一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法及系统，涉及数据智能处理技术领域，采集目标磨煤机压力参数的压变时间，获得第一时间参数、第二时间参数和第三时间参数，采集出口温度的温变时间作为第四时间参数，计算第一时间差值、第二时间差值和第三时间差值，采集爆燃音源提取音源频率参数，进行模型预测输出多个爆燃故障位置预测结果，将频次最高者作为爆燃故障位置识别结果，解决了现有技术中进行磨煤机故障位置识别时，实时数据的监测与处理流程智能度不足，使得故障识别结果不够精准，无法保障故障的实时性且存在一定的风险遗漏的技术问题，通过进行实时参数处理方式优化，以实现磨煤机的故障精准识别定位，最大化进行风险监控。化进行风险监控。化进行风险监控。

【技术实现步骤摘要】
一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据智能处理
，具体涉及一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法及系统。

技术介绍

[0002]火电站的运行进程中，制粉系统的防爆问题属于燃用煤处理的重点管控方向，由于当前燃用煤质量的参差性，使得磨煤机的运行安全要求越来越高，为了进行磨煤机运行安全风险的最大化规避，需对磨煤机的爆燃故障进行精准位置识别，以进行设备优化运行管控，现如今，主要通过间歇式人工巡检与集控室表盘参数监控进行，由于周期性巡检存在一定的监测真空期，使得监测结果较之磨煤机的实际运行状态存在一定的差距，为降低磨煤机的运行风险，需对现有技术进行一定的提升。
[0003]现有技术中，进行磨煤机故障位置识别时，实时数据的监测与处理流程智能度不足，使得故障识别结果不够精准，无法保障故障的实时性且存在一定的风险遗漏。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的进行磨煤机故障位置识别时，实时数据的监测与处理流程智能度不足，使得故障识别结果不够精准，无法保障故障的实时性且存在一定的风险遗漏的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法，所述方法包括：在目标磨煤机发生爆燃时，通过预设的声音采集装置采集获得爆燃音源；通过预设的多个压力采集装置采集所述目标磨煤机的入口一次风压力、上下碗差压和分离器出口压力出现预设压力变化时的时间，获得第一时间参数、第二时间参数和第三时间参数；通过预设的温度采集装置采集所述目标磨煤机的出口温度出现预设温度变化时的时间，获得第四时间参数；根据所述第一时间参数、第二时间参数、第三时间参数和第四时间参数，计算获得第一时间差值、第二时间差值和第三时间差值；根据所述爆燃音源进行频率参数提取，获得音源频率参数；将所述第一时间差值、第二时间差值、第三时间差值和音源频率参数输入预构建的爆燃故障位置预测模型，获得多个爆燃故障位置预测结果，其中，所述爆燃故障位置预测模型包括多个爆燃故障位置预测单元；获取所述多个爆燃故障位置预测结果内出现频率最多的爆燃故障位置预测结果，作为爆燃故障位置识别结果。
[0007]第二方面，本申请提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别系统，所述系统包
括：音源采集模块，所述音源采集模块用于在目标磨煤机发生爆燃时，通过预设的声音采集装置采集获得爆燃音源；压变时间参数获取模块，所述压变时间参数获取模块用于通过预设的多个压力采集装置采集所述目标磨煤机的入口一次风压力、上下碗差压和分离器出口压力出现预设压力变化时的时间，获得第一时间参数、第二时间参数和第三时间参数；温变时间参数获取模块，所述温变时间参数获取模块用于通过预设的温度采集装置采集所述目标磨煤机的出口温度出现预设温度变化时的时间，获得第四时间参数；差值计算模块，所述差值计算模块用于根据所述第一时间参数、第二时间参数、第三时间参数和第四时间参数，计算获得第一时间差值、第二时间差值和第三时间差值；频率参数获取模块，所述频率参数获取模块用于根据所述爆燃音源进行频率参数提取，获得音源频率参数；模型预测模块，所述模型预测模块用于将所述第一时间差值、第二时间差值、第三时间差值和音源频率参数输入预构建的爆燃故障位置预测模型，获得多个爆燃故障位置预测结果，其中，所述爆燃故障位置预测模型包括多个爆燃故障位置预测单元；位置确定模块，所述位置确定模块用于获取所述多个爆燃故障位置预测结果内出现频率最多的爆燃故障位置预测结果，作为爆燃故障位置识别结果。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请实施例提供的一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法，在目标磨煤机发生爆燃时，通过预设的声音采集装置采集获得爆燃音源；通过预设的多个压力采集装置采集所述目标磨煤机的入口一次风压力、上下碗差压和分离器出口压力出现预设压力变化时的时间，获得第一时间参数、第二时间参数和第三时间参数，通过预设的温度采集装置采集出口温度出现预设温度变化时的时间，获得第四时间参数，进一步计算获得第一时间差值、第二时间差值和第三时间差值，对爆燃音源进行频率参数提取获得音源频率参数，将所述第一时间差值、第二时间差值、第三时间差值和音源频率参数输入预构建的爆燃故障位置预测模型，获得多个爆燃故障位置预测结果，获取出现频率最多的爆燃故障位置预测结果，作为爆燃故障位置识别结果，解决了现有技术中存在的进行磨煤机故障位置识别时，实时数据的监测与处理流程智能度不足，使得故障识别结果不够精准，无法保障故障的实时性且存在一定的风险遗漏的技术问题，通过进行实时参数处理方式优化，以实现磨煤机的故障精准识别定位，最大化进行风险监控。
附图说明
[0009]图1为本申请提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法流程示意图；图2为本申请提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法中时间差值获取流程示意图；图3为本申请提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法中爆燃故障位置预测模型构建流程示意图；图4为本申请提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别系统结构示意图。
[0010]附图标记说明：音源采集模块11，压变时间参数获取模块12，温变时间参数获取模
块13，差值计算模块14，频率参数获取模块15，模型预测模块16，位置确定模块17。
实施方式
[0011]本申请通过提供一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法及系统，用于解决现有技术中存在的进行磨煤机故障位置识别时，实时数据的监测与处理流程智能度不足，使得故障识别结果不够精准，无法保障故障的实时性且存在一定的风险遗漏的技术问题。
实施例一
[0012]如图1所示，本申请提供了一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法，所述方法包括：步骤S100：在目标磨煤机发生爆燃时，通过预设的声音采集装置采集获得爆燃音源；具体而言，由于当前燃用煤质量的参差性，使得磨煤机的运行安全要求越来越高，为了进行磨煤机运行安全风险的最大化规避，需对磨煤机的爆燃故障进行精准位置识别，以进行设备优化运行管控，本申请提供的一种火电站磨煤机故障位置识别方法，基于爆燃影响关联参数进行动态波动分析，进而建模进行客观性精准预测，输出爆燃故障位置识别结果。
[0013]首先，布设声音采集装置，在磨煤机的不同位置发生爆燃时，不同爆燃位置发出声音的特征不同，例如磨内发生的爆燃的声音的音调较低，粉管内发生的爆燃的声音的音调较高，基于采集的音源辅助进行燃爆位置的预测识别。示例性的，所述声音采集装置可布设于磨煤机作业的附近位置，例如厂房内靠近磨煤机的位置，所述目标磨煤机为待进行爆燃位置识别的设备，所述目标磨煤机发生爆燃时，基于所述声音采集装置进行实时爆燃声音采集，获取所述爆燃音源，将所述爆燃音源作为进行爆燃位置判定的源数据之一，为后续进行爆燃位置预测提供了基本判据。
[0014]优选地，由于磨煤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火电站磨煤机爆燃故障位置识别方法，其特征在于，所述方法包括：在目标磨煤机发生爆燃时，通过预设的声音采集装置采集获得爆燃音源；通过预设的多个压力采集装置采集所述目标磨煤机的入口一次风压力、上下碗差压和分离器出口压力出现预设压力变化时的时间，获得第一时间参数、第二时间参数和第三时间参数；通过预设的温度采集装置采集所述目标磨煤机的出口温度出现预设温度变化时的时间，获得第四时间参数；根据所述第一时间参数、第二时间参数、第三时间参数和第四时间参数，计算获得第一时间差值、第二时间差值和第三时间差值；根据所述爆燃音源进行频率参数提取，获得音源频率参数；将所述第一时间差值、第二时间差值、第三时间差值和音源频率参数输入预构建的爆燃故障位置预测模型，获得多个爆燃故障位置预测结果，其中，所述爆燃故障位置预测模型包括多个爆燃故障位置预测单元；获取所述多个爆燃故障位置预测结果内出现频率最多的爆燃故障位置预测结果，作为爆燃故障位置识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预设的多个压力采集装置采集所述目标磨煤机的入口一次风压力、上下碗差压和分离器出口压力出现预设压力变化时的时间，包括：获取预设时间周期；获取所述入口一次风压力、上下碗差压和分离器出口压力在所述预设时间周期内发生预设压力变化的第一压力变化阈值、第二压力变化阈值和第三压力变化阈值；根据所述多个压力采集装置，采集所述入口一次风压力、上下碗差压和分离器出口压力在所述预设时间周期内压力变化达到所述第一压力变化阈值、第二压力变化阈值和第三压力变化阈值的时间，获得所述第一时间参数、第二时间参数和第三时间参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过预设的温度采集装置采集所述目标磨煤机的出口温度出现预设温度变化时的时间，包括：获取所述出口温度在所述预设时间周期内发生预设温度变化的预设温度阈值；根据所述温度采集装置，采集所述出口温度在所述预设时间周期内温度变化达到所述预设温度阈值的时间，获得所述第四时间参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一时间参数、第二时间参数、第三时间参数和第四时间参数，计算获得第一时间差值、第二时间差值和第三时间差值，包括：计算所述第一时间参数和所述第二时间参数的差值，获得所述第一时间差值；计算所述第一时间参数和所述第三时间参数的差值，获得所述第二时间差值；计算所述第一时间参数和所述第四时间参数的差值，获得所述第三时间差值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一时间差值、第二时间差值、第三时间差值和音源频率参数输入预构建的爆燃故障位置预测模型，包括：获取多个样本第一时间差值、多个样本第二时间差值、多个样本第三时间差值和多个样本音源频率参数；
获取多个样本爆燃故障位置识别结...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭雨轩，陈海涛，信晶，刘丛娟，刘志勇，石闻涛，
申请(专利权)人：北京博数智源人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：