CN115364992A - 一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法，应用于制粉系统，该系统包括：信息采集模块、数据网络模块、数字孪生模块以及健康监测模块；其中，信息采集模块用于采集制粉系统的实时运行数据；数据网络模块用于接收实时运行数据，并将实时运行数据传输至所述数字孪生模块；数字孪生模块用于根据实时运行数据建立制粉系统的虚拟模型，并运行虚拟模型，得到所述虚拟模型的运行状况；健康监测模块用于建立健康监测模型，并基于健康监测模型与运行状况确定制粉系统的健康状况。本发明涉及一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法，实现自动化监测系统健康状态。

Description

一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法

技术领域

本发明涉及健康监测技术领域，尤其涉及一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法。

背景技术

制粉系统作为整个火电厂系统的重要组成部分，其运行状态良好与否直接关系着整个电厂系统安全性和经济效益。由于煤质问题，给煤机、磨煤机长时间处于高负荷运转状态，加之制粉系统运行环境恶劣，工作过程复杂，这些都可能导致制粉系统发生各类故障。基于此，通过融合先进传感器、互联网、物联网、大数据分析以及数字孪生等技术，构建能覆盖火力发电企业整个生产系统的智能发电厂成为解决目前发电厂所面临困境的有效方式。

现有技术中，制粉系统一般通过电厂人工进行调整，依靠人工对制粉系统中的各个设备进行故障检测，当设备出现故障时，对制粉系统进行维护，进而保障制粉系统的正常运行。

但是，人工调整的传统方法，对整个制粉系统运行周期的管理没有有效的诊断与监测，制粉系统存在信息闭塞，无法根据磨煤机实时状态进行及时有效的负荷调整。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法，用以解决现有技术中人工检测无法根据磨煤机实时状态进行及时有效的负荷调整的问题。

为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种磨煤机健康监测系统，应用于制粉系统，包括：信息采集模块、数据网络模块、数字孪生模块以及健康监测模块；

其中，信息采集模块用于采集制粉系统的实时运行数据；数据网络模块用于接收实时运行数据，并将实时运行传输至数字孪生模块；数字孪生模块用于根据实时运行数据建立制粉系统的虚拟模型，并运行虚拟模型，得到虚拟模型的运行状况；健康监测模块用于建立健康监测模型，并基于健康监测模型与运行状况，确定制粉系统的健康状况。

优选的，信息采集模块包括多个传感器模块及构建多个传感器模块为制粉系统传感网络的构建模块。

优选的，数据网络模块包括数据通讯模块和数据存储模块；数据通讯模块和数据存储模块连接；

其中，数据通讯模块用于将实时运行数据发送至数字孪生模块；数据存储模块用于将实时运行数据进行分类存储。

优选的，数字孪生模块包括虚拟模型模块和动态监测模块；虚拟模型模块与动态监测模块连接；

其中，虚拟模型模块用于建立制粉系统的虚拟模型；动态监测模块用于根据实时运行数据，模拟虚拟模型的运行状态。

优选的，数字孪生模块还包括工作台模块；工作台模块用于完成报警统计、报警列表、报警信息、操作记录及确认处理结果。

优选的，数字孪生模块还包括系统管理模块；系统管理模块用于权限管理及日志管理。

优选的，健康监测模块包括健康监测模型模块；健康监测模型模块用于建立健康监测模型，根据健康监测模型对制粉系统的健康状况进行监测，得到制粉系统的健康状况。

优选的，健康监测模块还包括历史追溯模块和实时监控模块；历史追溯模块和实时监控模块连接；

其中，历史追溯模块用于对目标时刻数据进行逻辑复核，确定历史数据；实时监控模块用于根据健康状况判断是否达到预设预警规则，当达到预设预警规则时，将预警提示数据发送给数字孪生模块。

优选的，数字孪生模块还包括故障报警模块；故障报警模块用于根据预警提示数据自动生成并显示报警事件，发出报警提示声。

第二方面，本发明还提供了一种健康监测方法，基于上述任一种实现方式中的磨煤机健康监测系统，包括：

通过信息采集模块，获取制粉系统的实时运行数据；

根据数据网络模块，将实时运行数据发送至数字孪生模块；

基于数字孪生模块，根据实时运行数据建立制粉系统的虚拟模型，并运行虚拟模型，得到虚拟模型的运行状况；

健康监测模块用于建立健康监测模型，并基于健康监测模型与运行状况，对制粉系统的健康状况进行监测。

采用上述实施例的有益效果是：本发明提供的一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法，通过信息采集模块采集制粉系统运行时的实际运行数据，再由数据网络模块将实际运行数据进行处理，然后将处理后的数据传输给数字孪生模块，数字孪生模块建立制粉系统的虚拟模型，可以模拟出制粉系统的工作状况，并模拟该虚拟模型的运行，得到模拟运行的数据，从而对制粉系统的未来运行状况进行提前的预测，健康监测模块则建立健康监测模型，健康监测模型通过模拟运行的数据对制粉系统的健康状况进行诊断，得到诊断信息，通过实际数据对制粉系统的工作状态进行模拟，提高了制粉系统的健康状态监测的准确性，通过建立的磨煤机健康监测系统实现自动故障诊断和健康监控，能够及时发现制粉系统的故障，并发出警报，整个过程不需人为根据磨煤机实时状态进行及时有效的负荷调整。

附图说明

图1为本发明提供的磨煤机健康监测系统的一实施例的结构方框图；

图2为本发明提供的数字孪生模块的一实施例的操作界面示意图；

图3为本发明提供的健康监测方法的一实施例的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。

在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在对实施例进行阐述之前，对相关词语进行说明：

DCS：集散控制系统简称DCS，集散控制系统是以微处理器为基础，采用控制功能分散、显示操作集中、兼顾分而自治和综合协调的设计原则的新一代仪表控制系统。采用控制分散、操作和管理集中的基本设计思想，采用多层分级、合作自治的结构形式。其主要特征是它的集中管理和分散控制。

SIS：全称为Safety Instrumented System，是安全仪表系统，属于企业生产过程自动化范畴，用于保障安全生产的一套系统，安全等级高于DCS的自动化控制系统，当自动化生产系统出现异常时，SIS会进行干预，降低事故发生的可能性。SIS系统以分散控制系统为基础，采用先进、适用、有效的专业计算方法，提高了机组运行的可靠性。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明提供了一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法，以下分别进行说明。

请参阅图1，图1为本发明提供的磨煤机健康监测系统的一实施例的结构方框图，本发明的一个具体实施例，公开了一种磨煤机健康监测系统，应用于制粉系统，包括：信息采集模块10、数据网络模块20、数字孪生模块30以及健康监测模块40；

其中，信息采集模块10用于采集制粉系统的实时运行数据；数据网络模块20用于接收实时运行数据，并将实时运行传输至数字孪生模块；数字孪生模块30用于根据实时运行数据建立制粉系统的虚拟模型，并运行虚拟模型，得到虚拟模型的运行状况；健康监测模块40用于建立健康监测模型，并基于健康监测模型与运行状况，确定制粉系统的健康状况。

在上述实施例中，Digital Twin数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生由三个主要部分组成，分别是物理空间的实体产品；虚拟空间的虚拟产品；物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互接口。

与现有技术相比，本实施例提供的一种磨煤机健康监测系统，通过信息采集模块10采集制粉系统运行时的实际运行数据，再由数据网络模块20将实际运行数据进行处理，然后将处理后的数据传输给数字孪生模块30，数字孪生模块30建立制粉系统的虚拟模型，可以模拟出制粉系统的工作状况，并模拟该虚拟模型的运行，得到模拟运行的数据，从而对制粉系统的未来运行状况进行提前的预测，健康监测模块40则建立健康监测模型，健康监测模型通过模拟运行的数据对制粉系统的健康状况进行诊断，得到诊断信息，通过实际数据对制粉系统的工作状态进行模拟，提高了制粉系统的健康状态监测的准确性，通过建立的磨煤机健康监测系统实现自动故障诊断和健康监控，能够及时发现制粉系统的故障，并发出警报，整个过程不需人为根据磨煤机实时状态进行及时有效的负荷调整。

在本发明的一些实施例中，信息采集模块包括多个传感器模块及构建多个传感器模块为制粉系统传感网络的构建模块。

在上述实施例中，信息采集模块10为多物理量传感模块，包含了多种传感器，用于收集DCS的数据如温度传感器数据、加速度传感器数据、风压传感器数据、应变传感器数据等数据，以及平台基础支撑数据如设备、系统基础数据等。

其中，温度数据采集包括磨煤机电机轴承温度、磨煤机电机线圈温度、润滑油温度、液压油温度、磨煤机温度、出口风温、煤粉温度、下架体环境温度数据的采集；风压数据采集包括磨辊密封风风压、—次风压、密封风与一次风差压、磨煤机上部风压、磨煤机出口压力、润滑油滤网前后差压数据的采集；压力数据采集包括液压油站压力、润滑油箱压力、润滑油压力、磨轮液压、煤粉管压力数据的采集；振动数据的采集为壳体振动、减速机下架体振动、电机轴振、盖振数据的采集；应变数据的采集主要为拉杆应变数据。

本发明将近期常用或者实时数据，如平台近期报警数据、用户会话等划分为近期常用数据，计划采用缓存数据库Redis进行存储，提高读取速度。

各厂区数据库存储当前数据厂区相关数据，同时所有数据将同步至信息中心进行统一存储。

数据同步服务用于实现数据从生产环境同步至信息中心。提供实时同步、定时同步两种方式，实现数据从生产环境网络服务器同步至信息中心网络服务器。

由于厂房生产环境网络与信息中心网络之间，存在从厂房生产环境到信息中心的单向网闸，只允许数据从厂房生产环境流向信息中心，信息中心无法直接访问生产环境网络。

为确保锅炉制粉系统的生产安全，本发明的数据服务网络仅从DCS系统中获取所需监测数据，不对DCS系统进行任何信息反馈和控制操作，确保不对DCS系统的正常运行产生任何形式的干扰。若传感系统或数据服务网络出现故障，采取果断措施，保护性切断与DCS系统连接，确保DCS系统不受此故障干扰。

数据共享服务针对模型分析需要数据，系统提供基于开放数据库的方式，提供对磨煤机基础运行数据、磨煤机历史运行数据的共享。

在本发明的一些实施例中，数据网络模块包括数据通讯模块和数据存储模块；数据通讯模块和数据存储模块连接；

其中，数据通讯模块用于将实时运行数据发送至数字孪生模块；数据存储模块用于将实时运行数据进行分类存储。

在上述实施例中，数据通讯模块，用于将传感器采集的数据接入到DCS中，然后数据从DCS同步到SIS系统中，SIS系统将所有数据发布到局域网，供数据库服务器采集。数据库存储查询，用于将平台基础数据、设备消息历史数据及近期常用数据进行分类储存，便于数字孪生诊断平台的信息查询。

数据网络模块20，用于结合利用制粉系统生产环境网络与信息中心网络，为本发明数据存取、通信等创造了条件。其中，生产环境网络用于获取传感器设备数据以统一集中的方式传输到平台。同时采集到的数据从生产环境网络同步至信息中心网络的平台。多物理量传感系统、数据服务网络接口满足与机组目前运行的DCS系统的相关接口要求，多物理量传感系统及其集成方案与DCS系统通过COM(串行通讯)卡件方式进行通讯，双方通过Modbus(一种工业现场总线协议标准)协议进行数据交换。所述数据网络模块20包括数据存储服务、数据共享服务、数据同步服务。

数据存储服务用于存储制粉系统数字孪生平台产生的数据，存储的数据根据场景可划分为三大类：平台基础数据、设备消息历史数据、近期常用数据。

本发明将设备基础数据、系统管理相关基础数据、3D图形区域基础数据、设备报警等数据划分为平台基础数据，其数据量不大，平台可直接进行简单的业务处理，采用结构化数据库Mysql数据库进行存储。

本发明将采集的各类传感器检测数据，如温度、风压数据等划分为设备消息历史数据，由于这类数据的采集周期短、数据量大，计划采用文档性数据库MongoDB数据库进行存储。

历史追溯模块用于对目标时刻数据进行逻辑复核，检验数字孪生诊断系统判断结果的准确性。实时监控报警模块，用于实时读取监控各类消息数据，根据不同类型的报警阈值，实现实时监控，同时实时计算的报警消息推送至前端展示页面。

健康监测模块40实时读取监控各类消息数据，根据不同类型故障设置不同的报警阈值，当检测到传感器数据达到预警规则时，将预警提示数据推送至前端页面，通过数据孪生可视化页面进行展示。

系统使用WebSocket(一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议，下同)技术，实现由服务器主动向客户端推送报警信息。

历史追溯服务用于对系统报警时刻数据进行复核，在故障列表上，对单条故障进行回溯，传入磨煤机代码、故障代码、故障时间，算法计算后将结果返回给可视化系统，回溯的故障结果将故障记录的原结果覆盖，并生成回溯记录。

在故障回溯页面，选择磨煤机、开始时间、结束时间，算法计算后将结果返回给可视化系统展示，结果不存入数据库中。

在本发明的一些实施例中，数字孪生模块包括虚拟模型模块和动态监测模块；虚拟模型模块与动态监测模块连接；

其中，虚拟模型模块用于建立制粉系统的虚拟模型；动态监测模块用于根据实时运行数据，模拟虚拟模型的运行状态。

在本发明的一些实施例中，数字孪生模块还包括工作台模块；工作台模块用于完成报警统计、报警列表、报警信息、操作记录及确认处理结果。

数字孪生模块还包括系统管理模块；系统管理模块用于权限管理及日志管理。

在本发明的一些实施例中，健康监测模块包括健康监测模型模块；健康监测模型模块用于建立健康监测模型，根据健康监测模型对制粉系统的健康状况进行监测，得到制粉系统的健康状况。

在本发明的一些实施例中，健康监测模块还包括历史追溯模块和实时监控模块；历史追溯模块和实时监控模块连接；

其中，历史追溯模块用于对目标时刻数据进行逻辑复核，确定历史数据；实时监控模块用于根据健康状况判断是否达到预设预警规则，当达到预设预警规则时，将预警提示数据发送给数字孪生模块。

请参阅图2，图2为本发明提供的数字孪生模块的一实施例的操作界面示意图，在本发明的一些实施例中，数字孪生模块还包括故障报警模块；故障报警模块用于根据预警提示数据自动生成并显示报警事件，发出报警提示声。

在上述实施例中，数字孪生模块30包括磨煤机系统管理模块及磨煤机运行总览模块，数字孪生平台使用流行的Java SpringBoot框架及三层架构模式构建，制粉系统在线监测平台及预警系统可以划分为四个层面，即数据存储层、数据服务层、业务服务层和展示层。

所述展示层包括基础组件、图表组件、3D引擎及MVVM渐进式框架。

所述业务服务层使用分布式服务框架springboot搭建，包括Nginx/Tomcat服务器及磨煤机相关业务服务。磨煤机相关业务服务包括认证服务，及时查询服务，多维数据，数据钻取，接口服务，数据字典，日志服务，定时任务管理，数据模型，数据推送，配置服务，测点管理，MQ消息服务，WebSocket及缓存服务等。

数据服务层包括数据分析、数据共享、数据统计、数据检索、数据查询、数据存取及数据ETL(抽取、转换、加载)。

数据存储层包括MongoDB、MySQL、Redis数据库。

为了实现“高内聚，低耦合”的思想，系统采用B/S架构，按照Java三层结构进行设计，分为展示层、业务服务层、数据层，同时引用MVVM模式，降低系统耦合度。其中，展示层用于展示用户交互页面，包括基础组件、图表组件、3D引擎等；业务服务层使用Nginx/Tomcat服务器联合部署，通过专用组件与通用组件的支撑，为系统核心业务逻辑的稳定运行提供保障；数据层即持久层，负责完成对系统数据库平台中基础数据的持久化操作。

磨煤机系统管理模块包括测点管理模块、字典管理模块、故障关联测点模块、SIS接口管理模块、系统日志模块。测点管理模块用于录入测点数据，包括测点添加、编辑、删除、查询、同步功能；字典管理模块用于录入数据字典，包括字典添加、编辑、删除、查询功能；故障关联测点模块用于建立所有故障和测点的关联关系；SIS接口管理模块用于更新SIS接口服务的IP和端口号，并通过SIS接口请求实时数据和历史数据；系统日志模块用于生成系统日志及其实现查询功能。

磨煤机运行总览模块包括总体运行模块、实时运行模块、三维场景模块、单个磨煤机实时运行模块及历史运行模块。总体运行模块用于显示磨煤机连续运行天数。实时运行模块用于显示磨煤机、部位、状态、故障数；三维场景模块用于在磨煤机有故障时，其模型周围发出红光高亮，其标签上显示正确的故障信息；单个磨煤机实时运行模块用于显示磨煤机测点信息和其实时数据；单个磨煤机历史运行模块可以查询历史运行数据。

平台遵循WebGL协议使用Three.js技术构建磨煤机数字孪生三维场景，在浏览器上同一平面能看到5台磨煤机数字孪生体，用户通过鼠标能进行点击、拖动、缩放、旋转等操作。可实时查看相关数据信息，对磨煤机整体外观和关键部件进行展示，实现故障诊断和健康监测的智能化高效化。

当点击单个磨煤机或发生故障报警时，磨煤机能自动定位到当前磨煤机，并展示磨煤机的实时数据或故障信息。响应时间小于5秒，可实现按需加载模型，15秒内实现整个磨煤机模型全部加载完毕，点击任意细节模型，周边模型5秒加载完毕。

通过调用API查询接口，获取不同磨煤机实时数据及运行天数数据，并渲染到网页上。通过调用API查询接口，获取不同设备的历史数据，渲染到网页的Echart组件上，以折线图的方式显示所有磨煤机近30天的每日健康平均值的走势。通过调用报警相关API查询接口，获取磨煤机报警数、健康值及健康评估预警结果等数据，并展示在前端页面。

请参阅图3，图3为本发明提供的健康监测方法的一实施例的流程示意图，本发明还提供了一种健康监测方法，基于上述任一种实现方式中的磨煤机健康监测系统，包括：

S301、通过信息采集模块，获取制粉系统的实时运行数据；

S302、根据数据网络模块，将实时运行数据发送至数字孪生模块；

S303、基于数字孪生模块，根据实时运行数据建立制粉系统的虚拟模型，并运行虚拟模型，得到虚拟模型的运行状况；

S304、健康监测模块用于建立健康监测模型，并基于健康监测模型与运行状况，对制粉系统的健康状况进行监测。

在上述实施例中，通过信息采集模块10实时采集制粉系统的实时运行数据，通过数字孪生理论，根据实时运行数据，建立制粉系统的虚拟模型，该虚拟模型是基于数字孪生理论，根据制粉系统的实时运行数据建立的，能够真实模拟出制粉系统的运行状态。建立健康监测模型，并对模拟进行优化训练，提高模型的准确性。运行虚拟模型，得到虚拟模型的运行数据信息，健康监测模型根据虚拟模型的运行数据信息，对制粉系统的健康状况进行监控，在发现制粉系统出现故障时能够及时响应。

在上述实施例中，整理汇总所有故障类型及应对方法的故障清单，包含故障如煤粉过粗、液压站故障、油温过高、减速机异常噪音、漏油磨辊油温过高等，确定故障典型样本空间，建立健康监测模型包含了多种故障类型，并且确定每一种故障类型的解决方法，将故障类型和解决方法关联起来。

在上述实施例中，运行虚拟系统，虚拟系统运行时的数据信息能模拟出制粉系统未来一段时间内的运行状态，而通过健康监测模型则可以根据制粉系统未来一段时间内的运行状态，对制粉系统的健康状况提前做出预测，得到制粉系统的健康状态。自动生成报警事件，发出报警提示声，自动定位到报警设备处，无需人为操作。

在上述实施例中，健康监测模型判断制粉系统出现故障时，首先记录故障信息，包括报警类型、报警时间、所属设备、监测点位、处理状态等。

综上，本实施例提供的一种磨煤机健康监测系统及健康监测方法，通过信息采集模块10采集制粉系统运行时的实际运行数据，再由数据网络模块20将实际运行数据进行处理，然后将处理后的数据传输给数字孪生模块30，数字孪生模块30建立制粉系统的虚拟模型，可以模拟出制粉系统的工作状况，并模拟该虚拟模型的运行，得到模拟运行的数据，从而对制粉系统的未来运行状况进行提前的预测，健康监测模块40则建立健康监测模型，健康监测模型通过模拟运行的数据对制粉系统的健康状况进行诊断，得到诊断信息，通过实际数据对制粉系统的工作状态进行模拟，提高了制粉系统的健康状态监测的准确性，通过建立的磨煤机健康监测系统实现自动故障诊断和健康监控，能够及时发现制粉系统的故障，并发出警报，整个过程不需人为根据磨煤机实时状态进行及时有效的负荷调整。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种磨煤机健康监测系统，应用于制粉系统，其特征在于，包括：信息采集模块、数据网络模块、数字孪生模块以及健康监测模块；其中，所述信息采集模块用于采集所述制粉系统的实时运行数据；所述数据网络模块用于接收所述实时运行数据，并将所述实时运行传输至所述数字孪生模块；所述数字孪生模块用于根据所述实时运行数据建立所述制粉系统的虚拟模型，并运行所述虚拟模型，得到所述虚拟模型的运行状况；所述健康监测模块用于建立健康监测模型，并基于所述健康监测模型与所述运行状况，确定所述制粉系统的健康状况。

2.根据权利要求1所述的磨煤机健康监测系统，其特征在于，所述信息采集模块包括多个传感器模块及构建所述多个传感器模块为制粉系统传感网络的构建模块。

3.根据权利要求1所述的磨煤机健康监测系统，其特征在于，所述数据网络模块包括数据通讯模块和数据存储模块；所述数据通讯模块和所述数据存储模块连接；

其中，所述数据通讯模块用于将所述实时运行数据发送至所述数字孪生模块；所述数据存储模块用于将所述实时运行数据进行分类存储。

4.根据权利要求1所述的磨煤机健康监测系统，其特征在于，所述数字孪生模块包括虚拟模型模块和动态监测模块；所述虚拟模型模块与所述动态监测模块连接；

其中，所述虚拟模型模块用于建立所述制粉系统的虚拟模型；所述动态监测模块用于根据所述实时运行数据，模拟所述虚拟模型的运行状态。

5.根据权利要求4所述的磨煤机健康监测系统，其特征在于，所述数字孪生模块还包括工作台模块；所述工作台模块用于完成报警统计、报警列表、报警信息、操作记录及确认处理结果。

6.根据权利要求4所述的磨煤机健康监测系统，其特征在于，所述数字孪生模块还包括系统管理模块；所述系统管理模块用于权限管理及日志管理。

7.根据权利要求1所述的磨煤机健康监测系统，其特征在于，所述健康监测模块包括健康监测模型模块；所述健康监测模型模块用于建立健康监测模型，根据所述健康监测模型对所述制粉系统的健康状况进行监测，得到所述制粉系统的健康状况。

8.根据权利要求7所述的磨煤机健康监测系统，其特征在于，所述健康监测模块还包括历史追溯模块和实时监控模块；所述历史追溯模块和所述实时监控模块连接；

其中，所述历史追溯模块用于对目标时刻数据进行逻辑复核，确定历史数据；所述实时监控模块用于根据所述健康状况判断是否达到预设预警规则，当达到所述预设预警规则时，将预警提示数据发送给所述数字孪生模块。

9.根据权利要求8所述的磨煤机健康监测系统，其特征在于，所述数字孪生模块还包括故障报警模块；所述故障报警模块用于根据所述预警提示数据自动生成并显示报警事件，发出报警提示声。

10.一种健康监测方法，基于权利要求1-9任一项所述的磨煤机健康监测系统，其特征在于，包括：

通过所述信息采集模块，获取所述制粉系统的实时运行数据；

根据所述数据网络模块，将所述实时运行数据发送至所述数字孪生模块；

基于所述数字孪生模块，根据所述实时运行数据建立所述制粉系统的虚拟模型，并运行所述虚拟模型，得到所述虚拟模型的运行状况；

所述健康监测模块用于建立健康监测模型，并基于所述健康监测模型与所述运行状况，对所述制粉系统的健康状况进行监测。

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