火电厂设备状态监测方法及系统与流程

本发明涉及设备状态监测，具体地涉及一种火电厂设备状态监测方法及一种火电厂设备状态监测系统。

背景技术：

1、火力发电依旧是当今最主要的发电方式，为了保证供电稳定，对应火电厂的运行稳定性至关重要。火电厂发电需要大量的设备组合运行，对应设备的运行稳定性也就直接关乎着整个火电厂的运行稳定性。为了保证各设备稳定运行，进行设备运行状态监测必不可少。在传统方案中，主要依赖人工进行设备巡检，这种方式极大依赖人工经验，稳定性和准确性都无法保证。

2、随着技术发展，出现了设备状态自动监测方案，但是现有技术一般只对设备状态进行单一数据监测，如通过视频监控监测设备温度、跑冒滴漏等，通过加速度传感器对设备振动进行监测。现有这些方案都是单一数据监测，对应的局限性很大，很多故障类型否无法诊断得出，且单一数据监测获得的故障诊断结果可信度也无法满足工业需求。针对该问题，需要提出一种新的火电厂设备状态监测方案。

技术实现思路

1、本发明实施方式的目的是提供一种火电厂设备状态监测方法及系统，以至少解决现有火电场设备状态自动监测方案存在的准确性不高的问题。

2、为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种火电厂设备状态监测方法，所述方法由前端处理模块执行，所述方法包括：基于监测云台实时回收各目标设备的监测信息，并对所述监测信息进行分类，获得多个数据集；基于故障诊断模型对各数据集进行故障状态预判断，在识别到疑似故障状态时，生成预警触发信号；响应于所述预警触发信号，持续采集对应目标设备的监测信息，并基于新采集的检测信息进行对应故障状态量化，获得量化数据；将所述量化数据推送到监测后台，以供所述监测后台基于后台数据和所述量化数据进行对应目标设备故障原因诊断，并将诊断结果推送到监测端。

3、可选的，所述监测信息包括：视频监测信息和目标设备的实时振动信号。

4、可选的，所述基于故障诊断模型对各数据集进行故障状态预判断，包括：对所述视频监测信息进行抽帧处理，获得多个帧图像信息；将帧图像信息作为入参，执行视频故障诊断模型训练，进行视觉故障表征，获得视觉故障诊断结果，作为一级故障预诊断结果；其中，所述视觉故障诊断结果包括：设备跑气故障、设备冒水故障、设备滴液故障和设备漏液故障；基于所述实时振动信号对所述一级故障预诊断结果进行校正，获得二级故障预诊断结果，作为故障预诊断结果。

5、可选的，所述基于所述实时振动信号对所述一级故障预诊断结果进行校正，获得二级故障预诊断结果，作为故障预诊断结果，包括：基于一级故障预诊断结果，确定对应故障状态下的设备振动表征状态，并基于所述对应故障状态下的设备振动表征状态输入预测振动信号；对比所述实时振动信号和所述预测振动信号，二者特征匹配时，确定所述一级故障预诊断结果准确，将对应的一级故障预诊断结果直接作为二级故障预诊断结果；若二者特征不匹配，则对所述振动信号进行信号分解，获得与预测振动信号特征匹配的第一信号分量和剩余信号分量组成的第二信号分量；基于第二信号分量进行故障诊断，获得非视觉故障诊断结果，将所述非视觉故障诊断结果和所述一级故障预诊断结果组合作为二级故障预诊断结果。

6、可选的，所述基于第二信号分量进行故障诊断，获得非视觉故障诊断结果，包括：对所述第二信号分量进行特征提取，并基于预训练的振动故障诊断模型对提取特征进行训练，获得对应的故障诊断结果。

7、本发明第二方面提供一种火电厂设备状态监测方法，所述方法由监测后台执行，所述方法包括：响应于前端处理模块信号传输指令，回收所述前端处理模块传输的量化数据；基于所述量化数据对应的故障类型，确定对应故障类型相关的运行参数类型；基于dcs系统调用对应运行参数类型下的实时运行参数，并基于所述实时运行参数对所述量化数据进行校验；基于校验结果进行对应目标设备故障原因诊断，并将诊断结果推送到监测端。

8、可选的，所述基于dcs系统调用对应运行参数类型下的实时运行参数，并基于所述实时运行参数对所述量化数据进行校验，包括：基于量化数据对应的故障类型，在预构建的设备故障知识图谱中进行候选故障原因筛选，获得故障原因集；计算所述实时运行参数与所述候选故障原因集中各候选故障原因之前的关联度，将关联度最高的候选故障原因作为目标设备的诊断结果。

9、本发明第三方面提供一种前端处理模块，所述前端处理模块被配置为用于执行上述的火电厂设备状态监测方法。

10、本发明第四方面提供一种监测后台，所述监测后台被配置为用于执行上述的火电厂设备状态监测方法。

11、本发明第五方面提供一种火电厂设备状态监测系统，所述系统包括上述的前端处理模块和上述的监测后台；所述系统还包括监测云台，用于采集各目标设备的监测信息。

12、可选的，所述监测云台包括：视频采集装置，用于采集目标设备的视频监测信息；激光测振装置，用于采集目标设备的实时振动信号；云台，用于集成所述视频采集装置和所述激光测振装置，并调整所述视频采集装置和所述激光测振装置的监测姿态；所述云台设置在预构建的轨道上，以使所述云台沿所述轨道进行移动，在移动过程中对各目标设备进行轮巡监测。

13、本发明第六方面提供一种计算机可读储存介质，该计算机可读存储介质上储存有指令，其在计算机上运行时使得计算机执行上述的火电厂设备状态监测方法。

14、通过上述技术方案，本发明方案耦合多种监测参数，从多个温度进行设备故障状态判断，并在前端执行初步诊断，用云边协同方式在边缘端对监测数据进行处理，将有用的故障数据传输至后台进行再次处理，提高监测效率。监测后台基于后台数据进行故障类型进一步校验，保证获得的故障诊断原因的准确性。

15、本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种火电厂设备状态监测方法，其特征在于，所述方法由前端处理模块执行，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测信息包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于故障诊断模型对各数据集进行故障状态预判断，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时振动信号对所述一级故障预诊断结果进行校正，获得二级故障预诊断结果，作为故障预诊断结果，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于第二信号分量进行故障诊断，获得非视觉故障诊断结果，包括：

6.一种火电厂设备状态监测方法，其特征在于，所述方法由监测后台执行，所述方法包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于dcs系统调用对应运行参数类型下的实时运行参数，并基于所述实时运行参数对所述量化数据进行校验，包括：

8.一种前端处理模块，其特征在于，所述前端处理模块被配置为用于执行权利要求1-5中任一项权利要求所述的火电厂设备状态监测方法。

9.一种监测后台，其特征在于，所述监测后台被配置为用于执行权利要求6或7中任一项权利要求所述的火电厂设备状态监测方法。

10.一种火电厂设备状态监测系统，其特征在于，所述系统包括权利要求8所述的前端处理模块和权利要求9所述的监测后台；

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述监测云台包括：

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上储存有指令，其在计算机上运行时使得计算机执行权利要求1-7中任一项权利要求所述的火电厂设备状态监测方法。

技术总结本发明实施例提供一种火电厂设备状态监测方法及系统，属于设备状态监测技术领域。所述方法由前端处理模块执行，所述方法包括：基于监测云台实时回收各目标设备的监测信息，并对所述监测信息进行分类，获得多个数据集；基于故障诊断模型对各数据集进行故障状态预判断，在识别到疑似故障状态时，生成预警触发信号；响应于所述预警触发信号，持续采集对应目标设备的监测信息，并基于新采集的检测信息进行对应故障状态量化，获得量化数据；将所述量化数据推送到监测后台，以供所述监测后台基于后台数据和所述量化数据进行对应目标设备故障原因诊断，并将诊断结果推送到监测端。本发明方案实现了火电厂设备状态的精准自动监测。技术研发人员：谢天,张秋生,晋世仲,王德军,朱润泽受保护的技术使用者：国家能源集团新能源技术研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9