[發明專利]基于電廠數據的汽輪機故障診斷檢測及預警方法及系統

有效

• 申請號: 201910917039.2
• 申請日: 2019-09-26
• 公開（公告）號: CN110529202B
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發明（設計）人: 李金紅;李彬;唐守偉;昝永利
• 申請（專利權）人: 齊魯工業大學
• 主分類號: G06F17/15
• 分類號: G06F17/15;F01D17/10
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 閆圣娟

本公開提出了一種基于電廠數據的汽輪機故障診斷檢測及預警方法及系統，通過獲取歷史數據對獲取的歷史數據進行分析獲得汽輪機運行指標數據的振動信號、狀態轉移指標、危險程度指標輸入至極限學習機訓練獲得識別模型；同時實時獲取汽輪機運行指標數據；根據實時獲取汽輪機運行指標數據獲得汽輪機運行指標數據的振動信號、狀態轉移指標、危險程度指標，將上述綜合指標輸入至訓練好的極限學習機進行識別，輸出汽輪機運行是否異常。本公開提供了一種變量少、可靠性高、實用性強的機組軸系故障的檢測與預警方法，提高故障異常預報準確率，同時，數據在故障發生之前出現異常，可以進行提前檢測和報警，避免事后檢測帶來的經濟損失。

技術領域

本公開涉及故障診斷相關技術領域，具體的說，是涉及基于電廠數據的汽輪機故障診斷檢測及預警方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關的背景技術信息，并不必然構成在先技術。

電力在社會生活和國民經濟中起著舉足輕重的作用，而汽輪機又是發電廠最重要的設備之一，對汽輪軸系狀態監測和故障診斷一直被高度關注。以往汽輪機采取事后維修方式和計劃性檢修結合，效率不高且比較被動，預測性檢修可以提高檢修的主動性。加強汽輪機狀態監測和故障診斷可以保證設備的安全運行、預防和減少事故的發生，消除故障隱患，保障設備安全，為國民經濟建設發揮應有的作用。如何在機組運行中掌握汽輪機運行狀態，找出可能的故障部位和原因，是各相關研究單位和電力軟件公司持續研究的重點內容。

從國內情況看，汽輪機等大型旋轉機械的狀態監測技術已經達到相當高的水平，開發出了一系列的狀態監測系統，并已成功應用于生產實踐。目前研制的汽輪機組振動監測與故障診斷系統，主要應用于電廠中汽輪機主機以及輔機設備的振動狀態監測和故障診斷，通過實時獲取數據來實現功能。這些監測系統多關注于實時狀態分析和診斷，功能框架比較類似。

但是相比于其他監測系統，汽機軸系穩定性專項應用既關注當前汽機狀態分析和故障診斷，又能根據數據挖掘和分析，進行故障預測。現有監測系統中存在著大量的數據，這些數據雜亂、不直觀、特征不明顯，數據背后隱藏著大量的“未開采”的知識富礦。現有監測系統“重監測而輕挖掘”，重視基于固定規則的異常檢測，而缺乏對于大量歷史數據價值的挖掘和利用，在隱形故障的事前預警、預判方面存在明顯不足。

發明內容

本公開為了解決上述問題，提出了基于電廠數據的汽輪機故障診斷檢測及預警方法及系統,提供了一種變量少、可靠性高、實用性強的機組軸系故障的檢測與預警方法，提高故障異常預報準確率，同時，數據在故障發生之前出現異常，可以進行提前檢測和報警，避免事后檢測帶來的經濟損失。

為了實現上述目的，本公開采用如下技術方案：

一個或多個實施例提供了基于電廠數據的汽輪機故障診斷檢測及預警方法，包括如下步驟：

獲取汽輪機運行指標數據；

構建危險程度函數，根據獲取的指標數據和危險程度函數，獲得每個指標的危險程度數值；

將獲得的危險程度數值和根據歷史電廠數據確定的危險程度權重加權獲得汽輪機系統當前時刻的危險程度指標；

根據獲取的汽輪機運行指標數據判斷當前時刻和當前之前的某一時刻所有指標的狀態轉移狀態，統計每一種狀態轉移狀態的指標數量為狀態轉移指標；

將獲取的汽輪機運行指標數據的振動信號、狀態轉移指標和危險程度指標輸入至訓練好的極限學習機進行識別，輸出汽輪機運行是否異常。

一個或多個實施例提供了基于電廠數據的汽輪機故障診斷檢測及預警系統，包括：

數據獲取模塊：用于獲取汽輪機運行指標數據；

危險程度數值計算模塊：用于構建危險程度函數，根據獲取的指標數據和危險程度函數，獲得每個指標的危險程度數值；