CN107035602A - 一种水轮机状态监测及故障诊断系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种水轮机状态监测及故障诊断系统,属于水轮机技术领域,包括状态监测系统和故障诊断系统,状态监测系统包括状态信息采集与分析模块、故障特征信息提取模块、监测模块和状态判别模块,故障诊断系统包括专家知识库、状态模式分析模块、故障分析模块、状态趋势模块和诊断决策模块,状态监测系统还包括站控层、监测层和过程层。本发明以设备运行状态为基础预测设备状态发展趋势,能够真正做到及时地、有针对性地对设备进行检修,不仅可以提高设备的可用率,还能有效降低检修费用,该系统实现容易,成本较低,易于推广。
Description
技术领域
本发明涉及一种监测及故障诊断系统,特别是涉及一种水轮机状态监测及故障诊断系统,属于水轮机技术领域。
背景技术
水力发电是一种环保、可重复开发利用的绿色能源。在国家大力提倡节能减排,发展低碳经济,实现经济可持续发展的背景下,为解决我国电力供应紧缺紧张的局面,发展水力发电显得尤为重要。随着水力发电机组单机容量的不断增大,其安全性和经济性日显重要。水轮发电机组是水电站最关键的主设备,水力发电机组一旦发生事故,轻则影响机组的正常运行,重则机组设备损坏,甚至影响电网的安全和稳定,因此,对水轮发电机组进行状态监测,确保水力发电机组安全、可靠、稳定运行,发挥最大发电效益,具有十分重要的意义。
电气设备的维修方式可以分为3种:故障维修、定期维修和状态检修。故障维修是保持设备一直运行直到发生故障才进行维修的一种方式;定期维修是按照预定的时间间隔或检修周期进行计划维修的一种方式;而状态检修是一种以设备运行状态为基础、以预测设备状态发展趋势为依据的检修方式。状态检修方式能及时地、有针对性地对设备进行检修,不仅可以提高设备的可用率,还能有效降低检修费用,代表着电气设备维修的发展方向。国内有些学者研究并设计了基于水轮机的状态监测与故障诊断系统;如周立华等使用NI公司的数据采集模板对压力脉动、振动与摆度、空蚀、效率等参数进行采集,使用LabView和SQL Server等设计监测软件系统,但实质还是一个单机工作的状态监测与故障诊断系统。吴道虎研究基于声学的水轮机状态监测技术,只对水轮机在不同工况下进行了噪声测试试验。盛旺、瞿曌等人利用LabView、PXI、MXI-3和DataSocket技术,采用C/S结构模式来实现水电机组状态监测与故障诊断系统的网络化,但这种方案需要购置大量的PXI总线仪器模块、MXI-3模块,以及图形化软件开发工具,开发费用较高,国外大量研究风轮机的状态监测与故障诊断技术,认为用小波变换对振动信号进行分析是一个关键技术,并认为声发射技术正受到越来越多的关注,但国外对水轮机组的状态监测与故障诊断的研究偏少。
发明内容
本发明的主要目的是为了提供一种水轮机状态监测及故障诊断系统,以设备运行状态为基础预测设备状态发展趋势,能够真正做到及时地、有针对性地对设备进行检修,不仅可以提高设备的可用率,还能有效降低检修费用,该系统实现容易,成本较低,易于推广。
本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到:
一种水轮机状态监测及故障诊断系统,包括状态监测系统和故障诊断系统,所述状态监测系统包括状态信息采集与分析模块、故障特征信息提取模块、监测模块和状态判别模块,所述故障诊断系统包括专家知识库、状态模式分析模块、故障分析模块、状态趋势模块和诊断决策模块,所述状态判别模块与所述状态模式分析模块电连接,所述状态判别模块还分别与所述故障特征信息提取模块和所述监测模块电连接,所述状态信息采集与分析模块和所述监测模块分别与水轮机连接,所述状态信息采集与分析模块还与所述故障特征信息提取模块电连接,所述状态模式分析模块分别与所述专家知识库、所述故障分析模块和所述状态趋势模块电连接,所述故障分析模块和所述状态趋势模块分别与所述诊断决策模块电连接。
优选的方案是,所述状态监测系统还包括站控层、监测层和过程层,所述监测层分别与所述站控层和所述过程层电连接。
在上述任一方案中优选的是,所述站控层由操作员站、工程师站、数据库服务器、Web服务器和防火墙组成,所述防火墙与Internet网络连接。
在上述任一方案中优选的是,所述监测层由交换机和多个监测站组成,所述交换机分别与多个所述监测站电连接,所述交换机还分别与所述操作员站、所述工程师站、所述数据库服务器和所述Web服务器电连接。
在上述任一方案中优选的是,所述过程层由多个水轮机组和多个现场节点组成,每个所述水轮机组均分别与多个所述现场节点电连接,所述水轮机组上设有振动传感器、摆度传感器和压力传感器。
在上述任一方案中优选的是,所述状态监测系统内设有监测软件,所述监测软件由数据采集模块、实时监测模块、数据管理模块、故障诊断模块和登陆管理模块组成。
在上述任一方案中优选的是,所述数据采集模块内设有手动采集模块、自动采集模块和参数设置模块。
在上述任一方案中优选的是,所述实时监测模块内设有机组总貌模块、棒图监测模块和图谱监测模块,所述图谱监测模块包括状态监测、电气监测和水利监测。
在上述任一方案中优选的是,所述数据管理模块内设有数据查询模块、数据库备份与恢复模块、数据库管理模块和历史曲线显示模块。
在上述任一方案中优选的是,所述故障诊断模块内设有状态评估模块、故障预测模块和故障诊断模模块,所述登陆管理模块内设有用户登录模块和密码修改模块。
本发明的有益技术效果:按照本发明的水轮机状态监测及故障诊断系统,本发明提供的水轮机状态监测及故障诊断系统,以设备运行状态为基础预测设备状态发展趋势,能够真正做到及时地、有针对性地对设备进行检修,不仅可以提高设备的可用率,还能有效降低检修费用,该系统实现容易,成本较低,易于推广。
附图说明
图1为按照本发明的水轮机状态监测及故障诊断系统的一优选实施例的整体结构示意图;
图2为按照本发明的水轮机状态监测及故障诊断系统的一优选实施例的水轮机组状态监测系统结构图,该实施例可以是与图1相同的实施例,也可以是与图1不同的实施例;
图3为按照本发明的水轮机状态监测及故障诊断系统的一优选实施例的现场节点硬件电路图,该实施例可以是与图1或图2相同的实施例,也可以是与图1或图2不同的实施例;
图4为按照本发明的水轮机状态监测及故障诊断系统的一优选实施例的监测软件的结构框图,该实施例可以是与图1或图2或图3相同的实施例,也可以是与图1或图2或图3不同的实施例;
图5为按照本发明的水轮机状态监测及故障诊断系统的一优选实施例的通信程序流程框图,该实施例可以是与图1或图2或图3或图4相同的实施例,也可以是与图1或图2或图3或图4不同的实施例。
具体实施方式
为使本领域技术人员更加清楚和明确本发明的技术方案,下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
如图1、图2、图3、图4和图5所示,本实施例提供的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,包括状态监测系统和故障诊断系统,所述状态监测系统包括状态信息采集与分析模块、故障特征信息提取模块、监测模块和状态判别模块,所述故障诊断系统包括专家知识库、状态模式分析模块、故障分析模块、状态趋势模块和诊断决策模块,所述状态判别模块与所述状态模式分析模块电连接,所述状态判别模块还分别与所述故障特征信息提取模块和所述监测模块电连接,所述状态信息采集与分析模块和所述监测模块分别与水轮机连接,所述状态信息采集与分析模块还与所述故障特征信息提取模块电连接,所述状态模式分析模块分别与所述专家知识库、所述故障分析模块和所述状态趋势模块电连接,所述故障分析模块和所述状态趋势模块分别与所述诊断决策模块电连接。
进一步的,在本实施例中,如图2所示,所述状态监测系统还包括站控层、监测层和过程层,所述监测层分别与所述站控层和所述过程层电连接,所述站控层由操作员站、工程师站、数据库服务器、Web服务器和防火墙组成,所述防火墙与Internet网络连接,所述监测层由交换机和多个监测站组成,所述交换机分别与多个所述监测站电连接,所述交换机还分别与所述操作员站、所述工程师站、所述数据库服务器和所述Web服务器电连接,所述过程层由多个水轮机组和多个现场节点组成,每个所述水轮机组均分别与多个所述现场节点电连接,所述水轮机组上设有振动传感器、摆度传感器和压力传感器。
进一步的,在本实施例中,如图4所示,所述状态监测系统内设有监测软件,所述监测软件由数据采集模块、实时监测模块、数据管理模块、故障诊断模块和登陆管理模块组成,所述数据采集模块内设有手动采集模块、自动采集模块和参数设置模块,所述实时监测模块内设有机组总貌模块、棒图监测模块和图谱监测模块,所述图谱监测模块包括状态监测、电气监测和水利监测,所述数据管理模块内设有数据查询模块、数据库备份与恢复模块、数据库管理模块和历史曲线显示模块,所述故障诊断模块内设有状态评估模块、故障预测模块和故障诊断模模块,所述登陆管理模块内设有用户登录模块和密码修改模块。
在本实施例中,水轮机运行时的各种参数,如振动量、电气量、上下游水位、功率损耗、压力、温度等,由分布于现场的多个数据采集节点实时采集,然后通过RS-485总线传送到上位机监测与故障诊断系统,并保存在数据库规定的位置,振动传感器选用北京桑拓应用技术研究所生产的ST-DP型地震低频振动传感器,摆度传感器选用CWY-DO系列电涡流传感器,压力传感器选用AK-1型应变式脉动压力传感器,对振动信号的采集与分析是水轮机组状态监测的重要内容,水轮机的振动与其他机械的振动相比有较大的差别,除了要考虑系统本身的机械特性之外,水轮机的过流部件以及电磁力也会使水轮机产生较大的振动,系统从纵向上看分为3个层次,即过程层的现场数据采集节点、监测层的监测站和站控层的服务器、工程师站等。在过程层,为了提高数据传输的实时性,根据水轮机组的数量将RS-485总线分段,一台水轮机组成一个网段,由现场节点采集水轮机运行时的各种状态参数,并将数据传送到监测层的监测站,一台监测站负责监视一台水轮机组的运行状态,然后通过交换式以太网将整个水电厂的所有水轮机组的运行状态全部传送到站控层的服务器,由位于站控层的Web服务器通过Internet向外部发布水轮机组的运行信息,并实现基于Internet的远程监测与故障诊断。
在本实施例中,现场节点主要负责对水轮机组运行过程中的各种信号进行实时采集和传输,包括水轮机组振动摆度监测、机组转速监测、机组导叶开度监测、水轮机气蚀监测、尾水管真空监测、电气量监测、压力监测、温度监测、水位及油位监测、水流量监测等,采集的信号包括模拟信号和开关信号,现场节点接收来自监测站的数据采集命令和其他一些组态命令,同时把采集到的数据通过RS-485总线上传到监测站。
在本实施例中,现场节点以AVR单片机ATmega8515为核心,ATmega8515是一种基于AVR增强型RISC架构的低功耗CMOS的8位微控制器,吞吐量在1MHz内可达1MIPS,速度大大超过传统51单片机,且具有8K字节的可在线编程ISP的Flash ROM,512字节的EEPROM和512字节的静态RAM,另外还有扩展存储器接口,可将数据存储器最大化到64K字节,有35个通用I/O线,32个通用工作寄存器,2个有比较模式的灵活定时/计数器,1个SPI串口,1个可编程串行同步/异步USART,1个可编程看门狗定时器等,硬件资源十分丰富,由于现场节点需要采集大量的数据,ATmega8515芯片内部的512字节SRAM容量不足,使用芯片62256将数据存储器增加了32K字节,使用串行AD转换芯片TLC2543将模拟信号转换成数字信号,并通过SPI方式送入ATmega8515,现场节点通过MAX485芯片将数据送上RS-485总线。
在本实施例中,位于监测层的监测站是一台高性能的工控机IPC,向下通过RS-485总线连接分布在各处的现场节点,向上通过交换式以太网与Web服务器、数据库服务器等相连,监测站的开发工具为Visual C++和SQL Server,上位机的监测软件在整个网络化状态监测中起着核心作用,完成的功能包括:
a.采集水轮机运行时的各种参数,包括状态量、电气量等。
b.设置现场节点的工作方式,如采集的通道数、采样周期等。
c.以数字、图形等方式显示水轮机组的全局和局部状态,画出实时曲线图、历史曲线图、频率曲线图等,能以声音、颜色的形式显示报警信息。
d.数据存储和管理,为了便于对数据进行分析,将现场节点采集到的大量数据存入数据库,并设置访问控制,数据分为实时数据和历史数据,这些数据既可作为事故或故障分析用,也可为水轮机组优化运行提供依据。
e.数据分析和故障诊断,利用监测系统采集到的各种数据,采用各种智能技术,提取数据中的各种特征信息,从而获取与故障相关的征兆,利用征兆进行故障诊断。
f)将水轮机组的运行参数上传到站控层的服务器,并接收来自站控层的各种组态命令。
在本实施例中,监测站通过RS-485总线接收现场节点的数据,采用主从工作方式,监测站是主机,现场节点是从机,ATmega8515单片机有一个USART同步异步串行接口,含有一个独立的高精度波特率发生器,无需占用一个定时/计数器,设置USART为异步工作方式,为了使ATmega8518单片机的串口USART适应多机通信的需要,在串口的控制与状态寄存器UCSRA中设置了多处理器通信模式MPCM位,若MPCM=0,则接收器可以接收数据帧和地址帧;若MPCM=1,则接收器能对接收到的字符帧进行过滤,只允许地址帧的接收,在多机通信系统中,串口USART的字符帧设置成具有9位数据位的帧格式,字符帧的第9位RXB8/TXB8用作区别是地址帧还是数据帧;对于地址帧,RXB8/TXB8=1,对于数据帧,RXB8/TXB8=0。
综上所述,在本实施例中,按照本实施例的水轮机状态监测及故障诊断系统,本实施例提供的水轮机状态监测及故障诊断系统,以设备运行状态为基础预测设备状态发展趋势,能够真正做到及时地、有针对性地对设备进行检修,不仅可以提高设备的可用率,还能有效降低检修费用,该系统实现容易,成本较低,易于推广。
以上所述,仅为本发明进一步的实施例,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明所公开的范围内,根据本发明的技术方案及其构思加以等同替换或改变,都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:包括状态监测系统和故障诊断系统,所述状态监测系统包括状态信息采集与分析模块、故障特征信息提取模块、监测模块和状态判别模块,所述故障诊断系统包括专家知识库、状态模式分析模块、故障分析模块、状态趋势模块和诊断决策模块,所述状态判别模块与所述状态模式分析模块电连接,所述状态判别模块还分别与所述故障特征信息提取模块和所述监测模块电连接,所述状态信息采集与分析模块和所述监测模块分别与水轮机连接,所述状态信息采集与分析模块还与所述故障特征信息提取模块电连接,所述状态模式分析模块分别与所述专家知识库、所述故障分析模块和所述状态趋势模块电连接,所述故障分析模块和所述状态趋势模块分别与所述诊断决策模块电连接。
2.根据权利要求1所述的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述状态监测系统还包括站控层、监测层和过程层,所述监测层分别与所述站控层和所述过程层电连接。
3.根据权利要求2所述的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述站控层由操作员站、工程师站、数据库服务器、Web服务器和防火墙组成,所述防火墙与Internet网络连接。
4.根据权利要求3所述的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述监测层由交换机和多个监测站组成,所述交换机分别与多个所述监测站电连接,所述交换机还分别与所述操作员站、所述工程师站、所述数据库服务器和所述Web服务器电连接。
5.根据权利要求4所述的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述过程层由多个水轮机组和多个现场节点组成,每个所述水轮机组均分别与多个所述现场节点电连接,所述水轮机组上设有振动传感器、摆度传感器和压力传感器。
6.根据权利要求1所述的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述状态监测系统内设有监测软件,所述监测软件由数据采集模块、实时监测模块、数据管理模块、故障诊断模块和登陆管理模块组成。
7.根据权利要求6所述的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述数据采集模块内设有手动采集模块、自动采集模块和参数设置模块。
8.根据权利要求6所述的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述实时监测模块内设有机组总貌模块、棒图监测模块和图谱监测模块,所述图谱监测模块包括状态监测、电气监测和水利监测。
9.根据权利要求6所述的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述数据管理模块内设有数据查询模块、数据库备份与恢复模块、数据库管理模块和历史曲线显示模块。
10.根据权利要求6所述的一种水轮机状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述故障诊断模块内设有状态评估模块、故障预测模块和故障诊断模模块,所述登陆管理模块内设有用户登录模块和密码修改模块。
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Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109213106A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-01-15 | 广西桂冠电力股份有限公司 | 一种一体化平台生产调度智能分析决策控制系统及方法 |
CN110107440A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-09 | 天津天发总厂机电设备有限公司 | 一种水轮发电机组远程监控系统 |
CN110107441A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-09 | 浙江大学 | 水轮机在线诊断预测系统 |
CN110119555A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-13 | 南方电网调峰调频发电有限公司 | 一种基于三维模型指导水轮机定量化检修实现方法 |
CN110159474A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-23 | 天津天发总厂机电设备有限公司 | 一种水轮发电机组的发电机设备状态远程监控方法 |
CN110513242A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-29 | 中国水利水电科学研究院 | 一种以振动频率为主线索的水电站稳定性故障诊断方法 |
CN110531656A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-03 | 大唐水电科学技术研究院有限公司 | 一种水电机组性能的监测系统和方法 |
CN110552832A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-10 | 大唐水电科学技术研究院有限公司 | 水轮机组故障诊断及健康状态评估方法 |
CN111337094A (zh) * | 2020-02-14 | 2020-06-26 | 南京智鹤电子科技有限公司 | 基于油位的机械状态检测方法和电子设备 |
CN112308300A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-02-02 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 一种大型电子产品状态预测管理系统 |
CN112459956A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-09 | 国网东北分部绿源水力发电公司 | 一种水轮机组状态实时监测和故障诊断系统及方法 |
CN114397840A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-26 | 腾安电子科技(江苏)有限公司 | 水轮机智能控制方法及装置 |
CN114412696A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-29 | 腾安电子科技(江苏)有限公司 | 水轮机运行异常报警方法、系统及水轮机监测系统 |
CN115573845A (zh) * | 2022-09-14 | 2023-01-06 | 华电电力科学研究院有限公司 | 一种融合机组在、离线数据的振摆趋势预警方法和系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101526586A (zh) * | 2009-04-17 | 2009-09-09 | 上海电力学院 | 一种发电机组嵌入式远程状态监测系统 |
CN102141808A (zh) * | 2010-09-28 | 2011-08-03 | 上海电力学院 | 汽轮发电机组嵌入式故障预诊断系统及方法 |
CN104929864A (zh) * | 2015-02-06 | 2015-09-23 | 青岛科技大学 | 基于fpga的嵌入式风力发电机组运行状态监测及故障诊断系统 |
-
2017
- 2017-06-14 CN CN201710447406.8A patent/CN107035602A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101526586A (zh) * | 2009-04-17 | 2009-09-09 | 上海电力学院 | 一种发电机组嵌入式远程状态监测系统 |
CN102141808A (zh) * | 2010-09-28 | 2011-08-03 | 上海电力学院 | 汽轮发电机组嵌入式故障预诊断系统及方法 |
CN104929864A (zh) * | 2015-02-06 | 2015-09-23 | 青岛科技大学 | 基于fpga的嵌入式风力发电机组运行状态监测及故障诊断系统 |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109213106A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-01-15 | 广西桂冠电力股份有限公司 | 一种一体化平台生产调度智能分析决策控制系统及方法 |
CN110119555B (zh) * | 2019-04-30 | 2022-12-02 | 南方电网调峰调频发电有限公司 | 一种基于三维模型指导水轮机定量化检修实现方法 |
CN110119555A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-13 | 南方电网调峰调频发电有限公司 | 一种基于三维模型指导水轮机定量化检修实现方法 |
CN110107440A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-09 | 天津天发总厂机电设备有限公司 | 一种水轮发电机组远程监控系统 |
CN110159474A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-23 | 天津天发总厂机电设备有限公司 | 一种水轮发电机组的发电机设备状态远程监控方法 |
CN110107441A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-09 | 浙江大学 | 水轮机在线诊断预测系统 |
CN110513242A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-29 | 中国水利水电科学研究院 | 一种以振动频率为主线索的水电站稳定性故障诊断方法 |
CN110531656A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-03 | 大唐水电科学技术研究院有限公司 | 一种水电机组性能的监测系统和方法 |
CN110552832A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-10 | 大唐水电科学技术研究院有限公司 | 水轮机组故障诊断及健康状态评估方法 |
CN111337094A (zh) * | 2020-02-14 | 2020-06-26 | 南京智鹤电子科技有限公司 | 基于油位的机械状态检测方法和电子设备 |
CN112308300A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-02-02 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 一种大型电子产品状态预测管理系统 |
CN112459956A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-09 | 国网东北分部绿源水力发电公司 | 一种水轮机组状态实时监测和故障诊断系统及方法 |
CN114412696A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-29 | 腾安电子科技(江苏)有限公司 | 水轮机运行异常报警方法、系统及水轮机监测系统 |
CN114412696B (zh) * | 2021-12-29 | 2024-03-19 | 腾安电子科技(江苏)有限公司 | 水轮机运行异常报警方法、系统及水轮机监测系统 |
CN114397840A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-26 | 腾安电子科技(江苏)有限公司 | 水轮机智能控制方法及装置 |
CN115573845A (zh) * | 2022-09-14 | 2023-01-06 | 华电电力科学研究院有限公司 | 一种融合机组在、离线数据的振摆趋势预警方法和系统 |
CN115573845B (zh) * | 2022-09-14 | 2023-07-25 | 华电电力科学研究院有限公司 | 一种融合机组在离线数据的振摆趋势预警方法和系统 |
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