一、基本情况

本项目利用大规模旋转设备的轴承等关键部件运行数据，充分考虑旋转设备轴承等关键部件温度数据动态变化特点，研发旋转设备轴承等关键部件温度时变数据模型异常检测的预警算法。轴承温度、电机轴承温度、电机定子温度等参数，是包括汽轮发电机组、给水泵、循环水泵、凝结水泵、磨煤机、送风机、引风机、一次风机等大型燃煤电厂关键重大旋转设备的重要监测参数。数量可观的低于报警阈值的异常温度，预示各种风险、隐患，往往由于未达报警条件，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。

二、技术优势

温度异常检测及温度预警的具体表现，与大规模的关键旋转设备轴承等关键部件温度数据观测情况，保持一致性至关重要；关键旋转设备轴承等关键部件的运行情况非常复杂，设备运行数据本身具有不同程度的缺失、断续等不利状况，算法的鲁棒性不容忽视；研发的温度预警算法，属于复杂运算，在工程应用中部署实施算法，算法的执行效率必须符合并适应工程应用环境。

常见传统的统计、数值计算和数据分析等方式方法，不能满足观测和创新研发的需要；针对旋转设备（包括汽机、风机、泵等）轴承、电机轴承、电机定子等关键部件运行参数的变化特点，研究关键部件温度时序多维联合观测方法。、

三、应用场景

为国内大型燃煤、核电、燃气、风力发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。可以有效替代国防、航空、交通、工业生产领域现行的关于旋转设备轴承、电机温度预警报警技术的国际、国家行业技术标准，为全社会体量巨大的旋转设备优化运行及状态维修决策，提供准确、可靠的有效依据。

四、效益分析

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，实现大型燃煤电厂关键重大旋转设备的轴承等关键部件早期预警及劣化状态定量评价预估，是应对设备潜在、早期故障，防患于未然、防微杜渐的高效工具。

五、主要完成人

华北电力大学-宋光雄