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热电厂汽轮机通流部分的故障诊断研究与应用探讨【摘要】汽轮机通流部分的故障存在于热电厂汽轮机工作的各个环节中提高通流部分故障诊断水平才能有效的消除通流部分潜在的故障隐患保障汽轮机的安全运行。热电厂非常关注汽轮机通流部分的故障诊断通过全面落实诊断系统的应用来维护汽轮机的安全性能。因此本文通过对热电厂汽轮机通流部分的故障诊断进行研究分析具体的实践应用。【关键词】热电厂;汽轮机;通流部分;故障诊断汽轮机在热电厂中占有重要的地位在汽轮机的整体结构中通流部分较容易发生故障问题干预了汽轮机在热电厂中的性能稳定无法保障汽轮机的运行效率。热电厂根据汽轮机的运行状态分析通流部分的故障积极推行故障诊断的应用目的是解决汽轮机通流部分中的故障问题维护汽轮机在热电厂中的运行效率。1热电厂汽轮机通流部分的故障分析热电厂汽轮机运行中通流部分的故障类型可以分为四个部分按照故障模式类的级别分别表示为：V1、V2、V3、V4其中不同级别中的故障模式包含了不同的内容[1]。分析如：（1）V1：调节级、调节阀门结垢高、低缸磨损;（2）V2：高压缸结垢、调节级磨损、喷嘴脱落、叶片断裂;（3）V3：低压缸结垢中、低压叶片断裂中压调节杆断裂低压缸轴封磨损;（4）V4：高压调节杆断裂、高压缸轴封磨损。热电厂根据故障模式类包含的故障信息为故障诊断提供评估的标准通过故障模式类诊断汽轮机通流部分的故障故障诊断结果中对应了不同的故障信息强调故障诊断的真实性和准确度规避汽轮机通流部分中潜在的风险隐患。2热电厂汽轮机通流部分的故障诊断热电厂汽轮机通流部分的故障诊断在原有故障诊断的基础上采取智能化的措施以此来满足汽轮机的运行需求提升汽轮机的运行水平控制通流部分的故障。本文主要分析通流部分故障诊断中的人工神经网络方法表明人工神经网络方法在故障诊断中的优势。2.1原理分析人工神经网络的核心是神经系统利用人工神经系统深化自适应、自学习的应用构建系统网络提前明确两者的联系。人工神经网络可以掌握汽轮机通流部分的信号按照建模的标准方式处理通流信号人工神经网络模型根据输入信号的状态主动输出对应的信息表明此时汽轮机通流部分的实际情况。人工神经网络在热电厂汽轮机通流部分其可将所有的通流信息做为一种输入信号由人工神经网络结合模型对输入信号进行分析得出故障诊断的结果。2.2诊断流程人工神经网络是汽轮机通流部分故障诊断中较为常用的一种方法其可准确的诊断出通流部分表现出的故障在故障识别、判断上具有明显的优势。列举人工神经网络中故障诊断的流程图如下图1所示根据图示分析人工神经网络在汽轮机通流部分故障中的诊断流程。图1人工神经网络故障诊断流程图如上图1所示人工神经网络系统在汽轮机故障诊断中由SQLServer数据库配合matlab构建出系统平台用于接收汽轮机通流部分中的信息数据期间SQLServer和matlab是处于连接状态的由此才能稳定的收集通流部分的数据包括正常状态下的数据、故障状态下的数据主动收集汽轮机各个工况下的运行数据如：负荷、温度等数据导入到matlab后传输到预处理模块显示出通流数据的特征量之后在经过网络输入的环节把汽轮机通流信息转移到故障诊断程序人工神经网络会根据数据信号的状态判断故障的类型最终输出相关的结果。人工神经网络在汽轮机通流部分故障诊断中的应用表现出一定的效益价值但是热电厂内的汽轮机在通流部分故障表现中潜在多样化的故障信息导致人工神经网络诊断方法也出现了一定的局限性降低了故障诊断的水平所以汽轮机通流部分故障诊断的过程中需完善诊断模型的应用根据故障诊断的实际情况补充诊断模型中的不足之处。例如：依照热电厂汽轮机通流部分故障诊断的要求在人工神经网络系统模型中引起训练样本检测传输数据中的异常点通过比例约束样本之间的数据分配保障人工神经网络模拟的系统与实际故障诊断保持接近状态确保故障诊断的精准性。3热电厂汽轮机通流部分故障诊断的应用研究以某热电厂为例分析汽轮机通流部分故障诊断研究的实践应用提升汽轮机安全运行的水平。首先该热电厂表明汽轮机通流部分在540MW工况下的参数参数必须选择汽轮机正常状态下的数据便于构建故障诊断模型主要是设计隶属函数判断通流部分中潜在的故障征兆。第二是函数的模糊处理列举部分模糊化数据如下表1表现出实际数据与模糊数据的关系。表1征兆数据的模糊处理数据C1/MWC2/MPaC3/MPaC4/MPa实时数据54010.722.420.50模糊数据