火电厂制粉系统状态监测与故障诊断方法研究

火电厂制粉系统状态监测与故障诊断方法研究

韩卓聪

单位名称：大唐七台河发电有限责任公司

单位省市：黑龙江省七台河市

单位邮编：154600

摘要：制粉系统的正常运行对于保障火电厂的稳定供电和安全运行至关重要。然而，由于制粉系统存在复杂的工艺过程、高速旋转设备以及不可避免的磨损等因素，常常面临着各种故障和异常的风险。制粉系统故障不仅会导致生产停工和能源浪费，还可能引发严重的安全事故，甚至会对环境造成污染。因此，制粉系统状态监测与故障诊断成为了提高火电厂生产效率、降低能源消耗和提升安全性的重要课题。

关键词：火电厂；制粉系统；状态监测；故障诊断；方法

1火电厂制粉系统概述

火电厂制粉系统是整个电厂运行的重要组成部分，其运行状态直接关系到电厂的供电安全、生产效率和环境污染。制粉系统的主要功能是将煤炭磨成粉末，然后将其送入锅炉进行燃烧，以产生蒸汽和电力。

制粉系统主要由给煤机、磨煤机、粗粉分离器和细粉分离器等组成。给煤机负责将煤炭送入磨煤机，磨煤机则将煤炭磨成粉末，粗粉分离器将较粗的粉末分离出来并送回磨煤机再次研磨，细粉分离器则将合格的粉末送入锅炉进行燃烧。制粉系统的正常运行需要各个组成部分的协同工作，任何一个环节的故障都可能导致整个系统的运行异常。因此，对制粉系统进行状态监测和故障诊断是非常必要的。

2火电厂制粉系统状态监测与故障诊断方法的重要性

2.1提高生产效率

制粉系统的故障和异常情况会导致生产中断、停工和能源浪费，影响火电厂的生产效率。通过状态监测与故障诊断，可以实时了解制粉系统的运行状态，及时发现故障和异常，快速采取措施维修和恢复运行，最大程度地减少生产停滞时间，提高生产效率。

2.2降低能源消耗

制粉系统的故障和异常状态会导致煤炭粉碎和磨煤的效率下降，煤炭资源的浪费，以及能源的额外消耗。通过状态监测与故障诊断，可以对制粉系统的能耗进行实时监控和分析，及时发现能源浪费和能效下降的问题，并通过调整运行参数、优化设备维护等手段，降低能源消耗，提高资源利用效率。

2.3保障安全生产

制粉系统的故障及时发现和诊断对于火电厂的安全生产非常重要。制粉系统一旦发生故障，可能引发设备过载、磨损、振动过大等问题，甚至导致设备破裂、火灾等严重安全事故。通过状态监测与故障诊断，可以实时监测制粉系统的运行状况，及时发现异常情况，预防和避免可能导致安全事故的故障发生，保障火电厂的安全生产。

3火电厂制粉系统状态监测与故障诊断方法分析

3.1传感器监测

在火电厂制粉系统中，传感器监测是一种有效的状态监测方法。通过安装各种传感器，可以实时监测制粉系统的各项参数，例如设备温度、振动、磨损、压力等，从而了解设备的运行状态。

（1）温度监测：通过安装精密的温度传感器，可以实时监测制粉系统中各设备的运行温度，从而及时发现温度异常情况。例如，如果磨煤机内部的温度过高，可能是由于煤炭的湿度过大或者研磨介质磨损严重，此时需要立即停机进行检修，以防止设备进一步损坏。

（2）振动监测：通过安装高精度的振动传感器，可以监测制粉系统中各设备的振动情况，从而及时发现设备运转不平稳、轴承磨损等问题。例如，如果给煤机在运行过程中出现强烈的振动，可能是由于煤炭中有大块异物或者轴承磨损严重，此时需要立即停机进行检修，以避免设备损坏和生产事故的发生。

（3）磨损监测：通过安装高精度的磨损传感器，可以实时监测制粉系统中各设备的磨损情况，从而及时发现设备磨损严重的问题。例如，如果磨煤机内部的研磨介质磨损严重，需要更换或修复，以保证制粉系统的正常运行。

（4）压力监测：通过安装高精度的压力传感器，可以实时监测制粉系统中各设备的压力状况，从而及时发现压力异常情况。例如，如果粗粉分离器内部的压力过高，可能是由于研磨介质堵塞或者煤炭的湿度过大，此时需要立即停机进行检修，以避免设备损坏和生产事故的发生。

通过对制粉系统中各设备的温度、振动、磨损、压力等参数进行实时监测，可以及时发现故障和异常情况，采取相应的措施进行处理，保障火电厂的安全生产和高效运行。

3.2故障诊断方法

火电厂制粉系统的故障诊断方法可以根据不同的情况和需要采取不同的方法。以下是一些常见的故障诊断方法：

（1）阈值诊断：在设备运行过程中，对各种参数如温度、压力、振动等进行实时监测，并设定相应的阈值。一旦监测数据超过设定的阈值，即判断为异常，从而及时发现潜在问题，采取相应的措施进行维修或调整。这种方法的优点是简单易行，能够快速识别出异常情况。然而，其需要设定合理的阈值，否则可能会出现误判或漏判的情况。因此，在设定阈值时需要充分考虑设备的特点和历史数据，确保阈值的设定既不过于敏感又能够有效地识别出异常。

（2）趋势分析：通过将实时监测数据与历史数据进行对比，分析各项参数的趋势变化。如果数据变化趋势异常，则可能预示着故障或异常情况的出现。这种方法的优点在于能够及早发现潜在问题，为预防性维修提供依据。然而，趋势分析需要积累足够的历史数据，以便进行趋势分析。同时，对于新设备或新安装的设备，需要先积累一定的历史数据才能进行趋势分析。

（3）频谱分析：通过对设备运行过程中的振动、声音等信号进行频谱分析，可以判断设备是否存在某些特定的故障。例如，通过分析磨煤机的振动频谱，可以判断其是否存在滚动轴承故障。这种方法的优点在于能够准确地识别出设备的故障类型和部位。然而，频谱分析需要使用专门的频谱分析仪器和软件，成本较高，操作较为复杂。

（4）专家系统：利用专家在设备故障诊断方面的知识和经验建立故障诊断系统。该系统通过分析监测数据，模拟专家的思维方式，给出故障原因和解决方案。专家系统的优点在于能够提供较为准确的诊断结果和建议。然而，专家系统的知识库需要不断更新和完善，以适应各种故障情况。同时，对于一些复杂的故障情况，专家系统的诊断结果可能存在一定的主观性和不确定性。

（5）神经网络：利用神经网络的自学习、自适应能力，通过对大量监测数据的训练，实现对监测数据的分类和预测。这种方法可以处理复杂的非线性关系，具有较高的准确性和灵活性。然而，神经网络的训练需要大量的数据和时间，对于一些实时性要求较高的场景可能存在一定的局限性。

（6）组合诊断：将上述多种诊断方法结合起来，综合判断设备的状态和故障情况。这种方法能够提高诊断的准确性和可靠性，同时克服了单一诊断方法的局限性。然而，组合诊断需要投入更多的资源和时间，对于一些资源有限的场景可能存在一定的挑战。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的诊断方法，并结合实际情况进行优化和改进。同时，需要定期对设备进行检查和维护，及时发现和处理潜在的故障和异常情况，确保设备的正常运行。

结语：

综上所述，火电厂制粉系统的状态监测与故障诊断对于提高设备运行效率、保障安全生产具有重要意义。通过采用合适的监测方法和诊断手段，可以实时了解设备的运行状态，及时发现潜在故障和异常情况，避免安全事故的发生。同时，通过优化设备维护和调整运行参数等措施，可以降低能源消耗，提高资源利用效率，为火电厂的可持续发展做出贡献。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，火电厂制粉系统的状态监测与故障诊断技术将不断发展和完善，为电力行业的发展提供更加强有力的支持。

参考文献：

[1]张文涛,钟文晶,胡伯勇,等.基于邻域粗糙集与RVM的制粉系统故障诊断[J].中国测试,2019,45(08):151-155.

[2]刘海涛.中速磨煤机状态监测与故障诊断方法研究[D].保定:华北电力大学,2015.

[3]张威.基于深度学习算法的电站辅机系统监测及故障预警研究[D].北京:华北电力大学,2020.