关键词： 电气设备
设备性能状态评估（精选七篇）
设备性能状态评估 篇1
1 系统结构
本文以设备状态监测技术为基础,结合神经网络、专家系统,开发配网设备状态评估验证系统,其物理结构如图1所示。
系统包括数据采集服务器、数据库服务器、算法评估服务器、算法验证服务器、应用服务器。数据采集服务器负责从其他业务系统和监测设备上采集各种配网设备的状态信息,并对数据进行清洗、转换;数据库服务器负责存储设备基本数据、设备状态数据及知识库;算法评估服务器负责设备状态评估,并将设备状态评估结果存入数据库服务器;算法验证服务器对算法进行验证,将结果存入数据库服务器;应用发布服务器为设备状态展示提供平台支持。如图2所示,系统主要包括两大模块:数据采集和状态评估。数据采集模块主要是从远程监测设备或其他业务系统获取设备的状态信息,并通过数据采集、转换,形成状态评估可用的数据。状态评估模块主要是根据状态数据自动选择算法和评估方式,对设备状态进行评估,状态不良则会提示用户。
2 数据采集模块
数据采集模块主要包括在线数据采集、业务系统数据集成、数据ETL。
2.1 在线数据采集
在运行电压下测量的特征量比离线试验的同一特征参数正确度高,更能真实地反映设备运行的实时状态。因此,本系统以设备在线监测数据为判断设备状态的主要依据,辅以其他业务系统的设备状态数据。在线数据采集子系统采用WSN(无线传感器网络)技术构建,主要由无线数据传输基站(主机)、无线温度传感器(测温模块)、无线温湿度传感器和无线避雷器泄漏电流电流传感器(测量互感器)组成,其结构如图3所示。
在线数据采集主要采集以下数据。
(1)变压器局部放电。本文采用超高频检测法(UHF法),通过传感局部放电所激励的超高频(300～3000 MHz)电磁波信号,可实现局部放电的检测和定位。该方法能避开常见的电晕等干扰,因而抗干扰性能好,灵敏度高。监测的结果(局部放电量)通过无线方式发送到数据采集服务器。
(2)电缆头温度。红外测温技术作为一种先进的检测手段,具有远距离、不接触、不取样、不解体,又具有准确、快速、直观等特点,能在运行中有效监测和诊断电力设备的过热缺陷,对电气设备的早期故障缺陷及绝缘性能作出可靠地预测,为设备的状态评价提供有效依据,是实现设备状态监测的有效手段[4]。本文采用无线温度传感器对电缆头进行测温,结果通过无线方式发送到数据采集服务器。
(3)避雷器泄漏电流。在电力系统中,金属氧化物避雷器是重要的过电压防护设备,其安全、稳定运行为电力系统提供保障。对于避雷器,由于其故障发展速度快,传统的每年一次的预防性试验是不能完全发现其缺陷的。监测运行电压下通过避雷器的持续电流,可以有效检测出避雷器内部受潮或电阻片老化等中晚期异常情况。本系统采用无线电流传感器,将其卡在进出线分相电缆上,监测全电流和阻性电流,并将监测的结果通过无线方式发送到数据采集服务器。
2.2 业务系统数据集成
现有的DMS系统、SCADA系统、故障报修系统、停电管理系统、营销系统、配网GIS系统等,均含有部分设备的状态信息。本文通过WebService的方式,直接获取这部分数据,作为评估设备状态的一种数据来源。
2.3 数据ETL
数据ETL功能是将在线和其他业务系统数据进行一定的筛选和加工,形成状态评估模块可以使用的数据。该功能在数据采集后自动执行。
3 状态评估模块
状态评估模块根据采集到的设备状态量数据,结合神经网络、专家系统,分析数据特征,智能选择诊断算法和诊断方式,对设备状态进行诊断,主要评估方式有单一诊断和综合诊断两种。
3.1 单一诊断
单一诊断是指对一种检测方法所取得的数据进行处理和判断,得出故障征兆或有关设备状态的初步结论。检测的数据通过与规程、历史检修和故障数据、实验数据、同类设备检测数据比较,并考虑当前系统的运行状况,通过专家系统建立配网主设备状态的单一诊断规则,并将这些知识保存在专家系统的规则库中,作为下次诊断的依据。
3.1.1 局部放电
采用超高频信号幅值(mV值)表征局部放电水平,通过比较局部放电试验时的放电起始电压与现场变压器实际运行电压,将出厂、交接或大修时试验电压下的超高频局部放电信号最大幅值作为变压器局部放电在线监测初始值,并以此作为运行电压下的局部放电的“注意值”。在变压器局部放电检测超标的情况下,可对变压器进行油中色谱分析(离线检测数据)。
3.1.2 电缆头温度
目前,温度检测的判断方法主要有以下3种。
(1)表面温度判断法。根据测得的设备表面温度值,对照GB/T11022—1999《高压开关设备和控制设备标准的共用技术要求》的规定,凡温度超过标准的可根据设备超标的程度、设备负荷率的大小、设备的重要性及设备承受的机械应力的大小来确定设备缺陷的性质,对在小负荷率下温升超标或承受机械应力较大的设备要从严定性。
(2)相对温差判断法。当环境温度低,尤其是负荷电流小的情况下,设备的温度值并没有超过规定要求,但大量事实证明此时的温度值并不能说明该设备没有缺陷或故障存在,往往在负荷增长之后,或环境温度上升后,就会引发设备事故。故对电流型设备还可采用“相对温差”法来判别故障。
(3)同类比较法。在同一电器回路里,当三相电流对称和三相(或两相)设备相同时,比较三相或两相电流致热型设备对应部位的温升值,可判断设备是否正常。若三相设备同时出现异常,可与同回路的同类设备比较。当三相负荷电流不对称时,应考虑负荷电流的影响。根据同类设备在正常状态和异常状态下的热谱图差异来判断设备是否正常。综合应用各种故障诊断方法,对设备的热状况进行全面分析,从而得到较为准确全面的设备状态信息。
鉴于以上的方法都有自己的优点以及不足,故本系统结合直接温度、相对温差法、同类比较法进行综合考虑判断。先利用层次分析法确定3种方法的比值权重,利用模糊数学的思想将阀值边界模糊化,再通过打分的方式得出结论。
3.1.3 避雷器泄漏电流
通过在线泄漏电流的测量能够发现已发生有较大故障或老化较严重的避雷器,但对其早期的老化或受潮反应不灵敏。这是因为全电流峰值由容性和阻性电流组成,阻性电流所占成分很小,所以全电流对阻性电流的变化反映不灵敏,因此须通过阻性泄漏电流分量来评估避雷器状态。一般来说,判断准则为:在线的电阻性泄漏电流分量/在线全泄漏电流测量值>0.25时,应加强监测,当阻性泄漏电流分量值增加l倍时,应建议停电检查。检测的结果(泄漏电流)通过系统的相关判法(阈值)可以根据检测情况给出设备正常、注意和严重故障的结论。
3.2 综合诊断
综合诊断运用神经元网络在故障征兆与故障位置之间建立起数学模型,将综合诊断知识存储在知识库中,输入故障征兆经过模型的处理后得到准确故障定位。首先,以预防性试验为基础,综合考虑工作环境、运行资料、检修记录情况,建立层次型评估指标体系。引入了相对劣化度来表征变压器实际状态向故障转化的相对劣化程度。利用模糊统计试验法和模糊分布法分别建立了定性指标和其余定量指标相对劣化度的隶属函数。在此基础上,基于模糊综合评判思想建立电力变压器运行状态评估模型,利用模糊迭代自组织数据分析算法(ISODATA)对油中5种气体(H2,CH4,C2H6,C2H4,C2H2)进行聚类分析,分析结果可以得出5类故障,即发热、中低温过热、高温过热、低能放电和高能放电。
4 结束语
电力设备检修技术的研究具有良好的经济效益和社会效益,电力设备的维修由过去的计划检修向状态检修发展势在必行。本系统在设备状态在线监测系统的部署和检修计划优化等方面做了一定的探索和实践,但仍然有许多问题需要进一步研究,如建立准确的设备可靠性模型,建设设备故障诊断的专家系统等。
参考文献
[1]国家电网公司,Q/GDW644-2011配网设备状态检修导则[S].
[2]国家电网公司,Q/GDW645-2011配网设备状态评价导则[S].
[3]许婧,王晶,高峰,等.电力设备状态检修技术研究综述[J].电网技术,2000(8).
[4]王春海,牛凤丽.红外线测温仪在配电设备状态检修中的应用[J].中国设备工程,2009(11).
设备性能状态评估 篇2
电力系统里, 高压电气设备的绝缘状态水平直接决定了系统能否正常运行, 所以, 目前我国一直都定时对高压电气设备开展预防性试验来获取设备的绝缘状态信息。由于每年的试验都会产生大量数据, 故对其进行保存抄录或者统计查找都很繁琐, 而且人工的管理方式不能实现资源共享, 还容易出现漏检现象, 因此, 该管理方式已不能适应电力系统的自动化要求, 开发基于网络的高压电气设备绝缘状态管理系统迫在眉睫。这种系统以计算机技术为基础, 能提供准确、快速、详细的设备绝缘状态信息, 及时反映电力系统设备绝缘情况, 且会根据《电力设备预防性试验规程》规定的预试时间自动产生下一次设备试验时间。它有利于对系统的绝缘状况进行宏观控制和综合分析, 可以有效地指导生产实践, 为电力系统的稳定运行提供坚强的保障。
1 系统的总体框架及结构特点
一般情况下, 采集高压电气设备试验的数据和填写表格资料等工作都是由高压班人员来完成的, 电业局相关领导和技术人员会经常查询设备试验的报表, 察看设备绝缘状况。为满足不同用户的要求, 高压电气设备绝缘状态管理系统开发了网络版和单机版, 网络版主要面向设备的试验数据报表审批及查询人员、电业局相关领导及技术人员;单机版则主要面向高压班的试验检修人员, 进行数据信息自动化管理相关工作。该系统的网络版及单机版都是由同一个数据库来提供数据支持的。
数据库是用来对高压设备的试验数据和铭牌参数以及变电站相关信息进行存储的, 它使用Access数据库管理系统来建立表格, 并采用ODBC、JDBC、OLE DB等技术建立数据库的接口, 和前台的开发程序关联。网络版系统采用动态服务器网页 (ASP) 程序来设计网页系统, 共用单机版的数据库, 使用浏览器/服务器 (B/S) 的3层网络模式, 达到网上查询和审批的目的。单机版系统采用Visual Basic设计应用程序, 并使用结构化查询语言 (SQL) 来调用数据库的具体记录, 达到分析设备的绝缘状况和数据库维护的目的。
2 各个子系统的功能设计及实现
2.1 网络版系统的功能设计及实现
网络版系统的功能主要是实现对高压电气设备试验报表进行网络化的逐级查询及审批, 通常面向电业局相关领导及技术人员、报表的审批人员。报表逐级审批的过程是按照各级审批权限, 通过电业局的内部局域网用网页的形式操作实现的。试验数据的网络查询功能只支持对已公布的试验信息进行基本查阅及浏览, 从而实现数据资源的合理共享。
网络版的开发选用了微软公司的ASP技术。ASP与微软公司的Web服务器软件Internet信息服务器结合, 能轻松建立并执行动态和交互式Web服务器的应用程序。
2.2 电气设备绝缘状态专家评估系统的功能设计及实现
电力设备绝缘状况评估要综合分析各种试验数据, 以作出正确评价。电气设备绝缘状态的专家评估系统涉及到电力电抗器、主变压器、电力电容器等18种高压电气相关设备, 每一种设备又分别涉及2～6种不同的预防性试验。由于要评估的设备种类多, 且每个设备的判断标准都不同, 所以, 设计了一种基于黑板模型的电力设备绝缘状态专家评估系统。这一系统不但能改变知识库的结构, 还是基于多知识源协同求解问题的一个有效途径, 可以较好地解决多专家协作评估的问题。
黑板模型的结构模拟了多位人类专家统一坐在桌边讨论, 针对问题的每一方面, 每个专家都会依据自己的专业经验来形成自己的看法, 并且写到黑板上, 别的专家都可以看到且能随意使用, 从而一起解决问题。所以, 这是一个可以让多个专家进行联合操作, 一起解决复杂问题的结构形式。
面向对象的技术中, 系统引入了类、对象的概念, 使我们面对问题时不是把软件分成几个模块, 而是想办法将要解决的问题进行分类。类就体现了对象的一个共性, 对象是问题的一个个性所在。把基本本质的问题分离开之后, 确定其为基类, 在这个基础上再构建出派生类, 把有类似特征的对象归入子类。这一设计不但使程序的整体结构明了清晰, 也可以自然地表述并行问题。
在电力设备绝缘评估系统中, 电力设备的类型较多, 且不同电力设备的预防性试验项目各不相同, 求解方法也就不一致。所以, 本文采用了面向对象的技术来建立知识库, 将针对某一对象获取的知识和事实当成数据的成员封装到对象类当中。这一设计可以让对象变成知识及功能的一个自治单元, 其本身是有知识处理能力的一个实体。
这一系统的黑板被分成了色谱分析判断层、曲线拟合预测判断层及合格性判断层3层, 用以实现3项具体的判断:
(1) 变压器油的色谱分析:电力变压器作为电力系统重要的枢纽设备, 起到保证电力系统安全运行的作用。所以, 电力变压器不但要有常规电气试验, 还要有油污试验, 即利用变压器中的溶解气体含量对变压器绝缘状况进行分析。 (2) 曲线拟合和趋势分析:这一评估方法是和电气设备以前的试验数据进行纵向比较, 以判断电气设备的绝缘状况, 并且给出相关图形, 使工作人员更加直观地了解情况。 (3) 合格性判断:这一评估方法是用《电力设备预防性试验规程》及设备运行规定作为判断基准对设备试验数据进行分析, 从而得到一个合理的判断结论。
2.3 单机版系统的功能设计及实现
单机版系统最终开发成果是产生一个MIS (数据信息管理系统) , 实现高压电气设备试验数据信息的管理功能。单机版系统数据的来源并不只是局限于各类试验的数据信息, 还包括设备试验的周期信息、设备铭牌信息以及变电站设备信息等, 并对这些资料进行日常管理。
为保障系统的安全使用, 单机版系统还提供了登录界面, 进行用户的自动检验, 并给予相应的操作权限。出于对数据安全的考虑, 系统还增设了数据备份功能, 数据有错误或者损坏的时候, 系统可以提供最后一次备份的数据并进行自动恢复, 最大限度地减小损失。如果要大批量地将数据导入数据库里, 系统可以提供快捷方便的导入方法。登记试验数据报表时, 系统可以对报表里涉及的铭牌信息按照运行编号自动进行填写, 减少了人工录入的麻烦, 保证了数据的准确性和一致性。数据库里的试验数据, 系统可以自动调用Word报表的模板来填写并打印出来。网络出现故障的时候, 系统可以使用这个功能代替人工传递报表的流程来进行审批, 以保证工作的连续性。
3 具体的专家评估案例
本文以西安电业局某下属变电站的一起电抗器专家评估为例, 简要说明高压电气设备绝缘状态管理与评估系统的功能如何实现。电抗器预防性试验的部分数据是由单机版系统录入的, 并且经过了网络审批的流程, 审批合格。按照数据库所提供的数据, 该系统对电抗器的绝缘状态进行了评估。
3.1 直流电阻的评估
依据:各相所测得值相互差值要小于平均值的4%, 和以前的相同部位所测得值相比较变化不能大于2%。
得出结果:不合格。A相直流电阻与上次数据相比有较大变化。
3.2 交流耐压的评估
依据:油浸铁心电抗器的试验电压值应该是出厂电压值的0.85倍, 空心电抗器只要对绝缘支架进行试验, 试验电压与支柱绝缘子相同。
得出结果:合格。
3.3 绝缘电阻的评估
依据:绝缘电阻和前相相比没有明显的变化, 而且不低于1 000 MΩ。
得出结果:合格。
3.4 评估结论
3项专家判断结论都被放到评估系统的黑板上, 由专家系统进行汇总, 得出的最后判断结果为不合理, 理由是A相直流电阻与上次的数据相比有较大变化。
4 结语
高压电气设备绝缘状态管理与评估系统的开发大大减轻了试验检修人员的劳动强度, 通过分析试验信息, 可以使试验检修人员快捷方便地了解设备状况;网络化的审批功能大大简化了审批程序。将试验数据录入到系统的数据库以后, 有关人员还可以借助专家评估系统得到实用的判断信息。
参考文献
[1]余振杰.小议高压电气设备试验与安全管理.沿海企业与科技, 2009 (8)
[2]孟祥秋.高压电气设备状态检修策略研究.天津电力技术, 2006 (4)
[3]赵辉.高压电气设备绝缘在线监测技术及应用.宁夏机械, 2009 (3)
[4]王建明.现阶段电气设备检修模式及管理的意见.江苏电机工程, 2003 (1)
设备性能状态评估 篇3
1 系统的框架以及结构特点
一般的情况下, 高压班的工作人员来完成采集高压电气设备的实验数据, 填写表格等资料这些工作, 电力局领导与技术人员经常会查询报表, 检查设备绝缘状况。基于用户的不同要求, 高压电气设备绝缘管理系统开发了单机版和网络版。单机版主要面向高压班的工作人员, 进行数据信息的自动化管理工作;网络版则是面向设备数据报表审批以及查询人员、技术人员和领导的。同一个数据库为两个版本提供数据支持。
数据库的作用是储存铭牌参数、高压设备的试验数据与变电站的相关信息。它采用ODBC、JDBC、OLEDB等技术来建立数据库的接口以及前台的开发程序关联, 并通过Access数据库管理系统建立表格。网络版应用动态服务器网页程序设计网页系统, 使用浏览器/服务器的3层网络模式, 目的是为了实现网上查询和审阅。单机版系统采用的设计应用程序是Visual Basic。并且使用了结构化查询语言调用数据库的具体记录, 以便对设备绝缘状况以及数据库维护进行分析。
2 各个子系统的功能设计以及实现
2.1 网络版系统的功能设计以及实现
网络版系统功能主要是网络化的逐级查询, 并且审批高压电气设备的试验报表, 电力局领导和技术人员以及报表的审批人员是主要用户。试验数据的网络查询功能只支持基本的查阅和浏览已公布的试验信息, 进而实现数据资源的合理化共同分享。开发此版本采用了ASP技术。ASP与Web服务器软件结合, 可以轻松地建立并且执行动态以及交互式Web服务器的应用程序。
2.2 电气设备绝缘状态专家评估系统的功能设计以及实现
电气设备的绝缘状况的评估要综合的分析各种试验数据, 以便可以做出正确的评价。这种系统涉及到主变压器、电力电抗器、等18种高压电气的设备, 每种又设备分别涉及到的预防试验的种类为2~6种。为此, 设计了一种基于黑板模型的系统。该系统不仅能改变知识库的结构, 而且还是基于多种不同知识源协同解决问题的途径, 达到解决专家协作评估的问题。
该系统的黑板被分成了曲线拟合预测判断层、色谱分析判断层和合格性判断层3层, 用以实现这3项具体的判断: (1) 曲线拟合以及趋势分析:该评估方法是纵向比较电气设备在此之前的试验数据, 进行设备的绝缘情况的判断, 并绘制出相关图形, 使工作人员更直观的了解情况。 (2) 变压器油的色谱分析:电力变压器要在常规的电气试验的基础上, 还要对变压器进行绝缘状况的分析, 它采用的是检测变压器中的溶解气体的含量的方法, 即进行油污试验, 以保证电力系统的安全运行。 (3) 合格性判断:该方法依据的标准是《电力设备预防性试验规程》以及设备运行规定进行判断, 然后再对设备的试验数据进行分析, 从而得到准确的结论。
2.3 单机版系统的功能设计以及实现
此版本最终开发成果是产生一个数据信息管理系统, 进而实现管理高压电气设备的试验数据信息的功能。该版本系统的数据来源还有设备的铭牌信息、设备试验的周期信息和变电站的设备信息等, 然后对这些资料进行日常的管理。为保障安全使用, 该版本还提供登陆界面, 用以检验用户并给予其相应权限。此系统还设置了数据的备份功能, 当数据出现损坏的情况, 系统还能提供最后一次的备份数据并以此进行自动恢复, 以达到最大限度的减小损失的目的。如若将大量的数据导入数据库, 系统还能提供高效方便快捷的导入方式。在登记试验数据报表的时候, 系统还可以对报表涉及的铭牌信息自动按照运行编号进行填写, 保证了数据的一致性和准确性, 也减少了繁琐的人工录入, 降低工作人员的工作强度。在网络出现故障的时候, 系统自动启动Word报表的模板填写并且打印数据库的试验数据, 代替人工传递报表的流程进行审批, 这项功能确保了工作连续性。
3 具体的专家评估案例
本文里以郑州电业局下属的某变电站的以期电抗器专家评估为例, 说明这种系统是如何实现其功能的。电抗器在预防性试验的部分数据采用单机版系统录入, 而且经过了网络审批的流程, 审批结果为合格。比对来自数据库的数据, 此系统评估了电抗器的绝缘的状态。
3.1 直流电阻的评估
依据:各相所测得的值互相差值小于平均值的4%, 与之前相同的部分测得的值相比较, 变化不能大于2%。
结果:不合格。原因:相较上次数据, A相直流电阻有较大的变化。
3.2 绝缘电阻评估
依据:绝缘电阻不低于1000MΩ, 且与前相相比较无明显变化。
结果:合格。
3.3 交流耐压评估
依据:油浸铁心电抗器的试验电压值应为出厂电压值的0.85倍, 空心电抗器对绝缘支架进行试验即可, 试验电压与支柱绝缘子相同。
结果:合格。
3.4 评估结论
这3项专家的判断结论均被放在评估系统的黑板上面, 再由专家系统进行汇总, 最后得出的结论是不合理, 理由是, A相直流电阻较上次的数据有较大变化。
结束语
传统的通过人工撰写实验报告、进行数据分析并且最后送审的方法已然满足不了生产的需求, 本文所介绍的管理和评估系统通过利用计算机进行实验, 并对所得数据进行保存、分析、送审以及审批, 这不仅仅降低试验维修人员的工作强度, 并且通过分析, 可以使得变电运行人员以及试验人员方便高效快捷的了解设备的情况。同时, 系统亦是基层班组实行规范科学管理的新手段, 可以为主管部门在制定关于全局生产规划使提高必要的帮助。
此外, 网络审批功能也是较大幅度简化审批程序。将试验数据录入系统数据库, 相关人员还能利用该系统得到试用的判断信息。
摘要：为了更加高效的管理高压电气设备的绝缘状态信息, 进而开发了分为两种版本分别为网络版和单机版的高压电气设备的绝缘状态管理与评估系统。通过比对数据库中的信息利用专家评估系统判断高压电气设备的绝缘是否合格。本文将结合具体案例, 对系统进行分析研究。
关键词：管理评估系统,高压电气设备,绝缘状态
参考文献
[1]高博.高压电气设备绝缘状态管理与评估系统研究[J].机电信息, 2011 (6) .
设备性能状态评估 篇4
关键词：计算机科学与技术,大数据,输变电设备状态评估
0 引言
随着我国经济与社会的全面发展与进步, 我国电力行业飞速发展, 电网规模日益扩大, 对于电能供应质量以及电网中输变电设备的安全运行的要求也越来越高。由于输变电设备具有种类繁多、参数复杂、监控数据量大、运行环境多样等特点, 对输变电设备进行在线监测、带电监测以及离线监测的设备全景状态信息监测以及评估, 有利于及时发现设备异常状态, 提前预警安全事件, 减少由于设备故障造成的电网安全事故, 在维护输变电设备以及电网安全中, 十分重要。然而, 由于电网中拥有大量设备需要监控, 监控将产生海量数据。因此, 利用大数据分析技术对输变电设备的状态进行监测和评估[1], 对于保护整个电力系统安全运营有着重要的意义。
目前, 大数据技术在商业运营中已取得一定成果[2,3,12]。微博中热点微博的发现和淘宝平台中商品的推荐, 都是大数据技术的应用。而且, 为了解决大数据的计算和存储问题, 包括AWS、Azure、阿里云、青云等云计算提供商, 都已具备完善的大数据解决方案。但是, 目前大数据技术与电力行业的结合刚刚开始, 如何将大数据技术应用到输变电设备状态评估中, 还需要进一步的研究。
1 大数据分析技术
伴随着信息时代的到来, 数据也呈现出爆发式增长的态势。随着数据从数量规模, 到种类和结构都日益增长, 大数据的概念也随之到来。为了对大数据进行获取、管理和处理, 需要引入新的数据加工模式和技术, 大数据分析技术应运而生。[13]
1.1 大数据
1.1.1 大数据简介
大数据 (Big Data) , 指的是体量特别大, 数据类别特别多, 而且无法在可以承受的时间内, 使用传统数据库管理工具对其进行抓取、管理、分析和处理的数据集合。[2]IBM的科研小组认为, 大数据具备5V特征:大量 (Volume) 、高速 (Velocity) 、多样 (Variety) , 价值 (Value) 、真实 (Veracity) 。
大数据由于其数据容量巨大, 而且数据类型众多, 传统的手工管理, 甚至利用关系型数据库都已经无法对其进行有效的管理和分析。因此, 国内外对大数据进行了深入的研究, 并且提出了各种有效的技术手段, 例如大规模并行化处理、数据挖掘技术、分布式文件系统、分布式数据库以及云计算等相关技术纷纷涌现, 极大的提高了大数据分析的效率。
目前, 大数据已经进入应用阶段, 许多基于大数据的项目已经取得了非常瞩目的成果。大数据作为互联网的产物, 已经越来越体现出它的价值。
在国外, 梅西百货利用大数据技术实施监控商品销售情况, 并根据需求和库存变化, 对多打7300万中商品进行实时价格调整。洛杉矶警方和研究人员应用预测算法, 预测犯罪的发生, 将盗窃罪和暴力犯罪的发生概率降低了33%和21%。T-Mobile应用IBM大数据分析解决方案, 对每天数十亿通话记录和网络设备进行监测和分析, 从而迅速发现网络平静, 并预测可能的网络错误, 提前进行干预。在国内, 农夫山泉应用大数据分析技术, 根据需求对供给物流网络进行调整。
1.1.2 Hadoop平台
Hadoop平台[4]是Apache开源分布式系统基础架构, 核心的设计主要包括一个分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System, 简称HDFS) [5]以及面向分布式数据的Map Reduce计算框架。
Hadoop平台是一个对大数据进行分布式处理的框架, 解决了数据的存储和计算的问题。Hadoop对数据的处理是可靠和高效的, 它假设计算和存储都可能发生失败, 并通过备份的方式, 对数据维护多个副本, 从而对于故障节点的存储和计算数据进行重新处理, 而且对于数据的处理是并行化的, 在大多数情况下, 不会受到单点的性能影响。
1.2 云计算
云计算[6]是为了解决大数据的存储和计算问题, 而将计算任务分布到大量计算机组成的动态的可伸缩的资源池上, 使得各种应用能够按需获取计算能力、存储空间和信息服务的一种廉价计算服务。
按照服务类型区分, 云计算可以分为三大类:将软件作为服务 (Software as a Service, 简称Saa S) , 将平台作为服务 (Platform as a Service, 简称Paas) 以及将基础设施作为服务 (Infrastructure as a Service, 简称Iaas) 。一般而言, Saa S针对性更强, 将特定的软件封装为网络服务;Paa S则是对资源的进一步抽象, 为用户的应用程序提供了运行环境;而Iaa S则是将硬件设备也进行封装, 作为服务对用户提供。
目前, Amazon的AWS, 谷歌的App Engine, 以及微软的Azure都是较为成熟的云计算服务。其中, 谷歌在云计算的研究中, 以学术论文的形式公布了其云计算的核心技术, 包括GFS、Map Reduce以及Big Table的相关内容, 在学术界引发了新一轮的云计算研究的热潮。
1.3 数据挖掘技术
对于大数据而言, 很多传统的数据分析和统计技术在分析时间和分析效果上表现并不理想, 因此, 针对大数据的数据挖掘技术, 具有重要的使用价值。
数据挖掘技术[7,11]一般指从大量数据中通过一定算法, 搜索其中的信息, 通常需要利用统计学中的抽样、估计以及人工智能、模式识别、机器学习的算法。同时, 对于大数据而言, 并行化和分布式存储是实施大数据挖掘的关键。
数据挖掘有一些常见的算法, 主要解决分类、聚类、预测、关联规则挖掘等几大问题。其中, 比较重要的、应用较为广泛的算法有k-means、SVM支持向量机、Apriori关联规则挖掘算法、EM最大期望值算法、Page Rank算法、Adaboost迭代算法、Naïve Bayes分类算法。
2 输变电设备状态评估技术简介
截止到2014 年, 我国发电装机总容量已达13.6亿千瓦, 全口径发电量5.5 万亿千万时, 已位居世界首位。此外, 人均装机容量达到1 千瓦, 人均年用电量4038 千瓦时, 也超过了世界的平均水平。而随着电力系统的发展, 电网规模的扩大, 电网中输变电设备的维护也日益重要。但由于输电线路距离非常长、所处环境气候变化非常大、跨越地形非常复杂、分布位置非常分散、日常巡查比较困难。因此, 建立输变电设备转台评估系统对输变电设备状态进行评估, 具有重要的实用意义。[8,9]
2.1 输变电设备状态参数
输变电设备状态参数是指输变电设备在运行时的各种指标参数, 以及运行环境的一些数字化信息, 包括输电线本身的一些物理特性、运行指标、检修资料以及输变电设备所处环境的温度, 适度、风俗、泄露电流、覆冰情况等信息。根据国家电网颁布的设备检修导则, 输变电设备的状态参数, 分为重要状态量和一般状态量, 其中, 重要状态量对设备健康影响较大。
在选择状态参数时, 有一些参数需要特别注意, 如生产厂家特性参数、故障历史参数、环境参数、负载参数等。生产厂家参数决定了该输变电设备平均故障率, 设计寿命以及最低运行年限等参数。故障历时参数能用来判断该设备运行情况, 以及本身是否有瑕疵等问题;环境参数能辅助判断其运行年限的期望值, 以及可能会产生的问题;负载参数能辅助判断其运行状态, 以及老化程度。
2.2 输变电设备状态评价
在选取了合适的状态量之后, 即可根据状态量, 对输变电设备进行状态评价。对于不同阶段的设备, 应采用不同的策略。对于新投运的设备, 在经过全面检查后, 如果状态良好, 按照运行良好处理;对于已运行一定年限, 发生故障率明显增加的设备, 影根据运行和评价结果, 给予一定的调整。根据国家电网设备评价导则, 可以依据设备的损耗情况, 将每个设备的状态量化成为四个等级, 并对每个等级赋予相应的权重。对于刚出厂的合格的新设备, 记为100 分, 对于运行良好的设备, 不扣分;对于一些状态量异常的设备, 按照等级扣除相应的分数;最后结合老化因子, 得到输变电设备的最终的状态值。
其中, Score为最终得分;SO为运行得分; fl为负载因素, fe为环境因素。
2.3输变电设备状态决策
2.3.1检修分类
按照国家电网的设备检修导则, 根据设备评估状况, 设备状态检修分为不同的等级, 分别是A级检修、B级检修、C级检修和D级检修。其中, A、B、C类检修为停电检修, D类为不停电检修。按照不同的要求, 以变电站直流系统的检修分类及检修项目为例, 如下表所示:
2.3.2 检修决策
根据不同的设备状态, 应该采用不同的检修策略。
对于“正常状态”的直流系统, 执行C类检修, 可以适当安排D类检修, 按照正常周期或者延长一年;
对于“注意状态”的直流系统, 执行C类检修, 应该加强D类检修, 不能大于正常周期;
对于“异常状态”的直流系统, 应根据评价结果安排检修类型, 并适时安排检修;
对于“严重状态”的直流系统, 应根据评价结果安排检修类型, 并尽快安排检修。
3 大数据在输变电设备状态评估中的应用
3.1 分布式存储在设备状态评估中的应用
一般认为, 大数据一般要处理的数据远远超过传统的关系型数据库。因此, 在存储方面, 一些突破了关系型数据库的No SQL数据库涌现出来, 例如Mongo DB, Hbase等。由于分布式数据库将数据存放于不同的机器上, 因此, 相较于关系型数据库, 会额外需要一些通信和管理的开销。[14]
分布式数据库需要解决数据的一致性和性能的问题。在分布式数据库中, 一般面临一致性、可用性和分区容错性三者不能同时满足的问题。因此, 在面对不同的问题时, 需要根据问题的重点选择处理策略。一般来说, 有如下三种:
1.为了避免单点故障, 导致数据丢失, 需要对数据进行多点备份;
2.如果备份数据较多, 则需要更多的数据同步来保证数据的一致性;
3.如果数据一致性要求较高, 则性能会降低, 会增加额外的大量通信和管理开销。
目前, 在电力系统中, 各种设备每天通过监控产生的状态信息已超过PB级别, 这些数据非常庞大, 而且不同设备产生的类型各异, 因此, 使用分布式数据库对设备状态数据进行存储, 是十分必要的。
3.1.1 输变电设备状态数据存储实验
本研究课题以输变电设备状态数据为研究对象, 对其存储和查询在不同数据库之间的效果进行了对比实验, 验证在大数据环境下, 分布式存储的效果与传统关系型数据库存储效果的差异。
实验环境:
Mongo DB:3 台主机, 每台主机搭载2 核CPU, 4G内存, 500GB硬盘, 一个主节点, 2 个从节点;
Hbase:3 台主机, 每台主机搭载2 核CPU, 4G内存, 500GB硬盘, 一个主节点, 2 个从节点;
My SQL:1 台主机, 搭载4 核CPU, 4G内存, 1TB硬盘。
实验数据:设备状态评估状态量, 共130 万条
由表中数据可以发现, 在数据量较小时, 关系型数据库My SQL在插入和查询上速度较快, 而分布式存储中, Mongo DB的插入和查询效率都明显较高, 而Hbase的速度都比较慢。在数据量增大后, 数据的插入和查询耗时都增加, 其中Mongo DB的表现优于关系型数据库My SQL, 以及另外一种分布式数据库Hbase。对于索引数据来说, My SQL的耗时更少, 但对于非索引数据, Mongo DB的耗时更少。由上述实验可知, 传统的关系型数据库在小规模数据时表现较好, 但是当数据量快速上升时, 其效率会大大降低。分布式数据库则在大规模数据时表现较为稳定。但是分布式存储面临的问题更为复杂, 在使用时, 需要根据面对的数据规模, 进行一定的性能优化。而输变电状态评估中, 数据规模十分巨大, 在一定程度上, 已经超过了关系型数据库的管理上限, 因此, 选择分布式数据库对输变电状态评估数据进行存储更加高效和合理。
3.2 时间序列分析在设备状态评估中的应用
时间序列是指一个现象或者变量, 按照时间顺序, 产生的一组数列。对时间序列的分析基于随机过程理论和数理统计方法, 研究产生时间序列的现象或者变量所遵从的统计规律, 以解决实际问题。经典的统计分析问题, 都假设数据在具备独立性的条件下, 对数据序列进行分析, 而时间序列的分析问题, 更侧重研究数据序列之间的依赖关系。
输变电设备监控状态量都是实时监控的, 按照时间产生的状态信息序列。[10]因此对于这些序列进行分析, 发现甚至预测异常状态, 对于健全设备状态评估系统, 具有实用价值。
对于时间序列的预测, 一般有如下方法:
1.简单平均法
2.移动平均法
3.指数平滑法
一般而言, 在分析时间序列时, 尽可能的增加一些影响该序列变化的因素, 能提高预测准确度和效率。在分析设备状态评估时, 加入温度和湿度时间序列, 对设备状态评价分值进行预测, 能有效的提高预测准确度。
3.3 频繁项挖掘技术在设备状态评估中的应用
关联规则[15]是从大量数据中, 挖掘出有价值的数据项之间的相互关系。在实践中, 通常用于在杂乱无章的数据中, 发现静态的规律。
常见的关联规则算法有Apriori、FP-growth算法等。
Fp-growth算法思想如下:
首先, 扫描所有数据, 产生所有备选频繁项集, 并降序排列, 剪除支持度地域阈值的元素;
其次, 再次扫描全部数据, 并按照第一步的结果集合, 生成FP树;
最后, 从FP树中, 按照规则, 发现有意义的频繁项。
在设备状态评估中, 可以采用关联规则, 发现和设备状态相关的因素。
将设备的状态离散为不同的等级, 并记录一个设备等级及其对应离散的天气因素、地理因素以及交通因素, 人文因素等等因素, 作为输入, 建立FP-growth树, 并从树中发现“严重状态”是否具有频繁项, 如果发现频繁项, 则可以从频繁项中找出“严重状态”所对应的因素, 从外进行排除, 维护电网运行安全。
3.4 专家系统在设备状态评估中的应用
专家系统是一个智能系统, 包含了大量的领域内专家的知识和经验, 并通过这些人类专家的知识和经验, 解决领域内的各种问题。专家系统有领域经验知识集以及推理机两部分组成。经验知识集包含了大量的领域内的专家的知识和经验, 并通过推理机, 模拟人类专家, 利用这些知识和经验, 来解决该领域内的问题。
在设备状态评估中, 大量的问题都可以由领域内的专家进行解决。尤其是在设备状态出现异常的情况下, 可以利用领域知识和经验, 判断合理的维修决策。因此, 建立一个完善的专家系统来解决设备状态评估和维修的问题, 具有很大的使用价值。
4 结论
随着中国电力实业的飞快发展, 以及电网的高速扩张, 需要越来越多的新技术来支持和维护电网的运行安全。电网中的大量输变电设备每天都产生了大量数据, 如何对这些数据进行分析, 从而维护设备和电网的安全运营, 已经成为当前环境下迫切需要解决的问题。作为互联网发展的热点和重点, 大数据已经证明了它强大的处理和解决问题的性能。因此, 将大数据技术引入输变电设备的状态评估, 具备重大的研究和实用价值。
设备性能状态评估 篇5
1 建立状态评价和风险评估体系
配电网的设备在使用期限内, 使用的时间与设备发生故障的频率之间有一定的统计规律。虽然每台设备具体发生故障的次数、频率和使用寿命不尽相同, 但对其进行统计分析可以发现故障发生的规律。设备的故障频率主要分为三个阶段:早期、偶发期和耗损期。对故障发生时期的规律进行分析得知, 设备的整体性能是不断变化的, 对设备的关键指标参数进行分析, 可以预测出设备未来运行的状态和趋势。同时, 选择在配电网中得到应用的, 准确、完整的状态量作为状态评价指标, 建立状态评价和风险评估体系。具体的创建步骤如下。
建立设备状态量的参数体系, 将设备的运行状态分为三个层次, 具体过程分为以下四个方面: (1) 评价设备的整体运行状态, 第二次评价不同设备每个部件的性能状态, 第三层对各状态进行量化取值; (2) 创建每层状态的评价标准, 按照规定标准对第三层的状态进行模糊赋值并计算前两层的设备状态量化值, 从而得出设备的状态评价结果; (3) 根据当前设备的评价结果, 利用具体的风险评估方法和计算公式, 综合计算设备故障的发生概率, 计算出设备的风险值, 以该数值为依据得出风险评估结果; (4) 基于风险值划分风险级别, 根据风险评估的结果和具体应用情况的不同, 划分出不同数量的风险等级。
2 状态评价和风险评估的方法
2.1 配电网设备状态评价的方法
配电网的设备繁多、复杂、分布广泛。确定配电网设备的状态分为以下三步: (1) 明确每个设备状态量的基本构成; (2) 要根据规定的评价规则和评分等级, 对设备状态量的优劣等级进行评分, 以得到设备状态评分; (3) 与评分标准对照, 确定配电网设备状态的级别。
2.1.1 选取状态量
选择设备的状态量时, 要求选择的状态量信息能够直接或间接表现出设备状态, 包括设备的原始信息、家族缺陷、巡视检查状态、检测结果和试验结果、带电或停电测试、在线监测、设备缺陷、事故类型和报告等, 确保设备状态量收集的准确、完备。根据状态量对配电网设备的正常运行和性能影响的大小, 将状态量分为普通状态量和关键状态量两种类型。
2.1.2 评价方法
采用扣分评价的方法, 这种方法的操作简便且应用广泛。要根据设备状态量的影响程度和优劣程度对设备状态进行核算, 通过扣分叠加对状态量进行量化。对状态量的评分从整体和部件两方面进行。评价的原则是对设备进行评价的同时, 考虑部件的合计扣分和单项扣分情况。只有单项和整体扣分后都达到正常状态, 才可将设备视为正常。如果单项或整体项其中一个方面的扣分达到注意状态, 则将设备视为注意状态;如果两方面都达到异常状态, 则将设备视为严重状态。
2.2 配电网设备的风险评估方法
配电网的设备风险包括设备自身风险和故障造成的其他风险, 评估风险包括设备的资产值、设备资产损失程度、设备发生故障概率和风险值几个方面。在设备状态评价的基础上进行风险评估, 能够综合考虑设备的各方面因素, 对评价结果的运用提高了相关工作人员的工作效率。
在设备风险评估之前, 要做好以下几方面的工作: (1) 需要得到初始的设备信息, 包括状态评价结果, 其中包含评分和等级;关于设备故障的案例, 包含设备发生的故障、可能性故障和损失程度;设备的基本信息, 包含配电网设备的台账信息。 (2) 根据设备相关信息和状态评价结果获取设备的资产量化值和设备的平均故障概率, 根据故障案例获取设备的资产损失程度。 (3) 对量化值进行综合, 使用特定算法对配电网设备进行风险评估, 确定风险量化值。
2.2.1 确定设备资产值
确定设备资产值L, 要将资产和资产损失程度进行综合考虑, 计算出设备的潜在损失总量。设备资产即设备的价值, 是对设备购买成本和维修、更新成本的直接反映, 设备的资产损失程度是由价值、安全和环境决定的, 每个要素的损失程度由损失值和损失概率决定, 损失概率可以通过统计设备故障发生的概率得出。
2.2.2 确定设备风险值
设备风险值R由设备资产值和设备故障概率P决定, 同时考虑设备使用寿命和实际使用时间, 则某时刻设备的风险值为:
式 (1) 中:R——设备风险值;
t——时间;
L——设备资产值;
P——设备故障概率。
即根据风险值对风险的危害程度和影响进行风险等级划分。
3 状态评价和风险评估的具体应用
某地电网公司在对配电网设备进行检修时, 运用设备状态评价和风险评估系统能够全面了解设备的运行情况和存在的问题, 基于评估结果对设备进行检修, 降低了设备的运行风险, 消除了设备的安全隐患, 并取得了良好的预防效果, 积累了成熟的实践经验, 值得在地区应用和推广。
对配电网设备的状态进行评价和风险评估, 对综合评估结果进行分析, 将配电网设备的风险等级划分为低级风险、中级风险和高级风险。其中, 处于正常状态的设备为85%, 配电网设备整体运行良好;10%的设备处于低风险等级;7%的设备处于中等风险级别;3%的设备处于高风险等级。同时, 根据配电网的实际运行状态, 制订相应的设备运行检修策略, 以保证配电网的安全稳定运行。具体策略如下: (1) 对低级风险要加强监视和控制。这一等级的配电网设备可能存在一定的安全隐患, 设备在短时期内不会出现严重的劣化现象, 采取状态检测和巡视策略加强监视。 (2) 对中级风险进行适时检修。该等级的设备存在重大的设备缺陷, 可能导致运行故障, 给配电网和巡检工作人员会带来严重的经济损失和人身安全威胁, 但是设备仍能坚持运行一段时期, 应该及时采取措施进行处理。 (3) 对于高级风险要立即检修。这类的设备存在紧急缺陷, 具有很大的运行故障风险, 随时可能导致设备损坏、大面积停电故障, 甚至造成人员伤亡和火灾事故, 需要采取最优检修方案立即进行处理。
4 结束语
综上所述, 对配电网的设备进行状态评价和风险评估, 能够提高设备运维水平, 确保配电网运行的安全性和稳定性, 有利于电力系统的发展。
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设备性能状态评估 篇6
因不同部件的振动叠加和设备运行工况的复杂性, 转子、轴承和齿轮等核心旋转部件振动信号的故障特征往往非常微弱, 常常淹没在强背景噪声中, 因此, 合理的振动降噪方法是检测设备早期损伤和微弱故障的关键。多小波[1]具有多个尺度函数和小波函数, 可以从不同角度匹配信号中不同的特征信息, 因而和单小波相比可以获得更佳的去噪效果[2], 然而固定的萎缩阈值未考虑多小波系数之间的相关性。为此, Chen等人[3]将文献[4]中的小波相邻系数降噪方法引入到多小波域, 获得了良好的去噪效果。然而, 固定的多小波基函数不能够适应信号的动态变化, 其对振动特征分析的准确性有待进一步提高;此外, 传统的相邻系数降噪方法仅考虑了同一尺度系数之间的相关性, 未考虑不同尺度系数之间的相关性。
尽管很多特征指标可以用来从不同角度描述设备状态, 然而, 单个特征通常只在某个阶段对某种缺陷有效, 例如, 峭度值对冲击类早期损伤较为敏感, 但随着故障的发展, 稳定性不好, 均方根值对早期损伤不敏感, 但具有良好的稳定性, 波形指标可以有效反应信号整体强度的变化, 但对冲击类损伤不敏感[5]。而有效的状态评估方法应该能够充分利用多种特征指标的优点, 因而特征映射成为设备状态评估的主要方法之一[6], 其难点是如何构建能够捕捉设备在不同运行阶段内在性能变化的状态评估指标。
本文提出了一种利用多种特征信息的旋转机械设备状态评估方法。首先, 改进相邻系数降噪方法, 并将其引入到能够适应信号动态变化的自适应提升多小波[7,8]中, 提出了一种基于自适应提升多小波的改进相邻系数降噪方法, 利用该方法增强振动信号的微弱特征;其次, 提取振动信号及其包络解调信号的几种典型振动特征, 利用自组织神经网络和小波包实现特征映射和状态趋势信息提取, 构建了稳健的状态评估指标。最后, 设计了船载天线加速疲劳实验系统, 以实验台中齿轮箱输入轴前端轴承的加速疲劳数据为例, 验证了上述方法的有效性。
1基于自适应提升多小波的改进相邻系数降噪方法
1.1自适应提升多小波
设多小波尺度函数和小波函数分别为Φ (t) = (φ1, …φr) T和Ψ (t) = (ψ1, …ψr) T其中r为小波基个数, T表示转置, 与单小波类似, 它们满足两尺度方程:
式中, t为时间变量, k为平移量, Hk和Gk为两尺度矩阵序列。
为灵活构造多小波基, Geoffrey等人[9]将小波提升理论引入到多小波中, 提出多小波提升框架, 其基本思想是利用已有基函数的线性运算来灵活构造新的小波。基于该提升框架, 王晓东等人[7]设定优化目标, 采用遗传算法自动计算提升系数, 获得有限阶S (z) 和T (z) , 将提升系数代入提升系数方程并进行Z变换, 得到提升框架的表达:
从而自适应构造出与信号特征最为匹配的多小波基函数。
1.2改进相邻系数方法
Cai等人[4]提出的传统相邻系数方法可描述为:
式 (4) 中, , s和i分别表示小波系数尺度和位置, ns和σs分别是小波系数c (s) 的长度和标准差。可以看到, 传统相邻系数方法仅考虑了同一尺度下小波系数的邻域特性, 未考虑小波系数幅值在不同尺度间的传递特性。因此, 设计一种改进相邻系数方法, 如式 (5) 所示。
式 (5) 中, 是小波系数c (s) 和c (s+1) 的标准差,
1.3降噪方法描述
基于自适应提升多小波的改进相邻系数降噪方法归纳如下:
(1) 将原始含噪信号进行自适应提升多小波分解。
(2) 利用改进相邻系数方法对多小波系数进行处理。
(3) 利用处理后的多小波系数进行信号重构, 得到降噪后的信号。
2基于自组织神经网络和小波包的状态评估方法
自组织神经网络 (SOM) [10]是一种无监督竞争式的学习算法, 不需要提前给定目标输出和输入矢量的类型, 只需通过输入数据的内在规律就进行特征映射, 非常适合特征映射和数据降维。因为实际应用中, 设备的故障类型及其特征指标难以获得, 但是正常状态数据的获取较为容易。为充分利用多种特征信息, 采用正常状态的特征指标进行SOM训练, 利用输入特征指标和SOM映射层神经元权值的最短欧式距离作为特征映射结果, 记为最小量化误差MQE:
式 (6) 中, MQE表示MQE值, D代表输入特征向量, mBMU表示最佳匹配单元的权值向量, MQE越大, 表示设备状态偏离正常状态的程度越大, MQE综合利用了多种特征信息, 可以定量描述设备性能。
在振动信号采集、特征指标提取和映射过程中不可避免地产生数据扰动, MQE曲线往往存在很多“毛刺”, 影响状态判读。尽管在特征指标提取前利用消噪技术可以增强信号微弱故障信息, 提高信噪比, 但是MQE曲线依然存在“毛刺”。究其原因, 一是消噪技术不可能完全消除各种扰动;二是在特征指标提取和映射过程中又混入了数据噪声。因此, 本文利用具有精细时频局部化特性的小波包技术[11]提取MQE曲线的低频频带作为状态评估指标。
综上所述, 本文的状态评估方法如图1所示。
3实验系统设计及实验结果分析
3.1实验系统设计及数据采集
船载天线传动机构一般采用“方位轴-俯仰轴”两轴体制, 或“方位轴-俯仰轴-交叉轴”三轴体制, 每轴一般由电机、行星减速器、齿轮箱、轴承等旋转机械设备和部件构成, 用于驱动天线跟踪预定目标。为了检验本文方法在船载天线传动机构状态评估中的适应性, 设计了一套加速疲劳实验系统, 该系统由双传动链天线实验平台、IEPE CA-YD-186G型联能振动加速度传感器、YE6267型联能数据采集调理设备和安装有数据采集软件的计算机组成。实验系统结构如图2所示。
齿轮箱输入轴和输出轴两端各有一个滚动轴承, 依据天线维修历史记录, 输入轴前端轴承最容易发生故障, 因此, 实验过程中在该轴承座径向布置振动加速度传感器, 采集轴承运行的全寿命振动数据。加速疲劳实验过程中, 电机转速为1 500 r/min, 依据传动机构结构参数, 计算得到输入轴前端轴承内圈、外圈、滚动体的故障特征频率[12]分别为3.39Hz、2.00 Hz、1.26 Hz。振动数据采样频率为5.12k Hz, 采样时间间隔为5 min, 每次采样12 800点。实验进行70 h后, 输入轴前端轴承外圈出现轻度可观测损伤, 实验进行86 h, 该轴承失效。
3.2实验结果分析
截取第80 h的一段中晚期损伤振动信号, 如图3所示, 信号中含有明显的周期性冲击, 周期0.5 s, 为对应轴承外圈故障特征频率2.00 Hz, 这说明轴承的中晚期故障较为容易识别。
然而, 截取第70 h的一段初始损伤振动信号, 如图4所示, 信号中难以发现周期性冲击, 这说明轴承的早期损伤难以探测。选择三次Hermite样条曲线作为初始多小波尺度函数, 利用本文的基于自适应提升多小波的改进相邻系数降噪方法 (AMINC) 对该振动信号进行处理, 处理结果如图5所示, 可以看到, 处理后信号的初始损伤故障特征非常明显, 因此, 利用AMINC可以有效增强微弱故障特征, 为了证明该方法的优越性, 利用文献[3]中的基于多小波的传统相邻系数降噪方法 (MNC) 对图4中初始损伤振动信号进行处理, 处理结果如图6所示, 可以看到, MNC去噪方法在降噪的同时, 丢失了很多重要故障特征信息。
对全寿命振动信号进行AMINC处理后, 提取0~30 h正常状态振动信号及其Hilbert包络解调信号的均方根值、峭度值和波形指标, 组成输入向量, 训练SOM, SOM初始参数选择是:六边形拓扑结构, 学习速率为0.85, 距离函数为欧氏距离, 输出层维数5×5, 训练次数为360次。为了验证本文方法的有效性, 提取全寿命振动信号及其Hilbert包络解调信号的均方根值、峭度值、波形指标, 将提取的六个特征指标组成输入向量输入到训练后SOM, 并不断计算相应的MQE值, 采用“db10”小波包把MQE曲线分解五层后, 取频率最低的第一频带特征信息作为状态评估指标, 结果如图7所示。从图7可以看到, 小波包有效地提取了状态趋势信息, 状态评估指标在70 h处突然上升, 探测到了轴承状态变化, 之后MQE值波动上升, 说明轴承剥落扩展值逐渐增大, 在82 h处MQE值呈指数急剧上升, 说明轴承进入了失效期, 实验结果与观测结果一致。因此, MQE对轴承运行各阶段都敏感, 且稳定性良好, 克服了特征指标适应范围的局限性, 可以有效反应设备不同运行阶段的性能变化, 是一种优良的状态评估指标, 这非常有利于通过制定合理的报警策略来实现轴承运行阶段的准确划分, 为设备预知维修提供依据, 避免重大安全事故发生。
4总结
本文提出了一种基于自适应提升多小波的改进相邻系数降噪方法, 增强振动信号的微弱特征;利用自组织神经网络和小波包实现特征映射和状态趋势信息提取, 构建了一种能够真实反映设备不同运行阶段内在性能变化的状态评估指标;设计了船载天线传动机构加速疲劳实验系统。实验结果表明:基于自适应提升多小波的改进相邻系数降噪方法可以有效增强早期损伤的微弱特征, 基于多种特征信息的状态评估指标可以真实反应设备不同运行阶段的性能变化。如何制定合理的报警策略来实现设备不同运行阶段的准确划分是需要继续研究的方向。
摘要：对旋转机械设备进行状态评估具有重要的科学理论意义和工程应用价值;然而, 强背景噪声干扰和特征指标适应范围的局限性大大增加了评估的难度。首先提出了一种基于自适应提升多小波的改进相邻系数降噪方法, 利用该方法增强振动信号的微弱特征;然后提取振动信号及其包络解调信号的几种典型特征指标;最后利用自组织神经网络和小波包实现特征映射和状态趋势信息提取, 构建一种能够真实反映设备不同运行阶段内在性能变化的状态评估指标。设计了船载天线传动机构加速疲劳实验系统, 验证了上述方法的有效性。
关键词：旋转机械设备,多小波,自组织神经网络,状态评估
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设备性能状态评估 篇7
1 港口起重设备金属结构性能寿命评估方法
1.1 损失容限分析法
上海海运学院将断裂力学理论应用到金属结构疲劳分析中, 形成损伤容限分析法。首先, 根据待测金属结构应力测试数据结果, 以超过允许标准界限应力的部位作为金属结构疲劳寿命计算监控点。然后, 根据计算监控点的实测应力数据计算出金属结构的临界裂纹尺寸。其次, 根据裂纹扩展机理, 结合起重设备金属结构条件给出可能的裂纹模式。再次, 根据裂纹模式计算出金属结构体中各疲劳裂纹计算点的裂纹扩展寿命。最后, 根据计算结果, 起重机械设备的实际工作情况等因素, 确定设备安全巡检周期, 以提高大型港口机械设备金属结构综合性能和使用寿命。
1.2 名义应力法
名义应力法是以疲劳强度理论为基础, 形成的一种适用范围较广、应用效果较好的大型港口起重机械设备金属结构剩余疲劳寿命估算法。首先, 根据金属结构应力测试结果、应力分析、以及实际工作中破坏概率情况等统计数据资料, 确定起重机械设备金属结构中可能存在的危险部位。然后, 根据实测数据获得金属结构确定疲劳载荷谱, 并结合峰值法和雨流法等对金属结构疲劳载荷数据进行循环统计分析。其次, 利用钢结构设计规范要求, 求出待测金属结构相应的S_N曲线, 并由Miner理论计算出金属结构疲劳危险部位的结构损伤值。再次, 根据结构损伤值累积计算出损伤比之和, 并根据累积损伤之和的倒数求出该金属结构安全的总循环次数, 在减去已使用的次数后, 就可以估算出该金属结构的剩余寿命。最后, 根据港口起重机械设备的综合使用工况等因素, 从而给出推荐的安全巡检周期, 确保港口起重机等特种起吊设备运输设备金属结构具有较高安全稳定性能。
2 港口起重机械设备金属结构性能寿命混合评估体系
应用安全性评价系统对港口起重机械设备金属结构性能寿命进行综合评估分析, 可以大大提高起重设备综合使用安全性能和寿命。目前, 应用到起重设备金属结构性能寿命评估的系统较多, 但由于港口起重设备金属结构性能影响因素较多, 加上其工作条件较为复杂, 单一的评估体系很难真实反映金属结构疲劳损伤情况, 因此, 需要在性能寿命评估体系中, 引入两种或两种以上的合成评估模型形成混合评估体系模型。
2.1 正常构件评价值的合成
起重设备中正常构件性能寿命的综合评价技术指标, 是由多个评价值相互合成搭配形成, 而结构中的故障构件评价值不存在合成问题, 它可以通过一个明确的故障指标评价值来定义。正常构件的评价技术指标体系, 包含强度、刚度、以及稳定性等影响因素, 影响因素相互间是对等的, 不存在明显偏向性, 也就是说在混合评估体系中, 对于政策构建而言, 允许单因素评价值间进行等量补偿, 以优化评估模型。
2.2 单构件子系统评价值的合成
大型港口起重设备金属结构, 由众多单构件子系统共同组成, 其在实际运行过程中虽某个特定单构件发生故障的概率并不高, 但对于整个设备金属结构体系而言其单构件发生故障的概率却较高。单构件发生安全隐患或故障初期, 其对整个金属结构体的安全稳定性影响不是很大, 但随工作次数和荷载强度的增加, 故障构件的性能会越来越差, 这样对整个金属结构的安全稳定运行就会产生较大影响。因此, 在分析整个金属结构安全性能时, 利用单构件评价值的合成, 结合安全影响系数, 就可确定受单构件小评价值影响整个金属结构性能寿命评价值的合成。
2.3 实例分析
某港口集团有限公司港埠公司现役1台MQ 10-2 5型门座起重机, 其母材为Q235, 每天大约起吊420次。于1989年投产, 在2010年进行性能寿命综合评估检测时, 其总共工作时长为22年。经综合评估分析得出以下结论。
从测试结构发现, 活配重平衡梁铰点附近、转台后伸距主梁下翼缘根部、以及转台和转柱结合部, 其动应力峰值较大, 尤其转台和转柱结合部位, 其动应力值已接近材料最大许用应力值。起重机活配重平衡梁及铰点支座结构设计较为单薄, 其在起吊运输工作过程中抖动较大, 易产生裂纹;转台后伸距主梁下翼缘根部以及转台和转柱结合部, 属于应力非常集中部位, 也容易产生裂纹。从结构外部直观检查可以发现上述两部位均已出现裂纹, 对整个金属结构的安全稳定工作运行影响较大, 易造成平衡梁发生折断和起重机整机倾覆等安全事故。起重机臂架承受波动较大的交变载荷, 长期处于压弯状态, 且工作频率较高, 易产生局部变形为题。从结构外观检测来看, 臂架上翼缘板已出现局部变形, 臂架内部角钢横肋焊缝部分开裂, 经荷载实际测试得到该起重机实际承载能力已下降为额定承载能力的91.8%。总体评估结果为该门座起重机已使用22年, 使用时间较长, 且受到工作环境、工作频率等因素的影响, 金属结构中许多单件结构安全性能较差, 整机已处于不安全状态, 剩余使用寿命仅为2年。
3 结语
总之, 在大型港口起重机金属结构性能寿命综合评估测试分析工作中, 具体那种评估测试方法更加符合实际, 还有待在实际工作中进行进一步实践积累和探索研究。
参考文献
[1]李庆芬.断裂力学及其工程应用[M].哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社, 2008.
