基于工业温度大数据的轴承状态预警及评估系统

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成果单位：华北电力大学

合作方式：技术转让

所处阶段：其他

关键词：燃煤电厂旋转设备轴承温度电机温度工业大数据数字孪生早期预警定量评估

成果评价

总得分（满分100）

资本强度（满分0）

该成果得分：0

小果解读

核心问题

燃煤电厂中的关键旋转设备（如汽轮发电机组、泵、磨煤机、风机等）的轴承温度与电机定子温度等参数，是评估设备运行状态的重要指标。然而，大量低于传统报警阈值的温度异常现象，往往预示着潜在的设备风险与隐患，这些异常现象因难以被及时发现和识别，给设备的安全性、经济性和可靠性带来了巨大威胁，导致隐性损失和潜在风险。

解决方案

本项目采用基于工业大数据的数字孪生应用技术，通过收集和分析大规模的温度数据，揭示关键部件温度异常的发生与发展规律。系统利用先进的算法模型，对轴承等关键部件进行早期预警及劣化状态定量评估。该技术无需高昂的硬件投入，以低成本的方式实现了对设备潜在、早期故障的精准识别，为防患于未然提供了高效工具。

竞争优势

本系统作为原始创新成果，具有显著的效益和竞争优势。首先，通过精准预警和定量评估，有效降低了设备故障率，提高了设备的安全性和可靠性。其次，基于大数据的分析方法，能够发现传统监测手段难以捕捉的潜在风险，实现了对设备状态的全面监控。最后，该技术成本较低，易于推广，为燃煤电厂等工业领域提供了高效、经济的设备维护管理方案，具有广阔的市场应用前景。

成果描述

成果公开日期

20240903

所属产业领域

电力、热力、燃气及水生产和供应业

转化现有基础

创新点1：领先在轴承等关键零部件状态监测方向落地实施大数据项目；创新点2：温度数据多维观测方法；创新点3：温度异常预警算法；创新点4：温度异常状态评估。

转化意向范围

仅限国内转让

转化预期效益

遵循电厂现有运营惯例，简单地依据国际标准、设备规程中设定的报警阈值，由于未达报警条件，经常不能被及时发现、侦测、识别，没有得到足够的重视、充分的关注，为设备安全性、经济性、可靠性带来的潜在风险、隐性损失非常巨大。面向大型电厂发电生产关键旋转设备轴承等重要零部件，针对其温度数据变化的多样性、复杂性、不确定性，利用本项目基于大数据的关键旋转设备轴承早期预警及状态预估系统，为大型燃煤电厂关键重大旋转设备的优化运行及状态维修决策，提供准确、可靠的有效依据，在鲁棒性、可靠性、经济性方面考量，具有不可替代的重要价值和意义。

项目课题来源

北京市昌平区人民政府

摘要

轴承温度、电机定子温度等参数，是燃煤电厂关键旋转设备(包括汽轮发电机组各种泵、磨煤机、风机等)的重要监测参数。大量低于报警阈值的温度异常现象，预示各种风险、隐患，却经常不能被及时发现、识别，没有得到足够的重视，给设备安全性、经济性、可靠性带来巨大的潜在风险、隐性损失。本项目的核心是一种基于工业大数据的数字孪生应用技术，利用大规模的温度数据，根据关键部件温度异常发生、发展的规律，以低成本的方式实现轴承等关键部件早期预警及劣化状态定量评估，是应对设备潜在、早期故障，防患于未然的高效工具。