磨煤機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測智能預(yù)警系統(tǒng)工作站運(yùn)行畫面

成果團(tuán)隊(duì)主要從事基于人工智能的發(fā)電機(jī)組智能運(yùn)維研究及應(yīng)用，包括火電機(jī)組典型設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、智能預(yù)警和智能運(yùn)維等技術(shù)開發(fā)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的火電機(jī)組典型設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測、智能預(yù)警。

磨煤機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測智能預(yù)警系統(tǒng)知識(shí)圖譜畫面

由于典型設(shè)備惡劣的工作環(huán)境且相關(guān)狀態(tài)監(jiān)測理論發(fā)展不完備，其運(yùn)行狀態(tài)往往具有較大的不確定性，因而借助人工智能算法，自主研發(fā)火電機(jī)組典型設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測智能預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)故障早期預(yù)警和快速定位，幫助運(yùn)行人員及時(shí)進(jìn)行故障排查，對(duì)于保障火電機(jī)組安全可靠運(yùn)行、降低發(fā)電機(jī)組運(yùn)維成本、提升發(fā)電公司經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。該成果以行業(yè)需求為導(dǎo)向，解決火電機(jī)組典型設(shè)備為保證機(jī)組安全可靠運(yùn)行所面臨的技術(shù)難題。

創(chuàng)新點(diǎn)

1、基于設(shè)備運(yùn)行的海量歷史數(shù)據(jù)，通過多維數(shù)據(jù)特征提取與多源信息融合，揭示故障模態(tài)與關(guān)鍵特征之間的映射關(guān)系；

2、提出數(shù)據(jù)/模型/知識(shí)協(xié)同驅(qū)動(dòng)的發(fā)電機(jī)組典型設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測與智能預(yù)警方法，采用深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜等人工智能算法建立設(shè)備運(yùn)維智能模型，挖掘典型設(shè)備運(yùn)維歷史數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的狀態(tài)信息，融合現(xiàn)場運(yùn)維專家豐富的經(jīng)驗(yàn)和專家知識(shí)；

3、提出了設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)的定量評(píng)估方法——健康度，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)電機(jī)組典型設(shè)備智能在線體檢，將傳統(tǒng)的設(shè)備定時(shí)維修方式轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測性維護(hù)、狀態(tài)維修，降低了運(yùn)維成本，提高了機(jī)組設(shè)備運(yùn)行的可靠性。