水电站设备故障预测中分类算法的应用

2023-10-27李德伟裴震宇

设备管理与维修 2023年18期

关键词：遗传算法分量模态

李德伟，裴震宇

（黄河勘测规划设计研究院有限公司，河南郑州 450003）

0 引言

水电站服役期间需要集成应用分类复杂的机电设备构成机电系统，当前机电系统管理以自动化、智能化管理为主。应用算法、搭建模型有利于预测设备故障，及时发出预警，指导运维人员提前检修，对于水电站持续运行具有重要意义。

1 遗传算法应用

信号向前传递过程中形成BP（Back Propagation，反向传播）神经网络，具有前馈特性，可反向传递误差信息。其局限性在于需要较长时间完成数据收敛过程，以及出现局部极小值风险较高。基于BP 神经网络应用遗传算法，可有效优化神经网络，进行全方位系统优化。当数据模型无准确数据时，可相空间重构设备振动信号，通过此种方法获取高维相空间轨迹，分析轨迹矩阵，根据该矩阵分析和总结动力系统相应响应规律。应用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）构建和分析神经网络模型，即进行GA-BP 模式算法分析，可有效预测系统输入输出情况[1]。

遗传算法的主要应用步骤见表1。

采用GA-BP 算法时，序列总长度描述为len，从（1，2，3，…，len）各状态序列分别描述为x（1），x（2），x（3）…x（len），以此为基础创建相空间输入矩阵设置延迟时间为1，嵌入维度描述为m，同时K=len-m+1、相空间输入矩阵X 中第K 个相量描述为x（K），则该矩阵应为：

相空间中预测模型构建时，O 与X 构成输入、输出样本，表示预测模型信号传递情况。对应第k 个输入向量，输出表示为Oi，预测输出矩阵O 与上述矩阵相对应，表示为：

2 EEMD 算法应用

采用EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合经验模态分解）算法时，应使用高斯白噪声丰富原始信号，通过此种方法得到新信号，然后通过EMD（Empirical Mode Decomposition，经验模态分解）分解若干次新信号，利用高斯白噪声均匀的频率特点对几次分解产生的IMF（Intrinsic Mode Function，本征模态函数）进行处理，然后过滤高斯白噪声，得到IMF 分量。在预测故障时信号分解过程中常见局部极值急剧高频率跳动，EEMD 处理可缓解IMF 分量过度混叠问题。

应用EEMD 分解已知信号的方法为：①所要添加的高斯白噪声强度参数设置为α，噪声添加次数设置为N 次；②采用x（t）描述原始信号，采用ni（t）描述添加的白噪声，ni（t）符合高斯分布规则，即遵循［0，（α，δ）］原则。噪声添加后，获得新信号xi（t），基于计算原则新信号标准差应为δ=std［x（t）］。按照加入顺序先后，第1、2、3……i 次白噪声依次表示为：n1（t）、n2（t）、n3（t）、…、ni（t）。

同时，i 取值为（1，2，3，…，N）。通过上述处理获得的新信号与原始信号、白噪声的关系为：xi（t）=x（t）+ni（t）。

通过EMD 将新信号xi（t）分解，从而产生IMF 分量。本征模态分量数量描述为K，残差描述为ri，a（t），标准EMD 分解xi（t）后获得的模态分量以ci，k（t）表示，其中i 取值范围是（1，2，3，…，N），k 取值范围是（1，2，3，…，K）。通过上述处理得出IMF 分量组，即：

重复上述步骤，获得模态集合为：c1，1（t），c1，2（t），c1，3（t），…，c1，K（t）。继续重复上述过程，可得出如下集合：cM，1（t），cM，2（t），cM，3（t），…，cM，K（t）。

根据k=（1，2，3，…，K）的参数设定，平均处理每次分解后产生的IMF 分量，获得最后模态分量为。

在水电站设备运行中，一旦设备系统出现异常或发生设备故障，将直接改变设备振动信号。直接预测故障通常存在显著误差，应用该算法分解处理信号，平稳化处理非稳定、非线性的设备振动信号，可监测异常信号。应用此种算法，可以有效预测水电站设备健康趋势，分析潜在风险，应及时予以人工干预。

3 遗传算法和EEMD 的综合应用

为实现优势互补，将遗传算法应用的GA-BP 模型与EEMD联合应用，通过EEMD-GA-BP 预测设备故障。GA-BP 的优势是预测设备健康趋势，EEMD 的优势是处理非线性、非平稳信号，使其呈现平稳状态，综合应用上述算法，可有效预测设备系统运行趋势，实现故障预测。首先采用EEMD 分解原始信号，获得存在本征差异的模态分量，重构上述模态分量相空间，形成BP 输入输出样本，应用GA-BP 模型单步预测上述本征模态分量，然后求和计算各分量，获得最终预测信号[2]。

EEMD-GA-BP 应用中，主要步骤如表2 所示。

表2 EEMD-GA-BP 设备故障预测流程

4 应用EEMD-GA-BP 算法预测水电站设备故障

已知设备系统功率参数为200 MW，运行速率107.1 r/min。应用算法进行故障预测重点是该设备系统运行中轴向振动A波，已知A 波每20 min 出现一次。分析A 波标准差，预测设备故障。实验数据选择A 波标准差，以其依据评价设备运行趋势。本次研究中，相同工况的取值标准是水头、导叶开度幅度变化小于3%，采样频率为172 个/工况。针对信号样本进行小波阈值降噪处理，得到信号结果后分析信号变化规律。通过分析可知，第200 个取样点存在显著原始振动信号异常。基于算法分析进行实地检测，直接观测设备运行情况可知，该取样点所在区域在设备运行时存在异常声响，最强振动频率发生在设备运行负荷参数200 MW 时。定位预测故障点后，专业检修显示该位置发生小部件脱落，因此诱发上述故障。深度BP 训练，训练集选取第（1～100）点数据，测试集选择第（101～172）个样本。

通过全局分析可知，EEMD 分解参数与输入数据长度参数直接影响最终计算结果。动态监测上述参数，从而获得最优参数。预测中选择不同参数，通过MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）、RMSE（Root Mean Square Error，均方根误差）分析故障，然后分析预测结果。

测试样本采集数量为N 个，实际检测值描述为Yi，预测值描述为Yi，则MAPE 预测方法为：

EEMD 分解性能主要取决于噪声强度因素与集合次数因素。辅助白噪声与信号标准差关系式为：信号标准差×（0.01～0.20）=辅助白噪声强度。多次调整两个主要影响因素，分析结果变化。RMSE 预测方法为：

两次实验的结果如表3 所示。

表3 两种采集样本的实验结果

预测模型输入长度为6（即m=6）时，EEMD 可将IMF 分解为8个。集合50 次和100 次，噪声均为0.4 级时，EEMD 获得最优解。

5 数据驱动归因算法的应用

在故障预测中，主要是通过算法分析系统设计数据、实际运维数据以及仿真运行数据，此外还可进行阶段性测试，以及分析传感器采集的历史数据。通过数据驱动归因算法，可以有效预测故障，应用方法是监测目标设备系统运行状态，基于历史数据分析、学习，转化原始监测数据，使之形成行为模型，从而预测设备未来行为。应用该算法可进行定性和定量预测。

定性分析时，通过数据驱动归因计算对系统运行中设备故障行为与诱发此种故障的根本原因之间的相关性，采用逻辑算法识别故障以及对故障进行分类。在应用数据驱动归因算法时，主要结合故障树、专家系统等进行定性仿真分析。

故障树是以图表展示设备内部联系，描述特定行为进行故障诊断的。故障树中，以因果关系布设各个要素，使其呈现出类似树形结构，利用树形图进行反向推理，最终定位故障可能存在的诱因，进行定量预测与定性预测。此外也可采用符号有向图辅助分析因果关系，计算、推演系统故障原因和故障演化过程。图论方法的可行性较高，模型结构复杂度相对较低，但是对复杂系统的适用性较差。