旋转机械振动管理专家系统应用

引言

旋转机械作为一种动力装置,在各行各业中发挥着举足轻重的作用,如汽轮机、内燃机等,在电力、航空、交通等行业得到广泛应用。为了保障设备运行安全,在设备正常运行中随时监测其振动情况,发现故障及时消除就显得尤为重要,由此,故障诊断专家系统应运而生。

专家系统,顾名思义,即利用专家知识开发的一套智能系统。它是通过将得到的专家知识库编写成计算机语言,利用推理机把专家知识在计算机中表达出来,从而解决现场故障问题的智能诊断系统。

1旋转机械振动诊断理论基础

旋转机械中转子发生振动故障最为常见,而其中不平衡、不对中、热弯曲、油膜涡动、油膜振荡等均为转子的典型故障,故障的产生必然由某种原因引起,可以先利用故障征兆来区分故障的种类,再通过典型故障来寻找故障产生原因。下面介绍几种最为常见的转子振动故障。

1.1转子不平衡

1.1.1故障原因

转子不平衡可以分为三种:(1)初始不平衡。由于制造、装配、材质不均等原因引起的转子不平衡,表现为初次启动时振动偏大。(2)渐发性不平衡。转子由于磨损、结垢、腐蚀等原因导致质量不均匀,表现为随着运行时间增长而振动逐渐劣化。(3)突发性不平衡。部件有脱落或有异物掉入而引起转子不平衡,表现为振动值秒级增大,然后停留在较原始值高的水平上。

1.1.2故障征兆

故障频谱以一倍频为主,轴心轨迹为稳定的椭圆,时域波形为等幅正弦波。

1..转子不对中

1.2.1故障原因

转子不对中故障主要是轴承不对中和轴系不对中。轴颈在轴承中发生偏斜而产生轴承不对中:轴系不对中包括轴线平行发生位移导致平行不对中以及轴线成一定角度交叉导致的角度不对中。

1.2.2故障特征

故障频谱以二倍频为主、一倍频为辅,故障严重时二倍频成分逐渐增大,轴心轨迹为外"8"字形,时域波形为波峰翻倍状正弦波,周期性比较好。

1.2油膜涡动和油膜振荡

1.3.1故障原因

油膜失稳是油膜涡动和油膜振荡故障发生的主要原因。

转子在轴承内由于偏心质量力的作用而偏离平衡位置,即发生油膜涡动故障:当转速升高到转子的两倍一阶临界区域,涡动导致转子发生共振,轴颈与轴承表面发生撞击而使油膜破裂,发生油膜振荡故障。

1.3.2故障征兆

油膜涡动故障频谱一般以半频和工频为主,轴心轨迹会变为内"8"字形:油膜振荡频谱以转子一阶临界频率为主,轴心轨迹会发生扩散不规则变化。

.专家系统设计

专家系统的开发语言为Python,使用Dell数据库。该系统主要由专家知识库、数据库、推理机、系统界面四部分组成,其中核心部分为专家知识库与推理机[4-6]。

..1专家系统结构设计

2.1.1专家知识库开发

专家知识库是用于提取、总结振动专家知识、经验和书本知识,采用产生式规则表达专家知识,利用专家知识,梳理故障模式,根据故障模式编写规则表达专家知识。

2.1.2数据库开发

数据来源于DCs数据和TDM数据,与知识库中表示和组织相容或一致。数据采集框架如图1所示。

2.1.3推理机开发

结合大数据分析技术与专家知识,根据一定的推理机制对输入的数据进行推导,最终得出结论。专家系统诊断结构如图2所示。

2.1.4系统界面

系统界面是用户与系统交流信息的窗口,用户可通过系统界面来获取需要的数据及诊断结论,还可以进一步充实专家系统的专家知识库。系统登录界面如图3所示。

2.2专家系统平台应用

2.2.1平台界面

专家系统平台包含了实时监测、数据分析、故障诊断等功能,该系统能够对电厂内主要旋转机械包括汽轮机、汽动给水泵组、一次风机、送风机、引风机、循环水泵、凝结水泵等重要设备实现运行振动情况的实时监测,从而保证设备安全运行。

专家系统平台主界面如图4所示。

2.2.2数据分析

专家系统平台不仅存储着设备的振动数据,还实时采集机组的运行数据,而且可以对旋转机械的振动数据进行分析,包括波形、频谱、波特图、极坐标图等,为下一步故障诊断奠定了坚实基础。

数据分析界面如图5所示。

2.2.3故障诊断

在故障诊断方面,结合电力系统内多个电厂机组运行情况和国内典型振动故障诊断案例,分别与设备管理人员、运行人员进行了多次交流讨论,提炼出了汽轮发电机组、汽动给水泵组、引风机振动专家知识库,针对各种故障类型,分别研究运行参数、TDM数据与故障类型之间相互关系,梳理出多种不同故障诊断模型,大大提高了专家系统平台故障诊断的精确性。

3结语

本文介绍了一套旋转机械振动管理专家系统的设计开发,其对火力发电厂中重要的旋转机械设备均能实现实时振动监控,并能根据振动数据分析,通过专家知识库中对应的诊断知识进行故障诊断推理,得出最终诊断分析结论,并给出相应解决措施,为设备安全运行提供了可靠保证。该系统的成功应用,为将来智能电厂的建设提供了良好的借鉴。