基于三维可视化的汽轮机运维平台研究与应用
这是一篇关于汽轮机,Unigine,运维管理,三维可视化的论文, 主要内容为电力能源对于国民经济发展尤为重要,发电方式中火力发电为主要生产电能方式,其占比约为70%。火电厂汽轮机处于电力系统中的动力环节,其又被称“机械工业的皇冠”,经过60多年的发展,虽然汽轮机设备运行管理的信息化建设水平不断提升,但依然存在行业痛点,火电厂设备繁多,人工排查困难,设备故障得不到及时发现,运维保护困难,导致运维成本高,设备能耗损失大。针对上述问题,本文以火电厂汽轮机为研究对象,将三维可视化虚拟技术与汽轮机系统及信息融合起来。利用三维可视化技术可以直接、逼真的展现设备、场景、运维操作等多种信息,实现了汽轮机运维过程中的信息多维度展示。对运维人员构建认知体系,运维过程通过漫游巡检,能对汽轮机进行检修辅助培训作业,同时能够有效的对设备状态进行风险预警,完成应急预案响应。带给运维人员“沉浸感”体验的同时,提高了运维管理效率,降低了运维成本,为企业安全生产提供了有力保障。本文的研究工作主要包含以下几个方面:(1)分析对比三维建模技术的特点,对汽轮机设备选用3D Max与Solid Works软件进行虚拟场景建模,使用ANSYS进行有限元分析,将Unigine引擎作为汽轮机模型三维可视化展示平台,使用SQL Sever数据库对汽轮机设备及其运维数据集成,以QT为系统程序的开发框架,完成汽轮机运维系统的功能设计。通过对运维系统的分析、开发与功能实现,完成了可视化资产管理模块、可视化检修培训模块、可视化巡检模块、可视化设备状态模块、可视化风险分析模块、应急响应模块的开发任务,并将系统发布于PC端与移动端。(2)在物理系统中完成了碰撞检测,粒子系统中实现了汽轮机蒸汽的虚拟动态展示,声音系统给予运维人员立体声环绕感受,提升了运维沉浸性。对虚拟场景完成防掉帧优化,提升漫游巡检平滑性。采用平行分割阴影贴图,增加了纹理空间中的采样频率,提升了贴图的质量。
基于J2EE设计模式的汽轮机远程监控系统的研究与实现
这是一篇关于汽轮机,J2EE,设计模式,远程监控的论文, 主要内容为汽轮发电机组监测与故障诊断是保障机组安全运行的重要手段之一。基于互联网技术实现机组远程监测与故障诊断十分必要。 本文在查阅了大量国内外文献的基础上,对汽轮机的工作原理、DCS、J2EE设计模式、Jboss,Ajax技术、SVG绘图技术进行了较深入的学习和研究。在此基础上,本文采用一些开源软件框架和组件,参照J2EE技术规范,设计和实现了一个B/S结构的汽轮机远程监控系统。并且在对专家系统研究的基础上应用Jess专家系统外壳设计和实现了实时故障诊断子系统。实验表明,该系统能实现电厂中实际需要的主要功能,界面美观,可操作性强而且能实时对汽轮机系统发生的故障进行智能诊断。此外,本文还对其中涉及到的J2EE设计模式,系统安全策略和监控数据传输的实时性进行了初步的分析。
汽轮机智能故障诊断与维护决策系统研究
这是一篇关于汽轮机,故障诊断,本体,长短期记忆神经网络的论文, 主要内容为汽轮机故障诊断是一项多学科交叉、多技术融合的复杂系统工程,具有运行工况多变、参数间相互耦合、故障传递与演化规律复杂等特点。本文在对汽轮机典型故障模式深入分析的基础上,结合知识工程和深度学习等相关理论与技术,开展了汽轮机智能故障诊断关键技术研究。首先,针对汽轮机故障间关联关系复杂的问题,提出了故障知识分析与获取方法。基于系统工程理论,对汽轮机设备进行层次性划分;采用故障树分析法和故障模式及影响分析法相结合,系统性地分析并梳理了汽轮机典型汽路类故障和振动类故障知识,并对获取到的故障知识进行统一数字化编码。其次,针对故障知识缺乏统一的语义性,开展了基于本体理论的故障知识结构化表达研究。在已获取的汽轮机故障知识基础上,提出了故障知识类、属性和个体的划分原则,实现了汽轮机故障语义网的构建;同时,为了进一步管理并存储故障知识,研究了基于Neo4j的故障知识图谱可视化展示技术。再次,针对汽轮机状态参数间相互耦合的问题,开展了基于长短期记忆神经网络和本体语义性搜索的故障预警研究。选取特征参数,并利用清洗后的稳态数据样本,建立了长短期记忆神经网络预测模型,通过比较实际值与模型的预测值,定位异常参数;并进一步结合基于故障知识本体的语义性搜索,实现从异常参数到故障模式的快速匹配。最后,基于上述的理论研究工作,以实际工程需求为驱动,研究了汽轮机智能诊断系统设计框架,描述了系统数据库结构和功能模块的计算流程,开发了汽轮机智能故障诊断原型系统,推进了汽轮机组智能运维研究工作的工程应用。
基于三维可视化的汽轮机运维平台研究与应用
这是一篇关于汽轮机,Unigine,运维管理,三维可视化的论文, 主要内容为电力能源对于国民经济发展尤为重要,发电方式中火力发电为主要生产电能方式,其占比约为70%。火电厂汽轮机处于电力系统中的动力环节,其又被称“机械工业的皇冠”,经过60多年的发展,虽然汽轮机设备运行管理的信息化建设水平不断提升,但依然存在行业痛点,火电厂设备繁多,人工排查困难,设备故障得不到及时发现,运维保护困难,导致运维成本高,设备能耗损失大。针对上述问题,本文以火电厂汽轮机为研究对象,将三维可视化虚拟技术与汽轮机系统及信息融合起来。利用三维可视化技术可以直接、逼真的展现设备、场景、运维操作等多种信息,实现了汽轮机运维过程中的信息多维度展示。对运维人员构建认知体系,运维过程通过漫游巡检,能对汽轮机进行检修辅助培训作业,同时能够有效的对设备状态进行风险预警,完成应急预案响应。带给运维人员“沉浸感”体验的同时,提高了运维管理效率,降低了运维成本,为企业安全生产提供了有力保障。本文的研究工作主要包含以下几个方面:(1)分析对比三维建模技术的特点,对汽轮机设备选用3D Max与Solid Works软件进行虚拟场景建模,使用ANSYS进行有限元分析,将Unigine引擎作为汽轮机模型三维可视化展示平台,使用SQL Sever数据库对汽轮机设备及其运维数据集成,以QT为系统程序的开发框架,完成汽轮机运维系统的功能设计。通过对运维系统的分析、开发与功能实现,完成了可视化资产管理模块、可视化检修培训模块、可视化巡检模块、可视化设备状态模块、可视化风险分析模块、应急响应模块的开发任务,并将系统发布于PC端与移动端。(2)在物理系统中完成了碰撞检测,粒子系统中实现了汽轮机蒸汽的虚拟动态展示,声音系统给予运维人员立体声环绕感受,提升了运维沉浸性。对虚拟场景完成防掉帧优化,提升漫游巡检平滑性。采用平行分割阴影贴图,增加了纹理空间中的采样频率,提升了贴图的质量。
手持振动数据采集与分析系统的设计与实现
这是一篇关于便携式,汽轮机,IAP,振动采集,频谱分析的论文, 主要内容为汽轮机设备在工业生产中广泛应用,由于其自身复杂的结构和恶劣的运行环境,设备难免会产生一些异常振动影响生产活动,对其振动信号采集并分析处理可检测设备的运行状态,有助于预防事故发生。传统的振动采集与分析系统通常携带困难、应用场景单一并且缺乏频谱分析功能,因此,通过对振动采集与分析系统进行研究,改进常规体系可增强其便携性、适用性以及专业性。本文采用嵌入式多CPU主从体系对采集终端和上位机进行设计,选用全志A133SOC处理器搭建上位机硬件平台作为主机,担当系统管理、任务调度以及人机交互等功能,选用RISC-V架构的CH32V307主控芯片搭建采集终端硬件平台作为从机,实现振动信号的倍频采集和数据传输功能,从而使系统的前端振动数据采集功能、后端数据分析处理功能和人机交互功能均在手持设备实现。该系统满足便携化要求,具有核心主控国产化、整体设计模块化的特性。基于沁恒CH32V307设计了自适应倍频采样固件,使采集终端可对汽轮机等旋转机械设备进行转速跟踪和高精度周期倍频采样,能够实时获取汽轮机转子的键相频率、键相比较电压、间隙电压和缓变量等关键振动信息,减少了频谱泄露的影响。为了降低后期系统采集固件迭代的难度和成本,设计了具有在应用编程IAP功能的BootLoader引导程序,使系统在无需专业代码烧录器和上位机烧录软件的情况下可直接通过预留通信接口方便快捷地完成固件升级。基于全志A133SOC设计了适用于Android平台的人机交互软件,实现了向采集终端下发指令、接收处理振动数据、振动信号频谱分析以及波形可视化等功能。上位机基于以太网采用传输层TCP协议保障了振动数据的稳定收发,采用SQLite3数据库对多通道原始振动数据进行了实时存储,便于后期对历史数据进一步研究分析,通过对特征值和时、频波形图的联合分析实现了设备运转状态的判断。为了对手持振动采集与分析系统进行功能测试,搭建了旋转机械平台。测试结果表明,本文设计的手持振动采集与分析系统满足预期各项功能指标。该系统能够以最高4通道16bit的采样精度对振动信号进行同步采样,可对汽轮机的转子进行转速跟踪和自适应倍频周期采样,并且能够通过BootLoader以IAP方式更新固件。该系统能够对振动数据实时存储并实现频谱分析功能。综上表明,本文设计的手持振动采集与分析系统可满足预期设计要求。
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