[发明专利]一种基于大数据的水轮机导轴承故障诊断系统

说明书

一种基于大数据的水轮机导轴承故障诊断系统，涉及故障诊断技术领域，为解决传统的状态监测系统仅仅能在机组发生故障的时候发出警报，无法事先发现潜在故障源的问题，包括：温度传感器、摆度传感器、数据采集器、电厂数据管理服务器、本地云服务平台和显示装置，所述温度传感器用于实时检测导轴承各部件的温度情况；所述摆度传感器用于采集导轴承大轴摆度的相关数据；所述数据采集器将温度传感器和摆度传感器采集的模拟量信号转换为数字量信号存储在电厂数据管理服务器内，通过本地云服务平台将数据进行分布式存储，并且通过诊断逻辑程序对数据进行分析处理，然后将监测和诊断信息发送给显示装置。本发明能事先发现潜在故障源。

技术领域

本发明涉及故障诊断技术领域，具体为一种基于水轮机导轴承故障诊断系统。

背景技术

电站机组基本都安装了状态监测系统，但是传统的状态监测系统仅仅能在机组发生故 障的时候发出警报，无法事先发现潜在故障源，不能分析故障产生的原因，也不能提出检 修维护策略。随着电网和电站的安全稳定运行、规范化、标准化和精细化管理水平的不断 提高，电站对发电设备智能远程运维系统的服务需求越发迫切。

智能电站的运行取决于各部分主要部件的智能化程度，针对水轮机重要部分导轴承开 发智能诊断服务装置，建立导轴承系统现地智能诊断系统，为开发智能电站打下坚实基础。

发明内容

本发明的目的是：针对传统的状态监测系统仅仅能在机组发生故障的时候发出警报， 无法事先发现潜在故障源的问题，提出一种基于大数据的水轮机导轴承故障诊断系统。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：一种基于大数据的水轮机导轴承故 障诊断系统，包括：温度传感器、摆度传感器、数据采集器、电厂数据管理服务器、本地云服务平台和显示装置，

所述温度传感器用于实时检测导轴承各部件的温度情况；

所述摆度传感器用于采集导轴承大轴摆度的相关数据；

所述数据采集器将温度传感器和摆度传感器采集的模拟量信号转换为数字量信号存储 在电厂数据管理服务器内，通过本地云服务平台将数据进行分布式存储，并且通过诊断逻 辑程序对数据进行分析处理，然后将监测和诊断信息发送给显示装置。

进一步的，所述诊断逻辑程序具体包括以下步骤：

步骤一：由本地云服务平台提供水轮机导轴承监测点数据V_R，，并在数据库中以map集合形式存储；

步骤二：根据历史数据采用无监督机器学习算法训练建立健康特征模型HM，模型边 界由阈值组成，满足V_TU＝(1+X％)V_L，V_TD＝(1-Y％)V_L，V_L为理论值，V_TU为上限阈 值，V_TD为下限阈值；

步骤三：给出置信度，调取map集合，对所有监测点数据V_R逐个进行比较，若V_R-V_TU＞0或V_R-V_TD＜0，则判定该监测点数值超界，发出数据异常报警，并根据数值偏移量提供 置信度D_P；

步骤四：根据发出的数据异常报警诊断结果，由人工专家评审后给用户发送综合评估 报告。

进一步的，所述步骤一中本地云服务提供的水轮机导轴承监测点数据V_R包括：水轮发 电机上导轴承摆度峰峰值V_RU、下导轴承摆度峰峰值V_RD和水导轴承摆度峰峰值V_RW。

进一步的，所述诊断逻辑程序采用json数据接口格式。