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摘要：汽轮机是发电厂不可或缺的设备之一，其运行状态与发电效率息息相关，因此该设备检修工作显得格外重要。随着汽轮机设备不断更新换代，内部结构日益复杂，传统定期检修逐渐难以符合现实需求，开始朝着状态检修方向过渡。对此，本文以汽轮机检修为例，阐述状态检修的技术原理，并对此种检修的内容与方法进行探究，以期为同行提供借鉴和参考。
关键词：汽轮机检修;状态检修;应用措施
引言：汽轮机作为电厂运行的主要设备，如何稳定安全的运行成为研究重点所在。在现代化工业背景下，管理者应重视设备状态预防性检修工作，确保汽轮机能够始终处于健康状态投入使用，由此提高工作效率。对此，应定期对设备的振动信号、声发射、叶片与转子应力等进行检测，通过全面优化检修方式，避免维修短缺或者过剩等情况，节约设备管理与检修投入。
1状态检修的技术原理
在电厂运行中，汽轮机属于关键设备之一，一旦发生故障很容易影響整体运行。通常情况下，设备故障并非瞬间发生，通过状态信号可将故障发生过程展现出来，因此每种设备故障之前都会有所预兆，通过检测异常信号便可提早预防和发现潜在故障，由此节约维修成本。因状态信号的存在，为状态检修技术提供了使用价值。状态检修是指通过检测设备发出的各类信号排除相应故障，并在故障出现后采取有效措施解决。检修的关键在于故障位置的确定，做到防微杜渐，在异常情况下实施针对性检修，避免机械损伤扩大。在汽轮机状态检修中，大多是在设备不停机情况下开展，有效排除和发现潜在故障，避免故障扩大。与传统检修方式相比，状态检修能够延长设备使用寿命，提高工作效率，节约大量检修成本[1]。
2汽轮机状态检修的内容与方法
2.1振动信号检测
对于现行的汽轮机来说，在工作状态下势必会产生振动信号，信号变化大多伴随着显著的故障特点。通过检测振动信号与参量，如振动类型、频率、方式等等，可提早发觉设备中潜在的故障问题。在信号采集方面，主要通过传感器完成对位移、速度和加速度等参数的采集，依靠电量检测，再用放大器输送到被检测的设备中，采集机械振动的各类要素，如相位角、振幅等等。当前大部分汽轮机组均已具备不同程度的TSI系统，可对汽缸膨胀、胀差数值等参数进行分析，提高自动化、智能化水平，还可有效避免人为误差的产生。在此期间，传感器选择十分重要，应以振动特性、设备选型为依据，特别是汽轮机设备，内部传感器型号与故障位置存在紧密关联，一旦选型不当很容易使某处经常发生故障，如转子故障等等。对此，应准确测量转子振动，并对支承座、轴承的相对刚性综合分析，使振动响应得以确定，振动位移可用公式表示为：
式中，x代表的是振动位移;代表的是振量参数;t代表的是振动强度。一般在低频范围内，位移与强度之间为正比关系，这就要求对汽轮机在多个频率范围内的振量参数进行明确，才可将振动强度真实的表示出来。通常振动故障都由转子运动引发，可从转子运动场着手进行信号检测，从而掌握振动原因，确保机械运行质量。
2.2故障诊断
（1）信号处理。在汽轮机使用期间，物理量与时间的关系存在一定规律，可采用传感器设备进行状态识别，在采集信息的过程中，筛选出有价值的特征信息。信息处理在频率、时间域中开展，可从多个角度观察和分析信号，提高信号处理准确性。当前应用较为频繁的是频谱分析，但在测量期间可能因故障因素使频率结构发生改变，应对信号频率结构获取信号进行重点关注。
（2）故障智能分析。在诊断系统中，部分故障可利用简单评判方式获得结果，但因汽轮机的发电机组构成复杂，涉及因素较多，简单评判难以获得准确的结果，加上故障信号所采集的信息有限，难以在短期内全面处理故障内容，在使用时受到一定阻碍。针对这一情况，在人工智能支持下专家系统得到创新优化，可通过模糊诊断、神经网络诊断等方式进行知识处理，再结合专家推理，便可妥善解决机械故障问题。该方案在人工智能的支持下拥有较强的推理和学习能力，可实现智能化故障分析，所得结果更加准确可靠[2]。
2.3声发射检测
汽轮机内部带有许多管束，在不同环境下使用时很容易出现零件老化情况，且油液还带有较强的腐蚀性，增加了零件受损概率。当零件出现微小损坏时，部件内部结构实则已经发生变化，可利用声发射检测技术进行检验，获得机组内部成分的实际状态。同时，该技术应用还可准确定位故障位置，当金属出现开裂时，应变能也会随之增加，高压流体也会从裂纹处喷射出来，使设备产生较大摩擦或者震荡，进而出现声发射波。最后，采用检测系统与数学分析相结合的方式，进而准确定位裂缝点，该项技术所用参数不但涵盖信号幅度、排布状态，还可将波形、频谱等参数准确展现出来。
2.4叶片与转子应力检测
因汽轮机自身故障发生率较高，且较为严重，对电厂生产带来较大不良影响。在运行过程中，叶片与转子位置相对脆弱，故障发生率也相对较高。通过叶片应力检测的方式，可充分把握叶片之间存在的问题，并在此基础上寻找故障原因。在设备检修期间，还要对叶片数据进行细致整理与分析，并采取可靠的处理措施。在转子应力检测方面，主要采用弹性应力与断裂学相关知识，对转子寿命进行预测，评估转子断裂产生的应力，计算出转子应力分布情况，为机组负荷提供充足可靠的数据支持。除了关注汽轮机局部故障之外，还应充分了解该设备的整体构造，以设备运转速度、能耗、功率变化等指标为主进行性能检测，由此延长设备的使用寿命。
结论：综上所述，在汽轮机检修与应用中，状态检修的重要性不言而喻，应根据设备可维修度制定相应的检修方案，使传统定期检修朝着状态检修过渡，提高设备管理与维护水平。在实际检修中，应重点对设备的振动信号、声发射、叶片与转子应力等进行检测，通过智能诊断使潜在故障被提早发现和预防，提高维修工作效率，确保汽轮机的稳健运行。
参考文献
[1]黄树红.汽轮机状态检修中的重要技术问题研究[D].华中科技大学，2019.
[2]严宏强，史进渊，杨宇，等.汽轮机状态检修的实用可靠性技术[J].汽轮机技术，2020（02）：100-101.
关键词：汽轮机检修;状态检修;应用措施
引言：汽轮机作为电厂运行的主要设备，如何稳定安全的运行成为研究重点所在。在现代化工业背景下，管理者应重视设备状态预防性检修工作，确保汽轮机能够始终处于健康状态投入使用，由此提高工作效率。对此，应定期对设备的振动信号、声发射、叶片与转子应力等进行检测，通过全面优化检修方式，避免维修短缺或者过剩等情况，节约设备管理与检修投入。
1状态检修的技术原理
在电厂运行中，汽轮机属于关键设备之一，一旦发生故障很容易影響整体运行。通常情况下，设备故障并非瞬间发生，通过状态信号可将故障发生过程展现出来，因此每种设备故障之前都会有所预兆，通过检测异常信号便可提早预防和发现潜在故障，由此节约维修成本。因状态信号的存在，为状态检修技术提供了使用价值。状态检修是指通过检测设备发出的各类信号排除相应故障，并在故障出现后采取有效措施解决。检修的关键在于故障位置的确定，做到防微杜渐，在异常情况下实施针对性检修，避免机械损伤扩大。在汽轮机状态检修中，大多是在设备不停机情况下开展，有效排除和发现潜在故障，避免故障扩大。与传统检修方式相比，状态检修能够延长设备使用寿命，提高工作效率，节约大量检修成本[1]。
2汽轮机状态检修的内容与方法
2.1振动信号检测
对于现行的汽轮机来说，在工作状态下势必会产生振动信号，信号变化大多伴随着显著的故障特点。通过检测振动信号与参量，如振动类型、频率、方式等等，可提早发觉设备中潜在的故障问题。在信号采集方面，主要通过传感器完成对位移、速度和加速度等参数的采集，依靠电量检测，再用放大器输送到被检测的设备中，采集机械振动的各类要素，如相位角、振幅等等。当前大部分汽轮机组均已具备不同程度的TSI系统，可对汽缸膨胀、胀差数值等参数进行分析，提高自动化、智能化水平，还可有效避免人为误差的产生。在此期间，传感器选择十分重要，应以振动特性、设备选型为依据，特别是汽轮机设备，内部传感器型号与故障位置存在紧密关联，一旦选型不当很容易使某处经常发生故障，如转子故障等等。对此，应准确测量转子振动，并对支承座、轴承的相对刚性综合分析，使振动响应得以确定，振动位移可用公式表示为：
式中，x代表的是振动位移;代表的是振量参数;t代表的是振动强度。一般在低频范围内，位移与强度之间为正比关系，这就要求对汽轮机在多个频率范围内的振量参数进行明确，才可将振动强度真实的表示出来。通常振动故障都由转子运动引发，可从转子运动场着手进行信号检测，从而掌握振动原因，确保机械运行质量。
2.2故障诊断
（1）信号处理。在汽轮机使用期间，物理量与时间的关系存在一定规律，可采用传感器设备进行状态识别，在采集信息的过程中，筛选出有价值的特征信息。信息处理在频率、时间域中开展，可从多个角度观察和分析信号，提高信号处理准确性。当前应用较为频繁的是频谱分析，但在测量期间可能因故障因素使频率结构发生改变，应对信号频率结构获取信号进行重点关注。
（2）故障智能分析。在诊断系统中，部分故障可利用简单评判方式获得结果，但因汽轮机的发电机组构成复杂，涉及因素较多，简单评判难以获得准确的结果，加上故障信号所采集的信息有限，难以在短期内全面处理故障内容，在使用时受到一定阻碍。针对这一情况，在人工智能支持下专家系统得到创新优化，可通过模糊诊断、神经网络诊断等方式进行知识处理，再结合专家推理，便可妥善解决机械故障问题。该方案在人工智能的支持下拥有较强的推理和学习能力，可实现智能化故障分析，所得结果更加准确可靠[2]。
2.3声发射检测
汽轮机内部带有许多管束，在不同环境下使用时很容易出现零件老化情况，且油液还带有较强的腐蚀性，增加了零件受损概率。当零件出现微小损坏时，部件内部结构实则已经发生变化，可利用声发射检测技术进行检验，获得机组内部成分的实际状态。同时，该技术应用还可准确定位故障位置，当金属出现开裂时，应变能也会随之增加，高压流体也会从裂纹处喷射出来，使设备产生较大摩擦或者震荡，进而出现声发射波。最后，采用检测系统与数学分析相结合的方式，进而准确定位裂缝点，该项技术所用参数不但涵盖信号幅度、排布状态，还可将波形、频谱等参数准确展现出来。
2.4叶片与转子应力检测
因汽轮机自身故障发生率较高，且较为严重，对电厂生产带来较大不良影响。在运行过程中，叶片与转子位置相对脆弱，故障发生率也相对较高。通过叶片应力检测的方式，可充分把握叶片之间存在的问题，并在此基础上寻找故障原因。在设备检修期间，还要对叶片数据进行细致整理与分析，并采取可靠的处理措施。在转子应力检测方面，主要采用弹性应力与断裂学相关知识，对转子寿命进行预测，评估转子断裂产生的应力，计算出转子应力分布情况，为机组负荷提供充足可靠的数据支持。除了关注汽轮机局部故障之外，还应充分了解该设备的整体构造，以设备运转速度、能耗、功率变化等指标为主进行性能检测，由此延长设备的使用寿命。
结论：综上所述，在汽轮机检修与应用中，状态检修的重要性不言而喻，应根据设备可维修度制定相应的检修方案，使传统定期检修朝着状态检修过渡，提高设备管理与维护水平。在实际检修中，应重点对设备的振动信号、声发射、叶片与转子应力等进行检测，通过智能诊断使潜在故障被提早发现和预防，提高维修工作效率，确保汽轮机的稳健运行。
参考文献
[1]黄树红.汽轮机状态检修中的重要技术问题研究[D].华中科技大学，2019.
[2]严宏强，史进渊，杨宇，等.汽轮机状态检修的实用可靠性技术[J].汽轮机技术，2020（02）：100-101.