水轮机组在线监测与故障诊断系统的研究与开发
水轮发电机组状态监测及故障诊断系统方案设计
（ 明理 工 大 学 电 力 工 程 学 院 ， 南 昆 明 昆 云 摘
要 ：文 章 Biblioteka 对 水 轮 发 电 机 组状 态 监 测 与 故 障 诊 断 系统 的 任 务 、 能 定 位 进 行 分 析 的 基 础 上 ， 循 计 算 机 监 控 系 统 的 研 制 方 法 与 功 遵
维普资讯
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云 南水 力 发 电
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第 １ ８卷 第 ２期
水 轮 发 电机 组 状 态 监 测 及 故 障诊 断 系统 方 案 设 计
吴世林 ， 梅 宏， 高 峰
效果。
关 键 词 ：水 轮 发 电机 组 ； 态 监 测 ； 障 诊 断 ； 算 机 ； 放 性 状 故 计 开
中图分类号 ：Ｔ ３ ２ Ｔ ２７ Ｍ １ ；Ｐ７
文献标 识码 ：Ａ
文章编号 ：１０ ０ ６—３５ （Ｏ２ ０ ９ １２０ ）２—０ ５ ００—０ ３
状 态监 测 与故 障诊 断 系统作 为计 算 机 监 控 系 统 及 其 后 果 ， 出控 制 故 障 继 续 发 展 和 消 除 故 障 的调 提 的一 种 具 体 应 用 ， 在研 究 和设 计 的 过 程 中也 应 遵 循 整 、 维修 和治 理 的对 策措 施并 加 以 实施 ， 终 使设 备 最
计 算 机监 控 系 统 研 制 的一 般 方 法 、 骤 和 原 则 。 首 复原 到 正 常状 态 。 步 先 需 要 对 监 控 对 象 的性 质 、 点 和监 控 任务 以 及 功 特
能 定 位进 行 分 析 ， 合 当前 计 算 机 技 术 、 结 网络 技 术 、 ２ 状 态 监 测 及 故 障 诊 断 系 统 设 计 的 基 本 原 测 量 技 术 及 控 制 理 论 的现 状 与 发 展 ， 而确 定 控 制 则 进
水轮发电机组的状态监测和故障智能诊断系统的研究
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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基于大数据的水电机组状态监测与故障诊断系统研究与实现
基于大数据的水电机组状态监测与故障诊断系统研究与实现摘要：随着信息通信技术的快速发展，水电厂的生产运行和状态监测系统都积累了大量的数据，采用传统分析法进行数据分析和处理，耗时且难以有效发现数据中隐含的知识。
本文采用大数据技术，研究水电机组状态监测数据、运行数据及生产管理数据等与机组状态之间的关系，通过对状态监测、生产实时、生产管理及同类机组运行数据的大数据分析，实现机组状态的评估和故障诊断，并可预测机组运行的发展趋势。
采用HADOOP和SPARK平台开发了基于大数据技术的水电机组状态监测与故障诊断系统，并通过实际算例证明了所提方法的可行性及有效性。
关键词：水电机组；状态监测；故障诊断；大数据技术0 引言当前，我国电网正朝着“特高压电网+泛在智能电网+清洁能源”的能源互联网方向发展，要消纳大规模风电和太阳能发电，需要大力发展水电为电网安全运行做保障[1]。
随着水电厂运行和生产管理自动化、智能化水平的不断提高，积累了海量的数据，采用传统的分析方法对这些数据进行分析和处理，耗时且难以有效发现数据中隐含的知识。
如何使水电机组生产运行、状态监测和设备管理等方面的海量数据得到有效利用，使其为机组运行状态分析和故障诊断提供有益参考，从而实现机组状态检修，成为当前亟需研究的重要课题。
目前，对于水电机组状态监测和故障诊断系统的研究大多基于传统的信号处理方法，它是以水轮机的状态监测为基础，根据所获得的监测数据，提取反映水轮机运行状态的特征值，并对这些特征值进行分析诊断，判断水轮机是否存在故障[2-4]。
这种方法只能对故障进行事后分析，无法实现预测，而且由于故障样本数据有限，导致其适应性差，只能用于特定故障的分析诊断。
国内外已有一些基于数据挖掘技术的电力设备故障诊断和状态检修方面的研究[5-6]，为发电机组状态监测分析和故障诊断提供了有益探索。
但这些研究和系统开发仍基于集中式数据仓库的数据挖掘技术，依赖于传统的因果推断机理建立数学分析模型，应用范围较窄且使用复杂。
水电机组状态监测与故障诊断研究
水电机组状态监测与故障诊断研究水电机组是利用水力能转换为电力能的装置，是水电站中的核心设备。
而机组的状态监测与故障诊断一直是水电行业关注的焦点，因为及时准确地发现并处理机组故障，对于确保水电站的安全运行至关重要。
本文将就水电机组状态监测与故障诊断的研究进行探讨。
对水电机组进行状态监测是十分必要的。
监测水电机组的状态可以帮助提前发现机组存在的问题，及时采取措施维护和修理。
通过监测水轮机、发电机和其他重要设备的振动、温度、压力等参数，可以了解设备的运行情况，判断是否存在异常。
如果水电机组出现异常状态，有可能导致设备的损坏，对水电站的安全运行产生严重影响。
接着，机组状态监测的方法有很多种。
传统的监测方法主要包括振动监测、温度监测、压力监测等。
这些方法可以通过传感器实时监测水电机组的运行参数，一旦发现异常情况，工作人员可以及时采取措施处理。
随着信息技术的发展，机组状态监测也可以借助于数据采集系统和远程监控系统，通过网络传输实时数据，实现对水电机组状态的远程监测，大大提高了监测的效率和精度。
除了状态监测，对机组故障的诊断也是至关重要的。
水电机组故障的诊断可以帮助找出故障原因，采取有效的措施及时修复，避免事故的发生。
目前，针对机组故障诊断的研究主要包括基于规则的故障诊断、基于模型的故障诊断和基于数据驱动的故障诊断等方法。
基于规则的故障诊断是根据专家经验和规则库进行故障诊断，该方法比较直观，但对于复杂的故障诊断很难取得较好的效果。
基于模型的故障诊断是利用机组的物理模型来预测机组的运行状态，该方法的准确性较高，但对于模型的建立和更新要求较高。
基于数据驱动的故障诊断是利用机组的历史数据来进行故障诊断，该方法简单易行，但对数据的准确性要求较高。
在进行机组故障诊断时，还需要考虑到多种因素。
首先是信息融合技术，机组故障的诊断需要利用多种参数信息，如振动、温度、压力等，需要将这些信息进行融合分析，提高故障诊断的准确性。
其次是专家系统的建立，通过建立专家系统，可以将专业知识和经验以规则的形式存储，以便在故障诊断中进行参考。
水轮机组状态监测故障诊断专家系统介绍
振幅一般是计算一段时间内振动波形的峰 峰值、平均值和均方根值（有效值）。速度的有 效值称为振动烈度，反映振动的能量大小。
显示振幅及相位随转速的变化。从中可确定临界 转速及机器状态的变化。
级 联 图 资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
显示开停机过程中振动随转速的变化，它可以 清楚描述开停机过程中机组状态的变化。
瀑 布 图 资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
显示振动随转速、电压和导叶开度（负荷）的 变化，可反映在一定时间内机器状态的变化。
资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
频率
频率（f）是具有周期性变化规律的物理量在 单位时间内的循环次数。
由于振动频率趋向于机器转速的整数倍或分数 倍，通常表示为机器转速的倍数，如：
1X=1×rpm 表示振动频率和机器的转速相同 0.43X=0.43×rpm 表示振动频率是机器转速的43％
频率是用来分析设备故障的主要参数。有些故 障通常表现为特定的频率，但振动频率和故障之间 并不存在简单的一一对应关系。
丰富多彩的显示方法
主画面动态显示每个通道的棒图，通道名称， 报警值，危险值，实时值以及投保状态等。
资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
丰富多彩的显示方法（续）
数字显示:画面以大号阿拉伯数字满屏显 示通道的实时值，显示清晰醒目。
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第三层次：振动分析（人工诊断 ）
振动三要素：振幅、频率和相位
资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
波形-频谱-轴心轨迹
水电机组状态监测与故障诊断技术应用研究
水电机组状态监测与故障诊断技术应用研究******************摘要：在水电机组运行期间，需要工作人员对机组的整个运行状态情况进行监测和分析，当发现机械故障之后，需要及时地进行故障排除和处理，只有这样，才能有效保证和延长水电机组使用年限，最大限度地避免水电机组出现故障，降低企业的经济损失。
随着经济的高速发展和科学技术的不断进步，水电机组的状态监测技术也得到了快速的发展，通过运用这些先进的科学技术，有效地保障了水电机组的稳定运行和经济效益的提高。
文章通过对水电机组状态进行监测及其出现水电故障问题的相关的解决方法进行介绍，希望能为后期水电机组的安全、稳定、高效运行提供帮助。
关键词：水电机组状态监测；故障诊断；探讨1、水电机组状态监测技术相关分析对于水电机组来说，其状态监测技术主要包括以下几个方面。
1.1机组振动稳定性监测技术对于此类监测技术来说，其监测的主要内容涉及以下三方面：第一方面是对机组的水压脉动的监测；第二方面是对主轴摆度的监测；第三部分则是对结构振动参数的监测，其又包括监测分析系统部分和振动传感器部分。
对于监测分析系统来说，其主要作用有：采集相关数据、对采集到的数据进行储存以及分析采集到的数据信息，从而能够全面的了解振动相关的数据信息，并以这些数据为主要依据判断发生振动的主要原因并给出相对应的解决措施。
而对于振动传感器来说，其收集信息的主要来源是可以表征机组振动状态的非电量特征参数，并将其提供给监测系统，供其使用。
1.2水轮机效率监测技术对于水轮机效率的监测主要具有以下两方面的重要作用：其一是可以进一步提高机组的自动化水平；其二是可以促进经济化运行的稳定性。
水轮机效率监测技术的监测内容主要包括以下几方面：一是采集测量无功功率的参数；二是采集测量有功功率的参数；三是采集测量接力器行程的参数；四是采集测量工作的参数；六是采集测量水轮机流量的参数。
对于监测水轮机流量来说，能够对其进行监测的方法有不少，但是可以实现在线监测的则只有以下两种方法：第一种是蜗壳差压法，这种方法不仅容易操作而且造价相对比较低，具有很高的实用性；第二种则是超声波法，这种在线监测方法因为受特殊流道条件的影响，因而需要进一步提高其测量的准确度和可靠性。
水轮发动机的自动化监测与诊断系统
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。
水轮机调速系统仿真、测试与故障诊断装置简介.
水轮机调速系统仿真、测试与故障诊断装置简介一、开发水轮机调速系统仿真、测试与故障诊断装置的用途与意义随着计算机科学技术的发展及其在工业领域的应用日趋成熟，设备维护和维修方式由传统的事后维修、定期维修和视情维修，逐渐向设备的状态检修方向发展。
状态检修是一种以设备技术状态为基础的预防维修方式，它根据设备的状态检测和故障诊断所提供的信息，经过数据处理和分析来判断设备的劣化程度，并在故障发生前有计划地进行适当的维护及维修。
水轮机调节系统是由调速系统和调节对象组成的闭环系统（图1-1 ）。
其中调速系统包括调速器电气部分、电液随动部分以及油压系统，调节对象包括水轮机及其有压过水系统、发电机及电网。
水轮机调节系统是水电站运行的重要组成部分之一，是具有开机、停机、并网等机组控制和转速、功率调节等功能的机-电系统。
它的可靠运行直接关系到电厂甚至电网的生产质量和安全。
传统模式下的计划检修和事后维修无法完全适应电厂自动化程度日益提高的要求，而且其中存在的弊端显而易见。
开展水轮机调速系统仿真、测试与故障诊断装置研究的重要性和必要性可见一斑。
图1-1：水轮机调节系统方框图水轮机调速系统仿真、测试与故障诊断装置（以下简称装置）是在水电站综合自动化日益完善的背景下为了适应水轮机调速系统性能测试、参数优化、故障诊断的需求而研制开发。
装置由基于DSP 应用模板的智能设备和远程工作站组成，系统采用分布式采样处理、集中显示输出的结构，在设备内部完成全部数据采样、监测及故障功能，同时结合现场总线技术，利用工作站对智能设备采集的数据、诊断的结果进行远程显示输出及打印输出。
水轮机调速系统仿真、测试与故障诊断装置还可以作为水电厂状态检修系统的一部分。
关于水电厂状态检修系统早有人提出各种设想，分布式处理的思想也是当代状态监测与检修的趋势，装置取代了原来的一台工控机，实现了对某监测对象的采样、存贮、分析、计算、特征值提取及故障诊断、高速通讯以及仿真等功能。
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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。
通过实时监测、数据分析和故障诊断等功能，可以及时发现水轮机组的异常情况和故障，并采取相应的措施进行修复。
同时，还可以通过分析历史监测数据，挖掘出水轮机组的运行规律和特征，为故障预测和预防提供依据。
在线监测与故障诊断系统的研究和开发将进一步提升水力发电设备的可靠性和运行效率，保障水力发电安全运行
通过对水轮机组进行在线监测与故障诊断，可以及时发现和解决潜在的故障和异常情况，提高水力发电设备的可靠性和运行效率。
此外，系统的友好用户界面和操作方式使得运维人员能够方便地进行操作和数据查看，并且报警功能和远程控制功能有助于及时处理故障和异常情况。
借助机器学习和人工智能等技术，可以建立故障诊断模型，提高故障诊断的准确性和效率。
因此，水轮机组在线监测与故障诊断系统是提高水力发电设备运行安全和效率的重要技术。
通过研究和开发在线监测与故障诊断系统，可以进一步提升水力发电设备的可靠性和运行效率，保障水力发电的安全运行。