大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下的發(fā)電機(jī)故障診斷維護(hù)

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摘要：針對(duì)海上電網(wǎng)發(fā)電機(jī)的故障診斷研究，提出一種基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)電機(jī)故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)方法。該方法利用大數(shù)據(jù)挖掘與人工智能故障診斷技術(shù)，研究發(fā)電機(jī)監(jiān)測(cè)點(diǎn)與發(fā)電機(jī)狀態(tài)之間的內(nèi)在聯(lián)系，進(jìn)一步對(duì)發(fā)電機(jī)的健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)評(píng)估發(fā)電機(jī)的健康狀態(tài)值提出預(yù)測(cè)性維修意見。通過對(duì)實(shí)際電網(wǎng)發(fā)電機(jī)組的監(jiān)測(cè)，佐證了該方法發(fā)可行性與有效性。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；人工智能；電網(wǎng)；發(fā)電機(jī)；故障診斷；預(yù)測(cè)性維護(hù)

引言

發(fā)電機(jī)組的安全與穩(wěn)定運(yùn)行是電網(wǎng)能否穩(wěn)定運(yùn)行的先決條件，對(duì)發(fā)電機(jī)組進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷可及時(shí)發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)的隱患，且對(duì)保證發(fā)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行具有重大意義[1]。發(fā)電機(jī)一般由定子、轉(zhuǎn)子、端蓋、機(jī)座以及軸承等零部件組成，而每個(gè)單獨(dú)的零部件又由很多的零部件構(gòu)成。由于發(fā)電機(jī)的組成元件過于復(fù)雜，因此如何有效設(shè)計(jì)發(fā)電機(jī)組的監(jiān)測(cè)點(diǎn)、有效提取到發(fā)電機(jī)組的狀態(tài)信息就尤為困難。因此，有效地對(duì)發(fā)電機(jī)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷具有很高的工程應(yīng)用價(jià)值與實(shí)際意義。其中，文獻(xiàn)[1]提出對(duì)發(fā)電機(jī)的主要零部件進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)，然后對(duì)關(guān)鍵零部件進(jìn)行故障診斷，該論文取得了一定的成果，但是沒有對(duì)發(fā)電機(jī)的整體狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估；文獻(xiàn)[2]對(duì)發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了狀態(tài)監(jiān)測(cè)，但是沒有做故障診斷。目前對(duì)海上電網(wǎng)發(fā)電機(jī)組故障診斷難點(diǎn)在于以下幾點(diǎn)：(1)發(fā)電機(jī)的組成零部件太復(fù)雜，造成干擾源太多，很難提取到發(fā)電機(jī)有效故障特征信息；(2)對(duì)海上電網(wǎng)發(fā)電機(jī)的故障診斷研究資料甚少；(3)一般的傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)不能直接適用于發(fā)電機(jī)。鑒于綜上幾點(diǎn)，本文提出一種基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)電機(jī)故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)方法[3-5]。本方法采用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與人工智能技術(shù)相互結(jié)合，進(jìn)一步在實(shí)現(xiàn)對(duì)海上電網(wǎng)發(fā)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)之上，更進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)電機(jī)組的故障診斷，然后基于故障診斷的信息提出預(yù)測(cè)性維護(hù)的意見。有效的打破了傳統(tǒng)方法對(duì)發(fā)電機(jī)的故障監(jiān)測(cè)的局限性，并且為后續(xù)發(fā)電機(jī)組的壽命預(yù)測(cè)提供了基礎(chǔ)保證，該方法具有很高的工程應(yīng)用價(jià)值與實(shí)際意義。

1傳統(tǒng)的發(fā)電機(jī)故障診斷技術(shù)

目前對(duì)于電網(wǎng)系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)的故障診斷在實(shí)際過程中主要還是依賴于專家系統(tǒng)[6-8]，其故障診斷流程圖如圖1所示。其主要技術(shù)方法的關(guān)鍵點(diǎn)在于如何構(gòu)建基于發(fā)電機(jī)組的各種狀態(tài)檢測(cè)量來推算發(fā)電機(jī)的缺陷、以及發(fā)電機(jī)的故障發(fā)生概率(典型的有故障樹)的物理模型或者是數(shù)學(xué)模型。用于發(fā)電機(jī)故障診斷的狀態(tài)監(jiān)測(cè)量有很多，并且實(shí)際運(yùn)用過程中每個(gè)狀態(tài)特征量代的作用也不一致，通常需要給每個(gè)特征狀態(tài)量給予不同權(quán)重。目前給予不同特征狀態(tài)量權(quán)重的方法主要有主觀權(quán)重法與客觀權(quán)重法兩種方式，主觀權(quán)重法的主要依據(jù)就是根據(jù)專家的意見進(jìn)行特征監(jiān)測(cè)量權(quán)重的分配，因此該方法的結(jié)果很容易受到專家主觀性的影響，客觀權(quán)重法是根據(jù)各特征狀態(tài)量之間的客觀規(guī)律，然后依靠數(shù)學(xué)方法來確定其權(quán)重。通過數(shù)學(xué)方法確定客觀權(quán)重的方法主要包括模糊理論、可拓理論、灰色理論、證據(jù)理論等。

2基于大數(shù)據(jù)分析的發(fā)電機(jī)故障診斷技術(shù)

2.1基于大數(shù)據(jù)技術(shù)故障診斷原理簡(jiǎn)述

大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，為海上電網(wǎng)發(fā)電機(jī)組的故障診斷提供了新的技術(shù)，并且對(duì)發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)提出了更高要求。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入了更高深的數(shù)理統(tǒng)計(jì)、模式識(shí)別等方面的理論技術(shù)與工具。在海量數(shù)據(jù)的前提下，重點(diǎn)挖掘出不確定模型與監(jiān)測(cè)狀態(tài)量、以及故障狀態(tài)之間的內(nèi)在聯(lián)系?；诖髷?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)電機(jī)故障診斷技術(shù)主要是依靠歷史數(shù)據(jù)，然后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的特征預(yù)測(cè)未來的發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)故障診斷監(jiān)測(cè)[9,10]。

2.2基于大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)電機(jī)故障診斷

2.2.1聚類算法基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的設(shè)備故障診斷方法是通過故障異常狀態(tài)參量的聚類分析來挖掘設(shè)備異常的故障模式。在本文中主要通過DBSCAN[12,13](Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise)，基于密度的聚類算法)。DBSCAN是一種常見的聚類算法，其用于聚類的基本思想可以簡(jiǎn)述如下：(1)DBSCAN通過檢查數(shù)據(jù)集中每個(gè)點(diǎn)的δ鄰域(該鄰域的大小由算法給定)來搜索簇，如果任意一點(diǎn)的δ鄰域包含多于給定點(diǎn)數(shù)，則創(chuàng)建一個(gè)以該點(diǎn)為核心對(duì)象的簇；(2)接步驟(1)，如果簇內(nèi)的每一個(gè)點(diǎn)均滿足聚類條件則對(duì)簇進(jìn)行拓展，否則計(jì)該點(diǎn)為噪聲點(diǎn)；(3)重復(fù)步驟(2)，當(dāng)沒有新點(diǎn)添加到任何簇時(shí)，迭代過程結(jié)束。最終可以得出聚類的類別與數(shù)目。

2.2.2異常檢測(cè)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要通過異常檢測(cè)的方式來實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的監(jiān)測(cè)。異常檢測(cè)的方法有很多，例如隔離森林、局部異常因子監(jiān)測(cè)、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(self-organizedmaps，SOM)[11]等。其中本文采用的基于SOM異常檢測(cè)方法，SOM的學(xué)習(xí)過程不同一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其可以不用提前給定任何目標(biāo)輸出。其基本思想上可以簡(jiǎn)述為：當(dāng)輸入矢量輸入到網(wǎng)絡(luò)后，網(wǎng)絡(luò)利用隨機(jī)選取的權(quán)值進(jìn)行計(jì)算，尋找到最優(yōu)的神經(jīng)元，然后調(diào)整權(quán)值，用收縮鄰域與學(xué)習(xí)因子(隨時(shí)間而收縮)的辦法，最終使取值形成一組能映射輸入的數(shù)據(jù)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)自組織形成時(shí)，訓(xùn)練即結(jié)束。一般而言SOM的神經(jīng)元是一個(gè)二維規(guī)則的單元格(一般有六邊形、矩形)，其中每一個(gè)神經(jīng)元均可以由一組向量表達(dá)鄰近神經(jīng)元，且神經(jīng)元之間是根據(jù)一定的拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)。其中SOM的實(shí)現(xiàn)步驟可以簡(jiǎn)述為，將輸入特征向量進(jìn)行歸一化后，反復(fù)訓(xùn)練SOM。每訓(xùn)練一步，計(jì)算SOM權(quán)值與特征向量之間的“歐式距離”，最終選取最短距離的神經(jīng)元為最佳匹配單元(Bestmatchingunit,BMU)，BMU的本質(zhì)就是權(quán)值矢量與輸入向量之間最為接近的單元。當(dāng)BMU確定后，更新權(quán)值矢量與拓?fù)潢P(guān)系。其更新權(quán)值公式(1)為：式中：Wi為權(quán)值矢量；h(•)為鄰域函數(shù)；a(t)為學(xué)習(xí)率，在(0,1)區(qū)間內(nèi)遞減；X為輸入特征矢量。在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中，故障數(shù)據(jù)往往很難被采集到，然而設(shè)備正常數(shù)據(jù)可以輕易的獲取，因此可以利用偏離正常狀態(tài)的特征空間來探測(cè)設(shè)備健康狀態(tài)。因此可以結(jié)合SOM中的BMU與輸入特征向量之間的距離來衡量設(shè)備是否偏離了正常運(yùn)行狀態(tài)，即運(yùn)用最小量化誤差MQE(MinimumQuadratuerError)值來衡量設(shè)備的健康狀態(tài)。定義最小量化誤差MQE如下：式中：MMQE為MQE值；X為輸入特征矢量；BMU為BMU對(duì)應(yīng)的權(quán)值矢量。通過MQE值即可實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的故障監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)。基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)電機(jī)的故障診斷流程圖如圖2所示。(1)狀態(tài)監(jiān)測(cè)。利用傳感器獲取發(fā)電機(jī)的測(cè)量值，其中有發(fā)電機(jī)的電參數(shù)(電壓、電流、有功功率等)、設(shè)備參數(shù)(關(guān)鍵設(shè)備的壓力、溫度、轉(zhuǎn)速、加速度、位移、速度)等。(2)數(shù)據(jù)清洗。在步驟(1)的過程中，采集到的數(shù)據(jù)由于采集硬件設(shè)備的原因或者是網(wǎng)絡(luò)通訊的原因，會(huì)導(dǎo)致一些數(shù)據(jù)存在丟失。因此要將數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、去空及對(duì)缺失值進(jìn)行補(bǔ)全等操作。(3)DBSCAN。接步驟(2)，對(duì)原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維、歸一化，然后運(yùn)用密度聚類方法對(duì)其進(jìn)行聚類，劃分原始數(shù)據(jù)的類別。(4)SOM-MQE。再步驟(3)的基礎(chǔ)上，對(duì)聚類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)，判斷輸入的點(diǎn)是否為異常點(diǎn)，即此時(shí)發(fā)電機(jī)的狀態(tài)是否出現(xiàn)了異常。(5)狀態(tài)評(píng)估。根據(jù)步驟(4)的MQE值來判斷設(shè)備的健康狀態(tài)，如果設(shè)備正常，MQE值會(huì)在一定范圍內(nèi)波動(dòng)；如果MQE值突然變化很大，則說明設(shè)備出現(xiàn)異常。

3實(shí)例驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文所提方法的有效性，選取一個(gè)海上電網(wǎng)發(fā)電機(jī)組的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。選取22個(gè)特征指標(biāo)對(duì)發(fā)電機(jī)組進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估。由于采集的特征參數(shù)的具體數(shù)值不在同一量級(jí)上，因此對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，然后進(jìn)行特征降維分析。其中算法的相關(guān)設(shè)置參數(shù)如下：DBSCAN中，鄰域半徑的大小設(shè)為0.35，最小采樣點(diǎn)數(shù)為10；SOM算法的參數(shù)設(shè)置如下：構(gòu)建二維平面為5×5的六邊形結(jié)構(gòu)拼接而成，領(lǐng)域半徑為0.5，學(xué)習(xí)率0.1，近鄰函數(shù)選用高斯函數(shù)。最終基于SOM-MQE方法發(fā)電機(jī)的故障診斷結(jié)果如圖3所示。在正常情況下，發(fā)電機(jī)的MQE值處于一個(gè)正常的波動(dòng)狀態(tài)，當(dāng)發(fā)電機(jī)出現(xiàn)異常時(shí)，其MQE值波動(dòng)范圍較大，如圖3中紅色圓圈中的點(diǎn)。根據(jù)此時(shí)發(fā)電機(jī)的狀態(tài)，最終反查至發(fā)電機(jī)此時(shí)的監(jiān)測(cè)值，進(jìn)行故障的根因分析，有利于進(jìn)一步提高發(fā)電機(jī)的故障診斷。進(jìn)一步，根據(jù)發(fā)電機(jī)的MQE值作為發(fā)電機(jī)狀態(tài)的特征指標(biāo)，然后對(duì)發(fā)電機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。

4結(jié)語

文章所提的基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)電機(jī)故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)，在一定程度實(shí)現(xiàn)了發(fā)電機(jī)的故障診斷。在此基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)電機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù)，該方法避免了傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷方法的不足，進(jìn)一步提高了發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷效率。進(jìn)一步提升了海上電網(wǎng)的安全性能，提高了實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳雪峰，李繼猛，程航，等.風(fēng)力發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)的研究與進(jìn)展[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2011,47(009):45-52.

[2]汪喆.基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)評(píng)估[D].2016.

[3]任震，黃群古，黃雯瑩.基于實(shí)值小波變換的發(fā)電機(jī)故障檢測(cè)新方法[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2000,020(006):58-60,64.

[4]張佰順.風(fēng)力發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)的研究[J].黑龍江科技信息，2014(30):61-61.

[5]楊曉林，邵康，韋紹毅.大數(shù)據(jù)在國家電網(wǎng)公司的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2016(23):201-201.

[6]陳華軍.大數(shù)據(jù)變革—南方電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用探索[J].中國電力企業(yè)管理，2015(009):25-28.

[7]沈海實(shí).基于電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究與實(shí)踐[J].企業(yè)改革與管理，2016(23).

[8]閆龍川，李雅西，李斌臣，等.電力大數(shù)據(jù)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J].電力信息化，2013(04):6-9.

[9]李俊楠，李偉，李會(huì)君，等.基于大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的電力能源大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用研究[J].電測(cè)與儀表，2019(12).

[10]裴愛國，何登富.海上風(fēng)電大數(shù)據(jù)發(fā)展研究—以廣東省海上風(fēng)電大數(shù)據(jù)中心建設(shè)為例[J].南方能源建設(shè)，2018(02):25-29.

[12]孫吉貴，劉杰，趙連宇.聚類算法研究[J].軟件學(xué)報(bào)，2008,19(1):48-61.

[13]安計(jì)勇，韓海英，侯效禮.一種改進(jìn)的DBSCAN聚類算法[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2015(07):68-71.

作者：倪先鋒 單位：中海石油(中國)有限公司天津分公司