[发明专利]基于工业互联网的水电状态检修方法

说明书

本发明公开了基于工业互联网的水电状态检修方法，通过提取表征设备本质变化的量，并且进行数学三维建模，得出状态检测指标量；然后再根据状态检测指标量进行预警以及预测将发生的故障及故障发生时间；区别于现有技术中通过检测设备直接检测是否出现故障，本申请有一个预先预警的机制，避免在故障出现时候再进行检修，避免因设备停运造成的经济损失，为设备健康、经济、高效运行提供保障。

技术领域

本发明涉及水电检修技术领域，尤其涉及一种基于工业互联网的水电状态检修方法。

背景技术

现代电厂设备检修有故障检修、周期性检修和状态检修三种模式。故障检修是设备发生故障后不得不进行的检修；周期性检修是按固定的时间周期对设备进行检修。长期以来，周期性检修一直是大多数发电企业采用的主要检修模式。

通过高质量的周期性检修，设备能恢复至接近新设备的状态。但是周期性检修机制僵化，弊端明显，包括：

设备停运带来经济损失；

缺乏对设备状态的掌握，设备检修时可能完全没有问题，根本不需要检修而导致浪费；

对一个检修周期内的故障响应能力有限，设备检修时可能早已出现大问题；

设备解体维修后未有效地恢复原状而发生故障，出现一修就坏的情况。

因此需要研发出基于工业互联网的水电状态检修方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题设计了一种基于工业互联网的水电状态检修方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

基于工业互联网的水电状态检修方法，包括以下步骤：

S1、提取表征设备本质变化的量；

S2、将相关联的量进行数学建模；

S3、从三维模型计算出状态检测指标量；

S4、对超标的状态检测指标量预警；

S5、预测将发生的故障及故障发生时间。

具体地，步骤S2具体包括：数学建模中采用x/y/z分别表示功率、水头、设备故障变量三个量，让三个量积累了足够多的正常数据，形成三维曲面模型。

具体地，步骤S3具体包括：通过算法拟合，从曲面计算提取出特征量来代表模型作为判断机组是否故障的参考量。

具体地，特征量包括故障变量特征值、特征差、缓变率。

具体地，检测在水电机组运行过程中是否有设备故障变量落入曲面外，如有则表示机组开始出现问题，曲面将发生变化，特征量也将发生变化，当前特征量与以前的特征量就会产生偏移；通过算法计算偏移量大小变化进行趋势预测，预测故障出现的时间。

本发明的有益效果在于：

1、通过提取表征设备本质变化的量，并且进行数学三维建模，得出状态检测指标量；然后再根据状态检测指标量进行预警以及预测将发生的故障及故障发生时间；区别于现有技术中通过检测设备直接检测是否出现故障，本申请有一个预先预警的机制，避免在故障出现时候再进行检修，避免因设备停运造成的经济损失，为设备健康、经济、高效运行提供保障。

附图说明

图1是本申请的流程框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。