[发明专利]汽轮机振动监测方法及装置

说明书

本发明提供了一种汽轮机振动监测方法及装置，方法包括：获取不同工况下的历史振动目标参数及历史运行状态特征参数，并划分为训练样本集与测试样本集；利用训练样本集对预先建立的初始随机森林模型进行训练，得到训练后的随机森林模型，利用测试样本集，对训练后的随机森林模型进行参数优化，得到振动预测模型；将获取的实时运行状态特征参数，输入至振动预测模型中进行处理，得到汽轮机振动预测结果；将汽轮机振动预测结果与获取的实时振动目标参数进行对比，得到汽轮机振动监测结果。本发明通过建立不同工况下的振动预测模型，结合不同工况下实时运行参数，实现对汽轮机振动长期准确、高效的监测。

技术领域

本发明涉及汽轮机技术领域，尤指一种汽轮机振动监测方法及装置。

背景技术

汽轮机作为能量转换的重要媒介，被广泛应用于各类工程实践中。在大型火力发电厂中，汽轮机实现蒸汽内能向电能的转换，其正常运转直接关系着电网的安全稳定；对于北方常见的热电厂，其在输出电能的同时，还为周边城镇提供冬季供暖。因此，供热工况下汽轮机的安全运行在民生保障方面具有重要的现实意义。

汽轮机运行监测日趋完备，汽轮机监视系统可以实时监控、记录汽轮机转速、振动、膨胀、偏心、轴向位移等机械参数，当出现参数越限时，可以快速完成保护动作。振动参数(轴振、瓦振)作为重要的主保护参数，往往能够反映汽轮机转子的某些运行特征。通过频谱分析，可以推测出转子平衡状态恶化、动静碰摩、自激振动等故障。因此，若能实现汽轮机振动参数的准确预测，则可有效监测机组运转状态。在实际应用中，一方面通过振动预警，提醒工作人员关注机组振动状态变化，提前完成准备措施，减少非停事故；另一方面则可量化机组运转的健康状态，为状态检修提供数据支撑。目前，国内对于主机的振动预测研究存在监测不准确的问题。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明实施例的主要目的在于提供一种汽轮机振动监测方法及装置，实现对汽轮机振动准确、高效的监测。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种汽轮机振动监测方法，方法包括：

获取不同工况下的历史振动目标参数及历史运行状态特征参数，并将历史振动目标参数及历史运行状态特征参数划分为训练样本集与测试样本集；

利用训练样本集对预先建立的初始随机森林模型进行训练，得到训练后的随机森林模型，并利用测试样本集，对训练后的随机森林模型进行参数优化，得到振动预测模型；

将获取的实时运行状态特征参数，输入至振动预测模型中进行处理，得到汽轮机振动预测结果；

将汽轮机振动预测结果与获取的实时振动目标参数进行对比，得到汽轮机振动监测结果。

可选的，在本发明一实施例中，获取不同工况下的历史振动目标参数及历史运行状态特征参数，并将历史振动目标参数及历史运行状态特征参数划分为训练样本集与测试样本集包括：

获取纯凝工况下的历史振动目标参数及历史运行状态特征参数，以及获取供热工况下的历史振动目标参数及历史运行状态特征参数；

将所述历史振动目标参数及历史运行状态特征参数，划分为纯凝工况下的训练样本集与测试样本集，以及供热工况下的训练样本集与测试样本集。

可选的，在本发明一实施例中，利用训练样本集对预先建立的初始随机森林模型进行训练，得到训练后的随机森林模型包括：

对纯凝工况下的训练样本集与供热工况下的训练样本集分别进行有放回的随机抽样，得到不同工况下所述初始随机森林模型中单棵决策树对应的训练样本集；

根据初始随机森林模型中预设的决策树数量及生长深度，利用单棵决策树对应的训练样本集，对初始随机森林模型中各决策树进行构建，得到纯凝工况下训练后的随机森林模型与供热工况下训练后的随机森林模型。