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(gè)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(dòng)速度為33 r/min，變加載液壓系統(tǒng)對(duì)三個(gè)磨輥實(shí)現(xiàn)壓力控制，并實(shí)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?；蚬收蠈?huì)影響整個(gè)機(jī)組的安全運(yùn)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(cè)系統(tǒng)，對(duì)保證火電廠的安全運(yùn)行具有十分重要的意義。

文獻(xiàn)[7]實(shí)現(xiàn)了基于LabVIEW的磨煤機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù)在線采集分析系統(tǒng)。針對(duì)磨煤機(jī)實(shí)際運(yùn)行過程中故障類型難以確定及故障診斷時(shí)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(cè)控制器，在充分接近磨煤機(jī)的實(shí)際運(yùn)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(yùn)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(duì)關(guān)鍵零部件的基于振動(dòng)/聲學(xué)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)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(yùn)行等實(shí)際要求，本文開發(fā)了適用于磨煤機(jī)振動(dòng)/聲音監(jiān)測(cè)的智能振動(dòng)/聲音采集設(shè)備，設(shè)計(jì)了磨煤機(jī)振動(dòng)/聲音數(shù)據(jù)采集方案。在對(duì)磨煤機(jī)運(yùn)行振動(dòng)/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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸和收集。為后續(xù)的磨煤機(jī)運(yùn)行監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。

1 系統(tǒng)架構(gòu)和技術(shù)路線

項(xiàng)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(yùn)行時(shí)振動(dòng)、聲音和溫度數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，并通過基于聲學(xué)指紋的人工智能識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)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(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)總體架構(gòu)

1.1 可邊緣計(jì)算的聲振溫一體式智能傳感器

針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景設(shè)備狀態(tài)感知，開發(fā)了可邊緣計(jì)算的聲音、振動(dòng)、溫度一體的智能傳感器，采用兼容性工業(yè)設(shè)計(jì)，可根據(jù)場(chǎng)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(shí)物圖

本項(xiàng)目監(jiān)測(cè)電廠中兩個(gè)350 MW燃煤超臨界火力發(fā)電機(jī)組共10臺(tái)磨煤機(jī)，每臺(tái)磨煤機(jī)根據(jù)監(jiān)測(cè)目標(biāo)確定8個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位，每個(gè)點(diǎn)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(chǎng)安裝實(shí)景圖，其中左圖為電機(jī)驅(qū)動(dòng)端監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的傳感器安裝情況，右圖為磨煤機(jī)外殼的其中一個(gè)拉桿位置的監(jiān)測(cè)點(diǎn)位傳感器安裝情況。

圖3 磨煤機(jī)監(jiān)測(cè)傳感器布設(shè)實(shí)景圖

1.2 支持分布式高并發(fā)容錯(cuò)計(jì)算的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)

本方案的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)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(tái)和智加工業(yè)云兩部分。廠區(qū)端平臺(tái)部署于各廠區(qū)內(nèi)，負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)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(chǔ)、支持智能計(jì)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(jì)算的效率和用戶體驗(yàn)。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(jì)算、工業(yè)設(shè)備管理研究、現(xiàn)地端平臺(tái)運(yùn)維方案實(shí)施等功能。同時(shí)設(shè)計(jì)并實(shí)施信息安全、數(shù)據(jù)遷移以及模型管理等方案，實(shí)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(shí)別引擎

針對(duì)數(shù)據(jù)總量大、單次計(jì)算數(shù)據(jù)量有限、使用數(shù)據(jù)可預(yù)判、計(jì)算時(shí)設(shè)備數(shù)據(jù)相對(duì)獨(dú)立、計(jì)算頻次高、單次計(jì)算時(shí)間短等場(chǎng)景特點(diǎn)，設(shè)計(jì)將部分計(jì)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(diǎn)，與該設(shè)備相關(guān)的計(jì)算由該節(jié)點(diǎn)的計(jì)算、存儲(chǔ)以及緩存模塊配合完成，減少數(shù)據(jù)在節(jié)點(diǎn)間的移動(dòng)。在單次計(jì)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(jì)算核心，并行高效地執(zhí)行運(yùn)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(jì)算設(shè)計(jì)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(shí)別技術(shù)是本項(xiàng)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(shí)別系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)。

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(shí)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(jí)人員充分展示本系統(tǒng)的檢測(cè)和診斷結(jié)果，設(shè)計(jì)了豐富的前端信息展示和可視化功能，主要包括：設(shè)備臺(tái)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(dòng)生成診斷報(bào)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(guó)內(nèi)首套基于振動(dòng)/聲音聲紋識(shí)別技術(shù)的磨煤機(jī)運(yùn)行監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)和系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況確定了監(jiān)測(cè)點(diǎn)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(yùn)行時(shí)振動(dòng)、聲音和溫度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，并通過基于聲學(xué)指紋的人工智能識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)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(shí)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。