CN116627072B - 一种基于火电厂设备的检修监测维护*** - Google Patents
一种基于火电厂设备的检修监测维护*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种基于火电厂设备的检修监测维护***,包括:基本信息录入模块用于录入火电厂设备的基本信息,并将录入的基本信息和对应的现场监测传感器进行关联标记;现场设备信息采集模块用于基于Zigbee技术搭建的无线传感器网络采集火电厂设备的现场监测数据,并将采集到的现场监测数据传输到智能监测模块;智能监测模块用于根据获取的火电厂设备现场监测数据进行设备状态分析处理,得到设备状态分析结果;维护调度模块用于根据获取的设备状态分析结果生成火电厂设备现场运维调度任务。本发明有助于提高火电厂设备日常监测运维的质量和效果,以及降低运维人员的工作压力。
Description
技术领域
本发明涉及火电厂设备维护技术领域,特别是一种基于火电厂设备的检修监测维护***。
背景技术
在发电厂中,电气设备运行安全稳定性关系到电厂的生产效率。电气设备保持高效安全运行会直接影响到发电厂生产环境的安全性。目前发电厂中的电气设备数量众多,结构复杂,发电机组结构规模逐渐增大,一旦发生设备故障,设备检查和维修将消耗大量人力物力,不利于电厂生产目标的达成,影响发电厂的生产效益。更严重的情况下,还会引发重大安全事故,对基层工作人员的生命财产安全造成严重威胁,造成不良社会影响。电气设备之间有紧密的关联效应,一台设备发生故障,多台设备的正常工作将受到干扰,甚至会接连出现故障,引发大规模设备停工,发电厂的正常生产严重受损。
因此,提出一种能够提高火电厂设备日常维护质量和管理效果的维护***,将事后维修转变为事前预防避免可能发生的故障,对降低火电厂设备运行维护人员的工作压力,提高设备维护效果具有极大的意义。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种基于火电厂设备的检修监测维护***。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
本发明示出一种基于火电厂设备的检修监测维护***,包括基本信息录入模块、现场设备信息采集模块、智能监测模块、维护调度模块和数据管理模块;
基本信息录入模块用于录入火电厂设备的基本信息,并将录入的基本信息和对应的现场监测传感器进行关联标记;
现场设备信息采集模块用于基于Zigbee技术搭建的无线传感器网络采集火电厂设备的现场监测数据,并将采集到的现场监测数据传输到智能监测模块;
智能监测模块用于根据获取的火电厂设备现场监测数据进行设备状态分析处理,得到设备状态分析结果;
维护调度模块用于根据获取的设备状态分析结果生成火电厂设备现场运维调度任务,并根据生成的运维调度任务对火电厂现场设备进行控制或向现场运维人员发出对应的现场运维任务信息;
数据管理模块用于对获取的火电厂设备的现场监测数据、对应的设备状态分析结果和对应的运维调度任务信息进行分类存储管理,生成火电厂设备维护管理日志。
优选的,基本信息录入模块包括后台录入单元和现场录入单元;
后台录入单元用于录入火电厂设备的基本信息,其中基本信息包括设备名称、设备ID、设备类型、设备设置参数、设备运行参数等基本信息;
现场录入单元用于根据现场传感器的具体设置情况录入现场传感器的基本信息,包括传感器ID、传感器类型和关联的火电厂设备。
优选的,现场设备采集模块包括现场传感器单元和现场基站单元;
现场传感器单元包括基于Zigbee网络搭建的多个传感器节点,其中传感器节点被设置为不同类型的传感器,通过不同类型的传感器采集火电厂设备的现场监测数据,并将采集到的现场监测数据传输到现场基站单元;
现场基站单元用于接收现场传感器单元传输的火电厂设备的现场监测数据,并将获取的现场监测数据打包并传输到智能监测模块。
优选的,其中传感器包括环境监测传感器和设备监测传感器;环境监测传感器包括温度传感器、湿度传感器、PM2.5传感器、PM10传感器等;设备监测传感器包括温度传感器、电流传感器、电压传感器、压力传感器、偏转距离传感器、接近传感器等;火电厂设备的现场监测数据包括环境监测数据和设备监测数据
优选的,智能监测模块包括设备安全分析单元和生产现场安全分析单元;
设备安全分析单元用于根据获取的火电厂设备的设备监测数据进行设备安全分析,得到设备安全分析结果;
生产现场安全分析单元用于根据获取的火电厂生产现场的环境监测数据进行环境安全分析,得到环境安全分析结果。
优选的,设备安全分析单元包括:
根据得到的火电厂设备的设备监测数据和预设的设备运行标准进行比对,当获取的设备监测数据超过预设的设备运行标准时,则得到与超标数据对应的设备异常分析结果;当获取的设备监测数据全部在设备运行标准范围内时,得到设备正常分析结果。
优选的,生产现场安全分析结果包括:
根据得到的火电厂生产现场的环境监测数据和预设的环境标准进行比对,当获取的环境监测数据超过预设的环境标准时,则得到与超标数据对应的环境异常分析结果;当获取的环境监测数据全部在环境标准范围内时,得到环境正常分析结果。
优选的,设备安全分析单元还包括:
根据得到的火电厂设备的设备监测数据组成设备运行特征向量,根据得到的设备运行特征向量输入到训练好的设备安全分析模型中,由设备安全分析模型根据输入的设备运行特征向量进行安全分析,得到设备安全分析结果;其中设备安全分析模型基于CNN神经网络构建而成,能够基于输入的多维设备运行特征向量进行特征提取和聚类计算,得到相应的设备安全分析结果。
优选的,维护调度模块包括现场控制单元和运维调度单元;
现场控制单元用于根据得到的设备安全分析结果和环境安全分析结果对与分析结果对应的现场设备进行控制;
运维调度单元用于根据得到的设备安全分析结果和环境安全分析结果向设备或者区域对应的运维人员发送运维调度任务,以使得运维人员能够根据运维调度任务信息对相应的设备或者区域进行维护。
优选的,数据管理模块包括数据库单元和日志生成单元;
数据库单元用于对获取的火电厂设备的现场监测数据、对应的设备状态分析结果和对应的运维调度任务信息进行分类存储管理;
日志生成单元用于根据数据库单元中的数据生成相应的火电厂设备维护管理日志。
本发明的有益效果为:根据火电厂生产现场的设备具体情况,对火电厂设备信息进行录入,同时根据现场设置的监测传感器情况,将传感器信息和火电厂设备信息进行关联;在日常生产的过程中,现场设备信息采集模块通过构建Zigbee网络来对火电厂设备的现场监测数据进行实时采集,并对采集到的火电厂设备现场监测数据进行设备状态分析处理,根据得到的设备状态分析结果进行智能化的现场运维调度任务,能够自适应地对火电厂设备和生产现场进行智能化的控制或安排运维人员及时对异常情况进行维护,有助于提高火电厂设备日常监测运维的质量和效果,以及降低运维人员的工作压力。
同时建立数据管理模块对火电厂设备日常生产过程中产生的监测数据进行分类存储管理构建数据库和建立维护管理日志,有助于提高数据管理的质量,方便完成数据资源的二次利用,进一步提高火电厂设备监控维护的智能化水平。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的框架结构图;
图2为本发明各功能模块的框架结构图。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1实施例所示一种基于火电厂设备的检修监测维护***,包括:基本信息录入模块、现场设备信息采集模块、智能监测模块、维护调度模块和数据管理模块;
基本信息录入模块用于录入火电厂设备的基本信息,并将录入的基本信息和对应的现场监测传感器进行关联标记;
现场设备信息采集模块用于基于Zigbee技术搭建的无线传感器网络采集火电厂设备的现场监测数据,并将采集到的现场监测数据传输到智能监测模块;
智能监测模块用于根据获取的火电厂设备现场监测数据进行设备状态分析处理,得到设备状态分析结果;
维护调度模块用于根据获取的设备状态分析结果生成火电厂设备现场运维调度任务,并根据生成的运维调度任务对火电厂现场设备进行控制或向现场运维人员发出对应的现场运维任务信息;
数据管理模块用于对获取的火电厂设备的现场监测数据、对应的设备状态分析结果和对应的运维调度任务信息进行分类存储管理,生成火电厂设备维护管理日志。
其中,火电厂设备包括锅炉、汽轮机、发电机、变压器、给水设备、供水设备、水处理设备、除尘设备、燃料储运设备等。
根据火电厂生产现场的设备具体情况,对火电厂设备信息进行录入,同时根据现场设置的监测传感器情况,将传感器信息和火电厂设备信息进行关联;在日常生产的过程中,现场设备信息采集模块通过构建Zigbee网络来对火电厂设备的现场监测数据进行实时采集,并对采集到的火电厂设备现场监测数据进行设备状态分析处理,根据得到的设备状态分析结果进行智能化的现场运维调度任务,能够自适应地对火电厂设备和生产现场进行智能化的控制或安排运维人员及时对异常情况进行维护,有助于提高火电厂设备日常监测运维的质量和效果,以及降低运维人员的工作压力。
同时建立数据管理模块对火电厂设备日常生产过程中产生的监测数据进行分类存储管理构建数据库和建立维护管理日志,有助于提高数据管理的质量,方便完成数据资源的二次利用,进一步提高火电厂设备监控维护的智能化水平。
优选的,参见图2,基本信息录入模块包括后台录入单元和现场录入单元;
后台录入单元用于录入火电厂设备的基本信息,其中基本信息包括设备名称、设备ID、设备类型、设备设置参数、设备运行参数等基本信息;
现场录入单元用于根据现场传感器的具体设置情况录入现场传感器的基本信息,包括传感器ID、传感器类型和关联的火电厂设备。
运维人员在开始使用本发明***或者有新设备加入的时候,能够通过后台录入单元将设备的基本信息录入到***中,同时根据现场的监测传感器布置情况,将相应的监测传感器和对应的火电厂设备进行关联,方便后续对火电厂设备监测数据的分析和归档处理。当火电厂生产现场设备发生变化时,也能够通过基本信息录入模块对设备信息和关联的监测传感器信息进行更新,以提高火电厂设备安全监测的可靠性。
优选的,现场设备采集模块包括现场传感器单元和现场基站单元;
现场传感器单元包括基于Zigbee网络搭建的多个传感器节点,其中传感器节点被设置为不同类型的传感器,通过不同类型的传感器采集火电厂设备的现场监测数据,并将采集到的现场监测数据传输到现场基站单元;
其中传感器包括环境监测传感器和设备监测传感器;环境监测传感器包括温度传感器、湿度传感器、PM2.5传感器、PM10传感器等;设备监测传感器包括温度传感器、电流传感器、电压传感器、压力传感器、偏转距离传感器、接近传感器等;火电厂设备的现场监测数据包括环境监测数据和设备监测数据
现场基站单元用于接收现场传感器单元传输的火电厂设备的现场监测数据,并将获取的现场监测数据打包并传输到智能监测模块。
通过搭建Zigbee无线传感器网络来对火电厂设备监测数据和生产现场监测数据进行采集和传输,一方面能够保证数据采集传输的实时性,同时也减轻了传统监测***布线的难度和成本,提高了火电厂设备现场监测数据采集的质量和效果。
优选的,现场传感器单元中的多个传感器节点采用LEACH的自适应分簇拓扑路由算法进行簇头节点的选定,簇内一般传感器节点将采集的现场监测数据传输到簇头节点,由簇头节点统一将汇聚的数据传输到现场基站单元。
优选的,现场传感器单元中的多个传感器节点采用改进的自适应分簇拓扑路由算法进行簇头节点的选定,包括:
在簇首指派阶段:各传感器节点计算自身的簇头参选指数,其中采用的簇头参选指数计算方式为:
CX(i)=ViE(i)+ViN(i)
其中,CX(i)表示传感器节点i的簇头参选指数,ViE(i)表示传感器节点i的当前能量指数,其中当传感器节点i的剩余能量大于设定的标准节点能量时,则ViE(i)=1;ViN(i)表示传感器节点i的空间指数,其中当传感器节点i当前最优通信半径beR(i)范围内的其他邻居节点的数量大于设定的标准节点数量时,则ViN(i)=1;其中beR(i)表示传感器节点的最优通信半径,beR(i)=min(minR(i)×μ×∈,maR(i)),miR(i)表示传感器节点i的邻居节点中,传感器节点i距离邻居节点的最小距离,μ表示调控参量,其中μ∈[1.2,1.5],∈表示调空参量影响因子,其中当传感器节点的邻居节点数量越多,则调控参量影响因子的数值越小,反之当传感器节点的邻居节点数量越少,则调控参量影响因子的数值越大,其中∈∈[0.5,1.5];maR(i)表示传感器节点i设定的最大通信半径;
各个簇头参选指数CX(i)=2的传感器节点将作为本轮的候选节点,各候选节点向自身的最优通信半径范围内的其他邻居节点广播自身的候选节点信息,并获取其他邻居节点广播的候选节点信息;其中候选节点信息中携带有候选节点的位置信息;
候选节点根据邻居节点的候选节点的位置信息,向距离基站单元更近的候选节点返回投票信息,其中投票信息中携带有投票参量,其中投票参量的计算方式为:
其中,Tp(i)表示传感器节点i向其邻居候选节点发送的投票参量,Nu(i)表示传感器节点i的最优通信范围内,存在距离基站单元更近的候选节点的数量,β表示控制参量,其中β∈[1,10];
各候选节点根据接收到的投票信息汇总自身的得票参量,其中采用的得票参量计算方式为:
Dp(j)=∑Tp(i)
其中,Dp(j)表示候选节点j的得票参量,Tp(i)表示候选节点得最优通信范围内的其他邻居传感器节点返回的投票参量;
候选节点广播自身的得票参量信息,并获取其他候选节点的得票参量,当候选节点自身的得票参量均大于获取的其他候选节点的得票参量,则该候选节点当选当前周期的簇头节点,由簇头节点向其自身最优通信范围内的其他邻居节点广播自身的簇头当选信息,由其他邻居节点根据得到的簇头当选信息与簇头节点进行成簇操作;
在传输阶段:各传感器节点将自身采集的现场监测数据传输对应的簇头节点,由簇头节点汇聚现场监测数据后,进一步将现场监测数据传输到基站单元,包括:
簇头节点从距离基站单元更近的其他簇头节点中随机选择一个簇头节点作为中间节点,簇头节点将现场监测数据传输到该中间节点,由该中间节点进一步将现场监测数据传输到基站单元;而当基站单元在簇头节点的通信范围内时,则簇头节点直接将现场监测数据传输到基站单元。
针对传统的LEACH路由算法中通过随机的方式选择簇头节点,会存在随机性较大导致簇头节点性能不达标或者随机到边缘节点作为簇头节点导致形成簇头孤岛的情况发生。本发明上述实施方式提出了一种新的路由算法,通过传感器节点间的自适应选举方式来完成簇头节点的选择,其中在选举的过程中,各传感器节点首先计算自身的参选指数,并当参选之书达标的情况下成为候选节点,有助于提高各簇头节点的性能可靠性。同时各候选节点通过自适应的投票和得票统计,能够进一步优化簇头节点的选举方式,进一步考虑节点的位置信息来选择提高簇头节点的适应性,同时避免了节点扎堆导致的簇头固定的情况发生,进一步提高簇头节点选举的适应性和可靠性。进一步提高了火电厂设备现场监测数据采集的质量和效果。
优选的,智能监测模块包括设备安全分析单元和生产现场安全分析单元;
设备安全分析单元用于根据获取的火电厂设备的设备监测数据进行设备安全分析,得到设备安全分析结果;
生产现场安全分析单元用于根据获取的火电厂生产现场的环境监测数据进行环境安全分析,得到环境安全分析结果。
优选的,设备安全分析单元包括:
根据得到的火电厂设备的设备监测数据和预设的设备运行标准进行比对,当获取的设备监测数据超过预设的设备运行标准时,则得到与超标数据对应的设备异常分析结果;当获取的设备监测数据全部在设备运行标准范围内时,得到设备正常分析结果。
优选的,生产现场安全分析结果包括:
根据得到的火电厂生产现场的环境监测数据和预设的环境标准进行比对,当获取的环境监测数据超过预设的环境标准时,则得到与超标数据对应的环境异常分析结果;当获取的环境监测数据全部在环境标准范围内时,得到环境正常分析结果。
通过对火电厂设备监测数据进行安全分析,能够根据设备本身得到的监测数据对设备运行状态进行分析,及时发现设备的异常情况;同时根据得到的环境监测数据进行安全分析,能够对生产现场环境进行间接安全分析,对潜在影响火电厂设备正常运行的情况进行有效监测,进一步提高火电厂设备运行监测的可靠性。
优选的,设备安全分析单元还包括:
根据得到的火电厂设备的设备监测数据组成设备运行特征向量,根据得到的设备运行特征向量输入到训练好的设备安全分析模型中,由设备安全分析模型根据输入的设备运行特征向量进行安全分析,得到设备安全分析结果;其中设备安全分析模型基于CNN神经网络构建而成,能够基于输入的多维设备运行特征向量进行特征提取和聚类计算,得到相应的设备安全分析结果。
通过基于CNN神经网络构建的设备安全分析模型,对得到的多维度设备监测数据组成的设备运行特征向量进行特征提取和分类处理,得到设备安全分析结果,相比于传统的单维度监测数据的安全分析方法相比,结合多维度的监测数据进行综合的安全分析,能够有助于提高安全分析结果的可靠性和适应性。
其中设备安全分析模型在训练的过程中,通过构建多维监测数据和相应的设备运行状态组成的训练集对CNN神经网络进行训练,并通过测试集对训练完成后的设备安全分析模型进行测试,将通过测试后的设备安全分析模型投入到设备安全分析的使用。
优选的,维护调度模块包括现场控制单元和运维调度单元;
现场控制单元用于根据得到的设备安全分析结果和环境安全分析结果对与分析结果对应的现场设备进行控制;
运维调度单元用于根据得到的设备安全分析结果和环境安全分析结果向设备或者区域对应的运维人员发送运维调度任务,以使得运维人员能够根据运维调度任务信息对相应的设备或者区域进行维护。
根据得到的安全分析结果,对发生异常的火电厂设备进行及时的制动或者降消耗运行处理,同时安排的运维人员对出现异常的火电厂设备进行及时的现场检修维护,消除设备产生的异常情况。针对环境安全分析结果出现异常的情况,则对生产现场的环境调控设备进行相应的控制,以对生产现场的环境进行自适应的调节,避免因生产环境对生产设备造成的安全影响。同时将环境异常情况及时通知现场管理人员,由现场管理人员对异常的环境情况进行消除。
优选的,数据管理模块包括数据库单元和日志生成单元;
数据库单元用于对获取的火电厂设备的现场监测数据、对应的设备状态分析结果和对应的运维调度任务信息进行分类存储管理;
日志生成单元用于根据数据库单元中的数据生成相应的火电厂设备维护管理日志。
通过***采集、分析处理得到的数据进行归总存储处理,能够提高数据资源的利用水平,方便后续根据得到的数据库进行数据的二次分析和利用。同时通过周期性生成火电厂设备维护管理日志,方便管理人员能够根据日志内容对火电厂设备的状态进行整体的把控,提高了火电厂设备检修监测维护的管理水平。
需要说明的是,在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模块中,也可以是各个单元/模块单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当分析,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (8)
1.一种基于火电厂设备的检修监测维护***,其特征在于,包括:基本信息录入模块、现场设备信息采集模块、智能监测模块、维护调度模块和数据管理模块;
基本信息录入模块用于录入火电厂设备的基本信息,并将录入的基本信息和对应的现场监测传感器进行关联标记;
现场设备信息采集模块用于基于Zigbee技术搭建的无线传感器网络采集火电厂设备的现场监测数据,并将采集到的现场监测数据传输到智能监测模块;
智能监测模块用于根据获取的火电厂设备现场监测数据进行设备状态分析处理,得到设备状态分析结果;
维护调度模块用于根据获取的设备状态分析结果生成火电厂设备现场运维调度任务,并根据生成的运维调度任务对火电厂现场设备进行控制或向现场运维人员发出对应的现场运维任务信息;
数据管理模块用于对获取的火电厂设备的现场监测数据、对应的设备状态分析结果和对应的运维调度任务信息进行分类存储管理,生成火电厂设备维护管理日志;
其中,现场设备采集模块包括现场传感器单元和现场基站单元;
现场传感器单元包括基于Zigbee网络搭建的多个传感器节点,其中传感器节点被设置为不同类型的传感器,通过不同类型的传感器采集火电厂设备的现场监测数据,并将采集到的现场监测数据传输到现场基站单元;
其中传感器包括环境监测传感器和设备监测传感器;环境监测传感器包括温度传感器、湿度传感器、PM2.5传感器和PM10传感器;设备监测传感器包括温度传感器、电流传感器、电压传感器、压力传感器、偏转距离传感器和接近传感器;火电厂设备的现场监测数据包括环境监测数据和设备监测数据;
现场基站单元用于接收现场传感器单元传输的火电厂设备的现场监测数据,并将获取的现场监测数据打包并传输到智能监测模块;
其中,现场传感器单元中的多个传感器节点采用改进的自适应分簇拓扑路由算法进行簇头节点的选定,包括:
在簇首指派阶段:各传感器节点计算自身的簇头参选指数,其中采用的簇头参选指数计算方式为:
CX(i)=ViE(i)+ViN(i)
其中,CX(i)表示传感器节点i的簇头参选指数,ViE(i)表示传感器节点i的当前能量指数,其中当传感器节点i的剩余能量大于设定的标准节点能量时,则ViE(i)=1;ViN(i)表示传感器节点i的空间指数,其中当传感器节点i当前最优通信半径beR(i)范围内的其他邻居节点的数量大于设定的标准节点数量时,则ViN(i)=1;其中beR(i)表示传感器节点的最优通信半径,beR(i)=min(minR(i)×μ×∈,maR(i)),minR(i)表示传感器节点i的邻居节点中,传感器节点i距离邻居节点的最小距离,μ表示调控参量,其中μ∈[1.2,1.5],∈表示调空参量影响因子,其中当传感器节点的邻居节点数量越多,则调控参量影响因子的数值越小,反之当传感器节点的邻居节点数量越少,则调控参量影响因子的数值越大,其中∈∈[0.5,1.5];maR(i)表示传感器节点i设定的最大通信半径;
各个簇头参选指数CX(i)=2的传感器节点将作为本轮的候选节点,各候选节点向自身的最优通信半径范围内的其他邻居节点广播自身的候选节点信息,并获取其他邻居节点广播的候选节点信息;其中候选节点信息中携带有候选节点的位置信息;
候选节点根据邻居节点的候选节点的位置信息,向距离基站单元更近的候选节点返回投票信息,其中投票信息中携带有投票参量,其中投票参量的计算方式为:
其中,Tp(i)表示传感器节点i向其邻居候选节点发送的投票参量,Nu(i)表示传感器节点i的最优通信范围内,存在距离基站单元更近的候选节点的数量,β表示控制参量,其中β∈[1,10];
各候选节点根据接收到的投票信息汇总自身的得票参量,其中采用的得票参量计算方式为:
Dp(j)=∑Tp(i)
其中,Dp(j)表示候选节点j的得票参量,Tp(i)表示候选节点最优通信范围内的其他邻居传感器节点返回的投票参量;
候选节点广播自身的得票参量信息,并获取其他候选节点的得票参量,当候选节点自身的得票参量均大于获取的其他候选节点的得票参量,则该候选节点当选当前周期的簇头节点,由簇头节点向其自身最优通信范围内的其他邻居节点广播自身的簇头当选信息,由其他邻居节点根据得到的簇头当选信息与簇头节点进行成簇操作;
在传输阶段:各传感器节点将自身采集的现场监测数据传输对应的簇头节点,由簇头节点汇聚现场监测数据后,进一步将现场监测数据传输到基站单元,包括:
簇头节点从距离基站单元更近的其他簇头节点中随机选择一个簇头节点作为中间节点,簇头节点将现场监测数据传输到该中间节点,由该中间节点进一步将现场监测数据传输到基站单元;而当基站单元在簇头节点的通信范围内时,则簇头节点直接将现场监测数据传输到基站单元。
2.根据权利要求1所述的一种基于火电厂设备的检修监测维护***,其特征在于,基本信息录入模块包括后台录入单元和现场录入单元;
后台录入单元用于录入火电厂设备的基本信息,其中基本信息包括设备名称、设备ID、设备类型、设备设置参数、设备运行参数的基本信息;
现场录入单元用于根据现场传感器的具体设置情况录入现场传感器的基本信息,包括传感器ID、传感器类型和关联的火电厂设备。
3.根据权利要求1所述的一种基于火电厂设备的检修监测维护***,其特征在于,智能监测模块包括设备安全分析单元和生产现场安全分析单元;
设备安全分析单元用于根据获取的火电厂设备的设备监测数据进行设备安全分析,得到设备安全分析结果;
生产现场安全分析单元用于根据获取的火电厂生产现场的环境监测数据进行环境安全分析,得到环境安全分析结果。
4.根据权利要求3所述的一种基于火电厂设备的检修监测维护***,其特征在于,设备安全分析单元包括:
根据得到的火电厂设备的设备监测数据和预设的设备运行标准进行比对,当获取的设备监测数据超过预设的设备运行标准时,则得到与超标数据对应的设备异常分析结果;当获取的设备监测数据全部在设备运行标准范围内时,得到设备正常分析结果。
5.根据权利要求3所述的一种基于火电厂设备的检修监测维护***,其特征在于,生产现场安全分析结果包括:
根据得到的火电厂生产现场的环境监测数据和预设的环境标准进行比对,当获取的环境监测数据超过预设的环境标准时,则得到与超标数据对应的环境异常分析结果;当获取的环境监测数据全部在环境标准范围内时,得到环境正常分析结果。
6.根据权利要求4所述的一种基于火电厂设备的检修监测维护***,其特征在于,设备安全分析单元还包括:
根据得到的火电厂设备的设备监测数据组成设备运行特征向量,根据得到的设备运行特征向量输入到训练好的设备安全分析模型中,由设备安全分析模型根据输入的设备运行特征向量进行安全分析,得到设备安全分析结果;其中设备安全分析模型基于CNN神经网络构建而成,能够基于输入的多维设备运行特征向量进行特征提取和聚类计算,得到相应的设备安全分析结果。
7.根据权利要求1所述的一种基于火电厂设备的检修监测维护***,其特征在于,维护调度模块包括现场控制单元和运维调度单元;
现场控制单元用于根据得到的设备安全分析结果和环境安全分析结果对与分析结果对应的现场设备进行控制;
运维调度单元用于根据得到的设备安全分析结果和环境安全分析结果向设备或者区域对应的运维人员发送运维调度任务,以使得运维人员能够根据运维调度任务信息对相应的设备或者区域进行维护。
8.根据权利要求1所述的一种基于火电厂设备的检修监测维护***,其特征在于,数据管理模块包括数据库单元和日志生成单元;
数据库单元用于对获取的火电厂设备的现场监测数据、对应的设备状态分析结果和对应的运维调度任务信息进行分类存储管理;
日志生成单元用于根据数据库单元中的数据生成相应的火电厂设备维护管理日志。
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