煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法，包括：根據(jù)煙氣發(fā)電機組的結(jié)構(gòu)和振動故障特點確定數(shù)據(jù)采集方式；通過現(xiàn)場案例分析、故障機理研究和模型仿真等，建立煙氣發(fā)電機組振動故障的診斷知識庫；通過合理設(shè)置煙氣輪機、減速器和發(fā)電機的頻段參數(shù)，自動計算三大部件的故障可信度；通過綜合分析和合成運算得到機組的狀態(tài)。本發(fā)明還公開了一種煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷裝置，可以直接顯示故障診斷結(jié)果和原因以及建議采取的處理措施，能夠幫助用戶及時了解機組的狀態(tài)，優(yōu)化機組的運行，減少由于事故擴大和誤停機而造成的損失，提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。
【專利說明】煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法和裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測故障診斷領(lǐng)域，特別是涉及煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]煙氣發(fā)電機組是以石油催化裂化生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的高溫廢煙氣為介質(zhì)，膨脹輸出做功，帶動發(fā)電機發(fā)電，具有顯著的節(jié)能和環(huán)保效益。煙氣發(fā)電機組一般由煙氣輪機、減速器和發(fā)電機等三大部件組成，減速器將煙氣輪機較高的轉(zhuǎn)速變?yōu)榘l(fā)電機的額定轉(zhuǎn)速3000rpm,以滿足電網(wǎng)的要求。
[0003]煙氣發(fā)電機組振動故障是主要的故障表現(xiàn)形式。目前，一般是通過人工方式，對采集的振動數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定是否存在故障以及故障的可信度。通常是機組出現(xiàn)明顯異常時進(jìn)行人工分析診斷，時效性較差，難以及時發(fā)現(xiàn)機組存在的問題。有的采用智能診斷系統(tǒng)，對振動數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊診斷或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷，獲得故障的可信度，但在數(shù)據(jù)采集、診斷方法和診斷知識等方面難以適應(yīng)機組的實際需要，通常的診斷結(jié)果是多種故障并存，可信度差別不大，難以確定故障的真正原因和處理方法，缺乏實際指導(dǎo)意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明要解決的問題是提供煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法和裝置，根據(jù)煙氣發(fā)電機組的主要部件的振動故障機理和特征，確定數(shù)據(jù)采集、頻段劃分、診斷知識庫和綜合分析方法等，以便及時和準(zhǔn)確地掌握機組的狀態(tài)，保證機組安全穩(wěn)定地運行。
[0005]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法，所述方法包括:
[0006]根據(jù)煙氣發(fā)電機組的結(jié)構(gòu)和振動故障機理，根據(jù)振動故障特征頻率確定數(shù)據(jù)采集方式；
[0007]通過現(xiàn)場案例分析、故障機理研究和模型仿真等，建立煙氣發(fā)電機組振動故障的診斷知識庫；
[0008]通過合理設(shè)置煙氣輪機、減速器和發(fā)電機的頻段參數(shù)，自動計算征兆的可信度和三大部件的故障可信度；
[0009]綜合分析不同故障、不同部件之間的影響關(guān)系，通過合成運算得到機組的狀態(tài)；
[0010]顯示故障診斷結(jié)果、故障原因以及建議采取的處理措施。
[0011]更進(jìn)一步，所述的診斷知識庫，包括故障征兆、故障診斷規(guī)則和故障處理建議。
[0012]更進(jìn)一步，顯示不同部件故障的可信度和故障原因，提出運行和處理意見。
[0013]更進(jìn)一步，根據(jù)不同部件的故障特征頻率進(jìn)行頻段劃分，并設(shè)置合理的基準(zhǔn)值和報警值，計算故障征兆的可信度，并與診斷知識庫的診斷規(guī)則進(jìn)行匹配，獲得三大部件故障的可信度。
[0014]上述故障征兆的可信度計算、診斷規(guī)則匹配、故障可信度計算，可以采取如下方法:
[0015]煙氣輪機故障的頻段劃分如下表所示:
[0016]
【權(quán)利要求】
1.煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法，其特征在于，所述方法包括: 根據(jù)煙氣發(fā)電機組的結(jié)構(gòu)和振動故障機理，根據(jù)振動故障特征頻率確定數(shù)據(jù)采集方式； 通過現(xiàn)場案例分析、故障機理研究和模型仿真等，建立煙氣發(fā)電機組振動故障的診斷知識庫； 通過合理設(shè)置煙氣輪機、減速器和發(fā)電機的頻段參數(shù)，自動計算征兆的可信度和三大部件的故障可信度； 綜合分析不同故障、不同部件之間的影響關(guān)系，通過合成運算得到機組的狀態(tài)； 顯示故障診斷結(jié)果、故障原因以及建議采取的處理措施。
2.如權(quán)利要求1所述煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法，其特征在于，所述的診斷知識庫，包括故障征兆、故障診斷規(guī)則和故障處理建議。
3.如權(quán)利要求1-2所述煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法，其特征在于，顯示不同部件故障的可信度和故障原因，提出運行和處理意見。
4.如權(quán)利要求1-3所 述煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法，其特征在于，根據(jù)不同部件的故障特征頻率進(jìn)行頻段劃分，并設(shè)置合理的基準(zhǔn)值和報警值，計算故障征兆的可信度，并與診斷知識庫的診斷規(guī)則進(jìn)行匹配，獲得三大部件故障的可信度。
5.如權(quán)利要求4所述煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法，其特征在于，煙氣輪機故障的頻段劃分如下表所示:
6.如權(quán)利要求5所述煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法，其特征在于，故障征兆可信度計算方法如下: 判斷某頻率成分較大，首先找到相應(yīng)頻率區(qū)間最大振幅，如果大于該頻率區(qū)間的基準(zhǔn)值，再以該頻率區(qū)間的報警值為基準(zhǔn)，按照以下公式計算: 如果一倍頻fypl大于頻段的基準(zhǔn)值，以一倍頻區(qū)間的報警值fyplbj為基準(zhǔn)，振動頻譜中一倍頻振幅較大情況下的故障征兆可信度sym_cf計算為sym_cf = fypl*fypl/(fypl*fypl+fyplbj*fyplbj) 判斷某頻率成分為主，則是以通頻振幅為基準(zhǔn)，按照以下公式計算: 如果一倍頻fypl大于頻段的基準(zhǔn)值，以通頻振幅fypp為基準(zhǔn),振動以一倍頻為主情況下的故障征兆可信度sym_cf計算為sym_cf = min (1.0, fypl/fypp)。
7.如權(quán)利要求6所述煙氣發(fā)電機組振動故障的自動診斷方法，其特征在于，得到故障征兆可信度后，故障的可信度計算如下:根據(jù)故障征兆的可信度，匹配相應(yīng)故障所有的診斷規(guī)則，得到每條診斷規(guī)則對應(yīng)的故障可信度；如果某條診斷規(guī)則由m個征兆組成，每個征兆的可信度為sym_cfl, sym_cf2,...sym_cfm,規(guī)則本身的可信度為cfr,則由該規(guī)則得到的故障可信度為 fault_cf = min(sym_cfI, sym_cf2,…sym_cfm)氺cfr。
【文檔編號】G01H17/00GK103808405SQ201210442341
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2012年11月8日 優(yōu)先權(quán)日:2012年11月8日
【發(fā)明者】韓廣新, 李永紅 申請人:極晨智道信息技術(shù)(北京)有限公司