时间:2024-05-20
李庭瑜
神华陕西国华锦界能源有限责任公司,陕西榆林 719319
汽轮机轴系振动监测系统能够实时监测机组轴系在各种冲击下的振动故障、分析引起振动的原因、评判振动对轴系造成的损伤程度等,该装置是分析轴系振动干扰因素以及确保机组轴系安全运行的重要工具。
系统运行时连续在线监测机组轴系的振动状态,同时显示汽轮机大轴的膨胀和位移等。当监测部分确定振动、位移、胀差等幅值或状态参数超过设定的阈值时,在声光报警的同时,记录各采集通道扭振发生前后的数据,并进行振动响应和安全分析。分析过程包括故障形式判定、轴系温度状态确定、轴系材料特性预调、机械力矩及电磁力矩合成、振动模型仿真和应力损伤分析等。其中振动响应的准确程度是由实测振动信号进行自适应在线调整来加以保证的,轴系两端实测值与计算值的偏差作为反馈,经参数辩识可得正确的响应模型。
汽轮机轴系振动监测系统主要具有如下几个方面的特点:
第一,采用多微机技术实现全部自动监测,具有精度高、稳定性好、抗干扰能力强、免维护、测量结果显示形象直观等优点;
第二,振动直接测量部分具有高速数据采集处理及干扰自动识别消除功能;
第三,振动响应模型具有良好的参数预调和自适应特性;
第四,采用雨流法简化载荷历程、循环计数、局部应力应变及疲劳损伤分析准确性高;
第五,原始数据永久保留,可供重复分析,另外数据管理系统提供及时查询服务;
第六,系统自动完成各种操作,无需运行人员介入。
汽轮机轴系的干扰因素可以概括归纳为人为因素、机器因素两个方面的干扰。其中人为因素多表现为人员现场经验不足,考虑不够周全以及电缆敷设走向不合理、不规范等;机器因素主要表现为轴系设备接地,其中包括现场电缆接地、信号电缆屏蔽多点接地、TSI轴系设备内部接地 、轴系设备机柜处电缆屏蔽接地以及探头延伸电缆外皮接地等。以下就分别对汽轮机轴系的干扰因素的确认进行说明。
1)现场电缆接地。将每个通道至就地电缆接线甩开,用摇表测电缆对地绝缘,检查有无接地现象;2)探头延伸电缆外皮接地。利用停机机会,检查延伸电缆外观情况,做好绝缘包扎,重新固定延伸电缆,改变电缆走向,检测电缆外皮有无接地现象;3)电缆敷设走向不合理、不规范。检查电缆走向,下面或周围是否有动力电缆存在;4)轴系框架设备、机柜接地。检查框架设备及机柜接地情况;5)TSI轴系设备内部接地。测试TSI各接地端接地情况;6)轴系设备机柜处电缆屏蔽接地。检查每个通道电缆屏蔽焊接情况,接地是否牢固可靠,检查接地情况;7)轴系设备附近存在大的干扰源。调历史趋势,设备受到干扰时,是否有相关设备正在启停;8)前置器外壳接地。现场检查测试每个前置器,检测是否存在接地情况;9)设备电源干扰。采用UPS单独供电,检测干扰情况是否仍然存在;10)信号电缆屏蔽多点接地。将电缆屏蔽接地甩开,摇电缆屏蔽是否有接地现象。
利用汽轮机轴系振动监测系统检测延伸电缆接头部位热缩管老化、松动,部分延伸电缆接头露出与汽轮机金属部位接触等状况。将所有延伸电缆旧的热缩管去掉,清理接头内的积油,清理干净后,延伸电缆接头重新用耐油热缩管缩封,防止热缩管在高温和润滑油的浸泡下老化,外部采用绝缘带缠绕。检查测量延伸电缆是否有磨破、划伤部位,发现及时处理。将探头电缆重新固定,防止电缆振动或在润滑油的冲刷下磨破绝缘,再次出现接地。固定电缆时远离高温部位和转动部位,防止烧坏电缆或转动部位磨坏电缆。
首先对TSI系统监测参数值报警原因进行现场深入分析排查,通过分析历史站趋势数据及做大量的干扰试验,在排除监测参数实际越限报警,确定是TSI系统存在干扰的情况下。利用汽轮机轴系振动监测系统确定干扰源是否主要来自安全门保护上线圈失电时产生的长时间继电器接点拉弧干扰和当操作凝结水再循环到除氧器电动门时干扰。通过检查凝结水再循环到除氧器电动门电缆走向发现其动力电缆与TSI电缆相距很近,组织人员重新布置电缆,远离TSI电缆。根据安全门控制回路的实际情况,对安全门控制回路进行了改造,消除接点拉弧现象。
用多种方法测量机柜接地情况,如果发现机柜与相邻的继电器柜相连,而且测定的电阻值非常小的话,说明轴系设备与固定机柜的槽钢相通。采用环氧树脂板将机柜与继电器柜隔开,在TSI机柜底部垫绝缘胶皮将机柜与槽钢,隔开。在轴系设备底部垫绝缘胶皮与机柜隔开,然后用摇表对机柜与槽钢、机柜与继电器柜、TSI装置与TSI机柜的绝缘状况进行测量,看其是否符合单端接地的要求。
利用汽轮机轴系振动监测系统对每个通道接地端进行检测,检查每块板件的接地端与汽轮机轴系框架的接地端是否相连通,检测各通道的电缆屏蔽是否接地和处于悬浮状态以及是否符合电缆屏蔽单端接地的要求。的基础上,采取有针对性的举措来有效控制这些干扰因素对汽轮机轴系振动的影响,从而有效确保汽轮机轴系安全稳定的运行。
利用汽轮机轴系振动监测系统可以对汽轮机轴系振动的相关干扰因素进行有效的分析,在确定汽轮机轴系振动干扰因素
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[2]张君.小波分析技术在汽轮机故障诊断中的应用[J].动力工程,2008(9).
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