| 标题 | 设备故障预警系统在水电机组安全状态中的评估 |
| 范文 | 马越 摘要：本文阐述了基于实时数据挖掘技术建立水电机组设备状态评估模型，通过建立厂级范围的的设备故障早期预警系统，对水电机组的设备状态进行安全状态的量化评估，通过预警系统自动提示的设备异动点实现水电机组精密检修。 关键词：设备故障 预警系统 水电机组 安全状态 评估 在现有系统的基础之上，结合海量实时数据挖掘技术，建立 “水电机组关键重大设备运行状态的智能分析与潜在故障早期预警分析系统”，通过统一的平台，充分利用现有的水电机组运行数据，积累机组检修形成的知识经验，逐步将被动的故障事后处理模式转变为更加主动的故障事前预防模式，不但可以充分利用现有各系统的投资，而且会为水电企业安全生产和更加智能化的检修产生积极重大的效益。 1.技术目标 技术目标如下：系统定量直观呈现水轮机和发电机的当前安全状态；实现水轮机和发电机潜在故障自动早期预警；实现机组潜在故障关联测点自动关联；定量描述潜在故障关联测点的偏差变化；实现自动化的离线设备监督分析报告。 2.技术方案 “国电大渡河水电机组关键重大设备状态智能分析与故障早期预警离线系统”采用基于iEM System专利的“超球”实时数据挖掘算法和“相似度曲线”预警技术，实现针对水电机组关键重大设备的海量实时数据离线挖掘、建模、状态智能分析与潜在故障早期预警。 2.1系统架构 系统基于现有的控制系统和信息系统，采用离线数采、集中分析的架构，通过对水电机组运行数据离线采集，按照统一标准格式进行挖掘分析，分析后的结果自动通过网页和报表的方式呈现。 2.2工作流程 2.2.1数据接口。系统数据接口采用文本方式，以Excel或CSV格式离线获取现场装置的运行数据。 2.2.2水电机组状态评估数据模型。系统通过设备的海量历史数据和经验数据，离线创建水电机组安全状态评估数据模型。 2.2.3设备在线智能分析。系统运行时，状态评估数据模型自动分设备当前状态与历史同工况状态下的相似程度，并给出定量的分析结果。在给出设备当前安全状态的同时，系统还对引起设备状态变化的测点进行关联点排序，并对设备的每个测点输出当前工况状态下的实时预测值。 2.2.4设备潜在故障早期预警。当设备状态偏离历史同工况下的安全状态时，系统自动触发预警并对潜在故障进行关联排序分析。 2.3技术原理 2.3.1水电机组状态评估模型原理。水电机组关键重大设备的状态评估数据模型基于iEM系统的“超球”模型技术，结合现场的海量运行数据自动生成。数据模型除了包括设备本体的参数外，还包括与之工艺配套工作的各相关参数。 2.3.2基于“超球”数据模型建模原理如下。首先选取水电机组各工艺段的正常运行数据，数据选取的时间段原则上不低于一年，要求在同一时间点上的各参数数值有效。系统将以上数据自动筛选，选取最能反映设备各参数之间耦合关联和运行规律的数据创建“超球”模型。建模过程如下图： 图2 左图为设备历史数据，中图为边界“超球” 右图为设备“超球”模型 上图中绿色的状态点为设备的数据模型状态点，这些状态点的分布反映了水电机组海量运行数据中各参数之间的耦合关联以及设备在各工况下的历史运行规律。 2.3.3潜在故障早期预警原理。水电机组运行时，系统自动将实时数据组合成设备的实时状态点，并与水电机组状态数据模型中的各个状态点进行相似度比较计算。当设备的实时状态与历史同工况的状态相似度较高时，则说明机组的安全状态正常，反之，则代表了机组当前的安全状态偏离了所有历史同工况下的运行规律。预警机理如下图： 图3 左图为“超球”模型，中图为机组正常状态 右图为机组异常状态 系统自动将机组的当前状态与历史同工况下状态的相似程度通过一根0～100%的曲线定量的表述出来，当机组的当前工况偏离所有历史同工况下的安全状态时，系统则在设备各参数报警之前发布潜在故障早期预警。 2.3.4设备早期故障分析原理。系统运行过程中，发生机组偏离历史状态安全运行工况时，系统自动触发潜在故障早期预警。预警发出的同时，系统自动给出引起机组状态变化的关联测点排序，并对早期潜在故障进行自动关联分析。 早期故障的自动关联分析支持两种模式：一种是典型故障的关联规则定义，即预警与定义好的典型故障规则进行自动关联；一种是典型故障的数据模型分析，即预警发生时，系统自动计算设备与各典型故障模式之间的相似度，并进行排序。 3.系统主要功能与应用案例 3.1水电机组状态智能监测 预警分析系统为机组每台设备提供一根相似度状态变化曲线，相似度曲线的变化范围为0～100%，描述了机组设备当前的安全状态，即相似度越接近于100%，则说明机组设备的运行状态越安全，反之，则说明机组设备状态越来越恶化。 3.2水电机组潜在故障早期预警 系统为机组每台设备提供一根相似度状态变化监测线，当机组设备的相似度曲线的变化低于相似度监测线时，则表明机组设备已经偏离所有历史同工况下的安全状态，系统自动发布潜在故障早期预警。 3.3机组潜在故障关联测点排序 预警系统在产生预警的同时提供引起机组设备相似度低于预警监测线的测点排序。例如，当机组设备的振动持续加大，系统自动监测到设备的振动变化并发布潜在故障早期预警，同时对引起预警的关联测点按影响大小排序、输出，供相关人员分析决策。 3.4关键测点状态监测 预警系统在通过相似度曲线监测设备整体运行状态的同时，还提供设备所有单参数测点的失效与异常监测的功能。当单参数失效或测点变化出现异常时，预警系统可自动提示用户失效或异常的参数点，并提供参数当前状态的实时预测值。 3.5潜在故障定性排序 用户可以通过规则关联管理模块进行机组潜在故障规则关联设置，配置完后的显示画面如下图所示，当设备发生预警时，预警系统会进行潜在故障规则关联提示，为用户指明潜在故障的发展方向。 4.总结 实践证明，通过海量实时数据挖掘技术，建立 “水电机组关键重大设备运行状态的智能分析与潜在故障早期预警分析系统”，利用现有的水电机组运行数据和机组检修形成的知识经验，可有效的将相对被动的故障事后处理模式转变为更加主动的故障事前预防模式，不但可以充分利用现有各系统的投资，而且会为水电企业安全生产和更加智能化的检修产生积极重大的效益。 摘要：本文阐述了基于实时数据挖掘技术建立水电机组设备状态评估模型，通过建立厂级范围的的设备故障早期预警系统，对水电机组的设备状态进行安全状态的量化评估，通过预警系统自动提示的设备异动点实现水电机组精密检修。 关键词：设备故障 预警系统 水电机组 安全状态 评估 在现有系统的基础之上，结合海量实时数据挖掘技术，建立 “水电机组关键重大设备运行状态的智能分析与潜在故障早期预警分析系统”，通过统一的平台，充分利用现有的水电机组运行数据，积累机组检修形成的知识经验，逐步将被动的故障事后处理模式转变为更加主动的故障事前预防模式，不但可以充分利用现有各系统的投资，而且会为水电企业安全生产和更加智能化的检修产生积极重大的效益。 1.技术目标 技术目标如下：系统定量直观呈现水轮机和发电机的当前安全状态；实现水轮机和发电机潜在故障自动早期预警；实现机组潜在故障关联测点自动关联；定量描述潜在故障关联测点的偏差变化；实现自动化的离线设备监督分析报告。 2.技术方案 “国电大渡河水电机组关键重大设备状态智能分析与故障早期预警离线系统”采用基于iEM System专利的“超球”实时数据挖掘算法和“相似度曲线”预警技术，实现针对水电机组关键重大设备的海量实时数据离线挖掘、建模、状态智能分析与潜在故障早期预警。 2.1系统架构 系统基于现有的控制系统和信息系统，采用离线数采、集中分析的架构，通过对水电机组运行数据离线采集，按照统一标准格式进行挖掘分析，分析后的结果自动通过网页和报表的方式呈现。 2.2工作流程 2.2.1数据接口。系统数据接口采用文本方式，以Excel或CSV格式离线获取现场装置的运行数据。 2.2.2水电机组状态评估数据模型。系统通过设备的海量历史数据和经验数据，离线创建水电机组安全状态评估数据模型。 2.2.3设备在线智能分析。系统运行时，状态评估数据模型自动分设备当前状态与历史同工况状态下的相似程度，并给出定量的分析结果。在给出设备当前安全状态的同时，系统还对引起设备状态变化的测点进行关联点排序，并对设备的每个测点输出当前工况状态下的实时预测值。 2.2.4设备潜在故障早期预警。当设备状态偏离历史同工况下的安全状态时，系统自动触发预警并对潜在故障进行关联排序分析。 2.3技术原理 2.3.1水电机组状态评估模型原理。水电机组关键重大设备的状态评估数据模型基于iEM系统的“超球”模型技术，结合现场的海量运行数据自动生成。数据模型除了包括设备本体的参数外，还包括与之工艺配套工作的各相关参数。 2.3.2基于“超球”数据模型建模原理如下。首先选取水电机组各工艺段的正常运行数据，数据选取的时间段原则上不低于一年，要求在同一时间点上的各参数数值有效。系统将以上数据自动筛选，选取最能反映设备各参数之间耦合关联和运行规律的数据创建“超球”模型。建模过程如下图： 图2 左图为设备历史数据，中图为边界“超球” 右图为设备“超球”模型 上图中绿色的状态点为设备的数据模型状态点，这些状态点的分布反映了水电机组海量运行数据中各参数之间的耦合关联以及设备在各工况下的历史运行规律。 2.3.3潜在故障早期预警原理。水电机组运行时，系统自动将实时数据组合成设备的实时状态点，并与水电机组状态数据模型中的各个状态点进行相似度比较计算。当设备的实时状态与历史同工况的状态相似度较高时，则说明机组的安全状态正常，反之，则代表了机组当前的安全状态偏离了所有历史同工况下的运行规律。预警机理如下图： 图3 左图为“超球”模型，中图为机组正常状态 右图为机组异常状态 系统自动将机组的当前状态与历史同工况下状态的相似程度通过一根0～100%的曲线定量的表述出来，当机组的当前工况偏离所有历史同工况下的安全状态时，系统则在设备各参数报警之前发布潜在故障早期预警。 2.3.4设备早期故障分析原理。系统运行过程中，发生机组偏离历史状态安全运行工况时，系统自动触发潜在故障早期预警。预警发出的同时，系统自动给出引起机组状态变化的关联测点排序，并对早期潜在故障进行自动关联分析。 早期故障的自动关联分析支持两种模式：一种是典型故障的关联规则定义，即预警与定义好的典型故障规则进行自动关联；一种是典型故障的数据模型分析，即预警发生时，系统自动计算设备与各典型故障模式之间的相似度，并进行排序。 3.系统主要功能与应用案例 3.1水电机组状态智能监测 预警分析系统为机组每台设备提供一根相似度状态变化曲线，相似度曲线的变化范围为0～100%，描述了机组设备当前的安全状态，即相似度越接近于100%，则说明机组设备的运行状态越安全，反之，则说明机组设备状态越来越恶化。 3.2水电机组潜在故障早期预警 系统为机组每台设备提供一根相似度状态变化监测线，当机组设备的相似度曲线的变化低于相似度监测线时，则表明机组设备已经偏离所有历史同工况下的安全状态，系统自动发布潜在故障早期预警。 3.3机组潜在故障关联测点排序 预警系统在产生预警的同时提供引起机组设备相似度低于预警监测线的测点排序。例如，当机组设备的振动持续加大，系统自动监测到设备的振动变化并发布潜在故障早期预警，同时对引起预警的关联测点按影响大小排序、输出，供相关人员分析决策。 3.4关键测点状态监测 预警系统在通过相似度曲线监测设备整体运行状态的同时，还提供设备所有单参数测点的失效与异常监测的功能。当单参数失效或测点变化出现异常时，预警系统可自动提示用户失效或异常的参数点，并提供参数当前状态的实时预测值。 3.5潜在故障定性排序 用户可以通过规则关联管理模块进行机组潜在故障规则关联设置，配置完后的显示画面如下图所示，当设备发生预警时，预警系统会进行潜在故障规则关联提示，为用户指明潜在故障的发展方向。 4.总结 实践证明，通过海量实时数据挖掘技术，建立 “水电机组关键重大设备运行状态的智能分析与潜在故障早期预警分析系统”，利用现有的水电机组运行数据和机组检修形成的知识经验，可有效的将相对被动的故障事后处理模式转变为更加主动的故障事前预防模式，不但可以充分利用现有各系统的投资，而且会为水电企业安全生产和更加智能化的检修产生积极重大的效益。 摘要：本文阐述了基于实时数据挖掘技术建立水电机组设备状态评估模型，通过建立厂级范围的的设备故障早期预警系统，对水电机组的设备状态进行安全状态的量化评估，通过预警系统自动提示的设备异动点实现水电机组精密检修。 关键词：设备故障 预警系统 水电机组 安全状态 评估 在现有系统的基础之上，结合海量实时数据挖掘技术，建立 “水电机组关键重大设备运行状态的智能分析与潜在故障早期预警分析系统”，通过统一的平台，充分利用现有的水电机组运行数据，积累机组检修形成的知识经验，逐步将被动的故障事后处理模式转变为更加主动的故障事前预防模式，不但可以充分利用现有各系统的投资，而且会为水电企业安全生产和更加智能化的检修产生积极重大的效益。 1.技术目标 技术目标如下：系统定量直观呈现水轮机和发电机的当前安全状态；实现水轮机和发电机潜在故障自动早期预警；实现机组潜在故障关联测点自动关联；定量描述潜在故障关联测点的偏差变化；实现自动化的离线设备监督分析报告。 2.技术方案 “国电大渡河水电机组关键重大设备状态智能分析与故障早期预警离线系统”采用基于iEM System专利的“超球”实时数据挖掘算法和“相似度曲线”预警技术，实现针对水电机组关键重大设备的海量实时数据离线挖掘、建模、状态智能分析与潜在故障早期预警。 2.1系统架构 系统基于现有的控制系统和信息系统，采用离线数采、集中分析的架构，通过对水电机组运行数据离线采集，按照统一标准格式进行挖掘分析，分析后的结果自动通过网页和报表的方式呈现。 2.2工作流程 2.2.1数据接口。系统数据接口采用文本方式，以Excel或CSV格式离线获取现场装置的运行数据。 2.2.2水电机组状态评估数据模型。系统通过设备的海量历史数据和经验数据，离线创建水电机组安全状态评估数据模型。 2.2.3设备在线智能分析。系统运行时，状态评估数据模型自动分设备当前状态与历史同工况状态下的相似程度，并给出定量的分析结果。在给出设备当前安全状态的同时，系统还对引起设备状态变化的测点进行关联点排序，并对设备的每个测点输出当前工况状态下的实时预测值。 2.2.4设备潜在故障早期预警。当设备状态偏离历史同工况下的安全状态时，系统自动触发预警并对潜在故障进行关联排序分析。 2.3技术原理 2.3.1水电机组状态评估模型原理。水电机组关键重大设备的状态评估数据模型基于iEM系统的“超球”模型技术，结合现场的海量运行数据自动生成。数据模型除了包括设备本体的参数外，还包括与之工艺配套工作的各相关参数。 2.3.2基于“超球”数据模型建模原理如下。首先选取水电机组各工艺段的正常运行数据，数据选取的时间段原则上不低于一年，要求在同一时间点上的各参数数值有效。系统将以上数据自动筛选，选取最能反映设备各参数之间耦合关联和运行规律的数据创建“超球”模型。建模过程如下图： 图2 左图为设备历史数据，中图为边界“超球” 右图为设备“超球”模型 上图中绿色的状态点为设备的数据模型状态点，这些状态点的分布反映了水电机组海量运行数据中各参数之间的耦合关联以及设备在各工况下的历史运行规律。 2.3.3潜在故障早期预警原理。水电机组运行时，系统自动将实时数据组合成设备的实时状态点，并与水电机组状态数据模型中的各个状态点进行相似度比较计算。当设备的实时状态与历史同工况的状态相似度较高时，则说明机组的安全状态正常，反之，则代表了机组当前的安全状态偏离了所有历史同工况下的运行规律。预警机理如下图： 图3 左图为“超球”模型，中图为机组正常状态 右图为机组异常状态 系统自动将机组的当前状态与历史同工况下状态的相似程度通过一根0～100%的曲线定量的表述出来，当机组的当前工况偏离所有历史同工况下的安全状态时，系统则在设备各参数报警之前发布潜在故障早期预警。 2.3.4设备早期故障分析原理。系统运行过程中，发生机组偏离历史状态安全运行工况时，系统自动触发潜在故障早期预警。预警发出的同时，系统自动给出引起机组状态变化的关联测点排序，并对早期潜在故障进行自动关联分析。 早期故障的自动关联分析支持两种模式：一种是典型故障的关联规则定义，即预警与定义好的典型故障规则进行自动关联；一种是典型故障的数据模型分析，即预警发生时，系统自动计算设备与各典型故障模式之间的相似度，并进行排序。 3.系统主要功能与应用案例 3.1水电机组状态智能监测 预警分析系统为机组每台设备提供一根相似度状态变化曲线，相似度曲线的变化范围为0～100%，描述了机组设备当前的安全状态，即相似度越接近于100%，则说明机组设备的运行状态越安全，反之，则说明机组设备状态越来越恶化。 3.2水电机组潜在故障早期预警 系统为机组每台设备提供一根相似度状态变化监测线，当机组设备的相似度曲线的变化低于相似度监测线时，则表明机组设备已经偏离所有历史同工况下的安全状态，系统自动发布潜在故障早期预警。 3.3机组潜在故障关联测点排序 预警系统在产生预警的同时提供引起机组设备相似度低于预警监测线的测点排序。例如，当机组设备的振动持续加大，系统自动监测到设备的振动变化并发布潜在故障早期预警，同时对引起预警的关联测点按影响大小排序、输出，供相关人员分析决策。 3.4关键测点状态监测 预警系统在通过相似度曲线监测设备整体运行状态的同时，还提供设备所有单参数测点的失效与异常监测的功能。当单参数失效或测点变化出现异常时，预警系统可自动提示用户失效或异常的参数点，并提供参数当前状态的实时预测值。 3.5潜在故障定性排序 用户可以通过规则关联管理模块进行机组潜在故障规则关联设置，配置完后的显示画面如下图所示，当设备发生预警时，预警系统会进行潜在故障规则关联提示，为用户指明潜在故障的发展方向。 4.总结 实践证明，通过海量实时数据挖掘技术，建立 “水电机组关键重大设备运行状态的智能分析与潜在故障早期预警分析系统”，利用现有的水电机组运行数据和机组检修形成的知识经验，可有效的将相对被动的故障事后处理模式转变为更加主动的故障事前预防模式，不但可以充分利用现有各系统的投资，而且会为水电企业安全生产和更加智能化的检修产生积极重大的效益。 |
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