磨煤機(jī)系統(tǒng)智能分析與管理技術(shù)研究項(xiàng)目立項(xiàng)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(shí)際值限值報警兩種告警模式，從而實(shí)現(xiàn)了 磨煤機(jī) 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(jì)算 磨煤機(jī)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(jī)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(diǎn)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(jī) 經(jīng)濟(jì)性分析與運(yùn)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(xiàng)建模的方式針對磨煤機(jī)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(jī)功率等重要參數(shù)進(jìn)行建模，尋找磨煤機(jī)運(yùn)行的最優(yōu)工況。根據(jù)最優(yōu)工況各指標(biāo)的運(yùn)行情況指導(dǎo)調(diào)整經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，從 提高磨煤機(jī)的經(jīng)濟(jì)性 ， 4）延長磨煤機(jī)使用壽命 針對磨煤機(jī)系統(tǒng)使用壽命單獨(dú)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(jī)相關(guān)參數(shù)的調(diào)整，提供磨煤機(jī)良好的運(yùn)行環(huán)境，從而眼瞅磨煤機(jī)的使用壽命。 三、實(shí)施方案 1．技術(shù)特點(diǎn)、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(yùn)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(jì)算機(jī)不斷學(xué)習(xí)和記憶設(shè)備正常運(yùn)行時參數(shù)隨工況的變化規(guī)律，實(shí)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(shí)現(xiàn)了對于設(shè)備、 磨煤機(jī) 系統(tǒng)以及機(jī)組的健康狀態(tài)評價，評價結(jié)果有據(jù)可查； ? 實(shí)時跟蹤和判斷測點(diǎn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，主動發(fā)現(xiàn)測點(diǎn)異常，自動生成告警提示信息，能有效消除測點(diǎn)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(jī) 故障模式庫，并提供便捷的知識庫更新和維護(hù)功能。 2．實(shí)施的具體內(nèi)容和技術(shù)路線 實(shí)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(diǎn)異常，生成告警提示信息。支持實(shí)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(yàn)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(diǎn)將不參與參數(shù)評估的過程。包括標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn)、突變點(diǎn)檢驗(yàn)、冗余檢驗(yàn)、粗范圍檢驗(yàn)和相關(guān)檢驗(yàn)。 （ 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(jī) 系統(tǒng)建立實(shí)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(yùn)行的樣本數(shù) 據(jù)，建立基于大數(shù)據(jù)機(jī)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(jī) 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(diǎn)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(diǎn)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(shí)際值限值報警兩種告警模式，從而實(shí)現(xiàn)了設(shè)備監(jiān)測參數(shù)的早期劣化或 磨煤機(jī) 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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