CN117030007A - 一种火电厂旋转机械振动监测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种火电厂旋转机械振动监测方法及系统。本发明属于火电厂安全监测技术领域，具体涉及火电厂机械振动监测技术领域。所述方法具体包括如下步骤：对振动数据进行采集；显示采集到的振动数据信息；进行动平衡计算，计算出需要在转子上进行加重的质量和角度；基于振动故障智能诊断算法进行故障分析及智能诊断；将所有采集到的振动数据、动平衡计算结果和故障分析及智能诊断结果通过网络进行传输。本发明所述方法及系统可以应用在火电厂信息采集领域以及火电厂安全监测领域。
Description
技术领域
本发明属于火电厂安全监测技术领域，具体涉及火电厂机械振动监测技术领域。
背景技术
目前的振动监测系统缺少对机组振动数据的深入挖掘，如振动波形，频谱、倍频的幅值和相位等故障特征数据，不能提供用于机组故障分析的专业图谱工具，仅能发挥基本的监测和保护作用，不能起到深入分析、诊断机组故障的作用。不能实现自动技术监控，早期预警，形成报告和报表，同时也不能对故障信息进行及时的推送，在机组出现问题时，不能及时、准确的提供科学判断依据，特别是在火电厂旋转机械振动监测领域，缺少统一的数据采集和振动故障智能诊断方法。
发明内容
为了解决在火电厂旋转机械振动监测领域，缺少统一的数据采集和振动故障智能诊断方法的问题，本发明提供一种火电厂旋转机械振动监测方法及系统。
所述方法具体包括如下步骤：
S1、对火电厂旋转机械的振动数据进行采集；
S2、显示采集到的振动数据的伯德图、极坐标图、频谱图、趋势图、轴心位置图、瀑布图、时基图、幅值信息以及相位信息；
S3、根据步骤S1中采集到的一倍频振动数据，进行动平衡计算，计算出需要在转子上进行加重的质量和角度；
S4、根据S2中显示的信息，基于振动故障智能诊断算法进行故障分析及智能诊断；
S5、将所有采集到的振动数据、动平衡计算结果和故障分析及智能诊断结果通过网络进行传输。
进一步，所述系统包括：
数据采集模块：采集火电厂旋转机械的振动数据并将所述振动数据分别输入数据显示模块、动平衡计算模块以及故障分析及智能诊断模块；
数据显示模块：显示采集到的振动数据的伯德图、极坐标图、频谱图、趋势图、轴心位置图、瀑布图、时基图、幅值信息以及相位信息；
动平衡计算模块：根据数据采集模块采集到的一倍频振动数据，进行动平衡计算，计算出需要在转子上进行加重的质量和角度；
故障分析及智能诊断模块：根据数据采集模块采集到的震动数据，基于振动故障智能诊断算法，进行智能诊断及故障分析；
网络传输模块：将所有采集到的振动数据、动平衡计算结果和故障分析及智能诊断结果通过网络进行传输。
进一步，所述振动数据的采集使用双通道进行，包括振动采集通道和键相通道。
进一步，所述振动故障智能诊断算法基于旋转设备各个振动频率的幅值和相位，通过不同故障时振幅的占比和相位的变化量，结合同类型设备振动故障诊断经验系数，共同进行故障诊断，通过一段周期的数据分析，提供早期的振动趋势预警，并给出月度设备振动数据分析报告，报告中包含对目前振动状态的评价、振动劣化趋势分析、振动异常原因以及振动处理建议，用于指导下个月的具体检修工作方向。
进一步，所述网络传输模块将数据通过网络传输至云平台，振动专家通过云平台进行远程数据查看，进而对疑难振动故障进行远程诊断。
本发明所述方法及系统的有益效果为：可对火电厂主机和重要辅机进行实时监测、进行故障分析和诊断，有针对性的推送报警信息，早期进行预警，能够定期生成报告和报表。
本发明所述方法及系统可以应用在火电厂信息采集领域以及火电厂安全监测领域。
附图说明
图1为本发明所述系统示意图。
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。
为了解决在火电厂旋转机械振动监测领域，缺少统一的数据采集和振动故障智能诊断方法的问题，本发明提供一种火电厂旋转机械振动监测方法及系统。
所述方法具体包括如下步骤：
S1、对火电厂旋转机械的振动数据进行采集；
S2、显示采集到的振动数据的伯德图、极坐标图、频谱图、趋势图、轴心位置图、瀑布图、时基图、幅值信息以及相位信息；
S3、根据步骤S1中采集到的一倍频振动数据，进行动平衡计算，计算出需要在转子上进行加重的质量和角度；
S4、根据S2中显示的信息，基于振动故障智能诊断算法进行故障分析及智能诊断；
S5、将所有采集到的振动数据、动平衡计算结果和故障分析及智能诊断结果通过网络进行传输。
进一步，所述系统包括：
数据采集模块：采集火电厂旋转机械的振动数据并将所述振动数据分别输入数据显示模块、动平衡计算模块以及故障分析及智能诊断模块；
数据显示模块：显示采集到的振动数据的伯德图、极坐标图、频谱图、趋势图、轴心位置图、瀑布图、时基图、幅值信息以及相位信息；
动平衡计算模块：根据数据采集模块采集到的一倍频振动数据，进行动平衡计算，计算出需要在转子上进行加重的质量和角度；
故障分析及智能诊断模块：根据数据采集模块采集到的震动数据，基于振动故障智能诊断算法，进行智能诊断及故障分析；
网络传输模块：将所有采集到的振动数据、动平衡计算结果和故障分析及智能诊断结果通过网络进行传输。
进一步，所述振动数据的采集使用双通道进行，包括振动采集通道和键相通道。
进一步，所述振动故障智能诊断算法基于旋转设备各个振动频率的幅值和相位，通过不同故障时振幅的占比和相位的变化量，结合同类型设备振动故障诊断经验系数，共同进行故障诊断，通过一段周期的数据分析，提供早期的振动趋势预警，并给出月度设备振动数据分析报告，报告中包含对目前振动状态的评价、振动劣化趋势分析、振动异常原因以及振动处理建议，用于指导下个月的具体检修工作方向。
进一步，所述网络传输模块将数据通过网络传输至云平台，振动专家通过云平台进行远程数据查看，进而对疑难振动故障进行远程诊断。
本发明所述方法及系统可对火电厂主机和重要辅机进行实时监测、进行故障分析和诊断，有针对性的推送报警信息，早期进行预警，能够定期生成报告和报表。
下面结合具体实施例，对本发明进行进一步的说明。
实施例1、
本实施例提供一种火电厂旋转机械振动监测方法，所述方法具体包括如下步骤：
S1、对火电厂旋转机械的振动数据进行采集；
S2、显示采集到的振动数据的伯德图、极坐标图、频谱图、趋势图、轴心位置图、瀑布图、时基图、幅值信息以及相位信息；
S3、根据步骤S1中采集到的一倍频振动数据，进行动平衡计算，计算出需要在转子上进行加重的质量和角度；
S4、根据S2中显示的信息，基于振动故障智能诊断算法进行故障分析及智能诊断；
S5、将所有采集到的振动数据、动平衡计算结果和故障分析及智能诊断结果通过网络进行传输。
其中，动平衡计算为本领域的基础技术手段，在此不再论述。振动故障智能诊断算法具体为基于旋转设备各个振动频率的幅值和相位，通过不同故障时振幅的占比和相位的变化量，结合同类型设备振动故障诊断经验系数，共同进行故障诊断，通过一段周期的数据分析，提供早期的振动趋势预警，并给出月度设备振动数据分析报告，报告中包含对目前振动状态的评价、振动劣化趋势分析、振动异常原因以及振动处理建议，用于指导下个月的具体检修工作方向。
实施例2、
1、本实施例提供一种火电厂旋转机械振动监测系统，所述系统包括：
数据采集模块：采集火电厂旋转机械的振动数据并将所述振动数据分别输入数据显示模块、动平衡计算模块以及故障分析及智能诊断模块；
数据显示模块：显示采集到的振动数据的伯德图、极坐标图、频谱图、趋势图、轴心位置图、瀑布图、时基图、幅值信息以及相位信息；
动平衡计算模块：根据数据采集模块采集到的一倍频振动数据，进行动平衡计算，计算出需要在转子上进行加重的质量和角度；
故障分析及智能诊断模块：根据数据采集模块采集到的震动数据，基于振动故障智能诊断算法，进行智能诊断及故障分析；
网络传输模块：将所有采集到的振动数据、动平衡计算结果和故障分析及智能诊断结果通过网络进行传输。
采用所述系统进行工作时的流程为：
S1、对火电厂旋转机械的振动数据进行采集；
S2、根据步骤S1通过数据采集模块采集得到的振动数据和图形，对旋转机械的振动状况进行监测和管理分析；
S3、根据步骤S1采集到的振动数据和图形，基于内置的振动故障智能诊断算法，该算法基于旋转设备各个振动频率的幅值和相位，通过不同故障时振幅的占比和相位的变化量，结合同类型设备振动故障诊断经验系数，共同进行故障诊断，通过一段周期的数据分析，提供早期的振动趋势预警，并给出月度设备振动数据分析报告，报告中包含对目前振动状态的评价、振动劣化趋势分析、振动异常原因以及振动处理建议，用于指导下个月的具体检修工作方向。
S4、根据步骤S1采集到的振动数据和图形，根据不同振动故障表现的不同振动特征，运用大数据和内置的振动故障智能诊断算法进行分析诊断，快速给出故障诊断结果和故障处理建议。
S5、根据步骤S4的故障分析和处理建议，将结果显示在软件界面，同时也实时推送到管理区的电脑和手机APP，提示相关级别的人员进行处理。
S6、将旋转机械振动监测平台采集到的数据通过网络传输模块上传至云平台，振动专家能够通过云平台进行远程数据查看，进而对疑难振动故障进行远程诊断。
本发明的火电厂旋转机械振动监测系统，通过旋转设备故障智能诊断技术与大数据分析、互联网云平技术的结合，极大的提高了故障诊断的效率，同时也为设备的预测性维修提供了可靠的依据，互联网云平台的使用，使专家远程分析振动数据和调阅振动图形成为可能，对故障分析的时效性和准确度有十分重要的意义。
实施例3、
本实施例是对实施例2的进一步限定，具体地：
本实施例的火电厂旋转机械振动监测系统是按照以下步骤实现：
一、建立火电厂旋转机械振动监测系统。该系统有48个振动采集通道和6个键相通道，能够同时接入6台不同类型的旋转设备，实时进行数据采集和分析，数据列表和振动图形可以在系统上根据需求进行选择性调取，系统采集的振动数据通过单向网闸进行数据传输，电脑、手机能够同步接收，通过云平台也可以进行数据调取。
二、根据步骤一建立的火电厂旋转机械振动监测系统，能够采集汽轮机主机、三大辅机的振动数据，并分别进行分析，每台旋转设备都有一个键相信号与之对应。
三、火电厂旋转机械振动监测系统通过本地计算机进行数据存储，然后通过单向网闸将数据镜像到云平台，振动专家和其它管理人员可通过各自的账号和密码登录进行访问，调阅历史振动数据和查看实时振动数据。
四、根据第二步采集到的振动数据，通过一定的算法进行计算，按照红、橙、黄、绿四种颜色进行分级管理，并能提供早期的故障预测报警，指导运行人员和管理人员提前采取相应的预防措施。
五、第四步产生的报警信息通过平台实时推送到运行人员和管理人员的邮箱、手机APP、手机短信，提醒相关人员提前采取措施。
Claims (5)
1.一种火电厂旋转机械振动监测方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：
S1、对火电厂旋转机械的振动数据进行采集；
S2、显示采集到的振动数据的伯德图、极坐标图、频谱图、趋势图、轴心位置图、瀑布图、时基图、幅值信息以及相位信息；
S3、根据步骤S1中采集到的一倍频振动数据，进行动平衡计算，计算出需要在转子上进行加重的质量和角度；
S4、根据S2中显示的信息，基于振动故障智能诊断算法进行故障分析及智能诊断；
S5、将所有采集到的振动数据、动平衡计算结果和故障分析及智能诊断结果通过网络进行传输。
2.一种火电厂旋转机械振动监测系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块：采集火电厂旋转机械的振动数据并将所述振动数据分别输入数据显示模块、动平衡计算模块以及故障分析及智能诊断模块；
数据显示模块：显示采集到的振动数据的伯德图、极坐标图、频谱图、趋势图、轴心位置图、瀑布图、时基图、幅值信息以及相位信息；
动平衡计算模块：根据数据采集模块采集到的一倍频振动数据，进行动平衡计算，计算出需要在转子上进行加重的质量和角度；
故障分析及智能诊断模块：根据数据采集模块采集到的震动数据，基于振动故障智能诊断算法，进行智能诊断及故障分析；
网络传输模块：将所有采集到的振动数据、动平衡计算结果和故障分析及智能诊断结果通过网络进行传输。
3.根据权利要求2所述的火电厂旋转机械振动监测系统，其特征在于，所述振动数据的采集使用双通道进行，包括振动采集通道和键相通道。
4.根据权利要求2所述的火电厂旋转机械振动监测系统，其特征在于，所述振动故障智能诊断算法基于旋转设备各个振动频率的幅值和相位，通过不同故障时振幅的占比和相位的变化量，结合同类型设备振动故障诊断经验系数，共同进行故障诊断，通过一段周期的数据分析，提供早期的振动趋势预警，并给出月度设备振动数据分析报告，报告中包含对目前振动状态的评价、振动劣化趋势分析、振动异常原因以及振动处理建议，用于指导下个月的具体检修工作方向。
5.根据权利要求2所述的火电厂旋转机械振动监测系统，其特征在于，所述网络传输模块将数据通过网络传输至云平台，振动专家通过云平台进行远程数据查看，进而对疑难振动故障进行远程诊断。
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