网络化汽轮机组远程监测及故障诊断系统的研究

1、.PAGE ：.；PAGE 7网络化汽轮机组远程监测及缺点诊断系统的研讨杨涛 黄树红 高伟 汪勇 张金平华中科技大学能源与动力工程学院，武汉，430074张柏林 黄丕维湖南省电力实验研讨所，长沙，410007摘要：本文针对火电机组形状监测和缺点诊断方面存在的缺乏，提出了建立省级缺点诊断中心，并研讨开发了网络化汽轮机组远程监测及缺点诊断系统，已运用于消费实践，在汽轮发电机组运转和维修中发扬了重要作用。本文还引见了该系统的体系构造、软件构造、网络技术及特点，并给出运用实例阐明其适用性和有效性。关键词：远程监测 缺点诊断 小波分析 灰度矩Long-distance Networked Steam T

2、urbine Group Monitoring and Fault Diagnose Systematic ResearchYang tao shuhong Huang Gao wei Wang yong jinping Zhanghuazhong University of Science and Technology,430074,Wuhan,PRCAbstract: Thanks to the deficiency of state inspect and fault diagnosis in the thermal power station, this paper puts forw

3、ard the provincial trouble diagnose center and proposes the long-range networked steam turbine group monitoring and trouble diagnose system. This method has been applied to the operation and played an important role in the production. This paper also introduces the system structure, software structu

4、re, network technology and its characteristic. And the instance has proved its practicability and validity.Key Words: long-distance monitoring； fault diagnosis； wavelet analysis；grey quadrature0前言火电机组不断向高参数大容量开展,自动化程度不断提高,运转特性也日益复杂。大型机组频繁地参与调峰使缺点机率普遍增大，严重影响了发电设备的可用率。同时，设备现代化管理提出了形状检修的要求。因此，保证机组平安、可靠

5、、经济和优化运转，科学评价设备形状就成为当前非常重要的研讨课题，其中形状监测及缺点诊断不断是备受注重的方向。目前，受诸多要素的影响，在火电机组形状监测和缺点诊断方面存在许多缺乏，制约了机组缺点的早期预测，添加了不用要的专门实验费用和停机损失，主要表达在以下几个方面：基金工程：国家自然科学基金工程资助50105004作者简介：杨涛，男，1978年生，华中科技大学能源与动力工程学院教师，博士研讨生，主要从事形状监测与缺点诊断专家系统方面的研讨 = 1 * GB2 现场形状监测设备不够完善，尚不能满足缺点诊断的需求。大型火力发电机组都配备有计算机控制与数据采集系统DCS/DAS和机组平安监视与维护系

6、统 TSI 等，但现场DAS/DCS系统监测的数据主要是为机组正常运转监视和控制效力，对于缺点诊断，还短少许多必要的分析手段，而且运转监测数据普通只保管比较短的时间，数据容易丧失。另外，已有的监测系统相互独立，无法将各种反映缺点特征的性能参数按照缺点类型有机地结合起来，如现有的振动在线监测系统，其立足点在于机组振动常规监测，尚无结合机组运转情况进展缺点分析诊断的功能，要进展缺点诊断仍必需进展许多专门的实验，这些无疑添加缺点早期预测、缺点分析的难度和本钱。 = 2 * GB2 现场领域专家缺乏，制约了缺点的早期预测与分析。任何一种缺点都不是孤立存在的，总是伴随着许多异常景象发生，对其进展分析往往

7、涉及到许多专门的领域知识，仅仅熟习机组运转、检修特性是不够的，还必需具备许多专门的领域知识，准确掌握缺点的机理。现场运转及专责工程师受专业分工和日常事物的限制，不能够到达这种要求，缺点特征参数往往被忽视，特别是缺点的早期特征。 = 3 * GB2 信息不能共享进展缺点诊断时，往往需求获得其他技术咨询，现有的监测系统尚不能提供信息共享方面的技术支持，制约了缺点的及时、准确分析。因此，有必要建立省级或发电公司级机组缺点诊断中心，开发网络化机组远程监测及缺点诊断专家系统，针对主要缺点类型，实时、延续、在线监测相关平安性能参数，实现数据自动存储、缺点自动诊断和网络通讯。鉴于我国电力体制的开展历史，以省

8、为单元的电力信息化建立相对完备，短时间内建立起省级远程监测诊断中心是真实可行的。远程监测诊断系统从省级电网中大型火电机组平安经济运转的实践出发，采用现场运转分析系统和远程监测诊断系统相结合的方式。现场部分直接面向运转人员，消费管理人员，操作运用方便，自动化程度高，界面友好。远程监测诊断系统那么面向领域专家和专业工程师，除了在线实时监测之外，更强调网络化、数据完备性和具有高程度的分析与诊断功能，在诊断中心能远程全面地监测大型机组的实践运转形状参数, 经过网上阅读可同时监测多台机组的形状，迅速处置大量变化的信息，集中领域专家对设备缺点作出诊断和预测，处理现场监测及诊断设备、缺点诊断专家及缺点诊断技

9、术缺乏的问题，实现“挪动数据而不挪动人，“信息共享这一现代理念，为机组操作、维护和决策管理人员提供可靠的信息和分析结果，减少判别缺点的时间，防止事故的发生，同时，减少实验设备、人员及维修经费。本文引见了作者所开发的省级网络化汽轮机组远程监测及缺点诊断系统，它是省级监测诊断中心的最重要组成部分。系统在Internent平台上实现了省级监测诊断中心的的功能。1系统硬件体系构造图1为省级汽轮机组远程监测诊断系统的总体构造图。远程监测诊断系统分布于图中的运用效力器和数据库效力器之上。数据采集任务站从汽轮机组中布置的传感器采集各种机组运转数据，按照数据库效力器的需求整理数据，然后经过网络发送到数据库效力

10、器，分别存放在实时数据库、当前数据库和历史数据库中，供远程监测诊断系统运用。图1 省级汽轮机组远程监测诊断系统体系构造图中心数据库效力器到厂级MIS网电厂操作员站本地效力器 数据采集任务站、MIS、DCS等系统的数据防火墙电力系统广域网诊断中心防火墙监测诊断运用效力器到诊断中心局域网监测诊断任务站采集任务站汽轮发电机组采集任务站互联网 = 1 * GB2 数据采集任务站数据采集任务站采用高性能微处置器和高速采集板来完成汽轮机组振动数据的采集。任务站针对机组的不同转速采用同步整周期采样或定频率采样两种方式获取振动数据，以共享二进制文件方式记录所采样的实时数据、启停数据和追想数据，其采样间隔为1秒

11、钟。为了提高信号分析的带宽，同步整周期采样频率为工频的128倍频。 = 2 * GB2 电厂本地效力器电厂本地效力器行使本地数据库效力器和电厂局域网WEB效力器的功能。经过共享文件方式访问数据采集任务站，获得数据，写入数据库中。同时，作为局域网WEB效力器，还提供了实时监测功能，直接面向电厂局域网，使局域网内用户经过WEB阅读器可以监测机组的振动及相关形状量变化情况，时间间隔为1秒钟。 = 3 * GB2 中心数据库效力器 中心数据库效力器完成数据汇总功能。实现与各个电厂的本地数据库通讯，保证历史数据的完备性和共享性。同时，为诊断中心的Web运用效力器提供数据支撑。 = 4 * GB2 监测诊

12、断运用效力器监测诊断运用效力器作为WEB效力器，面向整个互联网用户。用户登录到监测诊断运用效力器，经过运用监测分析软件和缺点诊断软件对机组缺点进展诊断，并将结果取回给现场用户。假设缺点类型比较复杂，中心还可以向远方专家求救，专家经过互联网登录到监测诊断运用效力器运用本人的知识进展诊断，将结果前往诊断中心，并由诊断中心反响给现场用户，指点现场运转。 = 5 * GB2 监测诊断任务站监测诊断任务站是一个典型的瘦客户机，它仅仅是一个可以访问监测诊断运用效力器的阅读器，用于显示监测诊断运用效力器的运转结果。并且随着商业阅读器的晋级而晋级，极大地简化了传统的C/S模型中繁重的客户端软件维护和晋级任务。

13、2系统软件体系构造汽轮机组远程监测诊断软件系统采用阅读器/效力器B/S方式，如图2所示。这种方式是一种3层的构造，它们分别是表示层、功能层和数据层。表示层是运用系统的用户接口，即客户阅读器；功能层是运用的主体，即监测诊断web效力器，其主要功能是衔接用户和数据库，当用户提出恳求时，由它执行相应的运用程序与数据库进展衔接，并按照用户需求向数据库提出数据处置恳求，最后将数据以HTML的方式前往给客户阅读器；数据层就是数据库管理系统，担任处置数据的存取。 数据同步监测诊断Web效力器远程监测缺点诊断远程监测诊断客户阅读器中心数据效力器运转数据静态页面图2 汽轮机组远程监测诊断系统的软件体系构造运转数

14、据电厂本地效力器 数据同步实时监测静态页面厂内用户软件系统采用现场运转分析系统和远程诊断系统相结合的方式。现场运转分析系统位于电厂本地效力器上，只允许厂内授权用户访问。直接面向运转人员，消费管理人员，以1秒的采样间隔实时监测机组的振动数据及相关的运转参数。并对振动数据进展波形、频谱、轴心轨迹、全息普、三维谱等分析。远程监测诊断系统运转于监测诊断运用效力器上，面向互联网授权用户。它具有远程监测，历史查询，缺点诊断和数据管理等功能。当用户经过授权后，经过网页阅读器登录到效力器，可以对机组的运转形状以5秒的采样间隔进展远程监测，也可以查看机组的历史形状和趋势。当发现机组异常后，启动基于人工神经网络的

15、缺点诊断软件，结合专家的知识对机组进展诊断并将诊断结果反响给现场。在缺点诊断功能中，还集成了基于延续小波变换的信息交融诊断模块，经过二维小波灰度图和一阶灰度矩的比较可以对转子不平衡、轴系不对中、动静碰摩和油膜涡动等缺点进展诊断【1】3数据库3.1 数据库设计对于数据库系统而言，Oracle、Sybase System和Informix Online在UNIX平台上的性能比Micorsoft SQL Server要好一些，但SQL Server是Windows NT/2000平台上当之无愧的最好的数据库系统。SQL Server拥有动态锁定、异种数据复制、稳定的主机衔接、支持超大型数据库VLDB

16、Very Large Database、无缝Internet集成、企业范围的可伸缩性、集成的C2/E3平安性、分布式数据仓库、并行事务执行等等特性，因此，系统可选择SQL Server 2000作为数据库管理系统。监测诊断数据库历史振动数据历史波形数据历史缓变数据历史追想数据历史启停数据系统配置数据历史数据库当前振动数据当前波形数据当前缓变数据当前启停数据系统配置数据当前数据库缺点诊断数据库实时振动数据实时波形数据实时缓变数据实时启停数据系统配置数据实时数据库图3 监测诊断数据库构造图数据库分为电厂本地数据库和中心数据库，中心数据库需求管理多个电厂机组数据。就单个电厂而言，诊断中心的数据库与其

17、本地数据库构造是一样的。整个系统的数据库构造如图3所示。 实时数据库是为了实现机组实时形状监测而设置的，因此实时数据库的各个数据表中一直只保管几个时辰的实时数据，以1秒钟的频率刷新数据。当前数据库是为用户查看几天内的机组形状及趋势而设置的。数据库中的各个数据表保管机组当前72小时的数据，记录的时间间隔为5秒。当前启停数据表中保管最近一次启停时的数据，振动数据按照转速间隔20rpm记录。历史数据库中的各个数据表保管机组一年甚至更长时间的运转数据，振动数据和其他形状数据的记录时间间隔为3分钟。原始振动波形数据，记录的时间间隔是30分钟。启停数据表中保管一年内机组启停时的数据。追想数据表保管机组在振

18、动超越门限值时，前后3分钟的数据。缺点诊断数据库主要用来存储要是机组的征兆与缺点信息，以及人工神经网络衔接权值。诊断中心用户或经过授权的专家根据机组的实践运转情况提供缺点诊断所用神经网络的训练用样本，运用神经网络训练工具进展网络训练。3.2 数据同步数据同步的主要功能是使诊断中心数据库与电厂汽轮机组数据库的数据坚持同步更新，实现数据汇总。数据同步的方法有很多，可以采用FTP传送数据文件、WINSOCK传送数据等方法。本系统采用的是SQL Server 2000数据复制功能。复制是将一组数据从一个数据源拷贝到多个数据源的技术，是将一份数据发布到多个存储站点上的有效方式。运用复制技术，用户可以将一份数据发布到多台效力器上，从而使不同的