[发明专利]一种基于无监督聚类算法的磨煤机故障状态诊断方法

说明书

本发明提出了一种基于无监督聚类算法的磨煤机故障状态诊断方法，通过数据采集、设置参数、消除量纲、设定状态判定阈值实现DCS报警，磨煤机状态异常，并且提醒值班员监视判断，本发明实现了对磨煤机故障的提前预警，减轻了值班员监盘压力，可在DCS内另设逻辑实现，逻辑简单，投资小。

技术领域

本发明涉及一种基于无监督聚类算法的磨煤机故障状态诊断方法。

背景技术

在现在大型火电机组中，磨煤机属于故障频率最高的重要设备。由于配煤的多样化，爆燃，断煤，堵磨等故障更容易发生。DCS中缺乏一种对中速直吹型磨煤机故障状态的提前预警，故障的发现全靠值班员监盘的细致，这无形增加了值班员的监盘压力。一旦值班员因其他操作而没有及时观察到磨煤机参数的变化，致使故障持续发展，则最后可能造成磨煤机严重损坏，不得不返厂大修等严重后果。

发明内容

发明目的：本发明的目的是针对目前技术中的不足，提供了一种基于无监督聚类算法的磨煤机故障状态诊断方法，为中速直吹型磨煤机的故障状态做提前预警，减少值班员的工作压力。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供了一种基于无监督聚类算法的磨煤机故障状态诊断方法，其特征在于，包括有如下步骤：

(1)数据采集：实时从DCS上采集磨煤机运行数据，运行数据包括磨煤机电流、磨煤机给煤量、磨煤机出口风粉温度、磨煤机出口风粉压力、磨煤机出口风速、磨煤机一次风量、旋转分离器电流以及磨煤机磨碗差压；

(2)设置参数：人为设置正常及故障聚类中心磨煤机的状态参数，包括磨煤机电流状态参数、磨煤机给煤量状态参数、磨煤机出口风粉温度状态参数、磨煤机出口风粉压力状态参数、磨煤机出口风速状态参数、磨煤机一次风量状态参数、旋转分离器电流状态参数以及磨煤机磨碗差压状态参数，人为设置的正常状态聚类中心X₁、爆燃状态聚类中心X₂，堵煤状态聚类中心X₃，断煤状态聚类中心X₄；

(3)消除量纲：以正常状态聚类中心的参数X₁为标准，通过公式(1)对采集到的数据x进行缩放，消除量纲的影响：

x＝[x₁,…,x₈]

X₁＝[X₁₁,…,X₁₈]

通过公式(2)计算当前状态与各故障状态的欧式距离：

其中i取1、2、3、4，D_i表示当前状态与各聚类中心的距离；

(4)设定状态判定阈值：当磨煤机状态往故障聚类中心移动时，D_i减小。当D_i小于人为设定下限阈值后，报警条件之一开启。当发生非以上三种故障之一的其他故障时，正常状态距离D₁持续增大，脱离正常状态，此时对D₁设定一个上限阈值2，结合斜率变化产生报警；

(5)设定状态变化斜率阈值：计算连续四个采样时间的D_i变化斜率，当连续三个斜率(i≠1)均小于斜率阈值，或正常状态的三个斜率均大于斜率阈值后，DCS报警，磨煤机状态异常，提醒值班员监视判断。

作为本方案的一种改进，所述步骤(1)中，数据采集的采样时间设置为1s。