1.2　水力机组状态监测与故障诊断的任务

1.水力机组状态监测任务

状态监测技术包括两项任务：一是获取监测对象的实时状态信号；二是对状态信号进行存储与预处理，提取实时有效信号，为状态分析提供可靠依据。水力机组状态监测对象包括机组的振动、摆度、压力脉动、能量与效率，发电机气隙、局部放电、磁通量、线棒振动以及机组各导轴承瓦温、油温、定子温度等参数。随着近年来机组状态监测技术的快速发展，水轮机效率监测、空化空蚀监测、发电机转子温度监测等技术也开始在生产实践中投入使用。

水力机组状态监测技术的顺利实施首先需要解决以下几个技术问题：一是合理布置测度；二是正确选择测量使用的传感器；三是根据信号特点，有效采集状态信号，实现信号预处理和存储管理。只有正确实施这些关键环节，才能获得准确可靠的机组状态信号。

2.水力机组故障诊断任务

故障诊断是利用状态监测获得的各种数据和其他信息来识别机组运行状态，分析故障产生的原因并确定故障发生的部位和严重程度，预测机组的使用规律、趋势和使用寿命。水力机组故障诊断技术多年来也取得了长足发展，除了传统的“变励磁”“变转速”“变负荷”等机组试验法、根据信号频谱分析的频率判断法、根据机组振动部位判断振动原因的方法外，在机组故障智能诊断模型方面，也提出了神经网络、模糊理论、专家系统、支持向量机等诸多诊断决策方法，建立了大量的专用故障诊断系统。

水力机组故障诊断技术的顺利实施有三个关键技术：一是机组状态信号的特征提取；二是不同类型故障的机理研究；三是准确有效的智能诊断方法。