基于工业互联网的水电状态检修方法技术

本发明专利技术公开了基于工业互联网的水电状态检修方法，通过提取表征设备本质变化的量，并且进行数学三维建模，得出状态检测指标量；然后再根据状态检测指标量进行预警以及预测将发生的故障及故障发生时间；区别于现有技术中通过检测设备直接检测是否出现故障，本申请有一个预先预警的机制，避免在故障出现时候再进行检修，避免因设备停运造成的经济损失，为设备健康、经济、高效运行提供保障。高效运行提供保障。高效运行提供保障。

【技术实现步骤摘要】
基于工业互联网的水电状态检修方法


[0001]本专利技术涉及水电检修
，尤其涉及一种基于工业互联网的水电状态检修方法。

技术介绍

[0002]现代电厂设备检修有故障检修、周期性检修和状态检修三种模式。故障检修是设备发生故障后不得不进行的检修；周期性检修是按固定的时间周期对设备进行检修。长期以来，周期性检修一直是大多数发电企业采用的主要检修模式。
[0003]通过高质量的周期性检修，设备能恢复至接近新设备的状态。但是周期性检修机制僵化，弊端明显，包括：
[0004]设备停运带来经济损失；
[0005]缺乏对设备状态的掌握，设备检修时可能完全没有问题，根本不需要检修而导致浪费；
[0006]对一个检修周期内的故障响应能力有限，设备检修时可能早已出现大问题；
[0007]设备解体维修后未有效地恢复原状而发生故障，出现一修就坏的情况。
[0008]因此需要研发出基于工业互联网的水电状态检修方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的就在于为了解决上述问题设计了一种基于工业互联网的水电状态检修方法。
[0010]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
[0011]基于工业互联网的水电状态检修方法，包括以下步骤：
[0012]S1、提取表征设备本质变化的量；
[0013]S2、将相关联的量进行数学建模；
[0014]S3、从三维模型计算出状态检测指标量；
[0015]S4、对超标的状态检测指标量预警；
[0016]S5、预测将发生的故障及故障发生时间。
[0017]具体地，步骤S2具体包括：数学建模中采用x/y/z分别表示功率、水头、设备故障变量三个量，让三个量积累了足够多的正常数据，形成三维曲面模型。
[0018]具体地，步骤S3具体包括：通过算法拟合，从曲面计算提取出特征量来代表模型作为判断机组是否故障的参考量。
[0019]具体地，特征量包括故障变量特征值、特征差、缓变率。
[0020]具体地，检测在水电机组运行过程中是否有设备故障变量落入曲面外，如有则表示机组开始出现问题，曲面将发生变化，特征量也将发生变化，当前特征量与以前的特征量就会产生偏移；通过算法计算偏移量大小变化进行趋势预测，预测故障出现的时间。
[0021]本专利技术的有益效果在于：
[0022]1、通过提取表征设备本质变化的量，并且进行数学三维建模，得出状态检测指标量；然后再根据状态检测指标量进行预警以及预测将发生的故障及故障发生时间；区别于现有技术中通过检测设备直接检测是否出现故障，本申请有一个预先预警的机制，避免在故障出现时候再进行检修，避免因设备停运造成的经济损失，为设备健康、经济、高效运行提供保障。
附图说明
[0023]图1是本申请的流程框图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0025]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
[0026]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0027]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该专利技术产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0028]此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0029]在本专利技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“设置”、“连接”等术语应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0030]下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。
[0031]如图1所示，基于工业互联网的水电状态检修方法，包括以下步骤：
[0032]S1、提取表征设备本质变化的量；
[0033]S2、将相关联的量进行数学建模；
[0034]S3、从三维模型计算出状态检测指标量；
[0035]S4、对超标的状态检测指标量预警；
[0036]S5、预测将发生的故障及故障发生时间。
[0037]步骤S2具体包括：数学建模中采用x/y/z分别表示功率、水头、设备故障变量三个量，让三个量积累了足够多的正常数据，形成三维曲面模型。
[0038]设备故障变量针对不同的故障会选择不同的变量，具体类别如下：
[0039]变量：定子铁芯温度；对应故障：定子铁芯破损；
[0040]变量：定子线棒温度；对应故障：定子线棒破损；
[0041]变量：磁场强度；对应故障：磁拉力不均衡；
[0042]变量：轴承油温；对应故障：润滑油泄露；
[0043]变量：各部轴承摆度；对应故障：桨叶开度不均；
[0044]变量：各部轴承振动；对应故障：导叶开度不均；
[0045]步骤S3具体包括：通过算法拟合，从曲面计算提取出故障变量特征值、特征差、缓变率等特征量来代表模型作为判断机组是否故障的参考量。
[0046]检测在水电机组运行过程中是否有设备故障变量落入曲面外，如有则表示机组开始出现问题，曲面将发生变化，特征量也将发生变化，当前特征量与以前的特征量就会产生偏移；通过算法计算偏移量大小变化进行趋势预测，预测故障出现的时间。
[0047]以定子铁芯松动故障为例，通过传统技术分析，我们认为采用定子铁芯轴向振动极频和温差两个特征量的逻辑组合可以预测定子铁芯松动故障,定子铁芯轴向振动极频和定子铁芯温差相关参数，就是我们需要的状态检测指标量。水电专业领域人员在KXM工业智能平台上进行状态检测、故障预测的开发工作，并利用算子模型实现从实测值中提取表征设备本质变化的量，如从定子铁芯轴向振动中抽取出极频振动(100HZ)，这就使该系统具有了一定的认知功能，好比人能够从视觉、听觉等感知的表面现象中发现事本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于工业互联网的水电状态检修方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、提取表征设备本质变化的量；S2、将相关联的量进行数学建模；S3、从三维模型计算出状态检测指标量；S4、对超标的状态检测指标量预警；S5、预测将发生的故障及故障发生时间。2.根据权利要求1所述的基于工业互联网的水电状态检修方法，其特征在于，步骤S2具体包括：数学建模中采用x/y/z分别表示功率、水头、设备故障变量三个量，让三个量积累了足够多的正常数据，形成三维曲面模型。3.根据权利要求2所述的基于工业互联网的水电状态检修方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洋，张鹏程，陈枰，苟平，
申请(专利权)人：四川华能嘉陵江水电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：