基于大数据与人工智能的火电厂燃机智能故障诊断与运维思考

摘要：文章主要围绕火电厂燃机故障诊断及运行维护技术展开探索，对燃机常见故障类型如机械故障和热工故障以及控制系统故障进行分析，阐述基于振动分析和温度分析，油液分析以及人工智能的故障诊断技术，依靠对振动信号、温度变化、油液指标以及大量运行数据的处理和分析来判断故障，同时介绍日常巡检与维护和定期检修与保养以及状态监测与预知维护等运行维护技术，保障燃机稳定运行的同时降低故障发生率和维修成本。

关键词：火电厂；燃气轮机；故障诊断；人工智能

燃机在运行过程中会受到多种因素影响容易出现各类故障，这些故障不仅会影响发电效率还会引发安全事故，因此对火电厂燃机故障诊断及运行维护技术进行深入探索具有重要的现实意义。

一、火电厂燃机常见故障类型及原因分析

（一）机械故障

在燃机高速运转时叶片因长期受高温高压燃气冲刷致使表面材料逐渐磨损，且不同工况下气流不稳定会使叶片承受复杂应力久而久之产生裂纹，当裂纹扩展到一定程度叶片可能断裂，不仅会破坏燃机内部气流通道影响燃烧效率还会对其他部件造成严重撞击损坏导致燃机无法正常运行[1]。轴承作为支撑转子旋转的重要部件其润滑状况直接影响工作性能，若润滑油质量不佳或者油量不足会使轴承与轴颈间摩擦力增大产生过多热量导致轴承过热，长期过热会使轴承材料性能改变硬度降低并加剧磨损，轴承安装精度不够如同心度偏差会使轴承在运行中承受不均匀载荷加速磨损进程，最终导致轴承失效并引发燃机振动加剧等严重后果。

密封件在长期使用中会受到高温高压以及介质腐蚀影响，伴随时间推移密封材料逐渐老化弹性降低密封性能下降，同时燃机运行中的压力波动可能使密封件受到冲击导致密封面出现微小损伤或变形，一旦密封出现泄漏不仅会造成工质损失降低燃机效率，还会使高温燃气泄漏到周围环境中带来安全隐患。

表1 机械故障分析表

（二）热工故障

热工故障方面燃烧室故障较为突出，燃料供应不均是导致其故障的主要原因，若燃料喷嘴堵塞或调节不当会使进入燃烧室的燃料量在不同区域分布不均匀，造成局部燃烧不充分或过度燃烧，不充分燃烧会导致燃烧室内温度分布不均，产生局部低温区影响燃烧效率，过度燃烧则会使局部温度过高引发燃烧室超温现象损坏燃烧室壁面材料。

（三）控制系统故障

传感器故障作为控制系统故障里较常见的情况，燃机运行中传感器负责实时监测温度压力以及转速等各种关键参数，但随着使用时长增加传感器会逐渐老化，内部电子元件性能改变导致测量精度下降，并且像高温潮湿或强电磁干扰等恶劣运行环境也可能损坏传感器，一旦传感器故障便无法准确将参数信息传递给控制系统，控制系统依据错误数据调节会使燃机运行偏离正常状态，甚至引发更严重故障。执行器作为控制系统的执行部件依据控制系统指令调节燃机的燃料供应量和进气量等各种运行参数，执行器的机械部分长期运行会出现磨损，阀门的阀芯与阀座之间的密封面磨损会导致阀门开度无法准确控制，电气部分也可能出现如电机绕组短路或控制线路断路等故障，使执行器无法正常响应控制系统指令，当执行器故障时燃机运行参数无法按要求调整，影响燃机性能和安全[2]。

二、火电厂燃机故障诊断技术

（一）基于振动分析的故障诊断技术

基于振动分析的故障诊断技术是依靠监测燃机运行时各部件产生的蕴含丰富设备状态信息的振动信号来判断其工作状态，第一步要在燃机轴承座和壳体等合适位置安装振动传感器以准确获取振动数据，采集到的原始振动信号通常较复杂，其中包含各种频率成分和噪声故而需进行信号处理，常用的信号处理方法有时域分析和频域分析以及时频分析等，时域分析主要关注振动信号的幅值均值和方差等能直观反映振动的强弱和稳定性的参数，频域分析是将时域信号转换到频域，分析不同频率成分的幅值和相位找出与故障相关的特征频率，时频分析结合了时域和频域的优点能更全面展示振动信号在不同时间和频率上的分布情况，经对处理后的振动信号进行特征提取与识别，便可判断燃机是否存在故障以及故障类型。

（二）基于温度分析的故障诊断技术

基于温度分析的故障诊断技术是利用温度变化诊断燃机故障，温度作为反映燃机运行状态的重要参数，许多故障会导致设备局部或整体温度异常，温度信号的监测需在燃机燃烧室以及热交换器和轴承等关键部位布置温度传感器，这些传感器能实时测量温度并将数据传输到监测系统，分析温度信号时要先观察温度变化趋势判断是否存在异常升高或降低情况，还需分析温度分布情况查看是否存在局部过热或过冷区域，以燃烧室故障为例，若燃料供应不均会导致燃烧室内局部温度过高监测温度分布就能及时发现问题[3]。

（三）基于油液分析的故障诊断技术

基于油液分析的故障诊断技术主要依靠对燃机润滑油液各项指标进行检测与分析来推断燃机内部部件运行状态和故障情况，燃机运行时润滑油发挥着润滑冷却以及清洁等重要作用，伴随时间推移油液中会混入各类磨损颗粒和污染物以及因高温氧化产生的化学物质。作为该技术基础环节的油液样本采集需在合适时间和位置采集具有代表性的样本，正常情况下是在燃机运行一段时间后从油液循环系统特定取样口采集，采集到的油液样本要进行全面检测，利用光谱分析仪可分析出油液中各种元素含量，这些元素异常增加或许暗示特定部件存在磨损。

（四）基于人工智能的故障诊断技术

基于人工智能的故障诊断技术借助先进算法和模型对燃机运行中产生的大量数据进行深度挖掘与分析，伴随传感器技术发展燃机可实时采集温度压力以及振动等多方面数据，人工智能算法能处理和学习这些复杂数据进而建立故障诊断模型。神经网络作为常用人工智能方法，具备强大非线性映射能力和自学习能力，对大量正常和故障样本数据训练可学习到不同故障模式下数据特征和规律。燃机实际运行时将实时采集数据输入训练好的神经网络模型，模型就能快速准确判断是否存在故障以及故障类型[4]。

三、火电厂燃机运行维护技术

（一）日常巡检与维护

日常巡检与维护作可及时发现并解决燃机运行中的小问题防止问题扩大，巡检人员要依照规定的巡检路线和时间对燃机各部件仔细检查，其中外观检查需查看设备表面有无损坏变形以及泄漏等情况，以及管道是否有裂缝和阀门是否有滴漏，运行参数监测依靠读取温度压力以及转速等仪表数据判断燃机是否处于正常运行状态，若参数异常就需进一步排查原因，在巡检时一旦发现问题应及时维护，以此确保燃机始终处于良好运行状态[5]。

（二）定期检修与保养

检修计划要依据燃机的运行时间和运行状况以及制造商建议来制定，检修周期的确定需综合考量各种因素保证既能及时发现潜在问题，又不会因过度检修造成资源浪费。检修项目涉及燃机各个方面，对关键部件进行拆卸检查清洗以及修复或更换，检修过程中要严格按检修工艺操作确保检修质量的同时做好质量控制，对检修后的设备进行全面测试和验收保证其性能符合要求。

（三）状态监测与预知维护

状态监测与预知维护是借助先进技术手段对燃机运行状态实时监测和分析，提前预测可能出现的故障并采取相应措施，利用安装在燃机各部位的传感器实时采集温度压力以及振动等数据并将数据传输到监测系统，监测系统利用数据分析算法处理和分析数据判断燃机运行状态是否正常。一旦发现异常趋势系统会及时发出预警提醒维护人员进一步检查处理，根据状态监测结果可制定合理的预知维护策略，这种维护方式能减少突发故障发生降低维修成本，提升燃机可靠性和运行效率。

四、结论

今后应进一步加强故障诊断和运行维护技术的研究和创新，未来，火电厂燃机的故障诊断与运维技术将继续向深度智能化方向发展。引入更先进的技术和理念以提高燃机的智能化运维水平，推动火电厂燃机的运维模式迈向更高水平的智慧化，为火电厂的安全稳定运行提供更有力的保障。

参考文献：

[1]韩旭东,王仲.火电机组智能辅助诊断系统研究[J].热力发电, 2021, 50(7):7.

[2]刘才学,李芸.基于大数据人工智能的反应堆关键设备运维模式[J].科技成果管理与研究, 2019(9):2.

[3]焦世湖,张昊.冲击作用下燃机转子系统振动特性及碰摩故障分析[J].辽宁工业大学学报(自然科学版),2024,44(05):315-320.

[4]杨明禹.基于物联网的电厂燃机设备检修方法研究[J].中国新技术新产品,2024,(19):60-62.

[5]吴玉进.火电厂燃机故障诊断及运行维护技术分析[J].中国设备工程,2023,(15):150-152.