預測風機喘振邊界的新方法

摘要： 發現了當風機進入喘振邊界時，噪聲信號對喘振的反應滯后于軸振動以及軸位移信號這一重要規律，建立了利用風機軸振動和軸位移信號來預測風機喘振邊界的方法，并在某鋼廠高爐風機控制系統的改造中獲得成功應用。
關鍵詞： 風機；性能曲線；喘振邊界；預測；軸位移；軸振動
New Method for Predicting Surge Lines of Compressor
Abstract: In the application it is found that the shaft vibration signals respond to the presence of surge earlier than the acoustic signals do. Therefore the vibration signals are more appropriate for predicting surge lines than the acoustic signals. A new method for predicting surge lines of compressor lying on vibration signals is well developed. It has successfully been applied in a steel factory to determine the performance curves including surge lines of a compressor in situ. The measured curves have been used by the control systems for more than 3 years.
KeyWords: compressor; Performance curve; surge line; predict; Shaft vibration; Axial displacement of the shaft

1  概述

　　風機性能曲線是風機性能和狀態的重要度量，也是風機控制的基礎。當風機運行一定時間后，特別是風機的若干部件更換后，風機的特性會發生變化。另外，很多企業不具備在役風機的完整的性能數據。當需對風機控制系統進行改造時，無據可依，此時就必須對風機的性能狀態進行測試。而喘振邊界是風機性能狀態的關鍵表征因素之一。但是，風機一旦進入喘振工況，輕則影響風機的正常運轉，重則可能會對風機造成巨大的損害。在此情況下，一方面，必須保證風機的安全；另一方面，測試中還必須盡可能地接近或達到喘振邊界，以測得準確可信的風機性能數據。因此，如何準確地預測風機喘振邊界是首要問題。

２  喘振邊界預測的基本思路

　　根據風機原理，一般情況下，風機喘振前會出現旋轉失速。可以說，喘振是旋轉失速加劇之后導致的一種氣流失穩狀態。風機的旋轉失速會引起風機轉子的振動狀態較大變化。因此，監測風機振動隨工況的變化，就有可能確定旋轉失速的出現。事實上，較深度的旋轉失速本身就是一種非穩定工況。把此狀態定為喘振邊界雖然趨于保守，但仍然是可取的。

　　另外，實測時，隨著風機的出口流量逐步減小，出口壓力會隨之增加，此時風機轉子會逐漸向進氣口方向移動。因此，監測風機的軸位移可給出預測喘振的重要信息。

３  實例應用

　　某廠5＃風機是從捷克進口的12級軸流風機，由汽輪機驅動。其靜葉角度分兩段可調。其中第一段靜葉調節的范圍為－10^o～+16^o 。而第二段靜葉則根據第一段靜葉聯調。轉速從2850r／min～ 3750r／min可調。2001年該廠對5＃風機控制系統進行改造。

　　改造過程中，為了得到完整、準確、可信的風機性能曲線數據，實測中又必須盡可能地接近喘振邊界。因此，我們首先驗證通過監測軸振動和軸位移以及風機的噪聲來預測風機喘振是否可行。

　　選定0^or／3200r／min ； 0^o／3300r／min 和0^o／3400r／min 3個具有代表性的工況點。在這3個工況點上測量風機的性能狀態，并且直至風機進入喘振邊界。這3個工況下，風機喘振時4瓦軸位移、3瓦和4瓦軸振動、風機噪聲信號如圖1、2 和3所示。圖1、2 和3中CH1為噪聲，CH5為三瓦軸振動 (I)，CH7為三瓦軸振動(II) ，CH6為四瓦軸振動(I) ，CH8為四瓦軸振動(II)，CH12為四瓦軸位移。
       由圖1～圖3可見，風機要進入喘振工況時，風機軸振動狀態開始發生較大變化。風機喘振時，風機發生劇烈的低頻振動，振幅達到最大點，軸向位移突變，噪聲低沉。而且在風機進入喘振邊界過程中，噪聲信號對喘振的反應明顯滯后于軸振動以及軸位移信號的反應。因此可知，利用軸振動及軸位移信號來預測喘振比利用噪聲信號通過常規的“聽音”方式更為可靠、靈敏。

       將風機在上述的三個喘振點上進入喘振邊界全過程的4＃軸瓦軸位移濾波處理后，得到下圖4表示的變化關系。

　　由圖可見，隨著風機出口壓力升高，風機軸向力持續發生變化，軸位移連續減小。而當風機進入喘振邊界時，軸位移發生突變。風機在不同狀態下三次進入喘振邊界，軸位移都幾乎遵循同樣的途徑，軸位移的最小值也大致相同。因此可知，軸位移的這種變化趨勢是風機進入喘振邊界時的重要特性，通過對軸位移這種變化趨勢的監測，可以比較準確地對風機喘振進行預測。

４　應用實效

　　在5＃風機的測試過程中，我們總共選擇了10個靜葉角度:－10^o ，－6^o ，－4^o ，－2^o ，0^o ，＋2^o ，＋4^o ，＋6^o ，＋8^o ， +16^o ，測試了106個工況點，基本上覆蓋了風機所有的工況范圍。在實測過程中，我們通過監測風機軸振動、風機軸位移的變化趨勢來逼近喘振邊界，盡量使所預測的喘振邊界接近實際的喘振邊界，達到了相當好的效果。同時，我們采用最小二乘法對性能曲線原始數據進行擬合處理。在下圖5中，我簡要地展示其中一個靜葉角度下的擬合后的性能曲線測試結果。
　　 5＃風機的新控制系統將測試結果作為控制參數，截至目前，改造后的控制系統已正常運行了 3 年多。

5 結論

　　（1）建立了利用風機軸振動和軸位移信號預測風機喘振邊界的新方法，并在實際工程應用中驗證了其可行性。
　　（2）發現在風機進入喘振邊界過程中，噪聲信號對喘振的反應滯后于軸振動以及軸位移信號的這一重要現象。因此，利用軸振動以及軸位移信號來預測風機喘振邊界要優于利用噪聲信號預測。