[发明专利]基于组件的循环流化床锅炉风烟设备故障监测方法及装置

摘要

本发明基于组件的循环流化床锅炉风烟设备故障监测方法及装置，该装置包括：人机接口单元、模态感知模块、时间统计模块、时序分析数据库模块、人工神经网络模块、故障报警模块、故障定位模块、故障分析模块。该方法以组件为基本元素建立模态感知模型。风烟系统模态感知模型包括一次风系统模态感知模型、二次风系统模态感知模型、引风机系统模态感知模型和流化风机系统模态感知模型。在风烟系统模态感知模型之上对风烟系统在冷态启动过程中各个模态之间的模态切换过程进行时序分析，以完成对各组件在模态切换过渡过程的时间统计。故障发生时，通过人工神经网络对比各组件在模态切换过渡过程的时间统计数据，实现对故障的定位和诊断。

主权项

1.一种基于组件的循环流化床锅炉风烟设备故障监测方法，该方法具体包括以下步骤：步骤1：系统启动，加载数据，建立循环流化床锅炉风烟系统与基于组件切换时间统计的故障监测装置连接；步骤2：模态感知模块从循环流化床锅炉风烟系统控制中获取系统当前模态信息，建立风烟系统模态感知模型；步骤3：所述模态感知模块将循环流化床锅炉风烟系统当前模态信息传输至时间统计模块和人机接口单元；步骤4：所述时间统计模块获取循环流化床锅炉的一次风机、二次风机、引风机、流化风机系统中各组件在模态切换过渡过程中所消耗时间；步骤5：所述时间统计模块将当前各个组件在模态切换过渡过程中所消耗时间传输至人工神经网络模块；步骤6：人工神经网络模块初始化，根据时序分析数据库模块中的正常运行状态下，各个模态切换过渡过程各组件时间统计数据训练神经网络；步骤7：人工神经网络模块将当前各个组件在模态切换过渡过程中所消耗时间作为输入，产生模式识别输出，若某组件消耗时间过长，则对应输出变量值为1，可判断此组件当前状态为故障；步骤8：若当前模态切换过渡过程发生故障，则故障报警模块发出报警信号；若当前模态切换过渡过程未发生故障，故障报警模块不报警；步骤9：若当前模态切换过渡过程发生故障，故障定位模块根据人工神经网络模块输出判断故障位置；具体判断方法为：若某组件消耗时间过长，则对应输出变量值为1，可判断此故障发生位置为该组件；若当前模态切换过渡过程未发生故障，故障定位模块无输出；步骤10：若当前模态切换过渡过程发生故障，故障分析模块根据人工神经网络模块和故障定位模块的输出，给出故障组件发生故障的可能原因至人机接口单元供运行人员参考；若当前模态切换过渡过程未发生故障，故障分析模块无输出。