基于邊緣計(jì)算的旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)開發(fā)與應(yīng)用

劉曉東 黃生文

摘? 要：以火電廠的旋轉(zhuǎn)設(shè)備作為研究對(duì)象，應(yīng)用邊緣計(jì)算、智能監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)全廠主機(jī)和重要輔機(jī)旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)，應(yīng)用智能態(tài)勢(shì)感知、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn)火電廠重要發(fā)電設(shè)備數(shù)字化管理、智能化監(jiān)測(cè)，自動(dòng)生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表，達(dá)到對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)狀態(tài)感知和趨勢(shì)預(yù)測(cè)的目的。應(yīng)用輔機(jī)智能平衡技術(shù)實(shí)現(xiàn)輔機(jī)在線動(dòng)平衡。整體研究對(duì)推動(dòng)電廠的智慧化建設(shè)具有一定的借鑒意義。

關(guān)鍵詞：邊緣計(jì)算；旋轉(zhuǎn)設(shè)備；振動(dòng)；態(tài)勢(shì)感知

中圖分類號(hào)：TP311；TK268.+1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2023）03-0164-04

Development and Application of Rotating Equipment Vibration Situation Awareness Platform Based on Edge Calculation

LIU Xiaodong， HUANG Shengwen

（Hebei Zhuozhou Jingyuan Thermal Power Co.， Ltd.， Baoding? 072750， China）

Abstract： Taking the rotating equipment of thermal power plant as the research object， the edge calculation and intelligent monitoring technology are applied to online monitor the rotating equipment vibration of the main engine and important auxiliary equipment of the whole plant， and the intelligent situation awareness and data visualization technology are applied to realize the digital management and intelligent monitoring of the important power generation equipment of thermal power plant， and the statistical report is automatically generated， so as to realize the purpose of vibration state awareness and trend prediction of the rotating machinery. The auxiliary machine intelligent balance technology is applied to realize the on-line dynamic balance of the auxiliary machine. The overall research has the certain reference significance for promoting the intelligent construction of the power plant.

Keywords： edge calculation; rotating equipment; vibration; situation awareness

0? 引? 言

汽輪發(fā)電機(jī)組等旋轉(zhuǎn)設(shè)備是火力發(fā)電廠中的核心發(fā)電設(shè)備，其能否安全可靠運(yùn)行直接影響電廠及電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。而在現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)中由于制造、安裝、調(diào)度等不確定性因素的存在，旋轉(zhuǎn)設(shè)備的運(yùn)行工況也隨著機(jī)組負(fù)荷指令不斷地發(fā)生改變，導(dǎo)致容易出現(xiàn)各種各樣的故障，輕則限制汽輪發(fā)電機(jī)組出力影響正常生產(chǎn)，重則發(fā)生設(shè)備損壞事故可能會(huì)對(duì)電廠甚至電網(wǎng)產(chǎn)生嚴(yán)重后果。目前火電廠旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)作為一項(xiàng)主要的監(jiān)測(cè)參數(shù)，它包含在生產(chǎn)運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，可以對(duì)主輔機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控反映機(jī)組各設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)[1]。

1? 研究背景

TDM（Turbine Dignosis Managment）系統(tǒng)是一套振動(dòng)分析檢測(cè)系統(tǒng)，依賴專業(yè)人員對(duì)監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的解讀，憑經(jīng)驗(yàn)得出診斷結(jié)果，其面向的應(yīng)用人群非常有限，且由于TDM系統(tǒng)產(chǎn)生的年代較早，系統(tǒng)沒有任何人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。近些年隨著智慧電站項(xiàng)目在國(guó)內(nèi)風(fēng)風(fēng)火火的開展起來，傳統(tǒng)的TDM系統(tǒng)也迎來了升級(jí)換代的機(jī)會(huì)。TDM系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上做了必要的擴(kuò)展，適應(yīng)了智慧電廠大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用要求，在監(jiān)測(cè)內(nèi)容上擴(kuò)充了監(jiān)測(cè)范圍，監(jiān)測(cè)測(cè)點(diǎn)逐漸豐富，在監(jiān)測(cè)技術(shù)上為了適應(yīng)智慧電廠的要求，融合了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工智能診斷技術(shù)等[2，3]。

2? 總體架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)

2.1? 總體架構(gòu)

旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)以振動(dòng)數(shù)據(jù)為核心，應(yīng)用邊緣計(jì)算技術(shù)建立起包含全部輔機(jī)在內(nèi)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知大數(shù)據(jù)平臺(tái)。結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、三維建模等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)感知，數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用、智能報(bào)表和輔機(jī)智能平衡等功能。根據(jù)研究?jī)?nèi)容，采用理論分析、數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)建模結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)軟件功能測(cè)試，最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)，如圖1所示。

（1）應(yīng)用邊緣計(jì)算技術(shù)，挖掘輔機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)的需求，實(shí)踐輔機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)的方法，實(shí)現(xiàn)全廠的輔機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)集成。

（2）對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行特性、運(yùn)行工況變化進(jìn)行實(shí)測(cè)分析，將設(shè)備運(yùn)行中的實(shí)際狀況和各項(xiàng)指標(biāo)特征輸入大數(shù)據(jù)模型庫(kù)。經(jīng)過數(shù)據(jù)訓(xùn)練、歸納故障特征、識(shí)別故障數(shù)據(jù)、模型優(yōu)化，應(yīng)用Python語言開發(fā)適合振動(dòng)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)態(tài)勢(shì)感知算法模型。

（3）搜集和整理現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際的振動(dòng)數(shù)據(jù)，針對(duì)振動(dòng)分頻值、相位、軸心軌跡、軸心位置等多維度信息，應(yīng)用大數(shù)據(jù)模型，通過信息熵的計(jì)算方法得到機(jī)組狀態(tài)信息期望，并表現(xiàn)為反映機(jī)組整體運(yùn)行狀態(tài)的振動(dòng)指標(biāo)系數(shù)。

（4）應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘和三維建模技術(shù)，梳理振動(dòng)相關(guān)重要事件的發(fā)生過程，把過程重要細(xì)節(jié)通過計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)智能數(shù)據(jù)展示。

（5）應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)，從振動(dòng)數(shù)據(jù)平臺(tái)提取輔機(jī)平衡所需要的歷史特征數(shù)據(jù)，自動(dòng)匹配影響系數(shù)，計(jì)算平衡數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能平衡。

2.2? 邊緣計(jì)算技術(shù)

邊緣計(jì)算技術(shù)是發(fā)揮分布式計(jì)算能力，緩解大規(guī)模數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)對(duì)集成服務(wù)器的負(fù)載壓力，發(fā)揮“振動(dòng)信號(hào)源”的就近優(yōu)勢(shì)，在輔機(jī)就地安裝部署若干“輔機(jī)邊緣計(jì)算就地信號(hào)采集單元”，完成對(duì)振動(dòng)傳感器模擬量信號(hào)的采集、處理和計(jì)算，最后把信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字量信號(hào)，通過光纜傳送到電子設(shè)備間，完成大規(guī)模的輔機(jī)振動(dòng)信號(hào)的采集和數(shù)據(jù)集成，提供了快速響應(yīng)的、高效的最近端信號(hào)采集和數(shù)據(jù)集成服務(wù)[4]。如：統(tǒng)計(jì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備運(yùn)行小時(shí)數(shù)、振動(dòng)波動(dòng)區(qū)間、報(bào)警次數(shù)、報(bào)警持續(xù)時(shí)間、報(bào)警危害等級(jí)評(píng)價(jià)、關(guān)鍵運(yùn)行工況指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，研究機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行與技術(shù)指標(biāo)間的強(qiáng)聯(lián)系與弱聯(lián)系關(guān)系、根據(jù)不同狀態(tài)以不同的模式采集發(fā)送數(shù)據(jù)等。

2.3? 振動(dòng)特征綜合指數(shù)

“振動(dòng)指數(shù)”是一套對(duì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)有效的簡(jiǎn)化機(jī)制，以最簡(jiǎn)單的指數(shù)形式，直觀地反映機(jī)組振動(dòng)特征狀態(tài)。振動(dòng)指數(shù)是本項(xiàng)目獨(dú)創(chuàng)的概念，具有開創(chuàng)性和創(chuàng)新性，是旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)重要的創(chuàng)新功能之一。對(duì)不同類型旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)指數(shù)形成的算法模型進(jìn)行研究，綜合考慮通頻幅值、分頻幅值、分頻相位、軸心位置等因素的權(quán)重分配。眾多不同類型旋轉(zhuǎn)設(shè)備各自形成的指數(shù)，如數(shù)值顯示、趨勢(shì)變化、報(bào)警點(diǎn)信息關(guān)聯(lián)等等。

2.4? 智能態(tài)勢(shì)感知

系統(tǒng)具備主動(dòng)的“感知”能力。應(yīng)用人工智能技術(shù)，使系統(tǒng)具備主動(dòng)感知設(shè)備運(yùn)行工況變化、設(shè)備振動(dòng)狀態(tài)變化和趨勢(shì)變化的能力，并主動(dòng)推送相關(guān)信息告知用戶。系統(tǒng)具備主動(dòng)感知、主動(dòng)信息推送的能力，使得人機(jī)交互模式由傳統(tǒng)的以人為主動(dòng)方，機(jī)器為被動(dòng)方的“應(yīng)答模式”轉(zhuǎn)變?yōu)橐詸C(jī)器為主動(dòng)方，人為被動(dòng)方的“推送模式”。新的人機(jī)交互模式能充分發(fā)揮系統(tǒng)的感知能力，不再需要用人眼去發(fā)現(xiàn)重要的信息，系統(tǒng)就能通過后臺(tái)的實(shí)時(shí)運(yùn)算識(shí)別出監(jiān)測(cè)設(shè)備正在發(fā)生的狀態(tài)變化和趨勢(shì)變化等重要事件，牢牢把握對(duì)振動(dòng)“態(tài)”和“勢(shì)”的靈敏監(jiān)測(cè)，及時(shí)把重要信息推送給用戶，并提供相關(guān)的信息展示頁(yè)面鏈接供給用戶選擇是否需要切換到相應(yīng)的監(jiān)測(cè)功能界面。

如：用戶正在使用“主軸系監(jiān)測(cè)”界面監(jiān)測(cè)#2機(jī)組主機(jī)的振動(dòng)數(shù)據(jù)。此時(shí)振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)感知到#1機(jī)組主汽溫升高，同時(shí)#1就主機(jī)1瓦軸振幅值伴隨由明顯升高，此時(shí)振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)就會(huì)主動(dòng)給用戶推送一條“系統(tǒng)感知到#1機(jī)組主汽溫正在上升，伴隨#1機(jī)組主機(jī)1瓦軸振X和1瓦軸振Y振動(dòng)幅值升高，是否需要切換到相應(yīng)的界面”的信息，用戶選擇切換到相應(yīng)界面后，系統(tǒng)會(huì)調(diào)出相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)和界面供用戶監(jiān)測(cè)和分析。

2.5? 數(shù)據(jù)可視化

本文著力研究振動(dòng)數(shù)據(jù)的可視化應(yīng)用方法，主要的研究方向定位在結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)重要事件的數(shù)據(jù)回放過程。振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)系統(tǒng)不僅要具備實(shí)時(shí)的振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知能力，同時(shí)還要具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能。通過對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用方法的研究，可以更全面的展示振動(dòng)數(shù)據(jù)和機(jī)組運(yùn)行工況數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，把重要事件的發(fā)生過程中各個(gè)細(xì)節(jié)通過可視化的方式精準(zhǔn)地還原出來，以全新的數(shù)據(jù)回放方式把原本復(fù)雜的數(shù)據(jù)梳理成條理清晰的信息呈現(xiàn)給用戶，為用戶提供全新的振動(dòng)監(jiān)測(cè)分析技術(shù)手段，提升用戶對(duì)系統(tǒng)使用的體驗(yàn)感受。

2.6? 可編輯智能報(bào)表模板

自動(dòng)報(bào)表是振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)一項(xiàng)重要的功能。傳統(tǒng)的自動(dòng)報(bào)表模板是固定不能編輯的，這大大限制了報(bào)表應(yīng)用的需求變化。通常一份報(bào)表模板固定下來之后，其需求穩(wěn)定期一般在3—6個(gè)月，之后多少都會(huì)由于管理制度的變化或者新的業(yè)務(wù)要求產(chǎn)生一些需求的變化，傳統(tǒng)不可編輯的報(bào)告模板就無能為力了，只能依靠軟件開發(fā)重新開發(fā)一套新的報(bào)表模板。

需對(duì)可編輯的報(bào)表模板進(jìn)行研究，使報(bào)表模板可以根據(jù)用戶需求變化，最大限度地滿足用戶對(duì)報(bào)表模板的編輯需求，使自動(dòng)報(bào)表能適應(yīng)盡可能多的應(yīng)用需求的變化。

2.7? 輔機(jī)智能平衡

應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研究輔機(jī)配平衡算法，能夠識(shí)別輔機(jī)間共性的影響因素，在不停機(jī)的條件下，完成風(fēng)機(jī)配平衡的計(jì)算。

傳統(tǒng)的輔機(jī)配平衡需要利用停機(jī)機(jī)會(huì)，臨時(shí)為輔機(jī)安裝專業(yè)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備。通常需要做2次平衡試驗(yàn)，才能完成一臺(tái)輔機(jī)的配平衡工作。其實(shí)，電廠眾多輔機(jī)的共性數(shù)據(jù)是可以共享的，由于過去很多輔機(jī)沒有安裝振動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備，以至于無法為眾多的輔機(jī)建立起可以相互共享的數(shù)據(jù)平臺(tái)。通過本項(xiàng)目實(shí)施，可以為電廠所有旋轉(zhuǎn)設(shè)備建立一個(gè)數(shù)據(jù)共享的振動(dòng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，系統(tǒng)從歷史數(shù)據(jù)中選取合適的振動(dòng)特征數(shù)據(jù)，自動(dòng)匹配同類型輔機(jī)的配平衡影響系數(shù)，不需要專門為輔機(jī)做平衡試驗(yàn)，就能自動(dòng)計(jì)算出配平衡的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)輔機(jī)的智能平衡方案。

3? 平臺(tái)開發(fā)與驗(yàn)證

3.1? 主輔機(jī)智能監(jiān)測(cè)功能

傳統(tǒng)的TDM系統(tǒng)作為常規(guī)火電廠的專業(yè)分析系統(tǒng)，給用戶提供了一些分析專業(yè)的分析工具，而對(duì)這些專業(yè)分析工具的具體運(yùn)用還是取決于用戶的專業(yè)水平和專業(yè)能力，在用戶缺乏專業(yè)知識(shí)或?qū)I(yè)的分析工具并不熟悉的前提下常常難以對(duì)發(fā)生的問題準(zhǔn)確分析。振動(dòng)態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)本身就是“專家”，其在TDM系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架上做了必要的擴(kuò)展，適應(yīng)了智慧電廠大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用要求；在監(jiān)測(cè)內(nèi)容上擴(kuò)充了監(jiān)測(cè)范圍，監(jiān)測(cè)測(cè)點(diǎn)逐漸豐富；在監(jiān)測(cè)技術(shù)上為了適應(yīng)智慧電廠的要求，融合了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工智能診斷技術(shù)等[5]。軟件界面如圖2所示。

3.2? 智能報(bào)表生成功能

對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行特性、運(yùn)行工況變化進(jìn)行實(shí)測(cè)分析，將設(shè)備運(yùn)行中的實(shí)際狀況和各項(xiàng)指標(biāo)特征輸入大數(shù)據(jù)模型庫(kù)。經(jīng)過數(shù)據(jù)訓(xùn)練、歸納故障特征、識(shí)別故障數(shù)據(jù)及模型優(yōu)化，應(yīng)用Python語言開發(fā)適合振動(dòng)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)態(tài)勢(shì)感知算法模型；統(tǒng)計(jì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備運(yùn)行小時(shí)數(shù)、振動(dòng)波動(dòng)區(qū)間、報(bào)警次數(shù)、報(bào)警持續(xù)時(shí)間、報(bào)警危害等級(jí)評(píng)價(jià)、關(guān)鍵運(yùn)行工況指標(biāo)統(tǒng)計(jì)[6]。應(yīng)用邊緣計(jì)算技術(shù)，為火電廠提供快速響應(yīng)的最近端的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，研發(fā)一套技術(shù)監(jiān)督管理需要的振動(dòng)技術(shù)監(jiān)督報(bào)表。系統(tǒng)根據(jù)大數(shù)據(jù)模型庫(kù)中的數(shù)據(jù)自動(dòng)生成所需的技術(shù)監(jiān)督報(bào)表，極大節(jié)約了專業(yè)技術(shù)人員的工作量并有效提高了工作效率。軟件界面如圖3所示。

3.3? 智能輔機(jī)動(dòng)平衡功能

在大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)傳統(tǒng)的輔機(jī)質(zhì)量不平衡因素導(dǎo)致的振動(dòng)進(jìn)行分析，識(shí)別輔機(jī)間質(zhì)量不平衡的共性因素和個(gè)性因素[7]，對(duì)共性因素采用配平衡算法，完成風(fēng)機(jī)智能動(dòng)平衡的計(jì)算。傳統(tǒng)火電廠的輔機(jī)配平衡需在機(jī)組停機(jī)時(shí)進(jìn)行，還需科研院所專家參與計(jì)算并臨時(shí)為待平衡輔機(jī)安裝專業(yè)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備等。而機(jī)組停機(jī)制約生產(chǎn)，采用在線輔機(jī)動(dòng)平衡的方式可以有效解決上述問題。由于同一個(gè)火電廠眾多同類型輔機(jī)是由一個(gè)廠家供貨，同一批生產(chǎn)，在進(jìn)行動(dòng)平衡時(shí)往往具有相似或相近的影響系數(shù)，隱私這些數(shù)據(jù)是可以共享的。通過本項(xiàng)目實(shí)施，可以在采集已有歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立一個(gè)振動(dòng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，系統(tǒng)在需要進(jìn)行在線動(dòng)平衡時(shí)會(huì)從平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中選取較工況穩(wěn)定的振動(dòng)數(shù)據(jù)，自動(dòng)匹配同類型輔機(jī)的配平衡影響系數(shù)，自動(dòng)計(jì)算出配平衡的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)輔機(jī)的智能平衡方案。軟件界面如圖4所示。

4? 結(jié)? 論

應(yīng)用邊緣計(jì)算技術(shù)，可以有效地對(duì)全廠主機(jī)和全部重要輔機(jī)旋轉(zhuǎn)設(shè)備的振動(dòng)在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)設(shè)備管理全“數(shù)字化”、監(jiān)測(cè)全“智能化”、統(tǒng)計(jì)報(bào)表全“自動(dòng)化”，實(shí)現(xiàn)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)狀態(tài)的感知和趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。實(shí)現(xiàn)電廠振動(dòng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、快捷、高效的管理，對(duì)電廠整體安全生產(chǎn)起到了積極促進(jìn)作用。

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作者簡(jiǎn)介：劉曉東（1971—），男，漢族，河北涿鹿人，工程師，本科，研究方向：汽輪機(jī)檢修及振動(dòng)治理；黃生文（1989—），男，漢族，山東曹縣人，高級(jí)工程師，碩士研究生，研究方向：發(fā)電廠汽輪機(jī)專業(yè)技術(shù)監(jiān)督管理。

收稿日期：2022-10-13