引言
在火力發(fā)電廠中,旋轉機械具有舉足輕重的作用,如汽輪機、給水泵、引風機等均是火電廠中的關鍵設備。但是,隨著旋轉機械設備的復雜化,再加上長期使用老化等問題,設備出現(xiàn)故障及突發(fā)性故障頻率逐漸升高,而旋轉機械的故障征兆通常在其振動上體現(xiàn)出來。一旦旋轉機械出現(xiàn)故障,則可能導致一系列事故,會影響電廠計劃安排的任務,也必將產生無法挽回的損失,甚至會造成更加嚴重的人員安全事故等,因此對旋轉機械的振動故障進行預警勢在必行。
目前,大部分火力發(fā)電廠都配備了TDM和DCs系統(tǒng),兩套系統(tǒng)獨立配置,導致相關人員在對設備進行故障診斷時,需要分別操作兩套系統(tǒng)來獲取數(shù)據(jù)信息,造成診斷效率低下且存在遺漏的情況。如今工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速,各行各業(yè)中都可以發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的身影,電力行業(yè)也不例外,尤其是火電企業(yè)每天都會產生大量數(shù)據(jù),在大數(shù)據(jù)盛行的時代背景下,將大數(shù)據(jù)技術應用于監(jiān)測系統(tǒng),充分利用數(shù)據(jù)的學習來提高監(jiān)測系統(tǒng)判斷的準確率,從而更高效地實現(xiàn)對火電廠重要設備的運行狀態(tài)監(jiān)測及預警十分必要。鑒于此,開發(fā)了一套基于大數(shù)據(jù)平臺的旋轉設備振動監(jiān)測及預警系統(tǒng),將TDM和DCs系統(tǒng)融合,能更加充分地應用數(shù)據(jù)信息。
1大數(shù)據(jù)平臺
大數(shù)據(jù)平臺即對大量數(shù)據(jù)進行處理整合的數(shù)據(jù)平臺,其工作方式包括數(shù)據(jù)采集、存儲、預處理、分析與挖掘等。具體步驟如下:
(1）數(shù)據(jù)采集:在某600Mw電廠搭建數(shù)據(jù)采集的整體框架,如圖1所示。通過廠內0PC端口、TDM等實時采集參數(shù),完成數(shù)據(jù)采集工作。
圖1數(shù)據(jù)采集框架簡圖
(2）數(shù)據(jù)存儲:根據(jù)上述框架對運行機組進行數(shù)據(jù)采集,本文采集了該臺機組近100個測點2個月的正常運行數(shù)據(jù),有約2億的參數(shù)量存入數(shù)據(jù)庫。
(3）數(shù)據(jù)預處理:對于存儲的大量數(shù)據(jù)需進行預處理,目的是完成數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗包括清洗重復數(shù)據(jù)、填充缺失數(shù)據(jù)、消除噪聲數(shù)據(jù)等,最終得到滿足模型要求的參數(shù)。
數(shù)據(jù)預處理難點在于消除噪聲數(shù)據(jù),因為噪聲數(shù)據(jù)不在合理數(shù)據(jù)區(qū)域內,即離群點,所以噪聲數(shù)據(jù)的存在會造成結果不準確、不可靠。本文利用模糊聚類算法對離群點進行過濾,該算法是通過使目標函數(shù)達到極小值來實現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本的最優(yōu)劃分結果,具體步驟如下:
1）設定最大迭代次數(shù)7,迭代終止條件誤差8>0,給定聚類數(shù)目為c,模糊加權指數(shù)m=2,且滿
令初始迭代次數(shù)人=0,j=1,2,…:
2）式（1）更新隸屬度矩陣!:
3）式(2）更新聚類中心V:
4）如果|V人-V人+1<8|,則停止,否則令人=人+1,返回到2）,直到達到最大迭代次數(shù)7。
(4）數(shù)據(jù)集成:整理上述優(yōu)化后結果,同時處理語義上的不確定性,最終得到滿足模型要求的參數(shù)2系統(tǒng)功能
2.1智能監(jiān)測功能
系統(tǒng)可以實時、準確地監(jiān)測主輔機振動和與振動相關的各種參數(shù),及時反映機組的運行狀態(tài)及其變化情況,并在機組處于異常狀態(tài)時及時報警:在振動值處于危險狀態(tài)或某種突發(fā)性故障特征出現(xiàn)時,能及時發(fā)出危險報警命令,避免設備劣化至損傷程度。系統(tǒng)智能監(jiān)測界面如圖2所示。
傳統(tǒng)的TsI儀表監(jiān)測與保護系統(tǒng)只對總振值進行監(jiān)測,根據(jù)總振值是否超過預先設定的一級報警值或二級報警值來判斷并報警或觸發(fā)保護動作:監(jiān)測與診斷系統(tǒng)功能主要是對振動信號進行頻域和相位的分析,提供諸如矢量靶圖和頻譜靶圖等分析,為故障早期的辨識提供靈敏監(jiān)測。
本系統(tǒng)可以用多種圖譜方式實時動態(tài)顯示所監(jiān)測的信息,通過這些圖譜,用戶不僅可以監(jiān)測各通道的振動變化趨勢,了解機組當前的振動變化信息,還可以通過組合波形、頻譜和軸心軌跡圖,實時監(jiān)測設備振動的時域特性和頻域特性,并對機組的振動情況進行初步診斷。
本系統(tǒng)的定位是系統(tǒng)"專家化",通過開發(fā)使系統(tǒng)具備專家的知識和判斷能力。用戶無須直接面對數(shù)據(jù)庫里存儲的海量信息,系統(tǒng)自身就能判斷有用信息及關聯(lián)事件,并通過自有的邏輯,把重要信息以各種形式推送到用戶界面。無論用戶本身是不是專家,系統(tǒng)都能讓用戶輕易上手,具有很好的操作體驗。
2.2信號分析功能
系統(tǒng)能提供各種信號分析功能:
(1）常規(guī)分析:波形圖、頻譜圖、軸心軌跡圖、多軸心軌跡圖、包絡譜、層疊圖、倒頻譜圖、階比圖、全頻圖。
(2）啟機、停機過程中機器狀況的分析:伯德圖、奈奎斯特圖、級聯(lián)圖、軸心位置、停機曲線。
(3）額定轉速運行時機器狀況的分析:極坐標圖、瀑布圖、軸心位置。
(4）多功能的相關趨勢分析:比較趨勢圖、過程量趨勢圖:提供短時間的實時趨勢分析,便于運行人員掌握機組最新的運行狀態(tài)。
完善的相關趨勢分析功能,可以分析任意兩個或多個參數(shù)之間的相互關系,如振動和轉速、負荷、勵磁電流、勵磁電壓、脹差、位移、間隙電壓之間的相互關系,為查找故障原因提供直接依據(jù):可以分析開停機過程、變負荷過程中各參數(shù)之間的相互關系。如某過程量對振動的影響比較敏感,則在今后機組運行中,系統(tǒng)會標記該過程量的敏感區(qū),提醒運行人員注意避讓此區(qū)域。
2.3數(shù)據(jù)管理功能
系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)管理功能:
小時數(shù)據(jù)庫:記錄當前最新1h數(shù)據(jù),默認間隔2s:天數(shù)據(jù)庫:記錄當前最新1天數(shù)據(jù),默認間隔60s:周數(shù)據(jù)庫:記錄當前最新1周數(shù)據(jù),默認間隔420s:月數(shù)據(jù)庫:記錄當前最新1個月數(shù)據(jù),默認間隔30min:年數(shù)據(jù)庫:記錄當前最新1年數(shù)據(jù),默認間隔360min。
升降速數(shù)據(jù)庫:記錄各次開停機過程的數(shù)據(jù),轉速間隔默認20r/min,可存儲最新10次開停機數(shù)據(jù):變負荷數(shù)據(jù)庫:記錄各次變負荷過程的數(shù)據(jù),負荷間隔默認10Mw:盤車數(shù)據(jù)庫:存儲機組盤車時的有關數(shù)據(jù):緩沖數(shù)據(jù)庫:記錄最新12h機組振動變化的詳細信息。
系統(tǒng)可以自動管理數(shù)據(jù),硬盤存滿后可以自動刪除無用數(shù)據(jù)。用戶也可以人工進行數(shù)據(jù)的刪除,并對一些有用的歷史數(shù)據(jù)或故障數(shù)據(jù)進行人工備份。
2.4事件列表功能
系統(tǒng)可對機組和設備各種振動超標事件以表格方式進行顯示,可以給出各通道的報警情況,從列表中可以一目了然地看到各通道報警時間及報警恢復時間,有利于分析事故原因。
系統(tǒng)的事件管理功能提供了全新的事件管理模
式。系統(tǒng)能結合趨勢曲線,方便地標記各種需要記錄的事件,如啟停機、健康樣本數(shù)據(jù)、各種突發(fā)事件等。新的事件管理功能不僅能記錄事件信息,同時還能標記和事件相關聯(lián)的其他參數(shù)曲線,當用戶查看某個標記的事件記錄時,不僅能查到事件相關的文字信息記錄,還能看到和事件關聯(lián)的相關參數(shù)趨勢變化曲線。
2.5智能動平衡計算功能
傳統(tǒng)的水泵動平衡需利用停機機會,臨時為水泵安裝專業(yè)的振動監(jiān)測設備。通常需要做兩次平衡試驗,才能完成一臺水泵的動平衡工作。電廠水泵眾多,同類型水泵動平衡數(shù)據(jù)之間具有參考意義,然而由于之前大部分水泵沒有安裝在線振動監(jiān)測設備,部分安裝了在線監(jiān)測設備的水泵卻沒有布置鍵相測點,以至于無法為眾多的水泵建立起可以相互共享的數(shù)據(jù)平臺。
經(jīng)綜合考慮,采用影響系數(shù)法開發(fā)動平衡計算功能,該功能技術成熟,有眾多的現(xiàn)場成功應用經(jīng)驗。在傳統(tǒng)的動平衡方案基礎上,本系統(tǒng)充分利用振動數(shù)據(jù)平臺優(yōu)勢,開創(chuàng)性地提出了旋轉設備0次平衡解決方案。系統(tǒng)能自動識別同類水泵的動平衡參數(shù),充分共享積累的經(jīng)驗數(shù)據(jù),最大程度減少水泵動平衡的工作量,提高效率。該功能能夠自動從歷史數(shù)據(jù)中選取合適的振動特征數(shù)據(jù),自動匹配同類型水泵的動平衡影響系數(shù),在不需要專門為水泵做平衡試驗的情況下,系統(tǒng)就能自動計算并給出動平衡的方案,實現(xiàn)0次平衡解決方案。
3智能管理功能
3.1智能監(jiān)督
設備振動水平的技術監(jiān)督具有較強的專業(yè)性。DCS系統(tǒng)和SIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)只有振動的峰峰值:而TDM系統(tǒng)具備振動監(jiān)測的完備數(shù)據(jù),包括峰峰值數(shù)據(jù)、工頻數(shù)據(jù)、分頻數(shù)據(jù)、相位等。本系統(tǒng)能夠按技術監(jiān)督月報和季報的具體要求,發(fā)揮TDM振動監(jiān)測分析系統(tǒng)的專業(yè)優(yōu)勢,自動提取相關的振動和運行工況數(shù)據(jù),生成各種專業(yè)數(shù)據(jù)圖表,如波特圖、軸心軌跡圖、級聯(lián)圖、極坐標圖、相關趨勢圖、軸心位置圖、多軸心軌跡圖等。
系統(tǒng)自動生成的技術監(jiān)督報表,能夠完全脫離人為參與,代替專業(yè)人員完成技術監(jiān)督報表的制表工作,也能避免人為對數(shù)據(jù)的改動造成報表數(shù)據(jù)的失真。生成的報表,系統(tǒng)能自動提交集團技術監(jiān)督平臺。技術監(jiān)督報表(圖3）從數(shù)據(jù)提取到生成報表再到提交報表,全部過程無須人工參與。
3.2智能預警
應用人工智能開發(fā)語言在大數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)訓練等方面的優(yōu)勢,對機組振動數(shù)據(jù)進行深度挖掘開發(fā)。結合多年積累的機組振動診斷經(jīng)驗實現(xiàn)對機組振動的實時智能預警,提醒設備管理人員對可能出現(xiàn)的設備振動異常加強關注,采取必要的防范措施。
智能預警不同于傳統(tǒng)的"限值"報警功能。系統(tǒng)經(jīng)過一段時間的自主學習,通過海量的數(shù)據(jù)訓練,可以形成被監(jiān)測對象的健康模型,從而能夠自主識別設備運行狀態(tài)是否異常,在測點表面數(shù)據(jù)均顯示正常的情況下識別出潛在的異常風險點,并給出提示信息,提醒相關人員關注。智能預警功能界面如圖4所示。
3.3廠內對標
系統(tǒng)提供設備之間的對標功能,可以不同機組數(shù)據(jù)之間對標,也可以同臺機組不同時間的數(shù)據(jù)對標:可以同工況數(shù)據(jù)對標,也可以不同工況下的數(shù)據(jù)對標。通過設備對標,可以對比設備運行水平的優(yōu)劣,掌握設備運行振動水平的變化趨勢,對設備狀態(tài)評價、缺陷處理具有積極意義。
系統(tǒng)能記錄和識別對標數(shù)據(jù),對偏差較大的數(shù)據(jù)給出相應的提示。比如同臺設備同工況下檢修前后的數(shù)據(jù)對標,如果檢修后數(shù)據(jù)比檢修前有明顯好轉,那檢修期間對設備所采取的措施和安裝工藝就值得推廣和借鑒:再比如同類型設備同工況下對標,如果數(shù)據(jù)相差較大,則需要著重排查安裝數(shù)據(jù)、運行參數(shù)等外部條件是否對設備運行產生了不良影響。通過設備對標,能總結和掌握設備的運行特性,指導設備優(yōu)化運行。
廠內對標功能界面如圖5所示。
3.4狀態(tài)評價
系統(tǒng)在滿足監(jiān)測分析需求的基礎上,著力提升了對監(jiān)測設備的評價功能。系統(tǒng)本身就是"專家",專家要根據(jù)所監(jiān)測的數(shù)據(jù)對設備運行狀態(tài)進行評價,給出評價的意見和結果,這是系統(tǒng)具備的新功能。根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析以及診斷模型給出的評價結果,對設備進行狀態(tài)評價,為運行人員掌握電廠設備總體狀況提供了新的技術方法。
4結語
本文介紹了基于大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)的一套旋轉設備振動監(jiān)測及預警系統(tǒng),其成功將大數(shù)據(jù)分析技術應用到火力發(fā)電廠數(shù)據(jù)處理中,能有效處理電廠每天生成的大量數(shù)據(jù),并最終將其轉化成有效數(shù)據(jù)。現(xiàn)場試驗應用表明,該套系統(tǒng)能精確實現(xiàn)旋轉設備振動監(jiān)測及預警功能,對電廠智能化管理發(fā)展具有重要的指導意義。
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