基于云平臺的動力設備遠程故障診斷系統研究

王建飛　馬小梅

摘要：將云平臺動力設備故障診斷系統作為具體的研究對象，并對設備的開發和維護展開具體的研究，和傳統的故障診斷系統進行對比，并找出其中存在的優缺點，給動力設備故障診斷系統提供一個良好的選擇方案。

關鍵詞：云平臺;動力設備;遠程故障診斷系統

中圖分類號：TM910.6

文獻標識碼：A

文章編號：2095-6487（2019）03-0088-02

0引言

動力方面的設備屬于電力系統中十分重要的部分，一旦動力設備出現故障很容易停機，甚至會引發傷亡事件，我國風電市場最容易出現的問題就是容易發生故障。讓動力設備在運行時能夠具有一定的安全性和可靠性。對動力設備中的故障做好監測和分析，準確的對故障進行識別，讓運行人員對具體出現的故障做好處理。

動力設備遠程故障診斷系統

動力設備故障診斷系統中集成諸多故障診斷方面的知識，軟硬件系統也均是算法系統。根據具體的結構可以劃分，讓其成為單機和便攜式的機器，屬于一種網絡環境下的遠程故障診斷系統，客戶端通常在接入時采取的是B/S的方式，將設備接入其中就會是電腦的分類。

整個系統的主要核心是故障診斷服務，該系統可以對實時的數據進行處理，并對設備具體的運行做好相關處理。故障診斷服務中聚集了很多功能模塊，有數據的采集工作，也能夠對數據進行管理，對具體的數據進行判斷和分析。

利用數據采集模塊定時對數據做好采集工作，并對系統數據進行讀取，讓動力設備能夠正常運行。這個模塊需要在內部設置一些數據預處理功能，將其中存在的異常的數據剔除，讓數據能夠實時的進入到數據庫系統中，然后對這些數據做好存儲工作。這個模塊是連接器和分析服務質檢架起的一座服務的橋梁，這就需要根據具體的數據做好數據采集，并展開具體的存儲服務。

數據管理不僅需要對時間序列的數據做好管理工作，還需要對關系型數據做好管理。數據在運行時會是時序型數據，這完全可以遵循采樣的頻率對溫度以及數據進行劃分。特別是對于高頻數據來說通常需要依據時間序列數據庫來完成存儲，目前商業中最常使用的數據庫是PI數據庫，利用這項數據庫就可以在企業中搭建一個實時數據中心。商業界中存在的數據庫一般在價格上會十分昂貴，在大數據技術的發展下，出現了更多的數據庫類型，這些數據庫不僅可以對時間序列進行存儲，還能夠對規模較小的故障實施相應的診斷。對數據結果進行分析時，通常都是使用關系型數據庫來存儲，商業界中使用的關系型數據庫具有多種，如PostgreSQL和MySQL。

2基于云平臺的故障診斷應用開發

為了對云平臺的動力設備故障診斷系統進一步展開研究，這就需要搭建私有平臺，開發出更加簡單的故障診斷應用，對私有的云平臺實施具體的診斷。

2.1搭建私有云平臺Cloud Foundry

Cloud Foundry是新推出的開源，對多種框架以及語言都具有一定的支持，讓運行的環境也能夠得到具體的掌握，這樣開發人員就會對應用程序進一步進行部署和擴展，不用擔心基礎架構方面存在的問題。Cloud Foundry系統屬于一種大型分布式系統，部署都是通過BOSE完成的，平常可以在Iaas平臺中做好部署工作，還可以利用單機進行部署。利用單機搭建私有平臺時通常需要采用Vagrant、ruby等多種工具，將虛擬機模板方面的文件下載下來，通過這些工具進行創建。利用BOSHCLI對虛擬機中的BOSHDirector進行登錄，并對其進行部署。對所有的云平臺都采用不同的工具完成部署工作，并對具體的生命周期進行管理2。

2.2對軸承故障做好診斷和應用

對軸承故障進行診斷時通常可以通過監聽來獲取具體的數據，接收到數據之后對量機中存在的故障進行診斷和分析。具體的請求通過Web來接收，返回到Web頁面之后，可以讓用戶之間實現交互。數據方面的采集系統可以對本地的程序進行模擬，然后將具體的實驗數據對故障展開應用，利用瀏覽器對不同的故障做好診斷，并獲取故障診斷方面的數據。

利用滾動軸承故障模擬試驗臺分析具體的故障數據，通過數據就可以將不同的故障狀態顯示出來，這些不同的故障狀態轉動的速度會是466rpm，然后將不同的樣本以及狀態充分表示出來。選擇的故障實驗數據如表1所示。

選擇好故障方面的數據在軸垂直振動的情況下就可以對速度信號不同的特征參數進行區分。隨機挑選70%以上的數據展開SVM方面的訓練，對剩下的數據進行測試，將訓練完成的人機交互模塊進行集成，對全部的軸承故障做好診斷和開發。

軸承故障診斷應用不會在特定的云平臺服務中使用，可以在不同的云平臺中完成部署工作。采用這個平臺可以對這項應用有效的進行推送，利用瀏覽器對部署做好訪問工作，讓其順利的進入到規定的界面。

利用振動采集器對數據完成測試工作然后將其推送到云中，這樣就可以通過界面完整的看到數據變化。故障數據具有一定的典型性，診斷具有較高的正確率，這樣就可以完成對滾動軸承中故障的診斷工作。

2.3對比分析

通過分析和開發可以得出：云平臺動力設備故障診斷系統具備的優點十分多，第一，會對整個系統的開發和維護進行簡化，讓開發者避免基礎架構方面的安裝和維護工作，讓整個開發集中于應用型。第二，云平臺的應用具有的可彈性伸縮十分明顯，會讓擴展變得十分方便，對應用具體進行維護時，如果接入的用戶和設備過多，開發人員會以最快的速度對基礎架構做好擴容工作，可以按照相應的需求對計算能力進行購買，并對大數據做好分析。第三，云平臺通常會有專業的團隊來維護，讓系統具有較高的可靠性。第四，對系統進行開發和維護時花費的周期成本會過于低下。

云平臺故障診斷應用面臨的挑戰也十分嚴峻，對這個系統的故障進行診斷是一種良好的運行環境，故障診斷系統具體的核心就是動力儲存的動力設備方面的知識以及診斷的算法。云平臺上使用的調試相對來說十分復雜，開發人員更需要研究更多的新知識。對云平臺故障診斷系統進行應用時會讓網絡受到一定的限制，網絡寬帶也不會受到限制。云平臺上需要對診斷應用軟件合理部署，保護好數據軟件的隱私，并保護好數據的安全性。

對于動力設備來說，電廠現場使用的故障診斷系統會傳輸大量的振動數據，傳輸過程會具有較高的實時性、安全性。共有平臺很難達到這方面具體的要求，私有平臺本身也會需要做好運維工作，并且不能將云的優勢全面的發揮出來。現場中存在的故障診斷通常都會采用傳統模式下服務器的方式。

3結束語

云平臺滾動軸承故障診斷的開發，并對遠程故障診斷系統做好設計和開發，然后和傳統設備故障診斷系統做好對比，并對優點和缺點進行總結。云平臺動力設備診斷系統的成本相對來說比較低，方便擴展，適合于設備遠程故障診斷中心的構建。

參考文獻

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