臨界微脈沖設(shè)備故障中的數(shù)智化應(yīng)用

1.行業(yè)痛點(diǎn)剖析

1.1故障復(fù)雜性

在微脈沖設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中，常會(huì)遇到難以診斷的復(fù)雜故障。例如，煤種中含硫情況的變化會(huì)引起設(shè)備電暈放電臨界區(qū)位置的偏移，需對(duì)電壓做小幅度（一般為3至5千伏）的微調(diào)。由于煤種成分和運(yùn)行工況差異性較大，對(duì)電壓控制的精細(xì)化提出了更高要求，極大增加了設(shè)備運(yùn)行的復(fù)雜性和調(diào)試難度。此外，IGBT（絕緣柵雙極型晶體管）失效也是一種常見(jiàn)故障。非正弦電流可能導(dǎo)致器件過(guò)熱，從而引發(fā)熱擊穿甚至永久性損壞。

1.2傳統(tǒng)運(yùn)維困局

傳統(tǒng)運(yùn)維方式主要依賴經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家現(xiàn)場(chǎng)勘查，由于每臺(tái)設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行中的臨界區(qū)表現(xiàn)差異明顯，需做個(gè)性化調(diào)參，故障排查耗時(shí)耗力。在臨界區(qū)控制需微調(diào)的情況下，常規(guī)方法難以快速定位問(wèn)題根源，且對(duì)專(zhuān)業(yè)知識(shí)要求極高。若缺乏數(shù)據(jù)支撐與智能分析，專(zhuān)家難以及時(shí)做出準(zhǔn)確判斷，極易錯(cuò)過(guò)設(shè)備恢復(fù)的最佳窗口期，導(dǎo)致停機(jī)時(shí)間延長(zhǎng)和運(yùn)行損耗加劇。

2.數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)架構(gòu)

安全傳輸。數(shù)據(jù)感知層通過(guò)高精度傳感器對(duì)電壓、電流、IGBT溫度等核心參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)與設(shè)備進(jìn)行穩(wěn)定連接。為保證數(shù)據(jù)的安全性與完整性，系統(tǒng)采用MQTT通信協(xié)議和SSL加密技術(shù)，確保在高干擾環(huán)境下數(shù)據(jù)傳輸無(wú)誤。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)感知層具備初步的數(shù)據(jù)篩選能力，可自動(dòng)剔除冗余和無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，僅保留對(duì)故障分析有價(jià)值的信息上傳至上層處理模塊[。

為應(yīng)對(duì)微脈沖設(shè)備在復(fù)雜工況下的運(yùn)行難題，本文提出一種三層閉環(huán)的數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)架構(gòu)。該系統(tǒng)分為以下三大核心層級(jí)（圖1）：

智能分析層：智能分析層是系統(tǒng)的大腦，主要職責(zé)是對(duì)采集到的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深入處理、異常識(shí)別和故障判斷。智能分析層集成機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)及規(guī)則引擎技術(shù)，對(duì)如電壓偏移、微脈沖寬度變化、占空比異常等運(yùn)行指標(biāo)開(kāi)展智能分析。同時(shí)構(gòu)建故障知識(shí)圖譜，將電流波形、溫升特征、煤種成分等多維數(shù)據(jù)進(jìn)行融合建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜故障的多因素交叉判斷。例如，在IGBT溫度異常升高時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)匹配歷史相似故障特征，從而迅速定位問(wèn)題根因。通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)與模型迭代，智能分析層可不斷優(yōu)化診斷邏輯，提升診斷準(zhǔn)確率，為設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行提供決策依據(jù)。

數(shù)據(jù)感知層：數(shù)據(jù)感知層是故障診斷系統(tǒng)的基礎(chǔ)，主要負(fù)責(zé)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的高效采集與應(yīng)用層：應(yīng)用層是用戶與系統(tǒng)交互的窗口，負(fù)責(zé)將智能分析結(jié)果進(jìn)行可視化展示，并提供遠(yuǎn)程管理與協(xié)同診斷功能。主要包括三大模塊：遠(yuǎn)程監(jiān)控看板、專(zhuān)家診斷接口與數(shù)據(jù)共享平臺(tái)。遠(yuǎn)程監(jiān)控看板實(shí)時(shí)展示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、能效趨勢(shì)、火花頻次和預(yù)警信息；專(zhuān)家診斷接口支持遠(yuǎn)程查看設(shè)備歷史數(shù)據(jù)、進(jìn)行異常標(biāo)注并輸出診斷結(jié)論；數(shù)據(jù)共享平臺(tái)實(shí)現(xiàn)診斷知識(shí)的集中管理與持續(xù)更新。應(yīng)用層不僅提升了運(yùn)維工作的直觀性與響應(yīng)速度，也支持多地專(zhuān)家協(xié)同診斷，大幅減少現(xiàn)場(chǎng)干預(yù)頻次，是系統(tǒng)可落地、高效運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵支撐環(huán)節(jié)。

3.數(shù)智化關(guān)鍵技術(shù)

3.1故障遠(yuǎn)程協(xié)同診斷

當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)捕捉故障前后關(guān)鍵時(shí)段（如5分鐘）的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括電流波形、電壓變化、溫度曲線等，并立即推送至專(zhuān)家平臺(tái)。專(zhuān)家可遠(yuǎn)程查看數(shù)據(jù)，利用智能標(biāo)注工具標(biāo)識(shí)異常特征并生成診斷意見(jiàn)。診斷結(jié)果反向反饋至系統(tǒng)知識(shí)圖譜，持續(xù)優(yōu)化算法模型與判斷路徑，形成自學(xué)習(xí)閉環(huán)機(jī)制。該技術(shù)有效降低了對(duì)現(xiàn)場(chǎng)人力的依賴，縮短了診斷周期，提升了設(shè)備問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)速度和處理能力，尤其適用于設(shè)備分布廣、故障定位復(fù)雜的工業(yè)場(chǎng)景。

3.2數(shù)據(jù)安全共享機(jī)制

系統(tǒng)通過(guò)引入聯(lián)邦學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)脫敏技術(shù)，構(gòu)建起多節(jié)點(diǎn)協(xié)作且安全的共享機(jī)制。聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許各設(shè)備本地訓(xùn)練模型，僅上傳模型參數(shù)，無(wú)需傳輸原始數(shù)據(jù)，從根本上避免數(shù)據(jù)泄露。動(dòng)態(tài)脫敏則對(duì)敏感參數(shù)進(jìn)行編碼處理，保留數(shù)據(jù)特征同時(shí)屏蔽商業(yè)機(jī)密。此機(jī)制打破了“數(shù)據(jù)孤島”局限，促進(jìn)不同電廠之間的協(xié)同分析與知識(shí)共享。在不涉及隱私的前提下，提升了整體智能診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)廣度與魯棒性，為建立跨企業(yè)協(xié)同的智能故障平臺(tái)奠定基礎(chǔ)。

3.3專(zhuān)家協(xié)同平臺(tái)設(shè)計(jì)

專(zhuān)家協(xié)同平臺(tái)是支撐遠(yuǎn)程高效診斷的核心工具，整合了“黑匣子”數(shù)據(jù)回溯、智能標(biāo)注與自動(dòng)報(bào)告生成等功能。系統(tǒng)可在設(shè)備故障發(fā)生時(shí)自動(dòng)記錄全流程多維數(shù)據(jù)，包括波形、運(yùn)行日志和關(guān)鍵事件，確保專(zhuān)家獲取完整的背景信息[2。專(zhuān)家可在線標(biāo)注頻率突變、波動(dòng)異常等信號(hào)特征，并據(jù)此自動(dòng)生成診斷報(bào)告與維修建議。平臺(tái)支持多位專(zhuān)家協(xié)同分析、異地會(huì)診，極大提升了響應(yīng)能力與決策質(zhì)量。通過(guò)與知識(shí)庫(kù)互聯(lián)，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了知識(shí)沉淀與快速?gòu)?fù)用，構(gòu)建起智能化、標(biāo)準(zhǔn)化的遠(yuǎn)程故障處理機(jī)制。

4.工業(yè)驗(yàn)證與效益分析

4.1多場(chǎng)景診斷效能

在多個(gè)實(shí)際運(yùn)用的場(chǎng)景里面，數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)體現(xiàn)了明顯的效能增長(zhǎng)成效，表1展示了該系統(tǒng)在不同故障類(lèi)型下的診斷準(zhǔn)確率和時(shí)效提升幅度。

跟傳統(tǒng)方法相對(duì)比，數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)的故障診斷準(zhǔn)確率大幅提升，且在時(shí)效性維度上，故障響應(yīng)時(shí)間有了大幅縮短。該系統(tǒng)具備有效識(shí)別及處理復(fù)雜故障情形的能力，極大提高了設(shè)備運(yùn)行的穩(wěn)定性與運(yùn)維工作的效率。

4.2典型應(yīng)用案例

4.2.1場(chǎng)景描述

在某臺(tái)1000MW火電機(jī)組的除塵系統(tǒng)中，設(shè)備除塵效率突然下降了12個(gè)百分點(diǎn)。傳統(tǒng)報(bào)警系統(tǒng)僅反饋“臨界區(qū)越界”信息，未能提供具體的故障根因或定位建議，導(dǎo)致運(yùn)維人員無(wú)法迅速應(yīng)對(duì)，設(shè)備停機(jī)時(shí)間被迫延長(zhǎng)，進(jìn)一步影響鍋爐運(yùn)行的穩(wěn)定性并增加燃料消耗。為快速恢復(fù)設(shè)備運(yùn)行，減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間與經(jīng)濟(jì)損失，該電廠引入了數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)，借助智能分析與遠(yuǎn)程協(xié)作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)定位與快速修復(fù)故障。

4.2.2診斷過(guò)程

數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，檢測(cè)到電流微分值異常，初步判定設(shè)備存在運(yùn)行隱患。隨后該系統(tǒng)調(diào)用知識(shí)圖譜，結(jié)合煤種識(shí)別模型判斷當(dāng)前煤灰含量高達(dá) 38.2% ，屬于高灰煤運(yùn)行工況?；诼?lián)邦學(xué)習(xí)模型進(jìn)一步分析，識(shí)別出故障原因?yàn)椤皹O板積灰”和“參數(shù)設(shè)定不匹配”。同時(shí)，遠(yuǎn)程專(zhuān)家通過(guò)平臺(tái)調(diào)閱相關(guān)波形與數(shù)據(jù)后確認(rèn)：振打裝置存在機(jī)械故障。借助該系統(tǒng)的多層次診斷能力，快速定位了問(wèn)題根因并提供有針對(duì)性的處理建議，避免了人工逐項(xiàng)排查所帶來(lái)的效率損耗。

4.2.3處理措施

依據(jù)數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)分析結(jié)果，實(shí)施了兩項(xiàng)關(guān)鍵處置策略。首先，該系統(tǒng)載入高灰煤運(yùn)行模板，調(diào)整設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，將電壓上調(diào)7% ，以適應(yīng)高灰煤對(duì)電場(chǎng)要求的變化；其次，對(duì)振打系統(tǒng)進(jìn)行故障檢修，排除機(jī)械異常。兩項(xiàng)措施協(xié)同作用，使設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)迅速恢復(fù)，除塵效率明顯回升，確保了電除塵裝置的穩(wěn)定與高效運(yùn)行。此次處理過(guò)程充分體現(xiàn)了數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜工況的適應(yīng)能力與應(yīng)對(duì)故障的精準(zhǔn)性。

4.2.4經(jīng)濟(jì)收益

通過(guò)部署數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)，故障在12小時(shí)內(nèi)完成閉環(huán)修復(fù)，除塵效率恢復(fù)至99.91%_0.0 據(jù)估算，本次干預(yù)避免了約218萬(wàn)元因非計(jì)劃停機(jī)導(dǎo)致的直接經(jīng)濟(jì)損失[3]。相較于傳統(tǒng)依賴專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和人工巡檢的方式，數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)不僅大幅縮短了故障定位與處理時(shí)間，還通過(guò)準(zhǔn)確判斷減少了不必要的零部件更換和過(guò)度維修，降低了運(yùn)維成本。

5.結(jié)束語(yǔ)

本文構(gòu)建了基于知識(shí)圖譜的臨界微脈沖設(shè)備數(shù)智化故障診斷系統(tǒng)，解決了診斷效率較低響應(yīng)慢等問(wèn)題。實(shí)踐證明，該系統(tǒng)具備良好的適應(yīng)性與推廣價(jià)值，為設(shè)備智能運(yùn)維提供了有效支撐。能

參考文獻(xiàn)：

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[3]張保健。基于直流脈沖高壓的電力設(shè)備局部放電檢測(cè)與診斷方法研究[J].電氣技術(shù)與經(jīng)濟(jì)，2024（7）：361-363作者單位：大唐陜西發(fā)電有限公司西安熱電廠