[发明专利]基于效率及损耗的水电机组发电机故障诊断方法

说明书

本发明提供一种基于效率及损耗的水电机组发电机故障诊断方法，首先为发电机这种能量转换装置引入了能量和分项损耗参数，作为状态评估和故障诊断特征；为了利用这种特征，设计了基于能量效率与分项损耗的健康状态模型；并设计了一种基于能量及损耗组合特性的发电机运行状态评估及诊断方法，即先采用效率参数进行能量状态评估，根据评估结果再通过分项损耗的状态评估，获取当前工况的分项损耗特征，最后进行故障诊断得到其细化故障。本发明采用了能量效率特性作为发电机状态评估特征，能够有效的反应机组的运行状态。该方法对不常发生突发故障的发电机组，仍然能够实现性能评价，为寿命预估和趋势预测提供依据。

技术领域

本发明涉及水轮发电机组技术领域，具体是基于效率及损耗的水电机组发电机故障诊断方法。

背景技术

对于常规的水轮发电机组而言，有大量的物理量传感器在实时监测其运行状态，如导轴承的摆度、轴瓦的温度、冷却介质的流量、冷却介质的温度、机组的转速等等；同时，大量的电气参数也实时送往监控系统，如励磁电压、励磁电流、机端电压、机端电流、有功功率、功率因数等等。

因此，对发电机可能突发的故障，如定子绕组接地或机端严重的振动，通常由保护系统和监控系统利用其对机械电气参数的监控，直接实时介入以避免发生重大事故。但发电机的大量故障源于劣化和老化，它们通常是一个非常缓慢的过程。工业上使用的电机，大多制造设计寿命是运行10～40年，因此，故障的发展过程也基本有10～40年之久。一些调查发现，发电机大部分故障由定子绕组、转子绕组和发电机轴承有关，所以大多数发电机状态监测与故障诊断系统，都是针对电机运行的直接特征量，如温度、电流、电压等进行限值判断和分析，再推理得到可能存在的故障，目前诊断发电机故障的预估方法和诊断系统，通常有两种，一种是以限值报警为主的监测和预估系统；另一种是基于知识规则和推理方法的诊断专家系统。

申请号：CN201710267486.9，提供一种风力发电机异常诊断处理系统，即通过获取发电机的轴瓦温度、冷却介质温度，以及机端电流、电压等电气参数，计算绘制这些物理量的趋势，或者计算其趋势变化率，结合阈值比较，进行监测报警，部分设备或系统还可通过趋势数据进行拟合或建模，得到其曲线回归模型，实现趋势预估。如某定子水冷状态监测及故障诊断系统，能够监测发电机定子绕组的水支路温度、定子线棒层间温度等数据，进行与自身正常值的比对，以及动态门槛值(变化率)的比对预警等功能，然后根据其报警信息，来实现监测与趋势预估。其问题是：以监测为主，报警为辅；本质上仍是传统的状态监测系统，即获取机组各种特征量进行展示和基本的限值比较，属于报警系统，而并非真正意义上的诊断系统。

申请号：CN201710096346.X，提供一种基于规则推导的水电机组故障诊断方法，即将水轮发电机机常见故障的推理规则，以知识库的形式保存在数据库中，专家诊断系统通过获取机组的故障征兆，来进行推理和故障识别。即核心思想是根据水电机组的故障诊断结论，反向推导结论产生的故障参数，依据故障参考推导出产生故障的故障设备，再具体到故障部件，最后再推导出故障原因，以此来指导故障维修。其问题是：发电机常规故障基本由保护和监控系统来管理和处理，专家知识库记录的各种故障规则，通常只对瞬时或突发故障有效，而发电机大量的绝缘、老化等可能导致的潜在故障，却无法通过规则来实时匹配和定位。同时，水电机组为慢速旋转设备，且其故障涉及水力、机械、电气多种因素的耦合，要通过专家知识来进行故障推理，需要保证一定故障规则的完备，而水轮发电机组的故障并不常见，因此，很难再实际使用中得到应有的效果。