基于大數據平臺的旋轉設備振動監測及預警系統的開發

劉衛華 陳志強 李煒

摘要：旋轉設備的安全穩定運行一直是業內關注的重點，因此，如何能更加有效、精確地監測設備的運行情況成為研究的關鍵點之一。針對這一問題，結合目前日漸成熟的大數據算法，開發出一套基于大數據平臺的旋轉設備振動監測及預警系統。該系統結合了旋轉設備的DCS數據和TDM數據，在大數據平臺上對數據進行處理整合，并通過海量數據的訓練及“自主學習”形成的設備健康模型，對設備的運行情況實現準確地監視及預警。該系統的應用能夠及時發現設備振動異常，避免重大安全事故的發生。

關鍵詞：大數據;旋轉設備;振動監測;振動預警

中圖分類號：TM621? 文獻標志碼：A? 文章編號：1671-0797（2022）01-0025-05

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.01.007

0? ? 引言

在火力發電廠中，旋轉機械具有舉足輕重的作用，如汽輪機、給水泵、引風機等均是火電廠中的關鍵設備。但是，隨著旋轉機械設備的復雜化，再加上長期使用老化等問題，設備出現故障及突發性故障頻率逐漸升高，而旋轉機械的故障征兆通常在其振動上體現出來。一旦旋轉機械出現故障，則可能導致一系列事故，會影響電廠計劃安排的任務，也必將產生無法挽回的損失，甚至會造成更加嚴重的人員安全事故等，因此對旋轉機械的振動故障進行預警勢在必行[1]。

目前，大部分火力發電廠都配備了TDM和DCS系統，兩套系統獨立配置，導致相關人員在對設備進行故障診斷時，需要分別操作兩套系統來獲取數據信息，造成診斷效率低下且存在遺漏的情況。如今工業互聯網發展迅速，各行各業中都可以發現互聯網的身影，電力行業也不例外，尤其是火電企業每天都會產生大量數據，在大數據盛行的時代背景下，將大數據技術應用于監測系統，充分利用數據的學習來提高監測系統判斷的準確率，從而更高效地實現對火電廠重要設備的運行狀態監測及預警十分必要[2]。鑒于此，開發了一套基于大數據平臺的旋轉設備振動監測及預警系統，將TDM和DCS系統融合，能更加充分地應用數據信息。

1? ? 大數據平臺

大數據平臺即對大量數據進行處理整合的數據平臺，其工作方式包括數據采集、存儲、預處理、分析與挖掘等。具體步驟如下[3-6]：

（1）數據采集：在某600 MW電廠搭建數據采集的整體框架，如圖1所示。通過廠內OPC端口、TDM等實時采集參數，完成數據采集工作。

（2）數據存儲：根據上述框架對運行機組進行數據采集，本文采集了該臺機組近100個測點2個月的正常運行數據，有約2億的參數量存入數據庫。

（3）數據預處理：對于存儲的大量數據需進行預處理，目的是完成數據清洗。數據清洗包括清洗重復數據、填充缺失數據、消除噪聲數據等，最終得到滿足模型要求的參數。

數據預處理難點在于消除噪聲數據，因為噪聲數據不在合理數據區域內，即離群點，所以噪聲數據的存在會造成結果不準確、不可靠。本文利用模糊聚類算法對離群點進行過濾，該算法是通過使目標函數達到極小值來實現數據樣本的最優劃分結果，具體步驟如下[7]：

4）如果‖Vk-Vk+1<ε‖，則停止，否則令k=k+1，返回到2），直到達到最大迭代次數T。

（4）數據集成：整理上述優化后結果，同時處理語義上的不確定性，最終得到滿足模型要求的參數。

2? ? 系統功能

2.1? ? 智能監測功能

系統可以實時、準確地監測主輔機振動和與振動相關的各種參數，及時反映機組的運行狀態及其變化情況，并在機組處于異常狀態時及時報警;在振動值處于危險狀態或某種突發性故障特征出現時，能及時發出危險報警命令，避免設備劣化至損傷程度。系統智能監測界面如圖2所示。

傳統的TSI儀表監測與保護系統只對總振值進行監測，根據總振值是否超過預先設定的一級報警值或二級報警值來判斷并報警或觸發保護動作;監測與診斷系統功能主要是對振動信號進行頻域和相位的分析，提供諸如矢量靶圖和頻譜靶圖等分析，為故障早期的辨識提供靈敏監測。

本系統可以用多種圖譜方式實時動態顯示所監測的信息，通過這些圖譜，用戶不僅可以監測各通道的振動變化趨勢，了解機組當前的振動變化信息，還可以通過組合波形、頻譜和軸心軌跡圖，實時監測設備振動的時域特性和頻域特性，并對機組的振動情況進行初步診斷。

本系統的定位是系統“專家化”，通過開發使系統具備專家的知識和判斷能力。用戶無須直接面對數據庫里存儲的海量信息，系統自身就能判斷有用信息及關聯事件，并通過自有的邏輯，把重要信息以各種形式推送到用戶界面。無論用戶本身是不是專家，系統都能讓用戶輕易上手，具有很好的操作體驗。

2.2? ? 信號分析功能

系統能提供各種信號分析功能：

（1）常規分析：波形圖、頻譜圖、軸心軌跡圖、多軸心軌跡圖、包絡譜、層疊圖、倒頻譜圖、階比圖、全頻圖。

（2）啟機、停機過程中機器狀況的分析：伯德圖、奈奎斯特圖、級聯圖、軸心位置、停機曲線。

（3）額定轉速運行時機器狀況的分析：極坐標圖、瀑布圖、軸心位置。

（4）多功能的相關趨勢分析：比較趨勢圖、過程量趨勢圖;提供短時間的實時趨勢分析，便于運行人員掌握機組最新的運行狀態。

完善的相關趨勢分析功能，可以分析任意兩個或多個參數之間的相互關系，如振動和轉速、負荷、勵磁電流、勵磁電壓、脹差、位移、間隙電壓之間的相互關系，為查找故障原因提供直接依據;可以分析開停機過程、變負荷過程中各參數之間的相互關系。如某過程量對振動的影響比較敏感，則在今后機組運行中，系統會標記該過程量的敏感區，提醒運行人員注意避讓此區域。

2.3? ? 數據管理功能

系統提供數據管理功能：

小時數據庫：記錄當前最新1 h數據，默認間隔2 s;天數據庫：記錄當前最新1天數據，默認間隔60 s;周數據庫：記錄當前最新1周數據，默認間隔420 s;月數據庫：記錄當前最新1個月數據，默認間隔30 min;年數據庫：記錄當前最新1年數據，默認間隔360 min。

升降速數據庫：記錄各次開停機過程的數據，轉速間隔默認20 r/min，可存儲最新10次開停機數據;變負荷數據庫：記錄各次變負荷過程的數據，負荷間隔默認10 MW;盤車數據庫：存儲機組盤車時的有關數據;緩沖數據庫：記錄最新12 h機組振動變化的詳細信息。

系統可以自動管理數據，硬盤存滿后可以自動刪除無用數據。用戶也可以人工進行數據的刪除，并對一些有用的歷史數據或故障數據進行人工備份。

2.4? ? 事件列表功能

系統可對機組和設備各種振動超標事件以表格方式進行顯示，可以給出各通道的報警情況，從列表中可以一目了然地看到各通道報警時間及報警恢復時間，有利于分析事故原因。

系統的事件管理功能提供了全新的事件管理模式。系統能結合趨勢曲線，方便地標記各種需要記錄的事件，如啟停機、健康樣本數據、各種突發事件等。新的事件管理功能不僅能記錄事件信息，同時還能標記和事件相關聯的其他參數曲線，當用戶查看某個標記的事件記錄時，不僅能查到事件相關的文字信息記錄，還能看到和事件關聯的相關參數趨勢變化曲線。

2.5? ? 智能動平衡計算功能

傳統的水泵動平衡需利用停機機會，臨時為水泵安裝專業的振動監測設備。通常需要做兩次平衡試驗，才能完成一臺水泵的動平衡工作。電廠水泵眾多，同類型水泵動平衡數據之間具有參考意義，然而由于之前大部分水泵沒有安裝在線振動監測設備，部分安裝了在線監測設備的水泵卻沒有布置鍵相測點，以至于無法為眾多的水泵建立起可以相互共享的數據平臺。

經綜合考慮，采用影響系數法開發動平衡計算功能，該功能技術成熟，有眾多的現場成功應用經驗。在傳統的動平衡方案基礎上，本系統充分利用振動數據平臺優勢，開創性地提出了旋轉設備0次平衡解決方案。系統能自動識別同類水泵的動平衡參數，充分共享積累的經驗數據，最大程度減少水泵動平衡的工作量，提高效率。該功能能夠自動從歷史數據中選取合適的振動特征數據，自動匹配同類型水泵的動平衡影響系數，在不需要專門為水泵做平衡試驗的情況下，系統就能自動計算并給出動平衡的方案，實現0次平衡解決方案。

3? ? 智能管理功能

3.1? ? 智能監督

設備振動水平的技術監督具有較強的專業性。DCS系統和SIS系統數據只有振動的峰峰值;而TDM系統具備振動監測的完備數據，包括峰峰值數據、工頻數據、分頻數據、相位等。本系統能夠按技術監督月報和季報的具體要求，發揮TDM振動監測分析系統的專業優勢，自動提取相關的振動和運行工況數據，生成各種專業數據圖表，如波特圖、軸心軌跡圖、級聯圖、極坐標圖、相關趨勢圖、軸心位置圖、多軸心軌跡圖等。

系統自動生成的技術監督報表，能夠完全脫離人為參與，代替專業人員完成技術監督報表的制表工作，也能避免人為對數據的改動造成報表數據的失真。生成的報表，系統能自動提交集團技術監督平臺。技術監督報表（圖3）從數據提取到生成報表再到提交報表，全部過程無須人工參與。

3.2? ? 智能預警

應用人工智能開發語言在大數據挖掘、數據訓練等方面的優勢，對機組振動數據進行深度挖掘開發。結合多年積累的機組振動診斷經驗實現對機組振動的實時智能預警，提醒設備管理人員對可能出現的設備振動異常加強關注，采取必要的防范措施[8]。

智能預警不同于傳統的“限值”報警功能。系統經過一段時間的自主學習，通過海量的數據訓練，可以形成被監測對象的健康模型，從而能夠自主識別設備運行狀態是否異常，在測點表面數據均顯示正常的情況下識別出潛在的異常風險點，并給出提示信息，提醒相關人員關注。智能預警功能界面如圖4所示。

3.3? ? 廠內對標

系統提供設備之間的對標功能，可以不同機組數據之間對標，也可以同臺機組不同時間的數據對標;可以同工況數據對標，也可以不同工況下的數據對標。通過設備對標，可以對比設備運行水平的優劣，掌握設備運行振動水平的變化趨勢，對設備狀態評價、缺陷處理具有積極意義。

系統能記錄和識別對標數據，對偏差較大的數據給出相應的提示。比如同臺設備同工況下檢修前后的數據對標，如果檢修后數據比檢修前有明顯好轉，那檢修期間對設備所采取的措施和安裝工藝就值得推廣和借鑒;再比如同類型設備同工況下對標，如果數據相差較大，則需要著重排查安裝數據、運行參數等外部條件是否對設備運行產生了不良影響。通過設備對標，能總結和掌握設備的運行特性，指導設備優化運行。

廠內對標功能界面如圖5所示。

3.4? ? 狀態評價

系統在滿足監測分析需求的基礎上，著力提升了對監測設備的評價功能。系統本身就是“專家”，專家要根據所監測的數據對設備運行狀態進行評價，給出評價的意見和結果，這是系統具備的新功能。根據監測數據的統計分析以及診斷模型給出的評價結果，對設備進行狀態評價，為運行人員掌握電廠設備總體狀況提供了新的技術方法。

4? ? 結語

本文介紹了基于大數據平臺開發的一套旋轉設備振動監測及預警系統，其成功將大數據分析技術應用到火力發電廠數據處理中，能有效處理電廠每天生成的大量數據，并最終將其轉化成有效數據。現場試驗應用表明，該套系統能精確實現旋轉設備振動監測及預警功能，對電廠智能化管理發展具有重要的指導意義。

[參考文獻]

[1] 周訓強.旋轉機械軸心軌跡的提純、特征提取與自動識別研究[D].重慶：重慶大學，2010.

[2] 郭家超.大數據分析的神經網絡方法[J].科學技術創新，2019（21）：67-68.

[3] 孔欽，葉長青，孫赟.大數據下數據預處理方法研究[J].計算機技術與發展，2018，28（5）：1-4.

[4] 蘇曉文，劉超飛，王智微，等.基于大數據分析的鍋爐過量空氣系數評估模型探討[C]//數字中國 能源互聯：2018電力行業信息化年會論文集，2018：420.

[5] 石睿.基于大數據分析的風電機組運行狀態監測方法研究[D].長春：長春工業大學，2018.

[6] 馬北玲，呂欣，陳星，等.火電廠大氣排放監測大數據分析及政策影響研究[J].中國人口·資源與環境，2019，29（7）：73-79.

[7] 趙娜娜.聚類算法及聚類有效性指標的研究[D].無錫：江南大學，2016.

[8] 常帥.基于相似建模的汽輪機故障預警系統[D].保定：華北電力大學，2013.

收稿日期：2021-09-27

作者簡介：劉衛華（1976—），女，山東濟南人，高級工程師，研究方向：工業自動化。