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水力发电厂的设备状态监测与故障诊断技术水力发电厂的设备状态监测与故障诊断技术水力发电厂是利用水能转换为电能的装置，其中设备运行状态的监测和故障诊断技术至关重要。
本文将介绍水力发电厂设备状态监测与故障诊断的技术，并探讨其在提高水力发电厂运行效率和维护成本方面的重要性。
一、设备状态监测技术1. 传感器技术传感器技术是水力发电厂设备状态监测的关键。
通过安装在设备上的传感器，可以实时监测设备的振动、温度、压力等参数，以判断设备是否正常运行。
这些传感器将实时数据传输给监控系统，使运维人员能够及时了解设备的状态，并采取相应的措施。
2. 数据采集与处理系统水力发电厂设备状态监测需要大量的数据采集和处理。
数据采集系统负责将传感器收集到的数据进行采集和存储，而数据处理系统则对这些数据进行分析和处理，以便预测设备的运行状态和故障情况。
数据采集与处理系统的高效运行是设备状态监测的基础。
3. 运行参数分析技术通过分析设备的运行参数，可以判断设备的状态是否正常。
例如，对水轮机的转速、流量和压力进行分析，可以判断水轮机是否存在故障。
运行参数分析技术可以通过建立设备的数学模型，对实时数据进行分析，并与模型进行对比，从而诊断设备的运行状态。
二、故障诊断技术1. 智能诊断技术水力发电厂设备故障诊断需要对大量的数据进行快速和准确的分析。
智能诊断技术利用人工智能和机器学习算法，能够自动处理和分析大量的数据，从中识别出设备故障的根本原因。
智能诊断技术可以帮助运维人员快速准确地进行故障诊断，提高设备的可靠性和运行效率。
2. 故障模式识别技术水力发电厂设备存在各种不同的故障模式，例如轴承故障、齿轮断裂等。
故障模式识别技术通过分析设备的振动、温度等参数，可以判断设备存在的故障模式，并提前预警。
这样，运维人员可以及时采取措施修复设备，避免故障对水力发电厂的影响。
3. 维修决策支持技术故障诊断技术不仅可以帮助运维人员判断设备故障的原因，还可以提供维修决策的支持。
水轮发电机组的状态监测和故障智能诊断系统的研究
杨晓萍;解建宝
【期刊名称】《西北水电》
【年(卷),期】1998(000)001
【摘要】本文通过分析水轮发电机组的故障特征和表现形式，介绍了一种机组状态监测和故障诊断系统。
根据机组状态监测和故障诊断系统的要求，提出了层次化的信息处理方法。
充分的利用神经网络和专家系统各自的优点，构造了基于神经网络和专家系统的水轮发电机组智能诊断系统。
该系统可广泛应用于各类水轮发电机组的实时监测和故障诊断。
【总页数】4页(P22-24,62)
【作者】杨晓萍;解建宝
【作者单位】西安理工大学水电学院;西安理工大学水电学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM312
【相关文献】
1.水轮发电机组的状态监测和故障诊断 [J], 余军
2.基于故障参数辨识的水轮发电机组综合状态监测系统研究 [J], 庄明
3.大机组状态监测故障智能诊断系统的设计及应用 [J], 郭颖;王兆玲
4.水轮发电机组状态监测与故障诊断系统研究 [J], 武桦;王小宇;张丽
5.大型水轮发电机组状态监测与振动故障诊断技术研究 [J], 徐世昌;夏松波
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水轮机组在线监测与故障诊断系统的研究与开发水轮机组是利用水能转换成机械能的主力发电设备之一。
随着水力发电的快速发展，水轮机组的可靠性和运行效率日益受到关注。
在线监测与故障诊断系统是提高水轮机组可靠性和运行效率的重要手段，对于保障水力发电安全运行具有重要意义。
水轮机组在线监测与故障诊断系统的研究与开发主要从以下几个方面展开：首先，系统应该具备对水轮机组各个关键参数进行实时监测的能力。
通过在水轮机组的关键位置安装传感器，可以实时获取水轮机组的状态信息，包括转速、流量、压力、温度等指标。
这些数据可以通过通信网络传输到监测平台，实现对水轮机组的远程监测。
通过实时监测，可以及时发现水轮机组的异常情况，并采取相应的措施，避免故障的发生。
其次，系统需要具备对监测数据进行分析和处理的能力。
监测数据量庞大，单纯地将数据传输到监测平台并不能发挥其价值。
因此，研究与开发在线监测与故障诊断系统时，需要引入数据分析和处理的算法。
这些算法可以对监测数据进行实时分析，识别出水轮机组的异常行为，并生成相关的报警信息。
此外，还可以对历史监测数据进行离线分析，挖掘出水轮机组的运行规律和特征，为未来的故障预测和预防提供依据。
另外，系统需要具备故障诊断的能力。
通过对监测数据的分析，可以判断水轮机组是否存在故障，并进一步诊断故障类型和位置。
故障诊断是在线监测与故障诊断系统最关键的功能之一，可以帮助运维人员迅速找到故障原因，并采取相应的措施进行修复。
在系统研究和开发过程中，可以结合机器学习、人工智能等技术，建立故障诊断模型，提高故障诊断的准确性和效率。
最后，系统应该具备友好的用户界面和操作方式。
在线监测与故障诊断系统的最终用户是水力发电厂的运维人员，因此系统的用户界面应该简洁明了，方便用户进行操作和数据查看。
此外，系统还应该具备报警功能和远程控制功能，方便运维人员及时处理故障和异常情况。
综上所述，水轮机组在线监测与故障诊断系统是提高水力发电设备可靠性和运行效率的关键技术之一。
关键词：水电机组；故障诊断；状态检修；KKS；在线监测随着水电机组单机容量不断增加，在系统中占比不断增长，水电厂的安全稳定经济运行已成为我国能源结构调整目标实现的重要保障。
[1]当前水电机组仍然采用计划检修模式，存在一定的盲目性，检修不足无法保障机组的运行性能，过度检修又会造成资源的浪费。
为满足水电企业提高机组等效可用率、降低生产成本等客观需求，建立一个能准确分析机组故障原因和评估机组运行状态的系统对电力系统稳定可靠运行具有十分重要的意义。
1系统功能架构如图1所示，水轮发电机组故障诊断系统功能架构从下往上分别由数据采集层、数据存储层、服务层、业务应用层、展现层组成。
数据采集层用于实时采集水电厂各类生产数据，主要包括计算机监控系统、机组振摆监测系统、电能量管理系统和变压器色谱分析系统数据。
各类数据经过统一编码后存入数据访问KDP平台，以结构化数据、非结构化数据、消息数据、平台基础数据等模式进行存储。
数据交换提供统一的数据访问服务，该服务提供了基于REST和WebService两种模式数据接口，所有服务层和展现层都通过该接口来实现数据访问，解耦业务及信息展示和数据库存储的关系。
服务层的报表引擎、日志服务、统计运算、实时计算、专业诊断、流程引擎、消息服务和权限服务均通过数据交换访问KDP平台数据。
结合水电厂生产实际情况，为故障诊断系统规划了包含综合信息、状态监测、能效分析、故障诊断、运行优化、检修决策、系统管理七大业务应用模块，后期还可以随着需求的不断增长对业务应用进行扩展。
在展现层用户可以通过普通的PC浏览器接入平台系统。
2数据编码设计要实现设备管理信息化，数据标准统一化，首先必须对电厂内的各类设备和数据按照统一规则进行编码，本故障诊断系统数据编码基于KKS（电厂标识系统，KraftwerkKennzeichenSystem）规则，其逻辑结构和组成体系层次分明，代码简单明了，不依赖于计算机程序语言而独立存在，用于足够的容量进行扩充；[2]同时该编码具有唯一性，是一种先进合理、科学实用的编码技术，分为管理域、设备域和量值域。
水轮发动机的自动化监测与诊断系统引言水轮发动机是一种重要的机械设备，广泛应用于水力发电领域。
然而，由于长期运行和环境因素等原因，水轮发动机容易出现各种故障，这些故障可能会导致设备损坏、生产能力下降甚至造成安全事故。
因此，建立一套自动化监测与诊断系统对于维护水轮发动机的稳定运行至关重要。
一、自动化监测系统的设计与构成自动化监测系统由数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块和故障诊断模块组成。
数据采集模块通过传感器实时采集水轮发动机运行参数，如转速、温度、压力等。
数据传输模块将采集的数据传输至数据处理模块，数据处理模块利用先进的算法对数据进行处理和分析。
故障诊断模块通过对数据的监测和分析，实现对水轮发动机状态的实时监测及故障的自动诊断。
二、自动化监测系统的功能与优势1. 实时监测功能：监测系统能够实时采集水轮发动机运行数据，实现对设备状态的全方位监测，及时发现异常情况。
2. 故障预警功能：监测系统能够通过数据分析，实现对水轮发动机未来可能发生故障的预判，并进行预警提示，帮助维护人员预防性地采取措施。
3. 自动诊断功能：监测系统能够基于数据分析，自动诊断出水轮发动机故障的类型及位置，提供维修人员更为具体的故障信息，有助于快速、准确地进行故障排除。
4. 故障历史记录功能：监测系统能够记录水轮发动机的运行数据和故障发生情况，形成完整的故障历史记录，为设备维护提供重要依据。
三、自动化监测系统在实际应用中的效果多家水电站在运用自动化监测系统后，取得了显著的效果。
通过实时监测、预警和自动诊断功能，成功避免了许多潜在故障，提高了水轮发动机的可靠性和运行效率。
在故障发生时，监测系统的自动诊断能力极大地减少了维护人员的排查时间，迅速定位和解决问题，减少了设备维护的成本和时间。
结论水轮发动机的自动化监测与诊断系统是提升水力发电设备运行可靠性和安全性的关键手段。
随着科技的不断发展，基于大数据和人工智能技术的自动化监测与诊断系统将迎来更广阔的应用前景，为水轮发动机的安全稳定运行提供更为有力的支持。
水电机组状态监测与故障诊断系统内容摘要：摘要：利用信息技术实现水电机组的状态监测和故障诊断是提高水电厂经济效益和安全运行的重要技术保证。
本文重点介绍了水电机组状态监测和故障诊断系统及其经济效益和成功案例。
摘要：利用信息技术实现水电机组的状态监测和故障诊断是提高水电厂经济效益和安全运行的重要技术保证。
本文重点介绍了水电机组状态监测和故障诊断系统及其经济效益和成功案例。
关键词：水电机组状态监测故障诊断效益1 状态监测和故障诊断系统的目标利用信息技术和状态监测技术，逐步实现中、小水电站从计划检修到状态检修，提高其经济效益和安全性。
2 系统必要性近几年，随着大、中、小型水电厂的建设，水电系统的状态检修工作已越来越受到重视。
原国家电力公司在科技发展规划中，明确提到有关水轮机组的故障监测和状态检修技术的发展计划。
10月，在甘肃省刘家峡水电厂，由中国电力企业协会组织召开了"水电机组检修改革工作会议"，会议通过了我国应逐步废除计划检修，尽快实行状态检修的倡议，并提出应大力发展机组状态监测技术。
其倡议有如下几方面的工程背景：(1)强烈的振动是水轮机组运行中一种常见的故障，其特征不易捕捉，难以铲除事故隐患，不仅影响水轮机组的正常运行，而且还会降低机组和零部件的使用寿命。
(2)水轮机空蚀是水轮机损伤的主要原因，其损伤程度已成为确定是否进行大修的关键参数，因空蚀将直接降低水轮机机组经济效益和安全性。
(3)随着水力发电机组在整个电网中的比重越来越大，年平均发电时间延长，检修时间缩短，一旦因事故停机，造成的经济损失极为严重。
此外，电网调度中越来越强调水电机组的调峰作用，要求充分利用水电厂最大出力。
(4)近年来高水头、高转速、高效率、大容量的水电机组的设计实践中趋向使用高强度的材料，构件更加灵活，刚度的减小和机组尺寸的增加，必然会带来更多的稳定性问题。
(5)无人值班，少人值守，减人增效，降低维修成本，厂网分开等一系列符合市场经济规律的现代管理和维修模式的形成和建立，迫切需要强有力的技术支持手段。
第27卷第5期农业工程学报V ol.27 No.52011年5月 Transactions of the CSAE May. 2011 213 网络化水轮机组状态监测与故障诊断系统设计李明1，孙涛2（1. 武汉纺织大学计算机科学学院，武汉 430073； 2. 武汉大学电子信息学院，武汉 430072）摘要：大中型水轮机组的安全运行对于水电站以及电网的运行有重要影响。
在分析水轮机组状态监测与故障诊断原理的基础上，设计了一种新颖的网络化水轮机组状态实时监测与故障诊断系统。
该系统有过程层、监测层和站控层3个层次，通过RS-485总线和以太网相互联接；现场节点以A VR单片机ATmega8515为核心；监测站是一台高性能的工业计算机，能实时监测水轮机组的运行状态，并采用小波分析和神经网络相结合的方法对机组的故障进行诊断；系统通过Web服务器实现基于Internet的远程状态监测与故障诊断。
试验结果显示该系统能准确采集水轮机组的振动信号，并能实现2种常见故障类型的识别。
关键词：水轮机组，状态监测，故障诊断，A VR，小波变换，神经网络doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2011.05.038中图分类号：S212，TP277 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2011)-05-0213-06李 明，孙 涛. 网络化水轮机组状态监测与故障诊断系统设计[J]. 农业工程学报，2011，27(5)：213－218.Li Ming, Sun Tao. Networked condition monitoring and fault diagnosis system for hydraulic turbine set[J]. Transactions of the CSAE, 2011, 27(5): 213－218. (in Chinese with English abstract)0 引 言水力发电是一种环保、可重复开发利用的绿色能源。
在国家大力提倡节能减排，发展低碳经济，实现经济可持续发展的背景下，为解决我国电力供应紧缺紧张的局面，发展水力发电显得尤为重要。
随着水力发电机组单机容量的不断增大，其安全性和经济性日显重要，水力发电机组一旦发生事故，轻则影响机组的正常运行，重则机组设备损坏，甚至影响电网的安全和稳定，因而提高水电站运行的智能化以及发电质量具有重要意义[1]。
电气设备的维修方式可以分为3种：故障维修、定期维修和状态检修。
故障维修是保持设备一直运行直到发生故障才进行维修的一种方式；定期维修是按照预定的时间间隔或检修周期进行计划维修的一种方式；而状态检修是一种以设备运行状态为基础、以预测设备状态发展趋势为依据的检修方式。
状态检修方式能及时地、有针对性地对设备进行检修，不仅可以提高设备的可用率，还能有效降低检修费用，代表着电气设备维修的发展方向[2-4]。
国内有些学者研究并设计了基于水轮机的状态监测与故障诊断系统；如周立华等使用NI公司的数据采集模板对压力脉动、振动与摆度、空蚀、效率等参数进行采集，使用LabView和SQL Server等设计监测软件系统，但实质还是一个单机工作的状态监测与故障诊断系统[5]。
刘昌玉等设计的水轮机状态监测系统以32位的DSP组成数据采集与分析模块，通过TCP/IP协议将数据传输给上位机的监控软件，监控软件用C++ Builder和收稿日期：2010-08-17 修订日期：2010-10-22作者简介：李 明（1975－），男，湖北汉川人，讲师，武汉大学博士，主要从事网络化检测与控制、现场总线技术及应用等方面的研究。
武汉武汉纺织大学计算机科学学院，430073。
Email: lettermail.lm@ SQL Server设计，但整个系统只有2个层次，没有实现与Internet的连接[6]。
吴道虎研究基于声学的水轮机状态监测技术，只对水轮机在不同工况下进行了噪声测试试验[2]。
盛旺、瞿曌等人利用LabView、PXI、MXI-3和DataSocket技术，采用C/S结构模式来实现水电机组状态监测与故障诊断系统的网络化，但这种方案需要购置大量的PXI总线仪器模块、MXI-3模块，以及图形化软件开发工具，开发费用较高[7-8]。
国外大量研究风轮机的状态监测与故障诊断技术，认为用小波变换对振动信号进行分析是一个关键技术，并认为声发射技术正受到越来越多的关注，但国外对水轮机组的状态监测与故障诊断的研究偏少[9]。
本文提出一种具有过程层、监测层和站控层3个层次、RS-485总线和以太网2种数据传输方式的大中型水轮机组状态监测与故障诊断系统的设计方案。
采用AVR 单片机自行设计过程层数据采集节点，采用Visual C++和SQL Server设计监测站的监测软件系统，基于TCP/IP 协议将现场数据上传至站控层的服务器。
该系统克服了以往水轮机组状态监测与故障诊断系统开发费用高、设计复杂等问题，便于实现基于Internet的远程状态监测与故障诊断，可显著提高水电站运行的经济效益及促进国家智能电网的建设。
1 水轮机状态监测与故障诊断原理水轮机的状态监测与故障诊断技术的实质是了解和掌握水轮机在运行过程中的状态，评价、预测水轮机的可靠性，早期发现故障，并对其故障原因、部位、危险程度等进行识别，预报故障的发展趋势，针对具体情况作出检修决策。
因此水轮机状态监测与故障诊断技术实际上包含水轮机状态识别及其发展趋势的预测2个方面农业工程学报 2011年214的内容，具体过程分为：信号测取、特征提取、状态识别和状态分析，见图1所示[2]。
图1 水轮机状态监测与故障诊断过程Fig.1 Procedure of condition monitoring and fault diagnosis for hydraulic turbine在设备诊断技术领域中，振动诊断是普遍采用的最基本的方法之一。
电气设备故障中，60%～70%的故障可通过振动和振动辐射出的噪声反映出来。
水轮机在运行过程中的各种状态量，皆蕴含着大量可利用的信息，如水轮机组下机架的振动参数表征着转动部分质量的平衡情况，其振动的基频分量说明水轮机电磁振动情况。
通过对这些数据的采集和分析,可以对水轮机进行实时故障分析和诊断，极大提高其运行状态的可预测性[3-4]。
特征提取直接关系到故障诊断的确诊率和故障早期预报的可靠性，为保证特征值准确提取，可借助于对非平稳、非高斯信号的现代信号处理研究理论，在对信号的深度加工中获取更多的特征信息。
非平稳信号处理的主要方法是时频分析，包含线性和非线性两种形式。
线性时频分析主要包括小波变换、短时Fourier 变换、Gabor 展开等，是目前机电设备状态监测与故障诊断分析技术的研究热点；而非线性时频分析应用最广泛的是二次双线性时频分布，包括Cohen 分布、Wigner-Ville 分布、谱图、尺度图等[2-4]。
2 状态监测与故障诊断系统结构水轮机的运行时的各种参数，如振动量、电气量、上下游水位、功率损耗、压力、温度等，由分布于现场的多个数据采集节点实时采集，然后通过RS-485总线传送到上位机监测与故障诊断系统，并保存在数据库规定的位置。
振动传感器选用北京桑拓应用技术研究所生产的ST-DP 型地震低频振动传感器，摆度传感器选用CWY-DO 系列电涡流传感器，压力传感器选用AK-1型应变式脉动压力传感器。
对振动信号的采集与分析是水轮机组状态监测的重要内容。
水轮机的振动与其他机械的振动相比有较大的差别，除了要考虑系统本身的机械特性之外，水轮机的过流部件以及电磁力也会使水轮机产生较大的振动。
整个监测与故障诊断系统的结构如图2所示。
系统从纵向上看分为3个层次，即过程层的现场数据采集节点、监测层的监测站和站控层的服务器、工程师站等。
在过程层，为了提高数据传输的实时性，根据水轮机组的数量将RS-485总线分段，一台水轮机组成一个网段，由现场节点采集水轮机运行时的各种状态参数，并将数据传送到监测层的监测站，一台监测站负责监视一台水轮机组的运行状态。
然后通过交换式以太网将整个水电厂的所有水轮机组的运行状态全部传送到站控层的服务器，由位于站控层的Web 服务器通过Internet 向外部发布水轮机组的运行信息，并实现基于Internet 的远程监测与故障诊断[10]。
图2 网络化水轮机组状态监测与故障诊断系统结构Fig.2 Networked framework of condition monitoring and fault diagnosis system for hydraulic turbine set第5期李明等：网络化水轮机组状态监测与故障诊断系统设计2153 现场节点设计现场节点主要负责对水轮机组运行过程中的各种信号进行实时采集和传输，包括水轮机组振动摆度监测、机组转速监测、机组导叶开度监测、水轮机气蚀监测、尾水管真空监测、电气量监测、压力监测、温度监测、水位及油位监测、水流量监测等。
采集的信号包括模拟信号和开关信号。
现场节点接收来自监测站的数据采集命令和其他一些组态命令，同时把采集到的数据通过RS-485总线上传到监测站。
图3显示了一种采集11路模拟信号的现场节点的硬件电路图。
图3 现场节点硬件电路Fig.3 Hardware circuit of field node现场节点以AVR单片机ATmega8515为核心。
ATmega8515是一种基于AVR增强型RISC架构的低功耗CMOS的8位微控制器，吞吐量在1MHz内可达1MIPS，速度大大超过传统51单片机。
且具有8K字节的可在线编程ISP的 Flash ROM，512字节的EEPROM 和512字节的静态RAM，另外还有扩展存储器接口，可将数据存储器最大化到64K字节。
有35个通用I/O线，32个通用工作寄存器，2个有比较模式的灵活定时/计数器，1个SPI串口，1个可编程串行同步/异步USART，1个可编程看门狗定时器等，硬件资源十分丰富。
由于现场节点需要采集大量的数据，ATmega8515芯片内部的512字节SRAM容量不足，使用芯片62256将数据存储器增加了32K字节。
使用串行AD转换芯片TLC2543将模拟信号转换成数字信号，并通过SPI方式送入ATmega8515。
现场节点通过MAX485芯片将数据送上RS-485总线[11-12]。
4 监测站的监测软件设计位于监测层的监测站是一台高性能的工控机IPC，向下通过RS-485总线连接分布在各处的现场节点，向上通过交换式以太网与Web服务器、数据库服务器等相连。
监测站的开发工具为Visual C++和SQL Server。
