CN109372704B - 发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统及发电场 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统及含有其的发电机组、发电场，包括发电机组状态监控采集系统、健康状态及故障分析定位系统、可移动式维护机器设备及发电机组备品备件工具库；发电机组状态监控采集系统用于对机组零部件运行中的数据进行监控采集，并将数据传输到健康状态及故障分析定位系统；健康状态及故障分析定位系统进行故障诊断分析定位并向可移动式维护机器设备发出维护或故障处理指令；可移动式维护机器设备依靠自身的导轨结构以及多自由度机械手臂获取发电机组备品备件工具库内的物品并实现机舱内零部件的维护、修复工作；本发明实现了早期故障诊断和无人运行维护操作的整体解决，使得机组运行更稳定。

Description

发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统及发电场
技术领域
本发明涉及发电机组维护和检修领域，特别是涉及一种发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统及发电场。
背景技术
电力能源是人们日常生活的重要能源，而电力设备的安全维护和检修是确保电力安全的重要手段。
目前，发电机组的日常维护和检修全部依靠人工进行。发电机组大多环境复杂，不能及时进行机组的日常维护；以风力发电机组为例，维护人员在日常维护中攀爬作业、高温环境等危险作业，存在较大的安全风险；在大风、夜间、雨雪等恶劣的自然条件下，人员禁止进行维护作业。而对于采用潮流能或潮汐能的发电机组，由于其所在环境特殊复杂，因此，人工维护也存在诸多不便。
中国发明专利，CN107563069，其公开了一种风力发电机组故障智能诊断方法，利用故障树和神经网络技术，解决了在不完全情报下实现对风电机组复杂故障的多故障诊断分析，由于其实现了故障原因定位，因此可为人工维护和检修提供了一定的依据，但对于发电机组的日常维护和检修，还是需要人工根据故障原因定位的基础上进行。
由此可见，目前的发电机组维护方式并未对机组进行全方位全天候的维护检修。并且发电机组中有大量的润滑部位，必须要进行及时的油脂补充及维护，以及大量的螺栓需要日常的力矩检查维护，诸如此类的日常维护工作全面进行，才能确保发电机组安全稳定运行，因此一种更便捷、更科学的维护方式的建立迫在眉睫。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于提供一种发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，使其可实现早期故障诊断和无人运行维护操作的整体解决，从而克服现有的发电机组运行维护操作中存在的不足。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，包括发电机组状态监控采集系统、健康状态及故障分析定位系统、可移动式维护机器设备及发电机组备品备件工具库；
所述发电机组状态监控采集系统用于对机组零部件运行中的数据进行监控采集，并将数据传输到健康状态及故障分析定位系统；
所述健康状态及故障分析定位系统用于根据发电机组状态监控采集系统传输的数据判定机组运行健康状态，同时进行故障诊断分析定位并向可移动式维护机器设备发出维护或故障处理指令；
所述可移动式维护机器设备位于发电机组的机舱内部，根据健康状态及故障分析定位系统发出的指令，依靠自身的导轨结构以及多自由度机械手臂获取发电机组备品备件工具库内的物品并实现机舱内零部件的维护、修复工作；
所述发电机组备品备件工具库位于机组的机舱内部，维护、修复所需要的物品置于备品备件工具库内，由可移动式维护机器设备根据指令获取。
作为本发明进一步地改进，所述可移动式维护机器设备包括：安装在机舱内的导轨；含有多自由度机械手臂的机械手工作台；以及安装在机舱内、用于从发电机组备品备件工具库内取出工具的辅助机械手臂；所述机械手工作台可沿导轨移动与辅助机械手臂对接并移动至待维护或故障处理位置。
进一步地，所述可移动式维护机器设备还包括在机组的机舱内尾部安装的龙门机构，所述辅助机械手臂安装在龙门机构上，所述发电机组备品备件工具库位于龙门机构下方。
进一步地，所述可移动式维护机器设备中，所述导轨为桁架式导轨，在导轨外侧安装有与导轨平行设置的丝杠传动机构，丝杠传动机构的一端连接有驱动电机，机械手工作台安装在丝杠传动机构及导轨上，并且可沿导轨运动。
进一步地，所述发电机组备品备件工具库内置有备用油脂、备用传感器及维修工具等。
进一步地，所述健康状态及故障分析定位系统为单机版系统，针对单台机组进行维护及故障深度学习,分析定位，对该机组的历史故障数据进行深度学习，并对该机组后续故障进行智能分析及给出最佳处理方案，同时管理该机组的维护；在故障或者维护时向可移动式维护机器设备发出指令。
进一步地，所述健康状态及故障分析定位系统为场级版系统，用于对全发电场的机组进行历史故障深度学习，并针对全发电场各台机组的故障给出最佳的处理方案指令；同时对全场机组的维护进行管理，在发电场内达到维护要求的机组向每台的可移动式维护机器设备发出维护指令。
进一步地，作为替换地，所述可移动式维护机器设备收到的维护或故障处理指令来自于专业工程师的远程手动操控，所述健康状态及故障分析定位系统不发送指令。
本发明要解决的第二个技术问题在于提供一种可实现早期故障诊断和无人运行维护操作的发电机组。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种发电机组，包括上述的发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，所述可移动式维护机器设备及发电机组备品备件工具库位于发电机组的机舱内；所述发电机组为陆上型、海洋型风力发电机组、潮流能发电机组或潮汐能发电机组。
本发明要解决的第三个技术问题在于提供一种可实现全场智能化运行维护操作的发电场。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种发电场，包括多个发电机组，还包括上述发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统；所述发电机组为陆上型、海洋型风力发电机组、潮流能发电机组或潮汐能发电机组。
通过采用上述技术方案，本发明至少具有以下优点：
1、本发明通过设置发电机组状态监控采集系统、健康状态及故障分析定位系统可实现早期故障诊断定位，采用可移动式维护机器设备及发电机组备品备件工具库，利用远程智能控制机器系统可实现无人故障处理及机组的维护，实现了故障诊断和故障处理的一体化解决。
2、采用可移动式维护机器设备中的两套机械手臂(含有多自由度机械手臂的机械手工作台及辅助机械手臂)及发电机组备品备件工具库相互配合，可以实现免人工维护的发电机组，降低维护人员工作的危险系数，用于风电机组时，可提高风电机组的可利用率，提升风电机组的寿命周期。
3、本发明在早期故障诊断定位时，采用了深度学习技术，利用大数据深度学习系统给出故障的处理方法，实现了发电机组维护的智能化、信息化，使得发电机运行更稳定。
4、本发明可实现风电机组的全智能化，推动风力发电技术的发展。同时，本发明适用范围较广广，具有风电机组类似结构的发电机组均可实现，特别适合陆上型、海洋型风力发电机组、潮流能发电机组、潮汐能发电机组等特殊环境下的发电机组设备。
附图说明
图1是本发明具体实施方式中单机版的风电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统的结构示意图。
图2是本发明具体实施方式中场级版的电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统的机构示意图。
图3是本发明具体实施方式中可移动式维护机器设备及发电机组备品备件工具库的组合结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本实施例以陆上风电机组为例进行阐述，如图1所示，该风电机组的智能故障诊断分析及运维操作机器系统，包括发电机组状态监控采集系统300、健康状态及故障分析定位系统400、可移动式维护机器设备100及发电机组备品备件工具库200。
发电机组关键零部件均配置监控采集系统，对机组各零部件运行中的温度、位移、扭矩、压力、电压、电流、转速、图像、火焰、烟雾等数据进行监控采集，形成机组的机组状态监控采集系统1，所有的数据传输到健康状态及故障分析定位系统400。
健康状态及故障分析定位系统400对机组数据分析，判定机组运行健康状态，并制定风力发电机组的维护工作计划，同时利用大数据分析手段进行故障诊断，给出有效的故障处理方法，并向可移动式维护机器设备100发出维护或故障处理指令。
可移动式维护机器设备100位于发电机组的机舱内部，根据健康状态及故障分析定位系统400发出的指令，依靠自身的导轨结构以及多自由度机械手臂获取发电机组备品备件工具库200内的工具并实现机舱内零部件的维护、修复工作。
发电机组备品备件工具库200位于机组的机舱内部，维护、修复所需要的物品置于备品备件工具库内，由可移动式维护机器设备100根据指令获取。
通过设置发电机组状态监控采集系统、健康状态及故障分析定位系统可实现早期故障诊断定位，采用可移动式维护机器设备及发电机组备品备件工具库，利用远程智能控制机器系统可实现无人故障处理及机组的维护，实现了故障诊断和故障处理的一体化解决。
上述健康状态及故障分析定位系统400有两种组成形式，一种可为单机版，一种可为场级版。单机版系统只针对单台机组进行维护及故障深度学习,分析定位。对该机组的历史故障数据进行深度学习，并对该机组后续故障进行智能分析及给出最佳处理方案，同时管理该机组的维护。在故障或者维护时向可移动式维护机器设备100给出指令。
场级版是一套健康状态及故障分析定位系统400对全场的机组进行历史故障深度学习，并针对全场各台机组的故障给出最佳的处理方案指令。同时对全场机组的维护进行管理，在场内达到维护要求的机组向每台的可移动式维护机器设备100发出维护指令，具体如图2所示。
上述发电机组状态监控采集系统300、健康状态及故障分析定位系统400也可采用除深度学习以外的其它现有方式进行故障诊断定位分析。
配合图3所示，可移动式维护机器设备100包括：安装在机舱内的导轨101；含有多自由度机械手臂102的机械手工作台103；以及安装在机舱内、用于从发电机组备品备件工具库200内取出工具的辅助机械手臂104，图中A为位于机舱内的发电机的简化示意。
工作时，多自由度机械手臂102可随机械手工作台103沿导轨101移动与辅助机械手臂104对接并移动至待维护或故障处理位置。通过上述设置，可以实现发电机组免人工维护，降低维护人员工作的危险系数，用于风电机组时，可提高风电机组的可利用率，提升风力发电机组的寿命周期。
上述辅助机械手臂104可直接安装在机舱内上、左、右、后等不同位置，当然，作为优选地，也可在机舱内尾部设置龙门机构105，辅助机械手臂104安装在龙门机构105上，发电机组备品备件工具库200位于龙门机构105下方。安装在龙门机构105上的辅助机械手臂104，从发电机组备品备件工具库200内，将所需物品(备品、备件或工具)取出，并安装在机械手工作台103末端的多自由度机械手臂102上。
上述机械手安装工作台103的移动可由驱动电机驱动杠杆传动实现，具体结构为：在导轨外侧安装有与导轨平行设置的丝杠传动机构107，丝杠传动机构107的一端连接有驱动电机106，机械手工作台103安装在丝杠传动机构107及导轨101上，并且可沿导轨101运动。
上述最优组合方式的工作流程为：在健康状态及故障分析定位系统400发出维护或者故障处理指令时，驱动电机106通过丝杠传动机构107传动，将机械手工作台103移动至龙门机构105位置，辅助机械手臂104从发电机组备品备件工具库200中取出所需物品，并安装在机械手工作台103的末端的多自由度机械手臂102上。根据维护或故障处理指令，机械手工作台103移动至相应的处理位置，进行维护或者故障处理。
上述发电机组备品备件工具库200内置有各种发电机组维修或修复所用的备品、备件或工具，如可内置有备用油脂、备用传感器及力矩扳手、电动扳手等维修工具。
例如，健康状态及故障分析定位系统400发现某处螺栓需要进行力矩维护时，发出力矩维护指令时，驱动电机106通过丝杠传动机构107传动，将机械手工作台103移动至龙门机构105位置，辅助机械手臂104将维护工具(力矩扳手)从发电机组备品备件工具库200中取出，并与多自由度机械手臂102对接安装，多自由度机械手臂102再移动至待维修的螺栓附近进行维修，维修完成后再返回，经过辅助机械手臂104将维护工具放回备品备件工具库200内。
再例如，健康状态及故障分析定位系统400发现某处需要加注油脂维护，发出加注油脂维护指令时，驱动电机106通过丝杠传动机构107传动，将机械手工作台103移动至龙门机构105位置，辅助机械手臂104将备品油脂的油脂瓶从发电机组备品备件工具库200中取出，并与多自由度机械手臂102对接将油脂瓶传递给多自由度机械手臂，多自由度机械手臂102再移动至待加注位置附近进行维修，维修完成后再返回，经过辅助机械手臂104将油脂瓶放回备品备件工具库。
再例如，健康状态及故障分析定位系统400发现某处传感器损坏需要更换，发出传感器更换指令时，驱动电机106通过丝杠传动机构107传动，将机械手工作台103移动至龙门机构105位置，辅助机械手臂104将电动扳手从发电机组备品备件工具库200中取出，并与多自由度机械手臂102对接安装，多自由度机械手臂102再移动至待更换位置附近将待更换传感器用电动扳手拆下，然后再返回，经过辅助机械手臂104取出新的传感器再移动至待更换位置附近进行更换安装。
优选地，上述导轨101为桁架式导轨，沿机舱前后方向设置，当然，导轨可设置在左上、左下、右上、右下等位置，或是斜线设置均可。
作为上述全自动方式的替换，也可采用半自动方式，健康状态及故障分析定位系统400不发送指令，可移动式维护机器设备100收到的维护或故障处理指令来自于专业工程师的远程手动操控，也可实现零登机维护。
综上所述，本发明从故障检测、大数据深度学习给出故障的定位处理方法，利用远程智能控制机器系统，实现了早期故障诊断和无人运行维护操作的整体解决。实现了发电机组维护的智能化、信息化，使得发电机运行更稳定。同时，本发明适用范围更广，具有类似结构的发电机组均可实现，如本发明可适用于陆上型、海洋型风力发电机组、潮流能发电机组或潮汐能发电机组等特殊环境下发电机组设备。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，其特征在于，包括发电机组状态监控采集系统、健康状态及故障分析定位系统、可移动式维护机器设备及发电机组备品备件工具库；
所述发电机组状态监控采集系统用于对机组零部件运行中的数据进行监控采集，并将数据传输到健康状态及故障分析定位系统；
所述健康状态及故障分析定位系统用于根据发电机组状态监控采集系统传输的数据判定机组运行健康状态，同时进行故障诊断分析定位并向可移动式维护机器设备发出维护或故障处理指令；
所述可移动式维护机器设备位于发电机组的机舱内部，根据健康状态及故障分析定位系统发出的指令，依靠自身的导轨结构以及多自由度机械手臂获取发电机组备品备件工具库内的物品并实现机舱内零部件的维护、修复工作；
所述发电机组备品备件工具库位于机组的机舱内部，维护、修复所需要的物品置于备品备件工具库内，由可移动式维护机器设备根据指令获取；
所述可移动式维护机器设备包括：
安装在机舱内的导轨；
含有多自由度机械手臂的机械手工作台；
以及安装在机舱内、用于从发电机组备品备件工具库内取出工具的辅助机械手臂；
所述多自由度机械手臂可随机械手工作台沿导轨移动与辅助机械手臂对接并移动至待维护或故障处理位置。
2.根据权利要求1所述的发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，其特征在于，所述可移动式维护机器设备还包括在机组的机舱内尾部安装的龙门机构，所述辅助机械手臂安装在龙门机构上，所述发电机组备品备件工具库位于龙门机构下方。
3.根据权利要求1所述的发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，其特征在于，所述可移动式维护机器设备中，所述导轨为桁架式导轨，在导轨外侧安装有与导轨平行设置的丝杠传动机构，丝杠传动机构的一端连接有驱动电机，机械手工作台安装在丝杠传动机构及导轨上，并且可沿导轨运动。
4.根据权利要求1所述的发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，其特征在于，所述发电机组备品备件工具库内置有备用油脂、备用传感器及维修工具。
5.根据权利要求1所述的发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，其特征在于，所述健康状态及故障分析定位系统为单机版系统，针对单台机组进行维护及故障深度学习,分析定位，对该机组的历史故障数据进行深度学习，并对该机组后续故障进行智能分析及给出最佳处理方案，同时管理该机组的维护；在故障或者维护时向可移动式维护机器设备发出指令。
6.根据权利要求1所述的发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，其特征在于，所述健康状态及故障分析定位系统为场级版系统，用于对全发电场的机组进行历史故障深度学习，并针对全发电场各台机组的故障给出最佳的处理方案指令；同时对全场机组的维护进行管理，在发电场内达到维护要求的机组向每台的可移动式维护机器设备发出维护指令。
7.根据权利要求1-6任一项所述的发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，其特征在于，作为替换地，所述可移动式维护机器设备收到的维护或故障处理指令来自于专业工程师的远程手动操控，所述健康状态及故障分析定位系统不发送指令。
8.一种发电机组，其特征在于，包括权利要求1-5任一项所述的发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统，所述可移动式维护机器设备及发电机组备品备件工具库位于发电机组的机舱内；
所述发电机组为陆上型风力发电机组、海洋型风力发电机组、潮流能发电机组或潮汐能发电机组。
9.一种发电场，包括多个发电机组，其特征在于，还包括权利要求6所述的发电机组智能故障诊断分析及运维操作机器系统；
所述发电机组为陆上型风力发电机组、海洋型风力发电机组、潮流能发电机组或潮汐能发电机组。
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