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【摘要】本文回顾了我国汽轮机故障诊断技术的发展历程，指出了在汽轮机故障诊断中存在的问题，并从检测技术等方面分析了今后的发展方向。
【关键词】汽轮机；故障诊断；问题；发展；方向
【分类号】：TE969
汽轮发电机组是电力生产的重要设备，由于其设备结构的复杂性和运行环境的特殊性，汽轮发电机组的故障率不低，而且故障危害性也很大。因此，汽轮发电机组的故障诊断一直是故障诊断技术的重要课题。本文仅谈谈我国汽轮机故障诊断的概况、问题与发展方向。
一、我国故障诊断技术的概况
1.发展阶段。我国在汽轮机故障诊断技术方面的研究起步较晚，但是发展很快。发展经历了两个阶段：第一阶段是从70年代末到80年代初，在这个阶段内主要是吸收国外先进技术，并对一些故障机理和诊断方法展开研究；第二阶段是从80年代初期到现在，在这一阶段，全方位开展了机械设备的故障诊断研究，引入人工智能等先进技术，大大推动了诊断系统的研制和实施，取得了丰硕的研究成果。1983年春，中国机械工程学会设备维修分会在南京召开了首次设备故障诊断和状态监测研讨会，标志着我国诊断技术的研究进入了一个新的发展阶段。随后又成立了一些行业协会和学术团体，其中和汽轮机故障诊断有关的主要有中国设备管理协会设备诊断技术委员会、中国机械工程学会设备维修分会、中国振动工程学会故障诊断学会及其旋转机械专业学组等。这期间，国际国内学术交流频繁，对于基础理论和故障机理的研究十分活跃，并研制出了我国自己的在线监测与故障诊断装置。八五期间又进行了大容量火电机组监测诊断系统的研究，各种先进技术得到应用，研究步伐加快，缩小了与世界先进水平的差距。
2.技术特点。（1）信号采集与信号分析。传感器技术。由于汽轮机工作环境恶劣，所以在汽轮机故障诊断系统中，对传感器性能要求就更高。目前对传感器的研究0主要是提高传感器性能和可靠性、开发新型传感器，另外也有相当一部分力量在研究如何诊断传感器故障以减少误诊率和漏诊率，并且利用信息融合进行诊断；（2）信号分析与处理。最有代表性的是振动信号的分析处理。目前，汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换（FFT），FFT的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加，它认为信号是平稳的，所以分析出的频率具有统计不变性。FFT对很多平稳信号的情况具有适用性，因而得到了广泛的应用。但是，实际中的很多信号是非线性、非平稳的，所以为了提高分辨精度，新的信号分析与处理方法成为许多机构的研究课题。
3.故障机理与诊断方法。（1）故障机理。故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究，是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行；（2）诊断方法。在汽轮机故障诊断中用到的诊断策略主要有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、模糊诊断、人工神经网络和专家系统等。而目前研究比较多的是后面几种，其中人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热点；（3）系统设计和系统研究。完整的汽轮机故障诊断系统应包括数据采集、信号处理与分析、诊断和决策几个部分，它是故障诊断技术的集中体现。我国早在80年代就开始了这方面的研究，到目前已经研制开发出了几十种系统。
二、汽轮机故障诊断中存在的问题
1.检测手段。汽轮机故障诊断技术中的许多数学方法，甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平，而征兆的获取成为了一个瓶颈。其中最大的问题是检测手段不能满足诊断的需要，如运行中转子表面温度检测、叶片动应力检测、调节系统卡涩检测、内缸螺栓断裂检测等，都缺乏有效的手段。
2.材料性能。在寿命诊断中，对材料性能的了解非常重要，因为大多数寿命评价都是以材料的性能数据为基础的。但目前对于材料的性能，特别是对于汽轮机材料在复杂工作条件下的性能变化还缺乏了解。
3.复杂故障的机理。对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前，对汽轮机的复杂故障，有些很难从理论上给出解释，对其机理的了解并不清楚。比如在非稳定热态下轴系的弯扭复合振动问题等，这将是阻碍汽轮机故障诊断技术发展的主要障碍之一。
4.人工智能应用。专家系统作为人工智能在汽轮机故障诊断中的主要应用已经获得了成功，但仍有一些关键的人工智能应用问题需要解决，主要有知识的表达与获取、智能辨识、信息融合等。
5.诊断技术的应用与推广。我国汽轮机诊断技术在现有基础上进一步推广应用面临的主要问题是研究开发机制和观念问题、诊断技术与生产管理的结合问题。机制和观念问题主要表现在：研究机构分散，不能形成规模化效应；重复性研究过多，造成人力、物力的浪费；技术研究转化为应用产品的少；系统研究连贯性差，因而系统升级困难。
三、我国汽轮机故障诊断的发展方向
很多学者和研究人员针对上述问题对汽轮机故障诊断技术发展的影响正在进行相应的研究工作。总的发展方向为：
1.研发全方位的检测技术。针对汽轮机及其系统各类故障的各种新检测技术将是一个主要的研究方向，会出现许多重要成果。
2.加强故障机理的研究。任何时候，故障机理的深入研究都将推动故障诊断技术的发展。故障机理的研究将集中在对渐发故障定量表征的研究上，研究判断整个系统故障状态的指标体系及其判断阈值将是另一个重要方向。
3.注重知识表达和系统学习。知识的表达、获取和学习一直是诊断系统研究的热点，但并未取得重大突破，它仍将是继续研究的热点。
4.提高综合诊断的质量。汽轮机故障诊断，将从以振动诊断为主向考虑热影响诊断、性能诊断、逻辑顺序诊断、油液诊断、温度诊断等的综合诊断发展，更符合汽轮机的特点和实际。
5.突出诊断与仿真技术的结合。诊断与仿真技术的结合将主要表现在通过故障仿真辨识汽轮机故障、通过系统仿真为诊断专家系统提供知识规则和学习样本、通过逻辑仿真对系统中部件故障进行诊断。
6.强化信息融合。汽轮机信息融合诊断将重点在征兆级和决策级展开研究，目的是要通过不同的信息源准确描述汽轮机的真实状态和整体状态。
总之，我国的汽轮机故障诊断技术发展较晚，与世界发达国家相比差距较大，我们必须根据存在问题进行深入的探索与研究，才会不断缩小差距，并力争尽快跨入世界先进行列。
【关键词】汽轮机；故障诊断；问题；发展；方向
【分类号】：TE969
汽轮发电机组是电力生产的重要设备，由于其设备结构的复杂性和运行环境的特殊性，汽轮发电机组的故障率不低，而且故障危害性也很大。因此，汽轮发电机组的故障诊断一直是故障诊断技术的重要课题。本文仅谈谈我国汽轮机故障诊断的概况、问题与发展方向。
一、我国故障诊断技术的概况
1.发展阶段。我国在汽轮机故障诊断技术方面的研究起步较晚，但是发展很快。发展经历了两个阶段：第一阶段是从70年代末到80年代初，在这个阶段内主要是吸收国外先进技术，并对一些故障机理和诊断方法展开研究；第二阶段是从80年代初期到现在，在这一阶段，全方位开展了机械设备的故障诊断研究，引入人工智能等先进技术，大大推动了诊断系统的研制和实施，取得了丰硕的研究成果。1983年春，中国机械工程学会设备维修分会在南京召开了首次设备故障诊断和状态监测研讨会，标志着我国诊断技术的研究进入了一个新的发展阶段。随后又成立了一些行业协会和学术团体，其中和汽轮机故障诊断有关的主要有中国设备管理协会设备诊断技术委员会、中国机械工程学会设备维修分会、中国振动工程学会故障诊断学会及其旋转机械专业学组等。这期间，国际国内学术交流频繁，对于基础理论和故障机理的研究十分活跃，并研制出了我国自己的在线监测与故障诊断装置。八五期间又进行了大容量火电机组监测诊断系统的研究，各种先进技术得到应用，研究步伐加快，缩小了与世界先进水平的差距。
2.技术特点。（1）信号采集与信号分析。传感器技术。由于汽轮机工作环境恶劣，所以在汽轮机故障诊断系统中，对传感器性能要求就更高。目前对传感器的研究0主要是提高传感器性能和可靠性、开发新型传感器，另外也有相当一部分力量在研究如何诊断传感器故障以减少误诊率和漏诊率，并且利用信息融合进行诊断；（2）信号分析与处理。最有代表性的是振动信号的分析处理。目前，汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换（FFT），FFT的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加，它认为信号是平稳的，所以分析出的频率具有统计不变性。FFT对很多平稳信号的情况具有适用性，因而得到了广泛的应用。但是，实际中的很多信号是非线性、非平稳的，所以为了提高分辨精度，新的信号分析与处理方法成为许多机构的研究课题。
3.故障机理与诊断方法。（1）故障机理。故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究，是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行；（2）诊断方法。在汽轮机故障诊断中用到的诊断策略主要有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、模糊诊断、人工神经网络和专家系统等。而目前研究比较多的是后面几种，其中人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热点；（3）系统设计和系统研究。完整的汽轮机故障诊断系统应包括数据采集、信号处理与分析、诊断和决策几个部分，它是故障诊断技术的集中体现。我国早在80年代就开始了这方面的研究，到目前已经研制开发出了几十种系统。
二、汽轮机故障诊断中存在的问题
1.检测手段。汽轮机故障诊断技术中的许多数学方法，甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平，而征兆的获取成为了一个瓶颈。其中最大的问题是检测手段不能满足诊断的需要，如运行中转子表面温度检测、叶片动应力检测、调节系统卡涩检测、内缸螺栓断裂检测等，都缺乏有效的手段。
2.材料性能。在寿命诊断中，对材料性能的了解非常重要，因为大多数寿命评价都是以材料的性能数据为基础的。但目前对于材料的性能，特别是对于汽轮机材料在复杂工作条件下的性能变化还缺乏了解。
3.复杂故障的机理。对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前，对汽轮机的复杂故障，有些很难从理论上给出解释，对其机理的了解并不清楚。比如在非稳定热态下轴系的弯扭复合振动问题等，这将是阻碍汽轮机故障诊断技术发展的主要障碍之一。
4.人工智能应用。专家系统作为人工智能在汽轮机故障诊断中的主要应用已经获得了成功，但仍有一些关键的人工智能应用问题需要解决，主要有知识的表达与获取、智能辨识、信息融合等。
5.诊断技术的应用与推广。我国汽轮机诊断技术在现有基础上进一步推广应用面临的主要问题是研究开发机制和观念问题、诊断技术与生产管理的结合问题。机制和观念问题主要表现在：研究机构分散，不能形成规模化效应；重复性研究过多，造成人力、物力的浪费；技术研究转化为应用产品的少；系统研究连贯性差，因而系统升级困难。
三、我国汽轮机故障诊断的发展方向
很多学者和研究人员针对上述问题对汽轮机故障诊断技术发展的影响正在进行相应的研究工作。总的发展方向为：
1.研发全方位的检测技术。针对汽轮机及其系统各类故障的各种新检测技术将是一个主要的研究方向，会出现许多重要成果。
2.加强故障机理的研究。任何时候，故障机理的深入研究都将推动故障诊断技术的发展。故障机理的研究将集中在对渐发故障定量表征的研究上，研究判断整个系统故障状态的指标体系及其判断阈值将是另一个重要方向。
3.注重知识表达和系统学习。知识的表达、获取和学习一直是诊断系统研究的热点，但并未取得重大突破，它仍将是继续研究的热点。
4.提高综合诊断的质量。汽轮机故障诊断，将从以振动诊断为主向考虑热影响诊断、性能诊断、逻辑顺序诊断、油液诊断、温度诊断等的综合诊断发展，更符合汽轮机的特点和实际。
5.突出诊断与仿真技术的结合。诊断与仿真技术的结合将主要表现在通过故障仿真辨识汽轮机故障、通过系统仿真为诊断专家系统提供知识规则和学习样本、通过逻辑仿真对系统中部件故障进行诊断。
6.强化信息融合。汽轮机信息融合诊断将重点在征兆级和决策级展开研究，目的是要通过不同的信息源准确描述汽轮机的真实状态和整体状态。
总之，我国的汽轮机故障诊断技术发展较晚，与世界发达国家相比差距较大，我们必须根据存在问题进行深入的探索与研究，才会不断缩小差距，并力争尽快跨入世界先进行列。