一种数字孪生水力机械状态量在线监测方法及系统

技术领域

本发明涉及水力机械领域的一种水力机械状态量在线监测方法及系统，具体涉及一种数字孪生水力机械状态量在线监测方法及系统。

背景技术

各种各样的大、中、小型水力机械，在水利(农业)灌溉、城乡供水工程、库区防洪排涝、城市排水排污等方面发挥着重要的作用，但由于建设年代以及当时的技术限制，状态量监测较为简单，在线监测系统主要是依托简单的保护表，已经不能有效满足当前水利行业高质量发展的时代要求。水力机械数字孪生是将数字技术与水力机械领域相结合的一种应用。水力机械数字孪生利用传感器、数据采集系统等设备实时采集水力机械运行过程中的各种状态量参数，如振动、摆度、压力脉动、噪声等，并将这些数据输入到数字模型中进行处理和分析。数字模型可以是基于物理原理的模型或者基于数据驱动的模型，通过模拟水力机械的运行过程，预测其性能、故障和维护需求。

水力机械(主要包括泵、水轮机)作为泵站、水电站等水利工程的重要组成部分，相关人员很难直接观察到运行过程中的非正常状态产生原因(如复杂振动、轴向偏移、空化噪声等等)，按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”的要求，以数字化、网络化、智能化为主线，开展水力机械故障诊断和分析，对实现水力机械运行过程中状态量的自动预警监测体系、全生命周期健康监测和管理具有重要意义。

发明内容

为了解决背景技术中存在的问题和需求，本发明提供一种数字孪生水力机械状态量在线监测方法及系统，能够更好地对水力机械运行状态量进行监测和评价，实现了水力机械运行过程中振动、摆度、压力脉动、噪声4个状态量的在线监测、自动预警、故障诊断和分析、全生命周期健康监测和管理。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一、一种数字孪生水力机械状态量在线监测方法

步骤1：布置水力机械的状态量监测传感器装置并实时在线采集获得初始水力机械状态量数据；

步骤2：构建水力机械数字孪生模型，并输出到数字孪生仿真引擎系统；

步骤3：对初始水力机械状态量数据进行预处理，获得预处理后的水力机械状态量数据并发送给数字孪生仿真引擎系统；

步骤4：根据预处理后的水力机械状态量数据进行故障诊断后，获得故障诊断结果并发送给数字孪生仿真引擎系统，从而完成水力机械状态量的在线监测。

所述步骤1中，水力机械的状态量监测传感器装置包括振动传感器、摆度传感器、压力脉动传感器和噪声传感器。

所述步骤1中，水力机械状态量数据包括振动、摆度、压力脉动、噪声。

所述步骤3中，初始水力机械状态量数据为状态量监测传感器装置在一个数据处理周期内采集的数据。

所述步骤4中，将预处理后的水力机械状态量数据中各类状态量数据的最大值或者各类状态量数据经过时域频域转化后的最大值作为预警信息，将预警信息与预设阈值比较后，获得故障诊断结果。

所述步骤4中，当存在某一类预警信息超过对应预设阈值时，则当前水力机械运行出现故障。

所述步骤4中，通过傅里叶变换、快速傅里叶变换或小波变化将预处理后的水力机械状态量数据进行时频域转换。

二、一种数字孪生水力机械状态量在线监测系统

三维场景物理模型构建系统，用于构建三维场景物理模型并发送给数字孪生仿真引擎系统；

故障诊断测试平台，用于根据状态量实时获取系统采集的水力机械状态量数据进行预处理和故障诊断，并将预处理结果以及故障诊断结果发送给数字孪生仿真引擎系统；

数字孪生仿真引擎系统，用于展示三维场景物理模型以及所有数据；

状态量实时获取系统，包含数据采集模块和状态量监测传感器装置，数据采集模块与状态量监测传感器装置相连，用于状态量监测传感器装置采集的数据通过数据采集模块发送给模型与数据总控系统。

所述状态量监测传感器装置包括振动传感器、摆度传感器、压力脉动传感器和噪声传感器。

本发明提供了一种数字孪生水力机械状态量在线监测方法及系统，具备以下有益效果：

1、本发明对实现水力机械全生命周期健康监测和管理具有重要支持作用。

2、围绕“精准调度”、“风险管控”、“智慧运维”、“设备管理”四大重点建设需求，本发明建设水力机械数字孪生仿真系统及故障诊断测试平台，构建自动预警监测体系试验模型，提升水力机械数字化管控能力实际应用、推动水力机械智能化改造、完善故障在线监测预警具有重要意义。

附图说明

图1为本发明数字孪生水力机械在线监测方法流程图；

图2为本发明数字孪生水力机械在线监测系统流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明型做进一步说明：

如图1所示，本发明包括以下步骤：

步骤1：合理布置水力机械的状态量监测传感器装置并实时在线采集获得初始水力机械状态量数据；通过相关的技术规范来布置传感器，如国家标准水轮发电机组状态在线监测系统技术导则(GB/T 28570-2012)、团体标准泵站机组状态在线监测与诊断评估系统技术导则(T/CWHIDA－0027—2023)。其中，水力机械的状态量监测传感器装置包括振动传感器、摆度传感器、压力脉动传感器和噪声传感器。水力机械状态量数据包括振动、摆度、压力脉动、噪声。

步骤2：使用三维建模软件构建水力机械数字孪生模型，并输出到数字孪生仿真引擎系统；

步骤2具体为：

步骤2.1：通过三维建模软件，构建水力机械的三维场景物理模型，场景中需反应水力机械零部件、流道、材质的详细信息。

步骤2.2：将构建的三维场景物理模型输入到数字孪生仿真引擎，通过数字孪生仿真引擎展示传感器装置监测并显示预处理后的振动、摆度、压力脉动、噪声4个状态量。

数字孪生仿真引擎系统提供云端三维场景构建、全要素数据融合、场景效果设计、场景服务发布、场景服务调试、孪生应用构建全流程工具以及用户自定义场景二次开发功能。

步骤3：利用边缘处理算法对每个数据处理周期的初始水力机械状态量数据进行预处理，包括过滤及补全，获得预处理后的水力机械状态量数据并发送给数字孪生仿真引擎系统；

步骤3中，初始水力机械状态量数据为状态量监测传感器装置在一个数据处理周期内采集的数据。具体实施中，是将以24小时或72小时内的监测数据作为一个数据处理周期。

步骤4：根据预处理后的水力机械状态量数据进行故障诊断后，获得故障诊断结果并发送给数字孪生仿真引擎系统，即通过水力机械数字孪生模型实时在线展示，从而完成水力机械状态量的在线监测。

步骤4中，将预处理后的水力机械状态量数据中各类状态量数据的最大值或者各类状态量数据通过傅里叶变换、快速傅里叶变换或小波变化时域频域转化后的最大值作为预警信息，将预警信息与预设阈值比较后，获得故障诊断结果。具体是当存在某一类预警信息超过对应预设阈值时，则当前水力机械运行出现故障，需停机检查。如当频率f的最大值超过对应预设阈值时，则当前水力机械运行出现故障。

如图2所示，数字孪生水力机械状态量在线监测系统包括：

三维场景物理模型构建系统，用于构建三维场景物理模型并发送给数字孪生仿真引擎系统；

故障诊断测试平台，用于根据状态量实时获取系统采集的水力机械状态量数据进行预处理和故障诊断，并将预处理结果以及故障诊断结果发送给数字孪生仿真引擎系统；

数字孪生仿真引擎系统，用于展示三维场景物理模型以及所有数据；具体是包含虚拟仿真引擎平台、数据中台、物联网平台，提供云端三维场景构建、全要素数据融合、场景效果设计、场景服务发布、场景服务调试、孪生应用构建，以及基于用户自定义场景的二次开发，构建水力机械数字孪生应用软件工具包，打造水力机械虚拟数字空间。

状态量实时获取系统，包含数据采集模块和状态量监测传感器装置，数据采集模块与状态量监测传感器装置相连，用于状态量监测传感器装置采集的数据通过数据采集模块发送给模型与数据总控系统。状态量监测传感器装置包括振动传感器、摆度传感器、压力脉动传感器和噪声传感器。

最后所应说明的是，以上实施例和阐述仅用以说明本发明的技术方案而非进行限制。本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，不脱离本发明技术方案公开的精神和范围的，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之中。