[發明專利]一種槳葉開度監測管理系統及方法

在審

• 申請號: 201911317414.6
• 申請日: 2019-12-19
• 公開（公告）號: CN111222205A
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 楊洋;茍平;郭良波;張鵬程;寧美江;張沖
• 申請（專利權）人: 四川華能嘉陵江水電有限責任公司
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G01H17/00;F03B11/00
• 代理公司: 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340
• 代理人: 葉明博

本發明公開了一種槳葉開度監測管理系統及方法，通過獲取現地參量并將數據匯聚存儲，抽取狀態數據并對數據進行濾波，計算水導軸承振動參量，建立水導軸承振動參量的三維學習模型，并根據三維關系模型提取水導軸承振動參量特征值，計算參量的緩變率，設定閾值進行預警報警。本發明根據水導軸承振動參量的三維關系模型提取水導軸承振動參量特征值，通過大量模型數據提取特征數據與緩變率數據并設置預警，實現水電機組監測與預警；通過人工智能的匯聚、計算和輸出，增強了監測與分析的準確性，避免出現誤報警、漏報警的情況。

技術領域

本發明涉及水輪機槳葉監測，尤其涉及一種槳葉開度監測管理系統及方法。

背景技術

水輪機槳葉容易出現水導振動及擺度超標、噪聲明顯、槳葉變形、轉輪體操作機構或連接機構變形發卡等現象。導致上述現象的原因有：單個槳葉角度偏轉脫離正常值，導致轉輪重心發生輕微偏移，產生機械不平衡，振動振動幅值中轉頻分量明顯；各槳葉開口不一致，造成水力不平衡，振動幅值中低頻分量及倍頻分量明顯。

水輪機槳葉的故障影響機組運行的穩定性，嚴重者導致槳葉斷裂、操作機構或連接機構斷裂等事故。現有設備無法準確分析大量數據，僅通過少量且單一的數據實現水輪機基本參數的監測，容易出現誤報警；同時因未進行分頻提取表征設備本質變化的低頻、倍頻與轉頻的水導軸承振動值，無法在螺栓斷裂前進行預警；因數據分析不準確，甚至出現漏報警的情況。

發明內容

本發明的目的就在于為了解決上述問題而提供一種槳葉開度監測管理系統，包括：

數據采集單元，用于采集狀態數據獲取現地參量并將數據匯聚存儲；

數據提取及分頻計算單元，用于抽取所述數據采集模塊的狀態數據并對數據進行濾波，計算水導軸承振動參量；

三維學習處理單元，用于建立水導軸承參量之間的三維關系模型，并根據三維關系模型提取水導軸承振動參量特征值，計算水導軸承振動參量的緩變率；

預警及故障判斷單元，用于設定水導軸承振動參量的特征值和緩變率的閾值，對三維學習處理單元得到的特征值與緩變率進行判斷，并發出預警報警。

一種槳葉開度監測管理方法，包括如下步驟：

步驟一、獲取現地參量并將數據匯聚存儲；

步驟二、抽取所述數據采集模塊的狀態數據并對數據進行濾波，計算水導軸承振動參量；

步驟三、建立水導軸承振動參量的三維學習模型，并根據三維關系模型提取水導軸承振動參量特征值，以及計算水導軸承振動參量的緩變率；

步驟四、根據水輪機物理屬性設定水導軸承振動參量的特征值與緩變率的閾值，根據提取的特征值與計算的緩變率進行預警及報警。

本發明的有益效果在于：本發明根據水導軸承振動參量的三維關系模型提取水導軸承振動參量特征值，通過大量模型數據提取特征數據與緩變率數據并設置預警，實現水電機組監測與預警；通過人工智能的匯聚、計算和輸出，增強了監測與分析的準確性，避免出現誤報警、漏報警的情況。

附圖說明

圖1是本發明的系統原理圖；

圖2是本發明的原理流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明作進一步說明：

如圖1所示，本發明一種槳葉開度監測管理系統，包括：

數據采集單元，用于采集狀態數據獲取現地參量并將數據匯聚存儲；