汽轮机监测分析论文

摘要：现代汽轮机由于结构紧凑，复杂，运行工況恶劣，导致传统的监测手段无法准确地反映设备的运行状态。传感器由于各个部件之间的耦合影响导致采样数据不稳定、不确定，也不能及时反映该部件的运行状态。因此，基于变工况条件下的实际运行问题，本文提出了基于独立成分分析的汽轮机状态监测方法。下面小编整理了一些《汽轮机监测分析论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

汽轮机监测分析论文 篇1：

汽轮机振动监测保护装置分析与改进

摘   要：广东华电韶关热电有限公司汽轮机的轴系检测使用艾默生公司生产的CSI6500系统，本文主要对各种原因引起的振动信号波动做出分析，并进行了相应的防误动的技术措施及改进方法，经实施效果分析可知这次改进不仅提高了汽轮机轴系振动监测的可靠性，而且保证了机组的经济运行，取得了较好的改进效果。

关键词：传感器  监测保护系统  CSI6500

1  TSI概述

广东华电韶关热电有限公司#1、#2号汽轮机组采用东方汽轮机厂生产的型号为C350/325-24.6/1.25/569/569的超临界，一次中间再热，单轴、三缸、双排汽、单背压、单抽凝汽式汽轮机，设计新蒸汽压力24.6MPa，温度为569℃。

#1、#2号机组汽轮机振动监测装置使用艾默生epro公司的CSI6500系列产品。主汽轮机监测的有：大轴偏心、机组键相、汽轮机转速、汽轮机相对振动、推力轴承轴向位移、胀差、高、中压缸绝对膨胀等。除高、中压缸绝对膨胀采用位移式LVDT、汽轮机转速键相采用霍尔效应探头以外，其余监测均采用电涡流式传感器。自2018年底双机投产以来，曾经出现汽轮机发电机组轴相对振动监测信号故障，导致汽轮机“非停”事件发生。使主机轴系振动保护监测装置的可靠性发生下降。优化提高主机轴系振动监测保护装置的可靠运行成为双机安全稳定运行迫切解决的问题[1]。

艾默生公司所生产的TSI汽轮机主要监测系统由测量一次元件、探头专用电缆、就地前置器、控制电缆和监测保护系统机柜（框架）组成。一次元件（传感器探头）安装在机组轴系轴承座上（或轴承箱内部）。一次元件（电涡流传感器）通过探头专用电缆与就地前置器相连。电涡流传感器探头电缆与延伸电缆的卡针接头应使用专用的接头保护器并热缩管热缩、PVC绝缘胶带缠绕。

机组各个轴承相对振动就地前置装置通过控制电缆与汽轮机轴系监测保护系统机柜（框架）端子排相连接。控制电缆应选用带铜网屏蔽的1.0×4电缆，单芯电缆的截面积2.5mm2。控制电缆的其中的四根线芯与就地前置装置的24+、com、24-接三个接线端子应接触良好牢靠，电缆铜网屏蔽层在此处不与任何端子连接，做浮空处理。控制电缆与汽轮机轴系监测保护系统直接连到监测保护系统机柜（框架）的接线端子排，控制电缆的铜网屏蔽层与公共（COM）端相连接。

在汽轮机轴系监测保护系统独立运行时，将系统电源的公共端与机柜框架的接地端子相连，确保轴系监测保护系统的单点接地要求，达到防止系统干扰的目的。在汽轮机轴系监测保护系统与DCS或DEH控制系统通过硬接线或通讯数据接口相连接时，要考虑整个系统防干扰，按主机系统要求实现单点接地。2018年11月一号汽轮发电机组发生一次非停，首出原因是轴振大停机，在对轴振动探头逐一检查时发现#6轴承X向振动信号线与传感器电缆的连接处磨破，屏蔽线与旁边导体连在了一起，引起#6轴承X向振动信号的大幅摆动导致机组跳机。可见信号电缆及屏蔽线必须正确、完好，这是保证测量准确、可靠的有力保障[2]。

2  原因分析

（1）系統轴系振动监测测量回路的抗干扰不好，造成外部环境信号干扰振动测量信号而误发轴振大超限，触发ETS系统动作，导致汽轮发电机组紧急停机。

（2）轴振监测系统的测量回路中，一次元件与延伸电缆卡针接头处松动造成信号波动而误跳汽轮机，存在机组运行安全隐患。

（3）探头安装工艺不严格，没有执行电力行业建设标准，未考虑到周围温度、轴承排油的油流冲击对其造成的不利影响。

3  改进方法

（1）东方汽轮发电机组（350MW等级）的TSI系统共有十六项轴承相对振动信号，分别来自汽轮机侧的十二个轴振测点和发电机侧四个轴振测点。十六项轴承相对振动信号通道任意一个达到高二值即遮断值（250μm）即触发汽轮机保护动作，紧急遮断汽轮发电机组。这种保护设计方式能很大程度保护机组主设备，但考虑到保护装置可能存在的误动情况并给机组“非停”带来不良影响，因此对保护动作条件进行分析改进是必要的。

汽轮机轴系振动理论上分析，高速旋转的汽轮发电机组轴系，其轴系的相对振动是整体的平稳状态，出现某一点X或者Y方向的突然变化，而其他相邻或者间隔的轴承振动点没有变化的情况极其罕见，常态是当某一个轴承的振动（比如2号轴承）发生振动增大时，汽轮发电机组相邻的高压或者中压段转子轴系的动平衡被破坏，汽轮发电机的整根轴系振动都会发生变化，相邻的轴承振动变化幅度越大。基于此，汽轮发电机组轴振动保护逻辑可以进行优化完善，实现及时发现轴系振动异常迅速停机又不会由于干扰因素大致测量失灵，而造成机组发生“非停”的目的。

综上所述，与东方汽轮机厂和自控中心充分沟通后将汽轮机组轴振保护逻辑优化为以下动作条件：汽轮发电机组十六项轴振测点，任意一轴振动高二值（250μm）AND任意轴振动高一值（125μm）发出汽轮机轴振大信号（延时3s）紧急遮断汽轮发电机组，避免轴承振动受到干扰导致测量出现失真，而使汽轮机“非停”事故。

（2）公司一、二号机组汽轮机监视保护装置采用CSI6500双通道轴振动测量模块卡件，6110轴相对振动监测模块关于限值监测功能有五种选择方式。其中一项报警抑制功能作用是：此项功能开启后如果模块出现通道故障，该通道的报警输出将被抑制。通道不会发出报警值，以避免发生误跳汽轮发电机。

根据公司两台机组实际情况，走访沟通多个兄弟电厂和监测系统技术专工分析、研究，将两台机组汽轮机监测系统轴相对振动卡件的监测模式选择采用报警抑制功能，提高汽轮机轴振动监测的可靠性，避免了轴振监测发出失真信号，导致“非停”汽轮机。

（3）针对艾默生公司的CSI6500系列产品探头专用电缆引线、延伸电缆进行热缩（内、外接头），规划电缆在轴承箱内走向，对敷设进行固定，加强电缆绝缘保护，避免发生破损;一次元件传感器到前置器中间都有一个插针的接头，而在实际机组运行中碰到该接头会使振动值突变，进而造成振动保护误动作。对于个别振动传感器到前置器中间插针的接头，将插针接头剪掉，将振动传感器到前置器的引线直接焊接，在焊接中要注意防止卡件烧损。经过长周期的运行，发现这种方法能保证振动测量不发生突变，保证了机组的稳定运行。

（4）做好探头的原始间隙电压的测量与记录;对一次元件、前置器、专用电缆的拆除做好保护、标记清晰、摆放整齐划一，避免造成一次元件的磕碰及安装错位。轴承回装过程中发现一次元件、专用电缆破损的必须更换。

4  实施效果

通过细致、严谨的优化和现场安装，更改CSI6500卡件报警抑制功能，确保一次元件的专用电缆等措施的整改到位，真正的避免了轴振动测量出现失真而“非停”汽轮机事故，提高了汽轮发电机组轴振动监测的可靠性，保证公司机组的长周期安全经济运行。

5  结语

本文所提出的接地问题希望引起有关技术人员的借鉴，目前机组投产时间短暂，在现场检查接线时要严格按照设备的产品说明书中给出的技术要求进行接线，以保证信号测量的准确、可靠。使汽轮机轴系监测系统保护系统安全、可靠地工作，避免设备损坏。使公司的设备保护和管理达到一个新水平，为公司创造更大的经济效益。

参考文献

[1] 钱进.汽轮机转子振动试验与分析[D].重庆大学，2008.

[2] 凌荣宇.300MW火力发电机组运行与检修技术培训教材-仪控[M].北京：中国电力出版社，2002.

作者：谢晨辉

汽轮机监测分析论文 篇2：

基于独立成分分析的汽轮机状态监测方法

摘   要：现代汽轮机由于结构紧凑，复杂，运行工況恶劣，导致传统的监测手段无法准确地反映设备的运行状态。传感器由于各个部件之间的耦合影响导致采样数据不稳定、不确定，也不能及时反映该部件的运行状态。因此，基于变工况条件下的实际运行问题，本文提出了基于独立成分分析的汽轮机状态监测方法。该方法能够将各个部件之间的互相影响进行分离，从而得到定义该部件运行的稳定状态参数。经过实验对比，发现利用经过独立成分分析的数据进行状态监测和异常检测，其模型误差要比利用原始数据的误差小30%。因此，该方法针对大型变工况汽轮机的状态监测具有很大的实际指导意义。

关键词：独立成分分析  异常检测  神经网络  汽轮机状态监测

汽轮机状态监测由来已久，目前主要的监测主要包括振动监测、燃烧监测、通流部分效率监测、回热系统监测等。由于火力发电是由包含锅炉、汽轮机、发电机和辅机组成的整体，单个设备或者部件的状态受其他部件的影响很大，尤其当处于调峰状态时，这种影响会更加明显，从而导致监测结果不能实际反映设备或者部件真实的运行状态。为了解决这一问题，本文引入独立成分分析（ICA）这一技术解决目前存在的难题。独立成分分析（Independent Component Analysis）已经成为近年来神经网络、高级统计学和信号处理学领域最令人振奋的主题之一。ICA源于对客观物理世界的抽象，它能够快速有效的解决很多问题。本文中，汽轮机各个部件观测变量的耦合可以通过ICA进行解耦。

最先提出独立成分分析（以下简称ICA）技术的是J.Herault，C.Jutten和B.Ans， J.F.Gardoso和P.como在1989年召开的高阶谱分析的国际会议上发表了ICA方面早期的文章。J.F.Gardoso使用代数方法，特别是高阶累积张量，最终形成了JADE算法。之后，20世纪80年代科学家的工作被一些研究者进一步扩展。A.Cich300ocki和R.Unbehauen首先提出了基于神经网络和粗糙学习的ICA算法。

1  独立成分分析原理

由于ICA模型的估计本身就比较困难，所以本章的ICA模型的分析和实验不引入噪声项。实际上，在汽轮机数据分析中，噪声项一般是服从高斯分布的，即使建立了带噪声的ICA模型，也很难将噪声估计出来。目前有多种手段可以对ICA模型进行估计，本文采取的方法是极大化非高斯性的ICA估计方法。

2  实验设计与结果分析

类似于“盲源分离”问题，本文研究的目的是寻找影响汽轮机运行状态的独立分量，数据来自于某电厂的东汽330MW亚临界机组，除此之外，我们并没有更多的信息有助于汽轮轮机运行状态的独立变量分离。ICA算法是寻找系统中特征之间的独立分量。特征之间的不独立（严格意义上说存在相关性）意味着一个特征可以由其他特征进行线性或非线性表出，这就说明，这个特征对于一个决策系统来说是冗余的，因为此特征所具备的全部信息都可由其他特征表示。

本文根据ICA理论，利用MATLAB的FastICA工具箱进行实验。利用FastICA算法设计汽轮机数据独立成分分析的实验，分析了在选择不同独立分量的数目时模型输出的不同，并利用独立分量进行汽轮机效率下降的预测诊断，并通过对原始数据进行诊断的效果进行对比。

2.1 基于FastICA的汽轮机数据独立成分分析

汽轮机原始数据是从SIS系统中导出，时间为2016年1月1日至2月1日，原始数据包含汽水系统的所有测点。在实验中，一共47个测点为观测输入到ICA模型中。每次通过FastICA迭代只能求出一个独立成分，若要估计多个独立成分，可以设置多元初始向量进行循环迭代。同时，为了避免避免不同向量收敛到同一个极值点，要在每次迭代后将进行正交化，最终可以得到n个不同的独立成分。

实验设计中存在的另一个问题是：有多少个独立成分需要估计？因为汽轮机运行状态的影响因素并不确定，其中蕴涵的独立分量也不明确，所以在实验中需要经过一番探索，才能找到独立分量的个数。实验的一个基本思路是：逐个假设独立成分的个数，直到迭代最终出现多个向量收敛于一个极值点，表明独立成分已经全部估计出来了。

2.2 实验结果与分析

实验结果首先分析了当设置不同的独立成分时模型的输出，寻找到影响汽轮机运行状态的独立因素;然后将估计出的主成分对汽轮机进行效率拟合，最后利用拟合模型和利用原始数据计算汽轮机内效率的模型进行对比。

由于影响汽轮机系统运行的独立成分个数并不清楚，实验中采用逐个添加初始向量的方法寻找独立成分的个数。实验发现，当i>6时，估计出的独立成分开始发生重复。

经过ICA分析后，本文进一步将独立成分对汽轮机高中压缸效率进行拟合，并利用拟合模型对效率进行监测。同时也利用传统方法对汽轮机效率进行监测，比较两种情况下效率的变化情况和实际操作记录中的故障案例进行对比。拟合模型采用MATLAB神经网络工具包，输入维度为6，隐含层3层，目标输出为高压缸效率。

分别利用ICA得到的参数和原始观测参数建立效率监测模型，然后利用两个模型对测试数据效果的对比来分析两种模型的精确度。

在本文使用的数据中，訓练集和测试集采用交叉验证的方式，一共分为10组，最后的结果为10组的平均值。通过对训练的神经网络模型对高压缸效率进行测试，利用ICA得到的数据和原始数据建模后的结果分别如图1和图2所示。

可以看出，采用ICA数据建立的效率估计模型能够更好的反映设备真实效率的变化，通过这种模型可以更好的对汽轮机高压缸进行异常检测。同样的针对其他设备，也可以利用类似的方法进行建模。

3  结语

本文利用独立成分分析的方法，提取出6个影响汽轮机运行状态的独立参数。然而，对于汽轮机这种复杂的非线性系统，利用ICA进行独立成分提取的数据进行建模或者异常检测要比直接用原始数据更加有效。

汽轮机的观测数据必然是汽轮机内部状态参数共同作用产生的，每个状态参数之间既相互联系，也相互独立。对于相互联系的变量，可以用有限个观测变量的主成分分析找到，而独立变量的提取则可以利用独立成分分析来解决。其次，从信号处理的角度说，ICA分析也是一个压缩、去噪的过程。可以利用ICA进行特征提取，本文的工作实际上也是对原始的数据进行的特征提取，只不过这些特征是相互独立的。与此同时，提取到特征的噪声被基本消除了。因此独立成分分析能够将各个部件之间的互相影响进行分离，从而得到定义该部件运行的稳定状态参数，这对汽轮机状态监测是十分重要的。因此这类方法对汽轮机异常检测和状态监测具有很强的实际指导意义。

参考文献

[1] B.Ans， J.Herault， and C.Jutten. Adaptive neural architectures： detection of primitives [C]. Paris， France， 1985.

[2] C.Jutten. Source separation： from dusk till dawn[C]. In Proc. 2nd Int. Workshop on Independent Component Analysis and Blind Source Separation （ICA’2000）， pages 15-26， Helsinki， Finland， 2000.

[3] J.F.Cardoso. Blind identification of independent signals[C]. In Proc. Workshop on Higher-Order Specral Analysis， Vail， Colorado， 1989.

作者： 刘海军 邢友文 菅云峰 张恒远 毕肇骏

汽轮机监测分析论文 篇3：

汽轮机轴系振动监测系统防干扰分析

[摘    要]在当前的技术条件下，电厂所采用的汽轮机轴系振动监测系统的信号容易被外界各种因素所干扰，由此造成监测结果的不稳定性。只有在有效排除外界的干扰因素，才能够准确的对汽轮机本体进行监测，保证机组能够安全稳定的运转。首先对VM600系统进行介绍，并且对其系统特点进行分析，之后从汽轮机轴系振动监测系统进行介绍，从而着眼于汽轮机轴系在监测中所面临的干扰因素的分析，再对汽轮机轴系的振动监测进行防干扰的对策研究。

[关键词]汽轮机轴系监测;TSI系统;防干扰

Analysis of Anti-interference of Turbine Shaft Vibration Monitoring System

Qi Yu-mei，Yu Xiao，Ji Rui，Xu Xing

本文所界定的汽輪机轴系振动监测是指能够对设备进行实时在线监测的系统，在实时监测系统下分析设备振动方面的故障并判断设备的损伤程度。因此，本文所研究的汽轮机轴系振动监测系统能够在设备运转中保障设备稳定运行，是保障设备和人员安全的重要组成部分。

1 VM600系统介绍

VM600系统分为主控与就地两部分，位于主控室机柜内的VM600系统接收就地传感器送出的4～20 mA或0～10 V的信号，经过处理送至盘台TSI系统显示，同时通过硬接线送出至DEH和ATC报警系统。

主控部分：VM600系统框架主要包含6通道输入模块MPC4卡件、16通道输入的CMC16卡件、用于框架显示、组态和通讯CPU-M卡和RPS6U的电源卡。

VM600系统最大的优势在于它使用的是MPC4卡，在MPC4卡4+2的4个通道中每个通道都可以根据现场要求进行单独设置，通过跳线以及软件设置为绝对振动、相对振动、复合振动、轴向位移以及缸胀、差胀等信号;而另外两个通道可以单独设定为转速和键相，基本上汽轮机TSI系统所有的模拟量参数只需通过卡件跳线和较为简单的系统软件设置后便能够进行处理。CMC卡件则在接收MPC4进行数据采集后通过软件组态为汽轮机提供轴心轨迹和频谱分析等实时状态监测。

就地部分主要有：涡流探头+前置器+同轴延长电缆、LVDT探头、速度探头等传感器，通过就地端子箱将信号传输至主控TSI系统机柜。

2 汽轮机轴系振动监测系统概述

2.1 汽轮机轴系振动监测系统的基本运行原理

在汽轮机轴系振动监测系统的正常运行中，轴系振动分为轴振和瓦振两个部分，现场轴振的涡流探头分别位于大轴各个轴瓦的左右45°，瓦振探头位于Y侧，与轴振的Y侧探头位置并排装在一起。轴振探头为电涡流传感器，可以利用电涡流效应测量金属表面与探头之间的变化。前置器中的振荡器为探头线圈提供一个高频稳幅的交流信号，产生高频磁场，当金属被测面接近这个磁场时，就会产生电涡流。瓦振探头是由一个带有电极的压电元件，内分低端与高端。将低端部分紧贴轴瓦盖，而高端加一重块，当振动时元件则会反复压缩和拉伸，产生电荷，并通过电荷放大器加积分电路将输入信号转变成与运动速度成正比的电压信号。

2.2 汽轮机轴系振动监测系统的特点

汽轮机轴系振动监测系统主要有以几个方面的特点：①监测系统能够全部采用智能技术进行系统的实时自动监测，具有监测过程稳定和较强的抗干扰能力，同时显示直观。②直接振动测量部分具有高速数据采集和处理、自动识别和消除干扰的功能。③监测系统所采用的模型具有良好的响应性和自适应性。④系统采用雨流法能够在一定程度上简化数据分析，如疲劳损伤分析、载荷历程、应变、局部应力以及循环计数。⑤对原始数据进行永久性维护，便于重复分析。⑥系统自动执行各种操作，无需操作员干预。

3 电子干扰源对系统的干扰

3.1 造成TSI系統扰动的干扰源

3.1.1 电源干扰

在核电厂有很多大型用电设备，如水泵、风机、变频器等，大型设备的启停所引起的谐波等会影响其他控制设备的电源端。电源干扰谐波会通过TSI系统的电源回路进入监测卡件，直接影响到测量结果的准确性和稳定性，甚至造成测量卡件的损坏。

3.1.2 电磁耦合

TSI的电缆要从主控机柜侧面穿过电缆间抵达汽轮机厂房，通过电缆桥架到达汽轮机侧的接线箱。如果干扰信号电缆并行敷设在同一桥架上，相当于两个电路之间有一个耦合磁场。干扰电压经过电磁耦合加到TSI的信号线上而产生干扰信号。

3.1.3 电阻耦合

当测量导线与前置器供电导线之间出现绝缘不良，二者之间会产生漏电电流造成干扰，直接影响测量结果。

3.1.4 共模干扰

共模干扰主要是信号对地的电位差，由电网串入、地电位差及空间电磁辐射在信号线上感应的共态（同方向）电压叠加所形成。共模干扰的状态并不会影响系统的测量结果。如果共模干扰通过不对称电路则可转变为差模干扰，通过空间电磁场叠加在信号上，会影响测量结果，还有可能造成元器件损坏。如果接地处理不当，会可能造成共模干扰。

3.1.5 电磁干扰

根据电涡流传感器的原理，传感器附近的磁场变化将直接影响测量结果，无线电广播、对讲机、移动电话、电台、甚至发电机励磁系统都可能会对传感器造成电磁干扰，出现测量和计算的误差。

3.2 汽轮机轴系的干扰因素剖析

（1）现场电缆接地：用兆欧表测量电缆的绝缘，检查是否接地。

（2）延长电缆接地：需要检查所延长的电缆的外观，如果发现延长的电缆有破损，需进行更换或绝缘处理，并重新对所延长的电缆进行固定并且考虑是否需要改变电缆的方向，避免再发生同类问题。

（3）电缆敷设不合理、不规范：应检查电缆布线情况，同一电缆桥架上有无电力电缆;周围有无大型启停设备的电缆。

（4）机柜接地不规范：检查机架设备、机柜接地情况;检查是否存在多点接地情况。

（5）就地端子箱内部其他干扰：检查就地端子柜内有无其他干扰。

（6）电缆接地母排是否可靠：检查接地母排至接地箱的接地母线是否牢固可靠。

（7）设备电源有无受到干扰：可以使用UPS独立供电，检查是否仍有干扰。

（8）发电机轴电压引起的干扰：检查8瓦轴振和瓦振探头的底座有无绝缘垫，螺栓有无护套垫。

4 汽轮机轴系振动监测系统的防干扰设计

4.1 探头延长电缆外皮接地干扰的处理

涡流探头与延伸电缆接头处有可能会出现松动和滑移。如果出现松动和滑移，应检查同轴电缆对接的接头部分与汽轮机的金属部分有无接触，清洗对接头中积聚的油和脏污，在清洗后采用耐油热缩管收缩延长电缆接头。

4.2 轴系设备附近存在大的干扰源的处理

当TSI监测系统出现轴系报警后，就地确认无实际振动大，同时无温度改变，则可以考虑出现的干扰时间段振动超限的瓦块附近有无大功率启动设备，同时检查TSI电缆与大功率启动设备的电缆相距很近，如果有则考虑重新布置电缆。

4.3 机柜接地干扰的处理

检查机柜接地情况，如果接地母排电阻大于2 Ω，则检查接地电缆至接地箱之间的端子是否紧固，电缆是否有破损。检查机柜与相邻机柜的绝缘值，看其是否符合单端接地的要求。

4.4 TSI轴系设备内部接地干扰的处理

对TSI系统单个通道接地端进行检查，是否符合电缆屏蔽单端接地的要求;检查每个通道接地端与框架的接地端是否连通，检查屏蔽电缆是否处于悬浮状态。

5 TSI系统的抗干扰措施

TSI系统事故处理中，大多是电缆绝缘不好，或屏蔽层接地方法不正确，或探头安装人为因素等引起的潜在安全隐患。而这些因素都是可以在前期检查和后期调试中发现排除，避免非计划停机事故。

目前TSI系统电源进线为两路电源冗余，经稳压电源模块变成12 V或24 V直流为系统提供电源，稳压电源模块本身具有良好的抗干扰特性。在机柜内电源端子至框架的电源端子处也需做好屏蔽。当怀疑电源干扰时，可以使用UPS电源直接接入TSI系统框架进行检查。

5.1 接地系统的处理

TSI系统机柜接地母排至接地箱的接地线截面积需大于50 mm2，机柜内各通道的接地线至机柜的接地母排的截面积宜不小于25 mm2，接地电阻不应大于2 Ω。系统线缆屏蔽采用机柜侧单点接地，线缆总屏通过PE端子接入机柜接地母排，线缆分屏与卡件COM端相连，接入电气地。线缆屏蔽接地是否正确可靠，直接关系到系统的抗干扰能力，在TSI系统中，大部分干扰信号都是通过“场”的方式进入测量系统，只要线缆屏蔽可靠，完全可以隔断这些干扰信号对TSI系统的影响。

5.2 加强管理和维护

主控室内在运行期间应禁止使用对讲机、手机等无线设备，防止对TSI系统造成干扰引起信号波动。加强对TSI系统的巡检，一旦发现信号波动、卡件故障等情况，要对相应信号做全面检查，尽可能减少因TSI系统干扰所引起的非计划停机停堆。

在机组大修期间，要对TSI系统做全面的检查。探头和前置器送有关单位校验，同轴电缆绝缘做全面检查，卡件也必须由专业技术人员做全面校验，确保卡件的准确性和可靠性。

6 结束语

通过分析VM600系统的特点，汽轮机轴系振动监测系统的运行原理、系统特点，造成TSI系统扰动的干扰源，以及汽轮机轴系的干扰因素;进而得出了汽轮机轴系振动监测系统的防干扰应用分析和TSI系统的抗干扰措施，从而有效地分析了汽轮机轴系振动监测系统运行原理，并且提出了有效措施进行系统外部干扰因素的控制，以期保证汽轮机轴有效安全的运转。

参考文献

[1] 宗绪东，潘广强，袁晨，等.汽轮机轴系稳定性评估，风险预警系统及方法：CN109933048A[P].2019.

[2] 游洋，张梅有.汽轮机轴系振动在线监测与故障诊断系统[J].汽轮机技术，2011，53（5）：381-382.

[3] 谢晨辉.汽轮机振动监测保护装置分析与改进[J].科技创新导报，17（13）：2.

作者：戚渝梅 俞骁 吉瑞 徐星