[发明专利]一种风机设备预警方法及系统

说明书

本发明涉及一种风机设备预警方法及系统，所述方法包括：采集风机数据时间序列；以所述风机数据时间序列为输入，以所述风机状态为输出，通过机器学习方法进行模型训练，获得风机预警模型；将待预警风机数据时间序列输入所述风机预警模型，所述风机预警模型输出与待预警风机数据时间序列相对应的风机状态。本发明通过风机预警模型输出预警信息，提高了对风机的监测效率。

技术领域

本发明涉及发电设备维护技术领域，特别是涉及一种风机设备预警方法及系统。

背景技术

通过分析近十几年国内大型发电厂设备管理维护费用数据以及设备故障预警分析处理现状，都不容乐观，仅每年的设备检修、维护和更换这一项费用就在很大程度上增加了生产成本。风机设备是电厂的核心，风机设备维护检修工作尤为重要。目前，我国以人工检修为主的风机设备检修方式已经无法满足生产要求，状态检修技术在生产中无法实现正常效能，由此造成了巨大的经济损失以及机器设备的过修。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种风机设备预警方法及系统，通过风机预警模型输出预警信息，提高了对风机的监测效率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

本发明公开了一种风机设备预警方法，所述方法包括：

采集风机数据时间序列；所述风机数据时间序列包括风机运行数据和与所述风机运行数据对应的风机故障状态，所述风机状态包括正常运行状态和故障状态；

以所述风机数据时间序列为输入，以所述风机状态为输出通过机器学习方法进行模型训练，获得风机预警模型；所述故障状态包括：轴承故障预警、风机叶片故障预警和电机故障预警；

将待预警风机数据时间序列输入所述风机预警模型输出与待预警风机数据时间序列相对应的风机状态。

可选地，所述风机运行数据包括轴承振动信号、轴承温度、电机的电流、风流速度、风流压力、电机阀门的开度和轴承上润滑油的腐化度。

可选地，通过安装在轴承上的加速度振动传感器采集所述轴承振动信号。

可选地，通过与风机连接的安全仪表系统采集电机的电流、风流速度、风流压力和电机阀门的开度。

可选地，所述机器学习方法包括决策树、随机森林、支持向量机和人工神经网络。

本发明还提供了一种风机设备预警系统，所述系统包括：

数据采集模块，用于采集风机数据时间序列；所述风机数据时间序列包括风机运行数据和与所述风机运行数据对应的风机故障状态，所述风机状态包括正常运行状态和故障状态；

风机预警模型训练模块，用于以所述风机数据时间序列为输入，以所述风机状态为输出通过机器学习方法进行模型训练，获得风机预警模型；所述故障状态包括：轴承故障预警、风机叶片故障预警和电机故障预警；

预警模块，用于将待预警风机数据时间序列输入所述风机预警模型输出与待预警风机数据时间序列相对应的风机状态。

可选地，所述风机运行数据包括轴承振动信号、轴承温度、电机的电流、风流速度、风流压力、电机阀门的开度和轴承上润滑油的腐化度。

可选地，数据采集模块包括：

传感器采集单元，用于通过安装在轴承上的加速度振动传感器采集所述轴承振动信号。

可选地，数据采集模块还包括：

安全仪表采集单元，用于通过与风机连接的安全仪表系统采集电机的电流、风流速度、风流压力和电机阀门的开度。

可选地，所述机器学习方法包括决策树、随机森林、支持向量机和人工神经网络。