基于熱力學(xué)機(jī)理與數(shù)據(jù)挖掘的磨煤機(jī)預(yù)警系統(tǒng)

朱朋成 錢虹 江誠

摘 要：為實(shí)現(xiàn)磨煤機(jī)狀態(tài)預(yù)警，提高磨煤機(jī)運(yùn)行的穩(wěn)定性。以熱力學(xué)為基礎(chǔ)，對Hp934型中速磨煤機(jī)內(nèi)部煤質(zhì)量、水分質(zhì)量、能量平衡進(jìn)行分析，確定了表征磨煤機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征參數(shù)。用相關(guān)性分析、正態(tài)分布和置信度算法等方法對大量實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘整理，確定了各工況下磨煤機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的各特征參數(shù)邊界，制定了預(yù)警規(guī)則，建立了磨煤機(jī)的預(yù)警模型。測試結(jié)果表明，該模型能判斷磨煤機(jī)運(yùn)行的早期異常，證明了該預(yù)警模型的有效性和可行性，能為實(shí)現(xiàn)磨煤機(jī)的運(yùn)維提供參考。

關(guān)鍵詞：熱力學(xué)機(jī)理;數(shù)據(jù)挖掘;正態(tài)分布;特征參數(shù);狀態(tài)預(yù)警

DOI：10.15938/j.jhust.2020.01.007

中圖分類號： TM621

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號： 1007-2683（2020）01-0043-08

Abstract：In order to realize the early warning of the coal mill and to improve the stability of the coal mill -On the basis of thermodynamics， the internal coal quality， moisture quality， and energy balance of the Hp934 medium-speed coal mill were analyzed， and the characteristic parameters that characterize the operation of the coal mill were determinedUsing correlation analysis， normal distribution and confidence algorithm to excavate a large number of actual production data， determine the boundaries of various characteristic parameters of stable operation of the coal mill under various operating conditions， formulate the early warning rules， and establish the early warning model of coal mill-The test results show that the model can accurately determine the early operation anomalies of the coal mill earlier， prove the effectiveness and feasibility of the early warning model， and provide reference for the operation and maintenance of the coal mill-

Keywords：thermodynamic mechanism， data mining， normal distribution， characteristic parameter，early state warning

0 引 言

目前，在火力發(fā)電廠中，磨煤機(jī)是鍋爐燃燒制粉系統(tǒng)的核心設(shè)備。磨煤機(jī)出現(xiàn)故障，將會直接影響鍋爐機(jī)組的穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，并導(dǎo)致機(jī)組出力異常[1]。傳統(tǒng)的單參數(shù)越限報(bào)警，其可靠性低，往往不能在故障發(fā)生前發(fā)生警報(bào)，這種形式的報(bào)警很難對機(jī)組設(shè)備的運(yùn)行起到保護(hù)作用。而基于多參數(shù)的設(shè)備故障預(yù)警可以在故障初期判斷出設(shè)備的異常狀態(tài)，發(fā)出相應(yīng)的預(yù)警信息，為運(yùn)行維護(hù)人員爭取更多的故障處理時(shí)間。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速發(fā)展，各行各業(yè)都在對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，從而獲取新的知識。發(fā)電企業(yè)也積累了大量設(shè)備日常運(yùn)行的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)沒有得到有效的利用，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到電站設(shè)備的預(yù)警功能中，對提高設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性、降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率十分必要。

針對傳統(tǒng)報(bào)警方法的缺點(diǎn)，可以建立多參數(shù)的自適應(yīng)閾值預(yù)警模型。目前，多參數(shù)的選取方法主要有機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)理模型[19，23]。文[2]利用邏輯回歸的方法選取車輛的特征，實(shí)現(xiàn)了對車輛的檢驗(yàn);文[3，4]提出了基于支持向量機(jī)（SVM）的特征選擇算法，優(yōu)化了特征選擇方法的分類性能，選擇較少的特征，提高了分類精度;文[5]通過SVM-RFE算法計(jì)算不同特征的權(quán)重，得到特征重要性排序，從而選擇最佳特征子集。文[6]使用隨機(jī)森林和決策樹來選擇特征和支持決策。文[7]使用決策樹進(jìn)行特征選擇，減輕了數(shù)據(jù)集中的冗余。基于機(jī)理模型的特征選擇方法首先對設(shè)備的運(yùn)行特性進(jìn)行分析，然后利用物理規(guī)律描述設(shè)備參數(shù)之間的聯(lián)系，最終確定能夠表征設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的特征參數(shù)[8]。很多研究是利用專家經(jīng)驗(yàn)或設(shè)備廠家參數(shù)去設(shè)定模型的閾值、限值，這樣實(shí)施起來方便、高效。然而，這些設(shè)定值過于主觀，也不能隨著運(yùn)行情況和環(huán)境的變化做出調(diào)整。文[9]使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大型系統(tǒng)參數(shù)集中提取繼電器設(shè)置信息。對這些結(jié)果的挖掘確定了繼電器閾值設(shè)置的邊界，確保其可以檢測孤島操作。基于數(shù)據(jù)挖掘的自適應(yīng)閾值的方法[10]，可以分析特征參數(shù)的相關(guān)性與分布規(guī)律，從而確定設(shè)備異常的邊界。

針對磨煤機(jī)運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜和工況多變的情況，本文提出一種以磨煤機(jī)運(yùn)行機(jī)理和大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的預(yù)警方法。對磨煤機(jī)內(nèi)部質(zhì)量、能量平衡進(jìn)行分析，結(jié)合故障的特征征兆確定預(yù)警的特征參數(shù)。在此基礎(chǔ)上采用相關(guān)性分析和正態(tài)分布等方法對包含特征參數(shù)在內(nèi)的大量實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得出了不同工況下預(yù)警的各特征參數(shù)自適應(yīng)邊界，建立了磨煤機(jī)狀態(tài)預(yù)警的數(shù)學(xué)模型，并采用概率密度與置信規(guī)則[11-12]相結(jié)合實(shí)現(xiàn)對磨煤機(jī)的預(yù)警。

1 基于熱力學(xué)的磨煤機(jī)預(yù)警特征參數(shù)的確定

中速磨直吹式制粉系統(tǒng)中的主要設(shè)備有給煤機(jī)、磨煤機(jī)、煤粉分離器及燃燒器等[20-21]。原煤從給煤機(jī)進(jìn)入落煤管，再進(jìn)入碾磨區(qū)，通過碾磨部件之間的相互擠壓變?yōu)槊悍?。一次風(fēng)進(jìn)入磨煤機(jī)，干燥煤粉的同時(shí)也將其吹入粗粉分離器，在分離器中細(xì)的煤粉被送到鍋爐中燃燒，較粗的煤粉落到落煤管中繼續(xù)碾磨[13]。

4 結(jié) 語

本文以磨煤機(jī)運(yùn)行熱力學(xué)機(jī)理為指導(dǎo)，確定表征磨煤機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的特征參數(shù)，以給煤量作為磨煤機(jī)運(yùn)行工況，并結(jié)合大量磨煤機(jī)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)，確定了各工況下磨煤機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的特征參數(shù)邊界，同時(shí)使用數(shù)據(jù)挖掘的方法，制定了磨煤機(jī)預(yù)警的判斷規(guī)則。初步結(jié)果表明，磨煤機(jī)預(yù)警的判斷規(guī)則能為機(jī)組運(yùn)

行人員提供可信度更高磨煤機(jī)運(yùn)行異常提示，有助于實(shí)現(xiàn)磨煤機(jī)故障的早期預(yù)警。

但穩(wěn)定工況下，機(jī)組參數(shù)本身有一定的波動(dòng)性，可考慮用數(shù)據(jù)濾波處理方法做進(jìn)一步處理;隨樣本數(shù)量不斷積累，特征參數(shù)的上、下邊界也可不斷優(yōu)化;但目前的預(yù)警，還沒有能實(shí)現(xiàn)磨煤機(jī)運(yùn)行異常的原因分析和故障定位，這還有待于進(jìn)一步深入探討。

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（編輯：溫澤宇）