CN110045719B - 一种远程故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种远程故障诊断方法，其通过抓取发电机组各种运行状态参数；并实时远程传输抓取到的状态参数；最后在远程对获取到的各个状态参数进行组合曲线分析、变化趋势分析，并根据分析结果确定发电机组的启动失败故障、潜在的运行故障风险和启动可靠性评估。本发明提供的方案能够准确的实现对电站的发电机组的故障进行远程诊断，可有效解决现有技术所存在的问题。

Description

一种远程故障诊断方法

技术领域

本发明涉及发电机组技术，具体涉及发电机组的故障诊断技术。

背景技术

内燃发电机组是将化学能源转化为电能的设备，作为移动式电源为野外用户、移动设备(如船舶等)提供电力，以及作为重要的、不能断电的用电设备(如炼钢炉、手术室、核电站、数据中心、消防设施等)的备用电源，其工作的稳定可靠性、启动的可靠性非常重要。由此可见，作为安全性产品，一旦发电机组出现问题，如何快速的诊断出发电机组的故障，是非常有意义的。

但是现有的发电机组一般出现问题，都是需要由专业的人员进行现场检测，以确定故障；这需要电站配备专业的维护人员，成本非常的高；如果电站没有配备专业的维护人员，则需要由外部派遣专业维修人员到现场进行检测，不经成本高，而且效率非常的低下。

由此可见，针对发电机组，提供一种能够快速便捷的故障诊断方案是本领域亟需解决的问题。

发明内容

针对现有发电机组需要进行现场故障诊断所存在的问题，需要一种快速便捷的发电机组故障诊断方案。

为此，本发明的目的在于提供一种远程故障诊断方法，可有效实现发电机组的远程故障诊断。

为了达到上述目的，本发明提供的远程故障诊断方法，包括：

抓取发电机组各种运行状态参数与预处理；

实时远程传输抓取到的状态参数；

在远程对获取到的各个运行状态的一次参数、二次参数进行时间坐标上的因果关联分析、变化趋势分析，并根据分析结果确定发电机组的故障。

进一步的，所述方法在现场实时抓取发电机组各种运行状态一次参数，并预处理得到二次参数。

进一步的，所述方法在现场通过触发，抓取触发瞬间发电机组前后各5-10秒的各种运行状态参数，并通过远程数据传输，向指定的设备生产商、或专业服务商报修。

进一步的，所述方法在发电机组每次启动、每次故障报警、发电机组现场人工触发报修时，都自动抓取并存储故障前后各5-10秒的各种运行参数，采样频率不低于10Hz。

进一步的，所述方法在每次启动抓取有效的运行参数用于组合分析，组合一次参数包括：海拔高度、水温、燃油箱油位、转速、启动电瓶放电电流、浮充电电流、启动电瓶电压、发动机喷油量、机油压力参数，由此进行组合分析；

在发电机组运行时抓取的参数包括：三相电压、三相电流、频率、发动机转速、机油压力、冷却水温、齿条位置参数；

在对抓取的一次参数和发电机组运行时参数进行预处理后得到二次参数，该二次参数包括：电瓶电压跌落、电瓶启动放电量、浮充电量、启动拖动转速、启动发火时间、转速波动率、电压波动率、电流波动率、等状态机油压力、等状态水温、全电压谐波含量、发电输出电能、燃油消耗量、有功功率、无功功率、功率因素、能耗系数。

进一步的，所述方法在远程对各个二次参数形成对应的变化趋势图，包括在记录每次启动的电瓶电压跌落、电瓶启动放电电流和放电量、浮充电流和浮充电量、启动拖动转速、启动发火时间、启动油量等参数形成对应的随启动次数、水温的变化趋势图；

接着，分析是否呈不良趋势、或是否越过故障阀值，判断启动电瓶是否正常、浮充电装置是否故障、进油管是否进空气、启动电机是否正常；

最后，判断发动机下次启动一次性成功的可靠性，作为备用发电机组启动可靠性管理的方法。

进一步的，所述方法记录每次启动的电瓶电压跌落、电瓶启动放电量、浮充电量、启动拖动转速、启动发火时间，以发动机水温、启动次序为横坐标，判断上诉参数随水温、启动次数变化是否呈不良趋势或是否越限；以及等状态机油压力、等状态水温、燃油消耗比率等随运行时间的变化是否呈不良趋势或是否越限。

进一步的，所述方法对于启动失败故障进行判断时：远程依据一次参数曲线：海拔高度、水温、燃油箱油位、转速、启动电瓶放电电流、浮充电电流、启动电瓶电压、发动机喷油量、机油压力等参数的组合曲线，在启动过程的十秒内，判断各参数的物理逻辑关系、环境因数、启动条件是否具备，在据此分析启动失败故障一般性的常见原因。。

进一步的，所述方法对于运行性故障趋势进行分析时：定时抓取并预处理二次参数：包括转速波动率、电压波动率、电流波动率、等状态机油压力、等状态水温、全电压谐波含量、能耗系数等，依据趋势分析方法判断二次参数随运行时间的增加而变化的趋势，对不良趋势，可提醒用户进行预防性故障检修，超过阀值视为故障。进一步的，所述方法在发电机组控制终端发出故障报警时，自动抓取前后各5-10秒的一次运行参数和二次参数，通过组合曲线的时间坐标对比分析，确定引发因素，从而判断和定位故障。

进一步的，所述方法还根据分析结果对发电机组进行预防性维保，并有效提升发电机组一次性启动成功的可靠性。

进一步的，所述方法依据燃油能耗系数变化趋势，以及是否重载掉转速，判断发动机空气滤清器是否需要进行预防性维保；依据启动时间变化趋势，以及是否重载掉转速，判断发动机燃油滤清器是否需要进行预防性维保；依据等状态机油压力变化趋势，判断发动机机油滤清器和机油是否需要进行预防性维保；依据启动电压跌落变化趋势，以及浮充电是否正常，判断发动机启动电瓶是否需要进行预防性维保；依据等状态水温变化趋势，以及发动机水温高是否报警，判断发动机冷却水箱是否需要进行预防性维保。

本发明提供的方案能够精确的实现对电站的发电机组的故障进行远程诊断，无需专业人员到现场进行检测，效率高，实施成本低，可有效解决现有技术所存在的问题。

再者，基于本发明提供的方案还能够对发电机组进行预防性维保，可大大提高发电机组运行的可靠性。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。

图1为本实例中进行远程故障诊断的流程图；

图2为本实例中形成的运行参数组合曲线图的示例图；

图3为本实例中发电机组开机趋势分析的示例图；

图4为本实例中发电机组能耗系数分析的示例图；

图5为本实例中启动失败故障的启动组合曲线示例图；

图6为本实例中发动机启动时的组合曲线示例图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

针对发电机组运行过程中故障的诊断，本实例摒弃检修人员到现场对发电机组进行现场检修的方案，采用远程快速诊断的方式来实现发电机组故障的诊断。

本实例具体基于发电机组运行时电瓶启动电压跌落、发火时间、启动电机拖动转速、能耗系数、等状态机油压力等参数的变化趋势分析，来实现对发电机组故障的诊断，以及还可以对发电机组进行预防性维保。

参见图1，其所示为本实例基于上述原理来对电站现场发电机组进行远程故障诊断的流程。

作为举例，为有效实现远程故障诊断，本实例在电站的每组发电机组上设置一参数数据抓取终端，用于对发电机组运行时的相应的状态参数进行实时抓取。

据此，对发电机组进行远程故障诊断的流程包括如下步骤：

首先，利用参数数据抓取终端抓取发电机组各种运行状态参数。

本步骤，可由现场发电机组上的参数数据抓取终端实时抓取发电机组各种运行状态参数。

根据需要也可以不同实时抓取发电机组的各种运行状态参数，可在发电机组出现故障时，通过触发参数数据抓取终端，再由参数数据抓取终端来对出现故障的发电机组的各种运行状态参数进行抓取。

具体的，每次启动抓取有效的运行参数用于组合分析，组合一次参数包括：海拔高度、水温、燃油箱油位、转速、启动电瓶放电电流、浮充电电流、启动电瓶电压、发动机喷油量、机油压力等参数的组合分析。运行时抓取的参数包括：三相电压、三相电流、频率、机油压力、冷却水温、齿条位置(喷油量)、等，预处理后得到的二次参数包括：电瓶电压跌落、电瓶启动放电量、浮充电量、启动拖动转速、启动发火时间、转速波动率、电压波动率、电流波动率、等状态机油压力(等转速、等水温时的机油压力)、等状态水温(气温修正后等功率时的水温)、全电压谐波含量、发电输出电能、燃油消耗量、有功功率、无功功率、功率因素、能耗系数等。

接着，将抓取到的发电机组的各种运行状态参数实时远程传输只后台。通过互联网查询方式，以有线网络口、或手机卡无线通讯方式传输至云端服务器存储、显示、分析。这样可以达到如下优点：

1)传输数据流量可控，从而节省通讯成本；

2)云端服务器存储容量大，便于数据大量长期存储；

3)运行数据便于在云端服务器上做进一步的人工智能分析；

4)实现异地、运行数据远程查询、故障诊断。

最后，在后台远程对获取到的各个状态参数进行变化趋势分析，并根据分析结果确定发电机组的故障。

为了能够直观的显示发电机组的运行状态，本实例可在后台针对发电机组的各个状态参数形成对应的变化趋势图，作为举例，将各个参数的趋势变化进行组合，形成各种数据的组合曲线图(参见图2)。

1)对于启动失败故障，依据一次参数曲线组合，在启动过程的十秒内，依据各参数的逻辑关系、启动条件是否具备，从而分析启动失败故障一般性的常见原因，这些常见故障原因非专业人员无法判断，专业人员易于判断。

2)对于运行性故障，依据趋势分析方法判断一次、二次参数随启动次数、或运行时间的增加而变化的趋势，对不良趋势，可以提醒用户进行预防性维保，超过阀值视为故障。

基于上述的变化趋势分析，本方案还能够还根据分析结果对发电机组进行预防性维保(参见图3、图4)。

如图可知，本方案对对发电机组进行预防性维保时，首先依据燃油能耗系数变化趋势，以及是否重载掉转速，判断发动机空气滤清器是否需要进行预防性维保；依据启动时间变化趋势，以及是否重载掉转速，判断发动机燃油滤清器是否需要进行预防性维保；依据等状态机油压力变化趋势，判断发动机机油滤清器和机油是否需要进行预防性维保；依据启动电压跌落变化趋势，以及浮充电是否正常，判断发动机启动电瓶是否需要进行预防性维保；依据等状态水温变化趋势，以及发动机水温高是否报警，判断发动机冷却水箱是否需要进行预防性维保。

上述远程故障诊断方案在具体实施时，在现场实时抓取发电机组各种运行状态一次参数，并预处理得到二次参数。

在现场通过触发，抓取触发瞬间发电机组前后各5-10秒的各种运行状态参数，并通过远程数据传输，向指定的设备生产商、或专业服务商报修。

在发电机组每次启动、每次故障报警、发电机组现场人工触发报修时，都自动抓取并存储故障前后各5-10秒的各种运行参数，采样频率不低于10Hz。

进一步的，在每次启动抓取有效的运行参数用于组合分析，组合一次参数包括：海拔高度、水温、燃油箱油位、转速、启动电瓶放电电流、浮充电电流、启动电瓶电压、发动机喷油量、机油压力参数，由此进行组合分析；

在发电机组运行时抓取的参数包括：三相电压、三相电流、频率、发动机转速、机油压力、冷却水温、齿条位置参数；

在对抓取的一次参数和发电机组运行时参数进行预处理后得到二次参数，该二次参数包括：电瓶电压跌落、电瓶启动放电量、浮充电量、启动拖动转速、启动发火时间、转速波动率、电压波动率、电流波动率、等状态机油压力、等状态水温、全电压谐波含量、发电输出电能、燃油消耗量、有功功率、无功功率、功率因素、能耗系数。

进一步的，在远程对各个二次参数形成对应的变化趋势图时，具体包括如下步骤：

在记录每次启动的电瓶电压跌落、电瓶启动放电电流和放电量、浮充电流和浮充电量、启动拖动转速、启动发火时间、启动油量等参数形成对应的随启动次数、水温的变化趋势图；

接着，分析是否呈不良趋势、或是否越过故障阀值，判断启动电瓶是否正常、浮充电装置是否故障、进油管是否进空气、启动电机是否正常；

最后，判断发动机下次启动一次性成功的可靠性，作为备用发电机组启动可靠性管理的方法。

进一步的，通过记录每次启动的电瓶电压跌落、电瓶启动放电量、浮充电量、启动拖动转速、启动发火时间，以发动机水温、启动次序为横坐标，判断上诉参数随水温、启动次数变化是否呈不良趋势或是否越限；以及等状态机油压力、等状态水温、燃油消耗比率等随运行时间的变化是否呈不良趋势或是否越限。

进一步的，在对启动失败故障，进行判断时：远程依据一次参数曲线：海拔高度、水温、燃油箱油位、转速、启动电瓶放电电流、浮充电电流、启动电瓶电压、发动机喷油量、机油压力等参数的组合曲线，在启动过程的十秒内，判断各参数的物理逻辑关系、环境因数、启动条件是否具备，在据此分析启动失败故障一般性的常见原因。依据一次参数曲线组合，在启动过程的十秒内，依据各参数的因果逻辑关系、启动条件是否具备，从而分析启动失败故障一般性的常见原因，这些常见故障原因非专业人员无法判断，专业人员易于判断。

进一步的，在对运行性故障趋势进行分析时：定时抓取并预处理二次参数：包括转速波动率、电压波动率、电流波动率、等状态机油压力、等状态水温、全电压谐波含量、能耗系数等，依据趋势分析方法判断二次参数随运行时间的增加而变化的趋势，对不良趋势，可提醒用户进行预防性故障检修，超过阀值视为故障。所述方法对于对于运行性故障，依据各参数的因果逻辑关系判断故障，或依据趋势分析方法判断一次、二次参数随启动次数、或运行时间的增加而变化的趋势，对不良趋势，可以提醒用户进行预防性维保，超过阀值视为故障。

进一步的，在发电机组控制终端发出故障报警时，自动抓取前后各5-10秒的一次运行参数和二次参数，通过组合曲线的时间坐标对比分析，确定引发因素，从而判断和定位故障。

进一步的，根据需要还可根据分析结果对发电机组进行预防性维保，并有效提升发电机组一次性启动成功的可靠性。

针对上述方案以下通过一具体应用实例来进一步说明本方案。

实例1：

参见图5，其所示为基于本方案得到的启动失败故障的启动组合曲线示例图。

由图可知：

1)启动时电瓶电压正常跌落，说明电瓶电压正常；

2)电瓶放电电流正常，说明启动电机电器回路正常；

3)发动机转速为零，故障判断为：常见性可能性最大的故障是启动电机顶齿卡阻。

实例2

参见图6，其所示为基于本方案得到的发动机启动时的组合曲线示例图。

基于图6所示的发动机启动时的组合曲线可知，机油压力上升滞后于转速上升近2秒，发动机机油压力建压慢，频繁启动可能带来发动机异常磨损，建议检查、维修机油齿轮泵或检查机油是否正常。

最后需要说明的，上述本发明的方法，或特定系统单元、或其部份单元，为纯软件架构，可以透过程序代码布设于实体媒体，如硬盘、光盘片、或是任何电子装置(如智能型手机、计算机可读取的储存媒体)，当机器加载程序代码且执行(如智能型手机加载且执行)，机器成为用以实行本发明的装置。上述本发明的方法与装置亦可以程序代码型态透过一些传送媒体，如电缆、光纤、或是任何传输型态进行传送，当程序代码被机器(如智能型手机)接收、加载且执行，机器成为用以实行本发明的装置。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.远程故障诊断方法，其特征在于，包括：

(1)在电站的每组发电机组上设置一参数数据抓取终端，通过参数数据抓取终端在现场实时抓取发电机组各种运行状态一次参数，并对抓取到的各种运行状态参数直接进行预处理得到二次参数；同时，在现场通过触发，抓取触发瞬间发电机组前后各5-10秒的各种运行状态参数，并通过远程数据传输，向指定的设备生产商、或专业服务商报修；

在发电机组每次启动抓取有效的运行参数作为一次参数，用于组合分析，组合一次参数包括：海拔高度、水温、燃油箱油位、转速、启动电瓶放电电流、浮充电电流、启动电瓶电压、发动机喷油量、机油压力参数，由此进行组合分析；

在发电机组运行时，现场实时抓取发电机组运行状态参数，包括：三相电压、三相电流、频率、发动机转速、机油压力、冷却水温、齿条位置参数；

在对抓取的一次参数和发电机组实时运行状态参数进行预处理后得到二次参数，该二次参数包括：电瓶电压跌落、电瓶启动放电量、浮充电量、启动拖动转速、启动发火时间、转速波动率、电压波动率、电流波动率、等状态机油压力、等状态水温、全电压谐波含量、发电输出电能、燃油消耗量、有功功率、无功功率、功率因素、能耗系数；

(2)实时远程传输步骤(1)中抓取到的一次参数、发电机组实时运行状态参数以及预处理后二次参数；

(3)在远程对获取到的各个状态参数进行组合分析、变化趋势分析，并根据分析结果确定发电机组的故障。

2.根据权利要求1所述的远程故障诊断方法，其特征在于，所述方法在现场实时抓取发电机组各种运行状态一次参数，并预处理得到二次参数。

3.根据权利要求1所述的远程故障诊断方法，其特征在于，所述方法在发电机组每次启动、每次故障报警、发电机组现场人工触发报修时，都自动抓取并存储故障前后各5-10秒的各种运行参数，采样频率不低于10Hz。

4.根据权利要求1所述的远程故障诊断方法，其特征在于，所述方法在远程对各个二次参数形成对应的变化趋势图，包括在记录每次启动的电瓶电压跌落、电瓶启动放电电流和放电量、浮充电流和浮充电量、启动拖动转速、启动发火时间、启动油量等参数形成对应的随启动次数、水温的变化趋势图；

接着，分析是否呈不良趋势、或是否越过故障阈值 ，判断启动电瓶是否正常、浮充电装置是否故障、进油管是否进空气、启动电机是否正常；

最后，判断发动机下次启动一次性成功的可靠性，作为备用发电机组启动可靠性管理的方法。

5.根据权利要求1所述的远程故障诊断方法，其特征在于，所述方法在对于启动失败故障进行判断时：远程依据一次参数曲线：海拔高度、水温、燃油箱油位、转速、启动电瓶放电电流、浮充电电流、启动电瓶电压、发动机喷油量、机油压力等参数的组合曲线，在启动过程的十秒内，判断各参数的物理逻辑关系、环境因数、启动条件是否具备，在据此分析启动失败故障一般性的常见原因。

6.根据权利要求1所述的远程故障诊断方法，其特征在于，所述方法对于运行性故障趋势进行分析时：定时抓取并预处理二次参数：包括转速波动率、电压波动率、电流波动率、等状态机油压力、等状态水温、全电压谐波含量、能耗系数等，依据趋势分析方法判断二次参数随运行时间的增加而变化的趋势，对不良趋势，可提醒用户进行预防性故障检修，超过阈值视为故障。

7.根据权利要求1所述的远程故障诊断方法，其特征在于，所述方法在发电机组控制终端发出故障报警时，自动抓取前后各5-10秒的一次运行参数和二次参数，通过组合曲线的时间坐标对比分析，确定引发因素，从而判断和定位故障。

8.根据权利要求1所述的远程故障诊断方法，其特征在于，所述方法还根据分析结果对发电机组进行预防性维保。

9.根据权利要求8所述的远程故障诊断方法，其特征在于，所述方法依据燃油能耗系数变化趋势，以及是否重载掉转速，判断发动机空气滤清器是否需要进行预防性维保；依据启动发火时间变化趋势，以及是否重载掉转速，判断发动机燃油滤清器是否需要进行预防性维保、进油管是否进空气；依据等状态机油压力变化趋势，判断发动机机油滤清器和机油是否需要进行预防性维保；依据启动电压跌落变化趋势，以及浮充电是否正常，判断发动机启动电瓶是否需要进行预防性维保；依据等状态水温变化趋势，以及发动机水温高是否报警，判断发动机冷却水箱是否需要进行预防性维保。

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