[发明专利]汽轮发电机组振动在线监测和故障诊断系统的数据存储方法

说明书

本发明公开了一种汽轮发电机组振动在线监测和故障诊断系统的数据存储方法，本发明通过对振动数据分类管理，并针对每类数据制定详细的存储策略，在最大限度的保存振动分析、故障诊断、设备管理所需的振动数据条件下，极大的压缩了振动数据的存储量，提高了汽轮发电机组振动在线监测和故障诊断系统的有效数据存储量、运行效率，降低的存储设备的负荷和故障率，接入提高了系统的可靠性，数据量大幅缩减。

技术领域

本发明属于大型旋转机械振动测试领域，具体涉及一种汽轮发电机组振动在线监测和故障诊断系统的数据存储方法。

背景技术

汽轮发电机组是火电厂核心设备之一，是将蒸汽的能量转换成为机械功的旋转式动力机械，是现代火力发电和核动力工业中所普遍采用的发动机。

随着现代工业和科学技术的发展，汽轮发电机组朝着大型化、集中化、自动化的方向发展。大型汽轮发电机组运行过程中设备高速旋转，轴系振动状态是机组的重要安全指标，一旦机组发生振动故障往往造成巨大经济损失甚至灾难性后果。汽轮发电机组振动在线监测和故障诊断系统(TDM系统)作为300MW以上火电机组必须安装的监测设备，广泛应用在我国大型汽轮发电机组上，在组轴系振动的监测、分析、故障诊断和设备管理中发挥着重要的作用。

TDM系统将机组振动信号、键相信号及其他缓变量信号接入系统，对信号进行滤波、A/D 转换、积分、快速傅里叶变换等信号和数据处理，并对数据进行存储；同时系统还将数据发布到网页或客户端供用户进行监测、查询、分析诊断。TDM系统为用户提供常规数据查阅工具和专业图谱分析功能，帮助用户了解机组振动状态、分析诊断振动故障，还可由系统给出振动智能故障诊断意见。

TDM系统的核心为振动数据。用于旋转设备振动分析的振动数据需要包含大量的瞬态波形数据。单个测点一个时间点的瞬态波形需要采集的数据点数量取决于振动分析的需求，原则上数据点数越多越好。而对于汽轮发电机组振动分析和故障诊断来说，一组波形数据需采集 512点或更多(波形数据点数通常为2的n次方)，同时一套TDM系统至少接入两台机组几十个振动测点，这就造成一个时刻需要处理非常大量的振动数据。从设备管理角度，希望TDM 系统能存储尽可能长时间的振动数据，至少完整保存机组一次大修周期的数据(5年)；从故障诊断角度，希望TDM系统存储的数据时间间隔更短，关键数据能至少精确的秒级。以目前通用的计算机存储处理能力，是一个无法调和的矛盾。通常的做法是适当降低存储密度和缩短存储时间长度。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种汽轮发电机组振动在线监测和故障诊断系统的数据存储方法，能够在不损失振动分析和故障诊断所需的数据的情况下，极大的压缩TDM系统振动数据的数据量，使得TDM系统可以存储更长时间的有效数据，同时提高数据读取速度、降低磁盘负荷和故障率。

为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：

步骤一，将TDM系统数据进行分类，并进行分类管理；

步骤二，将在阈值转速范围外的转速数据存入升降速数据中，并进行存储；

步骤三，每固定时间间隔存储一组在阈值转速范围内的转速数据；

步骤四，对阈值转速范围内的转速数据建立用于条件触发后追溯触发时间前数据的动态数据缓存；

步骤五，在阈值转速范围内的转速数据中，若有测点的振动值超过预设的报警值时，则保存报警前后的数据；

若测点的振动值未达到报警值，则对比该测点的数据较前一组数据振幅变化是否超过第一变化阈值，若超过，则进入第一灵敏监测状态，存储变化前后的数据；

若该测点的数据在预设时间内累计变化量超过第二变化阈值，则进入第二灵敏监测状态，存储变化前后的数据。

步骤一中，TDM系统数据分为升降速数据、稳态数据、报警数据和灵敏监测数据四大类。