本技术涉及一种循环流化床(CFB)早期故障诊断技术,利用多视角注意力机制,通过构建CFB机组的数字孪生系统,实现对CFB机组的实时监测和故障预测。该技术能够提高故障检测的准确性和效率,降低维护成本,延长设备使用寿命。
背景技术
煤气化技术是将煤炭转化为清洁燃气的过程,其实通过高温气化反应,将煤炭中的有机质转化为合成气,即一氧化碳和氢气的混合气体,可以有效降低燃煤产生的污染物排放,提高能源利用效率。煤气化技术的核心单元是流化床,其中循环流化床(CFB)具有传热传质强、温度分布均匀、设备生产能力大、固体颗粒混合均匀、固体颗粒在床内的停留时间调节范围广、容易大型化等优点,当前被广泛应用。
CFB机组的运行安全性要求较高,任何微小的故障都可能会造成机组非计划停机,严重时可能引发安全事故,因此需要实时对CFB机组进行故障监测。然而,由于CFB机组的设备结构多样,具有大型化、燃烧过程复杂和难以控制性,且具有众多影响因素和复杂的运行环境,导致需监测的故障数据越来越多,大量的故障数据增加了故障诊断的难度,使得难以及时准确地判断故障。因此,对CFB机组进行数字化监控与智能化故障预测十分重要。
但是现有技术中,设备的数字化监控与智能化故障预测方法通常是通过提取设备的某种故障特征,依据故障特征采用传统故障诊断识别方法(如机器学习模型)判断设备的故障状态,该类方法会存在以下问题:
1)故障预警方法及模型与物理实体间通常是相对独立的,并没有形成紧密的联系,导致无法有效结合机理先验知识、故障诊断模型泛化性能不足,难以直接适用于CFB机组指导实际的运维活动;
2)传统故障诊断识别方法通常仅能够实现故障发生以后的故障诊断,难以实现CFB机组早期故障的诊断,且CFB机组的结构复杂,单一的故障特征无法精准表征CFB机组的故障状态,大量的故障特征又会增加诊断的复杂度、降低诊断效率,应用于复杂系统时实际就难以实现快速、精细的故障诊断,不适用于CFB机组的智能化运行维护。
实现思路