基于大数据分析的智慧火电厂电动机状态智能监测与诊断应用

艾思维 赵俊杰 吴秀峰 韩继承 韩啸

[摘    要]综述了将智能传感器应用于火力发电厂电动机的实时运行状态、在线频谱分析及故障位置诊断的判定，不仅能实现采集电动机电压、电流、温度、振动、运行频率等参数，还能进一步计算电动机总耗电量、分析轴承损耗、对电动机存在的隐疾进行诊断和维护周期提醒，实现对电动机的实时状态维护，提前发现隐患，避免电动机进一步损坏，为运维人员提供准确、可靠的设备状态信息，以便运维人员在预防性检修计划中可以有效减少电动机的检修数量、备品更换频次。

[关键词]辅机设备运行监测;智能传感器;实时监测与准准诊断;过度检修;工艺不达标

[中图分类号]X773 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2021）08–00–02

[Abstract]It briefly describes the application of smart sensors to the determination of real-time operating status， online spectrum analysis and fault location diagnosis of motors in thermal power plants. It can not only collect motor voltage， current， temperature， vibration， operating frequency and other parameters， but also further Calculate the total power consumption of the motor， analyze the bearing loss， diagnose the hidden diseases of the motor and remind the maintenance cycle， realize the real-time state maintenance of the motor， find the hidden dangers in advance， avoid further damage to the motor， and provide accurate and reliable equipment for the operation and maintenance personnel Status information， so that the operation and maintenance personnel can effectively reduce the number of motor maintenance and the frequency of replacement of spare parts in the preventive maintenance plan.

[Keywords]auxiliary equipment operation monitoring; intelligent sensors; real-time monitoring and quasi-pre-diagnosis; over-maintenance; process substandard

在火力发电厂，除汽轮机、发电动机、锅炉三大主要设备外，承担其他辅助任务的辅机大多由电动机驱动，电动机在火力发电厂的应用十分广泛。随之相应的就是对于电动机设备的维护管理，在使用中，电动机及其他任何机械设备都会经历磨损和老化，如果不采取适当的措施，材料和部件都会随着时间的推移而失效，如润滑脂、密封垫、轴承室、挡油盖等易损件。若不及时处理会造成辅机故障停运甚至是发电机组非正常停机，但绝大部分的故障都能通过预防性维护来避免，因此对于电动机运行状态的监测工作就显得尤为重要。

随着5G物联网大数据时代的到来，为了使监测维护工作更加简单、便捷、易于上手，以设备治设备的监测运维系统是不得不考虑的发展方向。监测设备必须可以提供精确到点的设备运维信息。目前，对于电动机运行状态的监测主要依靠ITBT温度传感器、振动变送器等元件将状态信号引至监控后台，不能实现电动机状态的智能分析与判定。

随着计算机技术、5G通信技术以及微电子技术的发展，在电动机运行状态监测系统上的研究和应用已经取得了长足的进步。短短十几年间，从原始的人力监测机制、信息故障远传等发展到现今的在线监测分析系统。过去的监测手段只有二进制1或0的判定。而智能化监测系统的优势在于它可以根据频谱曲线后台分析进行全天候预警，判定电动机零部件的损耗程度及潜在隐患从而提升电动机的安全稳定性，防止电动机因过度检修、检修工藝不达标造成的事故停机。本文针对火力发电厂电动机的两种运行状态智能监测与诊断进行探讨，模拟一种智能化在线监测手段的应用前景，实现巡点检数字化，数字管理推动企业精细化管理和价值提升。

1 电动机状态监测现存问题分析

在智能化系统不完善的时代，电动机的运维人员对于电动机运行状态的监测只能依靠人工就地测量，这种近乎原始的监测手段不但不准确还有一定人身安全风险，但为了进一步保证对设备的有效监测，不得不增加电动机巡检频次，这种方法十分耗费人力。目前大多数火力发电厂依然在采用人力检测，利用听音棒、测振仪、测温枪、集成点检仪等设备进行常规巡点检。这种方式对运维人员的技术储备、运维经验要求较高。当一个资深运维人员使用听音棒听到的电动机细微杂音会判断出电动机的健康情况，但仍无法完全掌握电动机的运行时长、健康状况、潜在隐患、哪些部件需要修理或更换、消耗性材料的使用临界点等。越是资深的运维人员亲临现场巡点检的机会就越少，但新手普通运维人员由于工作经验不足可能无法发现电动机的潜在隐患。

经过发展，近年来电动机运行状态实现了在线监测，以某火力发电厂为例，温度传感器检测电动机温度，经温度变送器输出模拟信号到信号隔离器;振动传感器检测分级筛振动，经振动模块输出模拟信号到信号隔离器。信号隔离器输出模拟信号到电控卡件。电控卡件计算温度和振动值并通过以太网交换机向电动机综合检测系统提供温度和振动数据。由于控制系统是一个集成电动机、风机、水泵等的操作系统，电动机各部位的温度及振动值只能单独出现在一个独立的子画面中，运行人员需要点开画面中的“温度”才能进入到此画面，在参数监视方面不够直观且不够及时。此外，如若不特意调取历史曲线，无法实时地分析温度及振动值的变化趋势。该火力发电厂的DCS在经过智能化改造后新增了智能报警系统，当电动机轴承温度过高、零配件损耗严重、甚至是烧损时才会弹出报警页面，最终结果就是跳闸停运、电动机损坏，给机组整体运行方式造成极大不便。在火力发电厂，电动机的逐步智能化监测能有效减少人员频繁接触而引起的安全事故，提高工作效率及人力消耗。

2 基于传动系统监测的电动机状态智能监测

利用一种智能传感器收集电动机设备运行时的电压、电流、各层面温度、整体振动值、轴承状态（从0-1位的判定进化至0-16-64位的多方面状态判定，依次变差）、运行转速（实际转速，通过磁场传感器监测）、运行小时、启动次数、供电频率（实测值）、3个方向的振动值、电动机总耗电量、电动机轻微故障提醒、电动机铭牌数据值等信息，可以与运维人员的手机或者安装在现场的蓝牙网关通过蓝牙网络发生数据交换，收集到的数据通过手机网络或蓝牙网络上传到云端安全服务器，云端服务器通过后台数据库进行模拟，对现有异常数据对比数据库中类似异常数据进行配对分析，将现有异常数据可能产生的后果进行分级并发至手机APP或用户专享网页供用户判定。用户数量及权限均可由使用者灵活定义。网络结构如图1所示。

智能传感器的软件由两部分构成，一部分是手机APP，手机APP是运维人员对电动机进行点检的重要工具，也是运维人员及主管领导查看电动机状态的重要工具，手机APP上可以显示最近一次点检的数据和结果，还能显示APP推送的分析结论和建议并进行进一步人为分析，可以看到该电动机的铭牌数据，网络状态以及序列号和版本信息。用户在软件上直接可以通过信号灯分辨电动机状态和各参数状态.

智能传感器硬件及安装由1个智能传感器、1个楔形底座、1个条形支架、若干螺丝组成，智能传感器内含低能耗蓝牙传输装置、内置高电量电池、数据存储器、3方向振动传感器、磁场传感器、噪声传感器，可以收集电压、电流、温度、振动等参数。在不改动电动机原设计的前提下，方便快捷地实现传感器的安装。

当电动机驱动机械系统时，它经历由齿轮、皮带、轴承等和其他电动机的寿命周期内变化的条件所引起的负荷变化。由这些因素引起的负荷变化进而导致电动机供电电流的变化。从其变化程度反映相应设备的运行特征，从而诊断与评估当前设备运行的健康状况。在电动机运行状态下，电压、电流传感器可方便地测试三相电流和电压参数，评价供电电源、电动机及其驱动的负荷机械问题，自带的软件包含特殊的专家智能诊断电动机及其负荷的动态运行特征，在不需任何人工分析的情况下给出自动评价的结果报告，同时为电气、机械和状态监视人员提供进一步分析诊断的平台。帮助运维人员早期检测电动机存在的问题，完成及时维修和避免严重的电动机损坏。

3 基于电动机定、转子监测的电动机状态智能监测

电动机状态智能化监測传感器的多元化应用，不仅可以在传动系统中发挥作用，还可以实现在电动机正常运行状况下对定、转子线圈进行实时监控。以往对电机定、转子线圈的监控只局限于三相匝间预设的ITBT元件，监测手段单一的只有温度。现在智能化监测传感器已经可以实现全方位立体化防控监测手段，通过局部放电监测可以实时监测到绕组外绝缘放电及绕组外绝缘老化情况。这样可以有效地监测到电动机实际使用寿命及更换周期，让运维人员及时做好备品备件、备用电动机的储备工作，避免因无备品而造成的机组非计划降出力，甚至长时间非停。

4 结束语

针对火力发电厂电动机运行状态智能化监测与诊断，本课题主要分析探讨了利用智能传感器及大数据后台分析系统实现智能化监测与诊断，改变以往由人工巡检监测的现状，实现在线监测系统智能化升级，提高监测与诊断的准确性与机组安全稳定性，创造很大的经济效益。

（1）实现在线监测之前需人工就地测温或测振动，耗时耗力，对于火力发电厂众多的电动机，逐个人工测量是不现实的。实现在线监测后，虽然一定程度上节省了人力，后台实时显示更是实现了设备管理自动化，但由于测点众多，无法直观地显示在主界面上，依然给运行监视人员监盘造成不便。

（2）利用集成传感器，能进一步监测所有重要部件包括转子、定子、轴承、冷却器、碳刷、滑环、齿轮箱及负载等参数，有利于运维人员根据数据分析及时发现电动机故障，提前消除潜在隐患，在预防性维护计划里，维护人员能获得明确的建议。这意味着类似部件磨损等问题可以在预定的停机时间内获得解决，而无需等到故障的实际发生，这能很好地避免计划外停机并且降低成本。

（3）由于提高了设备运行的可靠性，实现了少停电、多供电，便于实现状态检修，减少因年度计划预试小修而造成的重复性停电;可以在不停电状态下，进行设备参数监测。在线监测还有利于对设备的缺陷进行跟踪分析，及时掌握电动机部件老化的趋势，可远距离随机监控，实现绝缘状况连续监测。该项技术的推广应用，为实现状态检修，提高电力设备健康水平，也为减员增效，提高经济效益和社会效益创造了前提条件。

（4）电动机在线监测和诊断实施的结果是减少了现场的工作量，特别是减少了因为定期检修带来的停运的次数，因而使得供电的可靠性得以明显提高。减少由于维护和检修而造成的供电可靠性降低的问题。采用电动机设备在线监测技术减少了设备的检修工作量和设备操作，从而减少了误操作的概率，对确保人身安全和设备安全十分有利。

参考文献

[1] 黄国权，张玉安.电机运行状态监测系统的设计[J].机械工程师，2006（7）：105-107.

[2] 秦镜，姜建国.基于无线传感器网络的电机运行状态监测系统设计[J].电子技术应用，2008（2）：108-111.

[3] 李黎.电动机在线状态的监测技术的研究[J].电子技术与软件工程，2016（8）：138.

[4] 关绍江，王伟，代淑香.2×300 MW机组输煤系统优化设计与改造[J].华电技术，2011（6）：16-18.