水电站关键阀门的智能化运维与寿命预测方法研究

1 阀门智能监测数据获取技术

1.1 多传感器融合监测系统

水电站关键阀门的多传感器融合监测系统构建了全方位的数据采集网络，通过部署振动传感器与温度传感器及压力传感器以及位移传感器等多类型监测设备，实现阀门运行参数的实时获取，系统采用分层式架构设计，将传感器层与数据传输层及处理层有机结合，确保监测数据的完整性与可靠性。从机械结构角度分析，阀门主要由阀体，阀盖，启闭机构与密封系统等关键部件组成，各部件间的配合精度与表面粗糙度直接影响密封性能与使用寿命。 振动传感器主要监测阀门启闭过程中的机械振动特征与轴承磨损状态，温度传感器用于检测阀体与传动机械装置的温度变化趋势，压力传感器则负责监控阀门前后压差与液压驱动系统压力波动情况[1]，位移传感器精确测量阀门开度与运动轨迹，为状态评估提供关键的位置信息，多传感器数据融合算法通过加权平均与互补滤波技术，有效降低了单一传感器的测量误差，提升了监测系统的整体精度与稳定性（见表1）。

表1 多传感器监测参数配置表

1.2 实时数据处理与特征提取

图1 水电站关键阀门智能化运维技术流程图

实时数据处理系统采用边缘计算架构，在传感器节点完成数据预处理与特征提取工作，减少数据传输延迟与网络负载。系统运用滑动窗口技术对时间序列数据进行分段处理，提取机械振动时域特征如均值与方差及峰值等统计量，频域特征通过快速傅里叶变换获得功率谱密度与频率成分分布，小波变换技术用于分析非平稳信号的时频特征，揭示阀门运行中的瞬态异常信号 ^[2]^。数据质量控制模块通过异常值检测与数据补偿算法确保特征提取准确性，系统建立的特征数据库包含 480 个维度的特征向量，涵盖振动与温度及压力研究位移四大类监测参数，为后续状态评估与寿命预测提供数据基础，实时处理能力达到每秒10000 次采样点处理速度，满足水电站阀门高频监测需求[2]（见图1）。

2 阀门状态评估与故障诊断模型

2.1 健康度量化评估方法

阀门健康度量化评估方法基于多维度特征融合与权重分配机制，构建了综合性的健康指标体系，评估模型将阀门运行状态划分为五个等级，系统采用层次分析法确定各项监测参数的权重系数，其中机械振动特征权重占 35%，传动装置温度特征权重占 25% ，液压系统压力特征权重占 25% ，机械位移特征权重占 15% ，在机械磨损评估方面，通过分析轴承滚动体与滚道的接触应力分布，结合 Hertz 接触理论计算疲劳寿命，同时监测润滑油中的金属磨屑浓度变化，实现对关键摩擦副磨损程度的定量评估。健康度计算公式结合了标准化处理与加权求与算法，消除了不同量纲参数的影响，模糊逻辑推理系统用于处理参数之间的非线性关系，提高了评估结果的准确性，通过对比分析历史数据与实时监测数据，系统建立了动态的健康度基准线，验证结果表明该评估方法的准确率达到 94.2%。

健康度综合评估公式：

式中， H_i 为第 i 个阀门的健康度得分， w_i 为 j 第项特征的权重系数， x_ij 为标准化后的特征值， x_max,jyx_min,i 与分别为第 j 项特征的最大值与最小值。

2.2 故障诊断与预警算法

故障诊断与预警算法采用深度学习网络与专家系统相结合的混合架构，实现了多层次的故障识别功能，系统建立的故障模式库包含阀门常见的 12 种故障类型，涵盖密封泄漏与机械传动机构磨损与液压控制系统异常及金属结构变形等主要故障模式，卷积神经网络用于提取振动信号的深层特征，长短期记忆网络则负责分析时序数据的变化趋势。支持向量机分类器通过核函数映射实现高维特征空间中的故障分类，分类准确率达到 96. 8% ，预警系统采用滑动时间窗口与阈值比较方法，当健康度连续3 个监测周期低于预警阈值时触发预警。

3 寿命预测与智能运维实现

3.1 剩余寿命预测算法

剩余寿命预测算法基于退化轨迹建模与概率统计方法，构建了阀门寿命预测的数学模型，算法采用 Weibull 分布函数描述阀门的可靠性变化规律，通过最大似然估计方法确定分布参数，系统建立的退化模型考虑了运行环境与负荷变化与维护历史等多重影响因素，使用粒子滤波算法实现了非线性状态空间中的参数估计。预测模型结合了物理机制与数据驱动方法，通过机械疲劳累积损伤理论计算阀门关键传动部件的剩余强度，采用 Miner 线性累积损伤法则评估变幅载荷下的疲劳损伤程度，并考虑材料的应力集中系数与表面处理工艺对疲劳性能的影响 [3]，算法实现了滚动预测机制，每 24 小时更新一次预测结果，预测精度在 ±5% 的误差范围内，能够提前 30-45 天预警阀门可能发生的严重故障。

3.2 预测性维护决策模型

预测性维护决策模型基于成本效益分析与风险评估理论，构建了科学的维护策略优化体系，模型综合考虑了维护成本与故障损失及停机时间与备件库存等经济因素，通过动态规划算法确定最优的维护时机。系统建立的维护决策树包含预防性维护与状态维护及故障维护三种策略选择，根据阀门当前健康状态与剩余寿命预测结果自动选择最适合的维护模式，决策模型采用多目标优化方法平衡维护成本与设备可靠性之间的关系，通过遗传算法求解帕累托最优解集，应用结果显示预测性维护策略使阀门平均故障间隔时间延长了 28% ，维护成本降低了22%。

结语

通过构建水电站关键阀门智能化运维与寿命预测技术体系，实现了从被动式维修向主动式预防维护的转变，研究建立的多参数监测网络与数据融合技术，为阀门运行状态全面感知提供了技术基础，基于深度学习的健康状态评估模型与故障诊断算法，显著提高了故障识别的准确性。寿命预测模型的构建与验证表明，该方法能够有效预测阀门剩余使用寿命，实验结果证明智能化运维技术不仅提高了设备运行可靠性，还实现了维护成本的有效控制，该研究成果为水电站设备管理数字化转型提供了重要的理论支撑与技术方案。

参考文献：

[1] 史柳阳 , 任培培 , 曹正品 , 李倩 , 关琼 . 数字孪生与大数据技术融合在水电站智能化运维中的应用 [J]. 水电站机电技术 ,2025,48(4):103-106.

[2] 覃育东 . 新时期水电站智慧运维与控制技术研究 [J]. 中文科技期刊数据库 ( 文摘版 ) 工程技术 ,2025(3):033-036.

[3] 卢忠林 , 杨枝元 . 基于大数据分析的水电站设备故障预测与智能运维体系构建 [J]. 小水电 ,2025(3):49-53.