一种基于无监督聚类算法的磨煤机故障状态诊断方法与流程

[0001]
本发明涉及一种基于无监督聚类算法的磨煤机故障状态诊断方法。


背景技术：

[0002]
在现在大型火电机组中，磨煤机属于故障频率最高的重要设备。由于配煤的多样化，爆燃，断煤，堵磨等故障更容易发生。dcs中缺乏一种对中速直吹型磨煤机故障状态的提前预警，故障的发现全靠值班员监盘的细致，这无形增加了值班员的监盘压力。一旦值班员因其他操作而没有及时观察到磨煤机参数的变化，致使故障持续发展，则最后可能造成磨煤机严重损坏，不得不返厂大修等严重后果。


技术实现要素：

[0003]
发明目的：本发明的目的是针对目前技术中的不足，提供了一种基于无监督聚类算法的磨煤机故障状态诊断方法，为中速直吹型磨煤机的故障状态做提前预警，减少值班员的工作压力。
[0004]
技术方案：为实现上述目的，本发明提供了一种基于无监督聚类算法的磨煤机故障状态诊断方法，其特征在于，包括有如下步骤：
[0005]
(1)数据采集：实时从dcs上采集磨煤机运行数据，运行数据包括磨煤机电流、磨煤机给煤量、磨煤机出口风粉温度、磨煤机出口风粉压力、磨煤机出口风速、磨煤机一次风量、旋转分离器电流以及磨煤机磨碗差压；
[0006]
(2)设置参数：人为设置正常及故障聚类中心磨煤机的状态参数，包括磨煤机电流状态参数、磨煤机给煤量状态参数、磨煤机出口风粉温度状态参数、磨煤机出口风粉压力状态参数、磨煤机出口风速状态参数、磨煤机一次风量状态参数、旋转分离器电流状态参数以及磨煤机磨碗差压状态参数，人为设置的正常状态聚类中心x1、爆燃状态聚类中心x2，堵煤状态聚类中心x3，断煤状态聚类中心x4；
[0007]
(3)消除量纲：以正常状态聚类中心的参数x1为标准，通过公式(1)对采集到的数据x进行缩放，消除量纲的影响：
[0008][0009]
x＝[x1,
…
,x8]
[0010]
x1＝[x
11
,
…
,x
18
]
[0011]
通过公式(2)计算当前状态与各故障状态的欧式距离：
[0012][0013]
其中i取1、2、3、4，d
i
表示当前状态与各聚类中心的距离；
[0014]
(4)设定状态判定阈值：当磨煤机状态往故障聚类中心移动时，d
i
减小。当d
i
小于人为设定下限阈值后，报警条件之一开启。当发生非以上三种故障之一的其他故障时，正常状态距离d1持续增大，脱离正常状态，此时对d1设定一个上限阈值2，结合斜率变化产生报警；
[0015]
(5)设定状态变化斜率阈值：计算连续四个采样时间的d
i
变化斜率，当连续三个斜率(i≠1)均小于斜率阈值，或正常状态的三个斜率均大于斜率阈值后，dcs报警，磨煤机状态异常，提醒值班员监视判断。
[0016]
作为本方案的一种改进，所述步骤(1)中，数据采集的采样时间设置为1s。
[0017]
作为本方案的一种改进，所述磨煤机给煤量反馈设定参数为60t/h，所述磨煤机一次风量设定参数为140t/h,所述磨煤机电流设定参数为65a，所述磨煤机出口风粉温度设定参数为80℃，所述磨煤机出口风粉压力设定参数为2.5kpa，所述磨煤机出口风速设定参数为28m/s，所述旋转分离器电机电流设定参数为60a，所述磨煤机磨碗差压设定参数为2.7kpa。
[0018]
作为本方案的一种改进，所述磨煤机故障状态包括磨煤机爆燃和磨煤机堵煤。
[0019]
与现有技术相比本发明具有的有益效果：
[0020]
1、实现了对磨煤机故障的提前预警；
[0021]
2、减轻值班员监盘压力；
[0022]
3、可在dcs内另设逻辑实现，逻辑简单，投资小。
附图说明
[0023]
图1为本发明中各状态聚类中心表格图；
[0024]
图2为本发明中报警逻辑示意图；
[0025]
图3为本发明中磨煤机爆燃的历史数据曲线图；
[0026]
图4为本发明中磨煤机爆燃距离曲线图；
[0027]
图5为本发明中磨煤机堵煤参数曲线图；
[0028]
图6为本发明中磨煤机堵煤距离曲线图。
具体实施方式
[0029]
下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
[0030]
实施例1：
[0031]
在本实施例中：实时采集磨煤机运行的相应数据，磨灭及故障的几个主要特征变量，磨煤机电流、磨煤机给煤量、磨煤机出口风粉温度、磨煤机出口风粉压力、磨煤机出口风速、磨煤机一次风量、旋转分离器电机电流、磨煤机磨碗差压。
[0032]
实时从dcs上采集磨煤机运行相应数据。磨煤机故障的几个主要特征变量，磨煤机电流、磨煤机给煤量、磨煤机出口风粉温度、磨煤机出口风粉压力、磨煤机出口风速、磨煤机一次风量、旋转分离器电机电流、磨煤机磨碗差压。
[0033]
咨询运行专家，通过运行专家的大量经验，人为设置正常及故障聚类中心磨煤机的状态参数。设置各状态的聚类中心如表1所示。
[0034]
作为方法的验证，采集的历史数据为磨煤机爆燃的数据，对数据进行去量纲化后。发展趋势图为图2所示。
[0035]
对该数据计算四个状态的距离，如图3所示。在数据点28处，发生爆燃故障。此时，其他状态距离大幅升高，而爆燃距离d2减小，发生爆燃事故，dcs可在此时发出磨煤机爆燃故障报警。
[0036]
实施例2：
[0037]
实时从dcs上采集磨煤机运行相应数据。磨煤机故障的几个主要特征变量，磨煤机电流、磨煤机给煤量、磨煤机出口风粉温度、磨煤机出口风粉压力、磨煤机出口风速、磨煤机一次风量、旋转分离器电机电流、磨煤机磨碗差压。
[0038]
咨询运行专家，通过运行专家的大量经验，人为设置正常及故障聚类中心磨煤机的状态参数。设置各状态的聚类中心如表1所示。
[0039]
作为方法的验证，采集的历史数据为磨煤机堵煤的数据，对数据进行去量纲化后。发展趋势图为图4所示。
[0040]
对该数据计算四个状态的距离，如图5所示。在数据点25处，发生堵煤故障。此时，其他状态距离大幅升高，而堵煤距离d3减小，发生堵煤事故，dcs可在此时发出磨煤机堵煤故障报警。
[0041]
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。