一种发电机振动监测预警方法、系统技术方案

本发明专利技术公开了一种发电机振动监测预警方法、系统，属于电力能源技术领域。针对现有技术发电机组的振动巡检大部分依靠人工巡检、费时费力、效率低的技术问题，本发明专利技术的监测机箱能够接入64个采集通道，支持128kHz的采样频率，采样范围包括应力、电压、加速度、电流、温度等，能够全天24小时不间断采集监控现场振动传感器数据，让运维人员能够实时直观查看了解现场发电机组运行情况，相比于现有的人工巡检方式省时省力，提高巡检效率；此外针对现有机组振动的具体异常阈值可能会存在误判的情况，本发明专利技术通过自动判断振动数据是否到达预设的振动阈值，若是则进行报警减负处理，实现无需人工进行异常阈值的判断，减少误判情况。减少误判情况。减少误判情况。

【技术实现步骤摘要】
一种发电机振动监测预警方法、系统


[0001]本专利技术涉及电力能源
，具体为一种发电机振动监测预警方法、系统。

技术介绍

[0002]风力发电、水利发电、煤层气发电等电力行业都涉及到发电机设备，发电机机组运转的好坏有直接关系着企业能否安全、稳定、长期、满负荷的运行，如果发电机机组非计划停机会对企业经济效益产生严重的影响。
[0003]现如今发电厂站的发电机组的振动巡检大部分依靠人工巡检，费时费力，效率还低，并且对于机组振动的具体异常阈值判断需要有经验的员工确认，可能会存在误判的情况。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种发电机振动监测预警方法、系统，能够解决上述技术问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下一技术方案：一种发电机振动监测预警方法，包括以下步骤：
[0008]S1：通过传感器实时采集发电机的振动数据；
[0009]S2：将振动数据通过监测机箱传输至采集服务器；
[0010]S3：采集服务器对振动数据进行解析处理；
[0011]S4a：展示解析处理后的振动数据；
[0012]S5：判断振动数据是否到达预设的振动阈值，若是则进行报警减负处理。
[0013]优选地，传感器为三向磁电式传感器；传感器安装在发电机的轴承处，每个发电机均安装有传感器；振动数据包括x、y、z三个方向的振动数据。
[0014]优选地，步骤S2包括以下子步骤：
[0015]S21：各个传感器将振动数据均上报至监测机箱；
[0016]S22：监测机箱通过tcp协议与采集服务器通讯，以将振动数据传输至采集服务器。
[0017]优选地，步骤S3具体包括以下子步骤：
[0018]S31：采集服务器对振动数据进行傅里叶变换；
[0019]S32：采集服务器进一步对振动数据进行归一化处理。
[0020]优选地，振动阈值包括第一级振动阈值、第二级振动阈值以及第三级振动阈值，其中第一级振动阈值<第二级振动阈值<第三级振动阈值；步骤S5中的报警减负处理具体为：若振动数据到达第一级振动阈值，则进行界面告警提示；若振动数据到达第二级振动阈值，则对发电机做出功率减负设定，并短信推送相关责任人；若振动数据到达第三级振动阈值，则下发机组紧急停机命令。
[0021]优选地，在步骤S3之后还包括步骤S4b：利用振动数据进行建模分析，以对发电机进行振动趋势预测。
[0022]优选地，步骤S4b具体包括以下子步骤：
[0023]S4b1：导入机器学习相关依赖库；
[0024]S4b2：读入发电机无异常振动时的振动数据；
[0025]S4b3：读入发电机有异常振动时的振动数据；
[0026]S4b4：对子步骤S4b2、S4b3的振动数据进行数据增强及数据变换处理；
[0027]S4b5：进一步使用SVN算法进行预测模型的构建；
[0028]S4b6：利用预测模型对发电机进行振动趋势预测。
[0029]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下另一技术方案：一种发电机振动监测预警系统，其特征在于，包括：传感器、监测机箱、采集服务器以及上位机，传感器用于实时采集发电机的振动数据，监测机箱用于将振动数据传输至采集服务器，采集服务器用于对振动数据进行解析处理，上位机用于展示解析处理后的振动数据；上位机还用于判断振动数据是否到达预设的振动阈值，若是则进行报警减负处理。
[0030]优选地，传感器为三向磁电式传感器；传感器安装在发电机的轴承处；一台发电机安装4个传感器。
[0031]优选地，监测机箱接64个采集通道；传感器的采样频率为每秒1024个数据点。
[0032](三)有益效果
[0033]与现有技术相比，本专利技术提供了一种发电机振动监测预警方法、系统，具备以下有益效果：(1)本专利技术的监测机箱能够接入64个采集通道，支持128kHz的采样频率，采样范围包括应力、电压、加速度、电流、温度等，能够全天24小时不间断采集监控现场振动传感器数据，让运维人员能够实时直观查看了解现场发电机组运行情况，相比于现有的人工巡检方式省时省力，提高巡检效率；(2)本专利技术通过自动判断振动数据是否到达预设的振动阈值，若是则进行报警减负处理，实现无需人工进行异常阈值的判断，减少误判情况；(3)通过对传感器采集的振动数据进行傅里叶变换能够便于看出振动信号的特征，通过对振动数据的归一化处理能够将振动频域信号保持在一个固定的范围内，方便前端界面的展示；(4)本专利技术能够对于振动实时监测数据进行阈值设定多个等级，当振动数据到达振动阈值时报警提示，并做出相应的功率减负设定，避免造成机组停机；此外通过对存储的发动机历史振动数据进行建模分析，得出一个训练模型，然后对实时数据进行趋势预测，达到提前警示预警的目的。即本专利技术能够实时监控厂区发电机组设备的运行情况，并且能够查看到机组各个部位的振动情况数据，方便运维人员了解机组情况，并根据振动曲线图变更设定机组的转速功率等参数；此外系统接入AI预警功能，随着时间的推移，历史振动数据的积累，振动趋势及异常预判准确率能够不断地提高优化，使得更加兼容厂区发电机组设备，指引维修人员工作，方便智能。
附图说明
[0034]图1为本专利技术一种发电机振动监测预警方法的步骤流程图；
[0035]图2为本专利技术发电机组振动的实时曲线示例图；
[0036]图3为本专利技术发电机组振动预警界面示例图；
[0037]图4为本专利技术系统分界面参数下发示例图；
[0038]图5为本专利技术振动信号FFT示例图；
[0039]图6为本专利技术发电机振动趋势预测示例图。
具体实施方式
[0040]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。
[0041]本专利技术提供一种发电机振动监测预警方法，包括以下步骤：
[0042]S1：通过传感器实时采集发电机的振动数据。
[0043]本专利技术所描述的发电机为属于发电厂站的发电机组，一个发电机组包括有多台发电机。优选地，传感器为三向磁电式传感器；传感器安装在发电机的轴承处，用于对发电机的联轴器进行三向振动的监测。每个发电机均安装有传感器，一台发电机安装4个传感器。振动数据包括x、y、z三个方向的振动数据，即传感器能够实时监测x、y、z三个方向的振动加速度、电压值、应力、电流等数值。
[0044]此外，优选地，监测机箱可接入64个采集通道，支持128kHz的采样频率，即监测机箱最多可以接入64个传感器，以实现同时监测多个发电机组振动数据。传感器的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发电机振动监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过传感器实时采集发电机的振动数据；S2：将所述振动数据通过监测机箱传输至采集服务器；S3：所述采集服务器对所述振动数据进行解析处理；S4a：展示解析处理后的所述振动数据；S5：判断所述振动数据是否到达预设的振动阈值，若是则进行报警减负处理。2.根据权利要求1所述的发电机振动监测预警方法，其特征在于：所述传感器为三向磁电式传感器；所述传感器安装在发电机的轴承处，每个所述发电机均安装有所述传感器；所述振动数据包括x、y、z三个方向的振动数据。3.根据权利要求2所述的发电机振动监测预警方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下子步骤：S21：各个所述传感器将所述振动数据均上报至所述监测机箱；S22：所述监测机箱通过tcp协议与所述采集服务器通讯，以将所述振动数据传输至所述采集服务器。4.根据权利要求3所述的发电机振动监测预警方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括以下子步骤：S31：所述采集服务器对所述振动数据进行傅里叶变换；S32：所述采集服务器进一步对所述振动数据进行归一化处理。5.根据权利要求1所述的发电机振动监测预警方法，其特征在于：所述振动阈值包括第一级振动阈值、第二级振动阈值以及第三级振动阈值，其中第一级振动阈值<第二级振动阈值<第三级振动阈值；所述步骤S5中的报警减负处理具体为：若所述振动数据到达所述第一级振动阈值，则进行界面告警提示；若所述振动数据到达所述第二级振动阈值，则对所述发电机做出功率减负设定，并短...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟漍标，徐连英，邓明雄，李海灥，
申请(专利权)人：广东宏大欣电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：