在现代电力工业中，水轮发电机组扮演着至关重要的角色，为我们的生活和工业生产提供了可靠的电力供应。然而，这些发电机组的长期运行不可避免地伴随着各种挑战，最显著的是转子振动故障。这种故障可能会导致设备停机、维修成本增加以及电力供应的中断，因此对于水轮发电机组进行预测性维护变得至关重要。在这里，我们将探讨如何通过电气信号特征分析，使用PreMaint系统来实现水轮发电机组的预测性维护。

1. 电磁干扰与振动故障

水轮发电机组的振动信号通常使用电涡流式传感器进行测量。这些传感器通过测量金属中的电涡流大小来检测振动。然而，这种方法容易受到电磁干扰的影响。电磁干扰可以由多种因素引起，包括线圈与被测金属的距离、几何尺寸差异以及材料的磁导率和电导率等。这种电磁干扰可能导致传感器测量的振动信号不稳定，甚至在振动较大时导致跳机，从而引发振动故障。

2. 机械原因与振动故障

除了电磁干扰外，水轮发电机组还面临着机械原因引起的振动故障。其中，转子质量不平衡是最常见的原因之一。质量不平衡意味着发电机转子的中心惯性轴偏离旋转轴线，导致在高速旋转时受到离心力的作用，从而引发不规则振动。这种异常振动可能由零件加工制造时的问题、残余应力引起的转子弯曲、运行中的联轴器或槽楔位移等多种原因引发。这些机械原因也可能导致振动故障，增加了设备的维护需求。

图.故障排查（iStock）

3. 电气信号特征分析

为了实现水轮发电机组的预测性维护，我们可以利用电气信号特征分析。这种方法使用PreMaint系统，通过分析电流和电压数据的特征来监测设备的健康状况。以下是一些关键的电气信号特征分析：

图.在线监测系统（PreMaint）

3.1. 垂直振动量故障诊断有效性分析

通过对电机空载运行并在平衡环处加入不同不平衡质量，可以测量电压振幅。实验结果表明，随着不平衡质量的增加，电压振幅也相应增加。这表明基于垂直振动量的发电机故障诊断是可行的。

3.2. 水平振动量故障诊断有效性分析

类似地，水平振动量也可以用于诊断发电机故障。实验结果显示，随着不平衡质量的增加，水平振动量也增加。这意味着基于水平振动量的故障诊断同样有效。

3.3. 空载电压电气量故障诊断有效性分析

电压信号的频谱特征也可以用于判断发电机组的不平衡故障。实验结果表明，随着不平衡质量的增加，电压振幅也增加，与不平衡质量呈正比。这表明了用电气量诊断发电机组转子不平衡机械故障的可行性。

4. 不同频率下电气量频谱特征对比

通过实验，可以验证不同频率下电气量频谱特征的变化。这有助于理解不同工况下的设备健康状况。

综合以上分析，基于电气信号特征分析，使用PreMaint系统可以实现水轮发电机组的预测性维护。通过分析振动量和电气量的频谱特征，可以有效诊断转子不平衡故障，提前采取维护措施，确保设备的可靠性和持续运行。这种方法有望降低维护成本，减少设备停机时间，提高电力供应的稳定性，从而在电力工业中发挥重要作用。因此，水轮发电机组预测性维护的实现将为电力工业带来显著的益处。