【摘要】：电站风机属于大型旋转机械设备,在当前节能减排的大背景下,我国几乎所有火电厂都经历了大规模的锅炉系统减排改造,不断增加各种除尘、脱硫、脱硝等系统,使得锅炉排烟系统的引风机和脱硫增压风机的功率不断增大。有些大容量火电机组将锅炉引风机和脱硫增压风机合二为一,驱动功率接近一万千瓦,成为仅次于汽轮发电机组的超大型旋转机械设备。这种功率级别的旋转机械设备一旦发生故障,就会造成很大的经济损失,因此非常有必要对其运行状态进行在线连续监测。国内大容量火电机组的各类风机设备上都安装有运行参数(压力、流量、振动等)监控测点,但是这些监控数据由于采样间隔大,只能反映设备运行状态变化趋势,进行超标报警,对设备起保护作用,不能提供有关设备故障的详细诊断信息。基于振动监测的故障诊断技术与系统已经广泛应用于大型汽轮发电机组,但是在电站风机领域应用不多,有很强的工程实际需求。但是火电厂各类风机设备的运行环境复杂,现场测量的振动信号往往包含很强的干扰噪声成分,使得故障信息难以识别。而且不同火电厂的风机类型、结构、风网系统布置、运行工况等存在差异,可能出现各种不同类型的异常振动现象,因此深入研究从振动实测信号中有效提取故障特征信息的方法,研发适合电站各类风机的振动监测与故障诊断系统,对于提高风机设备运行的安全可靠性具有重要的工程实际意义。论文以大功率电站风机为对象,针对风机轴承结构复杂、运行工况多变以及环境条件差等带来的实测振动信号干扰严重、故障特征难以识别的突出问题,开展基于现代信号分析的故障特征提取技术,主要研究内容及成果如下：(1)电站风机基本结构及运行特点分析。针对600MW火电机组,通过对比分析现场SIS系统中记录的各类电站风机的运行历史数据,讨论了快速负荷调节对定速运行和变频调速运行的两类电站风机振动的影响。分析结果表明,对于定速运行的一次风机、送风机和引风机这三种电站风机,由于运行条件和调节方式不同,在变负荷运行状态下,虽然风机电流都随负荷变化,进行出力调节,但是风机轴承振动特性却存在差别；而对于变频调速引风机,降低风机转速虽然可以大大降低风机电流,实现大幅度节能。但是转速大范围变化带来明显的风机结构共振问题,在所分析的转速调节范围内,风机振动在三个不同转速下出现共振峰值。这种变频调速产生的振动问题值得关注。(2)电站风机实测振动信号分析与故障特征提取。在分析风机结构振动特性和故障机理的基础上,将振动信号分析与故障特征提取技术应用与实际电站风机的故障诊断,通过现场实测,对风机振动的特点进行总结。一方面电站风机结构复杂,具有激励源多,相互之间耦合干扰严重,结构振动响应信号包含复杂的叠加、调制、混合等现象；另一方面现场实测风机振动信号受到比较明显的测量噪声的影响,使得故障信息被淹没在噪声中,采用传统信号分析方法提取的故障特征不突出,不易判断故障。(3)基于复数小波变换的改进包络分析。针对包络分析需要人为判断滤波频带,因而难以实现故障特征自动提取的问题。将基于复小波变换的多尺度包络谱分析应用于复杂工作环境下的滚动轴承故障诊断,表明该方法具有突出的显示微弱故障信息的能力,可以有效识别掩藏在强干扰噪声下的故障冲击成分；复小波变换的多尺度包络谱分析由于同时实现多尺度带通滤波和幅值包络提取,克服了经典包络分析方法需预知故障频带的缺点,并提高了信号分析的效率；复小波多尺度包络谱图,横向切片与Hilbert包络谱具有非常相似的分析效果；而在旋转频率处的纵向切片对轴承故障最敏感,适用于滚动轴承微弱故障的报警。(4)小波和分形结合的故障特征提取方法。电站风机这类复杂机械系统的振动信号具有统计自相似的特征,可以应用关联维数对系统的运行状态进行描述,达到提取故障特征的目的。针对实测振动信号干扰噪声强,导致信号的分形特征被弱化,故障特征提取效果不明显的问题,将小波分析和分形相结合,根据分形信号和随机噪声在小波变换系数上的表现特征不同,利用小波尺度域滤波消除干扰噪声,提高关联维数计算的准确性和稳定性。研究表明,经过对实测振动信号进行小波尺度域滤波重构处理,计算得到的关联维数更加符合实际情况非线性系统的特征,关联维数的计算值也更加稳定,不随测量时间和取值长度的影响。(5)大功率引风机振动监测系统研发。以电站大型引增二合一风机为对象,针对风机叶轮转子及其支撑轴承的结构特点、主要故障类型及其振动响应特性,研发了大功率电站风机健康监测与故障预知系统。系统由硬件和软件两部分组成。硬件为三层结构,包括安装在风机设备上的振动传感器和数据采集器、集中监测诊断工作站、远程监测诊断工作站。现场数据采集系统获取风机设备的振动信号和运行参数数据,经现场总线传送到集中监测诊断工作站上,实现集中存储、分析和精细故障诊断。系统软件实现监测信号的分析、故障特征提取、故障诊断及预测功能。该系统可以为提高电站风机的运行安全可靠性提供技术支持。
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【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM621
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