燃机故障诊断及运行维护技术分析

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燃机故障诊断及运行维护技术分析

作者：李宽

来源：《科技创新与应用》2015年第12期

摘 要：随着我国经济建设的快速发展，逐渐地提出了节能减排的政策号召，主旨是节约能源，减少对环境造成的污染，降低企业运行成本，改进能源的利用。在这种形势下，燃机作为新型的动力设备，在电力行业中已经得到了广泛的应用。热电厂同时肩负着发电和供热两项重任，所以锅炉的容量较大，由此燃机的功能得到了较好的发挥。在日常运行的过程中，燃机会因为受到各种因素的影响而出现故障，影响到热电厂的正常运行，所以需要加强对燃机的故障诊断和维护。文章首先对燃机的诊断方法进行了分析，然后对于燃机的高温部件损伤机理以及运行维护进行了阐述，对于提高燃机运行的稳定性具有重要的意义。 关键词：燃机启动；事故原因；问题措施 前言

在新能源不断开发利用的背景下，燃机已经成为原动机中的重要成员，其在结构方面更加紧凑，运行过程更加稳定可靠，在快速启动的基础上能够有效的带动负载，且热效率较高，所以在一些能源部门以及电力部门得到了广泛的应用。燃机的运行特点符合了当下国家的政策号召，不仅运行效率高，并且污染小，在节能减排方面是比较好代表。但是一旦燃机发生故障，将会产生严重的安全事故，并且造成一定的经济损失，所以做好燃机的故障分析以及运行维护非常关键，是企业能够安全稳定运行的重要基础。 1 燃气轮机智能诊断方法 1.1 基于规则的专家系统诊断方法

这种诊断方法相对来讲比较保守，在早期的故障专家诊断系统中比较常见，主要是利用以往发生的故障以及征兆总结出来的经验，然后将这些经验通过更加直观的方式表述出来。基于规则的故障诊断方法更容易让人接受，相关的知识表达都比较简单，所以在诊断速度方面比较快，数据的存储空间较小，在编程和系统开发方面更加简便。但是这种诊断方法也存在一定的缺陷，因为系统中存储的故障诊断都是以前的经验，也就是说只有发生过的故障才能够诊断出来，而对于新的故障模式在系统中还没有与之相匹配的原型，所以无法检测，这在故障检测方面容易造成误诊或者诊断失败，影响到燃机运行的安全性。 1.2 基于神经网络的诊断方法

从映射的角度分析，故障诊断的实质是建立从征兆到故障源的映射过程。人工神经网络的优点是高度非线性、高度容错和联想记忆等。但是，人工神经网络应用于故障诊断也存在许多不足，诊断方法属“黑箱”方法，不能揭示出系统内部的一些潜在关系，无法对诊断过程给予明