基于大数据平台的旋转设备振动监测及预警系统的开发

刘卫华 陈志强 李炜

摘要：旋转设备的安全稳定运行一直是业内关注的重点，因此，如何能更加有效、精确地监测设备的运行情况成为研究的关键点之一。针对这一问题，结合目前日渐成熟的大数据算法，开发出一套基于大数据平台的旋转设备振动监测及预警系统。该系统结合了旋转设备的DCS数据和TDM数据，在大数据平台上对数据进行处理整合，并通过海量数据的训练及“自主学习”形成的设备健康模型，对设备的运行情况实现准确地监视及预警。该系统的应用能够及时发现设备振动异常，避免重大安全事故的发生。

关键词：大数据;旋转设备;振动监测;振动预警

中图分类号：TM621  文献标志码：A  文章编号：1671-0797（2022）01-0025-05

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

0    引言

在火力发电厂中，旋转机械具有举足轻重的作用，如汽轮机、给水泵、引风机等均是火电厂中的关键设备。但是，随着旋转机械设备的复杂化，再加上长期使用老化等问题，设备出现故障及突发性故障频率逐渐升高，而旋转机械的故障征兆通常在其振动上体现出来。一旦旋转机械出现故障，则可能导致一系列事故，会影响电厂计划安排的任务，也必将产生无法挽回的损失，甚至会造成更加严重的人员安全事故等，因此对旋转机械的振动故障进行预警势在必行[1]。

目前，大部分火力发电厂都配备了TDM和DCS系统，两套系统独立配置，导致相关人员在对设备进行故障诊断时，需要分别操作两套系统来获取数据信息，造成诊断效率低下且存在遗漏的情况。如今工业互联网发展迅速，各行各业中都可以发现互联网的身影，电力行业也不例外，尤其是火电企业每天都会产生大量数据，在大数据盛行的时代背景下，将大数据技术应用于监测系统，充分利用数据的学习来提高监测系统判断的准确率，从而更高效地实现对火电厂重要设备的运行状态监测及预警十分必要[2]。鉴于此，开发了一套基于大数据平台的旋转设备振动监测及预警系统，将TDM和DCS系统融合，能更加充分地应用数据信息。

1    大数据平台

大数据平台即对大量数据进行处理整合的数据平台，其工作方式包括数据采集、存储、预处理、分析与挖掘等。具体步骤如下[3-6]：

（1）数据采集：在某600 MW电厂搭建数据采集的整体框架，如图1所示。通过厂内OPC端口、TDM等实时采集参数，完成数据采集工作。

（2）数据存储：根据上述框架对运行机组进行数据采集，本文采集了该台机组近100个测点2个月的正常运行数据，有约2亿的参数量存入数据库。

（3）数据预处理：对于存储的大量数据需进行预处理，目的是完成数据清洗。数据清洗包括清洗重复数据、填充缺失数据、消除噪声数据等，最终得到满足模型要求的参数。

數据预处理难点在于消除噪声数据，因为噪声数据不在合理数据区域内，即离群点，所以噪声数据的存在会造成结果不准确、不可靠。本文利用模糊聚类算法对离群点进行过滤，该算法是通过使目标函数达到极小值来实现数据样本的最优划分结果，具体步骤如下[7]：

4）如果‖Vk-Vk+1<ε‖，则停止，否则令k=k+1，返回到2），直到达到最大迭代次数T。

（4）数据集成：整理上述优化后结果，同时处理语义上的不确定性，最终得到满足模型要求的参数。

2    系统功能

2.1    智能监测功能

系统可以实时、准确地监测主辅机振动和与振动相关的各种参数，及时反映机组的运行状态及其变化情况，并在机组处于异常状态时及时报警;在振动值处于危险状态或某种突发性故障特征出现时，能及时发出危险报警命令，避免设备劣化至损伤程度。系统智能监测界面如图2所示。

传统的TSI仪表监测与保护系统只对总振值进行监测，根据总振值是否超过预先设定的一级报警值或二级报警值来判断并报警或触发保护动作;监测与诊断系统功能主要是对振动信号进行频域和相位的分析，提供诸如矢量靶图和频谱靶图等分析，为故障早期的辨识提供灵敏监测。

本系统可以用多种图谱方式实时动态显示所监测的信息，通过这些图谱，用户不仅可以监测各通道的振动变化趋势，了解机组当前的振动变化信息，还可以通过组合波形、频谱和轴心轨迹图，实时监测设备振动的时域特性和频域特性，并对机组的振动情况进行初步诊断。

本系统的定位是系统“专家化”，通过开发使系统具备专家的知识和判断能力。用户无须直接面对数据库里存储的海量信息，系统自身就能判断有用信息及关联事件，并通过自有的逻辑，把重要信息以各种形式推送到用户界面。无论用户本身是不是专家，系统都能让用户轻易上手，具有很好的操作体验。

2.2    信号分析功能

系统能提供各种信号分析功能：

（1）常规分析：波形图、频谱图、轴心轨迹图、多轴心轨迹图、包络谱、层叠图、倒频谱图、阶比图、全频图。

（2）启机、停机过程中机器状况的分析：伯德图、奈奎斯特图、级联图、轴心位置、停机曲线。

（3）额定转速运行时机器状况的分析：极坐标图、瀑布图、轴心位置。

（4）多功能的相关趋势分析：比较趋势图、过程量趋势图;提供短时间的实时趋势分析，便于运行人员掌握机组最新的运行状态。

完善的相关趋势分析功能，可以分析任意两个或多个参数之间的相互关系，如振动和转速、负荷、励磁电流、励磁电压、胀差、位移、间隙电压之间的相互关系，为查找故障原因提供直接依据;可以分析开停机过程、变负荷过程中各参数之间的相互关系。如某过程量对振动的影响比较敏感，则在今后机组运行中，系统会标记该过程量的敏感区，提醒运行人员注意避让此区域。

2.3    数据管理功能

系统提供数据管理功能：

小时数据库：记录当前最新1 h数据，默认间隔2 s;天数据库：记录当前最新1天数据，默认间隔60 s;周数据库：记录当前最新1周数据，默认间隔420 s;月数据库：记录当前最新1个月数据，默认间隔30 min;年数据库：记录当前最新1年数据，默认间隔360 min。

升降速数据库：记录各次开停机过程的数据，转速间隔默认20 r/min，可存储最新10次开停机数据;变负荷数据库：记录各次变负荷过程的数据，负荷间隔默认10 MW;盘车数据库：存储机组盘车时的有关数据;缓冲数据库：记录最新12 h机组振动变化的详细信息。

系统可以自动管理数据，硬盘存满后可以自动删除无用数据。用户也可以人工进行数据的删除，并对一些有用的历史数据或故障数据进行人工备份。

2.4    事件列表功能

系统可对机组和设备各种振动超标事件以表格方式进行显示，可以给出各通道的报警情况，从列表中可以一目了然地看到各通道报警时间及报警恢复时间，有利于分析事故原因。

系统的事件管理功能提供了全新的事件管理模式。系统能结合趋势曲线，方便地标记各种需要记录的事件，如启停机、健康样本数据、各种突发事件等。新的事件管理功能不仅能记录事件信息，同时还能标记和事件相关联的其他参数曲线，当用户查看某个标记的事件记录时，不仅能查到事件相关的文字信息记录，还能看到和事件关联的相关参数趋势变化曲线。

2.5    智能动平衡计算功能

传统的水泵动平衡需利用停机机会，临时为水泵安装专业的振动监测设备。通常需要做两次平衡试验，才能完成一台水泵的动平衡工作。电厂水泵众多，同类型水泵动平衡数据之间具有参考意义，然而由于之前大部分水泵没有安装在线振动监测设备，部分安装了在线监测设备的水泵却没有布置键相测点，以至于无法为众多的水泵建立起可以相互共享的数据平台。

经综合考虑，采用影响系数法开发动平衡计算功能，该功能技术成熟，有众多的现场成功应用经验。在传统的动平衡方案基礎上，本系统充分利用振动数据平台优势，开创性地提出了旋转设备0次平衡解决方案。系统能自动识别同类水泵的动平衡参数，充分共享积累的经验数据，最大程度减少水泵动平衡的工作量，提高效率。该功能能够自动从历史数据中选取合适的振动特征数据，自动匹配同类型水泵的动平衡影响系数，在不需要专门为水泵做平衡试验的情况下，系统就能自动计算并给出动平衡的方案，实现0次平衡解决方案。

3    智能管理功能

3.1    智能监督

设备振动水平的技术监督具有较强的专业性。DCS系统和SIS系统数据只有振动的峰峰值;而TDM系统具备振动监测的完备数据，包括峰峰值数据、工频数据、分频数据、相位等。本系统能够按技术监督月报和季报的具体要求，发挥TDM振动监测分析系统的专业优势，自动提取相关的振动和运行工况数据，生成各种专业数据图表，如波特图、轴心轨迹图、级联图、极坐标图、相关趋势图、轴心位置图、多轴心轨迹图等。

系统自动生成的技术监督报表，能够完全脱离人为参与，代替专业人员完成技术监督报表的制表工作，也能避免人为对数据的改动造成报表数据的失真。生成的报表，系统能自动提交集团技术监督平台。技术监督报表（图3）从数据提取到生成报表再到提交报表，全部过程无须人工参与。

3.2    智能预警

应用人工智能开发语言在大数据挖掘、数据训练等方面的优势，对机组振动数据进行深度挖掘开发。结合多年积累的机组振动诊断经验实现对机组振动的实时智能预警，提醒设备管理人员对可能出现的设备振动异常加强关注，采取必要的防范措施[8]。

智能预警不同于传统的“限值”报警功能。系统经过一段时间的自主学习，通过海量的数据训练，可以形成被监测对象的健康模型，从而能够自主识别设备运行状态是否异常，在测点表面数据均显示正常的情况下识别出潜在的异常风险点，并给出提示信息，提醒相关人员关注。智能预警功能界面如图4所示。

3.3    厂内对标

系统提供设备之间的对标功能，可以不同机组数据之间对标，也可以同台机组不同时间的数据对标;可以同工况数据对标，也可以不同工况下的数据对标。通过设备对标，可以对比设备运行水平的优劣，掌握设备运行振动水平的变化趋势，对设备状态评价、缺陷处理具有积极意义。

系统能记录和识别对标数据，对偏差较大的数据给出相应的提示。比如同台设备同工况下检修前后的数据对标，如果检修后数据比检修前有明显好转，那检修期间对设备所采取的措施和安装工艺就值得推广和借鉴;再比如同类型设备同工况下对标，如果数据相差较大，则需要着重排查安装数据、运行参数等外部条件是否对设备运行产生了不良影响。通过设备对标，能总结和掌握设备的运行特性，指导设备优化运行。

厂内对标功能界面如图5所示。

3.4    状态评价

系统在满足监测分析需求的基础上，着力提升了对监测设备的评价功能。系统本身就是“专家”，专家要根据所监测的数据对设备运行状态进行评价，给出评价的意见和结果，这是系统具备的新功能。根据监测数据的统计分析以及诊断模型给出的评价结果，对设备进行状态评价，为运行人员掌握电厂设备总体状况提供了新的技术方法。

4    结语

本文介绍了基于大数据平台开发的一套旋转设备振动监测及预警系统，其成功将大数据分析技术应用到火力发电厂数据处理中，能有效处理电厂每天生成的大量数据，并最终将其转化成有效数据。现场试验应用表明，该套系统能精确实现旋转设备振动监测及预警功能，对电厂智能化管理发展具有重要的指导意义。

[参考文献]

[1] 周训强.旋转机械轴心轨迹的提纯、特征提取与自动识别研究[D].重庆：重庆大学，2010.

[2] 郭家超.大数据分析的神经网络方法[J].科学技术创新，2019（21）：67-68.

[3] 孔钦，叶长青，孙赟.大数据下数据预处理方法研究[J].计算机技术与发展，2018，28（5）：1-4.

[4] 苏晓文，刘超飞，王智微，等.基于大数据分析的锅炉过量空气系数评估模型探讨[C]//数字中国 能源互联：2018电力行业信息化年会论文集，2018：420.

[5] 石睿.基于大数据分析的风电机组运行状态监测方法研究[D].长春：长春工业大学，2018.

[6] 马北玲，吕欣，陈星，等.火电厂大气排放监测大数据分析及政策影响研究[J].中国人口·资源与环境，2019，29（7）：73-79.

[7] 赵娜娜.聚类算法及聚类有效性指标的研究[D].无锡：江南大学，2016.

[8] 常帅.基于相似建模的汽轮机故障预警系统[D].保定：华北电力大学，2013.

收稿日期：2021-09-27

作者简介：刘卫华（1976—），女，山东济南人，高级工程师，研究方向：工业自动化。