水轮发电机组故障诊断和在线检测

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3.0 李琳琳 2024-10-14 7 4 3.14MB 67 页 15积分

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浙江大学硕士毕业论文-水电机组

摘要

水轮发电机组是大型机电能量转换装置，其运行状态关系到水电站能否安全、经济的供

电。近百年来，以统计理论为基础，按计划定期进行小修、中修、大修的维修体制，普遍存在

着过维修和不足维修，特别是近年来随着水轮发电机组的巨型化，这种维护体制更加暴露出

严重的不足。因此，实现有效的机组状态监测和故障诊断，提高维修的针对性，不仅对电力

工业，而且对整个国民经济都有重要的影响。

本文论述水轮发电机组故障诊断和在线检测的重要意义，分析故障诊断的研究现状及发

展趋势，并对故障诊断的应用前景做进一步分析。在概述水轮机的状态监测和故障诊断系统

的基础上，探讨了故障诊断专家系统中发电机故障种类繁多，其故障现象、原因及机理的复

杂性和模糊性难以用准确的数学模型加以描述，也难以完全依靠确定性的判据断定故障的性

质。本文在研究了故障诊断中常用的方法后，提出使用模糊专家系统对设备进行诊断分析，

从而将人工智能技术与故障诊断技术相结合，实现更精确的故障诊断,根据水轮发电机组振

动故障特点，提出了一种基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的混合智能诊断方法。本文中

给出基于模糊神经网络的水轮发电机组故障诊断专家系统,实例仿真结果验证了模糊神经网

络用于水轮发电机组振动故障诊断专家系统的合理性与可行性。完成了水轮发电机组状态监

测与故障诊断系统的软件开发，实现了数据采集和信号分析功能、实时状态监测的功能、振

动分析功能、故障诊断功能等功能，并就软件实现的关键技术展开了论述。

关键词：水轮机组；故障诊断；在线检测；专家系统

浙江大学硕士毕业论文-水电机组

Abstract

Hydroelectric generating sets are large apparatus, which convert hydraulic energy into

electric power, and their running conditions determine whether the hydro-plant can supply

electric power safely and economically. During the past century, the servicing system for

the HGS which according to the planning based on statistics theory carries out the minor

repair, medium repair and heavy repair at the regular intervals has the shortcomings of

superfluous or lacking repair generally. Especially with the hydroelectric generating set

colossal-relation, the shortcomings are more obvious, which increase the cost of the

enterprise. Therefore, the effective system of state monitoring and fault diagnose for HGS,

which can improve the repair pertinence and enhance the security and reliability of HGS,

have important effect to power industry and to entire national economy.

This dissertation illustrates the importance of turbine generator unit fault diagnosis,

and analyses the existing research states and developing trend of fault diagnosis as well

as the application prospect of fault diagnosis in details. It introduces condition monitoring

and diagnose system for hydroelectric generator set, seven commonly used methods for

fault diagnostic are discussed, and a fuzzy expert system model is established which is

used in fault diagnosis of turbine generator units. After analyzing the common fault

diagnose means, this paper puts forward to using expert system to diagnose equipments

and combines the AI technology and fault diagnose technology to realize the precise fault

diagnose. Based on the characters of hydroelectric generating vibration, it puts forward a

mix intelligence diagnose based on fuzzy logic, neutral network and expert system. This

paper gives a hydroelectric generating fault diagnose expert system based on fuzzy

neutral network and stimulants its rationality and operational. It achieves the software

development of hydroelectric generating fault diagnosis and online monition to impellents

data collecting and signal analysis, on-line status monition, vibrating analysis and fault

diagnose and study the key technologies.

Key Word: Hydroelectric generating; fault diagnose; online monition; expert system

浙江大学硕士毕业论文-水电机组
目录
摘要...........................................................................1
Abstract.......................................................................2
第一章 绪论....................................................................5
1 课题的研究背景..........................................................5
2 国内外研究概况..........................................................6
3 课题的研究意义..........................................................7
4 本文的主要研究内容......................................................8
第二章 水轮机组振动故障的基本理论.............................................10
1 水轮发电机组结构及工作原理.............................................10
1.1 水轮发电机组结构.................................................10
1.2 水轮发电机组工作原理.............................................13
2 水轮机组振动故障的特点.................................................13
3 水轮机组的典型振动故障...............................................14
2.1 水力方面.........................................................14
2.2  机械方面........................................................17
2.3  电磁方面........................................................18
4 水轮机故障诊断的方法...................................................18
4.1 传统故障诊断方法.................................................18
4.2 人工智能技术在故障诊断中的运用...................................19
5 本章小结...............................................................19
第三章 水轮机组在线监测与故障诊断系统的需求分析...............................20
1 水轮发电机组在线监测的特点与要求.......................................20
2 水轮机组在线监测与故障诊断系统结构....................................22
3 系统硬件配置和网络方案设计.............................................23
3.1 系统硬件配置.....................................................23
3.2 通信网络方案选择.................................................25
4 软件模块划分和功能描述.................................................29
5 本章小结...............................................................30
第四章 水轮机组故障诊断专家系统设计...........................................31

浙江大学硕士毕业论文-水电机组
1 水轮机故障诊断原理以及系统总体结构.....................................31
2 智能故障诊断方法分析...............................................34
2.1 模糊诊断方法.....................................................34
2.2 神经网络诊断方法.................................................35
2.3 模糊神经网络诊断方法.............................................36
2.4 专家系统故障诊断方法.............................................36
3 水轮发电机组混合智能诊断方法研究.......................................37
3.1 基于模糊神经网络的故障诊断专家系统...............................38
2.2 故障征兆提取及模糊处理...........................................38
3.3 振动故障诊断的模糊神经网络.......................................43
2.4 模糊神经网络故障诊断仿真.........................................46
4 故障诊断专家系统的数据库设计...........................................49
5 本章小结...............................................................55
第五章 水轮机组故障诊断软件的设计.............................................56
1 软件功能划分..........................................................56
2 软件实现的关键技术.....................................................58
2.1 数据库设计和用户界面技术.........................................58
2.2 网络通信技术实现.................................................60
5.3 串口通信技术实现.................................................61
3 系统运行结果...........................................................62
第六章 结论与展望.............................................................63
1 全文总结...............................................................63
2 课题展望...............................................................63
参考文献......................................................................65
致谢..........................................................................67

浙江大学硕士毕业论文-水电机组

第一章绪论

1.1 课题的研究背景

水轮发电机组是水电站关键的主设备，它的安全运行状态如何直接关系到水电站能否安

全、经济的为国家各经济部门和人民的日常生活提供可靠的电力，也直接关系到水电站的安

全。近百年来，以统计理论为基础，按计划定期进行小修、中修、大修的定期计划维修体制，

为水轮发电机组的正常运转发挥了极其重要的作用，至今仍然是世界各国主要的占压倒性的

设备维修体制，仍然在各个水电站发挥着积极的作用。从可靠性的角度来说，计划定期维修

体制有其必要性，但是生产实践有大量事例说明，这种维护体制还不能满足日益增长的设备

维护需求，普遍存在着过维修和不足维修，维修的代价十分昂贵，增加了企业的成本。随着

水轮发电机组的巨型化，这种维护体制更加暴露出严重的不足。电站迫切要求提高维修的针

对性，降低设备维护的代价，提高设备的安全性、可靠性。另一方面，实现“无人值班”(少

人值守)是水电厂现代化管理的发展方向，如何保证水电厂运行设备在“无人值班” (少人值

守)的管理模式下安全、经济、可靠运行，是国内外近年来急待解决的技术问题。解决这一问

题的有效途径在于及时了解设备的运行状态，有针对性地维护设备，减少设备突发性的故障

和提高设备利用率。

在我国由于水轮发电机组转速低，对机组的安全运行没有给予足够的重视，使水轮发电

机组状态监测和故障诊断技术方面的研究一直落后于其他大型旋转机械。近年来，随着我国

装机容量百万千瓦的水电厂相继建成投产，单机容量逐步增大，单机对电网运行的稳定性影

响也越来越大，对水轮机组状态监测与故障诊断的研究越来越受到重视。我国许多大、中型

水电站通过技术改造都装备了状态监测系统，不过这些监测装置功能比较单一、监测点少，

不能为进一步的分析提供必要的、可靠的数据。而且水电机组的故障与一般旋转机械相比有

其特殊性，除考虑机械方面的原因外，还要考虑流体动压力及发电机电磁力的影响，机组运

行时，这三者是相互耦合、相互影响的，故障机理复杂，因此水轮发电机组状态监测与故障

诊断技术研究的内容非常丰富。

随着现在科学技术水平的日益提高，尤其是信号处理、知识工程和计算智能等理论技术

的发展，模糊推理技术、融合诊断推理技术、神经网络技术、专家知识库技术等先进技术与故

障诊断融合渗透下，使得水轮发电机组状态监测与故障诊断系统己经具有了比较完备的理论

与技术体系。水轮发电机组的故障诊断也正由人工诊断到自动诊断、由离线诊断到在线诊断，

浙江大学硕士毕业论文-水电机组

由现场诊断到远程诊断的逐渐发展，同时，厂网分开、竞价上网的现代化企业管理的发展趋

势也使得以在线状态监测与故障自动诊断为基础的状态检修方式代替传统计划检修方式成为

必然，建立适合我国大中型水电厂机组的实时在线监测及故障诊断系统正成为现代水电行业

新的趋势和方向。这一切的实现均需要水轮发电机组在线状态监测与故障自动诊断技术达到

较高水平。为此，在现有机组运行设备的基础上，特别是大型水轮发电机组，研究实施设备

的状态监测与诊断系统，实施水电厂运行设备诊断维护高效管理，早期发现故障征兆，及时

检修，尽量避免设备发生事故，减少事故停机，尽可能变“事后检修”为“事前检修”，并

为定期检修提供依据，节约检修费用，缩短检修周期，消除计划性检修带来的“过剩检修”

现象，从而降低电站的生产成本，创造最大化的经济效益。所以对大型水电站进行设备的运

行状态监测及故障诊断技术研究是十分迫切的，也有着非常广阔的应用前景。本课题正是基

于此种需求而提出的。

1.2 国内外研究概况

故障诊断技术的发展是在信号采集和数据处理技术、电子计算机技术基础上发展起来的。

国外故障诊断技术的发展优先于我国，已有 40年的历史。最早开展故障诊断技术研究的是美

国，他们首先是针对航空航天系统而从事故障机理、检测、诊断和预测的研究和开发，然后

发展到电站汽轮发电机组，美国从事电站故障诊断系统工作的主要公司有:西屋公司

(WBEC)IRD 公司，Bently 公司，BEI 公司。西屋公司从 1976 年开始电站在线计算机诊断工作，

1980年投入了一个小型的电机诊断系统，1981 年进行电站人工智能专家故障诊断系统的研

究，1984 年应用于现场，后来发展成大型电站在线监测诊断系统(AID)，并建立了沃伦多故

障运行中心((DOC)，通过DOC 中心，可以看到分布在全美20多个电厂的数据信息(其中有 2

个核电站)。Bently 公司在旋转机械的故障机理方面研究的比较透彻，在振动监测方面作得

比较深入，尽管在故障诊断方面起步较晚，但该公司的基础比较好，因此该公司开发的旋转

机械故障诊断系统 ADR3 在国内电站领域的应用很受用户的欢迎。IRD 公司在故障预防性维修

技术方面处于国际领先地位，近年来实现了 Mpulse联网机械状态监测系统及 Pmpower旋转

机械振动诊断系统，这些系统在美国 10多个电站(包括核电站)得到了应用。瑞士 ABB 公司于

1971 年由 BBC 公司引入第一个计算机辅助数据采集系统(CADA)，目前正在大力发展以计算机

为前终端核心的“人机联系(MMC) "振动观察(Vibro-View)系统，井以诊断软件精确诊断机

器故障。法国于 1978 年在法国电气研究与发展部研制了在线振动监测系统，近年又发展了监

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浙江大学硕士毕业论文-水电机组摘要水轮发电机组是大型机电能量转换装置，其运行状态关系到水电站能否安全、经济的供电。近百年来，以统计理论为基础，按计划定期进行小修、中修、大修的维修体制，普遍存在着过维修和不足维修，特别是近年来随着水轮发电机组的巨型化，这种维护体制更加暴露出严重的不足。因此，实现有效的机组状态监测和故障诊断，提高维修的针对性，不仅对电力工业，而且对整个国民经济都有重要的影响。本文论述水轮发电机组故障诊断和在线检测的重要意义，分析故障诊断的研究现状及发展趋势，并对故障诊断的应用前景做进一步分析。在概述水轮机的状态监测和故障诊断系统的基础上，探讨了故障诊断专家系统中发电机故障种类繁多...

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