[00839269]大型发电机组故障检测与诊断技术研发及应用

高能耗和重污染是中国电力工业中的突出问题。大容量超临界发电机组具有煤耗低、效率高等优势，是节能降耗、减少排放最现实有效的途径，具有显著的经济和社会效益。近年来，一大批600MW以上的超临界、超超临界机组陆续投入运行，已经成为中国电力生产中的主力机型。同时，大容量机组由于热力参数的提高，机组部件和轴系受力情况更为复杂，运行中出现了一系列新的复杂现象和问题，严重影响了机组的安全稳定运行。加强对机组故障检测与诊断技术研究、对早期故障准确预警、避免故障持续恶化而发生恶性事故，是大型发电机组运行中必须解决的紧迫任务。机组故障检测与诊断存在的主要问题：(1)信息来源单一，相似故障难以判别。(2)故障早期的微弱特征难以检测。(3)严重威胁机组安全运行的碰摩故障缺乏有效的诊断方法。(4)状态监测系统存在技术缺陷，已无法满足全厂信息化管理的需要。(5)国产振动传感器性能不稳定。该项目在863计划和国家自然科学基金支持下，以超临界、超超临界大型汽轮发电机组为研究对象，对机组故障检测与诊断技术进行了长期系统的研究，着力解决了上述存在的问题，全面提高了机组运行的稳定可靠性和使用效率。该项目创新成果包括：(1)突破了碰摩故障与微弱故障诊断的难题，提出了基于声发射技术的故障特征检测、识别和定位的新方法与成套技术。(2)建立了基于嵌入式系统的大型发电机组分布式、网络化、信息融合的状态监测及故障诊断系统，彻底解决了电厂主辅机由于布局分散而难以全面监测与集中诊断的问题，为电厂发电机组的远程诊断、互联网体系下设备管理信息的大数据挖掘与分析提供了可靠平台。(3)突破了高性能振动传感器的技术瓶颈，成功开发出高稳定性涡流传感器，解决了国产涡流传感器温度漂移、互换性差和材料敏感性问题，各项性能指标达到国外同类产品水平；发明了高性能激光键相传感器，大幅提高了光电传感器的抗干扰能力。(4)提出了基于无线传感器网络技术的状态监测与故障诊断系统，为大区域分散机群的状态数据传输与组网提供了便捷与低成本的解决方案。该项目获授权专利9项(其中发明专利8项)，发表论文46篇，研究成果形成的技术和产品在江苏核电有限公司等二十多家大型电力企业在线运行或用于振动故障诊断与治理，已解决数十台次大中型汽轮发电机组疑难振动故障，为保障机组安全稳定和经济运行发挥了巨大作用，已累计为电力企业增加发电收入11.7亿元。其应用范围可拓展到风电、石化、机械、冶炼等所有使用大型旋转机械的行业，具有广泛的应用前景和巨大的市场价值。该项目研究成果推动了振动故障诊断技术的发展，拓展了故障检测的方法，完善了监测保护系统功能，形成了一套具有自主知识产权的大型发电机组故障检测与诊断体系，能够替代进口同类产品，为保障国民经济建设中的重大关键设备的安全稳定运行提供了重要的技术支撑，对于提升中国超临界机组的运行水平、节能减排效率和民族产业竞争力具有重大的理论和应用价值。