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机械系统和信号处理

一种创新的模块化设备和无线控制系统，实现了利用FPGA对蒸汽轮机功能恶化的实时故障诊断进行热量和压力传感器检测。

为了蒸汽轮机的安全运行，有必要对蒸汽轮机的状况进行持续监测。 综述表明，汽轮机故障检测和运行维护系统（STFDOMS）近来越来越受到重视。 本文针对STFDOMS提出了一种新的硬件架构，可以通过GSM网络进行通信。 Arduino与FPGA接口以传输消息。 该设计使用Verilog编程语言进行了仿真，并使用FPGA在硬件中实现。 所提出的系统被证明是简单的，成本有效且灵活的，从而使其适用于蒸汽轮机的维护。 该系统预警专家访问数据信息并在短时间内以非常准确的方式采取必要的行动。 开发的硬件被承诺作为实时测试台，专门用于调查不同参数设置下的长距离效果。

1. 介绍

汽轮机是电厂的关键设备。 其建模是全球发电的主流。 实时故障诊断对于汽轮机而言更为重要，因为严重的故障导致发电厂的电力供应量减少。 条件监测专家开发了一个原型专家系统，以便自动解释来自汽轮发电机上战略定位的传感器和传感器的数据，从而为监测英国能源汽轮发电机提供决策支持。 工厂操作员能够使用专家系统诊断模型来解释振动演变，以在典型情况的层次结构中诊断故障的严重程度，以处理复杂问题。采用人工神经网络（ANN）来优化负载分配。 Oscar Montiel 2009采用VHDL代码实现模糊推理，用于实现直流电机速度控制器的FPGA。 研究人员设计了针对FPGA应用的间隔tye-2模糊控制器的模拟和实现PSO优化，以调节直流电机的速度。 研究人员已经实现了用于实现各种模糊t范数和t-conorm操作的可配置电路。 它使它们有效地用作FPGA或ASIC中现有模糊硬件的附加模块。 研究人员已经使用双馈感应发电机（DFIG）拓扑对所研究的风能转换系统（WECS）的可重构数字控制器进行了验证。

（HIL）可重构平台，包括现场可编程门阵列（FPGA）芯片。 在介绍了远程监测风力涡轮机所增加的时间。 这个调查提供风力涡轮机状态监测（WTCM）方法和技术的一般评论和分类，重点关注趋势和未来挑战。 基于现场可编程门阵列（FPGA）的GSM SMS远程设备控制系统已经被开发。 基于SMS和GSM的远程监控系统由。 尽管在故障诊断方面进行了大量研究，但研究人员并没有坚持实施7种慢变参数对汽轮发电机组7种故障影响的模型。 仍然缺乏处理汽轮机性能恶化的简化建筑模型。 此外，基于FPGA的故障诊断近年来吸引了众多研究人员。 所提出的系统通过在汽轮机模拟中引入的一组可能的故障来评估。 汽轮机代表一个500兆瓦的发电厂，包括高压，中压和低压涡轮机。 在现场数据的基础上，根据七种故障类型对整个涡轮机负载下的工厂运行进行模拟测试运行。 这种诊断故障的尝试通过四个步骤完成：测量参数，基于其发电的数据库存储，数据收集和故障请求，故障检测和诊断。 这个时间表提供了有关实际状态的很好的知识，并检测故障及其根本原因。 如果及时预测根本原因，上述系统便于管理和快速整改。 因此，这种提出的智能故障诊断系统可以通过GSM（全球移动通信系统）网络进行通信。 Arduino与FPGA接口以传输消息。 该设计使用Verilog编程语言进行了仿真。 该系统采用FPGA硬件实现，以七个过程参数为基础进行故障检测，实现了该分析所采用的完整500MW电厂的精确故障预测系统。 这可以通过使用与过程参数和故障参数相关的数据集的集合来执行，而无需事先了解过程内正在进行的物理事件。 所提出的系统显示为简单，成本有效且灵活，使其成为蒸汽涡轮机维护的合适且良好的候选者。 该系统预警专家，使管理部门能够在短时间内以非常准确的方式访问数据信息并采取必要的行动。 此外，实施的结果为实现实时分类问题提供了一个有吸引力的强大框架。

1. 文献评论

已经对蒸汽涡轮机中的故障检测和诊断进行了各种提议。

对于蒸汽轮机的简单框架进行了大量的研究。 但调查显示，对蒸汽涡轮发电机七种故障七个缓慢变化参数的优势建模，通常并未由研究人员实现。 此外，还需要一个具有实际意义的简单框架，以解决蒸汽轮机性能恶化问题。 此外，基于硬件架构的故障诊断，尤其是FPGA近年来吸引了众多研究人员。 因此，本文提出了一种基于VLSI方法的工业汽轮机作为权威数据驱动演唱会的智能故障诊断FPGA系统。 主要的愿望是由于内置强大的学习音乐会，促使它恰当地执行诊断负担。 因此，结果尝试一个有吸引力的框架来处理实时分类争议。 所建议的系统通过现场数据通过一系列可行的故障进行评估，并在蒸汽轮机模拟中推荐。 该汽轮机显示一个540MW的电厂，包含高压，中压和低压（HP，IP和LP）涡轮机。 这种故障诊断的风险分四步形成是通过使用可以通过由Arduino控制器控制的GSM网络进行通信的FPGA套件实现的。 这种安排为功能状态提供了可接受的数据范围，并且如果嵌入到上述系统中则发现缺陷及其根本原因。 它可以更轻松，更快地纠正。

1. 汽轮机故障检测与诊断系统

涡轮机部分效率和千瓦输出恶化的诊断及其正确解释取决于关于7个关键参数/值的变化的可靠信息 [11]。 它们是节流流量，节流压力，第一级压力，热再热压力，交叉压力，HP效率和IP效率。 这些参数导致确定了七个根本原因，例如HP涡轮机中的固体颗粒侵蚀（SPE），IP涡轮机中的固体颗粒侵蚀（SPE），HP涡轮机中的沉积和喷丸，IP涡轮机中的沉积和喷丸，IP涡轮机中的沉积物，摩擦在IP涡轮机中，LP涡轮机中的沉积物和损坏。 然而，拟议的系统旨在评估候选故障的一个子集，更重视某些典型故障。 它们很难被检测到，因此可能会导致重大的经济成本。

在设备停机或涡轮机损坏之前的一年或两年内，涡轮机的工艺参数缓慢变化的结果，这减少了涡轮机的拆卸以验证和校正的要求。 节流流量的稳态设计值为1498.5 t / h，节流压力为173.0 Kg / cm²，压力交叉为40.0，第一级压力为158.0，压力HRH为43.0，HP效率为80.0，IP效率为92.0分别针对考虑的特定500MW电厂。 系统还可配置为在达到每个预定义限值时触发警报。 为每个数据库设置限制以监视整体参数的幅度范围。 当信号数据超出预定义的阈值时，立即触发诊断系统。 在这项研究中，所有七个根本原因和相应的故障都是基于KC Cotton（1988）使用数学方程很好地设计和研究的涡轮机过程参数的记录数据来识别的。 使用授权的数学模型，已完成了500兆瓦风机的七个响应，用于记录涡轮机过程参数的开发。 该值与通过计算获得的值非常一致。 选择了最小二乘误差基础上的曲线拟合方法，以根据它们从100％效率的变化得出工艺参数中的简化偏差（上升，下降或常数）。 在各个块中替换过程参数的相应派生特征根据建立的关系提供相应的故障状况 。

1. 汽轮机与运行维护系统（STFDOMS）的框架

蒸汽轮机故障检测和运行维护系统（STFDOMS）的中心任务是尽量减少维护停机时间，同时正确解释风机恶化的性能。 在工艺参数没有变化的情况下，涡轮机功能和劣化的性能没有变化。 为了避免上述参数的偏差，唯一的解决方案是提前获得有关涡轮机劣化性能的先验信息。 这要求在涡轮机前安装在线STFDOMS。 进行工艺参数随机变化的仿真，同时观察输出参数的变化。 确定的特征是在HP和IP涡轮阶段的SPE，HP和IP涡轮阶段的沉积和强化，低压涡轮阶段的沉积，摩擦和损坏。 根据所产生的功率连续监测17组设备数据中的每一组数据。 根据所产生的功率将这七个参数输入到相应的数据库中。 这三个数据库是lt;300MW，在300MW至400MW之间，gt; 400MW并且参数落入特定数据库然后连续监测。 这种分类方法是使用FPGA实现的。 选择FPGA的主要原因在于FPGA具有自己的优势，例如速度快，原型易于使用，放置和布线可以在用户的办公桌上完成。 因此，本文描述了在运行状态下确保汽轮机性能的改进方法。 这基本上是在故障后果不严重并且可以快速修理或更换的情况下进行的预防性维护。 STFDOMS的框架显示在 [24]。 输入数据由故障组件的信息和故障类型组成，输出由维护操作和时间表组成。 故障检测子系统（FDS）能够为用户提供故障检测和维护解决方案。 运营和维护子系统（OMS）用于管理资源和服务。 数据收集模块使用状态监测系统收集有用的信息。 它由许多复杂的传感器和计算机化组件组成，能够提供有关机器状态和性能的信息。 FDS中的故障检测和诊断模块隔离汽轮机故障。 将隔离故障分为七类分类中的一类，并发送给使用维护资源数据库提供维护解决方案的维护分析器。 维护分析仪和OMS之间的交互可以检测和识别关键组件的故障和故障。 它会在适当的故障诊断时准备适当的纠正措施，这对人类专家来说很难区分，从而最大限度地减少维护停机时间。

1. 工厂数据的汽轮机性能劣化趋势分析

在一些电厂中，热效率的在线计算机计算每小时报告一次。 热效率与时间的关系是确定劣化的有价值的诊断工具。 压降的变化表明HP涡轮交叉压力的误差。 第一阶段压力的变化表明流量的变化或IP涡轮单级的恶化迹象。 交叉压力的变化表示LP涡轮机的流量变化或劣化迹象。 所有这些验证都适合上述讨论。 对七个工艺参数进行趋势分析，以对劣化做出决定。 已经分析了每个参数的变化是处于增加/不变/减少的趋势。 这是通过考虑使用Matlab的线性曲线拟合来实现的，借助于在17个月的观察期内在不同时间分析的参数值的帮助。 线的斜率表示变化的性质：正斜率表示参数连续增加，负斜率表示参数连续递减，恒斜率在正方向或负方向上具有非常小的偏差表示参数保持更多或者更不稳定。 检查七个参数斜率的组合，以确定它是否与七个组中的任何一个相匹配，指示不同的故障，如果发现任何故障，则使用相应类型的故障消息来采取进一步的行动计划。

系统始于工厂DCS实时捕获参数变化，并通过接口将所需参数提供给诊断计算机。 界面被设计为能够选择所需的七个参数，从而可以在不同的故障环境中获得分类。 所获得的七个参数在SDL块中是负载分离的。 对这些参数进行趋势分析。 趋势分析电路基本上是匹配和开关单元，其执行操作以检查参数是增加/减少/保持相同。 针对属于不同模式的不同过程信号获得的斜率值成为用于使用硬件体系结构识别故障的输入值。 所有七种模式的斜率值显示。该单元的输出作为FPGA套件的输入，被编程为检查输入组合是否符合任何现有条件。匹配条件（如果有）与一个或多个故障相关。 Aurduino控制器充当FPGA套件与GSM调制解调器之间的接口，发生故障（如果有）作为SMS发送给管理人员和OEM，并同时显示在计算机中。

1. 设计指标

故障分类方案在FPGA板上原型化。 DE0板配有Altera Cyclone III 3C16 FPGA机制，该机制致力于15,408个LE。 该套件提供346个用户I / O引脚，并具有丰富的特性，使其适用于开发复杂的数字系统。 内存为8 MB SDRAM，4 MB闪存并具有SD存储卡插槽。 Arduino Uno是基于ATmega328的微控制器板，具有14个数字I / O引脚，6个模拟输入，16 MHz陶瓷谐振器，USB连接，电源插孔，ICSP插头和复位按钮。 它通过USB电缆连接到电脑。 Arduino软件包含一个串行监视器，可以将简单的文本数据发送到Arduino板或从Arduino板发送。 数据通过USB转串口芯片和USB连接传输到计算机时，板上的RX和TX LED将闪烁。 Uno PCB的最大长度和宽度是分别为68.6毫米和53.4毫米，USB连接器和电源插孔超出了以前的尺寸。 它有25克的重量。 GSM调制解调器为其所有GSM操作使用SIM900A模块，并且易于实现RS232，TTL串行，通过AT命令通过微控制器/计算机的串行接口发送SMS和发出和接收呼叫。 它具有9 V至12 V（DC）的单电源电压，并具有串行TTL接口选项。 所有上述操作都可以通过串口终端程序通过AT命令发送到虚拟串口来完成。

7. 模型开发

监测汽轮机性能恶化的多个参数是获取高质量环境的重要手段。 系统的硬件设置（一个）。 已经使用了Arduino Uno控制器套件，该套件与FPGA De0板串行连接以从中获取信息。 来自传感器的数据由Arduino UNO控制器持续处理，并且如果根据传感器的流程图感测到某物，则向移动台发送警报。通过向Arduino UNO控制器发送指令，可以随时知道发生的故障类型。 系统的这些硬件单元负责涡轮机的安全运行。 Sim900A GPRS / GSM模块充当Arduino UNO控制器单元和移动台之间的中介，并负责它们之间的通信。 该单元负责将信息从Arduino UNO控制器发送到移动台。 除了Arduino UNO控制器单元之外，系统的下一个单元是移动电话，它只是一部手机，不需要任何附加功能或任何特殊应用程序使手机成为系统的一部分。 任何支持消息应用程序的手机都适用于该系统。 Arduinouno控制器的指令通过短信发送，微控制器的警报也作为文本接收。 Sim900A模块是负责Arduino UNO控制器和手机之间通信的系统的重要组成部分。 AT命令用于连接模块并对其进行组织。 AT命令以C语言形式输入为使用终端程序发送到模块的字符串。 需要SIM卡的PIN码才能激活SIM卡。 指令在程序中定义为可在特定时刻启动的C语言代码。 代码将被简单编译并上传到Arduino / GPRS屏蔽单元。 一旦开启电路板并且如果有效的SIM卡可用，相应的LED将在3秒内闪烁，这表示GSM调制解调器已经在网络中注册了它的连接并准备好应用。 参数值不断与其设定值进行比较。 如果它大于或小于设定值，则按照应用要求，相应的继电器将打开。 系统中

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