Suzhou Electric Appliance Research Institute
期刊号: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

Article retrieval

文章检索

首页 >> 文章检索 >> 往年索引

多数据融合的燃气-蒸汽机组设备故障预警系统

来源:电工电气发布时间:2017-06-20 11:20 浏览次数:6
多数据融合的燃气-蒸汽机组设备故障预警系统
 
徐童,茅大钧
(上海电力学院 自动化工程学院,上海 200090)
 
    摘 要:研究了一种基于多数据融合的针对燃气- 蒸汽机组设备的设备故障预警系统,利用先进的状态监视和诊断技术,判断设备的异常,预知设备的故障,并结合设备的健康状态来安排检修计划,实施设备检修。该系统根据提供的设备历史运行数据和实时数据,多种类型数据相融合,提出了不同于传统监测的动态预警带,变事后分析为事前诊断,大大提高了设备运行的可靠性和经济性。
    关键词:燃气- 蒸汽机组;多数据融合;监测;动态预警带;经济性
    中图分类号:TM611.31     文献标识码:B      文章编号:1007-3175(2017)06-0040-04
 
Multi-Data Fusion Gas-Steam Turbine Equipment Fault Early Warning System
 
XU Tong, MAO Da-jun
(School of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China)
 
    Abstract: This paper researched on a kind of equipment fault early warning system aiming at the fuel gas steam turbine based on multi-data fusion. The advanced state monitoring and diagnosis technology was used to carry out abnormal judgement and to predict the equipment failures. Combined with the health state of equipment, the maintenance plan and implementation of equipment maintenance were arranged. According to the historical operation data and real-time data of the equipment, various types of data were fused. This paper proposed a dynamic warning system which was different from the traditional monitoring system and turned postmortem analysis into diagnose in advance, which improves the reliability and economy of the equipment operation.
     Key words: fuel gas steam turbine; multi-data fusion; monitoring; dynamic early warning belt; economy
 
参考文献
[1] 杜守印,李斌,胡鑫. 基于决策树的数据融合技术在电主轴故障分析与预测中的应用[J]. 天津科技,2016,43(10):15-17.
[2] 卢世成. 基于数据流的电网设备风险识别与预警模型研究[D]. 北京:华北电力大学,2016.
[3] 刘晓慧,周荣艳. 基于数据融合的汽车发动机在线监测与故障预警系统[J]. 自动化与仪器仪表,2015(12):152-154.
[4] 金杉,崔文,金志刚. 正态分布的贝叶斯网络火灾数据融合预警研究[J]. 计算机应用研究,2016,33(5):1473-1476.
[5] 刘艳艳. 基于程序合约和数据流相结合的软件故障预警方法[D]. 西安:西安电子科技大学,2014.
[6] 王珊. 风电轴承故障预警与诊断方法的研究[D].北京:华北电力大学,2014.
[7] 毕小玉. 基于多源信息融合的矿井主通风机电动机绝缘故障诊断系统的研制[D]. 太原:太原理工大学,2013.
[8] 张颂. 鼎丰真食品质量追溯系统设计与数据融合算法[D]. 长春:吉林大学,2013.
[9] 牛立东. 基于数据挖掘法的矿井瓦斯联动监测[J].中国安全科学学报,2011,21(7):62-68.
[10] 蔡涛. 基于S F6 衍生物的电气设备故障诊断与预警研究[D]. 武汉:武汉大学,2011.
[11] 张国栋. 矿用高压配电装置状态监测与故障预警系统的研究[D]. 太原:太原理工大学,2010.
[12] 李连杰,朱从乔. 模糊数据融合技术在柴油机状态监测中的应用研究[J]. 船海工程,2006(5):33-35.