CN104571096B - 一种燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法及系统，这种给煤机故障诊断方法包括：通过动态计算原煤仓中煤密度以判断给煤机是否出现故障。本发明可以广泛用于监控火力发电厂燃料输运系统，特别是可以诊断出给煤机渐变的计量偏差，实现了给煤机的故障诊断，并给出报警提示；并且通过辨别出给煤机的计量偏差，为设备管理和检修人员开展基于设备状态的维护提供依据，提高了电站辅机设备的可靠性，为机组安全和经济运行提供了保障。
Description
技术领域
本发明属于燃煤火力发电生产监测与设备故障预测诊断领域，具体涉及到一种燃煤电厂给煤机故障诊断的方法及系统。
背景技术
燃煤电厂的燃料输运系统中，原煤需要经过上煤皮带秤称重计量后进入特定给煤机的原煤仓。其中，给煤机是计量和控制进入锅炉中原煤质量的关键设备。由于给煤机计量装置的工作条件恶劣，容易发生设备老化、转速探头松动等故障而导致计量不准确，且这种计量不准确的发生是一个渐进的过程，只有累计偏差达到一定程度时才会被运行人员察觉，故障处理不及时影响锅炉的正常燃烧控制，给机组的安全经济运行带来不利因素。如果能够利用现有设备的计量装置，在线分析燃煤电厂燃料输运系统中的动态物料平衡关系，实现给煤机故障的在线诊断，有利于提高燃煤电厂的生产运行技术水平。
发明内容
本发明的目的是提供一种燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法及诊系统，以实现对给煤机计量不准确的故障检测。
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法，包括：通过动态计算原煤仓中煤密度以判断给煤机是否出现故障。
进一步，所述通过动态计算原煤仓中煤的密度以判断给煤机是否出现故障的步骤包括：步骤S100，建立原煤仓内煤炭体积的数学模型；步骤S200，通过所述数学模型及密度公式计算出与测试时间点相对应的煤密度；以及步骤S300，根据所述煤密度判断给煤机是否出现故障。
进一步，所述步骤S100中建立原煤仓内煤炭体积的数学模型，即V=F(h)，式中，h为原煤仓内的煤高度，V为原煤仓内的煤体积；所述步骤S200中通过所述数学模型及密度公式计算出与测试时间点相对应的煤密度的方法包括：步骤S210，在参考时间点t1时，通过所述数学模型及获取的原煤仓当前煤高度h1计算出相应煤体积V1；将所述煤体积V1与当前煤密度ρ0根据密度公式计算出原煤仓中煤的质量G1；步骤S220，在测试时间点t2时，计算原煤仓的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的净输入量Gi，并与煤质量G1计算出在测试时间点t2时的煤质量G2；以及根据获取的原煤仓当前煤高度h2，通过所述数学模型计算出当前煤体积V2；将所述煤质量G2和煤体积V2通过密度公式计算出与测试时间点t2相对应的煤密度ρj。
优选的，为了更好的实现自动化报警，步骤S300中根据所述煤密度判断给煤机是否出现故障的方法包括：通过设定煤密度的限定范围以判断给煤机是否出现故障，即当在测试时间点t2时，若煤密度ρj高于该煤密度限定范围上限时，判断给煤机计量的给煤量小于实际的给煤量；若煤密度ρj低于该煤密度限定范围下限时，判断给煤机计量的给煤量大于实际的给煤量。
进一步，所述步骤S220中计算原煤仓在参考时间点t1至测试时间点t2的煤的净输入量Gi的方法包括：步骤S221，读取在参考时间点t1时，通过上煤皮带进入原煤仓的累计上煤量p1、给煤机累计给煤量g1；步骤S222，读取在测试时间点t2时，上煤皮带进入原煤仓的累计上煤量p2、给煤机累计给煤量g2，以及通过料位计测量所述煤高度h2；步骤S223，计算净输入量Gi，即Gi=Gin-Gout，式中，Gin为累计进入原煤仓的煤的质量，Gin=p2-p1；Gout为累计从原煤仓流出的煤质量，Gout=g2-g1。
又一方面，本发明还提供了一种燃煤电厂给煤机故障在线诊断系统，包括：
故障诊断计算单元，与料位计、上煤皮带秤和给煤机相连，且通过计算当前原煤仓中煤密度以判断给煤机是否出现故障。
进一步，所述故障诊断计算单元适于建立原煤仓内煤炭体积的数学模型，通过所述数学模型及密度公式计算出与测试时间点相对应的煤密度，以及根据所述煤密度判断给煤机是否出现故障。
进一步，所述数学模型为V=F(h)，式中，h为原煤仓内的煤高度，V为原煤仓内的煤体积；所述故障诊断计算单元还适于在参考时间点t1时，通过所述数学模型及获取的原煤仓当前煤高度h1计算出相应煤体积V1；将所述煤体积V1与当前煤密度ρ0根据密度公式计算出原煤仓中煤的质量G1；以及在测试时间点t2时，计算原煤仓的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的的净输入量Gi，并与煤质量G1计算出在测试时间点t2时的煤质量G2；以及根据获取的原煤仓当前煤高度h2，通过所述数学模型计算出当前煤体积V2；将所述煤质量G2和煤体积V2通过密度公式计算出与测试时间点t2相对应的煤密度ρj。
进一步，所述故障诊断计算单元计算原煤仓的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的净输入量Gi，即读取在参考时间点t1时，通过上煤皮带进入原煤仓的累计上煤量p1、给煤机累计给煤量g1；读取在测试时间点t2时，上煤皮带进入原煤仓的累计上煤量p2、给煤机累计给煤量g2，以及通过料位计测量所述煤高度h2；计算净输入量Gi，即Gi=Gin-Gout，式中，Gin为累计进入原煤仓的煤的质量，Gin=p2-p1；Gout为累计从原煤仓流出的煤质量，Gout=g2-g1。
优选的，为了更好的实现自动化报警，所述故障诊断计算单元还与一报警单元相连；所述故障诊断计算单元还适于通过设定煤密度限定范围以判断给煤机是否出现故障，即当在测试时间点t2时，若煤密度ρj高于该煤密度限定范围上限时，判断给煤机计量的给煤量小于实际的给煤量；若煤密度ρj低于该煤密度限定范围下限时，判断给煤机计量的给煤量大于实际的给煤量。
本发明的有益效果是，（1）本发明可以广泛用于监控火力发电厂的燃料输运系统，特别是可以在线诊断出给煤机计量的偏差，实现了给煤机的故障诊断，并给出报警提示；（2）本发明通过辨别出给煤机渐变的计量误差，为设备管理和检修人员开展基于设备状态的维护提供依据，并且提高了电站辅机设备的可靠性，为机组经济和安全运行提供了保障。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1示出了本发明的电厂给煤机所涉及的燃料输运系统示意图；
图2示出了本发明的燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法的流程图；
图3示出了本发明的燃煤电厂给煤机故障在线诊断系统的原理框图；
图4示出了原煤仓的平面图；
图5示出了原煤仓内部边界线轮廓视图一；
图6示出了原煤仓内部边界线轮廓视图二；
图7示出了煤密度ρj历史趋势图。
图中：上煤皮带1、原煤仓2、给煤机3。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
实施例1
本发明需要读取原煤仓2的料位信息（煤高度），通过上煤皮带1进入指定原煤仓2的累计输煤量，给煤机3的累计给煤量信息，这些数据在电厂内可从生产实时数据库中读取或者通过厂级监控系统（sis）访问，也可以连接现场设备，再通过计算获得上述数据；上述数据均可以通过现有技术进行获取，这里不在赘述。
图1示出了本发明的电厂给煤机所涉及的燃料输运系统示意图。
如图1所示，本发明的一种电厂给煤机故障在线诊断方法，包括：通过计算原煤仓2中煤密度以判断给煤机3是否出现故障，即动态计算原煤仓2中煤密度以判断给煤机3是否出现故障。
图2示出了本发明的燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法的流程图。
如图2所示，进一步，所述通过计算原煤仓2中煤的密度以判断给煤机3是否出现故障的步骤包括：步骤S100，建立原煤仓2内煤炭体积的数学模型；步骤S200，通过所述数学模型及密度公式计算出与测试时间点相对应的煤密度；以及步骤S300，根据所述煤密度判断给煤机3是否出现故障。
具体的，所述步骤S100中建立原煤仓2内煤炭体积的数学模型，即V=F(h)，式中，h为原煤仓2内的煤高度，V为原煤仓2内的煤体积。
具体的，在原煤仓2中安装了料位计，获得料位的高度h，原煤仓2容积固定，可以通过计算或者试验的方式计算出原煤仓2原煤体积(V)与料位高度(h)的数学模型V=F(h)。
所述步骤S200中通过所述数学模型及密度公式计算出与测试时间点相对应的煤密度的方法包括：步骤S210，在参考时间点t1时，通过所述数学模型及获取的原煤仓2当前煤高度h1计算出相应煤体积V1；将所述煤体积V1与当前煤密度ρ0根据密度公式计算出原煤仓2中煤的质量G1；其中，当前煤密度ρ0的取值来自于电厂来煤的密度平均数值。
步骤S220，在测试时间点t2时，计算原煤仓2的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的净输入量Gi，并与煤质量G1计算出在测试时间点t2时的煤质量G2；以及根据获取的原煤仓2当前煤高度h2，通过所述数学模型计算出当前煤体积V2；将所述煤质量G2和煤体积V2通过密度公式计算出与测试时间点t2相对应的煤密度ρj。
优选的，通过设定煤密度限定范围以判断给煤机是否出现故障，即当在测试时间点t2时，若煤密度ρj高于该煤密度限定范围上限时，判断给煤机3计量的给煤量小于实际的给煤量；若煤密度ρj低于该煤密度限定范围下限时，判断给煤机3计量的给煤量大于实际的给煤量。
进一步，所述步骤S220中计算原煤仓2的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的净输入量Gi的方法包括：步骤S221，读取在参考时间点t1时，通过上煤皮带1进入原煤仓2的累计上煤量p1、给煤机3累计给煤量g1。所述累计上煤量p1适于通过位于上煤皮带1机构内的上煤皮带秤获得。
步骤S222，读取在测试时间点t2时，上煤皮带1进入原煤仓2的累计上煤量p2、给煤机3累计给煤量g2，以及通过料位计测量所述煤高度h2。
步骤S223，计算净输入量Gi，即Gi=Gin-Gout，式中，Gin为累计进入原煤仓2的煤的质量，Gin=p2-p1；Gout为累计从原煤仓2流出的煤质量，Gout=g2-g1。
其中，实施例所涉及的密度公式为G=V×ρ，式中G为煤质量，V为煤体积，ρ为煤密度。
实施例2
图3示出了本发明的燃煤电厂给煤机故障在线诊断系统的原理框图。
如图3所示，在实施例1基础上，本发明还提供了一种电厂给煤机3故障诊断系统，包括：
故障诊断计算单元，与料位计、上煤皮带1和给煤机3相连，且通过计算当前原煤仓2中煤密度以判断给煤机3是否出现故障。
具体的，所述故障诊断计算单元包括数据采集端，所述料位计、上煤皮带秤和给煤机3分别将采集到的相应通过数据采集端进入故障诊断计算单元中，所述故障诊断计算单元还包括处理器模块，通过所述处理器模块完成计算当前原煤仓2中煤密度以判断给煤机3是否出现故障的工作。其中，所述处理器模块例如但不限于采用单片机、嵌入式芯片等处理器。所述上煤皮带秤位于上煤皮带1机构内。
进一步，所述故障诊断计算单元适于建立原煤仓2内煤炭体积的数学模型，通过所述数学模型及密度公式计算出与测试时间点相对应的煤密度，以及根据所述煤密度判断给煤机3是否出现故障。
进一步，所述数学模型为V=F(h)，式中，h为原煤仓2内的煤高度，V为原煤仓2内的煤体积； 所述故障诊断计算单元还适于在参考时间点t1时，通过所述数学模型及获取的原煤仓2当前煤高度h1计算出相应煤体积V1；将所述煤体积V1与当前煤密度ρ0根据密度公式计算出原煤仓2中煤的质量G1；以及在测试时间点t2时，计算原煤仓2的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的净输入量Gi，并与煤质量G1计算出在测试时间点t2时的煤质量G2；以及根据获取的原煤仓2当前煤高度h2，通过所述数学模型计算出当前煤体积V2；将所述煤质量G2和煤体积V2通过密度公式计算出与测试时间点t2相对应的煤密度ρj。
所述故障诊断计算单元计算原煤仓2的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的净输入量Gi，即读取在参考时间点t1时，通过上煤皮带1进入原煤仓2的累计上煤量p1、给煤机3累计给煤量g1；读取在测试时间点t2时，上煤皮带1进入原煤仓2的累计上煤量p2、给煤机3累计给煤量g2，以及通过料位计测量所述煤高度h2；计算净输入量Gi，即Gi=Gin-Gout，式中，Gin为累计进入原煤仓2的煤的质量，Gin=p2-p1；Gout为累计从原煤仓2流出的煤质量，Gout=g2-g1。
作为本实施例的一种可选的实施方式，所述故障诊断计算单元还与一报警单元相连；所述故障诊断计算单元还适于通过设定煤密度限定范围以判断给煤机是否出现故障，即当在测试时间点t2时，若煤密度ρj高于该煤密度限定范围上限时，判断给煤机计量的给煤量小于实际的给煤量；若煤密度ρj低于该煤密度限定范围下限时，判断给煤机计量的给煤量大于实际的给煤量。
本发明的给煤机故障诊断方法及诊断系统可以广泛用于监控火力发电厂燃料输运系统，特别是可以诊断出给煤机计量的误差，实现了给煤机的故障诊断，并给出报警提示。
可以提高参考时间点t1与测试时间点t2的时间间隔，通过煤密度ρj累计给煤机计量的误差，进一步提高判别精度。
图4示出了原煤仓的平面图。
如图4所示，在所述实施例1和实施例2中建立原煤仓内煤炭体积的数学模型的具体方法包括：
原煤仓平面结构如图所示，原煤仓为立体结构，计算体积方法如下。
图5示出了原煤仓内部边界线轮廓视图一。
图6示出了原煤仓内部边界线轮廓视图二。
如图5至图6所示，由图原煤仓内部边界线轮廓建立x与h的函数关系为x=g(h),（图5和图6可以看出，原煤仓内部边界线轮廓的下部为倒梯形轮廓线，上部为矩形轮廓线）
对于本实例中x=g(h)可根据原煤仓的结构表示为分段函数，即
g(h)= ah+b，h≤L；（见图5）
g(h)= c， h>L；（见图6）
其中a为原煤仓下部倒梯形轮廓线斜边的斜率；b为倒梯形轮廓线的下边，c为原煤仓上部矩形轮廓线的下边。h为煤高度，x为原煤仓内壁到中心线的距离，L为原煤仓出口处到分界线的距离。
由于原煤仓是曲线x=g(h)以中心线旋转形成的立体结构，故体积随V的变化函数V= F(h),即：
h≤L时，
h＞L 时，
故障诊断计算单元将原煤仓中煤的密度计算值存入数据库中，用户可以通过浏览器访问历史数据报表，如图7所示，设定煤的密度在0.65和1.1范围内为正常值，当煤的密度超出此范围，报警单元发出报警。
本原煤仓内煤炭体积的数学模型作为本发明的一种可选的体积计算方法，具有计算精度高的优点。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (8)
1.一种燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法，其特征在于，包括：通过动态计算原煤仓中煤密度以判断给煤机是否出现故障；
所述通过动态计算原煤仓中煤的密度以判断给煤机是否出现故障的步骤包括：
步骤S100，建立原煤仓内煤炭体积的数学模型；
步骤S200，通过所述数学模型及密度公式计算出与测试时间点相对应的煤密度；以及
步骤S300，根据所述煤密度判断给煤机是否出现故障。
2.根据权利要求1所述的燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S100中建立原煤仓内煤炭体积的数学模型，
即V＝F(h)，
式中，h为原煤仓内的煤高度，V为原煤仓内的煤体积；
所述步骤S200中通过所述数学模型及密度公式计算出与测试时间点相对应的煤密度的方法包括：
步骤S210，在参考时间点t1时，通过所述数学模型及获取的原煤仓当前煤高度h1计算出相应煤体积V1；
将所述煤体积V1与当前煤密度ρ0根据密度公式计算出原煤仓中煤的质量G1；
步骤S220，在测试时间点t2时，计算原煤仓的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的净输入量Gi，并与煤质量G1计算出在测试时间点t2时的煤质量G2；以及
根据获取的原煤仓当前煤高度h2，通过所述数学模型计算出当前煤体积V2；
将所述煤质量G2和煤体积V2通过密度公式计算出与测试时间点t2相对应的煤密度ρj。
3.根据权利要求2所述的燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法，其特征在于，步骤S300中根据所述煤密度判断给煤机是否出现故障的方法包括：通过设定煤密度限定范围以判断给煤机是否出现故障，即
当在测试时间点t2时，若煤密度ρj高于该煤密度限定范围上限时，判断给煤机计量的给煤量小于实际的给煤量；若煤密度ρj低于该煤密度限定范围下限时，判断给煤机计量的给煤量大于实际的给煤量。
4.根据权利要求3所述的燃煤电厂给煤机故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S220中计算原煤仓的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的净输入量Gi的方法包括：
步骤S221，读取在参考时间点t1时，通过上煤皮带进入原煤仓的累计上煤量p1、给煤机累计给煤量g1；
步骤S222，读取在测试时间点t2时，上煤皮带进入原煤仓的累计上煤量p2、给煤机累计给煤量g2，以及通过料位计测量所述煤高度h2；
步骤S223，计算净输入量Gi，即Gi＝Gin-Gout，
式中，Gin为累计进入原煤仓的煤的质量，Gin＝p2-p1；
Gout为累计从原煤仓流出的煤质量，Gout＝g2-g1。
5.一种燃煤电厂给煤机故障在线诊断系统，其特征在于，包括：
故障诊断计算单元，与料位计、上煤皮带秤和给煤机相连，且通过计算当前原煤仓中煤密度以判断给煤机是否出现故障；
所述故障诊断计算单元适于建立原煤仓内煤炭体积的数学模型，通过所述数学模型及密度公式计算出与测试时间点相对应的煤密度，以及根据所述煤密度判断给煤机是否出现故障。
6.根据权利要求5所述的燃煤电厂给煤机故障在线诊断系统，其特征在于，
所述数学模型为V＝F(h)，式中，h为原煤仓内的煤高度，V为原煤仓内的煤体积；
所述故障诊断计算单元还适于在参考时间点t1时，通过所述数学模型及获取的原煤仓当前煤高度h1计算出相应煤体积V1；将所述煤体积V1与当前煤密度ρ0根据密度公式计算出原煤仓中煤的质量G1；以及
在测试时间点t2时，计算原煤仓的煤在参考时间点t1至测试时间点t2的净输入量Gi，并与煤质量G1计算出在测试时间点t2时的煤质量G2；以及根据获取的原煤仓当前煤高度h2，通过所述数学模型计算出当前煤体积V2；将所述煤质量G2和煤体积V2通过密度公式计算出与测试时间点t2相对应的煤密度ρj。
7.根据权利要求6所述的燃煤电厂给煤机故障在线诊断系统，其特征在于，所述故障诊断计算单元计算原煤仓的煤的净输入量Gi，即
读取在参考时间点t1时，通过上煤皮带进入原煤仓的累计上煤量p1、给煤机累计给煤量g1；
读取在测试时间点t2时，上煤皮带进入原煤仓的累计上煤量p2、给煤机累计给煤量g2，以及通过料位计测量所述煤高度h2；
计算净输入量Gi，即Gi＝Gin-Gout，式中，Gin为累计进入原煤仓的煤的质量，Gin＝p2-p1；Gout为累计从原煤仓流出的煤质量，Gout＝g2-g1。
8.根据权利要求7所述的燃煤电厂给煤机故障在线诊断系统，其特征在于，所述故障诊断计算单元还与一报警单元相连；
所述故障诊断计算单元还适于通过设定煤密度限定范围以判断给煤机是否出现故障，即当在测试时间点t2时，若煤密度ρj高于该煤密度限定范围上限时，判断给煤机计量的给煤量小于实际的给煤量；若煤密度ρj低于该煤密度限定范围下限时，判断给煤机计量的给煤量大于实际的给煤量。
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