设备故障侦查预警方法和系统

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设备故障侦查预警方法和系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及故障检测技术领域，尤其涉及一种设备故障侦查预警方法和系统。\n背景技术\n[0002] 现有设备报警系统是以安装在设备上的传感器部件为基础进行报警的，设备部件的某指标超过限定值时就发生报警，报警主要包含部件温度升高、液压系统压力高低、电流大小等表面现象的报警信息。预警功能十分薄弱，需要人为根据报警参数再次进行分析找出存在的预计缺陷，报警系统提供报警初始设定限值是广泛经验的设定值，风电场运行人员需要综合本身的天气、气候、机型等多种因素人为进行自己的限值设定。\n[0003] 图1a，图1b分别示出了用于风电场的现有报警系统的架构图以及报警方法流程。\n如图1a所示，风力电机1-n与信息收集装置101相连，信息收集装置101与主机102相连，主机\n102与报警装置103相连。如图1b所示，首先，信息收集装置101采集设备例如风机的参数信息，并将采集的参数信息发送至主机102；主机102中存储有报警阈值，所述报警阈值是预先设定的值，主机比较设备的参数信息与报警阈值，如果参数值超出报警阈值，则由报警装置\n103发出警报，否则继续采集设备参数信息以循环进行。如图1c所示，现有报警系统基本具有以下功能：包括报警信息的收集，收集运行设备需要进行报警的实时采集信息；信息参数的比较，实时采集的报警信息和设定的报警限值进行大小限值的比较；越限信息的报警，对超出限值的采集值进行警报，采用声音、图形、文字方式进行警报；报警信息历史查询，对已经越限的报警信息实时进行了保存，用户可以根据时间查询报警信息；以及报警限值的设定，提供了对限值设置的界面，设置的限值能应用到报警的判断。\n[0004] 现有的报警系统具有以下缺点：预警功能十分薄弱。报警只是针对某个参数值进行的报警，由于风机内部部件结构复杂，各部件之间的联系紧密，一个部件的缺陷会造成多个方面参数的波动变化，单纯对单个参数进行警报无法定位缺陷的具体位置和故障即将发生的时刻。需要具有技能高度专业、经验十分丰富的运行人员调整限值。设备限值的设定的限值在出厂时没有考虑当地的气候、季节、海拔等诸多因素，运行人员需要根据自身地域性情况设定参数，根据季节、风资源的变化不停的改变限值的设定。人为经验性预警不具备专业的统计学特性。对于某参数的变化，缺乏故障预警体系的实际数据支撑依据，不同经验的运行人员可能有不同的故障预警结果，不利于形成基于长期数据的统一知识库。现存报警系统在预警功能上十分缺乏，单个参数的报警信息无法直接对将来的运行工况进行预测，需要人为分析设备存在的缺陷，根据自身的运行经验进行故障预测。参数限值不能根据季节、地域等基本生产因素自调整，需要人为长期性参与调整。现存系统存在的以上缺陷严重影响风电场人员对设备运行中的消缺检查工作，不利于设备运行寿命的增长和生产效率的提高，急需建设一套能利用现场丰富的实时数据库自动缺陷分析、自动预警的设备故障侦查预警系统，以实现设备的提前预警，提前检修规划，达到设备运行寿命增长、生产效率提高的目的。\n发明内容\n[0005] 为了克服现有技术中存在的问题，本发明提出了一种设备故障侦查预警方法和系统。所述设备故障侦查预警方法包括：建立故障参数知识库；以及根据故障参数知识库和实时参数进行故障预警。\n[0006] 根据本发明的一个方面，所述建立故障参数知识库包括：导入与各设备对应的故障的列表；导入各设备的参数值；针对每个故障确定该故障发生的时间点；根据每个故障发生的时间点，获得对应设备的与故障相关的参数值；以及将故障、对应设备、与故障相关的参数值存储于故障参数知识库中。\n[0007] 根据本发明的一个方面，所述根据故障参数知识库和实时参数进行故障预警包括：从所述故障参数知识库中获得设备的各种故障以及故障的相关参数值；获得设备实时参数值；将实时参数值与所述相关参数值进行比较；当实时参数值与所述相关参数值匹配时，发出警告信息。\n[0008] 根据本发明的一个方面，所述与各设备对应的故障的列表包括按照设备型号进行分类的故障项目。\n[0009] 根据本发明的一个方面，每一个所述各设备的参数值与一个时间点对应。\n[0010] 根据本发明的一个方面，所述针对每个故障确定该故障发生的时间点包括确定选定时间段中故障发生的时间点。\n[0011] 根据本发明的一个方面，所述根据每个故障发生的时间点，获得对应设备的与故障相关的参数值包括：获得每个故障发生的时间点之前预定时间段内与每个故障相关的多个参数值。\n[0012] 根据本发明的一个方面，所述获得设备实时参数值包括获得设备在预定时间段内的多个实时参数值；所述将实时参数值与所述相关参数值进行比较包括：将所述设备在预定时间段内的多个实时参数值与对应于所述设备的每个故障的相关参数值作比较。\n[0013] 根据本发明的一个方面，当多个实时参数值与多个相关参数值匹配的数量达到预定阈值时，所述实时参数值与相关参数值匹配。\n[0014] 根据本发明的一个方面，所述警告信息包括预警设备将发生故障的信息。\n[0015] 根据本发明的一个方面，所述根据故障参数知识库和实时参数进行故障预警进一步包括：将警告信息存储在警告信息数据库中；所述预警方法进一步包括评价预警效果以及优化故障参数；其中所述评价预警效果包括获取警告信息数据库中存储的每条警告信息；判断每条警告信息中所预测的故障是否发生；将故障是否发生的判断结果存储在评价数据库中；所述优化故障参数包括从评价数据库中获取故障是否发生的判断结果；当所述判断结果指示故障并未发生时，调整故障参数知识库中故障相关的参数值。\n[0016] 所述设备故障侦查预警系统包括：建立模块，用于建立故障参数知识库；以及预警模块，用于根据故障参数知识库和实时参数进行故障预警。\n[0017] 根据本发明的一个方面，所述建立模块包括：故障导入单元，用于导入与各设备对应的故障的列表；参数值导入单元，用于导入各设备的参数值；参数值导入单元，用于针对每个故障确定该故障发生的时间点；参数值获得单元，用于根据每个故障发生的时间点，获得对应设备的与故障相关的参数值；以及参数值存储单元，用于将故障、对应设备、与故障相关的参数值存储于故障参数知识库中。\n[0018] 根据本发明的一个方面，所述预警模块包括：故障获取单元，用于从所述故障参数知识库中获得设备的各种故障以及故障的相关参数值；实施参数获取单元，用于获得设备实时参数值；比较单元，用于将实时参数值与所述相关参数值进行比较；警告信息发出单元，用于当实时参数值与所述相关参数值匹配时，发出警告信息。\n[0019] 根据本发明的一个方面，所述与各设备对应的故障的列表包括按照设备型号进行分类的故障项目。\n[0020] 根据本发明的一个方面，每一个所述各设备的参数值与一个时间点对应。\n[0021] 根据本发明的一个方面，所述针对每个故障确定该故障发生的时间点包括确定选定时间段中故障发生的时间点。\n[0022] 根据本发明的一个方面，所述根据每个故障发生的时间点，获得对应设备的与故障相关的参数值包括：获得每个故障发生的时间点之前预定时间段内与每个故障相关的多个参数值。\n[0023] 根据本发明的一个方面，所述获得设备实时参数值包括获得设备在预定时间段内的多个实时参数值；所述将实时参数值与所述相关参数值进行比较包括：将所述设备在预定时间段内的多个实时参数值与对应于所述设备的每个故障的相关参数值作比较。\n[0024] 根据本发明的一个方面，当多个实时参数值与多个相关参数值匹配的数量达到预定阈值时，所述实时参数值与相关参数值匹配。\n[0025] 根据本发明的一个方面，所述警告信息包括预警设备将发生故障的信息。\n[0026] 根据本发明的一个方面，所述预警模块进一步包括：警告信息存储单元，用于将警告信息存储在警告信息数据库中；所述预警系统进一步包括评价模块，用于评价预警效果；\n以及优化模块，用于优化故障参数；其中所述评价模块包括警告信息获取单元，用于获取警告信息数据库中存储的每条警告信息；判断单元，用于判断每条警告信息中所预测的故障是否发生；以及判断结果存储单元，用于将故障是否发生的判断结果存储在评价数据库中；\n所述优化模块包括判断结果获取单元，用于从评价数据库中获取故障是否发生的判断结果；以及参数值调整单元，用于当所述判断结果指示故障并未发生时，调整故障参数知识库中故障相关的参数值。\n附图说明\n[0027] 图1a，图1b，图1c分别示出了用于风电场的现有报警系统的架构图、报警方法流程以及报警系统的功能示意图；\n[0028] 图2示出了根据本发明一个实施例的设备故障侦查预警方法的流程图；\n[0029] 图3示出了根据本发明一个实施例的建立故障参数知识库的流程图；\n[0030] 图4示出了根据本发明一个实施例的故障预警的流程图；\n[0031] 图5示出了根据本发明一个实施例的评价预警效果的流程图；\n[0032] 图6示出了根据本发明一个实施例的优化故障参数的流程图；\n[0033] 图7示出了根据本发明一个实施例的设备故障侦查预警系统的框图。\n具体实施方式\n[0034] 如图2所示，本发明提出的设备故障侦查预警方法主要包括建立故障参数知识库、根据故障参数知识库和实时参数进行故障预警。在一个实施例中，还包括评价预警效果以及优化故障参数。下面，对本发明提出的设备故障侦查预警方法进行详细描述。\n[0035] 如图3所示，建立故障参数知识库包括导入与各设备对应的故障的列表，所述故障的列表包括按照设备型号进行分类的故障项目，例如，设备1对应故障F11，F12，…，F1f，设备2对应故障F21，F22，…，F2f等等；导入各设备的参数值，在一个实施例中，对于每个设备来说，所述参数值是预定时间间隔下对该设备的各个参数进行测量的值，所述参数值与时间点对应；针对每个故障确定该故障发生的时间点，由于故障可能发生多次，因此所述时间点可以是在用户选定时间段中故障发生的时间点；根据每个故障发生的时间点，获得对应设备的与该故障相关的参数值，在一个实施例中，获得的参数值是所述时间点之前预定时间段内与该故障相关的参数值，例如前20分钟至前10分钟内的多个参数值；将故障、对应设备、与故障相关的参数值存储于故障参数知识库中，从而建立所述故障参数知识库。\n[0036] 如图4所示，根据故障参数知识库进行故障预警包括从故障参数知识库中获得设备的各种故障以及故障的相关参数值；获得设备实时参数值；将实时参数值与相关参数值进行比较，所述比较可以使用任何判断方法进行，在一个实施例中，例如，比较一段时间内按预定时间间隔获取的实时参数值与故障的多个相关参数值，当这段时间内的多个实时参数值M1，。。。m与多个相关参数值N1，。。。，m匹配时，例如对于1≤i≤m，Mi与Ni之间的差值小于预定参数差值的i的数量大于等于预定数量阈值，则认为实时参数值与相关参数值匹配；当实时参数值与相关参数值匹配时，发出警告信息，在一个实施例中，例如所述相关参数值为前20分钟至前10分钟的多个相关参数值，且与最近10分钟内获取的多个实时参数值匹配，则所述警告信息可为，由于设备1的实时参数M1，…，m匹配产生故障F1f的相关参数N1，。。。，m，预测设备1将在10分钟后产生故障F1f。在一个实施例中，还包括将警告信息存储在警告信息数据库中。\n[0037] 上文所示的示例中，对于实时参数值和相关参数值仅给出了一种参数例如温度的示例，而在实际操作中，与故障相关的参数可能为多种，除了上文所述的温度，还可为压力、电流、电压等参数，这时，所述故障参数知识库中存储了与该故障相关的多种参数的参数值，在判断是否发出警告信息时，需要比较每种参数的实时参数值与相关参数值是否匹配。\n[0038] 如图5所示，评价预警效果包括获取警告信息数据库中存储的每条警告信息；判断每条警告信息中所预测的故障是否发生；将故障是否发生的判断结果存储在评价数据库中。\n[0039] 如图6所示，优化故障参数包括从评价数据库中获取故障是否发生的判断结果；当所述判断结果指示故障并未发生时，调整故障参数知识库中故障相关的参数值，在一个实施例中，可以重新选定时间段，查找在重新选定的时间段中故障发生的时间点，从而根据该时间点确定故障相关的参数值；在另一实施例中，参考故障发生的所有时间点确定故障相关的参数值，例如基于加权求平均等方法确定所述相关的参数值；在另一实施例中，通过人工参考历史数据调整故障相关的参数值。\n[0040] 如图7所示，本发明还提出了一种设备故障侦查预警系统，用于执行上文所述的设备故障侦查预警方法。所述故障侦查预警系统包括建立模块，用于建立故障参数知识库；预警模块，用于根据故障参数知识库和实时参数进行故障预警。在一个实施例中，还包括评价模块，用于评价预警效果以及优化模块，用于优化故障参数。下面，对本发明提出的设备故障侦查预警系统进行详细描述。\n[0041] 所述建立模块包括故障导入单元，用于导入与各设备对应的故障的列表，所述故障的列表包括按照设备型号进行分类的故障项目，例如，设备1对应故障F11，F12，…，F1f，设备2对应故障F21，F22，…，F2f等等；参数值导入单元，用于导入各设备的参数值，在一个实施例中，对于每个设备来说，所述参数值是预定时间间隔下对该设备的各个参数进行测量的值，所述参数值与时间点对应；时间点确定单元，用于针对每个故障确定该故障发生的时间点，由于故障可能发生多次，因此所述时间点可以是在用户选定时间段中故障发生的时间点；参数值获得单元，用于根据每个故障发生的时间点，获得对应设备的与该故障相关的参数值，在一个实施例中，获得的参数值是所述时间点之前预定时间段内与该故障相关的参数值，例如前20分钟至前10分钟内的多个参数值；参数值存储单元，用于将故障、对应设备、与故障相关的参数值存储于故障参数知识库中，从而建立所述故障参数知识库。\n[0042] 预警模块包括故障获取单元，用于从故障参数知识库中获得设备的各种故障以及故障的相关参数值；实施参数获取单元，用于获得设备实时参数值；比较单元，用于将实时参数值与相关参数值进行比较，所述比较可以使用任何判断方法进行，在一个实施例中，例如，比较一段时间内按预定时间间隔获取的实时参数值与故障的多个相关参数值，当这段时间内的多个实时参数值M1，。。。m与多个相关参数值N1，。。。，m匹配时，例如对于1≤i≤m，Mi与Ni之间的差值小于预定参数差值的i的数量大于等于预定数量阈值，则认为实时参数值与相关参数值匹配；警告信息发出单元，用于当实时参数值与相关参数值匹配时，发出警告信息，在一个实施例中，例如所述相关参数值为前20分钟至前10分钟的多个相关参数值，且与最近10分钟内获取的多个实时参数值匹配，则所述警告信息可为，由于设备1的实时参数M1，…，m匹配产生故障F1f的相关参数N1，。。。，m，预测设备1将在10分钟后产生故障F1f。在一个实施例中，还包括警告信息存储单元，用于将警告信息存储在警告信息数据库中。\n[0043] 上文所示的示例中，对于实时参数值和相关参数值仅给出了一种参数例如温度的示例，而在实际操作中，与故障相关的参数可能为多种，除了上文所述的温度，还可为压力、电流、电压等参数，这时，所述故障参数知识库中存储了与该故障相关的多种参数的参数值，在判断是否发出警告信息时，需要比较每种参数的实时参数值与相关参数值是否匹配。\n[0044] 评价模块包括警告信息获取单元，用于获取警告信息数据库中存储的每条警告信息；判断单元，用于判断每条警告信息中所预测的故障是否发生；以及判断结果存储单元，用于将故障是否发生的判断结果存储在评价数据库中。\n[0045] 优化模块包括判断结果获取单元，用于从评价数据库中获取故障是否发生的判断结果；参数值调整单元，用于当所述判断结果指示故障并未发生时，调整故障参数知识库中故障相关的参数值，在一个实施例中，可以重新选定时间段，查找在重新选定的时间段中故障发生的时间点，从而根据该时间点确定故障相关的参数值；在另一实施例中，参考故障发生的所有时间点确定故障相关的参数值，例如基于加权求平均等方法确定所述相关的参数值；在另一实施例中，通过人工参考历史数据调整故障相关的参数值。\n[0046] 设备故障侦查预警系统从统计学角度通过对历史设备故障数据的提取分析建立了故障相关参数信息挖掘模型，以该模型和已有的工业运行库为基础，形成了特定型号设备的故障相关参数信息知识库。以故障相关参数信息知识库实时监测设备特定故障相关的参数信息，建立了一个设备故障侦查预警模型对符合知识库参数值和逻辑的进行预警。以历史预警信息和预警效果评估为基础，建立了一个设备故障预警自优化模型，实现了预警参数信息知识库的优化，从而达到预警信息准确性的不断提高。预警系统具有用户参数调整接口，保证权限的用户可以根据经验直接添加系统的故障相关参数信息知识库等配置信息，保证运行人力智库的充分利用。本系统以“人为少参与，数据模型自优化”的原则进行设计，实现了系统自动预警、自动调整的目标，较原有报警系统有以下优点：\n[0047] 1、系统可用于各种实际应用中，例如为风电设备故障预警而设计，较原有缺乏预警功能的报警系统有很大的提升。基于不断丰富的实时运行数据，形成涵盖多种机型的预警信息知识库，有较高的设计深度和准确性保证。\n[0048] 2、系统以统计学理论思想进行建模设计，对设备的历史、实时数据进行全生命周期的统计分析，形成以大数据为基础的统计预警功能，较原有以单人经验的预警系统更科学、更全面。\n[0049] 3、系统只需运行人员很少的参与即可进行自动预警，系统可自动根据实时运行库学习优化自身模型参数。较原有系统中人为全生命周期参与调整更节省系统的人力维护成本。\n[0050] 上述实施方式仅仅为了说明而提出，不作为对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以理解，通过对上述实施方式进行调整，可将其应用至不同的实际应用中。