水轮发电机诊断方法的发展
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- 2021-04-27
- 简介
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诊断技术并不能严格地评定已修复系统的有效剩余寿命，但却能够预测系统的未来状态和劣化的发展程度，并可作为预测性维护的基础。在过去的数年中，Quebec（魁北克）水电公司使用三种类型的维护策略，即补救性的、计划性的和最近使用的基于状态的维护（CBM）策略，第三种与诊断试验有直接关系。目前，CBM维护策略已经广泛地应用于输电领域。水轮发电机综合诊断装置可提供关于发电机整体状况的信息。可对单个机组分级，也可以Quebec水电站的所有机组为整体进行分级。健康指数（HI）的范围为1～5，最高值代表最差的状态。所获取的信息用于确定发电机维护的优先顺序，然而，这些策略并不意味着需要采取任何具体维护措施来阻止影响发电机的特定失效机理。为给每台有需要的机组制定最佳的维护措施，必须了解具体的有效的失效机理。目前，这项工作需要知识丰富的专家研究所有可能的表征信息（征兆），并将其与所有可能的失效机理联系起来。通过自动诊断工具复现专家的判断，将更快地完成这项令人厌烦的工作（其中的一大部分）。此外，这项工具使用一组已经过验证的规则，使得结论不是那么的主观。本文进行的工作是系统化地介绍基于模型的发电机诊断方法。其原理是根据水轮发电机失效机理和信号分析（FMSA）。每一种失效机理都将产生—个失效模式，而使得设备无法发挥其功能。所有的失效机理都源于以下4种应力中的一种或其组合：热、电、环境和机械（TEAM），并有可识别的根源，并由物理状态的唯一逻辑次序定义。在一台发电机上有时会同时作用多种机理，但只有一种会逐渐导致失效。每一个物理状态由唯一的与限值对应的一组表征信息确定。用诊断工具检测表征信息，与之相关的健康指数存储于综合诊断数据库中。所开发的预测模型是基于识别有效物理过程及在逻辑规则的帮助下确定失效机理。本文将说明对每台发电机没有必要安装过多的传感器或者进行所有的预测试验来识别有效的失效机理。事实上，最有效的预测方式是首先根据一组在线宽带诊断工具来识别失效机理“树”，这些树源于同一个根本原因。随后，可进行几项离线窄带试验从而以较高的置信区间逐一确定有效的失效机理。为所有发电机选择的在线宽带诊断工具都是相同的，并且能够覆盖所有可能的失效“树”；与之相反，为每台发电机选取的离线窄带工具都是不同的，选取原则取决于已辨别的“树’’，只需要少量的试验就可以得到较高的识别率。
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