CN110046717A - 一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，包括数据采集模块、云数据转发模块、云应用服务器和远程终端，远程终端，包括人机交互模块和数据模型库，远程终端包括APP端、微信端、PC端、平板端的跨屏交互体验；数据模型库包括基于专家经验知识的预测模型、基于案例的预测模型和基于历史数据的预测模型、故障知识和预测结果；人机交互模块通过将数据发送至远程终端由相应的专家进行实际处理；当专家不在线时，也可以通过数据模型库进行预处理，匹配预测模型、故障知识和预测结果；通过设备故障预测处理结果，实现提高设备健康评估准确率、提升设备维修效率、降低设备运行维护成本，实现设备的安全生产。
Description
技术领域
本发明属于设备管理技术领域，具体涉及一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统。
背景技术
汽轮发电机组、给水泵、风机等设备当出现振动时，需要专业人员带设备去现场做动平衡。机组重新启动来采集相对应的数据。机组有故障时，需要专业人员去现场，通过检查现场DCS中数据的历史曲线判断引起故障的原因。随着汽轮设备信息化水平的提升，希望能对设备故障进行预测，以便能提前了解设备的健康程度，采取相应有效的维护手段，因此有必要将故障预测技术应用到设备健康管理，从而实现提高设备健康评估准确率、提升设备维修效率、降低设备运行维护成本，实现设备的安全生产，即基于故障预测技术的铁路设备健康管理系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，以解决现有的设备诊断优化均需要专业人员去现场，费时费力且不能及时对机组性能进行分析和优化的问题。
本发明提供了如下的技术方案：
一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，包括数据采集模块，通过本地网络及数据采集模块将汽轮系统中的动设备数据、静设备数据、过程量数据汇总存储至本地服务器；本地服务器对汇总数据进行安全策略过滤，将非敏感数据通过专用安全网络接口推送到云数据转发模块；云数据转发模块，通过ETL模块将上述非敏感数据进行分离，将基础结构化及非结构化数据发送至下级存储服务器，将关键报警及事件数据抽取分离后，分发到云应用服务器；云应用服务器，包括负载均衡模块和云服务故障预警模块；负载均衡模块,通过负载均衡技术实现应用服务高可用性，提供后端服务健康监视，实时屏蔽异常服务器；云服务故障预警模块，用于对潜在故障进行预警，所有的关键数据设定报警值，当数值高于报警值时，将汇总数据发送至远程终端；远程终端，通过对机组的性能衰退趋势、评估机组的健康状态，同时出据机组的健康档案并存储至云应用服务器中，并确定机组的健康等级，当所述健康等级超出预设的健康等级时，发出机组健康状态预警信息；通过对设备温度、系统油压、设备电流和电压，对机组设备剩余寿命进行预测；通过机组出现异常故障，汽耗明显升高，需要机组揭缸才能处理时，提示对机组主动进行检修作业维护；通过与机组出厂设计工况进行计算比较，当远离设计工况时，对机组目前数据进行重新核算，找出偏离原因，保证机组在最佳工况点运行。
进一步的，所述下级存储服务器通过PostgreSQL数据库集群，基于多可用区架构，同城容灾。
进一步的，所述远程终端包括人机交互模块和数据模型库。
进一步的，所述所述远程终端包括APP端、微信端、PC端、平板端的跨屏交互体验。
进一步的，所述数据模型库包括基于专家经验知识的预测模型、基于案例的预测模型和基于历史数据的预测模型、故障知识和预测结果。
本发明的有益效果是：
本发明一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，对机组数据超过报警值时，通过手机短信、云服务页面报警提醒，专家在远程对机组进行数据和频谱分析；
由专家对汽轮机云服务所采集机组数据进行分析，与机组出厂设计工况进行计算比较，当远离设计工况时，对机组目前数据进行重新核算，找出机组哪一部分耗能比较大致机组远离设计工况，对机组进行性能优化，并给出详细的技术方案；当机组远离设计工况时，对机组目前数据进行重新核算，找出机组损耗点，对机组的损耗进行分析。并给出详细的报告，如设备温度、系统油压、设备电流、电压等。对机组设备剩余寿命进行预测；当机组出现异常故障，汽耗明显升高，需要机组揭缸才能处理时，提示客户对机组主动进行检修作业维护，并给出维修备件采购计划；
通过设备故障预测处理结果，可以全方位的了解设备健康状态，能够实现提高设备健康评估准确率、提升设备维修效率、降低设备运行维护成本，实现设备的安全生产。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明结构示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，其特征在于，包括
数据采集模块，通过本地网络及数据采集模块，可选用HB9210数据采集卡，将汽轮系统中的动设备数据、静设备数据、过程量数据汇总存储至本地服务器；本地服务器对汇总数据进行安全策略过滤，将非敏感数据通过专用安全网络接口推送到云数据转发模块；
云数据转发模块，通过ETL模块将上述非敏感数据进行分离，将基础结构化及非结构化数据发送至下级存储服务器，下级存储服务器通过PostgreSQL数据库集群，基于多可用区架构，同城容灾；将关键报警及事件数据抽取分离后，分发到云应用服务器；
云应用服务器，包括负载均衡模块和云服务故障预警模块；负载均衡模块,通过负载均衡技术实现应用服务高可用性，提供后端服务健康监视，实时屏蔽异常服务器，云服务器实例可用性达99.95％，并可自动进行快照备份；更可根据业务变化弹性升级CPU、内存、带宽资源；云服务故障预警模块，用于对潜在故障进行预警，所有的关键数据设定报警值，当数值高于报警值时，将汇总数据发送至远程终端；
远程终端，包括人机交互模块和数据模型库，远程终端包括APP端、微信端、PC端、平板端的跨屏交互体验；数据模型库包括基于专家经验知识的预测模型、基于案例的预测模型和基于历史数据的预测模型、故障知识和预测结果；
人机交互模块通过将数据发送至远程终端由相应的专家进行实际处理；当专家不在线时，也可以通过数据模型库进行预处理，匹配一个基于专家经验知识的预测模型、基于案例的预测模型和基于历史数据的预测模型、故障知识和预测结果；
通过对机组的性能衰退趋势、评估机组的健康状态，同时出据机组的健康档案并存储至云应用服务器中，并确定机组的健康等级，当健康等级超出预设的健康等级时，发出机组健康状态预警信息；
通过对设备温度、系统油压、设备电流和电压，对机组设备剩余寿命进行预测；
通过机组出现异常故障，汽耗明显升高，需要机组揭缸才能处理时，提示对机组主动进行检修作业维护；
通过与机组出厂设计工况进行计算比较，当远离设计工况时，对机组目前数据进行重新核算，找出偏离原因，保证机组在最佳工况点运行；
综上所述，本发明实施例通过设置，数据采集模块、云数据转发模块、云应用服务器和远程终端，通过对机组数据进行采集、筛选、处理、分析并生成设备故障预测处理结果；做出健康状态预警、剩余寿命进行预测、机组出现异常故障、找出偏离原因等结果，通过设备故障预测处理结果，可以全方位的了解设备健康状态，能够实现提高设备健康评估准确率、提升设备维修效率、降低设备运行维护成本，实现设备的安全生产。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，其特征在于，包括
数据采集模块，通过本地网络及数据采集模块将汽轮系统中的动设备数据、静设备数据、过程量数据汇总存储至本地服务器；本地服务器对汇总数据进行安全策略过滤，将非敏感数据通过专用安全网络接口推送到云数据转发模块；
云数据转发模块，通过ETL模块将上述非敏感数据进行分离，将基础结构化及非结构化数据发送至下级存储服务器，将关键报警及事件数据抽取分离后，分发到云应用服务器；
云应用服务器，包括负载均衡模块和云服务故障预警模块；负载均衡模块,通过负载均衡技术实现应用服务高可用性，提供后端服务健康监视，实时屏蔽异常服务器；云服务故障预警模块，用于对潜在故障进行预警，所有的关键数据设定报警值，当数值高于报警值时，将汇总数据发送至远程终端；
远程终端，
通过对机组的性能衰退趋势、评估机组的健康状态，同时出据机组的健康档案并存储至云应用服务器中，并确定机组的健康等级，当所述健康等级超出预设的健康等级时，发出机组健康状态预警信息；
通过对设备温度、系统油压、设备电流和电压，对机组设备剩余寿命进行预测；
通过机组出现异常故障，汽耗明显升高，需要机组揭缸才能处理时，提示对机组主动进行检修作业维护；
通过与机组出厂设计工况进行计算比较，当远离设计工况时，对机组目前数据进行重新核算，找出偏离原因，保证机组在最佳工况点运行。
2.根据权利要求1所述的一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，其特征在于，所述下级存储服务器通过PostgreSQL数据库集群，基于多可用区架构，同城容灾。
3.根据权利要求1所述的一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，其特征在于，所述远程终端包括人机交互模块和数据模型库。
4.根据权利要求3所述的一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，其特征在于，所述所述远程终端包括APP端、微信端、PC端、平板端的跨屏交互体验。
5.根据权利要求3所述的一种汽轮机云服务和大型旋转设备健康管理系统，其特征在于，所述数据模型库包括基于专家经验知识的预测模型、基于案例的预测模型和基于历史数据的预测模型、故障知识和预测结果。
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