水导油槽油位突变
算法厂商:中能拾贝科技有限公司
适用行业:水电
算法分类:异常预警
水轮机
¥面议
问题描述
水轮机的水导油槽对于水轮机的稳定运行至关重要,其主要作用是为水导轴承提供润滑和冷却,确保水轮机主轴在旋转过程中能够平稳运行,减少磨损和发热。在正常工况下,水导油槽的油位应保持在一个相对稳定的范围内。一旦油位发生突变,无论是快速上升还是下降,都会对水轮机的运行产生严重影响。油位急剧上升可能是由于冷却系统泄漏,水混入油槽,或者其他油路系统的异常窜油所致。这不仅会稀释润滑油,降低其润滑性能,还可能导致油质乳化,影响散热效果,进而使水导轴承温度升高,加速轴承磨损。而油位急剧下降则可能是油槽本身存在泄漏点,或者油泵故障导致抽油过多,这将使水导轴承得不到充分的润滑,极大增加了轴承与主轴之间的摩擦,容易引发轴承烧损、主轴抱死等严重事故,导致水轮机停机,给电力生产带来巨大损失,同时也会对整个电力系统的稳定性造成冲击。因此,准确、及时地监测和分析水导油槽油位突变情况,对于保障水轮机的安全、稳定运行具有重要意义。
算法介绍
在水导油槽内部安装高精度的液位传感器,以高频次实时采集油位数据;在油槽的进油和出油管道上分别安装流量传感器,用于监测油液的流入和流出量;在冷却水管路与油槽的连接处布置湿度传感器,用于检测是否有水混入油中。对采集到的原始数据进行去噪、滤波等预处理操作,消除因环境干扰、传感器测量误差等因素产生的异常值。通过将实时油位数据与预先设定的正常油位范围以及历史运行数据进行对比,判断油位是否发生突变。当检测到油位突变时,结合流量传感器数据,分析油液的流动情况,判断是否存在泄漏或异常进油;依据湿度传感器数据,确定是否有水分侵入油槽。将这些多源数据特征作为输入,采用基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型进行训练,模型以大量已知的水导油槽油位突变原因及对应的处理措施作为标签。训练完成后的模型能够根据实时监测数据,快速、准确地识别水导油槽油位突变的原因,并给出相应的处理建议,一旦检测到异常情况,立即发出警报,为运维人员及时采取有效的应对措施提供科学依据。
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