基于云平臺和聲學指紋的磨煤機運行狀態監測系統設計與應用

何奇善，任學剛，程 鋼，何 凱，李東賢，盧回憶，劉豪睿

（1.河北涿州京源熱電有限責任公司，河北 涿州 072750；2.北京華控智加科技有限公司，北京 100083）

0 引 言

原煤經磨煤機碾磨后，被熱一次風攜帶，煤粉通過燃燒器噴入爐膛后燃燒。通常有多個磨煤機向爐內供應煤粉，總煤量由電負荷、鍋爐蒸發量、燃煤的發熱量等因素決定。某電廠采用的是MPS中速磨煤機，磨盤的轉動速度為33 r/min，變加載液壓系統對三個磨輥實現壓力控制，并實現粉煤的制備。磨煤機關鍵部件，如磨輥、電機、減速機和拉桿等，一旦出現異常或故障將會影響整個機組的安全運行，并造成巨大的經濟損失。因此，建立能準確快速反映磨煤機關鍵部件的監測系統，對保證火電廠的安全運行具有十分重要的意義。

文獻[7]實現了基于LabVIEW的磨煤機試驗數據在線采集分析系統。針對磨煤機實際運行過程中故障類型難以確定及故障診斷時間滯后等問題，一種基于小波包-LSTM神經網絡的磨煤機故障診斷方法具有一定作用。孫同敏基于磨煤機機理模型和狀態空間預測控制器，在充分接近磨煤機的實際運行狀態下，獲得了大量的故障數據。朱朋成等基于熱力學機理與數據挖掘對磨煤機預警系統進行了研究。綜上所述，現有研究多基于介質狀態參數和設備運行電力參數等進行數據采集和分析。但是直接針對關鍵零部件的基于振動/聲學的狀態監測和預警診斷的研究成果鮮有公布。

為滿足磨煤機關鍵部件健康運行等實際要求，本文開發了適用于磨煤機振動/聲音監測的智能振動/聲音采集設備，設計了磨煤機振動/聲音數據采集方案。在對磨煤機運行振動/聲音分析的基礎上選擇最優的傳感器參數和布設位置，通過以太網組網技術實現數據的傳輸和收集。為后續的磨煤機運行監測和故障診斷系統的設計奠定了基礎。

1 系統架構和技術路線

項目總體方案采用智能傳感器以太網組網和本地部署私有云采集磨煤機運行時振動、聲音和溫度數據實現狀態監測，并通過基于聲學指紋的人工智能識別技術實現對磨煤機的故障診斷。系統架構如圖1所示。

圖1 磨煤機運行狀態監測和故障診斷系統總體架構

1.1 可邊緣計算的聲振溫一體式智能傳感器

針對工業場景設備狀態感知，開發了可邊緣計算的聲音、振動、溫度一體的智能傳感器，采用兼容性工業設計，可根據場景需要靈活選擇設備供電方式、傳輸方式、安裝方式和采樣方式。圖2為使用了華控智加的POE有線產品。

圖2 華控智加工業采集器實物圖

本項目監測電廠中兩個350 MW燃煤超臨界火力發電機組共10臺磨煤機，每臺磨煤機根據監測目標確定8個監測點位，每個點位安裝一套聲振溫一體式智能傳感器。圖3展示了磨煤機現場安裝實景圖，其中左圖為電機驅動端監測點位的傳感器安裝情況，右圖為磨煤機外殼的其中一個拉桿位置的監測點位傳感器安裝情況。

圖3 磨煤機監測傳感器布設實景圖

1.2 支持分布式高并發容錯計算的工業互聯網云平臺

本方案的工業互聯網云平臺構架如圖4所示，智加工業混合云方案分為廠區端平臺和智加工業云兩部分。廠區端平臺部署于各廠區內，負責現場具體事務的處理，包括與硬件通信、完成數據接收與存儲、支持智能計算、承載上層業務服務，能夠保證數據完整性、一致性和可用性，提升計算的效率和用戶體驗。智加工業云部署于公司內部，負責數據治理、人工智能計算、工業設備管理研究、現地端平臺運維方案實施等功能。同時設計并實施信息安全、數據遷移以及模型管理等方案，實現兩者間的信息互通與統一管理。

圖4 華控智加工業混合云構架方案

1.3 結合物理機制的多源數據融合的機器故障指紋智能識別引擎

針對數據總量大、單次計算數據量有限、使用數據可預判、計算時設備數據相對獨立、計算頻次高、單次計算時間短等場景特點，設計將部分計算在終端完成，根據設備將網絡傳輸回的數據保存到確定的分片節點，與該設備相關的計算由該節點的計算、存儲以及緩存模塊配合完成，減少數據在節點間的移動。在單次計算中，將所有數據進行切分，根據模型需要和并行任務情況分配計算核心，并行高效地執行運算，如圖5所示。

圖5 華控智加工業混合云分布式并發計算設計方案

物理機制的多源數據融合技術和機器聲紋識別技術是本項目的核心技術。圖6展示了結合物理機制的多源數據融合的機器故障指紋智能識別系統的整體設計。

圖6 結合物理機制的多源數據融合的機器故障指紋智能識別系統

1.4 前端信息展示和可視化

為了向電廠不同層級人員充分展示本系統的檢測和診斷結果，設計了豐富的前端信息展示和可視化功能，主要包括：設備臺賬信息和設備3D可視化的BIM顯示、用于專家標注的數據處理和分析、智能引擎可視化、自動生成診斷報告等，如圖7所示。

圖7 設備3D可視化的BIM顯示

2 結 語

本文研究了國內首套基于振動/聲音聲紋識別技術的磨煤機運行監測和故障診斷系統。根據現場實驗和系統實際運行情況確定了監測點位和數據采集參數，采用智能傳感器有線組網和本地部署私有云采集磨煤機運行時振動、聲音和溫度數據，實現狀態監測，并通過基于聲學指紋的人工智能識別技術實現對磨煤機的故障診斷。為方便人工智能故障診斷模型的訓練和更新，本方案預留了本地私有云服務器和實施方企業公有云之間的數據交換功能，具體包括訓練數據的獲取、模型更新后的推送。