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大数据思维战胜小螺栓
时间:2021-07-01 00:00 点击次数:
本文摘要:风力发电机是将风力发电切换为机械能源、机械能源切换为电能的电力设备。一家风力发电企业是国内前三名的大型风力发电设备制造商,专业从事大型风力发电机组和重要部件的设计、生产和销售以及风力发电场的建设、运营和咨询服务,在高海拔鼓风机市场具有明显优势,数百台在线运营,优秀的产品性能和良好的售后服务得到国内众多电力投资者的高度接受,在业内享有良好的声誉。

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风力发电机是将风力发电切换为机械能源、机械能源切换为电能的电力设备。一家风力发电企业是国内前三名的大型风力发电设备制造商,专业从事大型风力发电机组和重要部件的设计、生产和销售以及风力发电场的建设、运营和咨询服务,在高海拔鼓风机市场具有明显优势,数百台在线运营,优秀的产品性能和良好的售后服务得到国内众多电力投资者的高度接受,在业内享有良好的声誉。

小螺栓、大问题风力发电机各部件主要通过螺栓连接,各叶片根部有50个螺栓相同,鼓风机变桨操作者、螺栓部件的自然老化或叶片过大变形等因素,叶根螺栓不会脱落或破裂。叶根螺栓的脱落,螺栓破裂,有可能落入鼓风机舱,鼓风机舱内部单元破损,螺栓经常出现问题,其他螺栓经常脱落,最后叶片脱落,有可能崩溃。目前,风力发电机叶根螺栓的脱落几乎依赖于人工调查,但风场一般设置在山区、草原、海边或离岸等偏僻地区,一个风场一般由数十台风机构构成,定期通判无法及时发现,经常发生相当严重的故障如何及时发现螺栓脱落,防止以前相当严重的故障再次发生,是该风力发电企业必须解决的问题。

困惑医生的头,脚痛医生的脚不是现在,这家风力发电企业主要使用半年一次的人工定期判断故障。但是,风场一般设置在偏僻的地区,鼓风机的检查员容易决定,一个风场一般由数十台鼓风机构成,每个鼓风机展开高频率的人工检查需要人工费和时间成本。理论上,螺栓预紧力传感器、环形垫圈传感器等,通过动态检测各螺栓的预紧力,可以判别螺栓是否脱落。

由于成本低廉,目前主要应用于核工业、科研等领域。对于单个叶片中有50个相同的螺栓风扇,一方面性价比太低,另一方面系统不会更简单。总而言之,这是一种困惑医生头脚疼痛的方法。

它不仅减少了额外的人力和物力,而且没有带来更好的延伸效益。送云技术明确提出,通过测量和监视其他传感器,例如鼓风机扭矩、倾斜角、风速、方向等参数,间接找到叶根螺栓脱落的时间点,通报运营者更换脱落螺栓或采取其他保证措施。

这种方式不需要额外的传感器可以在最初的时间找到脱落的螺栓,进一步开发预测螺栓脱落的构筑,使运营者在螺栓脱落前采取措施,防止螺栓脱落。大数据思维听说切割风力发电机本身有数十个传感器,可以返回数百个字段,这些传感器数据反映了风扇的各种状态,长期以来,该风力发电客户已经积累了大量数据,包括叶片角度、叶片变换速度、外壳扭矩、发电机扭矩等。

发云科技明确提出基于机器学习的监管自学分析法,不减少传感器,解决问题风机叶根螺栓脱落故障的检测问题,降低运行成本。基于机器学习的监督自学分析法是指从众多鼓风机周边传感器数据指标中检测出相关变量,创建鼓风机长时间和异常运行模型,确认螺栓脱落再次发生的时间段,通过分类算法阈值的自学,逐渐寻找正确的脱落再次发生的时间点,构螺栓脱落的正确检测。具体实施步骤如下:1.提取特点。从大量传感器指标中检查分解和螺栓脱落相关的变量,计算各传感器数据脱落前后产生的不同,检查其中的明显项目,对各传感器数据展开脱落前后的频域分析,找到明显的不同项目2.制作长时间和异常模型。

根据风向、风速等外部环境因素相关的传感器数值,在开展作业状态的重复下,在检测螺栓脱落之前的小时窗口数据被证明是异常数据,在不同状态下的长时间/异常判断模型被训练,模型被证明是异常状态的检测性。3、确认伤残复发时间。在检测螺栓脱落之前的长时间窗口,利用训练的判断模型进行检测,寻找长时间变成异常的跳跃点,即长时间变成异常模型的点。

4、分类算法门槛自学。利用3中捕捉的跳点,获取新的出现异常数据区间,新的训练出现异常判断模型,优化模型。反复开展3和4个步骤,接近异常再次发生的现实、正确的初期时间点。5.故障检查。

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根据4的最后分析结果,对螺栓脱落进行检查,再次确认故障的再发生时间和方向。积累了足够的数据和模型后,根据故障前各传感器的变化趋势,检测叶根螺栓的脱落。

目前,根据机械学习的监督自学分析法,确认了长期和故障状态下传感器的差异和故障特征,得出了寻找螺栓脱落的正确时间的分析方法,之后对现有的分析结果进行检查和累积,逐渐构筑叶根螺栓脱落的预测,使运营者在脱落前开展设备状态的调整利用数据分析的寄云基于机器学习的监督自学分析法不仅限于风力发电企业,还应用于更多类似的大型机械生产和运输环境,为大型机械故障的检测获得了解决问题的想法和方法。


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