引言

隨著工業(yè)自動(dòng)化水平的提升，閘閥的智能監(jiān)測(cè)與故障診斷成為保障系統(tǒng)安全的關(guān)鍵技術(shù)。本文提出一種基于多源信息融合的智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)閥門全生命周期健康管理。

一、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

1. 感知層部署

• 安裝振動(dòng)傳感器（量程0-50g，精度±0.5%）、溫度傳感器（量程-50℃至300℃，精度±0.1℃）及聲發(fā)射傳感器（頻率范圍100kHz-1MHz），實(shí)時(shí)采集閥門運(yùn)行數(shù)據(jù)。

2. 邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)

• 部署NVIDIA Jetson TX2邊緣計(jì)算平臺(tái)，內(nèi)置特征提取算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化處理，降低云端傳輸壓力。

二、核心算法開(kāi)發(fā)

1. 故障特征提取

• 采用小波包變換（WPT）對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，提取包絡(luò)譜特征頻率。實(shí)驗(yàn)表明，該方法對(duì)閥桿卡澀故障的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)92%。

2. 深度學(xué)習(xí)診斷模型

• 構(gòu)建基于CNN-LSTM的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層接收多傳感器數(shù)據(jù)，輸出層預(yù)測(cè)閥門健康狀態(tài)。模型在10萬(wàn)組訓(xùn)練數(shù)據(jù)下，故障分類準(zhǔn)確率達(dá)96.3%。

三、功能模塊實(shí)現(xiàn)

1. 狀態(tài)評(píng)估與預(yù)警

• 建立閥門健康指數(shù)（VHI）模型，綜合振動(dòng)、溫度、扭矩等參數(shù)，當(dāng)VHI低于閾值時(shí)自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警。實(shí)際應(yīng)用中，預(yù)警時(shí)間較人工巡檢提前72小時(shí)。

2. 維修決策支持

• 開(kāi)發(fā)基于蒙特卡洛模擬的維修決策系統(tǒng)，輸入故障概率、維修成本等參數(shù)，輸出最優(yōu)維修方案。案例顯示，該系統(tǒng)可降低維修成本30%。

四、工業(yè)應(yīng)用驗(yàn)證

1. 某化工園區(qū)案例

• 部署智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)后，閥門突發(fā)故障率下降65%，計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間減少80%。同時(shí)，備件庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提高40%。

2. 城市供水系統(tǒng)應(yīng)用

• 實(shí)現(xiàn)對(duì)DN1200大口徑閘閥的遠(yuǎn)程監(jiān)控，通過(guò)聲發(fā)射監(jiān)測(cè)提前發(fā)現(xiàn)閥座裂紋，避免了一起重大泄漏事故。

結(jié)論

智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可顯著提升閥門運(yùn)行安全性。建議結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建閥門虛擬模型，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)與虛擬維修訓(xùn)練。