IRD故障诊断与分析
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在汽轮发电机组的各类故障中，振动故障是对生产运行影响较大的一类故障。一方面，振动故障的诊断复杂，处理时间长；另一方面，振动故障一旦发散引发事故，影响和后果都是非常严重的[2]。
1大型汽轮发电机组的状态监测与故障诊断
由于我国电力需求和财政紧张，降低老机组的故障率，延长其使用寿命非常重要[3]。目前，国内电厂各种大型汽轮发电机组的运行监测中，只有一部分安装了美国宾利公司或德国飞利浦公司的振动监测系统，而且很多都比较落后和不完善。因此，开展大型汽轮发电机组故障诊断技术的研究十分必要。
随着机组容量的增加，振动故障越来越复杂。目前，在线监测设备一般只有少数振动专家系统，还不完善。采用先进的检测诊断仪器，采用科学有效的技术方法进行现场故障诊断，是目前电厂各类机组故障诊断和预测分析的主要方法[4]。
目前，以美国为主的西方发达国家在大型汽轮发电机组在线监测与诊断技术的综合研究方面处于领先地位:一方面，美国的信号处理和数据分析技术发展迅速，这些处理器、分析仪和数据采集系统是机械设备状态监测的基础和核心，是后续技术(故障诊断)发展不可分割的一部分；另一方面，美国的几个专业公司，如本特利、、贝等，一直在从事大型电站机组的运行和监控研究，以及机组的可靠性、安全性、可维护性和经济管理技术的研究。他们建立了庞大的数据库管理系统，并开展了40多年的专家系统研究，拥有强大的数据和软件实力。此外，世界上还有许多著名的诊断仪器公司，如丹麦的B&K、德国的申克和日本的武田理研，它们生产各种用于设备诊断的分析仪器和软件系统。但是，国外的在线监测系统、现场诊断仪器和诊断管理软件普遍非常昂贵，而且由于缺乏国产化，存在维护和使用不方便等问题，难以在我国基层电厂推广。
我国工业企业的设备诊断技术从1983起步，初期主要应用于石化、冶金、电力行业。进入90年代后，迅速渗透到国民经济各大行业。其中，旋转机械的故障诊断是应用最广泛、涉及行业最多的诊断技术，如电力行业的汽轮发电机组、石化行业的压缩机、航空行业的各种航空发动机等等。大型汽轮发电机组在线监测与故障诊断技术作为七五、八五重大科技攻关项目，在九五期间继续得到支持，其意义是显而易见的。Xi交通大学、哈尔滨工业大学、清华大学等一些高校和Xi热能工程研究院等一些研究单位在大型汽轮发电机组故障机理和诊断技术的研究方面总体上处于领先水平。然而，由于近年来大型汽轮发电机组装机容量不断增加(如目前我国已有700 MW汽轮发电机组投产)，对大型汽轮发电机组许多常见故障的机理、故障特征和现场诊断方法的研究有待进一步深化。此外，在现场信号采集和故障诊断仪及数据管理软件的开发方面，虽然国内也有一些高校和科研院所推出了自己的产品，如北京童珍测试技术研究所推出的902、903便携式数据采集器，重庆大学测试中心推出的QLSA-W振动噪声测试分析仪，大连理工大学推出的PDM2000数据采集分析仪及管理软件等。然而，随着计算机技术，特别是微处理器和软件技术的飞速发展，上述设备和软件系统在性能指标、可靠性以及软件对不同公司数据采集设备的适应性等方面存在一定的局限性。
2故障诊断技术研究的主要内容和概况
30多年来，故障诊断技术一直在吸收各种科学技术发展的新成果，诊断的理论和应用都取得了很大的进步。它涉及到系统论、控制论、信息论、检测与估计理论、计算机科学等多个方面。已成为集数学、物理、力学、化学、电子技术、信息处理、人工智能等基础学科和相关专业学科于一体的新兴交叉学科。故障诊断技术研究的主要内容包括以下四个方面:故障机理；故障信息处理技术；故障源分离和定位技术；人工智能技术的应用研究。
2.1断层机理研究[5 ~ 7]
故障机理的研究是以可靠性和故障物理学为基础，研究故障的物理或数学模型，进行物理模拟或计算机模拟。其目的是了解故障的形成和发展过程，明确故障的动态特征，从而进一步掌握典型故障信号，提取故障征兆，建立故障模型模式。故障机理的研究是故障诊断的基础，是获得准确可靠诊断结果的重要保证。