[发明专利]汽轮发电机组振动故障的监测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及旋转机械振动监测振动故障诊断领域，特别是涉及汽轮发电机组振动故障的监测方法及装置。

背景技术

振动是汽轮发电机组最常见的振动故障现象，目前，汽轮发电机组基本上都配备了TDM(Transient Data Manager)系统，TDM系统在电厂中一般是指汽轮发电机组振动在线状态监测和分析系统，其主要作用在于对机组运行过程中的数据进行深入分析，获取包括转速、振动波形，频谱、倍频的幅值和相位等振动故障征兆数据，从而为专业的振动故障诊断人员提供数据，协助机组诊断维护专家深入分析机组运行状态。

TDM系统具有振动数据采集和信号分析功能，如时域和频域分析等，并且有越来越复杂的趋势，但由于振动信号分析涉及的领域众多，具有非常强的专业性，现场人员难以掌握，没有发挥应有的监测作用，即目前的TDM系统无法直接、准确地给出机组振动故障的严重度的诊断结果。通常，机组振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、及时性低的缺点。

有的系统有振动故障自动诊断功能，主要利用振动故障与征兆的模糊关系进行判断，由于缺乏深厚的振动故障机理研究、科学的诊断理论指导和大量的现场经验积累，难以取得可靠的诊断结果。

目前，还有的现有技术基于振动故障反问题研究理论提出显示机组振动信号特征的装置及方法，所述振动故障反问题研究理论可参考期刊《华北电力技术》1998年第7期的文章《振动故障的反问题研究》。该装置及方法通过分析汽轮发电机组振动故障存在的充要条件，依靠各种信号分析结果，计算振动故障的充要条件的可信度以及振动故障的可信度，但是，该方法仅对单个的信号分析图形进行解释，诊断结果只用数值显示，只能片面认识机组当前的状态，而影响机组状态的因素是多方面的，单一的信号分析图形反映的信息是有限的，难以对机组状态进行可靠识别。

综上所述，目前的TDM系统无法直接、准确地给出机组振动故障的严重度的诊断结果，其它已有的方法或系统无法从整体上把握机组的状态和变化趋势，从而无法直接、准确地给出机组振动故障的严重度的诊断结果，导致振动故障诊断若是由专家完成，会带来诊断经济成本高、周期长、及时性低的缺点，振动故障诊断若是由非专家人士完成，利用现有的方法或系统，会带来诊断结果可靠性低的缺点。

发明内容

本发明提出一种汽轮发电机组振动故障的监测方法，以帮助用户实时了解机组当前的状态、准确地诊断机组振动故障的严重程度。

本发明的另一目的是提出一种汽轮发电机组振动故障的监测装置，以帮助用户实时了解机组当前的状态、准确地诊断机组振动故障的严重程度。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

一种汽轮发电机组振动故障的监测方法，包括以下步骤：

事先确定振动故障的诊断模型，所述诊断模型包括振动故障类型和对应的振动故障充要条件，每一类振动故障至少对应一个振动故障充要条件，一个振动故障充要条件至少包括一个振动故障类型的征兆；当进行振动故障监测时，该方法包括：

从TDM系统获取所述振动故障诊断模型中各征兆的特征数据，根据各征兆的特征数据得出各征兆的可信度；

根据各征兆的可信度和各振动故障充要条件确定各类振动故障的可信度，根据所述各类振动故障的可信度与事先设置的相应的振动故障的阈值判断各类振动故障是否存在，如果存在，再根据事先设置的相应的影响因子和所述各类振动故障的可信度得到各类振动故障的严重度，所述影响因子用于表示对汽轮发电机组振动的影响程度。

一种汽轮发电机组振动故障的监测装置，包括：振动故障及其征兆模块、各征兆和振动故障的可信度计算模块、振动故障的严重度计算模块，其中：

振动故障及其征兆模块，用于确定振动故障的诊断模型，所述诊断模型包括振动故障类型和对应的振动故障充要条件，每一类振动故障至少对应一个振动故障充要条件，一个振动故障充要条件至少包括一个振动故障类型的征兆；

征兆和振动故障的可信度计算模块，用于从TDM系统获取所述振动故障诊断模型中各征兆的特征数据，根据各征兆的特征数据得出各征兆的可信度，根据各征兆的可信度和各振动故障充要条件确定各类振动故障的可信度；

振动故障的严重度计算模块，用于根据所述各类振动故障的可信度与事先设置的相应的振动故障的阈值判断各类振动故障是否存在，如果存在，根据事先设置的相应的影响因子和所述各类振动故障的可信度得到各类振动故障的严重度。