基于云平臺和聲學(xué)指紋的磨煤機(jī)運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用

何奇善，任學(xué)剛，程 鋼，何 凱，李東賢，盧回憶，劉豪睿

（1.河北涿州京源熱電有限責(zé)任公司，河北 涿州 072750；2.北京華控智加科技有限公司，北京 100083）

0 引 言

原煤經(jīng)磨煤機(jī)碾磨后，被熱一次風(fēng)攜帶，煤粉通過燃燒器噴入爐膛后燃燒。通常有多個磨煤機(jī)向爐內(nèi)供應(yīng)煤粉，總煤量由電負(fù)荷、鍋爐蒸發(fā)量、燃煤的發(fā)熱量等因素決定。某電廠采用的是MPS中速磨煤機(jī)，磨盤的轉(zhuǎn)動速度為33 r/min，變加載液壓系統(tǒng)對三個磨輥實現(xiàn)壓力控制，并實現(xiàn)粉煤的制備。磨煤機(jī)關(guān)鍵部件，如磨輥、電機(jī)、減速機(jī)和拉桿等，一旦出現(xiàn)異常或故障將會影響整個機(jī)組的安全運行，并造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，建立能準(zhǔn)確快速反映磨煤機(jī)關(guān)鍵部件的監(jiān)測系統(tǒng)，對保證火電廠的安全運行具有十分重要的意義。

文獻(xiàn)[7]實現(xiàn)了基于LabVIEW的磨煤機(jī)試驗數(shù)據(jù)在線采集分析系統(tǒng)。針對磨煤機(jī)實際運行過程中故障類型難以確定及故障診斷時間滯后等問題，一種基于小波包-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨煤機(jī)故障診斷方法具有一定作用。孫同敏基于磨煤機(jī)機(jī)理模型和狀態(tài)空間預(yù)測控制器，在充分接近磨煤機(jī)的實際運行狀態(tài)下，獲得了大量的故障數(shù)據(jù)。朱朋成等基于熱力學(xué)機(jī)理與數(shù)據(jù)挖掘?qū)δッ簷C(jī)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行了研究。綜上所述，現(xiàn)有研究多基于介質(zhì)狀態(tài)參數(shù)和設(shè)備運行電力參數(shù)等進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析。但是直接針對關(guān)鍵零部件的基于振動/聲學(xué)的狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警診斷的研究成果鮮有公布。

為滿足磨煤機(jī)關(guān)鍵部件健康運行等實際要求，本文開發(fā)了適用于磨煤機(jī)振動/聲音監(jiān)測的智能振動/聲音采集設(shè)備，設(shè)計了磨煤機(jī)振動/聲音數(shù)據(jù)采集方案。在對磨煤機(jī)運行振動/聲音分析的基礎(chǔ)上選擇最優(yōu)的傳感器參數(shù)和布設(shè)位置，通過以太網(wǎng)組網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸和收集。為后續(xù)的磨煤機(jī)運行監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計奠定了基礎(chǔ)。

1 系統(tǒng)架構(gòu)和技術(shù)路線

項目總體方案采用智能傳感器以太網(wǎng)組網(wǎng)和本地部署私有云采集磨煤機(jī)運行時振動、聲音和溫度數(shù)據(jù)實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測，并通過基于聲學(xué)指紋的人工智能識別技術(shù)實現(xiàn)對磨煤機(jī)的故障診斷。系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 磨煤機(jī)運行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)總體架構(gòu)

1.1 可邊緣計算的聲振溫一體式智能傳感器

針對工業(yè)場景設(shè)備狀態(tài)感知，開發(fā)了可邊緣計算的聲音、振動、溫度一體的智能傳感器，采用兼容性工業(yè)設(shè)計，可根據(jù)場景需要靈活選擇設(shè)備供電方式、傳輸方式、安裝方式和采樣方式。圖2為使用了華控智加的POE有線產(chǎn)品。

圖2 華控智加工業(yè)采集器實物圖

本項目監(jiān)測電廠中兩個350 MW燃煤超臨界火力發(fā)電機(jī)組共10臺磨煤機(jī)，每臺磨煤機(jī)根據(jù)監(jiān)測目標(biāo)確定8個監(jiān)測點位，每個點位安裝一套聲振溫一體式智能傳感器。圖3展示了磨煤機(jī)現(xiàn)場安裝實景圖，其中左圖為電機(jī)驅(qū)動端監(jiān)測點位的傳感器安裝情況，右圖為磨煤機(jī)外殼的其中一個拉桿位置的監(jiān)測點位傳感器安裝情況。

圖3 磨煤機(jī)監(jiān)測傳感器布設(shè)實景圖

1.2 支持分布式高并發(fā)容錯計算的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺

本方案的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺構(gòu)架如圖4所示，智加工業(yè)混合云方案分為廠區(qū)端平臺和智加工業(yè)云兩部分。廠區(qū)端平臺部署于各廠區(qū)內(nèi)，負(fù)責(zé)現(xiàn)場具體事務(wù)的處理，包括與硬件通信、完成數(shù)據(jù)接收與存儲、支持智能計算、承載上層業(yè)務(wù)服務(wù)，能夠保證數(shù)據(jù)完整性、一致性和可用性，提升計算的效率和用戶體驗。智加工業(yè)云部署于公司內(nèi)部，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理、人工智能計算、工業(yè)設(shè)備管理研究、現(xiàn)地端平臺運維方案實施等功能。同時設(shè)計并實施信息安全、數(shù)據(jù)遷移以及模型管理等方案，實現(xiàn)兩者間的信息互通與統(tǒng)一管理。

圖4 華控智加工業(yè)混合云構(gòu)架方案

1.3 結(jié)合物理機(jī)制的多源數(shù)據(jù)融合的機(jī)器故障指紋智能識別引擎

針對數(shù)據(jù)總量大、單次計算數(shù)據(jù)量有限、使用數(shù)據(jù)可預(yù)判、計算時設(shè)備數(shù)據(jù)相對獨立、計算頻次高、單次計算時間短等場景特點，設(shè)計將部分計算在終端完成，根據(jù)設(shè)備將網(wǎng)絡(luò)傳輸回的數(shù)據(jù)保存到確定的分片節(jié)點，與該設(shè)備相關(guān)的計算由該節(jié)點的計算、存儲以及緩存模塊配合完成，減少數(shù)據(jù)在節(jié)點間的移動。在單次計算中，將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，根據(jù)模型需要和并行任務(wù)情況分配計算核心，并行高效地執(zhí)行運算，如圖5所示。

圖5 華控智加工業(yè)混合云分布式并發(fā)計算設(shè)計方案

物理機(jī)制的多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)和機(jī)器聲紋識別技術(shù)是本項目的核心技術(shù)。圖6展示了結(jié)合物理機(jī)制的多源數(shù)據(jù)融合的機(jī)器故障指紋智能識別系統(tǒng)的整體設(shè)計。

圖6 結(jié)合物理機(jī)制的多源數(shù)據(jù)融合的機(jī)器故障指紋智能識別系統(tǒng)

1.4 前端信息展示和可視化

為了向電廠不同層級人員充分展示本系統(tǒng)的檢測和診斷結(jié)果，設(shè)計了豐富的前端信息展示和可視化功能，主要包括：設(shè)備臺賬信息和設(shè)備3D可視化的BIM顯示、用于專家標(biāo)注的數(shù)據(jù)處理和分析、智能引擎可視化、自動生成診斷報告等，如圖7所示。

圖7 設(shè)備3D可視化的BIM顯示

2 結(jié) 語

本文研究了國內(nèi)首套基于振動/聲音聲紋識別技術(shù)的磨煤機(jī)運行監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)。根據(jù)現(xiàn)場實驗和系統(tǒng)實際運行情況確定了監(jiān)測點位和數(shù)據(jù)采集參數(shù)，采用智能傳感器有線組網(wǎng)和本地部署私有云采集磨煤機(jī)運行時振動、聲音和溫度數(shù)據(jù)，實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測，并通過基于聲學(xué)指紋的人工智能識別技術(shù)實現(xiàn)對磨煤機(jī)的故障診斷。為方便人工智能故障診斷模型的訓(xùn)練和更新，本方案預(yù)留了本地私有云服務(wù)器和實施方企業(yè)公有云之間的數(shù)據(jù)交換功能，具體包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取、模型更新后的推送。