基于小波变换的磨煤机磨辊磨损趋势分量提取.pdf

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1、第38卷第2期华北电力大学学报V01．38．No．22011年3月JournalofNorthChinaElectricPowerUniversityMar．，2011基于小波变换的磨煤机磨辊磨损趋势分量提取刘继伟，曾德良，蒋欣军，杨向东，柳倩(1．华北电力大学控制与计算机工程学院，北京102206；2．国电谏壁发电厂，江苏镇江212006)摘要：实现磨煤机预知维修对电厂经济、安全运行具有重要意义，而磨辊磨损程度的判断是重要一环，但其难以直接测量是当前最大难题。电厂海量历史数据中蕴含了极有价值的信息，在机理分析和数据分析的基

2、础上，利用小波变换对磨煤机单耗进行多尺度分析，从中提取出反映磨辊磨损程度的趋势分量，实验验证了该方法的有效性。关键词：预知维修；磨辊磨损；多尺度分析；小波变换；趋势分量中图分类号：TK38文献标识码：A文章编号：1007—2691(2011)02—0037—06AbstractingtrendcomponentofwearcharacteristicsbasedonwavelettransformLIUJi—wei’，ZENGDe．1iang，JIANGXin-jun，YANGXiang—dong，LIUQian(1．Sch

3、oolofControlandComputerEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity，Beijing102206，China；2．JianbiPowerPlant，GuodianCorporation，Zhe~iang212006，China)Abstract：Achievingofpredictivemaintenanceofthemillisveryusefulforthepowerplants’economicandsafeopera-tion．Thejudgment

4、ofwearcharacteristicsisanimportantpartandgreatchallenge，whichisdificulttomeasuredirect-ly．Themasshistoricaldatacontainlotsofvaluableinformation．Basedonthemechanismanalysisanddataanalysis，trendcomponentofwearcharacteristicsWasextractedfromspecificenergyusingwavelett

5、ransformandmulti·scaleanal·-ysis．EfectivenessWasprovedbytheexperiment．Keywords：predictivemaintenance；wearcharacteristics；multi—scaleanalysis；wavelettransform；trendcomponent利用点检结果和运行数据进行统计分析的基础上，0引言对磨煤机整体运行状态进行综合评价，并对部分故障进行判断¨J。但这种方法的准确性除了依磨煤机作为锅炉制粉系统的核心设备，是电赖点检人员的经

6、验外，还需大量专家知识，评估厂重要辅机，其工作状况对整个电厂安全、经济阈值的确定是最大难题。运行有重要影响，直接关系锅炉带负荷能力及炉对磨辊磨损程度的判断是实现磨煤机预知维内燃烧稳定性。修的重要组成部分。磨辊是磨煤机的主要易磨损长期以来，磨煤机检修方式以计划检修为主，件，它在服役中承受着煤的摩擦磨损及高应力接缺乏针对性和经济性，造成人力、物力的极大浪触疲劳作用，特别是受到两者的联合交互作用，费，增加了发电成本。因此，用预知维修代替计使得磨辊使用寿命很短，在某些严酷的工况下只划检修，可以极大提高设备的使用率，对安全、有3～4个

7、月。经济生产具有重要意义。磨辊磨损程度的判断主要困难在于其难以直目前，对磨煤机预知维修的研究主要集中在接测量，且受到众多因素的干扰。对其研究主要集中在机理建模上J，并不适合现场使用。收稿日期：2010一ll一25．小波变换是一种信号时频分析法，具有多分基金项目：国家自然科学基金重点资助项目(51036002)38华北电力大学学报辨率的特点，被广泛用于电机、超高压输电线路、汽机转子、传感器等的故障诊断¨6、电力系统短期负荷预测L1、风电场短期发电功率预测L】3_以及谐波分析¨’和历史数据压缩中。本文采用小波变换的方法，利用天津

8、某电厂海量历史数据，将多尺度分析与机理分析、数据图1小波分解示意图分析相结合，从磨煤机单耗的高尺度信息中提取Fig．1Sketchmapofwaveletdecomposition出趋势分量反映磨辊磨损程度，为磨煤机预知维修的实现提供了依据。2磨煤机运行方式及磨辊磨损程度评估信号选取1小波