析相对轴振的振动频率为第一临界转速频率的振幅与相对轴振中实际转速频率振幅的比值及变化情况，进而判断相对轴振第一临界转速频率振动幅值是否明显。7)油膜振荡故障的识别，结合机组相对轴振稳定性条件验证、相对轴振振动频率主成分条件验证、相对轴振第一临界转速频率条件验证和相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证4项验证结果，进而判断汽轮机组是否发生油膜振荡故障。


图I为汽轮发电机组油膜振荡诊断功能流程2为机组转速条件验证功能流程3为机组相对轴振稳定性条件验证功能流程4为相对轴振振动频率主成分条件验证功能流程5为相对轴振第一临界转速频率条件验证功能流程图·图6为相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证功能流程图具体实施本项发明提出的汽轮发电机组油膜振荡故障实时诊断方法主要由数据采集及分处理、机组转速条件验证、相对轴振稳定性条件验证、相对轴振振动频率主成分条件验证、相对轴振第一临界转速频率条件验证，相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证组成。功能流程如图I所示。下面结合附图具体说明方法施步骤。数据采集及处理此方法是根据轴系相对轴振振动数据做出判断的，所以首先对转子相对轴振数据和转子振动键相信号进行采集。根据采集振动信号数据进行FFT (傅里叶变化)频谱分析，得到振动信号的频域信息和机组转速。机组转速条件验证用传递矩阵法得到机组轴系实际的第一临界转速。通过计算机组实时运行转速与轴系第一临界转速的比值，假如该比值大于2，可以判断机组转速条件验证通过，其功能流程图如图2所示。因为实际机组轴系通常有多个转子组成，这些转子的第一临界转速不同，所以应根据现场实际检测到的数据计算机组轴系的第一临界转速。机组相对轴振稳定性条件验证结合转子相对轴振X方向或y方向振动信号，进行FFT频谱分析。设定时间间隔，通过计算分析相对轴振通频振幅(时域值)在这一时间间隔内振幅的最大值\ _与上一个时间间隔内的相对轴振通频振幅的平均值K·之差的绝对值，并计算该绝对值与上一个时间间隔的相对轴振通频振幅的平均值Arave的比值，如果该比值大于50%，那么判定机组相对轴振稳定性条件验证通过，其功能流程图如图3所示。相对轴振振动频率主成分条件验证结合转子相对轴振X方向或y方向振动信号，进行FFT频谱分析。根据转子实时运转频率f；_ing，在相对轴振的振动频段为[O. 3 X fruming, O. 7 X frunning]内，实时计算出信号频域的最大振幅所对应的频率fmax。在设定时间段内，计算fmax的最大和最小值的差值小于设定的阈值Tf，因此可以判定相对轴振振动频率主成分条件验证通过，其功能流程图如图4所示。相对轴振第一临界转速频率条件验证结合转子相对轴振X方向或y方向振动信号，进行FFT频谱分析。根据转子实时运行转速频率Traming,设定相对轴振的振动频段为[O. 3 Xfrunning, O. 7Xf；_ing]，在该频段内，实时计算得到最大振动幅值对应的主频率值fmax。在设定时间间隔内，得到fmax的平均值，计算该平均值与轴系第一临界转速频率ffc;1的比值，如果该比值在70% 110%范围内，可以判定相对轴振第一临界转速频率条件验证通过，其功能流程图如图5所示。相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证结合转子相对轴振X方向或y方向振动信号，进行FFT频谱分析。计算机组轴系的第一临界转速频率ffc;1，计算分析相对轴振的振动频率为ffc;1的振幅值Afca、相对轴振振动频率为f；_ing的振幅值A,二者的比值R = Afel/A,，在设定的时间间隔内，如果比值的平均值大于设定的阈值1 ，那么判定相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证通过。其功能结构图如图6所示机组油膜振荡故障识别根据上述相对轴振稳定性条件验证、相对轴振振动频率主成分条件验证、相对轴振第一临界转速频率条件验证和相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证的结果，可 以得出是否发生油膜振荡故障的诊断。其功能流程图如图I所示。
实施例使用该方法可以实现对300MW汽轮发电机组油膜振荡故障的诊断。根据该方法编写Labview诊断程序，将油膜振荡诊断程序安装电厂工程师站计算机内。首先，计算机通过数据采集卡实时采集汽轮发电机组转子的相对轴振信号及键相信号，并进行FFT频谱分析。其次，诊断程序实时计算机组转子实时运行转速与机组轴系实际的第一临界转子的比值。假定机组当时运行转速为2400r/min，计算得到转子的第一临界转速为1180r/min，计算二者比值大于2，机组转速条件验证成功。如果比值小于2，那么机组转速条件验证失败，继续采集计算。诊断程序针对预先选定的转子的X方向或y方向相对轴振信号，进行相对轴振稳定性条件验证、相对轴振振动频率主成分条件验证、相对轴振第一临界转速频率条件验证和相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证4项验证，4个验证过程是同时进行的，必须同时验证成功才能通过。在相对轴振稳定性条件验证中，故障诊断程序实时计算在设定时间间隔内相对轴振的通频振幅平均值Amtc和最大值_，并计算本次时间间隔内的相对轴振通频振幅最大值4 _和上一时间间隔内的相对轴振通频振幅平均值Amtc的差值的绝对值，计算该绝对值与上一时间间隔的相对轴振通频振幅平均值Arave的比值，如果该比值大于50%，那么判定相对轴振稳定性条件验证通过。 在相对轴振振动频率主成分条件验证中，诊断程序根据实时计算相对轴振振动频段内的最大振幅所对应的频率变fmax变化范围进行判断。假定在设定时间内，通过计算得到fmax的最大值和最小值的为20Hz和18. 5Hz，那么差值为I. 5Hz，小于预先设定的2Hz，那么判定相对轴振振动频率主成分条件验证通过。在相对轴振第一临界转速频率条件验证中，诊断程序实时计算相对轴振的振动频段内得到最大振幅对应的频率值fmax。，计算fmax在10秒内的平均值，计算该均值与轴系第一临界转速频率ffc;1的比值，如果该比值在70% 110%范围内，那么判定相对轴振主频率条件验证通过。假定计算机组转子的第一临界转速频率为20Hz，相对轴振频谱分析最大振幅频率平均值为19Hz，二者的比值为O. 85，该比值在O. 7 I. I范围内，因此判定相对轴振主频率条件验证通过。在相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证中，诊断程序实时计算相对轴振的振动频率为ffc;1的振幅值Afcl、相对轴振振动频率Tranning为的振幅值4 二者的比值R =Afcl/Ar,在设定的时间间隔内，假如比值R的平均值大于设定的阈值2. 0，可以 判定相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证通过。假设计算得到的比值为4. O,该比值大于设定的阈值2. O,因此可以判定相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证通过。最后，诊断程序依据相对轴振稳定性条件验证、相对轴振振动频率主成分条件验证、相对轴振第一临界转速频率条件验证和相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证4项验证的结果，判定是否发生油膜振荡故障。
权利要求
1.汽轮机组油膜振荡故障的实时在线诊断方法，其步骤如下 1)采集汽轮机组转子轴振信号和键相信号，计算得到转速和转轴相对振动通频振幅。
2)机组转速条件验证，通过在线实时监测机组实时转速与机组转子第一临界转速的比值，进而判断机组是否具备发生油膜振荡故障的转速必要条件。
3)机组相对轴振稳定性条件验证，通过计算分析相对轴振通频振幅(时域值)在一定时间间隔内振幅的增加幅度，判断机组是否具备发生油膜振荡故障的稳定性条件。
4)相对轴振振动频率主成份条件验证,通过快速傅里叶变换频谱分析转子相对轴振振动主频率值的变化情况,判断机组是否具备发生油膜振荡故障的轴振振动频率主成份条件。
5)相对轴振第一临界转速频率条件验证，通过快速傅里叶频谱分析相对轴振振动主频率与整个轴系的第一临界转速频率的数值关系，判断相对轴振的振动主频率是否接近轴系的第一临界转速频率。
6)相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证，通过快速傅里叶分析相对轴振振动，实时计算分析相对轴振的振动频率为第一临界转速频率的振幅与相对轴振中实际转速频率振幅的比值及变化情况，进而判断相对轴振第一临界转速频率振动幅值是否明显。
7)油膜振荡故障的识别，结合机组相对轴振稳定性条件验证、相对轴振振动频率主成分条件验证、相对轴振第一临界转速频率条件验证和相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证4项验证结果，进而判断汽轮机组是否发生油膜振荡故障。
2.根据权利要求I所述汽轮机组油膜振荡故障实时在线诊断方法，其特征在于机组转速条件验证，通过采集数据计算得到，如果机组实时转速与轴系的第一临界转速的比值大于2，可以判断机组转速条件验证通过。
3.根据权利要求I所述汽轮机组油膜振荡故障实时在线诊断方法，其特征在于机组相对轴振稳定性条件验证是通过在设定时间间隔内相对轴振的振幅增加幅度超过设定的阈值，可以判定相对轴振稳定性条件验证通过。
4.根据权利要求I所述汽轮机组油膜振荡故障实时在线诊断方法，其特征在于机组相对轴振振动频率主成份条件验证，实时计算傅立叶频谱中最大振动幅值对应的频率值f_。计算的变化范围，如果变化值小于设定的阈值Td，可以判定相对轴振振动频率主成份条件验证通过。
5.根据权利要求I所述汽轮机组油膜振荡故障的实时在线诊断方法，其特征在于机组相对轴振第一临界转速频率验证，通过计算傅立叶频谱中最大振动幅值对应的频率值fmax，在设定时间内计算fmax的平均值，计算该平均值与轴系第一临界转速频率的比值，如果该比值在70% 110%范围内，可以判定相对轴振第一临界频率条件验证通过。
6.根据权利要求I所述汽轮机组油膜振荡故障实时在线诊断方法，其特征在于相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证，通过预先选定的转子的相对轴振X方向或y方向振动信号，结合FFT频谱分析，计算相对轴振的振动频率为ffc;1的振幅值Afca、相对轴振振动频率为f_ing的振幅值A,，如果二者的比值R = Afc;1/A,，在设定的时间间隔内，该比值的平均值大于设定的阈值，可以判定相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证通过。
7.根据权利要求I所述汽轮机组油膜振荡故障实时在线诊断方法，其特征在于机组油膜振荡故障识别判断，通过结合机组相对轴振稳定性条件验证、相对轴振第一临界转速频率条件验证、相对轴振振动频率主成份条件验证和相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证4项验证结果，判断故障是否发生 。
全文摘要
本发明公开了属于汽轮发电机组振动状态监测与故障诊断领域的一种滑动轴承油膜振荡故障实时在线诊断方法。本方法通过采集汽轮机组转子相对轴振信号和转速等数据，并进行相应的数据处理。首先判断机组转子实际转速大于2倍的转子轴系第一临界转速。然后结合快速傅立叶变换频谱分析的方法，对相对轴振数据进行机组相对轴振稳定性条件验证、相对轴振振动主频率主成分条件验证、相对轴振频率条件验证、相对轴振第一临界转速频率振动幅值条件验证实时计算分析。结合4项计算结果，能够判断机组是否发生油膜振荡故障。该方法具有科学性，简单可靠等优点。
文档编号G01M7/02GK102954888SQ20111024382
公开日2013年3月6日 申请日期2011年8月24日 优先权日2011年8月24日
发明者张煜, 崔蕾, 于跃 申请人:华北电力大学