[发明专利]大型汽轮发电机组油膜涡动故障实时诊断方法

说明书

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，特别涉及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涡动故障实时诊断方法。

背景技术

汽轮发电机组轴系稳定性直接关系到机组的安全运行和设备的可靠性。轴系稳定性低，轻者使检修费用提高，影响设备可用率，严重可导致重大机组毁损事故。在影响机组轴系稳定性的诸多因素中，轴承是决定因素。轴系支持轴承中的油膜除了产生压力支撑整个转子，还产生阻尼力抑制转子振动。在一定条件下，阻尼小的支持轴承会发生油膜涡动故障，降低机组轴系稳定性。油膜涡动会使汽轮发电机组转子在运行中产生突发性振动，是严重影响轴系稳定性的振动故障之一。

在汽轮发电机组运行升速过程中，转速较低时振动不大，振动的圆频率等于转速。当转速升高到某一转速后，由于轴承的单位面积负载较小(轻载)，转子在轴瓦中的涡动明显增大，此时振动的频谱中出现低频分量，低频分量甚至成为主频率。随着转速的增加，涡动频率亦随之按比例增加。转子工作转速在两倍转子第一临界转速以下时，低频振动频率近似为转子工作频率的一半，此时自激振动称为油膜涡动。根据国内外对油膜涡动故障研究，确定其振动特征频率为Ω＝(0.42～0.48)ω，ω为轴系的运行转速频率。

油膜涡动是因运行条件改变而引起的一种自激振动现象，在旋转方向产生的油膜力激发的不稳定力使转子发生振动。如果轴承内存在足够大的阻尼，则转子回到其正常位置稳定下来；否则，转子将继续涡动，出现较大的不稳定振动。通常，机组油膜涡动故障的诊断工作都是由经验丰富的专家完成，具有诊断经济成本高，周期长，可靠性低，实时性差的缺点。本发明提供的汽轮发电机组油膜涡动故障实时诊断方法，根据机组轴系实时运行转速、振动幅值特征、振动频率特征等信息，对机组油膜涡动故障进行实时自动在线监测、分析、诊断，提高故障诊断效率和准确度。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大型汽轮机运行中轴系的振动数据，结合计算机程序计算，能够实现自动在线监测、准确诊断故障的一种汽轮发电机组油膜涡动故障在线实时诊断方法。

一种汽轮发电机组油膜涡动故障实时在线诊断方法，其特征在于，所述油膜涡动故障实时在线诊断方法包括：

(a)数据采集及预处理，采集汽轮机组转子轴振动信号以及振动信号分析处理需要的键相信号进一步根据采集得到的振动信号，计算分析得到轴相对振动通频振幅；

(b)机组转子实时运行转速条件验证，实时计算分析机组轴系实时运行转速与转子的第一临界转速的比值，定量判定机组是否具备与转速相关的油膜涡动故障发生必要条件；

(c)轴振低频振动主频率单一性验证，依据转子的轴相对振动数据，结合快速傅立叶变换(FFT)频谱分析方法，实时计算分析轴振动低频振动频段内的主频率值波动情况，经过相关定量计算，判定轴振低频振动主频率单一性是否显著；

(d)轴振半频振动主频率条件验证，依据转子的轴相对振动数据，结合快速傅立叶变换频谱分析，定量分析预先设定的低频振动频段内振动主频率与轴系实时运行转速频率的数值关系及变化情况，判定轴相对振动的低频振动主频率与轴系实时运行转速频率是否具备半速关系；

(e)轴振半频振动幅值条件验证，结合轴相对振动数据的FFT频谱分析结果，实时计算分析轴振动的半频振动振幅与相对轴振通频振幅的比值及变化情况，判定轴振动的半频振动幅值是否显著；

(f)机组油膜涡动故障识别诊断，结合轴振低频振动主频率单一性验证、轴振半频振动主频率条件验证和轴振半频振动幅值条件验证3项验证的结果，综合判断得出大型汽轮发电机组是否发生油膜涡动故障的结论。

本发明的有益效果是汽轮机组油膜涡动故障诊断方法利用机组运行中轴系的振动数据，经过计算分析判断得到故障诊断结论，具有方法科学，结论可靠，能够实现自动实时在线监测、诊断故障等优点。

附图说明

图1为大型汽轮发电机组油膜涡动诊断功能流程图。

图2为机组转子实时运行转速条件验证功能结构框图。

图3为轴振低频振动主频率单一性验证功能结构框图。

图4为轴振半频振动主频率条件验证功能结构框图。

图5为轴振半频振动幅值条件验证功能结构框图。

具体实施方式