基于电站运行数据的引风机故障预警装置和方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及热工技术和人工智能交叉技术领域，特别是基于电站运行数据的引风 机故障预警装置和方法。
【背景技术】
[0002] 提高电站设备运行的安全性、可靠性、可用率，降低设备的维护成本，延长检修的 周期对提高发电企业的经济效益和社会效益具有重要的意义。随着对电站设备安全性要求 的进一步提高，人们不仅希望在出现故障时提供故障的检测与隔离，还要求在设备发生故 障前就能实现对其预警。运样，就有足够的时间采取措施来防止故障的发生，避免不必要的 损失。
[0003] 引风机是大型火力发电厂主要的设备之一，其运行状态直接影响电力生产的经济 性和安全性。由于设备本身结构十分复杂，故障类型繁多，而且在运行过程中会受到许多外 界因素的影响，很难及时地发现故障和准确判断故障原因，运样不仅会给企业造成经济损 失，甚至会影响到现场工作人员的人身安全。因此，在设备出现异常或故障之前进行准确的 预警，提前将潜在的故障预警送达给相关人员，对企业的安全生产和效益的提高都具有重 要的意义。
【发明内容】
[0004] 本发明针对现有技术无法在引风机出现异常或故障之前进行准确预警的问题，提 供一种基于电站运行数据的引风机故障预警装置，选择引风机运行相关的参数作为观测变 量，通过采集观测变量的当前观测样本再计算其估计值并进行相似度比较，准确判断当前 设备的状态，实现引风机故障预警，该装置预测精度高、成本低、计算速度快，有利于应用于 工程实践之中。本发明还设及一种基于电站运行数据的引风机故障预警方法。
[0005] 本发明的技术方案如下：
[0006] -种基于电站运行数据的引风机故障预警装置，其特征在于，包括依次连接的观 测变量收集模块、当前观测样本估计计算处理模块和相似度计算处理模块，
[0007] 所述观测变量收集模块，用于选择引风机电流、引风机前轴承溫度、引风机后轴承 溫度、引风机腰侧水平振动、引风机腰侧垂直振动、引风机端侧水平振动和引风机端侧垂直 振动运屯个引风机运行参数作为观测变量；
[0008] 所述当前观测样本估计计算处理模块，是从历史运行数据中收集机组负荷变化大 的若干段所述观测变量作为初始的训练样本，并构建记忆矩阵；然后采集观测变量的当前 观测样本并结合所述记忆矩阵计算权值向量，再计算当前观测样本的估计值；
[0009] 所述相似度计算处理模块，用于计算观测变量的当前观测样本与所述估计值的相 似度，再根据所述相似度与报警阔值的比对判断设备状态，在相似度大于报警阔值时当前 设备状态正常，在相似度小于等于报警阔值时当前设备状态异常进而进行故障预警。
[0010] 所述观测变量收集模块还选择引风机入口烟气压力和引风机电动机绕组溫度运 两个引风机运行参数与所述屯个引风机运行参数共同作为观测变量。
[0011] 所述当前观测样本估计计算处理模块采集观测变量的当前观测样本结合所述记 忆矩阵并基于非线性状态估计算法计算权值向量，再利用记忆矩阵和权值向量的乘积计算 当前观测样本的估计值。
[0012] 所述相似度计算处理模块是基于历史运行数据中的训练样本的方差确定的非相 似性测度参数来计算观测变量的当前观测样本与所述估计值的相似度。
[0013] 一种基于电站运行数据的引风机故障预警方法，其特征在于，包括下述步骤：
[0014] A、选择引风机电流、引风机前轴承溫度、引风机后轴承溫度、引风机腰侧水平振 动、引风机腰侧垂直振动、引风机端侧水平振动和引风机端侧垂直振动运屯个引风机运行 参数作为观测变量；
[0015] B、从历史运行数据中，收集机组负荷变化大的若干段所述观测变量作为初始的训 练样本，并构建记忆矩阵；然后采集观测变量的当前观测样本并结合所述记忆矩阵计算权 值向量，再计算当前观测样本的估计值；
[0016] C、计算观测变量的当前观测样本与所述估计值的相似度，再根据所述相似度与报 警阔值的比对判断设备状态，在相似度大于报警阔值时当前设备状态正常，在相似度小于 等于报警阔值时当前设备状态异常进而进行故障预警。
[0017] 在所述步骤A中还选择引风机入口烟气压力和引风机电动机绕组溫度运两个引 风机运行参数与所述屯个引风机运行参数共同作为观测变量。
[0018] 所述步骤B是采集观测变量的当前观测样本结合所述记忆矩阵并基于非线性状 态估计算法计算权值向量，再利用记忆矩阵和权值向量的乘积计算当前观测样本的估计 值。
[0019] 所述步骤C是基于历史运行数据中的训练样本的方差确定的非相似性测度参数 来计算观测变量的当前观测样本与所述估计值的相似度。
[0020] 本发明的技术效果如下：
[0021] 本发明设及的基于电站运行数据的引风机故障预警装置，设置特定结构且依次连 接的观测变量收集模块、当前观测样本估计计算处理模块和相似度计算处理模块，观测变 量收集模块选择引风机运行相关的参数作为观测变量，当前观测样本估计计算处理模块从 历史运行数据中收集机组负荷变化大的若干段所述观测变量作为初始的训练样本W及采 集观测变量的当前观测样本并计算当前观测样本的估计值，通过相似度计算处理模块计算 观测变量的当前观测样本与所述估计值的相似度，准确判断当前设备的状态，若两者相似 度较小，则认为引风机运行工况异常，从而实现对引风机故障的提前预警，解决了现有技术 无法在引风机出现异常或故障之前进行准确预警的问题，该装置基于实际机组运行数据实 现大型电站引风机的故障预警，应用本发明装置，不增加任何硬件，而且易于工程现场应 用，成本低，计算速度快，在引风机设备出现异常或故障之前进行准确的预警，提前将潜在 的故障预警送达给相关人员，对企业的安全生产和效益的提高都具有重要的意义。
[0022] 本发明设及的基于电站运行数据的引风机故障预警方法，选择与引风机运行有关 的参数作为观测变量，选取历史运行数据作为初始训练样本，通过采集观测变量的当前观 测样本再计算其估计值并进行相似度比较，准确判断当前设备的状态，实现引风机故障预 警，预警结果精确可靠，该方法克服了现有技术的弊端，具有预测精度高、使用成本低、计算 速度快的优点，有利于应用于工程实践之中。
【附图说明】
[0023] 图1为本发明基于电站运行数据的引风机故障预警装置的结构框图。
[0024] 图2为本发明基于电站运行数据的引风机故障预警装置的工作原理图。
[0025] 图3为本发明基于电站运行数据的引风机故障预警方法的流程图。
[0026] 图4为本发明基于电站运行数据的引风机故障预警装置或方法对某火电站引风 机的故障预警效果图。
【具体实施方式】
[0027] 下面结合附图对本发明进行说明。
[0028] 本发明公开了一种基于电站运行数据的引风机故障预警装置，其结构如图1所 示，包括依次连接的观测变量收集模块、当前观测样本估计计算处理模块和相似度计算处 理模块，所述观测变量收集模块，用于选择引风机电流、引风机前轴承溫度、引风机后轴承 溫度、引风机腰侧水平振动、引风机腰侧垂直振动、引风机端侧水平振动和引风机端侧垂直 振动运屯个引风机运行参数作为观测变量；所述当前观测样本估计计算处理模块，是从历 史运行数据中收集机组负荷变化大的若干段所述观测变量作为初始的训练样本，并构建记 忆矩阵；然后采集观测变量的当前观测样本并结合所述记忆矩阵计算权值向量，再计算当 前观测样本的估计值；所述相似度计算处理模块，用于计算观测变量的当前观测样本与所 述估计值的相似度，再根据所述相似度与报警阔值的比对判断设备状态，在相似度大于报 警阔值时当前设备状态正常，在相似度小于等于报警阔值时当前设备状态异常进而进行故 障预警。
[0029] 本发明基于电站运行数据的引风机故障预警装置通过对引风机观测变量的实测 值和估计值进行相似度比较，若两者相似度较小，则认为引风机运行工况异常，从而实现对 引风机故障的提前预警。其工作原理如图2所示，观测变量收集模块选择引风机运行相关 参数作为观测变量，具体可选择引风机电流、引风机入口烟气压力、引风机电动机绕组溫 度、引风机前轴承溫度、引风机后轴承溫度、引风机腰侧水平振动、引风机腰侧垂直振动、弓I 风机端侧水平振动和引风机端侧垂直振动运九个引风机运行参数作为观测变量，九个引风 机运行参数即为九个变量的观测点。当前观测样本估计计算处理模块，从历史运行数据中 收集机组负荷变化较大的若干段所述观测变量作为初始的训练样本，记t，时刻P个变量的 观测点样本为：X(t,) =[XI(t,)，X2 (t，)，…，Xp(t,)]T，其中(t,)表示观测点i在t,时刻的 测量值（或者说是第i个变量的观测点样本）；当前观测样本估计计算处理模块还利用收 集的历史运行数据，构建记忆矩阵D
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[00；31]其中D;j=Xi(tj)
[0032] 当前观测样本估计计算处理模块同时还采集观测变量的当前观测样本Xq，并结合 所述记忆矩阵D基于非线性状态估计算法计算当前观测