一种风机机组抬动综合在线监测系统的制作方法
本发明涉及风机机组监测,具体是一种基于多类型传感器的风机机组抬动综合在线监测系统。
背景技术:
1、风力发电机组(也称风机机组)是一种大型旋转机械装备,其塔筒基础在长期运行过程中受到风荷载、地基不均匀沉降、基础结构老化、施工偏差及运行振动、渗水锈蚀等多因素影响,可能出现塔筒基础抬动、基础环与混凝土基础脱开、塔筒倾斜增大、机舱摆动异常等结构变形问题。若上述异常未能被及时识别和处置,轻则影响机组运行稳定性和发电效率,重则可能导致风机基础病害扩大,甚至引发安全事故。
2、目前,风机机组抬动监测主要采用人工巡检结合现场仪表检测的方式,利用百分表、水准仪等设备对基础局部位置进行定期测量。少量在线监测方案,也仅是在基础环周向布置位移传感器、倾角传感器,单一采集某一物理参数,并基于几何关系或阈值比较进行异常判断,监测判别手段较为单一。
3、上述现有监测方案在监测维度方面,通常仅获取单一类型监测量,如仅监测基础环抬动位移,不同时监测反映基础倾斜、沉降、机舱摆动及塔筒整体形态变化的多维状态信息;其难以区分真实结构形变、瞬时环境扰动与传感器自身异常,监测结果的可靠性不足。
4、同时,在空间覆盖方面,现有方案监测范围仅局限于基础局部区域,未实现塔基、塔筒、机舱全空间层级协同观测,缺少塔基-塔筒-机舱一体化相对姿态时序数据,无法完整还原整机抬动与形变演化全过程,难以精准定位病害诱因、量化结构安全风险等级,无法为风机长效运维与病害处置提供完整、可靠的数据支撑。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种采用多类型传感器进行协同监测的风机机组抬动综合在线监测系统,以实现对风机抬动的多维度的、实时的、自动监测,提升监测结果的可靠性。
2、本发明所述的风机机组抬动综合在线监测系统,包括:
3、前端数据采集子系统、数据传输子系统、数据处理分析及管理子系统和控制中心,以及给它们提供供电及通信的辅助支持子系统;
4、其中,所述前端数据采集子系统用于采集反映风机抬动状态的多源监测数据,包括:
5、基础环位移监测组件,用于监测基础环的位移变化;所述基础环位移监测组件包括四个分别设置于基础环内侧正交四向测点位置的振弦式位移计,各振弦式位移计均呈竖直安装,其一端与风机基础承台固定连接,另一端与基础环的侧壁固定连接;
6、塔筒倾斜监测组件,用于监测塔筒倾斜变化;所述塔筒倾斜监测组件包括安装于塔筒内壁正交四向测点位置的四个mems倾角仪,各mems倾角仪分别安装固定于各振弦式位移计上方的呈水平设置的安装座上;
7、第一北斗位移监测组件,用于监测风机上部结构的三维位移数据,包括摆动方向、摆动幅值及三维位移变化;所述北斗位移监测组件包括两个对称安装在机舱顶部的北斗位移传感器;
8、基础沉降监测组件,用于监测风机基础的沉降变化;所述基础沉降监测组件为静力水准仪,包括四个分别设置于基础环内侧基础承台的正交四向测点位置的测量罐和位于基础承台上基础环中心位置的基准罐,各测量罐和基准罐均竖直安装于风机基础承台顶面靠近各振弦式位移计;
9、所述数据传输子系统,用于将前端数据采集子系统采集的多源监测数据传输至控制中心,并接收控制中心下发的监测指令;
10、所述数据处理分析及管理子系统,设置于控制中心,用于多源监测数据的接收汇集、异常识别与告警触发;并基于协同监测机制对多源监测数据进行联合分析与联动判定;所述协同监测机制包括基础层协同监测机制和上下部协同监测机制;
11、其中,基础层协同监测机制,对所述基础环位移监测组件、塔筒倾斜监测组件和基础沉降监测组件分别获取的基础局部位移数据、整体倾角数据和沉降变化数据这三类多源监测数据进行联合分析,对这三类多源监测数据的变化方向、变化幅值及变化趋势进行对应一致性判定,当两类以上多源监测数据的变化之间存在对应一致关系时判定基础层存在实际形变,当单一多源监测数据出现异常变化而其余多源监测数据未出现与之对应一致的变化时判定为局部干扰、测点异常或传感器异常;
12、上下部协同监测机制,将经上述基础层协同监测机制输出的判定结果与所述第一北斗位移监测组件获取的上部结构的三维位移数据进行协同分析;当基础层协同监测机制输出的判定结果与上部结构的三维位移数据之间满足预设关联条件时,判定上部结构的三维位移数据为基础变形引起的变化,上下部协同一致;而当上部结构的三维位移数据明显偏离基础层协同监测机制输出的判定结果所对应的正常范围时,判定上下部协同异常。
13、所述的风机机组抬动综合在线监测系统,在风机基础部位配置基础环位移监测组件、塔筒倾斜监测组件和基础沉降监测组件,在风机上部结构配置第一北斗位移监测组件,形成覆盖“基础—塔筒—上部结构”的多源分层监测体系;并通过数据处理分析及管理子系统执行基础层协同监测机制,对基础环的位移、塔筒的倾角及基础的沉降变化三类多源监测数据从变化方向、变化幅值及变化趋势进行一致性联合分析,从而有效区分基础层真实形变与局部干扰、测点异常或传感器异常,显著降低单一数据源误判风险。同时,通过数据处理分析及管理子系统执行上下部协同监测机制,将基础层协同判定结果与上部结构的三维位移数据进行协同分析,从响应方向、响应幅值、变化趋势维度判定是否为上下部结构联动响应或上下部协同异常,实现了基础变形与上部结构位移响应的联动判别,从而进一步提升了风机机组抬动监测的维度完整性、结果可靠性。
14、作为本发明的一种优选方案,所述前端数据采集子系统还包括差分基准站,所述差分基准站为在监测区域外的稳定区域布设的第二北斗位移监测组件,所述第二北斗位移监测组件采集卫星观测数据并传输至控制中心,利用稳定区域布设的第二北斗位移监测组件和风机上部监测区域的第一北斗位移监测组件同时接收的卫星观测结果,识别共同存在的轨道误差、钟差、大气延迟的公共误差信息,再利用公共误差信息对第一北斗位移监测组件监测的三维位移数据进行修正。
15、作为本发明的一种优选方案,所述前端数据采集子系统对第二北斗位移监测组件的锁星状态、数据连续性、解算残差波动及通讯状态进行监测;当第二北斗位移监测组件连续出现锁星状态失锁、数据中断、解算残差波动异常增大或通讯状态异常时,将对应时段判定为基准异常时段,在基准异常时段内,将经过修正后的第一北斗位移监测组件监测的三维位移数据进行低可信度标记,并暂停将该基准异常时段内的监测结果直接用于告警判定。
16、作为本发明的一种优选方案,所述第二北斗位移监测组件连续长时间出现失锁、通讯中断时,判定第二北斗位移监测组件不可用,启动备用基准切换,调用网络cors作为辅助基准来源;当第二北斗位移监测组件仅发生短时异常时,则调用异常发生前一段稳定时间窗口内的基准观测特征参数,对当前监测区域结果进行平滑修正、限幅修正或按原有变化趋势延拓修正,使结果在短时异常期间保持连续和平稳,该短时异常期间的修正结果仅用于趋势监视,不输出告警。
17、作为本发明的一种优选方案,所述数据处理分析及管理子系统的协同监测机制还包括触发协同监测机制;所述触发协同监测机制为在常态监测模式下控制所述塔筒倾斜监测组件按第一采样频率连续采集整体倾角数据,其他监测组件按低于第一采样频率的常规频率进行周期性采集;对塔筒倾斜监测组件所监测的倾角变化量、变化速率或累计变化趋势进行实时计算,当倾角变化量、变化速率或累计变化趋势达到或超过预设触发阈值时生成异常触发指令,控制其它监测组件进入加密观测状态,提高采样频率。
18、作为本发明的一种优选方案,所述触发协同监测机制为分级触发方式,包括:
19、一级触发:当塔筒倾斜监测组件检测到倾角变化量达到第一阈值,或短时间内出现持续微小增幅时,系统进入一级触发状态,提高基础环位移监测组件和基础沉降监测组件的采样频率;
20、二级触发:当一级触发状态下倾角变化量进一步增大,或基础层协同监测机制分析显示基础局部位移数据、整体倾角数据、沉降变化数据中至少两类数据在连续多个时间窗口内保持一致变化时,系统进入二级触发状态,进一步提高基础层采样频率,并同时提高第一北斗位移监测组件采样频率和上下部协同监测机制判定的频次;
21、三级触发:当基础层协同监测机制输出的结果、上下部协同监测机制输出的结果以及修正后的三维位移数据共同表现为异常且持续长时间,或达到预设报警阈值时,则进入三级触发状态,保持全部监测组件处于高频采集模式,同时输出报警结果。
22、作为本发明的一种优选方案,所述基础层协同监测机制中,在对三类多源监测数据进行联合分析前,先对基础局部位移数据、整体倾角数据和沉降变化数据进行预处理,所述预处理包括对基础局部位移数据先剔除超出量程、瞬时突跳幅度明显异常或连续性中断的数据点,再采用滑动平均、限幅滤波或中值滤波方式削弱单点跳变影响;对整体倾角数据,先剔除由瞬时振动冲击、通讯波动或设备异常引起的离群值,再通过短时平滑或滑动窗口平均方式提取变化趋势;对沉降变化数据,先剔除液位波动异常、采集失真或明显错误的数据,再通过相邻时刻比较或窗口平均方式减弱短时扰动影响。
23、作为本发明的一种优选方案,所述基础层协同监测机制中,在对三类多源监测数据进行联合分析前,先对基础部位的基础局部移数据、整体倾角数据和沉降变化数据进行时间对齐。
24、作为本发明的一种优选方案,所述上下部协同监测机制中,对第一北斗位移监测组件采集数据与确定基础层协同监测机制输出的判定结果的三类多源监测数据统一到同一采样时序下。
25、作为本发明的一种优选方案,若某一类多源监测数据与统一时刻偏差较小,采用邻近值补齐方式进行对齐;若时间偏差超出允许范围,则该时刻的多源监测数据不参与本轮协同判定。
26、作为本发明的一种优选方案,所述预设关联条件包括:当基础层向某个方向发生倾斜时,上部结构的位移主方向在短时间内与基础层的倾斜方向以及倾斜幅度一致,若是连续若干个小时以上持续保持一致时,判定基础层协同输出的判定结果与上部结构的三维位移数据存在关联。
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