异常振动分析识别汽轮发电机组转子裂纹故障

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.2013.1.40.5

中国电力 ›› 2013, Vol. 46 ›› Issue (1): 40-45.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2013.1.40.5

异常振动分析识别汽轮发电机组转子裂纹故障

张学延¹，李德勇²，牟芳信³，汪广慧²，卢一兵⁴

1. 西安热工研究院有限公司,陕西西安 710032;
2. 华能伊敏煤电有限责任公司发电厂,内蒙古呼伦贝尔 021134;
3. 华电新乡发电有限公司,河南新乡 453635;
4. 河南电力试验研究院,河南郑州 450052

收稿日期:2012-08-24 出版日期:2013-01-05 发布日期:2015-12-09
作者简介:张学延（1962—）,男,重庆人,研究员,长期从事汽轮发电机组振动故障诊断和治理工作。E-mail: zhangxueyan@tpri.com.cn

Turbo-Generator Rotor Crack Identification by Abnormal Vibration Analysis

ZHANG Xue-yan¹, LI De-yong², MU Fang-xin³, WANG Guang-hui², LU Yi-bing⁴

1. Xi’an Thermal Power Research Institute Co. Ltd., Xi’an 710032, China;
2. Huaneng Yimin Coal & Electricity Co., Ltd. Power Plant, Hulunbeier 021134, China;
3. Huadian Xinxiang Power Generation Co., Ltd., Xinxiang 453635, China;
4. Henan Electric Power Test Research Institute, Zhengzhou 450052, China

Received:2012-08-24 Online:2013-01-05 Published:2015-12-09

摘要/Abstract

摘要： 转子裂纹可能导致汽轮发电机组发生断轴毁机事故并造成重大损失,在机组运行中及时发现转子裂纹对于保障机组的安全稳定运行具有重要现实意义。在归纳总结裂纹转子振动特性研究结果的基础上,结合现场振动故障诊断经验,提出较为实用的异常振动分析识别裂纹转子的方法,并且通过对2台600 MW等级机组异常振动的分析和诊断,介绍了发电机转子和低压转子裂纹的发现过程。由于判断准确,及时停机检查,发现了裂纹,从而避免了机组继续运行可能发生的灾难性事故。

关键词: 汽轮发电机组, 转子裂纹, 异常振动, 故障识别

Abstract: Rotor cracks may lead to turbine-generator shaft broken accident, causing the unit to be destroyed and producing great losses. Therefore, how to timely detect rotor cracks to ensure the safe and stable operation of the unit is significantly and practically important. Based on the summarization of the research results of the vibration characteristics of cracked rotors and combined with the experience of field vibration fault diagnoses, a practical method of identifying cracked rotors with abnormal vibration analysis is proposed. Through analyzing the abnormal vibration of two 600-MW units, the process of detecting the rotor crack is introduced. Because the diagnosis is accurate, the unit is timely stopped for check, and the defect is identified, thus avoiding catastrophic accidents if the unit continues running.

Key words: turbine-generator set, rotor crack, abnormal vibration, fault identification

中图分类号:

TK263.6

张学延，李德勇，牟芳信，汪广慧，卢一兵. 异常振动分析识别汽轮发电机组转子裂纹故障[J]. 中国电力, 2013, 46(1): 40-45.

ZHANG Xue-yan, LI De-yong, MU Fang-xin, WANG Guang-hui, LU Yi-bing. Turbo-Generator Rotor Crack Identification by Abnormal Vibration Analysis[J]. Electric Power, 2013, 46(1): 40-45.

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参考文献

[1] 张学延. 汽轮发电机组振动诊断[M]. 北京：中国电力出版社,2008.
[2] 朱厚军,郑艳平,赵玫. 裂纹转子振动研究的现状与展望[J]. 汽轮机技术,2001,43（5）：257-261.ZHU Hou-jun, ZHENG Yan-ping, ZHAO Mei. Vibration of cracked rotor: a state of the art review[J]. Turbine Technology, 2001, 43(5): 257-261.
[3] 罗跃纲,张松鹤,吴斌,等. 转子系统裂纹故障诊断研究[C]//第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集. 2009.LUO Yue-gang, ZHANG Song-he, WU Bin, et al . Study on fault diagnosis of rotor system with crack[C]// Proceeding of the 12th nonlinear vibration & the 9th national nonlinear dynamics and motion stability of academic conference. 2009.
[4] 杨金福,房德明,迟威,等. 国产600 MW机组带裂纹转子振动过程分析与处理[J]. 发电设备,2005（6）：395-397.YANG Jin-fu, FANG De-ming, CHI Wei, et al . Analysis of the vibrational behavior of a cracked rotor of a domestic 600 MW generator[J]. Power Equipment, 2005(6): 395-397.
[5] 肖锡武,杨正茂.裂纹转子振动特性的研究[J]. 太原重型机械学院学报,2002,23（4）：319-322.XIAO Xi-wu, YANG Zheng-mao. Analysis of dynamic characteristics of the crack rotor[J]. Journal of Taiyuan University of Science and Technology, 2002,23(4):319-322.
[6] 曾复. 裂纹转子升速过程中的振动特性分析[J]. 汽轮机技术,2007,49（3）：230-235. ZENG Fu. Vibration behavior analysis of cracked rotor during startup process[J]. Turbine Technology, 2007, 49(3): 230-235.
[7] 董广明,陈进,邹剑.裂纹转子的振动特性与裂纹参数识别[J]. 上海交通大学学报,2004,38（6）：857-861.DONG Guang-ming, CHEN Jin, ZOU Jian. Vibration characteristics of cracked rotor and crack identification[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2004, 38(6): 857-861.
[8] RAJABM D, SABEEH A A. Vibrational characteristics of cracked shafts[J]. Journal of Sound and Vibration, 1991, 147(3): 465-473.

[1]	包海龙, 邵宇鹰, 王枭, 彭鹏, 袁国刚, 庄贝妮. 基于反卷积波束形成算法的干式变压器异响故障识别技术[J]. 中国电力, 2022, 55(2): 90-97.
[2]	汤未, 于溯, 郑涛, 于欢昌, 倪钰翔, 孟令昆. 基于交直流保护协同配合的交直流碰线保护新方案[J]. 中国电力, 2022, 55(11): 41-50.
[3]	周正雄, 夏向阳, 朱鹏, 李明德, 黄海, 陈善求, 夏君山, 王瑞琪. 高压电缆早期间歇性电弧接地故障识别方法[J]. 中国电力, 2020, 53(12): 167-176.
[4]	张学延, 屈杰, 何国安, 朱蓬勃, 姜广政, 潘渤. 大型汽轮发电机组非典型故障分析[J]. 中国电力, 2020, 53(12): 284-292,300.
[5]	王永进, 樊艳芳, 李自乾. 基于改进方向电流法的特高压直流输电线路故障识别[J]. 中国电力, 2019, 52(1): 76-81.
[6]	张学延, 李书伟, 刘安. 某300 MW机组高中压转子振动故障的准确诊断[J]. 中国电力, 2017, 50(5): 13-19.
[7]	金铁铮, 张磊, 徐亚涛, 张俊杰, 崔亚辉, 顾煜炯. 汽轮发电机组轴系扭振模型参数识别方法[J]. 中国电力, 2017, 50(4): 100-105.
[8]	李汪繁, 蒋俊, 孙庆, 王超, 王坤. 大型汽轮发电机组轴系静特性分析方法研究[J]. 中国电力, 2017, 50(2): 52-56.
[9]	张江丰, 尹峰, 罗志浩, 陈小强, 童家麟. 基于视频处理的引风机静叶故障自动监控技术[J]. 中国电力, 2016, 49(7): 102-105.
[10]	黎瑜春, 陈涛, 杨为民, 齐敏芳. 某600 MW超临界机组1号瓦振动异常分析与处理[J]. 中国电力, 2016, 49(11): 135-139.
[11]	王浩. 一次加准法在1 000 MW汽轮发电机组现场动平衡中的应用[J]. 中国电力, 2016, 49(10): 38-42.
[12]	李辉. 基于在线支持向量回归算法的电站热耗率模型[J]. 中国电力, 2014, 47(7): 21-25.
[13]	何国安, 赵利军, 任纬, 张学延. 1 000 MW汽轮机汽流激振的故障分析及处理[J]. 中国电力, 2014, 47(4): 27-31.
[14]	董晔, 王笑微. 从机组轴瓦烧蚀浅谈运行汽轮机油质维护[J]. 中国电力, 2014, 47(11): 30-33.
[15]	徐婧, 陈东超, 顾煜炯. 非同期并列时机组轴系扭振的时频分析[J]. 中国电力, 2014, 47(1): 86-90.

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