馬 亮 ，楊萍萍 ，龔雨含

(1.河北聯(lián)合大學(xué) 輕工學(xué)院，河北 唐山 063000；2.河北聯(lián)合大學(xué) 電氣工程學(xué)院，河北 唐山 063000)

TRT系統(tǒng)中的透平機(jī)作為一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械，是高爐煤氣余壓發(fā)電設(shè)備中的重要組成部分，它的正常運(yùn)轉(zhuǎn)可以保證穩(wěn)定高爐爐頂壓力，降低爐況的變化范圍，使高爐更易取得高效的產(chǎn)出，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，故障特征的表現(xiàn)及故障的產(chǎn)生原因普遍具有模糊性和復(fù)雜性，對其進(jìn)行潛伏性故障診斷存在一定的困難[1-5]。針對以上問題，國內(nèi)外在此方面已經(jīng)進(jìn)行了一定的研究，但是與其在生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用的現(xiàn)狀不相符合。

針對以上情況，本文在對高爐煤氣余壓發(fā)電技術(shù)做深入了解的基礎(chǔ)上，選擇此技術(shù)中的關(guān)鍵設(shè)備透平機(jī)作為研究對象，針對其存在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的特點(diǎn)，通過理論分析，首先應(yīng)用小波變換的方法[6-7]將透平機(jī)運(yùn)行狀況相關(guān)數(shù)據(jù)中的噪聲濾除，然后通過分析透平機(jī)運(yùn)行過程中相關(guān)環(huán)節(jié)的關(guān)系，在現(xiàn)場采集到的大量數(shù)據(jù)信息積累的基礎(chǔ)上，采用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對TRT系統(tǒng)中透平機(jī)運(yùn)行狀況的潛伏性故障診斷。

1 透平機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理

由于TRT機(jī)組的工作現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜，透平機(jī)的運(yùn)行受到電磁及地面振動等諸多因素的影響，從傳感器獲得的信號中不可避免地混有大量的噪聲干擾，這對正確預(yù)測透平機(jī)的運(yùn)行狀況非常不利。因此，首先需要對從現(xiàn)場采集到的透平機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。

在仿真實驗中，首先確定閾值，由于Donoho給出的通用閾值計算方法所得出閾值在不同尺度上是相同的，而噪聲通過小波變換所產(chǎn)生的小波系數(shù)在不同尺度中都是均勻分布的，其幅值伴隨尺度的增加不斷減少。因此,為了符合噪聲在小波變換各個尺度上的傳播特性，實驗中采用的閾值估計函數(shù)為：

式中，σ為噪聲強(qiáng)度，N為信號長度，j為分解尺度。

信噪比是測量信號中噪聲量的傳統(tǒng)方法，常被用來作為消噪效果評價的指標(biāo)。實驗中采用的信噪比SNR函數(shù)為：

式中，x(n)為原始信號，x?(n)為經(jīng)過小波變換濾波后的估計信號，濾波之后的信噪比越大，濾波的效果越好。

對從現(xiàn)場采集到的透平機(jī)位移、轉(zhuǎn)速、振動三組數(shù)據(jù)中分別選取1 024個采樣點(diǎn)。在仿真實驗中，采用db5小波基函數(shù)進(jìn)行5層分解，隨著小波尺度的增加，噪聲干擾逐漸被濾除，信號和噪聲基本被分離，再應(yīng)用軟硬閾值折衷算法處理分解后的小波系數(shù)，最后做小波逆變換進(jìn)行信號的重構(gòu),濾波前后的信號如圖1～圖3所示。

圖1 濾波前后的位移信號

比較圖1中濾波前后的透平機(jī)位移信號可以看出，此算法可以有效地濾除高頻、低頻的噪聲干擾信號，還原原始信號。

通過比較圖2中濾波前后的透平機(jī)轉(zhuǎn)速信號可以看出，此算法處理信號的局部細(xì)節(jié)特征有很好的效果。

通過比較圖3中用軟硬閾值折中算法濾波前后的透平機(jī)振動信號可以看出，此算法無論是從濾波效果還是保存有用信號中的尖峰和突變部分都做得非常好。

圖2 濾波前后的轉(zhuǎn)速信號

圖3 濾波前后的振動信號

通過比較濾波前后的三組透平機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，可以看出濾波后的信號中噪聲部分被有效地抑制。同時，濾波后的信號作為隨后的透平機(jī)運(yùn)行狀況預(yù)測的輸入數(shù)據(jù)，可以有效地提高預(yù)測的可靠性和準(zhǔn)確性。

為了體現(xiàn)軟硬閾值折衷法在小波閾值濾波算法中的優(yōu)勢，分別采用軟閾值算法、硬閾值算法和軟硬閾值折衷法對透平機(jī)運(yùn)行中振動信號的濾波進(jìn)行了比較實驗，實驗所得的信噪比和均方差兩項指標(biāo)如表1所示。

表1 閾值濾波方法比較

從表1中可以看出，軟硬閾值折衷法的濾波性能在信噪比和均方差上都要優(yōu)于另外兩種算法，此方法不僅能夠避免硬閾值函數(shù)的不連續(xù)性，并且能夠去除軟閾值函數(shù)在小波系數(shù)的分解過程中產(chǎn)生的差值，是一種更加有效的濾波算法。

2 透平機(jī)前軸瓦溫度的預(yù)測

選取在透平機(jī)運(yùn)行時對軸瓦溫度影響較大的7個運(yùn)行參數(shù)(透平機(jī)的軸位移、進(jìn)氣側(cè)X向振動、進(jìn)氣側(cè)Y向振動、進(jìn)氣壓力、潤滑油壓力、潤滑油溫度、轉(zhuǎn)速)作為輸入層節(jié)點(diǎn)。隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取沒有明確的規(guī)定，但是隱層節(jié)點(diǎn)太少，不能反映后續(xù)值與前驅(qū)值的相互關(guān)系，容錯性差；隱層節(jié)點(diǎn)太多會導(dǎo)致學(xué)習(xí)時間過長，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測能力下降。本文采用經(jīng)驗公式與試湊法相結(jié)合的方法來確定隱層節(jié)點(diǎn)個數(shù)，經(jīng)驗公式選取和n2=log2m，式中，n1為隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，m為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，p為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為[0,10]之間的常數(shù)，激活函數(shù)選用對數(shù)函數(shù)σ=1/(1+e-t)，網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值由隨機(jī)函數(shù)給出，在帶動量的BP算法中，取容許的最大誤差率為er=0.01，動量因子常數(shù) mc=0.97，初始學(xué)習(xí)速率 lr=0.8，學(xué)習(xí)速率減少率dm=0.9，學(xué)習(xí)速率增長率im=0.92，陡度因子αn=0.94，量子間隔數(shù)目ns=3，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差SSE=10-3，最后將量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對網(wǎng)絡(luò)輸出的數(shù)值應(yīng)用反變換即可獲取實際的預(yù)測值[8-10]。

研究人員通過理論的分析已經(jīng)證明，含有單個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模擬任何連續(xù)函數(shù)，僅當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)存在不連續(xù)的問題時，才需要設(shè)計出兩個隱含層。實踐結(jié)果顯示，如果存在一個隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)添加了很多，卻仍然不能使網(wǎng)絡(luò)的性能有所提高的情況，可以通過選取兩個隱含層，并且適當(dāng)減少隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的方法提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。因此，在量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的選取上，可使用具有一個或者兩個隱含層的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，并比較兩者的訓(xùn)練性能上的差別。本文以選取兩個隱含層為例，分別含有24和18節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到預(yù)測結(jié)果以及訓(xùn)練曲線，如圖4和圖5所示。

圖4 預(yù)測曲線

通過圖4可以看出，預(yù)測曲線能很好地逼近實際曲線，尤其在運(yùn)行中狀態(tài)突變的時刻預(yù)測效果非常明顯，此量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對透平機(jī)前軸瓦溫度的預(yù)測能夠得到滿意的結(jié)果。

通過圖5可以看到，在經(jīng)過 195次訓(xùn)練后，所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到達(dá)了目標(biāo)精度，相對誤差為0.54%。

通過表2的比較可以看出，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選取7-24-18-1的結(jié)構(gòu)，無論是在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的速度還是在減少泛化誤差上都做得最好。選擇三層的7-24-1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，盡管在提高目標(biāo)精度的前提下，仍然具有較快的訓(xùn)練速度，但是泛化誤差卻增大了。通過比較以上數(shù)據(jù)，可以得到以下結(jié)論：

圖5 訓(xùn)練曲線

表2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較

(1)量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)崿F(xiàn)對TRT系統(tǒng)中透平機(jī)運(yùn)行狀況的預(yù)測。

(2)對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇很重要，盡管具有兩個隱含層的網(wǎng)絡(luò)達(dá)到的目標(biāo)精度較低，但是其泛化誤差更小，更合適對新的樣本進(jìn)行預(yù)測。

(3)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度不能選取得過高，否則在降低網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度的同時，網(wǎng)絡(luò)的泛化能力也有所下降。

本文針對含有噪聲的TRT系統(tǒng)中透平機(jī)運(yùn)行的振動信號運(yùn)用小波變換閾值化方法中的軟硬閾值折衷算法進(jìn)行濾波處理，能夠克服軟閾值算法和硬閾值算法各自的不足之處，取得較為理想的濾波效果。通過基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TRT系統(tǒng)中透平機(jī)前軸瓦溫度的預(yù)測研究可以看出，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對TRT系統(tǒng)中透平機(jī)運(yùn)行狀況的預(yù)測應(yīng)用是可行的。同時，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過不斷地訓(xùn)練和自學(xué)習(xí)，可以從透平機(jī)運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)中掌握一定的規(guī)律，并可以參照這些規(guī)律對未來透平機(jī)的運(yùn)行狀況做出合理的預(yù)測。

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