试论故障树分析法在电厂热工自动化检修中的应用

试论故障树分析法在电厂热工自动化检修中的应用

冯绍伟

朝阳燕山湖发电有限公司，辽宁省朝阳市， 122000

摘要：热工自动化作为火电厂大型火力发电机组实现安全、经济运行的重要组成部分，是衡量火电企业现代化水平的重要指标。随着现代控制技术的快速发展和发电机组容量增大，热工自动化越来越趋向于大型化和复杂化，系统控制回路和变量越来越多，在实际运行中出现故障的概率也随之升高，且故障规律性越来越隐蔽，这些都给热工自动化的故障诊断、检修工作带来了很多困难。目前，用于热工自动化系统故障诊断的方法和技术很多，大致有故障树法、专家系统法、神经网络法等，但没有一种技术能够适应所有故障的诊断，而故障树分析法作为一种基于图形演绎的故障诊断方法，能够将系统故障与组成部件直接进行有机联系，对热工自动化系统而言，是一种行之有效的故障分析和诊断方法

关键词：故障树分析法；电厂；热工自动化；检修

中图分类号：TM621.2；TK228文献标识码：A

引言

电厂电力设备的优化设计，导致其内部结构趋于复杂化。为保证电厂电力设备能稳定运行，需分析电厂电力设备运行状态。以往主要是通过在电厂电力设备上安装传感器，采集电厂电力设备运行状态数据，进而分析电厂电力设备运行状态的。但是，传统分析方法在实际电厂电力设备运行状态数据采集过程中会受到外界环境的干扰，导致电厂电力设备运行状态残差大，无法得到精准的电厂电力设备运行状态分析结果。为此，有必要针对电厂电力设备运行状态展开优化设计，深度学习作为人工网络中的智能算法，以其不断学习的特性成为主流应用算法，具有高精度的优势。基于此，本文将深度学习应用在电厂电力设备运行状态分析中，致力于提高电厂电力设备运行状态分析精度，为电厂电力设备稳定运行提供真实、可靠的数据支持。

1电厂热工自动化检修问题

来自于现场信号本身的故障；现场信号是指与电力生产过程密切相关的各类变送器、开关、执行机构以及温度传感器等输出的信号。一旦现场信号自身出现故障，会对 DCS 系统中的控制功能产生直接影响，同时，会导致监视数据误差，给操作人员产生误导作用，甚至引发误操作。现场信号故障可分为四个方面: ①系统运行参数测量元件故障，如:热电偶断线、短接、损坏，测量元件质量不合格、安装不当等。②变送器存在问题，如: 变送器电路故障、敏感元件损坏等。③接线故障，如: 接线端子松动、短接等。④阀门故障，比如: 电动门、电磁阀等不能远程操作或状态错误。2) PLC 硬件或 DCS 系统存在的故障，比如:CPU 模块故障、电源模块故障、I /O 模块故障等。3) 系统硬件配置有误或软件组态存在问题，比如系统软件编辑、编译错误等。4) 现场运维人员操作不当引发的故障。

2试论故障树分析法在电厂热工自动化检修中的应用

2.1故障树分析法简介

电厂热工自动化系统突发故障后，首先需要结合故障现象，准确判断故障位置及类型，开展故障诊断活动，然后再依照诊断结果制定相应的维修方案，因此在热工自动化检修过程中，故障诊断非常关键。电厂热工自动化系统故障诊断常用方法有二，一是以数学模型为基础的诊断方法，如滤波器法、观测器法等; 二是非模型的诊断方法，如本文研究的故障树法以及专家系统法、神经网络法等。故障树分析法为一种下降式的故障诊断方法，从系统结构到内部构成再到具体零件，逐层开展故障挖掘、分析工作。故障树分析法围绕目标事件搭建树状分支图形，可对故障发生概率做准确预估，并找出系统、子系统与零部件间故障发生的关联关系。故障树分析法的优势在于能够对电厂热工自动化系统故障同时做定性和定量分析，满足多个部件所引发系统故障的分析需求。在使用故障树分析法进行故障诊断时，需依照逻辑门制定相应的逻辑图，然后利用计算机系统进行数据计算。当然，故障树分析法也存在一定不足。故障树构建过程中面对大量多余料，且这部分多余料难以被有效利用，给故障分析带来不小难度。故障树构建过程涉及到逻辑运算，因此对有关人员的运算能力提出较高要求，若相关人员无法充分掌握故障树逻辑运算方法，也会导致诊断误差增加的现象。

2.2故障树分析法应用

2． 2． 1 操作步骤基于故障树分析法的电厂热工自动化系统故障诊断分四个步骤进行。第1，确定目标事件，热工自动化系统故障诊断目标即可能会给系统稳定运行造成影响、不希望其出现的现象，具体类型如前文所述。第2，目标事件分析。对故障现象做逐步分析，以找出故障发生原因，将故障现象作为输入值，故障发生原因为输出值，使用逻辑门找出二者间的逻辑关系并进行合理表示。第3，中间事件分析。继续分析与系统故障现象直接相关的输入事件，将输入事件分解，将作业作为下一级输出的具体事件，进行顶事件分析。第4，利用逆向思维分析已知输出事件，以逻辑关系确定问题输入事件，完成故障树的构建。2． 2． 2 案例分析某电厂300 MW 热工自动化系统运行过程中突发真空恶化故障，在现场调查中发现，循环水温度从原本的6．5 ℃上升至16． 5℃，传热端差从原本的8 ℃上升至16 ℃。结合历史数据，发现汽轮机在额定功率下运行时，凝汽器排汽量无异常，现场检查发现循环水水量低于标准量 7 000 t/h，经检查发现该问题的产生原因为循环水排水沟受阻。再检测凝汽器铜管结垢情况，清洁系数仅达到0．36，远小于 0． 85 的设计要求。因此决定对铜管做彻底清洁，更换新的高压循环水泵。经处理后，凝汽器真空恢复正常，真空下降故障得到有效处理。对该系统凝汽器运行状况做跟踪监督，3月内未发生类似故障。为该故障诊断的故障树。

2.3热工自动化系统故障预防措施

加强设备更新热工自动化系统故障与电厂设备老化、陈旧密切相关，电厂生产作业强度提高给各项生产设备带来更大的运行压力，若设备自身性能无法适应当前的生产工况，就会加速其老化，进而在运行过程中出现各类异常问题。因此为从根源上避免系统故障发生，电厂应结合生产工况及自身资源配置情况，定期开展设备升级、更新活动，及时淘汰陈旧设备。另外，系统故障检测使用的各类仪器设备性能也会给故障处理质量造成显著影响。在开展系统检测仪器设备采购活动之前，电厂应对电工自动化系统检测需求做深入分析，针对性制定采购计划，依照择优录取的原则划定采购目标，开展性能测试活动，在确保相应仪器设备能充分达到电厂热工自动化系统检测需求后，签订正式的采购合同。设备到厂后，需要对系统检测人员开展相应的技术培训，可邀请生产厂家技术人员，详细讲解检测设备的使用方法、操作步骤、注意事项、维护要求等，避免出现操作不规范问题。新型检测设备的应用使得热工自动化系统故障检测灵敏度进一步提高，可避免多次检测的麻烦，缩短故障处理周期。

结束语

基于故障树分析法开展电厂热工自动化系统故障诊断、检测工作，可有效提高故障检测的准确性和科学性，以在较短时间内定位故障点，并找出引发故障的深层原因。电厂运行过程中，应围绕故障树分析法，制定热工自动化系统故障处理体系，充分发挥故障树优势，确保系统稳定运行。

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