基于故障树的汽包水位故障诊断方法.pdf

二○○八年·第三期仪器管理

基于故障树的汽包水位故障诊断方法
刘润华
（广东省粤电集团连州发电厂维修部广东连州513400）
摘要锅炉汽包满、缺水事故是长期困扰火力发电厂安全的恶性频发事故之一，对故
障的早期征兆和发展趋势进行处理对于事故预报和预警、避免事故发生具有重要意义。
在深入研究汽包水位故障的成因机理基础上，采用将广义故障树分析方法与智能诊断系
统相结合的思路，给出一种汽包水位故障的在线监测和诊断的方法。通过汽包水位低故
障的现场实例应用表明该方法的有效性。
关键词故障诊断汽包水位故障树火电厂

锅炉汽包满、缺水事故是长期困扰火力发电厂样本的准确性和充分性,但对于电厂的热力系统而
安全的恶性频发事故之一。据电力系统发电锅炉事言,具体的机组、设备很难获得足够的样本,而同
故统计分析，1982——1985年4年间发生缺水事类机组和设备之间即使参数相同也会因制造、安装
故27起，满水事故45起，每年总有1~3台锅炉因和改造等因素而有所差别,这就使得神经网络在实
缺水造成水冷壁管大面积损坏。“突出的原因是水际应用中受到很大地限制。基于模糊数学的方法[6~8]
位计失灵、指示不正确，引起误判断和误操作，或通过建立模糊关系矩阵或模糊关系库，进行模糊推
水位保护拒动”。1986——1989年的3年间统计上理，能较好地处理故障检测中的不确定性问题。其
来的汽包满、缺水事故高达121次，占锅炉运行责技术难点在于建立有效充分的特征集和故障状态
任事故的11.2%。1990年1月某电厂2号锅炉满集，对于新出现的故障不能做出有效判断。
水造成汽轮机轴系断裂和1997年12月某电厂4号本文采用广义故障树知识表示方法建立起智能
锅炉缺水造成水冷壁大面积爆破突出反映锅炉汽包诊断系统的诊断知识规则库，同时设计基于故障树
满、缺水事故的严重性[1]。电厂发生的恶性事故往的故障诊断推理机制，从而设计出一个基于故障树
往是由于对故障的早期征兆缺乏正确的认识或没有的汽包水位智能故障诊断系统。这一系统建立在深
引起足够的重视，未能及时处理，从而导致故障进入了解汽包水位故障成因机理基础上，算法实现简
一步发展而成的。因此，为避免事故的发生，做到单，具有很强的工程价值。
事故前的预报和预警，就需要深入研究故障的机理，
1 汽包水位故障树的建立
了解故障发生的原因、正确记录故障征兆、跟踪故
障征兆发展趋势，及时给出正确的诊断和处理意见故障树分析法[9]是从所研究的故障现象出发
的方法。寻找产生这一故障的根源，因而是从果到因的研究
目前在电厂系统故障诊断中常用的方法主要有过程。通过对汽包水位变化机理研究，并结合对具
基于专家系统的故障诊断方法、基于神经网络的诊体热力设备结构特征和故障机理的研究，可建立电
断方法和基于模糊数学的诊断方法。基于专家系统厂运行中汽包水位常见故障的故障树（见图1，2）。
的方法[2,3]不需要系统的精确数学模型，根据长期
2 基于故障树的知识表示
的实践经验和大量的故障信息知识，建立知识库，
知识推理机制，设计专家系统的故障检测、故障诊建立的故障树中每一个结点往往可以伴随着一
断模型，它可以较好地解决复杂系统的故障检测与些其它信息，如故障事件发生的概率、贡献因子、
诊断问题。然而知识的获取是其应用的瓶颈。基于发生时间，或者其父辈事件和子辈事件发生瞬间的
神经网络的方法[4,5]利用神经网络强的自组织自学时间间隔等等。在这种情况下，该故障树称为广义
习能力，能够较方便地建立故障模型或对象模型，故障树（GeneralizedFaultTree-GFT）。在此条件下，
适合于处理复杂系统的故障诊断问题。但是在使用故障诊断知识库可以直接由广义故障树的知识表示
神经网络进行故障检测以前必须使用大量的故障样方法来构造。具体实现方法为：先用框架将故障分
本训练网络。人工神经网络的诊断结果取决于训练类，将整个故障树用分层的树状框架结构来描述，

51
现代仪器(www.moderninstrs.org.cn)二○○八年·第三期

子事件引起该故障事件发生原因的可靠性度量；重
要性为本结点事件的重要程度的度量，反映导致其
父辈结点事件发生的影响程度。对于广义故障树中
的具体诊断对象结点来说，诊断对象的描述框架诊
断单元中，除框架名和类型槽外，其它槽值可以缺省。
如主蒸汽压力骤升的广义故障树描述框架（见表1）。
表1主蒸汽压力骤升故障结点的描述框架

框架名主蒸汽压力骤升
类型槽（1)逻辑或门；（2）中间结点
父结点槽汽包水位低
子结点槽（1）负荷突降；（2）燃料量突升
模型槽汽包水系统动态模型
规则槽IF（负荷突降）OR（燃料量突升）THEN（主
蒸汽压力骤升，0.85）
约束数据槽1）0.85；2）0.6
对策建议槽协调解为手动，稳定机组负荷和燃烧率