PM803F 3BDH000530R1監(jiān)測診斷系統(tǒng)功能

　　現(xiàn)場采集處理與監(jiān)測子系統(tǒng)模塊：完成該系統(tǒng)的初始化，現(xiàn)場數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理，與CAN總線數(shù)據(jù)通信。

　　1.2.1 網(wǎng)絡(luò)通信模塊

　　PM803F 3BDH000530R1通訊任務(wù)包括現(xiàn)場采集站定時將機(jī)組當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)發(fā)送到工程師站。工程師站將控制、采集等運(yùn)行參數(shù)設(shè)置命令發(fā)送至數(shù)據(jù)采集站。

　工程師站與MIS系統(tǒng)的通訊采用服務(wù)器把MIS、工程師連接起來，可用Windows NT命名管道傳送實(shí)時數(shù)據(jù)，使MIS站上的工程師可以監(jiān)視燃?xì)廨啓C(jī)的各種狀態(tài)。遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)連接將MIS通過Web服務(wù)器建立Intemet連接，可以使現(xiàn)場工程師和診斷中心專家進(jìn)行在線交流，及時掌握更多的信息，由專家提供診斷結(jié)論和治理措施，再將這些結(jié)論通過對話服務(wù)發(fā)送給現(xiàn)場工程師。

　　1.2.2 數(shù)據(jù)庫模塊

　　PM803F 3BDH000530R1數(shù)據(jù)庫模塊的設(shè)計應(yīng)采用分散和集中相結(jié)合的原則，可以將數(shù)據(jù)庫模塊分成兩部分：

　　數(shù)據(jù)采集站的數(shù)據(jù)庫和診斷中心數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)采集站的數(shù)據(jù)庫設(shè)計原則是設(shè)計實(shí)時數(shù)據(jù)庫，包括振動的各種特征參數(shù)、波形數(shù)據(jù)、頻譜數(shù)據(jù)、溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等。實(shí)時數(shù)據(jù)庫采用單鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計。診斷中心的數(shù)據(jù)庫按照不同的診斷建立相應(yīng)的實(shí)時、歷史數(shù)據(jù)庫，歷史數(shù)據(jù)庫采用大型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

　　實(shí)時數(shù)據(jù)庫接收客戶端實(shí)時發(fā)送的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測。而歷史數(shù)據(jù)庫則主要收集一些與故障相關(guān)的特征數(shù)據(jù)，主要包括：機(jī)組啟停、升降速、增減負(fù)荷時的狀態(tài)參數(shù)，異常工況下的狀態(tài)參數(shù)、部分正常工況下的狀態(tài)參數(shù)、機(jī)組其他重要的狀態(tài)參數(shù)和運(yùn)行參數(shù)。

　　1.2.3 服務(wù)程序模塊

　　PM803F 3BDH000530R1它是遠(yuǎn)程診斷中心的重要組成部分?，F(xiàn)場工程師和遠(yuǎn)端專家通過它對狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，從而進(jìn)行故障診斷和制定故障治理策略。實(shí)時數(shù)據(jù)顯示分析包括參數(shù)設(shè)置、穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)監(jiān)測。系統(tǒng)參數(shù)對在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)的精度有著重要的影響，不能隨意修改，為此給不同級別的用戶設(shè)定了不同的權(quán)限。穩(wěn)態(tài)監(jiān)測主要是在機(jī)組不間斷運(yùn)行時使用，可采用列表的方式顯示各種狀態(tài)參數(shù)，并且可以繪制各種圖形，有多種反映振動征兆的圖形化方法，從實(shí)時數(shù)據(jù)庫讀出數(shù)據(jù)然后繪制對應(yīng)的圖形，如振動波形圖、振動頻譜、升降速波德圖、振型圖、軸心軌跡圖等，專家能夠選擇其想查看的圖形，從而進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)上的判斷。瞬態(tài)監(jiān)測主要實(shí)現(xiàn)隨機(jī)監(jiān)測和啟停機(jī)監(jiān)測，可根據(jù)需要設(shè)置采樣頻率、采樣長度、數(shù)據(jù)的存盤方式等，可供分析診斷軟件包等檢索調(diào)用。故障診斷服務(wù)主要包括方法、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法與概率因果網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合理論等建立的各種診斷程序。

　　2 GTD一350燃機(jī)智能故障診斷方法

　　2.1 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)診斷方法

　　基于規(guī)則的方法又稱產(chǎn)生式方法，早期的故障診斷專家系統(tǒng)都是基于規(guī)則的，這些規(guī)則是從專家的經(jīng)驗(yàn)中總結(jié)出來，用來描述故障和征兆的關(guān)系。

　　該方法的優(yōu)點(diǎn)是知識表示簡單、直觀、形象、方便，使用直接的知識表示和相對簡單的啟發(fā)式知識，診斷推理速度快；要求數(shù)據(jù)的存儲空間相對較?。灰子诰幊毯烷_發(fā)出快速原型系統(tǒng)。缺點(diǎn)是知識庫覆蓋的故障模式有限，對未出現(xiàn)過的和經(jīng)驗(yàn)不足的故障診斷就顯得無能為力；當(dāng)知識庫中沒有相應(yīng)的與征兆匹配的規(guī)則時，易造成誤診或診斷失敗。

　　2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法

　　從映射的角度分析，故障診斷的實(shí)質(zhì)是建立從征兆到故障源的映射過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是高度非線性、高度容錯和聯(lián)想記憶等。但是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷也存在許多不足，診斷方法屬“黑箱”方法，不能揭示出系統(tǒng)內(nèi)部的一些潛在關(guān)系，無法對診斷過程給予明確解釋。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間較長，并且對未在訓(xùn)練樣本中出現(xiàn)的故障無診斷能力，甚至得出錯誤診斷結(jié)論，這些都增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中的困難。

　　2.3 基于遺傳算法與概率因果網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的故障診斷方法

　　概率因果模型用于汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷時，具有最大似然值的故障集一定是最可能發(fā)生的故障，通過尋找使似然值函數(shù)最大的故障集合就可將故障診斷問題轉(zhuǎn)化為非線性全局最優(yōu)化問題。但各種故障的組合是一個相當(dāng)大的搜索空間，用數(shù)學(xué)解析或?qū)嶒?yàn)的方法幾乎不能求解。而遺傳算法具有高度并行性和求解非線性問題的能力，可把遺傳算法與概率因果模型相結(jié)合，將由概率因果模型得到的似然值函數(shù)作為遺傳算法的適應(yīng)值函數(shù)，在全局范圍內(nèi)搜索最有可能發(fā)生的故障集合。概率因果模型與遣傳算法相結(jié)合時，染色體串采用二進(jìn)制編碼形式，故障出現(xiàn)為1，未出現(xiàn)為0。適應(yīng)值函數(shù)由下式表示：

　　式中：D表示可能的故障組合，也就是染色體串中為1所對應(yīng)的故障；M 表示已知存在的征兆；M代表所有的征兆集；P代表第i種故障所對應(yīng)的先驗(yàn)概率；c代表第i種故障與第，種征兆之間的因果強(qiáng)度，亦即第i種故障引起第7種征兆發(fā)生的可能性大小。

ABB PCD235B101 3BHE032025R0101

ABB 3BHE019719R0101 GVC736BE101

ABB 5SHX1960L0006 3BHB016120R0002

ABB 5SHY4045L0003 3BHB021400

ABB P10800K02+HN800K02

ABB MB810

ABB UAC389AE02 HIEE300888R0002

ABB UNITROL 1005

ABB SYNCHROTACT5 3BHB006713R0217

ABB XVC768115 3BHB7211R115

ABB SAM3.0

ABB PCD235B1101 3BHE032025R1101

ABB V17152-310

ABB DSTYW121 3BSE007836R1

ABB NRAO01

ABB VBS01

ABB RXTUG 22H 1MRK000592-A

ABB RXIIK 4 1MRK001643-AA

ABB RXEDK 2H 1MRK000841-RA

ABB RXDS 4 1MRK000344-A

ABB DSTS105 3BSE007286R1

ABB DI650 3BHT300025R1

ABB RXEDK 2H 1MRK000841-RA

ABB DSTS106 3BSE007287R1

ABB RXPPK 2H 1MRK001615-AA

ABB V17111-110

ABB TC560V2 3BSE022178R1

ABB PPC907BE 3BHE024577R0101

ABB PM665 3BDS005799R1

ABB CMA198

ABB UPC325AE01 3BHB000644R0001

ABB M3AA80B2

ABB UAD155A0111 3BHE029110R0111

ABB PFXA401F 3BSE024388R3

ABB PFRL101D 5.0KN

ABB 3BHB015651P0001

ABB 3BHB035822R0001

ABB 3BHE014185R0001

ABB 3BHE014185R0002

ABB 81943A041-1

ABB 3ASC25H203

ABB 5SHY3545L0010 3BHB013088R0001

ABB SA811F 3BDH000013R1

ABB PM803F 3BDH000530R1

ABB LTC743CE22 3BHE013299R0022

ABB AE6003B GNT0116800R0001

ABB AM60002B GNT0112010R0001

ABB UFC765AE102 3BHE003604R0102

ABB MEM86-3x192/CMBMR3

ABB 5SYN-5100A-Z,V221 3BHB006717R0221

ABB 07KT98 GJR5253100R0278

ABB AO910

ABB PM864AK01 3BSE018161R1

ABB 5SHY3545L0009 3BHB013085R0001