超临界火电机组在线性能监测系统研究

该文提出一种基于嵌入式系统的机组在线性能监测系统,实现了火电机组的在线性能监测.研究并设计了基于51单片机系统的机组在线性能监测装置的硬件体系结构,搭建了DCS系统与机组在线性能监测系统的通讯平台,并为机组在线性能监测系统编制了机组热经济性计算软件模块.在某超临界机组实验室DCS仿真环境下的运行结果表明,该机组在线性能监测系统能够满足电厂生产现场的在线性能计算需要.     

基于B/S架构的火电机组受热面积灰监测及吹灰优化系统平台

为实现火电机组按需吹灰,采用Visual Studio 2015开发工具及MySQL数据库管理系统,基于B/S架构设计并搭建了火电机组受热面在线积灰监测及吹灰优化系统平台并且成功在某600MW机组实现。该系统实现了实时在线监测锅炉各级受热面的积灰状态,进而通过吹灰优化模型给出吹灰建议,为电厂运行人员提供运行指导与参考。     

基于虚拟仪器的水电机组在线状态监测系统的研究*

随着水电机组状态检修的不断开展, 需要实现对机组的状态监测, 及时了解机组的运行情况并能及时处理。考虑到水电机组状态监测的多样性和复杂性, 结合实际, 提出水电机组在线状态监测的项目和基于PXI 总线仪器和LabVIEW 的具体实施方案。状态监测系统通过对水电机组状态量的采集、处理和分析, 来实现水电机组运行状态在线实时监测, 极大地提高了机组利用率。该系统在水电机组的状态检修中得到了实际应用。     

新能源发电设备转子安全运行监测系统设计

针对新能源（如风能、抽水蓄能等）发电设备具有运行环境恶劣、工况复杂及负载扰动大等特点,开发了新能源发电设备转子安全运行监测系统,该系统由发电设备智能监测终端和监控中心服务器两部分组成.智能终端完成发电设备的智能在线监测与实时分析;监控中心服务器实现发电设备的远程监测与诊断分析.系统的设计开发为新能源发电设备安全运行提供重要保障,同时也为新能源机组振动特性研究提供了有效工具.     

基于VB和MATLAB的往复机在线监测系统

作为往复式压缩机监测系统的创新,把撞击传感器和振动传感器组合在一起,共同构成机械动力性能故障的监测手段;把VB和MATLAB结合在一起.共同构成振动信号功率谱分析显示程序.本文所涉及的往复压缩机在线监测系统已投入正常运行,并取得良好效果.     

基于独立主元分析的汽轮机性能监测与评估

为了解决汽轮发电机组的性能检测和故障诊断问题,将独立主元分析引入汽轮机性能监控领域,提出了一种基于独立主元分析(ICA)的电厂机组性能监测与评估新方法。通过ICA算法计算数据的独立主元,进一步计算监控统计量I2,I2和SPE来监测和评估系统的运行。若监控统计量在控制置信限以下,则认为系统运行正常;若统计量超过控制限,则判断为系统有故障或异常发生,运行和维修人员可以根据监测结果及时排查故障发生的原因,消除安全隐患,从而确保机组的安全稳定运行。某电厂机组故障数据仿真研究试验验证了该方法的有效性和合理性。     

发电机组空气间隙在线监测系统解决方案

通过对水利灯泡贯流式机组长期运行存在的故障隐患分析,阐述飞来峡机组空气间隙在线监测系统建立的必要性,介绍目前机组空气间隙在线监测系统的构成、设备选型、系统与监控系统接口等情况,最后通过TN8000软件对机组气隙等状态进行在线监测,对任一时间段的实时采样数据进行积累统计产生图形和分析报告,便于对机组的健康状态进行分析和评估。     

基于MD3905机组网络化在线监测与诊断系统开发

针对企业机组状态监测及故障诊断,探索了网络化在线监测与故障诊断的网络系统的构建,从软硬件配置到系统功能的开发,从数据采集到组态设置做了有益的探索,很好解决了企业大型机组安全运行的要求。     

风力发电机组状态监测系统研究

针对风力发电系统的运行要求,提出一种先进的状态监测与故障诊断系统,该系统以风力发电机组齿轮箱等设备的振动信号等实际测量信号作为信号源,利用自主研发的嵌入式微处理器对采样数据进行信号分析,并可通过远程计算机对机组运行状态进行在线监测;同时嵌入了视频、音频实时监控,可以实现工作人员对机组运行状态的全面、实时远程监控.该系统已在某风电场投入使用,其有效性和准确性得到了验证.     

组合式空调机组网络化监测系统的设计开发

针对某靶场组合式空调机组设备现有监测手段存在的监测信息不全面、自动化程度低、交互性差、数据共享困难和故障隔离率低等问题,采用虚拟仪器、数据库和网络通信等技术,构建了基于B/S模式的组合式空调机组的网络化状态监测系统,完成了系统网络架构搭建和相关软硬件的设计开发,实现了组合式空调机组各设备运行状态及测点信息的WEB浏览、故障预警和辅助决策等功能。该系统目前一直在某靶场现场运行,效果良好,具有功能全面、人机交互性高、运行安全稳定和易于升级等优点,对实现组合式空调机组网络化监测具有应用价值和现实意义。     

基于FPGA多通道同步数据采集系统设计

结合数据采集在往复式压缩机在线监测系统中的应用,设计了以FPGA（现场可编程门阵列）为核心的逻辑控制模块的多通道数据采集系统。整个采集系统可实现16路最大工作频率为100kHz的模拟信号的采集。设计中采用了自顶向下的方法,将FPGA依据逻辑功能划分为几个模块,详细论述了各模块的设计方法。各逻辑模块设计使用VHDL语言,并在ISE中完成软件设计和仿真。     

往复式压缩机曲轴箱在线监测与故障诊断系统设计

采用图形化编程工具LabVIEW和CompactRIQ嵌入式平台,设计了往复式压缩机曲轴箱在线监测与故障诊断系统。实现了四通道振动信号的同步采集;通过在线监测以及运用小波变换结合AR谱对振动信号进行分析,判断故障原因,有效避免恶性事故的发生。     

基于LM-BP神经网络的气阀故障诊断方法

提出一种基于LM（Levenberg-Marquardt）算法优化的 BP (Back Propagation)神经网络的多级往复式压缩机压缩机气阀故障诊断方法。以6M25-185/314氢氮气压缩机的 6级压差和6级温差作为网络的输入向量,建立可对往复式压缩机一至六级气阀故障进行在线监测及故障诊断的LM-BP神经网络模型。以100组故障数据作为网络训练样本,30组数据作为网络检测样本进行故障诊断,结果表明,LM-BP神经网络相比于变梯度BP神经网络和RBF神经网络诊断更快速稳定且准确率达到96%以上。利用Matlab软件平台建立的LM-BP 神经网络故障诊断模型,模型简单便于在工程实际中应用。     

基于ECS-700的往复式压缩机气量无级调节系统设计

介绍中控WebField ECS-700系统在加氢精制新氢往复式压缩机气量无级调节系统中的应用．提出气量无级调节系统的控制算法和方案的设计,并分析可变分程点控制方案的应用和实现方式。     

往复活塞式压缩机设计软件

为给往复活塞式压缩机设计人员提供设计指导,开发具有通用性的往复活塞式压缩机设计软件.该软件根据往复活塞式压缩机设计理论和国内设计人员的设计习惯,采用Java语言开发,使用Swing开发用户界面和Hibernate操纵数据库.设计人员能够根据需要选择或者构建压缩机形式,因此该软件具有一定的通用性.演示实例表明,该软件具有友好的用户界面,易于修改和查看结果,可提高设计人员的工作效率.     

A recognition and novelty detection approach based on Curvelet transform,nonlinear PCA and SVM with application to indicator diagram diagnosis

Indicator diagram plays an important role in the health monitoring and fault diagnosis of reciprocating compressors. Different shapes of indicator diagram indicate different faults of reciprocating compressor. A proper feature extraction and pattern recognition method for indicator diagram is significant for practical uses. In this paper, a novel approach is presented to handle the multi-class indicator diagrams recognition and novelty detection problems. When multi-class faults samples are available, this approach implements multi-class fault recognition; otherwise, the novelty detection is implemented. In this approach, the discrete 2D-Curvelet transform is adopted to extract the representative features of indicator diagram, nonlinear PCA is employed for multi-class recognition to reduce dimensionality, and PCA is used for novelty detection. Finally, multi-class and one-class support vector machines (SVMs) are used as the classifier and novelty detector respectively. Experimental results showed that the performance of the proposed approach is better than the traditional wavelet-based approach.     

PLC在原料气压缩机控制系统中的应用研究

根据原料气压缩机的工作过程,采用西门子PLC S7-300作为下位机,触摸屏作为人机界面,构成压缩机组控制系统,由PLC对压缩机的压力、温度及其他参数等信号进行采集、控制、监控及联锁保护和报警,实现了自动化.组态软件制作的监控操作界面,操作直观方便.实际运行表明,采用该控制系统提高了生产效率,取得了良好的经济效益.     

An approach to fault diagnosis of reciprocating compressor valves using Teager–Kaiser energy operator and deep belief networks

This paper presents an approach to implement vibration, pressure, and current signals for fault diagnosis of the valves in reciprocating compressors. Due to the complexity of structure and motion of such compressor, the acquired vibration signal normally involves transient impacts and noise. This causes the useful information to be corrupted and difficulty in accurately diagnosing the faults with traditional methods. To reveal the fault patterns contained in this signal, the Teager–Kaiser energy operation (TKEO) is proposed to estimate the amplitude envelopes. In case of pressure and current, the random noise is removed by using a denoising method based on wavelet transform. Subsequently, statistical measures are extracted from all signals to represent the characteristics of the valve conditions. In order to classify the faults of compressor valves, a new type of learning architecture for deep generative model called deep belief networks (DBNs) is applied. DBN employs a hierarchical structure with multiple stacked restricted Boltzmann machines (RBMs) and works through a greedy layer-by-layer learning algorithm. In pattern recognition research areas, DBN has proved to be very effective and provided with high performance for binary values. However, for implementing DBN to fault diagnosis where most of signals are real-valued, RBM with Bernoulli hidden units and Gaussian visible units is considered in this study. The proposed approach is validated with the signals from a two-stage reciprocating air compressor under different valve conditions. To confirm the superiority of DBN in fault classification, its performance is compared with that of relevant vector machine and back propagation neuron networks. The achieved accuracy indicates that the proposed approach is highly reliable and applicable in fault diagnosis of industrial reciprocating machinery.     

基于MCGS的压缩机监控系统的设计

针对传统的压缩机监控设备不能满足高度自动化生产需要的问题,提出了一种基于MCGS的压缩机监控系统的设计方案,分析了MGCS的功能和特点,并给出了MGCS的整体结构,详细介绍了MGCS在压缩机监控系统的应用及实现。实际应用表明,该系统应用效果良好,大大提高了压缩空气站的自动化水平,降低了劳动强度。     

天然气压缩机远程监控系统设计

天然气压缩机是压缩站的关键设备,需要不间断正常运转,建立一套天然气压缩机的远程监控系统具有实际的工程意义。本文提出了一种基于GPS定位、GPRS无线双向数据传输技术的天然气压缩机智能监控系统。介绍了天然气压缩机智能监控系统的功能与方案、智能终端及监控中心的结构及实现方法。经现场实践表明,该系统工作性能稳定,能够实现天然气压缩机远程监控、在线检测及智能故障诊断。