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正文內(nèi)容

磨煤機系統(tǒng)智能分析與管理技術(shù)研究項目立項建議書-v(編輯修改稿)

2025-02-02 19:26 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 相似度劣化報警、實際值限值報警兩種告警模式,從而實現(xiàn)了 磨煤機 監(jiān)測參數(shù)的早期 劣化或故障預(yù)警。在充分考慮參數(shù)類、設(shè)備、系統(tǒng)的對于上層設(shè)備狀態(tài)評價的影響程度或貢獻(xiàn)度的基礎(chǔ)上,采用分層次的設(shè)備狀態(tài)評價方法,由監(jiān)測參數(shù)狀態(tài)評分進(jìn)而計算 磨煤機系統(tǒng) 的狀態(tài)評分及對應(yīng)狀態(tài)(正常、注意、異常、嚴(yán)重)。當(dāng)機組、系統(tǒng)或設(shè)備出現(xiàn)不同級別的預(yù)警提示時,系統(tǒng)能通過不同顏色進(jìn)行標(biāo)識展示,同時會把引起該異常的主要測點羅列出來,便于電廠技術(shù)人員進(jìn)行故障定位分析和查找原因。 3)磨煤機 經(jīng)濟性分析與運行指導(dǎo) 通過工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺通過專項建模的方式針對磨煤機出力、一次風(fēng)流量、風(fēng) /煤比、出口風(fēng)溫、入口溫度 、出入口差壓、磨粉細(xì)度、 磨盤轉(zhuǎn)速、電機功率等重要參數(shù)進(jìn)行建模,尋找磨煤機運行的最優(yōu)工況。根據(jù)最優(yōu)工況各指標(biāo)的運行情況指導(dǎo)調(diào)整經(jīng)濟指標(biāo),從 提高磨煤機的經(jīng)濟性 , 4)延長磨煤機使用壽命 針對磨煤機系統(tǒng)使用壽命單獨建立數(shù)學(xué)模型, 通過海量的歷史數(shù)據(jù)分析出最合理的指標(biāo) 動態(tài) 區(qū)間(如:煤粉顆粒、給煤量、風(fēng) /煤比 、濕度等 )。通過指導(dǎo) 磨煤機相關(guān)參數(shù)的調(diào)整,提供磨煤機良好的運行環(huán)境,從而眼瞅磨煤機的使用壽命。 三、實施方案 1.技術(shù)特點、關(guān)鍵技術(shù)和關(guān)鍵工藝 ? 采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從大量正常運行歷史數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的參數(shù)關(guān)聯(lián)性、耦合性,讓計算機不斷學(xué)習(xí)和記憶設(shè)備正常運行時參數(shù)隨工況的變化規(guī)律,實時預(yù)測出設(shè)備監(jiān)測參數(shù)的基準(zhǔn)曲線; ? 采用分層次的評估方法,實現(xiàn)了對于設(shè)備、 磨煤機 系統(tǒng)以及機組的健康狀態(tài)評價,評價結(jié)果有據(jù)可查; ? 實時跟蹤和判斷測點數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,主動發(fā)現(xiàn)測點異常,自動生成告警提示信息,能有效消除測點異常對設(shè)備狀態(tài)評價的影響,同時輔助熱工測量維護(hù)工作; ? 預(yù)置 磨煤機 故障模式庫,并提供便捷的知識庫更新和維護(hù)功能。 2.實施的具體內(nèi)容和技術(shù)路線 實施的具體內(nèi)容 ( 1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性甄別 作為數(shù)據(jù)建模的第一步,要求跟蹤判斷監(jiān)測樣本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,主動發(fā)現(xiàn)測點異常,生成告警提示信息。支持實時 /歷史數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性異常告警信息查詢。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性甄別方法基于動態(tài)測試數(shù)據(jù)處理的經(jīng)典方法,同時引入熱力生產(chǎn)過程經(jīng)驗對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性做判斷,判斷過程科學(xué),判斷結(jié)果可靠。數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性甄別判斷異常的測點將不參與參數(shù)評估的過程。包括標(biāo)準(zhǔn)差檢驗、突變點檢驗、冗余檢驗、粗范圍檢驗和相關(guān)檢驗。 ( 2)設(shè)備監(jiān)測模型創(chuàng)建 梳理重要監(jiān)測參數(shù),針對 磨煤機 系統(tǒng)建立實時監(jiān)測模型,依據(jù) 海量歷史數(shù)據(jù)中隱含的參數(shù)關(guān)聯(lián)性、耦合性以及設(shè)備正常運行的樣本數(shù) 據(jù),建立基于大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)算法的設(shè)備監(jiān)測模型。 ( 3)參數(shù)相關(guān)性分析 針對 磨煤機 的任意 2 個監(jiān)測參數(shù),可以進(jìn)行 XY 參數(shù)曲線查看和相關(guān)性分析。確定 X、 Y 軸參數(shù)與采集間隔后,展示出所查時間段的歷史數(shù)據(jù)散點圖,幫助設(shè)備維護(hù)員進(jìn)行監(jiān)測參數(shù)的異常分析。 ( 4)設(shè)備狀態(tài)評價 基于高維空間狀態(tài)點相似度原理進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)評估,簡單直觀,并且能夠持續(xù)跟蹤和監(jiān)視。系統(tǒng)支持分級別的參數(shù)預(yù)警,預(yù)警觸發(fā)支持相似度劣化報警、實際值限值報警兩種告警模式,從而實現(xiàn)了設(shè)備監(jiān)測參數(shù)的早期劣化或 磨煤機 故障預(yù)警。在充分考慮參數(shù)類、設(shè)備、系統(tǒng)的對于上 層設(shè)備狀態(tài)評價的影響程度或貢獻(xiàn)度的基礎(chǔ)上,采用分
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