MF设备远程监控与运行管理系统说明书
M F设备远程监控与运行管理系统说明书文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]
MF3000
设备远程监控与运行管理系统
说
明
书
中国华电南京农网城网工程有限公司
2008 年 07月 08日
目录
一、公司简介
企业简介
中国华电南京农网城网工程有限公司依托华电集团总公司的雄厚实力和国电南京自动化股份有限公司的技术优势，在中低压变电站综合自动化系统，发电厂、厂用系统保护，电力故障录波系统，自动准同期装置，高频开关直流电源系统等方面进行技术研究、产品开发、工程技
术，并进行相关的技术咨询和技术服务。公司被国家经贸委推荐为第一批全国城乡电网建设与改造所须设备产品及生产企业。（国经贸电力[1988]844号）
公司具备强大的研发团队，与着名高校东南大学电气工程学院深度合作，以国际领先的技术和理念，开发出MF系列设备远程监控与运行管理系统及旋转设备故障综合在线检测仪，填补了国内空白。产品广泛应用于电力、煤炭、化工，钢铁，水泥等系统的各类异步电机上，深受用户的好评。
公司始终贯彻“诚信为本，客户至上，坚持创新，追求卓越”的价值理念。经过多年的发展积累，公司拥有一支高水平，资深的电力自动化技术人才队伍，结合着名高等学府先进的理论及强大的研发能力，竭诚为广大用户提供优质的产品和服务。
二、设备状态监测概述
当今企业追求效益最大化面临巨大的压力，在影响企业效益的关键环节中，对企业关键资产设备优化运行和合理的维护决策以实现资产效益最大化，显得尤其重要且较易实现，集成的状态监测应用信息化解决方案使这一目标变成现实。作为企业ERP/EAM体系中重要的控制环节，状态监测技术是综合了传感技术、机械、振动、电气、信息网络、模糊理论等多项技术，建立设备的运行状态数据仓，进行复杂的状态监测与故障诊断，达到可靠性维护与状态检修的目的。推行状态检修的直接效益有：①节省大量维修费用；②提高企业可用系数；③延长设备使用寿
命；④增加企业生产能力；⑤确保设备运行可靠性；⑥降低检修成本、减少检修风险。
三、MF3000系统
系统简介
1）设计原则
高可靠性
先进性
集成性
智能性
开放、扩充性
方便易用性
标准化
安全性
2)总体特点
嵌入式Linux体系的多CPU智能数据采集器，全功能数据预处理功能。
功能强大、完整的数据存储与多极管理
数据冗余技术，安全可靠的数据备份与自恢复
基于Struts架构的J2EE模式， Java开放式编程语言
中心服务器端采用Linux ＋Oracl /Windows Server ＋SQL
Server ，Weblogic 层级数据连接
通过MODBUS 协议与DCS 、PLC 通讯 ，通过以太网技术实现与
ERP/EAM 连接。
基于HTTP 协议的3层应用结构 远程全功能浏览与专家故障诊断功能 远程参数设置与组态、远程更新功能
3)系统拓扑图
4)数据采集子系统
采集、传送并处理各种振动、位移、键相及过程量、开关量
等数 据 ，信号来源：
机组01
机组02
机组n
数据采集
站 PLC 工作站
统中心服务
器
MF3000
系统拓
扑
图
Inter 点检系
统
南京农城网远程诊断中心 远程监测
厂长浏览站
机动科浏览站 现场浏览
站
交换机
数据采集
站 数据采集
站
现场一次原件4-20mA/1-5V的标准信号
现场智能仪表通讯方式
嵌入式Linux、多CPU功能板，6/12/18CH／板×7块板组合
能力，最高支持7个转速段
专用集成电路技术(ASIC)及数字信号处理（DSP），完善的
数据预处理能力
16位A/D，最高采样频率达500kHz
远程工作状态设置
对于已有以485方式通讯的仪表采用并联的方式,连接到协
议转换模块接入到局域网；
对于使用4～20mA信号传输数据的信号, 通过远程I/O模
块接入到局域网
5)在线监测子系统
通过监测局域网将数据采集器传送给网络服务器的数据包进行实时处理，监测各机组工作状态和运行趋势等，并将有关数据进行存贮和分类分级管理。
处理速度快
通用性好
操作方便
数据“黑匣子”功能
数据保存完善
6)数据存储与管理子系统
数据管理
历史数据管理
开、停机数据
一级正常数据（通频值、特征分量值、进动分量值等）
二级正常数据（同上）
三级正常数据（同上）
报警数据（绝对报警、梯度报警、进动分量梯度报警、位置报警和矢量区域报警）
危险数据（同报警数据）
趋势数据管理
监测报告数据管理
7)数据分析与专家诊断子系统
以矢谱分析技术为核心的数据融合分析方法
强大的稳态与非平稳过程分析方法，分析功能30余种
人工神经网络+规则 +模糊理论
考虑机组整个系统的动力学特性
支持小样本、向量机技术
故障征兆自动识别技术
系统集成子系统
基于Browser/Server的N层分管式结构模式，浏览器端无需安装任何专用软件。
Linux网络，便于该系统ERP/EAM系统互联，达到数据传输、资源共享的目的。
Oracle大型数据库管理系统
远程浏览、诊断功能，远程实现更改参数、组态与系统升级
支持OPC技术
系统软件
基于J2EE体系Java编程，与操作系统无关
模块化组态功能
按照软件开发规范进行编制
案例:MF3000汽轮发电机组振动在线监测系统
（一）. 概述
本文件遵循标准及规范
《TDM技术规范》
《机器状态监测与诊断》
GB/T 13824－1992《对振动烈度测量仪的要求》
GB/T6075《在非旋转部件上测量与评价机器的机械振动》（idt
ISO／TC10816）
目标
针对发电机组实施在线状态监测与故障诊断技术，建立企业关键机组远程监控与运行管理平台。
建立关键机组状态数据库，监测故障的产生、发展和变化的全过程，预测运行趋势和故障的分析诊断，旨在掌握机组的本质运行状态，保障这些关键机组实现安全、稳定、长周期优化运行，实现预知维修或状态维修。
通过培训及服务帮助企业提高状态监测专业技术水平，组建企业设备故障诊断中心，进行机组运行状态评估和提出故障治理和维修建议，满足企业设备资产效益管理的需求。
汽轮发电机组设备状态监测和故障诊断的特点
在反映设备状态的信号中，应用最为广泛的是振动信号。振动是引起设备故障的主要原因，设备的各种故障一般在振动信号上有所反映，振动信号包含着各种丰富的信息，而对振动进行测量一般不会影响设备的正常工作，十分方便。安装机械设备振动监测故障诊断系统的必要性和意义性主要表现在以下方面：
①通过数据记录和信号分析，在事故发生后为事故分析提供有力的证据，能减少判断故障的时间，减少事故停机造成的损失。记录数据必须保证其准确性，鉴于滑动轴承相对振动测量，本系统运用双通道信息融合技术，即矢谱分析技术对振动数据进行具有针对性的分析处理。
②许多故障的发生都有一个由轻到重的发展过程。通过趋势分析和对异常信号的检测，能够早期发现设备潜在的故障，及时采取预防措施，避免事故的发生，延长设备寿命周期，提高设备利用率。系统在检
测机组运行状态趋势方面，采用了相关趋势检测技术，可以直观地区别出导致机器振动超标的原因和部件。
③通过对设备的状态分析，可以确定合理的检修时机和检修方案，能够促进维修制度从事故维修、定期维修向视情维修的转变，避免不必要的停机，并能通过提高修复速度减少停机时间，节约维修费用，具有很高的经济效益。
④故障诊断专家系统的应用能够解决现场专家不足的问题，能够充分利用领域专家的丰富经验，使故障诊断的整体水平有所提高，从而创造巨大的社会效益和经济效益。
（二）. 系统设计思路
汽轮发电机组主要承力部件是滑动轴承及转子，驱动机与工作机之间的通过联轴器连接，因此，滑动轴承、转子系统和联轴器在承受负荷状态下的真正状态是监测诊断的主要关注点。对于滑动轴承的故障诊断，本系统采用了经验证具有较高针对性的相关频率滤波预处理技术，结合矢谱分析和其它分析，可有效地解决滑动轴承、转子的故障检测问题。在振动报警方面，依照新版振动标准规定，除考虑绝对值报警外，增加梯度报警功能，即当同一工作状态下振动变化率超过±25%时，也作为一个报警条件使用。
系统的总体设计原则是：
①高可靠性
可靠性除包含系统所设计的硬件外，软件的可靠性、稳定性、网络系统抗病毒攻击能力均成为系统可靠性指标的组成部分。系统在以下诸方面体现上述可靠性指标：
高可靠数据采集前端 MF3000系统（）的数据采集器是第三代智能型主动数据采集系统，采用高可靠性和稳定性的嵌入式Linux体系，结合多CPU结构和DSP技术，构成全功能数据采集系统，其中包括先进的数字矢量滤波技术；每采集模块具备独立的32位CPU，可实现真正意义上的并行处理能力。
高可靠网络体系针对网络普遍存在的安全性问题，服务器网络支撑系统采用Linux网络平台，数据库采用MySQL关系数据库，系统整体架构采用符合网络数据传输要求的浏览器/服务器（B/S）结构，并采取了多种安全措施和冗余设计，不但保障系统高速运行，也便于随着对系统功能要求的不断提高而进行的功能扩展。采用Linux作为网络支撑系统并不影响与其它诸如WINDOWS 2000 Server或Windows NT等作为网络支撑系统的网络互联，对于抗病毒攻击和TCP/IP通讯具有比Windows系统更优良的性能。
高可靠信号分析体系信号分析方法全面，覆盖面广，具有较强的针对性。对于不同的振动传感器获取的信号特点，进行了有针对性的信号预处理，使得信号分析结果更直观、易读，可满足不同层次人员的需求。鉴于大多故障发生时信号表现为非平稳，可以增加非平稳过程分析方法和部分现代信号分析方法（如二代小波等）。
高可靠信号预处理对部分耦合通道较多、信号结构复杂且信噪比低的信号，将采用先进的相关振动滤波技术对信号进行预处理，获得信噪比较高的早期故障信息。
②方便实用性
功能浏览方便采用全B/S结构，友善的人机接口、联机帮助系统，使操作非常简单方便。
工作状态变更方便各种参数可通过系统提供的组态软件进行在线调整，由于 Linux系统具备的TCP/IP通讯协议功能优于Windows系统，可方便地实现数据采集器的远程工作状态变更及功能升级。
数据查询管理方便在数据量很大的情况下，针对大多设备状态监测系统数据查询方式不直观、效率低等弊病，系统采用七级追忆高效存贮技术，用户选择数据更直观、准确、快捷。
用户端扩展方便由于系统软件采用了J2EE体系编制，用户端无需任何设置即可成为系统全功能浏览器，且与用户端操作系统无关。
③可扩充性
监测对象扩充系统具有良好的扩充性，并保证扩充具有较高的性能价格比。新增加监测机组时仅需增加数据采集器、振动传感器／工艺信号变送装置和信号电缆，对于安装距离较近的机组，在采集器框架所容通道许可的条件下，可以通过扩充采集模板的方式进行扩充。
系统功能扩展软件系统采用组态化、模块化设计，所有分析功能均作为一个独立控件模块，便于系统功能扩展和功能升级。
系统覆盖范围扩展系统提供与ERP/EAM系统互联的标准数据接口，便于组成大型企业监测网络和不同应用系统之间的数据传输与共享。
技术支持范围扩展系统具备远程故障诊断技术支持功能（需INTERNET网络支持），通过INTERNET可实现领域外专家的技术支持和远程故障诊断。
④人工智能性
智能诊断机组常见故障系统配备了智能故障诊断专家系统，自动诊断16大类机组常见故障（根据机器类型不同有所区别），本系统主要考虑以滚动轴承支撑转子系统的常见故障诊断。
智能自学习功能采用先进的支持向量机技术更新了系统的自学习功能，支持在小样本条件下（甚至是正常数据下）的系统自学习功能，进一步提高了系统故障诊断的准确度。
智能综合源数据系统对于故障诊断推理机构造与一般诊断系统不同。对于滑动轴承支撑的转子系统，一般诊断系统多利用频谱特征（将频率成份分为多个“段”，给予一定的加权值）、轴心轨迹形状、振动稳定性等因素进行模糊识别，由于采用的数据源为一个“点”，且频谱多为单通道频谱（投影谱），导致故障诊断准确率较低。系统综合考虑了振动信号来源位置、数值变化趋势、截面信息融合、源信号分离、唯一性源数据处理等方式进行设备状态的推理，因此可以提高故障诊断的准确性。对于采用电涡流传感器的系统，所有考核数据均为振动矢量，避免了单通道数据（投影数据）受传感器安装位置影响导致数据无唯一
性问题。对于采用壳体振动测量的信号，系统采用了相关振动滤波技术获得更直接的故障信息。本系统采用相关滤波技术获取故障特征信息。
智能数据采集采用了全自动智能工作模式设计，具有免维护优点，可智能识别机组运行状态变化并应用相适应的数据采集方式，全部功能均处于全自动运行状态。
⑤数据准确性
采用数字矢量滤波技术获取真实相位信息（需要键相传感器支
持）。
采用高位数A/D（16位）提高模数转换精度。
采用截面－轴系数据融合技术获取唯一性数据（针对滑动轴承支
撑的转子系统）。
采用通频、分频、梯度及状态报警等多维报警，获取机组真实状
态变化信息。
采用相关滤波技术提高壳体振动信号的信噪比。
系统拓扑图
机组测点分布说明
1.在汽轮发电机组诊断分析方法中加入轴心轨迹和轴心位置。
汽轮发电机组转子运行过程中的轴心轨迹形状特征对判别整个转子设备的故障非常重要，其形状是判断转子运行状态和故障的重要依据，其中隐含着系统的各种故障信息，比如仅由不平衡引起的振动，轴心轨迹为椭圆；油膜涡动引起的轴心轨迹为内“8”字形；不对中引起的轴心轨迹为香蕉形或外“8”字形等。
对于摩擦问题，向来备受关注。动态波形呈削顶状一直作为评价摩擦的规则，但必须符合一个定期监测无法做到的前提：现在进行时。抓
住正在摩擦的数据不容易，摩擦过后振动特性又发生了变化，仍然难以看到“削顶”波形，但摩擦后间隙发生了变化，这在轴中心线位置图上是无法改变的，因此轴中心线位置能提供更直观的摩擦信息。
2. 对于风机来说，与新版振动标准相对应的检测参数为振动烈度，即振动速度的有效值，因此选择速度传感器为宜。虽然可以采用加速度传感器进行积分后获得振动速度，但滤波存在的相位延迟好加速度传感器不太好的低频响应均会影响测量的准确度。我公司生产的速度传感器在设计时采用了最少活动部件方案，具有较长的使用寿命，适合用于除尘风机这类转速不很高的机组的状态监测；
3. 测点主要分布在滚动轴承座处，考虑到安装条件的限制，以垂直方向为主；
4. 速度传感器采用双头螺栓与测点连接，以达到传感器的最高频率响应；
5. 选择的传感器为MLV9200T-B-01-08振动速度传感器。其主要技术指标为：
灵敏度：20mV/mm/s
幅值线性误差：%
3
≤
频响：～1,000Hz（±3dB）（国家标准规定频响范围为10～
1000Hz）
温度范围：－30～120℃
安装螺纹：M6×
直流阻抗：Ω
640
2
±%