水轮发电机预知维修设备及其应用的研究

© 2013 L.C. Ribeiro等人，Elsevier B.V.出版。由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectAASRI Procedia 7（2014）75 - 802013第二届AASRI电力与能源系统水轮发电机预知维修设备L. C. Ribeiroa，E. L. Bonaldib，c，L. E. L. de Oliveirab，c，L. E. Borges da Silvab，C.P.Salomonb，c，W.C.桑塔纳b，c，J。G. Borges da Silvab，c，and G.朗伯-托雷斯c *a Itapebi - Neoenergia发电厂有限公司，Salvador，BA 41186-900巴西bItajuba Federal University，Itajuba，MG 37500-903 BrazilcInstitute Gnarus，Itajuba，MG 37500-052 Brazil摘要介绍了一种大型水轮发电机预知维修装置。该设备采用数字信号处理技术，对发电机运行中涉及的电气变量中所含的信息进行处理。基本上，发电机的电流和电压信号被监测并应用电特征分析技术。其核心思想是将电流特征分析（CSA）、电压特征分析（VSA）和增强型Park矢量法（EPVA）相结合，对信号进行频谱分离，检测出与发电机组电气和机械故障相关的频率。这是可能的，因为发电机基本上是一个处理磁场的设备，所以可以相信，所有的任何操作条件都会以某种方式影响磁场的行为，明显反映在其提供的张力和电流的变化中。问题是检测这些变化，因为它们中的一些是在现有的噪声信号下，并将它们与它们所代表的缺陷相关联。本文介绍了一个真正的实现在巴西Itapebi发电厂的水轮发电机。© 2014作者。出版社：Elsevier B. V.这是CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。美国应用科学研究所关键词：预测性维护，测量，信号处理，水轮发电机，DSP* 通讯作者。联系电话：+55-35-99860378;传真：+55-35-36211525。电子邮件地址：germanoltorres@gmail.com。2212-6716 © 2014作者出版社：Elsevier B.诉 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。美国应用科学研究所科学委员会负责的同行评审doi：10.1016/j.aasri.2014.05.03276L.C. Ribeiro等人/ AASRI Procedia 7（2014）751. 介绍电机的状态监测被理解为评估设备在其整个使用寿命期间的健康状况的持续过程。预测监测系统的主要功能是在初始状态下识别故障的发展。故障检测越早，维护部门就越容易安排停机以纠正问题。持续监测电机状态的过程对生产过程至关重要，并为公司带来了显着的利益[1]。主要的好处是：提高生产过程的效率，减少由于非计划停机造成的损失，延长设备的使用寿命，并创建故障历史记录。在水轮发电机的情况下，绝缘条件代表了一个重要的故障点和关注点。加强预测分析诊断的其他要点也可以列出：轴承，不必要的振动，局部放电，对齐，平衡等，因此，用于监测状态的设备需要有一个系统用于提取特征，可以通过数据挖掘技术与可能导致设备过早恶化的元素相关。本文介绍了一种基于电气量信息数字化处理的水轮发电机运行状态监测和预测诊断装置。基于通过电流和张力具体获得的信息，预期能够推断发电机的操作条件，因为涉及所监测的变量的行为的模式呈现与相同的操作条件的恶化的某种程度的相关性。通过在适当的数字信号处理之后提取的所收集的信号中包含的信息，可以获得对所观察的发电机和涡轮机组的操作状态的评估。该设备基本上由具有足够通带的电流、电压、振动和温度传感器、用于调整信号测量数据采集电路的信号调理电路、用于转换模拟/数字信号的高速和分辨率电路、用于处理和存储电气变量的DSP型微处理器以及用于发电机运行状态的智能程序数据整合、评估和诊断的措施组成。首先，本文提出了一个简短的概述的电子签名分析技术，然后提出了拟议的设备。在此基础上，对该系统进行了实际实施，并取得了一定的效果.2. 电子签名分析技术电气特征分析（ESA）是用于评估电机电压和电流信号的术语[2]。在最常见的情况下，电压和电流信号被转换到频域进行分析。图1呈现了象形形式的信号处理发生，其采集之间，直到故障检测。Fig. 1. ESA应用程序的简化框图L.C. Ribeiro等人/ AASRI Procedia 7（2014）7577确保比较分析可行性的事实是，故障过程中的机器的签名与完美运行中的机器的签名不同。可以识别故障模式，并将其与其建设性数据功能上的枢转部分相关联。ESA技术可以应用于电动机和发电机，并且重要的是要注意，电压特征分析（VSA）与受监控的上游电路分析（即，朝向发电机）相关;电流特征分析（CSA）已经与受监控的电路的下游分析（即，朝向负载）相关。一方面，CSA或VSA是用于分析和跟踪通电动态系统趋势的技术。对应用该技术的结果的适当分析有助于识别定子绕组中的预测问题、转子问题、电荷耦合的耦合问题、效率和充电系统、轴承问题等。这些技术使用被监测的电机作为换能器，允许用户从电源面板评估电气和机械状况，主要包括监测电流的三相之一或机器的电压。因此，分析发电机相的电流和电压信号以产生电流和电压的频谱，通常称为签名。目标是获得这样的特征，以识别构成来自机器的电流或电压信号的每个单独分量的幅度和频率。这允许识别电流或电压的特征中的模式，以区分“健康”发电机和缺失发电机，甚至检测机器的该部分中应该发生故障。另一方面，EPVA是一种有用的技术，在分析电动机定子不平衡。它也可用于解调频谱中电压或电流的特征分析。早期的研究涉及使用Park矢量法诊断发动机故障，如匝间短路，气隙偏心，断条等[3]，证明了其有效性。这个过程可以用图来表示。二、IAIDIBFFTICIQ图二. EPVA技术的框图。3. 设备硬件展示该装置的硬件由三部分组成：电压传感器、电流传感器和数据采集模块。电压传感器具有测量直流和交流电压的能力，因为所开发的系统具有定子电压的交流电压和励磁电路的直流电压。电流传感器是CT，其主要特点是：精度小于± 1%，总线性误差小于0.1%。这两个传感器中的信号通过抗混叠滤波器进行滤波，然后传送到模拟/数字转换器（A/D）。在此，还应注意传感器的规格，其必须具有超过发生器的电流容差、与待采样频率兼容的频率范围以及高于桌面的隔离水平[4]。所选的数据采集模块是National Instrument CDaq-9181和NI-9239。图3显示了为每个发电机组开发的设备;而图4显示了安装在#3机组面板中的设备。~数据采集Park矢量模的计算park78L.C. Ribeiro等人/ AASRI Procedia 7（2014）75图三. Itapebi电厂1号、2号和3号机组安装的三台设备。(a)（b）第（1）款图四、3号机组主控制面板上的传感器：（a）电压传感器和数据采集系统;以及（b）电流传感器。L.C. Ribeiro等人/ AASRI Procedia 7（2014）75794. 关于安装和发电厂Itapebi水电站位于巴西东南部巴伊亚州和米纳斯吉拉斯州之间的Jequitinhonha河上。Itapebi发电厂由三台160兆瓦的发电机组组成。在3号机组上首次安装了拟议设备，并于2010年开始运行。另外两个单位在2012年收到了设备。图5示出了每个发电单元的图片。表1显示了水轮发电机的一些特点。1号机组2号机组3号机组图五. Itapebi电厂的#1、#2和#3号机组。表1.Itapebi水轮发电机的特点制造商：Alstom生产年份：2002额定功率：160，000 KVA额定电压：13800 +/-5% V额定电流：6，693.9 A功率因数：095额定转速：138.5 rpm频率：60 Hz相数：3杆数：525. 所开发软件图6显示了开发软件的主屏幕。用户界面以葡萄牙语开发，用户可以访问所有软件功能和数据采集控制。图6显示了在单元#1中的数据采集和解释期间使用的软件。这三个图形分别显示了电流、电压和发电机转速的趋势和数据采集点。屏幕下方显示最近的收购（在这些情况下，在2013年1月）。数据以欧式风格表示（dd/mm/yy -日、月、年和时间）。最后一次是在2013年1月28日下午2点10分23秒。用户还可以通过历史数据库获得所有其他采集。在屏幕顶部，用户可以选择用于分析的技术：CSA、VSA和EPVA。此外，用户可以访问电气参数和有关采集的信息，换能器的标称速率等。80L.C. Ribeiro等人/ AASRI Procedia 7（2014）75见图6。开发软件的主屏幕。6. 结论本文介绍了在Itapebi电厂开发和安装的预测性维护设备。该设备已安装在三台160 MW机组上，从2012年开始使用，性能良好。该设备在其分析中使用电子签名分析（CSA、VSA和EPVA），以及来自振动和温度的信息来执行机器的状态。如果在发电机组中检测到某些故障，也可设置警报以提醒操作员。确认作者谨向Itapebi电厂的所有技术人员、CNPq和ANEEL研发部门表示感谢。引用[1] 李志华，756-767，9月1998.[2] Bonaldi EL，de Oliveira LEL，Borges da Silva JG，Lambert-Torres G，Borges da Silva LE，487-520，DOI 10.5772/48045，2012年。[3] 李文，2，Vol. 2，pp. 320-327，2003年[4] 李国忠，742-748，达拉斯，美国，2002年3月10-14日。