设备状态监测及故障诊断

设备状态监测及故障诊断近年来，为了提高设备管理与维修的现代化水平，在省设协和油田设备处的大力支持与帮助下，我厂应用状态监测及故障诊断技术，及时发现并解决了许多设备隐患，提高了设备运行可靠度，为电厂长周期、满负荷生产奠定了良好的基础。

1 开展状态监测与故障诊断工作的缘由1.1 状态监测与故障诊断是一种新的管理理念电厂生产的特点是自动化水平高、生产连续性强，一旦某台设备发生故障，将迫使机组降低负荷，甚至停机。

多年的摔打与磨练告诉我们：单凭眼看、手摸、耳听、鼻嗅等感观经验来判断设备故障已无法适应现代化生产的需要，只有开展状态监测和故障诊断工作才能彻底摆脱这种落后的管理模式。

1.2 状态监测和故障诊断是提高设备管理水平的需要我厂已搞过8次大修，在检修项目的确立和设备系统部件的更换上，虽然针对性、方向性有了很大提高，但确切性、适宜性、经济性仍有差距。

根据“四个凡是”的贯标精神要求，设备、系统的大小修的立项应更具科学性、针对性，减少盲目性，要解决这一问题，惟有开展状态监测和故障诊断。

1.3 状态监测和故障诊断是降本增效的需要。

我厂检修费用一年比一年紧缩，降本增效压力逐年递增，如何进一步降低发电成本，是摆在全厂干部职工面前的一个现实问题。

从历年大修情况来看，部分单位存在不同程度的欠修和过剩检修。

过剩检修意味着工作量加大，费用增加，造成人、财、物的浪费，而欠修将给设备运行带来隐患。

开展状态监测和故障诊断可有效避免欠修和过剩检修，做到物尽其用，达到降本增效的目的。

1.4 状态监测和故障诊断是二期投产的需要我厂二期两台机组相继投产，如果按照过去三年一大修的计划，每年至少要安排一台机组大修，甚至一年安排两台机组的大修。

我厂经过8次机组大修，积累了丰富的检修经验，对设备、系统的性能特点有了更深的了解。

特别是1999年和2000年的机组技改性大修，使设备的可靠性有了明显提高，基本具备了把机组三年一大修改为四年一大修的条件。

延长大修周期的保证是开展状态监测和故障诊断，延长设备使用寿命，避免突发性故障。

近几年来，通过实践逐步提高了对状态监测和故障诊断工作的认识，通过对设备定时、定点、定人监测，特别是#2机组在线监测系统，避免了多起设备事故，更坚定了我们开展这项工作的决心。

2 开展状态监测及故障诊断技术的依据2.1 状态监测与故障诊断技术的含义设备的状态监测通常是指通过测定设备的某一特征参数（如振动、温度），来检查其状态是否正常。

当特征参数小于允许值时认为正常，否则认为异常。

而设备故障诊断技术是通过了解和掌握设备在线使用的状态，结合设备的运行历史，对设备可能要发生的或已经发生的故障进行预报、分析、判断，确定故障性质、类别、程度、原因、部位，指出故障发生和发展的趋势及后果，提出控制故障继续发展的措施，通过采取调整、维修、治理的对策消除故障，最终使设备恢复正常状态。

目前，设备状态监测和故障诊断技术作为现代化设备管理的重要组成部分，是设备管理与维修管理必不可少的手段。

尤其是在市场竞争日益激烈的今天，设备维修成本的控制和降低是企业最可挖掘的潜力之一。

因此，应用状态监测与故障诊断技术，使预知维修取代传统而落后的事后维修和定期预防维修是历史的必然。

2.2 贯彻和执行《全民所有制工业交通企业设备管理条例》《全民所有制工业交通企业设备管理条例》。

《条例》第七条规定：“企业应当积极采用先进的设备管理方法和维修技术，采用以状态监测为基础的设备维修方法，不断提高设备管理和维修技术现代化水平”。

这一规定为企业开展设备状态监测工作指明了方向，使企业领导和广大职工明确了状态监测技术在实际设备管理中的地位和作用。

状态监测工作的深入和提高，使我们认识到：从计划维修制向状态维修制转换，是设备维修制度和方法的根本性变革，是实事求是思想在维修工作中的具体体现。

在维修制度的变革中，职工地位和作用将发生深刻变化，他们将从以往单纯的设备维修的被动者成为设备维修的自主决策者。

而状态维修制是建立在准确的状态监测与故障诊断基础上的，尤其是实时在线监测。

状态监测工作开展的好坏将关系到能否从计划维修向状态维修转换、转换的快慢和转换程度的问题。

3 我厂状态监测的现状3.1 离线监测状态监测现有的主要离线仪器主要有多功能数据采集器及其配套软件、红外热像仪及其配套软件、真空测漏仪和轴承听诊器，对#2机组的大型关键辅助设备安装了在线监测系统，各运行、检修班组均配置了测振仪、点温仪、转速表等先进监测设备。

根据设备点检分工原则，对设备的检测点制定了检测周期，点检标准和点检路线；对检测回来的数据图象进行分析，并出具监测报告；对有问题的设备除了及时通知有关专业外，还在标准格式的异常报告上，加以详细的文字说明；对应当引起注意的设备缩短监测周期，进行连续的跟踪监测，以便早发现、早处理，防止事故扩大。

另外在机组大、小修前一般都要求全面检查一次，为设备的检修提供参考依据，检修后再全面检查一次，以利对检修质量进行全面的评价。

在机组启动过程中如有问题，也要对其跟踪监测，确保机组安全。

3.2 在线监测状态检修要求在机组设备出现故障之前，及时提出检修请求，避免故障停机和不必要的负荷扰动，最大程度地提高机组的运行可靠性。

显然，状态检修需要对机组设备的性能参数，运行情况进行连续跟踪和分析。

#2机组目前已安装实时在线监测系统，实现设备状况跟踪和分析。

3.3 加强培训、不断提高监测水平设备状态监测工作的普及、深入和提高，关键在人员的素质。

我厂非常重视状态监测技术人员的培训工作，采用厂内办班、厂外学习、请进来走出去等各种方式，不断提高监测人员的素质和业务水平。

比如99年在处理#1发电机振动过大时，培训中心抓住机会在全厂范围内举办了振动讲座，请西安热工研究院的施维新高工授课。

施高工在99年9月11日授课时并没有讲什么高深的理论，其中心内容就是诊断思路与诊断方法问题，诊断思路正确与否、诊断方法是否得当将直接影响诊断的准确性。

这次培训让诊断人员受益匪浅，使他们的诊断水平跨上一个新的台阶。

我厂为适应新上两台机组的需要，于2002年对原输煤系统进行了改造，其中#6皮带新装一台电机，试运时振动高达230μm，施工单位和电机购置单位各执一词，通过测试，谐波能量集中于基频，这是转子不平衡的典型特征，但诊断人员并没有过早的下结论，而是按照诊断的思路与方法，首先检查了电机基础的动刚度，发现电机与基础之间的垫铁不平整、放置的位置不对，导致连接刚度不足；电机基础为钢架焊接结构，其支承刚度严重不足，为了证明这一点，将电机置于地面上试运，测得振动仅为12μm。

因此确诊为新购电机本身没有问题，而电机基础的动刚度严重不足，应采取措施加固基础。

施工单位对电机基础灌浆后，电机振动降至20μm以下。

2003年8月份，管理局在海洋设备年审时，检测到船舶公司151船#2柴油机发电机振动高达287μm，尽管谐波能量集中于基频，但诊断人员利用正向推理方法迅速而准确的将主导故障锁定为基础动刚度不足，为船舶公司解决一生产实际问题。

4 应用状态监测及故障诊断技术所取得的效果根据工作记录进行的不完全统计到目前为止，状态监测与故障诊断办公室共发现现场设备故障隐患182起，这无疑为我厂的安全生产、避免直接或间接经济损失发挥了重要作用。

1、现场动平衡真空系统测漏据不完全统计，98年以来利用数采器进行现场动平衡达107次，汽轮机真空系统查漏28次，发现漏点多处，检修人员根据泄漏程度，借停机、大小修之际，进行了处理。

这不仅延长了设备的使用寿命，而且彻底改变了过去请人来做动平衡和查漏的做法，为我厂节约资金120.2万元。

2、轴承故障据统计，98年以来共发现轴承故障32次，通过跟踪监测、对症下药，都极大限度的延长了轴承寿命。

其中较为严重的轴承故障有两次，至今使我们记忆犹新。

2001年2月至4月期间，#1机组甲吸风机运行状态极不稳定，自由端轴承轴向振动在40～180μm内波动，经频谱分析，结合相位测试与润滑油铁谱分析，认定该轴承内圈松动，检修时发现轴颈严重磨损，修补后，振动只有50μm；2002年7月，#1机组甲吸风机按计划进行检修后，轴承座垂直、水平方向振动均不足30μm，但轴向振动高达204μm，且极不稳定，故障诊断人员利用正向推理方法，找出了故障所在，更换偏转的轴承后，振动降至20μm以下，使风机及时恢复运行。

3、电气故障据统计，近几年共发现电气方面的故障隐患43次，为领导决策提供了依据。

1998年7月27日故障检测人员运用红外线热成像仪进行设备例行检查时，发现#1主变压器110KV 侧A相套管将军帽处最高温度62.1℃，与B相相同处温差26.4℃，当时进行紧急停电抢修，解体检查发现A相穿缆软线断线30余根，故障处因严重过热，穿缆软线已严重变黑，油质碳化严重，避免了一场重大事故；2004年9月22日，发现#1主变A相套管将军帽顶部温度高达108.6℃,最高温升80.6℃, 与B、C相相同处温差55.6℃，后经解体检查证实引线铜螺杆已严重变色。

这些隐患的发现与排除，给我厂带来的经济效益是无法估量的，但这无疑在我厂创建达标电厂和一流电厂的进程中起到了积极促进的作用，为我厂长周期安全、经济、稳定运行作出了重大贡献。

5 结束语运用状态监测及故障诊断技术可以方便、快捷、有效地把握设备运行状况，将故障消除在萌芽状态，提高设备维修水平，促进安全生产。

虽然我厂在这方面积累了一定经验，但由于设备故障诊断技术是一门新兴综合性学科，还需要在实践中进一步探讨与提高。

不断总结与分析各种故障产生、发展的全过程，努力提高故障诊断的准确性，把设备管理工作提高到一个新的水平，为优化检修方式、降低维修费用提供准确可靠的数据。