汽轮机通流部分故障及诊断分析
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作者:薛锋
摘 要：近年来，我国电力事业稳健发展，在此发展形势下，电厂越来越重视汽轮机的故障检修与诊断工作，在提高重视的基础上，明确提出汽轮机通流部分故障诊断要求，而该文则主要针对汽轮机通流部分故障诊断方法进行了分析，希望可为有關的业内人士带来借鉴与参考，切实提高故障诊断效率，将故障扼杀在襁褓中。
关键词：汽轮机 通流部分 故障 诊断
中图分类号：TK268 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）09（a）-0062-02
现阶段，我国电力发电中的火力发电仍旧为主要途径，占据总发电量80%左右，对未来的发展方向进行总结，可知未来很长时间段内火力发电仍将保持领先地位，火力发电厂的运营过程中，汽轮机无疑发挥了极其重要的作用，它是源动力装置，其运行效率直接影响发电质量与发电效率，汽轮机的运行过程中常出现各类事故，事故多发在通流区域。基于此，技术人员应提高重视，并重点对通流部分进行故障诊断，将故障扼杀在摇篮中，从而降低事故的发生几率，为汽轮机的运行营造安全的环境。
1 汽轮机的结构以及工作原理
1.1 结构
以国产600MW亚临界，中间再热式、四缸四排汽、单轴、凝汽式汽轮机组为例，汽轮机通流部分由低、中、高压3个部分共同构成，共计58级，值得一提的是，其中高压缸1+11级，中压缸2×9级，低压缸2×（2×7）级。调节级的叶片结构为冲动式叶片结构，此结构的优势主要体现在强度高，同时每个叶片的叶根都与围带焊紧密衔接。动叶叶片的材质为方钢，可控的涡叶片则为倒梯形叶根，末叶槽与末叶片通过所警示的方式密切联系，但是，由于其所处的环境为高压环境，很多时候也会采用T型叶根结构，从而避免蒸汽泄漏。静叶片的材质为方钢铣，叶根与同样紧密衔接围带焊紧密衔接，构成了整圈隔板，水平方向上正面锯开后可分为上下两半。
1.2 原理
汽轮机也被称作蒸汽透平，其运行过程中主要通过功率与能量两者之间的转换，以持续性旋转的方式将蒸汽热能转化为机械能，它是电厂运营及发展过程中必备的机械设备，属于原动力机械，主要用来驱动发电机、风机、泵以及压缩机等设备。与此同时，其应用过程中可有效实现抽汽供热。汽轮机应用过程中体现了寿命长、功率大以及运行效率高等诸多特点，它的运行原理主要是将蒸汽热能转变为机械能，进而产生强大的动力支持。锅炉中的蒸汽输送到汽轮机以后，汽轮机将会按照事先所设定的运行原理，自行形成秩序的运行结构，首先形成环形配置，而后再借助动叶以及喷嘴将热能转化为转子的旋转机械能，保证其运行效率[1-2]。
汽轮机的型号不同其功能也有所不同，运行原理也会存在一定的差异，不仅如此，能量与功之间的转换模式也将产生差距。但是，虽说汽轮机型号不同、运行原理不同，但是它大多都由叶栅、进气机构与排气通道等共同构成，可谓大同小异。
2 汽轮机通流部分的常见故障
经分析后对汽轮机通流部分的故障进行总结，主要可分为两类：一是因流通通道长而出现结污垢或磨损，进而造成的渐变性故障。二是突发事故，其中涉及叶片断裂、叶片脱落等。此类问题的出现通常都是由于通流部分区域出现突变从而诱发。
2.1 压力级故障、轴封磨损
压力级故障很多时候都表现为叶片断裂以及通道部位结污垢等，此现象的出现大多由于通道面积发生变化所致，使得调节级后的压力值发生巨大改变。除此之外，多发故障也表现在轴封磨损这一层面，所谓的轴封磨损指的是汽轮机启停时有过度负载的情况，加之部分技术人员工作中存在操作失误，使得轴封碰磨，伴随着磨损现象，最终导致轴封漏汽，诱发了各类的安全事故。
2.2 调节系统故障
汽轮机运行过程中调节系统故障的发生几率相对较高，出现以上现象的原因多是由于运行过程中温度高、压力大或是设备振动，使得调节系统受交变热应力、汽流喘振的影响，出现腐蚀、破损或断裂等现象，以上现象将会引发叶片断裂与阀门阀杆破损断裂等诸多故障。
3 汽轮机通流部分故障诊断方法
汽轮机运行过程中若出现故障，那么将无法高效运行，甚至会影响机组负荷，给电厂带来极大的经济损失。基于此，技术人员应当提高对于汽轮机通流部分故障维修以及诊断的意识，将故障扼杀在襁褓中，减少汽轮机运行过程中的负面影响，并保证其运行效率。
3.1 人工神经网络故障诊断法的应用
所谓的人神经网络主要指的是一种依赖动物神经系统的算法与研究方式，它具有一定的自适应功能，技术人员若事先输入并输出信号，那么就可结合两者之间的联系进行系统建模，而后重点分析输入数据，在此基础上获得准确的输出结果。
人工神经网络主要由输出层、输入层与隐层共同构成，其中的输入层功能较多，担负的压力也较大，需要将所收到的输入信号传递给隐层，并在隐层对信号进行处理，最终输出到输入层。
汽轮机故障诊断环节，需要对各项运行参数进行分析，将其作为原始信号，然后再借助系统内部的算法，进一步判断故障类型，提高故障的处理效率。
3.2 人工神经网络故障诊断法的程序
汽轮机故障诊断的方法多种多样，要求技术人员在故障诊断的过程中，结合汽轮机的型号，发挥自身的专业优势，结合多年来的工作经验，根据故障特征对故障性质进行判断，而后再结合人工神经网络的故障诊断系统诊断流程，做好数据收集工作，处理各类异常数据，其中包括汽轮机运行过程中工况是否正常、负荷变化、再热压力、主汽流量、温度等，这些都是必要的参数值，在数据预处理环节可根据加工特征，将其转化为可参考的网络数据，最终输入到数据诊断程序中，准确判断故障类型，明确其中的诱因，在此基础上，制定完善的处理方案，提高故障处理效率。
值得一提的是，汽轮机运行过程中可能出现的故障类型较多，每个故障的原理以及诱因也有所差异，若仅仅依赖神经网络故障诊断模型那么将会使得故障诊断与维修局限在此范围内。基于此，要求技术人员在实践工作中不断的总结经验，以此为基础，分析不同故障实例，并对神经网络故障诊断模型不断地补充与完善，使之更加系统化。
4 其他故障检测法
除了以神经网络为基础的故障诊断方法，还可利用故障树诊断法、主元分析诊断法、模糊推理诊断法等，以上诊断方法都具有一定的可靠性与真实性，可大大提高故障诊断效率，及时定位故障所处区域，为技术人员提供有效的数据参考，希望技术人员在选择故障诊断方法的过程中，结合汽轮机的运行情况，进行针对性的选择，大大提高故障诊断效率，保证检修质量。
5 结语
综上所述，该文主要针对汽轮机通流部分常见的故障及其检修方法进行分析与探讨，提出了相应的建议。经分析后发现不管是传统的检测方法还是现阶段智能化诊断技术的应用，都可能存在一定的局限，这就要求技术人员结合汽轮机的运行状况，以及热力参数值的变化趋势，对故障样本进行补充，切实提高故障诊断的真实性与准确性，进而为汽轮机的运作营造安全的环境。
参考文献
[1] 李文业，杨帆，周亚星，等.基于改进EMD与PNN的汽轮机通流部分故障诊断[J].振动、测试与诊断，2018，38（6）：1138-1142.
[2] 罗云，陈雪林，李瑞东，等.汽轮机变工况下调节级压力预测模型及应用[J].发电技术，2019，40（2）：161-167.
[3] 赵家毅，李千军，杨涛，等.基于调节级压力的汽轮机最佳滑压运行方式[J].广东电力，2017（5）：7-10.
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