專利名稱：汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷系統(tǒng)及方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種汽輪發(fā)電機組的故障預診斷技術，特別涉及一種汽輪發(fā)電機組嵌 入式故障預診斷系統(tǒng)及方法。
背景技術：
電力工業(yè)是國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的先行工業(yè)。隨著現(xiàn)代電力生產(chǎn)設備日趨大型 化、復雜化和自動化，其功能越來越強、結構也越來越復雜，因發(fā)電機組故障而造成的損失 也將會大大增加。近年來，因電力關鍵設備故障而引起的災難性事故時有發(fā)生。典型事故 如2003年8月14日，美國、加拿大發(fā)生大面積停電事故，受停電影響的人口約5000萬，地 域約24000平方公里，停電持續(xù)時間為四小時，經(jīng)濟損失達60億美元。這些嚴重的、災難 性的事件不斷發(fā)生，迫使人們在發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方面進行了大量的研究。雖然我國電力工業(yè)得到了長足發(fā)展，但是當前全國電力需求增長仍然十分迅猛， 電力供應短缺狀況時有出現(xiàn)，使得許多發(fā)電機組長期處于超負荷運行狀態(tài)，設備的安全性 也隨之下降，這就要求對機組生產(chǎn)過程的各種參數(shù)進行實時監(jiān)測和檢修維護以保證鍋爐、 汽輪機、發(fā)電機等主機設備及主要輔機設備的正常運行和電廠正常發(fā)電。此外，機組容量的 增大使其結構和系統(tǒng)日趨復雜，在實際生產(chǎn)運行中，由于發(fā)電機組設計和制造質量問題、安 裝不當、運行部門人員誤操作、監(jiān)控不當、維護管理不當、檢修質量不良等原因導致發(fā)電機 組發(fā)生事故的情況占有相當大的比例。大型發(fā)電機組發(fā)生事故后，不僅維修耗資巨大，給電 廠和電網(wǎng)造成巨大的經(jīng)濟損失。因此，如何保證這些機組能安全、可靠和經(jīng)濟高效運行，對 國民經(jīng)濟的發(fā)展具有十分重要的意義。由于發(fā)電機組設備及工藝過程的復雜性，需要在發(fā)電機組配置較多的數(shù)據(jù)采集和 信號分析處理等設備以更好地完成機組的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷任務。而嵌入式系統(tǒng)因其體 積小、低功耗、低成本、高性能等諸多優(yōu)良特性，成為工業(yè)應用研究和開發(fā)的熱點。

發(fā)明內容
本發(fā)明是針對大型發(fā)電機組發(fā)生事故后維修成本高的問題，提出了一種汽輪發(fā)電 機組嵌入式故障預診斷系統(tǒng)及方法，實現(xiàn)的是對發(fā)電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)的閾值分析、實時儲存 和傳輸、信號分析與預處理、故障預診斷等功能，通過綜合分析機組的運行狀態(tài)，選取能夠 表征設備狀況的特征參量，對其狀態(tài)變化情況進行跟蹤和預測，并對可能發(fā)生故障情況進 行預警，使現(xiàn)場運行人員充分掌握發(fā)電機組的運行狀態(tài)，了解發(fā)生故障的原因，并能及時進 行正確處理，把發(fā)生故障后對發(fā)電機組的影響限制在最小范圍內。本發(fā)明的技術方案為一種汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷系統(tǒng)，嵌入式狀態(tài)監(jiān) 測與故障預診斷裝置可通過現(xiàn)場總線、工業(yè)以太網(wǎng)、無線傳感器網(wǎng)絡通信方式從發(fā)電機組 的DCS分散控制系統(tǒng)、DEH汽輪機數(shù)字式電液控制系統(tǒng)、PLC可編程邏輯控制系統(tǒng)、TSI汽輪 機監(jiān)視保護系統(tǒng)或者通過嵌入式遠程I/O數(shù)據(jù)采集器從現(xiàn)場傳感器中實時采集機組各種 運行數(shù)據(jù)，所有采集數(shù)據(jù)在嵌入式狀態(tài)監(jiān)測與故障預診斷裝置中經(jīng)過FFT變換、小波變換進行預處理和故障預診斷，然后通過網(wǎng)絡發(fā)送到狀態(tài)監(jiān)測工作站、故障診斷工作站、實時數(shù) 據(jù)庫服務器，通過監(jiān)測與診斷工作站的智能狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)分析處理后形成監(jiān)測 與診斷分析結果，同時，將監(jiān)測與診斷分析結果通過Web服務器向遠程監(jiān)測與診斷平臺發(fā)布。一種汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷方法，包括汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷 系統(tǒng)，汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷方法主要包括數(shù)據(jù)預處理和故障預診斷，采用定時 器，每隔一段時間進行數(shù)據(jù)處理和故障預診斷，具體步驟如下
數(shù)預處理具體步驟為
1)對汽輪發(fā)電機組采樣信號序列進行N層二進正交小波分解，得到第1層到第N層共 N個高頻小波分解系數(shù)序列；
2)求各層高頻小波分解系數(shù)序列的能量；
3)按尺度順序，以各層高頻小波分解系數(shù)序列的能量為元素組成特征向量；
4)根據(jù)特征向量對照向量標準值，判斷機組處于的狀態(tài)； 故障預診斷步驟為
A:首先是對接收到的原始數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)進行比較，如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)在正常數(shù)據(jù)范圍之 外，然后記錄數(shù)據(jù)時間，在一定時間范圍之內的異常數(shù)據(jù)超過范圍之外，就判定可能有故障
產(chǎn)生；
B:針對快速傅立葉變換的數(shù)據(jù)，主要是針對傅立葉變換以后的頻域信息進行判斷，對 于明顯的一倍頻、二倍頻等頻率值進行比較，如果判斷結果超過正常范圍之內，并且在一 定的時間之內錯誤數(shù)達到規(guī)定標準，即判定可能有故障產(chǎn)生。當頻率與頻率表相符合時，就 判斷可能有故障產(chǎn)生；
C:針對小波變換以后的數(shù)據(jù)，主要是對各個頻段的高低頻數(shù)據(jù)能量與正常的數(shù)據(jù)值 進行比較，如果超過正常范圍，并且在這個規(guī)定時間內發(fā)生次數(shù)高于規(guī)定范圍，就判定有故 障產(chǎn)生。本發(fā)明的有益效果在于本發(fā)明汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷系統(tǒng)及方法，實 現(xiàn)的是對發(fā)電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)的閾值分析、實時儲存和傳輸、信號分析與預處理、故障預診斷 等功能，把發(fā)生故障后對發(fā)電機組的影響限制在最小范圍內，對于提高發(fā)電機組運行的安 全性、可靠性和運行效率具有重要意義。


圖1為本發(fā)明汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷系統(tǒng)結構框圖； 圖2為本發(fā)明嵌入式故障預診斷裝置結構框圖。
具體實施例方式如圖1所示汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷系統(tǒng)結構框圖，嵌入式狀態(tài)監(jiān)測與故 障預診斷裝置6可通過現(xiàn)場總線、工業(yè)以太網(wǎng)、無線傳感器網(wǎng)絡等通信方式7從發(fā)電機組的 DCS分散控制系統(tǒng)9、DEH汽輪機數(shù)字式電液控制系統(tǒng)10、PLC可編程邏輯控制系統(tǒng)11、TSI 汽輪機監(jiān)視保護系統(tǒng)12或者通過嵌入式遠程I/O數(shù)據(jù)采集器8從現(xiàn)場傳感器中實時采集 機組各種運行數(shù)據(jù)，如振動、位移、脹差、鍵相、轉速、壓力、溫度及各種工藝參數(shù)等。其中TSI汽輪機監(jiān)視保護系統(tǒng)12采集主機設備13振動相關數(shù)據(jù)，嵌入式遠程I/O數(shù)據(jù)采集器8主 要采集輔助設備14相關運行數(shù)據(jù)，所有采集數(shù)據(jù)在嵌入式裝置6中經(jīng)過FFT變換、小波變 換等進行預處理和故障預診斷，然后通過網(wǎng)絡4發(fā)送到狀態(tài)監(jiān)測工作站1、故障診斷工作站 2、實時數(shù)據(jù)庫服務器3，通過監(jiān)測與診斷工作站的智能狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)分析處理 后形成各種故障的特征分析圖譜，以實現(xiàn)對機組的實時狀態(tài)監(jiān)測和診斷分析。同時，將監(jiān)測 與診斷分析結果通過Web服務器向遠程監(jiān)測與診斷平臺5發(fā)布，供出差在外的企業(yè)領導、遠 程監(jiān)測用戶和診斷專家等進行遠程監(jiān)測和診斷分析使用。本發(fā)明的嵌入式狀態(tài)監(jiān)測與故障預診斷裝置如圖2所示。該裝置硬件平臺采 用AT91RM9200嵌入式芯片，軟件環(huán)境為Arm Linux嵌入式操作系統(tǒng)。裝置通信接口包括 RS-485、CAN總線、以太網(wǎng)等，支持Modbus/RTU、Modbus/TCP、CAN、ZigBee等工業(yè)以太網(wǎng)、現(xiàn) 場總線及無線網(wǎng)絡通信技術。此外，嵌入式裝置上采用QT或者MiniGUI作為系統(tǒng)的圖形用 戶界面，并采用嵌入式Sqlite數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)的存儲和分析。汽輪發(fā)電機組嵌入式狀態(tài)監(jiān)測與故障預診斷裝置6在整個發(fā)電機組的遠程狀態(tài) 監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)中處于中間層位置，主要包括嵌入式數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、顯示 模塊、FFT變換模塊、小波變換模塊、故障預診斷模塊和網(wǎng)絡傳輸模塊等幾個部分，各個功能 模塊通過嵌入式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享區(qū)域實現(xiàn)。為了實時準確地掌握機組的運行狀態(tài)，需要監(jiān)測和分析的參數(shù)包括機組的振動信 號、位移信號、鍵相/轉速信號以及功率、主汽溫、主汽壓力、主汽流量等工藝信號。具體的 預處理是對信號進行檢測、判斷、參數(shù)分析、特征識別以及為了解決傳輸與存儲問題而進行 必要的數(shù)據(jù)壓縮等，信號分析的主要目的是將信號分解成一系列單一成分，從中判別有用 的信號并且分析出有用信號的特征，信號分析是在幅值、時間、頻率等域進行的。數(shù)據(jù)預處 理的目的在于提高信號中所包含信息的可靠性和數(shù)據(jù)分析的精度，使得后續(xù)信號的有效性 和可靠性提高。汽輪發(fā)電機組故障預診斷方法是利用設備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、設備本身構造特性以及 設備運行環(huán)境和運行狀況等相關信息，對設備健康狀態(tài)進行評估和分析，預測設備可能發(fā) 生的故障及其潛在影響，并根據(jù)設備性能變化趨勢來推斷設備剩余有效使用壽命的技術。 故障預診斷既要給出設備可能發(fā)生故障的預警，也要跟蹤設備性能衰退情況，為維修計劃 的實時安排和調整提供可靠的時間依據(jù)，確保對設備進行經(jīng)濟、高效的診斷和維護。故障預 診斷最基本的功能是對設備運行狀態(tài)的健康狀況進行評估，也就是說主要對被監(jiān)測設備的 性能衰退情況進行評估。通過綜合分析設備的系統(tǒng)組成、運行狀態(tài)、維護操作以及運行狀況 等信息，選取能夠表征設備健康狀況的特征參量，對其變化情況進行跟蹤和預測。得出當前 設備性能處于正常、衰退或者不可用的健康狀況評估結論。故障預診斷還有故障預測功能， 當設備處于性能衰退狀態(tài)時，需預測其未來可能發(fā)生的故障類型、部位和時間。本發(fā)明在嵌入式環(huán)境下汽輪發(fā)電機組的數(shù)預處理具體步驟為
1)對汽輪發(fā)電機組的原始采樣信號序列進行N層二進正交小波分解，得到第1層到第 N層共N個高頻小波分解系數(shù)序列；
2)求各層高頻小波分解系數(shù)序列的能量；
3)按尺度順序，以各層高頻小波分解系數(shù)序列的能量為元素組成特征向量；
4)根據(jù)特征向量對照向量標準值，判斷機組處于的狀態(tài)。
由于汽輪發(fā)電機組一旦出于故障階段，數(shù)據(jù)將持續(xù)的發(fā)生錯誤。為了減輕嵌入式 系統(tǒng)的運行負擔。采用定時器，每隔一段時間進行數(shù)據(jù)處理和故障預診斷。汽輪發(fā)電機組嵌 入式預診斷主要是針對原始數(shù)據(jù)、快速傅立葉變換數(shù)據(jù)和小波變換數(shù)據(jù)的三種數(shù)據(jù)來源。 針對以上數(shù)據(jù)源，故障預診斷的主要步驟如下
1)首先是對接收到的原始數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)進行比較，如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)在正常數(shù)據(jù)范圍 之外，然后記錄數(shù)據(jù)時間。在一定時間范圍之內的異常數(shù)據(jù)超過范圍之外，就判定可能有故 障產(chǎn)生；
2)針對快速傅立葉變換的數(shù)據(jù)，主要是針對傅立葉變換以后的頻域信息進行判斷。對 于明顯的一倍頻、二倍頻等頻率值進行比較。如果判斷結果超過正常范圍之內，并且在一定 的時間之內錯誤數(shù)達到規(guī)定標準，即判定可能有故障產(chǎn)生。當頻率與頻率表相符合時，就判 斷可能有故障產(chǎn)生；
3)針對小波變換以后的數(shù)據(jù)，主要是對各個頻段的高低頻數(shù)據(jù)能量與正常的數(shù)據(jù)值 進行比較。如果超過正常范圍，并且在這個規(guī)定時間內發(fā)生次數(shù)高于規(guī)定范圍，就判定有故
障產(chǎn)生。以下以汽輪發(fā)電機組振動信號在嵌入式環(huán)境下通過小波變換實現(xiàn)故障預診斷的 實現(xiàn)方式加以具體說明
對于汽輪發(fā)電機組，其振動信號經(jīng)過二進小波正交變換以后，其變換結果在各個層上 的能量具有固定的比例值，并且在一定幅度之內進行變動。本發(fā)明采用Daubechies — 4小 波基對數(shù)據(jù)進行二進小波變換，信號經(jīng)正交小波變換之后，各層高頻系數(shù)與第N層低頻系 數(shù)能量之和等于原始信號的能量，使得分解之后的總能量保持不變。以二進正交小波分解 后各尺度空間的高頻信號分量，按尺度順序排列成的向量作為特征向量供診斷識別之用。設為第j層高頻小波分解系數(shù)序列p.的能量，則有
權利要求
1.一種汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷系統(tǒng)，其特征在于，嵌入式狀態(tài)監(jiān)測與故障預 診斷裝置可通過現(xiàn)場總線、工業(yè)以太網(wǎng)、無線傳感器網(wǎng)絡通信方式從發(fā)電機組的DCS分散 控制系統(tǒng)、DEH汽輪機數(shù)字式電液控制系統(tǒng)、PLC可編程邏輯控制系統(tǒng)、TSI汽輪機監(jiān)視保護 系統(tǒng)或者通過嵌入式遠程I/O數(shù)據(jù)采集器從現(xiàn)場傳感器中實時采集機組各種運行數(shù)據(jù)，所 有采集數(shù)據(jù)在嵌入式狀態(tài)監(jiān)測與故障預診斷裝置中經(jīng)過FFT變換、小波變換進行預處理和 故障預診斷，然后通過網(wǎng)絡發(fā)送到狀態(tài)監(jiān)測工作站、故障診斷工作站、實時數(shù)據(jù)庫服務器， 通過監(jiān)測與診斷工作站的智能狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)分析處理后形成監(jiān)測與診斷分析 結果，同時，將監(jiān)測與診斷分析結果通過Web服務器向遠程監(jiān)測與診斷平臺發(fā)布。
2.一種汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷方法，包括汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷系 統(tǒng)，其特征在于，汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷方法主要包括數(shù)據(jù)預處理和故障預診斷， 采用定時器，每隔一段時間進行數(shù)據(jù)處理和故障預診斷，具體步驟如下數(shù)預處理具體步驟為1)對汽輪發(fā)電機組采樣信號序列進行N層二進正交小波分解，得到第1層到第N層共 N個高頻小波分解系數(shù)序列；2)求各層高頻小波分解系數(shù)序列的能量；3)按尺度順序，以各層高頻小波分解系數(shù)序列的能量為元素組成特征向量；4)根據(jù)特征向量對照向量標準值，判斷機組處于的狀態(tài)； 故障預診斷步驟為A:首先是對接收到的原始數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)進行比較，如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)在正常數(shù)據(jù)范圍之 外，然后記錄數(shù)據(jù)時間，在一定時間范圍之內的異常數(shù)據(jù)超過范圍之外，就判定可能有故障產(chǎn)生；B:針對快速傅立葉變換的數(shù)據(jù)，主要是針對傅立葉變換以后的頻域信息進行判斷，對 于明顯的一倍頻、二倍頻等頻率值進行比較，如果判斷結果超過正常范圍之內，并且在一 定的時間之內錯誤數(shù)達到規(guī)定標準，即判定可能有故障產(chǎn)生， 當頻率與頻率表相符合時，就判斷可能有故障產(chǎn)生；C:針對小波變換以后的數(shù)據(jù)，主要是對各個頻段的高低頻數(shù)據(jù)能量與正常的數(shù)據(jù)值 進行比較，如果超過正常范圍，并且在這個規(guī)定時間內發(fā)生次數(shù)高于規(guī)定范圍，就判定有故障產(chǎn)生。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種汽輪發(fā)電機組嵌入式故障預診斷系統(tǒng)及方法，汽輪發(fā)電機組嵌入式狀態(tài)監(jiān)測與故障預診斷裝置在整個發(fā)電機組的遠程狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)中處于中間層位置，向下采集數(shù)據(jù)，經(jīng)過嵌入式狀態(tài)監(jiān)測與故障預診斷裝置對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理和故障預診斷后通過網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)向上傳送達到信息共享。實現(xiàn)對發(fā)電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)的閾值分析、實時儲存與傳輸、信號分析與預處理、故障預診斷等功能，把發(fā)生故障后對發(fā)電機組的影響限制在最小范圍內，對于提高發(fā)電機組運行的安全性、可靠性和運行效率具有重要意義。
文檔編號G05B23/02GK102141808SQ201010294230
公開日2011年8月3日 申請日期2010年9月28日 優(yōu)先權日2010年9月28日
發(fā)明者夏飛, 張 浩, 彭道剛, 李輝, 章凱, 黃琮樺 申請人:上海電力學院