水轮发电机组滑环监测系统及方法与流程

本发明涉及水轮发电机，具体而言，涉及一种水轮发电机组滑环监测系统及方法。

背景技术：

1、碳刷是水轮发电机的关键部件之一，用于传输励磁电流到励磁绕组，由于碳刷数量多且长期处于高温和磨损环境中，因此碳刷健康状态的监测与碳粉的清理对水轮发电机组的安全稳定运行至关重要。

2、目前，传统机组碳刷监测方法主要靠人工定期巡检和更换，由于采集碳刷电气和温度参数的随机性大，导致碳刷相关数据的参考价值不高，故障发现不及时的问题，严重时会损坏转子线圈及铁芯，引发事故，极大的威胁机组安全稳定运行；此外，随着碳刷的磨损导致滑环室内大量碳粉沉积附着，进而降低滑环和转子的绝缘性能，威胁机组的安全运行；传统的碳粉清理方法往往需要停机退备，需要投入大量人力和物力进行清理，影响了发电安全和发电效益。

3、因此，需要提供一种水轮发电机组滑环监测系统及方法，对碳刷的磨损程度、碳刷与滑环间的放电情况、工作电流、碳刷温度等反应设备的重要指标进行监测、预警，改善设备运行环境，提高设备运行可靠性，保障机组安全稳定运行。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种水轮发电机组滑环监测系统及方法，用以提升碳刷磨损值获取的准确性，实现对水轮发电机组碳刷磨损值的自动监测，并根据碳刷磨损值预测主轴偏心值进行故障分析，保障机组安全稳定运行。

2、本发明第一方面的技术方案提供了一种水轮发电机组滑环监测系统，用于水轮发电机组，包括：

3、碳刷监测模块，配置为基于碳刷阵列监测模型，确定至少一个目标监测碳刷；

4、数据获取模块，配置为获取碳刷的相关数据，所述相关数据至少包括碳刷长度数据集、碳刷电流数据集、碳刷温度数据集、电池电压数据集、机组负荷数据集以及转子振摆数据集；

5、预处理模块，配置为对碳刷相关数据进行预处理，获取预处理后的碳刷相关数据；

6、预警模块，配置为通过构建碳刷、滑环运行监测模型，利用碳刷、滑环运行监测模型基于预处理后的碳刷相关数据获取目标监测碳刷的磨损值并进行故障分析；

7、预测模块，配置为基于目标监测碳刷的磨损值获取电机主轴偏心预测值，并利用主轴偏心预测值获取故障预测结果。

8、进一步地，所述数据获取模块包括碳刷长度监测模块，碳刷长度监测模块包括线性电位器，线性电位器设于碳刷远离集电环的一侧并通过弹簧与碳刷连接，所述线性电位器上设有电压传感器，所述电压传感器用于获取线性电位器的电压值，碳刷长度监测模块用于基于线性电位器的电压值反映目标监测碳刷的磨损程度。

9、进一步地，所述预警模块包括控制器，所述控制器与电压传感器之间电连接，控制器用于根据线性电位器的电压值获取目标监测碳刷在t时刻的磨损值，并将目标监测碳刷在t时刻的磨损值与预设的磨损阈值进行比较，并发出预警信号。

10、进一步地，构建碳刷、滑环运行监测模型具体包括：

11、基于深度学习模型构建碳刷磨损值预测模型，碳刷磨损值预测模型配置有以线性电位器电压值作为输入特征的第一输入层、以relu作为激活函数的多个第一隐藏层、多个第一隐藏层激活函数之后的第一dropout层以及用于预测碳刷磨损值的第一输出层；

12、基于预设的碳刷磨损值对应线性电位器电压值的训练数据集，利用随机梯度下降算法对碳刷磨损值预测模型进行训练；

13、利用训练好的碳刷磨损值预测模型获取目标监测碳刷磨损值。

14、进一步地，所述数据获取模块还包括：

15、碳刷温度监测模块，配置为利用非接触式温度传感器获取碳刷的实时温度数据，并与控制器之间通信连接；

16、碳刷电流监测模块，配置为利用霍尔效应传感器获取碳刷的电流数据，并与控制器之间通信连接；

17、电池电压监测模块，配置为利用智能电池管理系统获取碳刷电池电压数据并与控制器之间通信连接。

18、进一步地，构建碳刷、滑环运行监测模型还包括：

19、基于循环神经网络构建故障分析模型，故障分析模型配置有以碳刷电流、碳刷温度、电池电压、机组负荷以及转子振摆作为输入特征的第二输入层、用于捕捉输入特征时间上依赖关系和序列模式的rnn层、以leakyrelu作为激活函数的多个第二隐藏层、多个第二隐藏层激活函数之后的第二dropout层以及用于输出故障类型的第二输出层；

20、基于多元回归方法定义损失函数，并利用损失函数以及随机生成的由碳刷电流、碳刷温度、电池电压、机组负荷、转子振摆组成的训练数据集对故障分析模型进行训练。

21、进一步地，基于目标监测碳刷的磨损值获取电机主轴偏心预测值，并利用主成偏心预测值获取故障预测结果包括：

22、基于多层感知器构建主轴偏心预测模型，利用主轴偏心值与目标监测碳刷磨损值之间的非线性关系，输入特征选择目标监测碳刷磨损值，输出特征选择主轴偏心预测值，并对主轴偏心预测模型进行训练；

23、利用训练好的主轴偏心预测模型，输入实时的目标监测碳刷磨损值，获取实时的主轴偏心预测值；

24、基于主轴偏心预测值并结合碳刷温度数据集和转子振摆数据集定义故障标签，利用碳刷、滑环运行监测模型进行故障预测，获取故障预测结果。

25、进一步地，该系统还包括除尘组件，所述除尘组件包括：

26、玻璃钢罩，所述玻璃钢罩设于滑环的外侧，玻璃钢罩的底部设有若干个吸风口，且玻璃钢罩的一侧还设有观察窗口；

27、除尘装置，所述除尘装置通过连接组件与吸风口之间连通；

28、压差报警装置，设于除尘装置上，用于检测除尘装置的内外压差值；

29、控制箱，与除尘装置、压差报警装置之间通信连接。

30、进一步地，所述除尘装置包括壳体、风机、滤筒、进风口以及出风口，所述风机设于进风口处并通过滤筒与吸风口之间连通，所述压差报警装置设于滤筒内，所述出风口与壳体外部连通，出风口用于将滤筒净化后的气体排出。

31、本发明第二方面的技术方案提供了一种水轮发电机组滑环监测方法，用于第一方面技术方案中任一项所述的水轮发电机滑环监测系统，包括如下步骤：

32、基于碳刷阵列监测模型，确定至少一个目标监测碳刷；

33、获取碳刷的相关数据，所述相关数据至少包括碳刷长度数据集、碳刷电流数据集、碳刷温度数据集、电池电压数据集、机组负荷数据集以及转子振摆数据集；

34、对碳刷相关数据进行预处理，获取预处理后的碳刷相关数据；

35、构建碳刷、滑环运行监测模型，利用碳刷、滑环运行监测模型基于预处理后的碳刷相关数据获取目标监测碳刷的磨损值并进行故障分析；

36、基于目标监测碳刷的磨损值获取电机主轴偏心预测值，并利用主轴偏心预测值获取故障预测结果。

37、本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：

38、本发明提供的水轮发电机组滑环监测系统及方法，通过构建碳刷、滑环运行监测模型，利用碳刷、滑环运行监测模型基于预处理后的碳刷相关数据获取目标监测碳刷的磨损值并进行故障分析，可以较为准确地获取目标监测碳刷的磨损值，并进行故障分析，通过预警模块，实时监测碳刷的运行状态，运维人员可以及时获取预警信息，提前发现碳刷磨损、放电异常等故障，避免故障进一步扩大；此外，基于目标监测碳刷的磨损值获取电机主轴偏心预测值，并利用主轴偏心预测值获取故障预测结果，基于主轴偏心预测值可提前发现潜在的故障，实现风险预警。