燃气调压器故障监测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种燃气调压器故障监测方法和装置，所述方法包括以下步骤：构建以燃气调压器的运行参数为输入，以燃气调压器的运行状态为输出的故障诊断模型；选取燃气调压器的历史维检数据库中运行参数与相应的运行状态组成训练集，对故障诊断模型进行训练；将实时监测的燃气调压器的运行参数输入训练后的故障诊断模型，得到燃气调压器的当前运行状态，以判断燃气调压器当前是否处于故障状态。本发明专利技术能够方便智能地实现对燃气调压器的故障监测，能够科学、经济、高效地保障燃气调压器的安全运行，从而优化生产运行管理方式，节约设备维护成本，在很大程度上提高燃气管网系统总体的智能化水平和安全可靠性。

Fault Monitoring Method and Device for Gas Regulator

【技术实现步骤摘要】
燃气调压器故障监测方法和装置
本专利技术涉及燃气设备
，具体涉及一种燃气调压器故障监测方法和一种燃气调压器故障监测装置。
技术介绍
燃气调压器是调节和稳定燃气管网压力的关键设备，在燃气输配系统中起着重要作用。而在实际运行中，往往会因为下游用气量的变化和上游压力的变化而使下游压力发生不断变化，从而导致燃气调压器的运行状态急剧变化，大大增加其发生故障的概率。目前常用的燃气调压器故障诊断方式是，专业人员通过分析压力表纸和自动仪表采集的数据，然后依据经验来判定燃气调压器是否处在正常运行状态。有些燃气调压器即使没有问题或是没有在用，仍需要定期进行维护与检修，消耗了大量的人力和物力，导致运维成本大大增加。
技术实现思路
本专利技术为解决目前的燃气调压器故障诊断方式不够方便智能，浪费人力物力，成本较高的技术问题，提供了一种燃气调压器故障监测方法和装置，能够方便智能地实现对燃气调压器的故障监测，能够科学、经济、高效地保障燃气调压器的安全运行，从而优化生产运行管理方式，节约设备维护成本，在很大程度上提高燃气管网系统总体的智能化水平和安全可靠性。本专利技术采用的技术方案如下：一种燃气调压器故障监测方法，包括以下步骤：构建以所述燃气调压器的运行参数为输入，以所述燃气调压器的运行状态为输出的故障诊断模型；选取所述燃气调压器的历史维检数据库中运行参数与相应的运行状态组成训练集，对所述故障诊断模型进行训练；将实时监测的所述燃气调压器的运行参数输入训练后的故障诊断模型，得到所述燃气调压器的当前运行状态，以判断所述燃气调压器当前是否处于故障状态。所述的燃气调压器故障监测方法还包括：如果所述燃气调压器当前处于故障状态，则发出报警信息。所述故障诊断模型为基于能量神经网络的故障智能诊断模型，所述基于能量神经网络的故障智能诊断模型包括N层能量神经网络，其中，第1层为能量统计层，第2层至第N-1层为能量传播中间层，第N层为输出层，其中，N为正整数且N≥3。所述运行参数包括进口压力、出口压力、指挥器稳定压力、负载压力和阀门开度，所述运行状态包括正常运行、喘振状态、下游供压不足和下游供压过度，其中，喘振状态、下游供压不足和下游供压过度为故障状态。其中，所述训练集中的运行参数以相应的能量特征向量表示。一种燃气调压器故障监测装置，包括：模型构建模块，所述模型构建模块用于构建以所述燃气调压器的运行参数为输入，以所述燃气调压器的运行状态为输出的故障诊断模型；模型训练模块，所述模型训练模块用于选取所述燃气调压器的历史维检数据库中运行参数与相应的运行状态组成训练集，对所述故障诊断模型进行训练；故障诊断模块，所述故障诊断模块用于将实时监测的所述燃气调压器的运行参数输入训练后的故障诊断模型，得到所述燃气调压器的当前运行状态，以判断所述燃气调压器当前是否处于故障状态。所述的燃气调压器故障监测装置还包括：故障报警模块，所述故障报警模块用于在所述燃气调压器当前处于故障状态时发出报警信息。所述故障诊断模型为基于能量神经网络的故障智能诊断模型，所述基于能量神经网络的故障智能诊断模型包括N层能量神经网络，其中，第1层为能量统计层，第2层至第N-1层为能量传播中间层，第N层为输出层，其中，N为正整数且N≥3。所述运行参数包括进口压力、出口压力、指挥器稳定压力、负载压力和阀门开度，所述运行状态包括正常运行、喘振状态、下游供压不足和下游供压过度，其中，喘振状态、下游供压不足和下游供压过度为故障状态。其中，所述训练集中的运行参数以相应的能量特征向量表示。本专利技术的有益效果：本专利技术通过构建以燃气调压器的运行参数为输入，以燃气调压器的运行状态为输出的故障诊断模型，并通过燃气调压器的历史维检数据库对故障诊断模型进行训练，以及将实时监测的燃气调压器的运行参数输入训练后的故障诊断模型，得到燃气调压器的当前运行状态，从而判断燃气调压器当前是否处于故障状态，由此，能够方便智能地实现对燃气调压器的故障监测，能够科学、经济、高效地保障燃气调压器的安全运行，从而优化生产运行管理方式，节约设备维护成本，在很大程度上提高燃气管网系统总体的智能化水平和安全可靠性。附图说明图1为本专利技术实施例的燃气调压器故障监测方法的流程图；图2为本专利技术一个实施例的燃气调压器故障监测方法的流程图；图3为本专利技术实施例的燃气调压器故障监测装置的方框示意图；图4为本专利技术一个实施例的燃气调压器故障监测装置的方框示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术实施例的燃气调压器故障监测方法，包括以下步骤：S1，构建以燃气调压器的运行参数为输入，以燃气调压器的运行状态为输出的故障诊断模型。在本专利技术的一个实施例中，运行参数可包括进口压力、出口压力、指挥器稳定压力、负载压力和阀门开度，运行状态可包括正常运行、喘振状态、下游供压不足和下游供压过度，其中，喘振状态、下游供压不足和下游供压过度为故障状态。可将上述运行参数与运行状态进行归一化，得到归一化的进口压力Pi、出口压力Po、指挥器稳定压力Ps、负载压力Pf和阀门开度Do作为故障诊断模型的输入参数，以及归一化的正常运行Sn、喘振状态Sv、下游供压不足Sd和下游供压过度So作为故障诊断模型的输出参数。在本专利技术的一个实施例中，在后续的故障诊断模型训练及故障诊断中，上述输入参数可为各个运行参数的时序信号。由于变换域能量可反映时变信号的固有特性，因此本专利技术实施例的故障诊断模型可为基于能量神经网络的故障智能诊断模型。该基于能量神经网络的故障智能诊断模型包括N层能量神经网络，其中，第1层为能量统计层，第2层至第N-1层为能量传播中间层，第N层为输出层，其中，N为正整数且N≥3。具体地，第1层能量统计层包含与输入参数个数相同的能量统计单元，即5个能量统计单元。N-2个能量传播中间层为全连接前馈型神经网络。第N层输出层由4个sigmoid分类单元组成，输出分类结果。在本专利技术的一个具体实施例中，取N＝5，每个能量传播中间层包含20个计算单元，全连接的权值由梯度下降法训练得到，有：其中，{wi}m为神经网络权值集，updategd为基于梯度下降法的权值更新函数，pf()为代价函数，τ为代价门限。迭代更新{wi}m，直到代价函数的输出小于代价门限。S2，选取燃气调压器的历史维检数据库中运行参数与相应的运行状态组成训练集，对故障诊断模型进行训练。燃气调压器历史维护检修数据中可包含运行参数与对应的运行状态，例如某种进口压力、出口压力、指挥器稳定压力、负载压力和阀门开度对应正常运行，或喘振状态，或下游供压不足，或下游供压过度。因此，可从历史维检数据库中筛选出样本数据作为训练集，对故障诊断模型进行训练和交叉验证，得到{wi}m和燃气调压器的故障诊断模型Md|{wi}m。在本专利技术的一个实施例中，同样地，由于变换域能量可反映时变信号的固有特性，因此训练集中的运行参数以相应的能量特征向量表示。也就是说，本专利技术实施例可分别提取燃气调压器的进口压力Pi、出口压力Po、指挥器稳定压力Ps本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种燃气调压器故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建以所述燃气调压器的运行参数为输入，以所述燃气调压器的运行状态为输出的故障诊断模型；选取所述燃气调压器的历史维检数据库中运行参数与相应的运行状态组成训练集，对所述故障诊断模型进行训练；将实时监测的所述燃气调压器的运行参数输入训练后的故障诊断模型，得到所述燃气调压器的当前运行状态，以判断所述燃气调压器当前是否处于故障状态。

【技术特征摘要】
1.一种燃气调压器故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建以所述燃气调压器的运行参数为输入，以所述燃气调压器的运行状态为输出的故障诊断模型；选取所述燃气调压器的历史维检数据库中运行参数与相应的运行状态组成训练集，对所述故障诊断模型进行训练；将实时监测的所述燃气调压器的运行参数输入训练后的故障诊断模型，得到所述燃气调压器的当前运行状态，以判断所述燃气调压器当前是否处于故障状态。2.根据权利要求1所述的燃气调压器故障监测方法，其特征在于，还包括：如果所述燃气调压器当前处于故障状态，则发出报警信息。3.根据权利要求1或2所述的燃气调压器故障监测方法，其特征在于，所述故障诊断模型为基于能量神经网络的故障智能诊断模型，所述基于能量神经网络的故障智能诊断模型包括N层能量神经网络，其中，第1层为能量统计层，第2层至第N-1层为能量传播中间层，第N层为输出层，其中，N为正整数且N≥3。4.根据权利要求3所述的燃气调压器故障监测方法，其特征在于，所述运行参数包括进口压力、出口压力、指挥器稳定压力、负载压力和阀门开度，所述运行状态包括正常运行、喘振状态、下游供压不足和下游供压过度，其中，喘振状态、下游供压不足和下游供压过度为故障状态。5.根据权利要求4所述的燃气调压器故障监测方法，其特征在于，其中，所述训练集中的运行参数以相应的能量特征向量表示。6.一种燃气调压器故障监测装置，其特征在于，包括：模型构建模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：李夏喜，王硙，
申请(专利权)人：北京市燃气集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11