[发明专利]一种感知引风机振动安全态势的系统和方法

说明书

本申请提供了一种感知引风机振动安全态势的系统和方法，能够通过神经网络训练系统和态势感知系统实现引风机的振动故障源诊断和态势预判。所述系统包括：振动监测装置、数据管理系统、神经网络训练系统和态势感知系统，所述振动监测装置采集监测所述引风机运行过程中的振动参数，并将所述振动参数传输至所述数据管理系统；所述数据管理系统用于存储所述引风机的运行参数的历史数据和实时数据，还用于提取所述引风机的振动特征参数；所述神经网络训练系统确定所述引风机振动的故障原因，将所述故障原因数据传输至所述态势感知系统；所述态势感知系统根据所述故障原因数据对所述引风机振动安全态势进行预判。

技术领域

本申请涉及引风机设备振动故障监测与诊断技术领域，并且更具体的，涉及一种感知引风机振动安全态势的系统和方法。

背景技术

随着国家经济的快速发展，电力成为社会生产生活的重要基础，促使电力工业快速发展，其机组的机械效率和自动化水平较以前显著提高，风机轴系更加复杂化，诱发风机振动的潜在因素也相应增加。振动问题在电厂安全稳定运行中的影响较大，工程技术人员更加关注振动对电力生产安全稳定经济运行的影响。

旋转机械设备的早期故障可以通过其振动值的异常变化表现出来，在国内外的机械工程技术中，常将振动测量及分析技术作为对旋转机械设备运行故障诊断的有力工具。且振动诊断技术在对被诊断系统的信号采集、数据处理及故障识别中所显示的准确、可靠、快速等特点，促使振动诊断技术发展成为旋转机械设备故障诊断技术的重要组成部分。现有技术中公开的引风机故障诊断的方法主要是故障树分析及多传感器融合的分析判断方法，这些故障处理方法均不能准确的预判引风机的安全态势。因此，目前急需一种基于神经网络的引风机振动安全态势感知系统，来实现引风机的振动监测、故障源诊断和态势预判，在高自动化、智能化基础上，协助运行人员保证电站安全稳定运行。

发明内容

本申请提供一种感知引风机振动安全态势的系统，通过将引风机的振动运行参数数据实时发送至数据管理系统进行存储和特征提取，通过神经网络训练系统和态势感知系统实现引风机的振动故障源诊断和态势预判，在高自动化、智能化基础上，协助运行人们保证电站安全稳定运行。

第一方面，提供了一种感知引风机振动安全态势的系统，所述系统包括振动监测装置、数据管理系统、神经网络训练系统、态势感知系统，所述振动监测装置、所述数据管理系统、所述神经网络训练系统和所述态势感知系统通过线路连接，其中，所述振动监测装置用于采集监测所述引风机运行过程中的振动参数，并将所述振动参数传输至所述数据管理系统；所述数据管理系统用于存储所述引风机的运行参数的历史数据和实时数据；所述数据管理系统还用于提取所述引风机的振动特征参数；所述数据管理系统根据所述振动特征参数与预警门限值，确定所述神经网络训练系统诊断所述引风机的振动原因；所述神经网络训练系统确定所述引风机振动的故障原因，将所述故障原因数据传输至所述态势感知系统；所述态势感知系统根据所述引风机振动的故障原因对所述引风机振动安全态势进行预判，并决定是否触发应急预案。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述振动监测装置包括多个电涡流传感器和数据传输单元，所述振动监测装置的总线接口通过所述数据传输单元与所述数据管理系统连接；所述电涡流传感器用于采集监测所述引风机运行过程中的振动参数，所述电涡流传感器布置于以下一个或者多个位置：所述引风机的轴颈、电动机轴颈、联轴器和主轴法兰的测点处。

通过在多个位置采集监测引风机运行过程中的振动参数，可以提高引风机运行过程中的振动参数实时监测的准确度。