CN105809255A - 一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法及***，有助于降低旋转机械设备的维修成本，提高旋转机械设备的使用效率。所述方法包括：获取旋转机械设备的基础信息及状态信息；根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。本发明适用于火电厂监测技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及火电厂监测技术领域，特别是指一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法及***。
背景技术
由于火电厂旋转机械设备多为复杂的多变量耦合***，随着旋转机械设备运行时间和运行环境的改变，旋转机械设备的动态性能也在随时发生变化，为了确保火电厂旋转机械设备的安全运行，如何准确了解当前旋转机械设备的运行状态、实际性能、健康状况、未来寿命是实现旋转机械设备健康管理的关键。
旋转机械设备的健康问题早就引起人们的关注，旋转机械设备健康管理的研究工作也一直在进行之中，目前，我国已有不少企业采用旋转机械设备健康管理。但是，实施效果并不是很理想，与期望值有一定的差距，总体看来，投入产出比、性能价格比都不很理想。究其主要原因是现有的设备健康管理***的功能不够完善和实用。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法及***，以解决现有技术所存在的设备健康管理***的功能不够完善和实用的问题。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法，包括：
获取旋转机械设备的基础信息及状态信息；
根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；
根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。
可选地，所述获取旋转机械设备的基础数据及状态信息包括：
获取旋转机械设备的基本信息、故障信息、维修信息并存储至数据库，所述基本信息包括：旋转机械设备的设备制造商提供的设备的可靠性、维修性、保障性信息，设备编号、设备名称和/或型号规格；
当旋转机械设备运行时，获取旋转机械设备的每一预设监测点的实时状态信息。
可选地，所述根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命包括：
对获取到的旋转机械设备的状态信息进行信号处理和特征提取，生成旋转机械设备的状态监测信息，并将所述状态监测信息存储至数据库；
对特征提取后的信息进行二次分析，诊断旋转机械设备的潜在故障，同时将潜在故障诊断结果存储至数据库中，并对所述旋转机械设备的潜在故障进行预警，其中，所述二次分析包括：时域分析、频谱分析、时间序列分析、模态分析、统计分析和/或阶比分析；
根据获取到的旋转机械设备的基础信息及状态信息，分析旋转机械设备的性能衰退趋势、评估旋转机械设备的健康状态，同时生成旋转机械设备的健康档案并存储至数据库中，并确定旋转机械设备的健康等级，当所述健康等级超出预设的健康等级时，发出旋转机械设备健康状态预警信息；
根据旋转机械设备的健康状态，并结合预设的设备寿命预测模型对旋转机械设备的剩余寿命进行预测，所述预设的设备寿命预测模型包括：灰色预测模型、比例风险模型、人工神经网络模型和/或卡尔曼滤波模型。
可选地，所述根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划包括：
根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的主动检修维护作业计划、维修备件采购计划、维修资源分配计划、并进行维修任务调度及维修策略优化；
根据维修结果，将维修信息存储至数据库中；
其中，所述维修任务调度包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修人员、维修备件、维修资金、维修工具及维修时间进行调度；
所述维修策略优化包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修方式、维修类型、维修时机进行决策。
可选地，所述根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的主动检修维护作业计划包括：
将针对旋转机械设备的潜在故障的早期处理方法存储至数据库，并生成旋转机械设备潜在故障的动态维护专家知识库；
通过所述动态维护专家知识库分析当前旋转机械设备的潜在故障诊断结果的关联参数，确定引发所述旋转机械设备潜在故障的种类，并生成所述旋转机械设备的主动检修维护作业计划及相应的处理方法。
本发明实施例还提供一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***，包括：
信息获取单元：用于获取旋转机械设备的基础信息及状态信息；
健康管理单元：用于根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；
维修计划生成单元：用于根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。
可选地，所述信息获取单元包括：
基础信息获取模块，用于获取旋转机械设备的基本信息、故障信息、维修信息并存储至数据库，所述基本信息包括：旋转机械设备的设备制造商提供的设备的可靠性、维修性、保障性信息，设备编号、设备名称和/或型号规格；
状态信息获取模块，用于当旋转机械设备运行时，获取旋转机械设备的每一预设监测点的实时状态信息。
可选地，所述健康管理单元包括：
监测信息生成模块，用于对获取到的旋转机械设备的状态信息进行信号处理和特征提取，生成旋转机械设备的状态监测信息，并将所述状态监测信息存储至数据库；
故障诊断模块，用于对特征提取后的信息进行二次分析，诊断旋转机械设备的潜在故障，其中，所述二次分析包括：时域分析、频谱分析、时间序列分析、模态分析、统计分析和/或阶比分析；
故障预警模块，用于对所述旋转机械设备的潜在故障进行预警；
健康评估模块，用于根据获取到的旋转机械设备的基础信息及状态信息，分析旋转机械设备的性能衰退趋势、评估旋转机械设备的健康状态，同时生成旋转机械设备的健康档案并存储至数据库中，并确定旋转机械设备的健康等级，当所述健康等级超出预设的健康等级时，发出旋转机械设备健康状态预警信息；
寿命预测模块，用于根据旋转机械设备的健康状态，并结合预设的设备寿命预测模型对旋转机械设备的剩余寿命进行预测，所述预设的设备寿命预测模型包括：灰色预测模型、比例风险模型、人工神经网络模型和/或卡尔曼滤波模型。
可选地，所述维修计划生成单元包括：
维修计划生成模块，用于根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的主动检修维护作业计划、维修备件采购计划、维修资源分配计划、并进行维修任务调度及维修策略优化；
维修信息存储模块，用于根据维修结果，将维修信息存储至数据库中；
其中，所述维修任务调度包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修人员、维修备件、维修资金、维修工具及维修时间进行调度；
所述维修策略优化包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修方式、维修类型、维修时机进行决策。
可选地，所述维修计划生成模块包括：
专家知识库生成子模块，用于将针对旋转机械设备的潜在故障的早期处理方法存储至数据库，并生成旋转机械设备潜在故障的动态维护专家知识库；
故障种类确定子模块，用于通过所述动态维护专家知识库分析当前旋转机械设备的潜在故障诊断结果的关联参数，确定引发所述旋转机械设备潜在故障的种类；
主动检修维护生成模块，用于生成所述旋转机械设备的主动检修维护作业计划及相应的处理方法。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
上述方案中，通过根据获取到的旋转机械设备的基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；并根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。这样，通过整合旋转机械设备的基础信息及状态信息，对旋转机械设备的健康状态进行评估，并对其剩余寿命进行预测，同时对诊断的旋转机械设备的潜在故障确定合理的维修时间，使得在故障发生前能够得到维修，在保障旋转机械设备可靠度的前提下最大限度地降低整个设备***的维修成本，减少维护工作量，提高设备维护的工作效率和设备使用效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的火电厂旋转机械设备的性能状态变化示意图；
图3为本发明实施例提供的火电厂旋转机械设备的健康状态退化过程示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明针对现有的设备健康管理***的功能不够完善和实用的问题，提供一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法及***
实施例一
参看图1所示，本发明实施例提供的基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法，包括：
获取旋转机械设备的基础信息及状态信息；
根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；
根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。
本发明实施例所述的基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法，通过根据获取到的旋转机械设备的基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；并根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。这样，通过整合旋转机械设备的基础信息及状态信息，对旋转机械设备的健康状态进行评估，并对其剩余寿命进行预测，同时对诊断的旋转机械设备的潜在故障确定合理的维修时间，使得在故障发生前能够得到维修，在保障旋转机械设备可靠度的前提下最大限度地降低整个设备***的维修成本，减少维护工作量，提高设备维护的工作效率和设备使用效率。
在前述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法的具体实施方式中，可选地，所述获取旋转机械设备的基础数据及状态信息包括：
获取旋转机械设备的基本信息、故障信息、维修信息并存储至数据库，所述基本信息包括：旋转机械设备的设备制造商提供的设备的可靠性、维修性、保障性信息，设备编号、设备名称和/或型号规格；
当旋转机械设备运行时，获取旋转机械设备的每一预设监测点的实时状态信息。
本发明实施例中，为了使本发明提供的基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法能够充分发挥作用，首先要保证能获取到充分的旋转机械设备的相关信息，所述相关信息包括：获取旋转机械设备的基本信息、维修信息及状态信息等，所述基本信息包括：旋转机械设备的设备制造商提供的设备的可靠性、维修性、保障性信息，设备编号、设备名称和/或型号规格等，以诊断旋转机械设备的潜在故障为例，需依赖旋转机械设备的运行状态信息；又如，当旋转机械设备发生潜在故障时，维修策略优化及维修任务调度都需要依赖旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性信息，故障数据及维修历史数据。
本发明实施例中，例如，可以使用数据采集仪，以有线或无线的方式快速地与旋转机械设备上的传感器联接，采集旋转机械设备的运行状态信息，并传递到主控制器；还可以使用视频音频采集仪采集无法通过电子信号描述的故障及现场表征，如纯机械的故障、设备运行环境等，可以通过现场的视频音频通讯，如摄像画面、场景对话及图片文字描述的方式来解决。
在前述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法的具体实施方式中，可选地，所述根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命包括：
对获取到的旋转机械设备的状态信息进行信号处理和特征提取，生成旋转机械设备的状态监测信息，并将所述状态监测信息存储至数据库；
对特征提取后的信息进行二次分析，诊断旋转机械设备的潜在故障，同时将潜在故障诊断结果存储至数据库中，并对所述旋转机械设备的潜在故障进行预警，其中，所述二次分析包括：时域分析、频谱分析、时间序列分析、模态分析、统计分析和/或阶比分析；
根据获取到的旋转机械设备的基础信息及状态信息，分析旋转机械设备的性能衰退趋势、评估旋转机械设备的健康状态，同时生成旋转机械设备的健康档案并存储至数据库中，并确定旋转机械设备的健康等级，当所述健康等级超出预设的健康等级时，发出旋转机械设备健康状态预警信息；
根据旋转机械设备的健康状态，并结合预设的设备寿命预测模型对旋转机械设备的剩余寿命进行预测，所述预设的设备寿命预测模型包括：灰色预测模型、比例风险模型、人工神经网络模型和/或卡尔曼滤波模型。
本发明实施例中，如果旋转机械设备的潜在故障不能及时、准确地诊断，也就无法进行有效的设备维修。本发明采用时域分析、频谱分析、时间序列分析、模态分析、统计分析和/或阶比分析等方法对旋转机械设备的潜在故障进行诊断，并将故障诊断结果存储至数据库中。
本发明实施例中，旋转机械设备的潜在故障是指旋转机械设备的某些物理参数表明设备的功能性故障将要发生。参看图2所示，图上“P”点说明旋转机械设备发展到可识别潜在故障的程度，“F”点表示潜在故障己经发展到了功能故障，P-F间隔显示了旋转机械设备从潜在故障发展变化到功能性故障的时间间隔，P-F间隔的时间长短与旋转机械设备的种类有关，各个旋转机械设备的P-F间隔不同，可由几秒到好几年，对于突发故障来说P-F时间间隔就很短，对于P-F较长的间隔说明可以有更多的时间来预防设备功能性故障的发生。
本发明实施例中，参看图3所示为旋转机械设备的健康状态的退化过程，随着时间的推移，旋转机械设备的健康状态从正常状态下降至功能失效的过程。由旋转机械设备的健康状态的退化过程可知，旋转机械设备健康管理方法不仅应具备旋转机械设备的故障检测能力，还要能够监测旋转机械设备的健康状态的变化过程，并能够预测旋转机械设备的剩余寿命。
本发明实施例中，根据获取到的旋转机械设备的状态信息，并结合旋转机械设备的基本信息、故障信息、维修信息，可以定期或不定期地分析旋转机械设备的性能衰退趋势，对旋转机械设备的健康状态做出评估，并根据评估结果生成转机械设备的健康档案并存储至数据库中，并确定旋转机械设备的健康等级，当所述健康等级超出预设的健康等级时，发出旋转机械设备健康状态预警信息，也就是说旋转机械设备出现劣化征兆时，向相关的旋转机械设备的使用人员、维修人员或管理人员发出预警信息。
本发明实施例中，根据旋转机械设备的健康状态，通过灰色预测模型、比例风险模型、人工神经网络模型和/或卡尔曼滤波模型预测旋转机械设备或设备部件的剩余寿命，在旋转机械设备严重事故发生之前，可以保证有足够的时间实施维修。
在前述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法的具体实施方式中，可选地，所述根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划包括：
根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的主动检修维护作业计划、维修备件采购计划、维修资源分配计划、并进行维修任务调度及维修策略优化；
根据维修结果，将维修信息存储至数据库中；
其中，所述维修任务调度包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修人员、维修备件、维修资金、维修工具及维修时间进行调度；
所述维修策略优化包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修方式、维修类型、维修时机进行决策。
本发明实施例中，根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的修维计划，在修维计划中，需要生成具体的主动检修维护作业计划、维修备件采购计划、维修资源分配计划、并激发维修任务调度功能及维修策略优化功能，力保在旋转机械设备从潜在故障发展变化到功能性故障之前对旋转机械设备进行维修，从而减少维护费用，提高设备使用效率，取得极大的经济效益。
本发明实施例中，维修任务调度功能需要根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修人员、维修备件、维修资金、维修工具及维修时间等信息进行调度；维修策略优化功能需要根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修方式、维修类型、维修时机等信息进行决策，例如，根据旋转机械设备的状态和使用情况确定其维修类型(大修、中修、小修)、维修范围(总体、部件)、维修时机(何时进行维修)，并可以对维修方式进行优化。
在前述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法的具体实施方式中，可选地，所述根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的主动检修维护作业计划包括：
将针对旋转机械设备的潜在故障的早期处理方法存储至数据库，并生成旋转机械设备潜在故障的动态维护专家知识库；
通过所述动态维护专家知识库分析当前旋转机械设备的潜在故障诊断结果的关联参数，确定引发所述旋转机械设备潜在故障的种类，并生成所述旋转机械设备的主动检修维护作业计划及相应的处理方法。
本发明实施例中，能够将所有的旋转机械设备的潜在故障的早期处理方法存储到数据库中，通过旋转机械设备的潜在故障的早期处理方法的不断累积，逐渐形成针对旋转机械设备潜在故障的动态维护专家知识库；根据所述动态维护专家知识库能够对当前旋转机械设备的潜在故障的诊断结果的关联参数进行分析，确定引发旋转机械设备潜在故障的种类以及潜在故障将发生的时间，并生成设备主动检修维护作业计划及相应的处理方法，其中，所述旋转机械设备潜在故障的种类包括：转子不平衡、转子不对中、转子弯曲、油膜涡动、油膜振荡、喘振、动静件摩擦、转轴裂纹、转子支承件松动等。
实施例二
本发明还提供一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***的具体实施方式，由于本发明提供的基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***与前述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法的具体实施方式相对应，该基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***可以通过执行上述方法具体实施方式中的流程步骤来实现本发明的目的，因此上述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法具体实施方式中的解释说明，也适用于本发明提供的基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***的具体实施方式，在本发明以下的具体实施方式中将不再赘述。
本发明实施例还提供一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***，包括：
信息获取单元：用于获取旋转机械设备的基础信息及状态信息；
健康管理单元：用于根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；
维修计划生成单元：用于根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。
本发明实施例所述的基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***，通过根据获取到的旋转机械设备的基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；并根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。这样，通过整合旋转机械设备的基础信息及状态信息，对旋转机械设备的健康状态进行评估，并对其剩余寿命进行预测，同时对诊断的旋转机械设备的潜在故障确定合理的维修时间，使得在故障发生前能够得到维修，在保障旋转机械设备可靠度的前提下最大限度地降低整个设备***的维修成本，减少维护工作量，提高设备维护的工作效率和设备使用效率。
在前述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***的具体实施方式中，可选地，所述信息获取单元包括：
基础信息获取模块，用于获取旋转机械设备的基本信息、故障信息、维修信息并存储至数据库，所述基本信息包括：旋转机械设备的设备制造商提供的设备的可靠性、维修性、保障性信息，设备编号、设备名称和/或型号规格；
状态信息获取模块，用于当旋转机械设备运行时，获取旋转机械设备的每一预设监测点的实时状态信息。
在前述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***的具体实施方式中，可选地，所述健康管理单元包括：
监测信息生成模块，用于对获取到的旋转机械设备的状态信息进行信号处理和特征提取，生成旋转机械设备的状态监测信息，并将所述状态监测信息存储至数据库；
故障诊断模块，用于对特征提取后的信息进行二次分析，诊断旋转机械设备的潜在故障，其中，所述二次分析包括：时域分析、频谱分析、时间序列分析、模态分析、统计分析和/或阶比分析；
故障预警模块，用于对所述旋转机械设备的潜在故障进行预警；
健康评估模块，用于根据获取到的旋转机械设备的基础信息及状态信息，分析旋转机械设备的性能衰退趋势、评估旋转机械设备的健康状态，同时生成旋转机械设备的健康档案并存储至数据库中，并确定旋转机械设备的健康等级，当所述健康等级超出预设的健康等级时，发出旋转机械设备健康状态预警信息；
寿命预测模块，用于根据旋转机械设备的健康状态，并结合预设的设备寿命预测模型对旋转机械设备的剩余寿命进行预测，所述预设的设备寿命预测模型包括：灰色预测模型、比例风险模型、人工神经网络模型和/或卡尔曼滤波模型。
在前述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***的具体实施方式中，可选地，所述维修计划生成单元包括：
维修计划生成模块，用于根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的主动检修维护作业计划、维修备件采购计划、维修资源分配计划、并进行维修任务调度及维修策略优化；
维修信息存储模块，用于根据维修结果，将维修信息存储至数据库中；
其中，所述维修任务调度包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修人员、维修备件、维修资金、维修工具及维修时间进行调度；
所述维修策略优化包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修方式、维修类型、维修时机进行决策。
在前述基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***的具体实施方式中，可选地，所述维修计划生成模块包括：
专家知识库生成子模块，用于将针对旋转机械设备的潜在故障的早期处理方法存储至数据库，并生成旋转机械设备潜在故障的动态维护专家知识库；
故障种类确定子模块，用于通过所述动态维护专家知识库分析当前旋转机械设备的潜在故障诊断结果的关联参数，确定引发所述旋转机械设备潜在故障的种类；
主动检修维护生成模块，用于生成所述旋转机械设备的主动检修维护作业计划及相应的处理方法。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理方法，其特征在于，包括：
获取旋转机械设备的基础信息及状态信息；
根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；
根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取旋转机械设备的基础数据及状态信息包括：
获取旋转机械设备的基本信息、故障信息、维修信息并存储至数据库，所述基本信息包括：旋转机械设备的设备制造商提供的设备的可靠性、维修性、保障性信息，设备编号、设备名称和/或型号规格；
当旋转机械设备运行时，获取旋转机械设备的每一预设监测点的实时状态信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命包括：
对获取到的旋转机械设备的状态信息进行信号处理和特征提取，生成旋转机械设备的状态监测信息，并将所述状态监测信息存储至数据库；
对特征提取后的信息进行二次分析，诊断旋转机械设备的潜在故障，同时将潜在故障诊断结果存储至数据库中，并对所述旋转机械设备的潜在故障进行预警，其中，所述二次分析包括：时域分析、频谱分析、时间序列分析、模态分析、统计分析和/或阶比分析；
根据获取到的旋转机械设备的基础信息及状态信息，分析旋转机械设备的性能衰退趋势、评估旋转机械设备的健康状态，同时生成旋转机械设备的健康档案并存储至数据库中，并确定旋转机械设备的健康等级，当所述健康等级超出预设的健康等级时，发出旋转机械设备健康状态预警信息；
根据旋转机械设备的健康状态，并结合预设的设备寿命预测模型对旋转机械设备的剩余寿命进行预测，所述预设的设备寿命预测模型包括：灰色预测模型、比例风险模型、人工神经网络模型和/或卡尔曼滤波模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划包括：
根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的主动检修维护作业计划、维修备件采购计划、维修资源分配计划、并进行维修任务调度及维修策略优化；
根据维修结果，将维修信息存储至数据库中；
其中，所述维修任务调度包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修人员、维修备件、维修资金、维修工具及维修时间进行调度；
所述维修策略优化包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修方式、维修类型、维修时机进行决策。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的主动检修维护作业计划包括：
将针对旋转机械设备的潜在故障的早期处理方法存储至数据库，并生成旋转机械设备潜在故障的动态维护专家知识库；
通过所述动态维护专家知识库分析当前旋转机械设备的潜在故障诊断结果的关联参数，确定引发所述旋转机械设备潜在故障的种类，并生成所述旋转机械设备的主动检修维护作业计划及相应的处理方法。
6.一种基于物联网的火电厂旋转机械健康管理***，其特征在于，包括：
信息获取单元：用于获取旋转机械设备的基础信息及状态信息；
健康管理单元：用于根据获取到的所述基础信息及状态信息对旋转机械设备的运行状态进行监测，诊断旋转机械设备的潜在故障、并评估旋转机械设备的健康状态，同时预测旋转机械设备的剩余寿命；
维修计划生成单元：用于根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的维修计划。
7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述信息获取单元包括：
基础信息获取模块，用于获取旋转机械设备的基本信息、故障信息、维修信息并存储至数据库，所述基本信息包括：旋转机械设备的设备制造商提供的设备的可靠性、维修性、保障性信息，设备编号、设备名称和/或型号规格；
状态信息获取模块，用于当旋转机械设备运行时，获取旋转机械设备的每一预设监测点的实时状态信息。
8.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述健康管理单元包括：
监测信息生成模块，用于对获取到的旋转机械设备的状态信息进行信号处理和特征提取，生成旋转机械设备的状态监测信息，并将所述状态监测信息存储至数据库；
故障诊断模块，用于对特征提取后的信息进行二次分析，诊断旋转机械设备的潜在故障，其中，所述二次分析包括：时域分析、频谱分析、时间序列分析、模态分析、统计分析和/或阶比分析；
故障预警模块，用于对所述旋转机械设备的潜在故障进行预警；
健康评估模块，用于根据获取到的旋转机械设备的基础信息及状态信息，分析旋转机械设备的性能衰退趋势、评估旋转机械设备的健康状态，同时生成旋转机械设备的健康档案并存储至数据库中，并确定旋转机械设备的健康等级，当所述健康等级超出预设的健康等级时，发出旋转机械设备健康状态预警信息；
寿命预测模块，用于根据旋转机械设备的健康状态，并结合预设的设备寿命预测模型对旋转机械设备的剩余寿命进行预测，所述预设的设备寿命预测模型包括：灰色预测模型、比例风险模型、人工神经网络模型和/或卡尔曼滤波模型。
9.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述维修计划生成单元包括：
维修计划生成模块，用于根据旋转机械设备的潜在故障诊断结果，生成旋转机械设备的主动检修维护作业计划、维修备件采购计划、维修资源分配计划、并进行维修任务调度及维修策略优化；
维修信息存储模块，用于根据维修结果，将维修信息存储至数据库中；
其中，所述维修任务调度包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修人员、维修备件、维修资金、维修工具及维修时间进行调度；
所述维修策略优化包括：根据旋转机械设备的重要性、可靠性、维修性、可监测性、经济性、维修能力对维修方式、维修类型、维修时机进行决策。
10.根据权利要求9所述的***，其特征在于，所述维修计划生成模块包括：
专家知识库生成子模块，用于将针对旋转机械设备的潜在故障的早期处理方法存储至数据库，并生成旋转机械设备潜在故障的动态维护专家知识库；
故障种类确定子模块，用于通过所述动态维护专家知识库分析当前旋转机械设备的潜在故障诊断结果的关联参数，确定引发所述旋转机械设备潜在故障的种类；
主动检修维护生成模块，用于生成所述旋转机械设备的主动检修维护作业计划及相应的处理方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |