引言

在火力發(fā)電廠中,旋轉(zhuǎn)機(jī)械具有舉足輕重的作用,如汽輪機(jī)、給水泵、引風(fēng)機(jī)等均是火電廠中的關(guān)鍵設(shè)備。但是,隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的復(fù)雜化,再加上長期使用老化等問題,設(shè)備出現(xiàn)故障及突發(fā)性故障頻率逐漸升高,而旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障征兆通常在其振動(dòng)上體現(xiàn)出來。一旦旋轉(zhuǎn)機(jī)械出現(xiàn)故障,則可能導(dǎo)致一系列事故,會(huì)影響電廠計(jì)劃安排的任務(wù),也必將產(chǎn)生無法挽回的損失,甚至?xí)斐筛訃?yán)重的人員安全事故等,因此對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)故障進(jìn)行預(yù)警勢(shì)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(dú)立配置,導(dǎo)致相關(guān)人員在對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障診斷時(shí),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(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),在大數(shù)據(jù)盛行的時(shí)代背景下,將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于監(jiān)測(cè)系統(tǒng),充分利用數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來提高監(jiān)測(cè)系統(tǒng)判斷的準(zhǔn)確率,從而更高效地實(shí)現(xiàn)對(duì)火電廠重要設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及預(yù)警十分必要。鑒于此,開發(fā)了一套基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)及預(yù)警系統(tǒng),將TDM和DCs系統(tǒng)融合,能更加充分地應(yīng)用數(shù)據(jù)信息。

1大數(shù)據(jù)平臺(tái)

大數(shù)據(jù)平臺(tái)即對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理整合的數(shù)據(jù)平臺(tái),其工作方式包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、預(yù)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(nèi)0PC端口、TDM等實(shí)時(shí)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(jiǎn)圖

(2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ):根據(jù)上述框架對(duì)運(yùn)行機(jī)組進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,本文采集了該臺(tái)機(jī)組近100個(gè)測(cè)點(diǎn)2個(gè)月的正常運(yùn)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(yù)處理:對(duì)于存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)需進(jìn)行預(yù)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(fù)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(yù)處理難點(diǎn)在于消除噪聲數(shù)據(jù),因?yàn)樵肼晹?shù)據(jù)不在合理數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi),即離群點(diǎn),所以噪聲數(shù)據(jù)的存在會(huì)造成結(jié)果不準(zhǔn)確、不可靠。本文利用模糊聚類算法對(duì)離群點(diǎn)進(jìn)行過濾,該算法是通過使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到極小值來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本的最優(yōu)劃分結(jié)果,具體步驟如下:

1）設(shè)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(quán)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(dá)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(jié)果,同時(shí)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(cè)功能

系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)主輔機(jī)振動(dòng)和與振動(dòng)相關(guān)的各種參數(shù),及時(shí)反映機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)及其變化情況,并在機(jī)組處于異常狀態(tài)時(shí)及時(shí)報(bào)警:在振動(dòng)值處于危險(xiǎn)狀態(tài)或某種突發(fā)性故障特征出現(xiàn)時(shí),能及時(shí)發(fā)出危險(xiǎn)報(bào)警命令,避免設(shè)備劣化至損傷程度。系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)界面如圖2所示。

傳統(tǒng)的TsI儀表監(jiān)測(cè)與保護(hù)系統(tǒng)只對(duì)總振值進(jìn)行監(jiān)測(cè),根據(jù)總振值是否超過預(yù)先設(shè)定的一級(jí)報(bào)警值或二級(jí)報(bào)警值來判斷并報(bào)警或觸發(fā)保護(hù)動(dòng)作:監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)功能主要是對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)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(shí)提供靈敏監(jiān)測(cè)。

本系統(tǒng)可以用多種圖譜方式實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)顯示所監(jiān)測(cè)的信息,通過這些圖譜,用戶不僅可以監(jiān)測(cè)各通道的振動(dòng)變化趨勢(shì),了解機(jī)組當(dāng)前的振動(dòng)變化信息,還可以通過組合波形、頻譜和軸心軌跡圖,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備振動(dòng)的時(shí)域特性和頻域特性,并對(duì)機(jī)組的振動(dòng)情況進(jìn)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(shí)和判斷能力。用戶無須直接面對(duì)數(shù)據(jù)庫里存儲(chǔ)的海量信息,系統(tǒng)自身就能判斷有用信息及關(guān)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(yàn)。

2.2信號(hào)分析功能

系統(tǒng)能提供各種信號(hào)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(luò)譜、層疊圖、倒頻譜圖、階比圖、全頻圖。

(2）啟機(jī)、停機(jī)過程中機(jī)器狀況的分析:伯德圖、奈奎斯特圖、級(jí)聯(lián)圖、軸心位置、停機(jī)曲線。

(3）額定轉(zhuǎn)速運(yùn)行時(shí)機(jī)器狀況的分析:極坐標(biāo)圖、瀑布圖、軸心位置。

(4）多功能的相關(guān)趨勢(shì)分析:比較趨勢(shì)圖、過程量趨勢(shì)圖:提供短時(shí)間的實(shí)時(shí)趨勢(shì)分析,便于運(yùn)行人員掌握機(jī)組最新的運(yùn)行狀態(tài)。

完善的相關(guān)趨勢(shì)分析功能,可以分析任意兩個(gè)或多個(gè)參數(shù)之間的相互關(guān)系,如振動(dòng)和轉(zhuǎn)速、負(fù)荷、勵(lì)磁電流、勵(lì)磁電壓、脹差、位移、間隙電壓之間的相互關(guān)系,為查找故障原因提供直接依據(jù):可以分析開停機(jī)過程、變負(fù)荷過程中各參數(shù)之間的相互關(guān)系。如某過程量對(duì)振動(dòng)的影響比較敏感,則在今后機(jī)組運(yùn)行中,系統(tǒng)會(huì)標(biāo)記該過程量的敏感區(qū),提醒運(yùn)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(shí)數(shù)據(jù)庫:記錄當(dāng)前最新1h數(shù)據(jù),默認(rèn)間隔2s:天數(shù)據(jù)庫:記錄當(dāng)前最新1天數(shù)據(jù),默認(rèn)間隔60s:周數(shù)據(jù)庫:記錄當(dāng)前最新1周數(shù)據(jù),默認(rèn)間隔420s:月數(shù)據(jù)庫:記錄當(dāng)前最新1個(gè)月數(shù)據(jù),默認(rèn)間隔30min:年數(shù)據(jù)庫:記錄當(dāng)前最新1年數(shù)據(jù),默認(rèn)間隔360min。

升降速數(shù)據(jù)庫:記錄各次開停機(jī)過程的數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)速間隔默認(rèn)20r/min,可存儲(chǔ)最新10次開停機(jī)數(shù)據(jù):變負(fù)荷數(shù)據(jù)庫:記錄各次變負(fù)荷過程的數(shù)據(jù),負(fù)荷間隔默認(rèn)10Mw:盤車數(shù)據(jù)庫:存儲(chǔ)機(jī)組盤車時(shí)的有關(guān)數(shù)據(jù):緩沖數(shù)據(jù)庫:記錄最新12h機(jī)組振動(dòng)變化的詳細(xì)信息。

系統(tǒng)可以自動(dòng)管理數(shù)據(jù),硬盤存滿后可以自動(dòng)刪除無用數(shù)據(jù)。用戶也可以人工進(jìn)行數(shù)據(jù)的刪除,并對(duì)一些有用的歷史數(shù)據(jù)或故障數(shù)據(jù)進(jìn)行人工備份。

2.4事件列表功能

系統(tǒng)可對(duì)機(jī)組和設(shè)備各種振動(dòng)超標(biāo)事件以表格方式進(jìn)行顯示,可以給出各通道的報(bào)警情況,從列表中可以一目了然地看到各通道報(bào)警時(shí)間及報(bào)警恢復(fù)時(shí)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(jié)合趨勢(shì)曲線,方便地標(biāo)記各種需要記錄的事件,如啟停機(jī)、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(shí)還能標(biāo)記和事件相關(guān)聯(lián)的其他參數(shù)曲線,當(dāng)用戶查看某個(gè)標(biāo)記的事件記錄時(shí),不僅能查到事件相關(guān)的文字信息記錄,還能看到和事件關(guān)聯(lián)的相關(guān)參數(shù)趨勢(shì)變化曲線。

2.5智能動(dòng)平衡計(jì)算功能

傳統(tǒng)的水泵動(dòng)平衡需利用停機(jī)機(jī)會(huì),臨時(shí)為水泵安裝專業(yè)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備。通常需要做兩次平衡試驗(yàn),才能完成一臺(tái)水泵的動(dòng)平衡工作。電廠水泵眾多,同類型水泵動(dòng)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(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備,部分安裝了在線監(jiān)測(cè)設(shè)備的水泵卻沒有布置鍵相測(cè)點(diǎn),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(tái)。

經(jīng)綜合考慮,采用影響系數(shù)法開發(fā)動(dòng)平衡計(jì)算功能,該功能技術(shù)成熟,有眾多的現(xiàn)場(chǎng)成功應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。在傳統(tǒng)的動(dòng)平衡方案基礎(chǔ)上,本系統(tǒng)充分利用振動(dòng)數(shù)據(jù)平臺(tái)優(yōu)勢(shì),開創(chuàng)性地提出了旋轉(zhuǎn)設(shè)備0次平衡解決方案。系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別同類水泵的動(dòng)平衡參數(shù),充分共享積累的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),最大程度減少水泵動(dòng)平衡的工作量,提高效率。該功能能夠自動(dòng)從歷史數(shù)據(jù)中選取合適的振動(dòng)特征數(shù)據(jù),自動(dòng)匹配同類型水泵的動(dòng)平衡影響系數(shù),在不需要專門為水泵做平衡試驗(yàn)的情況下,系統(tǒng)就能自動(dòng)計(jì)算并給出動(dòng)平衡的方案,實(shí)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(shè)備振動(dòng)水平的技術(shù)監(jiān)督具有較強(qiáng)的專業(yè)性。DCS系統(tǒng)和SIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)只有振動(dòng)的峰峰值:而TDM系統(tǒng)具備振動(dòng)監(jiān)測(cè)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(shù)監(jiān)督月報(bào)和季報(bào)的具體要求,發(fā)揮TDM振動(dòng)監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)的專業(yè)優(yōu)勢(shì),自動(dòng)提取相關(guān)的振動(dòng)和運(yùn)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(jí)聯(lián)圖、極坐標(biāo)圖、相關(guān)趨勢(shì)圖、軸心位置圖、多軸心軌跡圖等。

系統(tǒng)自動(dòng)生成的技術(shù)監(jiān)督報(bào)表,能夠完全脫離人為參與,代替專業(yè)人員完成技術(shù)監(jiān)督報(bào)表的制表工作,也能避免人為對(duì)數(shù)據(jù)的改動(dòng)造成報(bào)表數(shù)據(jù)的失真。生成的報(bào)表,系統(tǒng)能自動(dòng)提交集團(tuán)技術(shù)監(jiān)督平臺(tái)。技術(shù)監(jiān)督報(bào)表(圖3）從數(shù)據(jù)提取到生成報(bào)表再到提交報(bào)表,全部過程無須人工參與。

3.2智能預(yù)警

應(yīng)用人工智能開發(fā)語言在大數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)訓(xùn)練等方面的優(yōu)勢(shì),對(duì)機(jī)組振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘開發(fā)。結(jié)合多年積累的機(jī)組振動(dòng)診斷經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)組振動(dòng)的實(shí)時(shí)智能預(yù)警,提醒設(shè)備管理人員對(duì)可能出現(xiàn)的設(shè)備振動(dòng)異常加強(qiáng)關(guān)注,采取必要的防范措施。

智能預(yù)警不同于傳統(tǒng)的"限值"報(bào)警功能。系統(tǒng)經(jīng)過一段時(shí)間的自主學(xué)習(xí),通過海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,可以形成被監(jiān)測(cè)對(duì)象的健康模型,從而能夠自主識(shí)別設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)是否異常,在測(cè)點(diǎn)表面數(shù)據(jù)均顯示正常的情況下識(shí)別出潛在的異常風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),并給出提示信息,提醒相關(guān)人員關(guān)注。智能預(yù)警功能界面如圖4所示。

3.3廠內(nèi)對(duì)標(biāo)

系統(tǒng)提供設(shè)備之間的對(duì)標(biāo)功能,可以不同機(jī)組數(shù)據(jù)之間對(duì)標(biāo),也可以同臺(tái)機(jī)組不同時(shí)間的數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo):可以同工況數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo),也可以不同工況下的數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)。通過設(shè)備對(duì)標(biāo),可以對(duì)比設(shè)備運(yùn)行水平的優(yōu)劣,掌握設(shè)備運(yùn)行振動(dòng)水平的變化趨勢(shì),對(duì)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)、缺陷處理具有積極意義。

系統(tǒng)能記錄和識(shí)別對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù),對(duì)偏差較大的數(shù)據(jù)給出相應(yīng)的提示。比如同臺(tái)設(shè)備同工況下檢修前后的數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo),如果檢修后數(shù)據(jù)比檢修前有明顯好轉(zhuǎn),那檢修期間對(duì)設(shè)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(shè)備同工況下對(duì)標(biāo),如果數(shù)據(jù)相差較大,則需要著重排查安裝數(shù)據(jù)、運(yùn)行參數(shù)等外部條件是否對(duì)設(shè)備運(yùn)行產(chǎn)生了不良影響。通過設(shè)備對(duì)標(biāo),能總結(jié)和掌握設(shè)備的運(yùn)行特性,指導(dǎo)設(shè)備優(yōu)化運(yùn)行。

廠內(nèi)對(duì)標(biāo)功能界面如圖5所示。

3.4狀態(tài)評(píng)價(jià)

系統(tǒng)在滿足監(jiān)測(cè)分析需求的基礎(chǔ)上,著力提升了對(duì)監(jiān)測(cè)設(shè)備的評(píng)價(jià)功能。系統(tǒng)本身就是"專家",專家要根據(jù)所監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià),給出評(píng)價(jià)的意見和結(jié)果,這是系統(tǒng)具備的新功能。根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析以及診斷模型給出的評(píng)價(jià)結(jié)果,對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)評(píng)價(jià),為運(yùn)行人員掌握電廠設(shè)備總體狀況提供了新的技術(shù)方法。

4結(jié)語

本文介紹了基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)的一套旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)及預(yù)警系統(tǒng),其成功將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)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(zhuǎn)化成有效數(shù)據(jù)。現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)應(yīng)用表明,該套系統(tǒng)能精確實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)及預(yù)警功能,對(duì)電廠智能化管理發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。

20220315_623018744e1b9__基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)及預(yù)警系統(tǒng)的開發(fā)