CN114151147A - 汽轮机转速异常的故障预警方法、系统、设备及介质 - Google Patents

汽轮机转速异常的故障预警方法、系统、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种汽轮机转速异常的故障预警方法、系统、设备及介质，方法包括：获取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型，之后获取汽轮机的转速故障报警限定值；采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果；本发明能够在转速故障异常的最初阶段进行报警，避免了汽轮机因转速异常导致振动幅度变大而造成巨大损失，有效提高了火电机组的运行安全；无需人为进行数据处理，故障预警结果精确度较高，可靠性好。

Description

汽轮机转速异常的故障预警方法、系统、设备及介质
技术领域
本发明属于火力发电技术故障预测技术领域，特别涉及一种汽轮机转速异常的故障预警方法、系统、设备及介质。
背景技术
汽轮机是一种以蒸汽为动力，并将蒸气的热能转化为机械功的旋转机械，是现代火力发电厂中应用最广泛的原动机；汽轮机具有单机功率大、效率高、寿命长等优点。现代大型汽轮机转速调节是DEH的一部分；只有将汽轮机的转速保持在某一预设转速，才能保证输出电能的电压、频率合格。
导致汽轮机转速异常的原因大致包括以下几个方面：蒸汽压力波动、阀门控制系统故障、转速探头支架松动、信号回路接地、电磁干扰、转速仪表故障等；这些原因导致的汽轮机转速会以特定的形式表现出来；但现有技术中没有综合和设计合理的报警策略能通过检测转速异常发生时微弱特殊的工作状况来判断是否发生汽轮机转速异常。
发明内容
针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种汽轮机转速异常的故障预警方法、系统、设备及介质，以解决现有技术中尚未有综合和设计合理的报警策略通过检测转速异常发生时微弱特殊的工作状态来判断是否发生汽轮机转速异常的技术问题。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
本发明提供了一种汽轮机转速异常的故障预警方法，包括以下步骤：
获取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；
构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型；
利用汽轮机转速预测模型，对汽轮机若干测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值；
采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；
根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果。
进一步的，根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果之后，还包括保护执行步骤；
所述保护执行步骤，具体如下：
根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
进一步的，根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果的过程，具体如下：
在锅炉负荷大于0MW的条件下，若满足两个报警条件中任一报警条件时，则所述汽轮机转速出现故障异常；否则，所述汽轮机转速无故障异常；其中，所述两个报警条件具体如下：
(1)汽轮机某一独立测点的转速实时数据大于汽轮机的转速故障报警限定值；
(2)汽轮机若干独立测点的转速实时数据两两相减的差值，均大于预设的转速差值阈值。
进一步的，预设的转速差值阈值为30rpm。
进一步的，汽轮机若干独立测点的个数为三个。
本发明还提供了一种汽轮机转速异常的故障预警系统，包括：
第一采集模块，用于获取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；
模型构建模块，用于构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型；
预测模块，用于利用汽轮机转速预测模型，对汽轮机若干测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值；
第二采集模块，用于采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；
逻辑判断模块，用于根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果。
进一步的，还包括显示模块；所述显示模块，用于显示所述汽轮机转速异常的故障预警结果。
进一步的，还包括保护执行模块；所述保护执行模块，用于根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
本发明还提供了一种汽轮机转速异常的故障预警设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种汽轮机转速异常的故障预警方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述一种汽轮机转速异常的故障预警方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供了一种汽轮机转速异常的故障预警方法，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，获取汽轮机转速预测模型；根据汽轮机转速预测模型，获取汽轮机的转速故障报警限定值，能够在转速故障异常的最初阶段进行报警，避免了汽轮机因转速异常导致振动幅度变大而造成巨大损失，有效提高了火电机组的运行安全；无需人为进行数据处理，故障预警结果精确度较高，可靠性好。
进一步的，根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机，汽轮机转速异常报警可以在汽轮机启动后及时发现在汽轮机安装过程中的不合格问题，便于汽轮机组的安全运行，同时便于汽轮机后续的维护和检修。
进一步的，在锅炉负荷大于零的情况下，汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，满足在故障的最初阶段进行汽轮机转速异常报警，避免了汽轮机因为转速异常导致震动幅度变大而造成巨大损失，提高了火电机组运行的安全性；实现对汽轮机转速异常进行自动检测，提高了火电机组运行的自动化程度。
附图说明
图1为实施例所述的故障预警方法的流程图；
图2为实施例所述的故障预警方法中的判断逻辑示意图；
图3为实施例所述的故障预警系统的结构框图；
图4为实施例所述的故障预警设备的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明所解决的技术问题，技术方案及有益效果更加清楚明白，以下具体实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供了一种汽轮机转速异常的故障预警方法，包括以下步骤：
获取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；
构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型；
利用汽轮机转速预测模型，对汽轮机若干测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值；
采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；
根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果；
根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
本发明所述的汽轮机转速异常的故障预警方法，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，获取汽轮机转速预测模型；根据汽轮机转速预测模型，获取汽轮机的转速故障报警限定值，能够在转速故障异常的最初阶段进行报警，避免了汽轮机因转速异常导致振动幅度变大而造成巨大损失，有效提高了火电机组的运行安全；无需人为进行数据处理，故障预警结果精确度较高，可靠性好；通过执行故障异常报警后，控制汽轮机跳闸或紧急停机的操作，有效保护了火电机组的安全，增加电厂的自动化程度。
实施例
如附图1所示，以某火电机组的汽轮机转速异常为例；本实施例提供了一种汽轮机转速异常的故障预警方法，具体包括以下步骤：
步骤1、获取汽轮机三个独立测点的转速历史数据。其中，所述三个独立测点的转速历史数据为对应独立测点的每分钟的转速历史数据。
步骤2、构建ANN模型，利用汽轮机三个独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型。本实施例中，所述的汽轮机转速预测模型，包括输入层、隐含层及输出层；其中，构建ANN模型之前，需设置人工神经网络ANN的参数；所述人工神经网络ANN的参数包括：人工神经网络ANN的输入模式、输出模式、隐含层层数、隐含层神经元个数、隐含层传递函数、输出层层数、输出层神经元个数及输出层传递函数。
人工神经网络ANN模型是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统；其是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理；采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。
步骤3、利用汽轮机转速预测模型，分别对汽轮机三个测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值。
步骤4、采集汽轮机上述三个独立测点的转速实时数据。
步骤5、根据预设判断逻辑，对汽轮机三个独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，以及将汽轮机三个独立测点的转速实时数据两两相减，并将两两相减的转速差值与预设的转速差值阈值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果。
如附图2所示，本实施例中，根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与各个测点的预测转速限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果的过程，具体如下：
在锅炉负荷大于0MW的条件下，若满足两个报警条件中任一报警条件时，则所述汽轮机转速出现故障异常；否则，所述汽轮机转速无故障异常；其中，所述两个报警条件具体如下：
(1)汽轮机某一独立测点的转速实时数据大于对应测点的预测转速限定值；所述测点的预测转速限定值为3050rpm；
(2)汽轮机若干独立测点的转速实时数据两两相减的差值，均大于预设的转速差值阈值；其中，预设的转速差值阈值为30rpm。
步骤6、根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
本实施例所述的汽轮机转速异常的故障预警方法，提出通过采集转速历史数据对汽轮机转速异常升高进行报警的策略；通过三个独立测点采集汽轮机转速历史数据，通过人工神经网络ANN模型对转速历史数据进行训练，得到汽轮机的转速故障报警限定值；在锅炉负荷大于零的情况下，对汽轮机的转速进行检测，如果三个独立测点的转速实时值之间的差值大于预设的差值阈值或超过人工神经网络ANN模型训练得到的汽轮机的转速故障报警限定值，实现在故障的最初阶段进行汽轮机转速异常报警，避免了汽轮机因为转速异常导致震动幅度变大而造成巨大损失，提高了火电机组运行的安全性。
如附图3所示，本实施例还提供了一种汽轮机转速异常的故障预警系统，包括第一采集模块、模型构建模块、预测模块、第二采集模块、逻辑判断模块、显示模块及保护执行模块。
其中，第一采集模块，用于获取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；模型构建模块，用于构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型；预测模块，用于利用汽轮机转速预测模型，对汽轮机若干测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值；第二采集模块，用于采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；逻辑判断模块，用于根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果；显示模块，用于显示所述汽轮机转速异常的故障预警结果；保护执行模块，用于根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
如附图4所示，本实施例还提供了一种汽轮机转速异常的故障预警设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如汽轮机转速异常的故障预警程序；其中，附图4中的通讯接口，用于接入外部设备，以获取数据。
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述汽轮机转速异常的故障预警方法的步骤，例如：取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型；利用汽轮机转速预测模型，对汽轮机若干测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值；采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果；根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述系统中各模块的功能，例如：第一采集模块，用于获取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；模型构建模块，用于构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型；预测模块，用于利用汽轮机转速预测模型，对汽轮机若干测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值；第二采集模块，用于采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；逻辑判断模块，用于根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果；显示模块，用于显示所述汽轮机转速异常的故障预警结果；保护执行模块，用于根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本实施例。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述汽轮机转速异常的故障预警设备中的执行过程。
例如，所述计算机程序可以被分割成第一采集模块、模型构建模块、预测模块、第二采集模块、逻辑判断模块、显示模块及保护执行模块，各模块具体功能如下：第一采集模块，用于获取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；模型构建模块，用于构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型；预测模块，用于利用汽轮机转速预测模型，对汽轮机若干测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值；第二采集模块，用于采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；逻辑判断模块，用于根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果；显示模块，用于显示所述汽轮机转速异常的故障预警结果；保护执行模块，用于根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
所述汽轮机转速异常的故障预警设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述汽轮机转速异常的故障预警设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述附图4的示意图仅仅是汽轮机转速异常的故障预警设备的示例，并不构成对汽轮机转速异常的故障预警设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述汽轮机转速异常的故障预警设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述汽轮机转速异常的故障预警设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个汽轮机转速异常的故障预警设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述汽轮机转速异常的故障预警设备的各种功能。
所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述一种汽轮机转速异常的故障预警方法的步骤。
所述汽轮机转速异常的故障预警设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
基于这样的理解，本实施例实现上述方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述方法的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。
所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
本发明所述的汽轮机转速异常的故障预警方法，实现不依靠人为判断就能检测到汽轮机转速异常的情况并且主动报警，进而可以及早发现和解决问题；本发明所述的汽轮机转速异常的故障预警方法，在锅炉负荷大于零的情况下，对汽轮机的转速进行检测，通过对历史数据进行人工神经网络训练的方法得到限定值，可以在故障的最初阶段进行汽轮机转速异常报警，避免了汽轮机因为转速异常导致震动幅度变大而造成巨大损失，提高了火电机组运行的安全性。汽轮机转速异常报警可以在汽轮机启动后及时发现在汽轮机安装过程中的不合格问题，便于汽轮机组的安全运行，同时便于汽轮机后续的维护和检修。
上述实施例仅仅是能够实现本发明技术方案的实施方式之一，本发明所要求保护的范围并不仅仅受本实施例的限制，还包括在本发明所公开的技术范围内，任何熟悉本技术领域的技术人员所容易想到的变化、替换及其他实施方式。

Claims (10)

1.一种汽轮机转速异常的故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；
构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型；
利用汽轮机转速预测模型，对汽轮机若干测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值；
采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；
根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果。
2.根据权利要求1所述的一种汽轮机转速异常的故障预警方法，其特征在于，根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果之后，还包括保护执行步骤；
所述保护执行步骤，具体如下：
根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
3.根据权利要求1所述的一种汽轮机转速异常的故障预警方法，其特征在于，根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果的过程，具体如下：
在锅炉负荷大于0MW的条件下，若满足两个报警条件中任一报警条件时，则所述汽轮机转速出现故障异常；否则，所述汽轮机转速无故障异常；其中，所述两个报警条件具体如下：
(1)汽轮机某一独立测点的转速实时数据大于汽轮机的转速故障报警限定值；
(2)汽轮机若干独立测点的转速实时数据两两相减的差值，均大于预设的转速差值阈值。
4.根据权利要求3所述的一种汽轮机转速异常的故障预警方法，其特征在于，预设的转速差值阈值为30rpm。
5.根据权利要求4所述的一种汽轮机转速异常的故障预警方法，其特征在于，汽轮机若干独立测点的个数为三个。
6.一种汽轮机转速异常的故障预警系统，其特征在于，包括：
第一采集模块，用于获取汽轮机若干独立测点的转速历史数据；
模型构建模块，用于构建ANN模型，利用汽轮机若干独立测点的转速历史数据对ANN模型进行训练，得到汽轮机转速预测模型；
预测模块，用于利用汽轮机转速预测模型，对汽轮机若干测点的转速限定值进行预测，得到汽轮机的转速故障报警限定值；
第二采集模块，用于采集汽轮机若干独立测点的转速实时数据；
逻辑判断模块，用于根据预设判断逻辑，对汽轮机若干独立测点的转速实时数据与汽轮机的转速故障报警限定值进行比较，得到所述的汽轮机转速异常的故障预警结果。
7.根据权利要求6所述的一种汽轮机转速异常的故障预警系统，其特征在于，还包括显示模块；所述显示模块，用于显示所述汽轮机转速异常的故障预警结果。
8.根据权利要求6所述的一种汽轮机转速异常的故障预警系统，其特征在于，还包括保护执行模块；所述保护执行模块，用于根据所述的汽轮机转速异常的故障预警结果，执行报警，并控制汽轮机跳闸或紧急停机。
9.一种汽轮机转速异常的故障预警设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5任一项所述一种汽轮机转速异常的故障预警方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述一种汽轮机转速异常的故障预警方法的步骤。
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