畢 揚(yáng)，鄭 波，張亞武，朱 溪，江亞蘭，李超順

（1.浙江仙居抽水蓄能有限公司，浙江 仙居 317300；2.中國電建集團(tuán)華東勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，浙江 杭州 311122；3.國網(wǎng)新源控股有限公司，北京 100761；4.華中科技大學(xué) 水電與數(shù)字化工程學(xué)院，湖北 武漢 430074）

1 研究背景

水電機(jī)組作為電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)頻的重要設(shè)備，在運(yùn)行過程中受水力沖擊、機(jī)械失效和電磁不平衡等綜合因素的影響，會(huì)誘發(fā)各種故障與事故。水電機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)通常能夠反應(yīng)出機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的變化及故障，因此從水電站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中挖掘有效特征，并構(gòu)建準(zhǔn)確的振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法可以提升機(jī)組和電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性，減少不必要的計(jì)劃停機(jī)和意外停機(jī)［1-4］。

水電機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)是一個(gè)非線性非平穩(wěn)的序列預(yù)測(cè)問題，預(yù)測(cè)方法通常分為物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法兩大類?；谖锢砟Ｐ偷姆椒òɑ貧w模型，Weibull 分布模型，卡爾曼濾波和粒子濾波等，在預(yù)測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)［5］提出了一種基于自回歸指數(shù)平滑模型的預(yù)測(cè)方法，其通過日內(nèi)周期指數(shù)平滑實(shí)現(xiàn)了短期預(yù)測(cè)；Kharoufeh 等［6］提出采用馬爾可夫模型來計(jì)算不同時(shí)刻振動(dòng)趨勢(shì)的分布狀態(tài)以實(shí)現(xiàn)水電機(jī)組振動(dòng)預(yù)測(cè)。這些基于物理模型的方法雖取得一定成果，但它依賴于專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來建立數(shù)學(xué)模型，具有不確定性和不穩(wěn)定性，并忽視了對(duì)影響振動(dòng)因素的深入分析。相反，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法則不需要建立任何精確的預(yù)測(cè)模型，而是通過學(xué)習(xí)歷史振動(dòng)數(shù)據(jù)變化規(guī)律構(gòu)建數(shù)據(jù)間的映射關(guān)系來實(shí)現(xiàn)時(shí)序預(yù)測(cè)，因此受到廣泛關(guān)注。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法通常分為數(shù)據(jù)獲取、特征提取、特征選擇和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，特征提取與選擇對(duì)振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)具有重要影響。傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法通過提取時(shí)域或頻域特征來表達(dá)原始數(shù)據(jù)的物理意義或統(tǒng)計(jì)意義，然而對(duì)于參數(shù)隨時(shí)間不斷變化的非線性非平穩(wěn)信號(hào)，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)需要設(shè)計(jì)不同的時(shí)域或頻域特征，它不具有普適性。以小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法為代表的時(shí)頻域分析方法通過時(shí)間和頻率的聯(lián)合函數(shù)對(duì)信號(hào)分析，可將信號(hào)分解為一系列單頻的平穩(wěn)信號(hào)，均具有較好地表征非平穩(wěn)信號(hào)的能力。例如，文獻(xiàn)［7］提出了一種改進(jìn)的小波閾值函數(shù)降噪算法，保留了振動(dòng)信號(hào)突變點(diǎn)信息，并更好的跟蹤原信號(hào)特征。文獻(xiàn)［8］通過最優(yōu)變分模態(tài)分解將非平穩(wěn)振動(dòng)序列分解為一系列模態(tài)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了各信號(hào)分量頻率的分離。然而，并不是所有提取的特征都能夠提供有用的信息，因此，許多指標(biāo)被提出用來進(jìn)行特征評(píng)價(jià)以選出具有代表性的特征。文獻(xiàn)［9］使用單調(diào)性、預(yù)測(cè)性、趨勢(shì)性來排除冗余特征，文獻(xiàn)［10］采用Pearson 相關(guān)系數(shù)來分析特征之間的相關(guān)性。這些方法對(duì)于特征之間的線性相關(guān)性更敏感，卻忽略了非線性相關(guān)性，而最大信息系數(shù)（Maximal information coeffi?cient，MIC）［11］可以很好地衡量變量間的線性或非線性強(qiáng)度，具有更高的準(zhǔn)確度。就預(yù)測(cè)算法而言，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，其將多層次的非線性低維特征形成更加抽象的高維表示，具有更高的泛化能力和特征提取能力，提高了振動(dòng)預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定度，已在水電機(jī)組壽命預(yù)測(cè)、故障診斷等方面取得了較好的應(yīng)用。例如，文獻(xiàn)［12］提出了一種新的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep convolution neural network，DCNN）的振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。與淺層網(wǎng)絡(luò)模型相比，DCNN 具有強(qiáng)大的特征提取能力，但它忽略了水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)在時(shí)間序列中的聯(lián)系。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent neural network，RNN）的提出很好地解決了時(shí)序預(yù)測(cè)問題，RNN 的神經(jīng)元可以同時(shí)接收自身歷史時(shí)刻以及其他神經(jīng)元的信息，具有記憶性、參數(shù)共享的特點(diǎn)，對(duì)于序列數(shù)據(jù)的非線性特征學(xué)習(xí)具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)［13］。但是RNN 具有長期依賴和梯度爆炸或消失的問題。因此，長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long short term memory，LSTM）通過引入門控機(jī)制避免了長期依賴問題，但其內(nèi)部參數(shù)較多，而門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Gated Recurrent Unit，GRU）則通過減少門控機(jī)制使其結(jié)構(gòu)更加優(yōu)化，減少訓(xùn)練時(shí)間。雙邊門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Bidi?rectional gated recurrent unit，BiGRU）則從時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取歷史和未來方向的特征，充分挖掘數(shù)據(jù)信息，進(jìn)一步提高了預(yù)測(cè)精度。

綜上所述，水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)波動(dòng)范圍大，其非平穩(wěn)性對(duì)預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定度的提高有很大的影響。為構(gòu)造有效的特征集，提高數(shù)據(jù)的有效性，并建立精確的預(yù)測(cè)模型，本文提出了一種基于WTD 的信號(hào)去噪、基于MIC 的特征選擇、基于BiGRU 網(wǎng)絡(luò)的混合預(yù)測(cè)方法，即WTD-MIC-BiGRU 模型。首先采用小波閾值去噪（Wavelet threshold de-noising，WTD）對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪和濾波處理，以有效區(qū)分振動(dòng)信號(hào)中的高頻部分和由噪聲引起的高頻干擾，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征提取和低通濾波；再利用MIC 對(duì)振動(dòng)信號(hào)和工況參數(shù)進(jìn)行深層次關(guān)聯(lián)性分析，挖掘狀態(tài)參數(shù)與振動(dòng)信號(hào)之間的非線性關(guān)系，選出相關(guān)性最強(qiáng)的狀態(tài)參數(shù)作為特征輸入；最后采用BiGRU 網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文提出的模型訓(xùn)練時(shí)間短，泛化能力強(qiáng)，取得了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。

2 基本原理

2.1 方法框架本文預(yù)測(cè)模型的流程如圖1所示，總體分為在線階段和離線階段兩個(gè)階段。其具體建模步驟如下。

圖1 WTD-MIC-BiGRU 預(yù)測(cè)模型流程

（2）在線階段。步驟1，獲取實(shí)時(shí)狀態(tài)變量集、振動(dòng)集；步驟2，對(duì)實(shí)時(shí)信號(hào)進(jìn)行Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化，并構(gòu)建輸入矩陣；步驟3，將實(shí)時(shí)信號(hào)樣本矩陣輸入到訓(xùn)練好的BiGRU 模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲取實(shí)時(shí)未來多步預(yù)測(cè)值；步驟4，計(jì)算真實(shí)振動(dòng)值與預(yù)測(cè)值之間的誤差。

2.2 信號(hào)預(yù)處理水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)去噪效果的優(yōu)劣直接影響到預(yù)測(cè)的精度。為了減少噪聲對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響，本文使用小波去噪對(duì)采集的原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪處理。小波分析是一種多尺度的時(shí)間頻率信號(hào)局部化分析的方法，可以自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求，解決了Fourier 變換的困難問題［14］。常用的小波去噪方法分為小波系數(shù)閾值去噪法、小波變換模極大值去噪法以及小波分解與重構(gòu)去噪法，其優(yōu)缺點(diǎn)如表1所示。

水電機(jī)組在運(yùn)行過程中采集的原始振動(dòng)信號(hào)和噪聲的頻帶是無法確定的，且不需要考慮信號(hào)中的奇異點(diǎn)，因此本文選用小波系數(shù)閾值去噪法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，其基本原理是將原始信號(hào)進(jìn)行分解，并通過設(shè)置臨界閾值φ ，對(duì)分解后的各層系數(shù)進(jìn)行處理。若小波系數(shù)小于φ ，則認(rèn)為該系數(shù)主要由噪聲引起，需要去除這部分系數(shù)；若小波系數(shù)大于φ ，則認(rèn)為該系數(shù)主要是由信號(hào)引起，需保留這部分系數(shù)，最后重構(gòu)處理后的各層小波分量得到最終信號(hào)。小波閾值的設(shè)定［15］直接關(guān)系到去噪效果好壞，設(shè)的太高會(huì)使信號(hào)失真，太低會(huì)殘留噪聲。硬閾值不易產(chǎn)生偏差，重構(gòu)信號(hào)的保真度高。本文運(yùn)用極大極小閾值法確定閾值φ［16］，公式如下：

式中N 為小波系數(shù)個(gè)數(shù)。

表1 不同小波去噪方法優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比

去噪系數(shù)可以作為衡量降噪效果的指標(biāo)，其公式表示為：

λ 值越小，降噪效果越好。

信號(hào)處理以后需縮小和統(tǒng)一樣本尺度以滿足對(duì)檢測(cè)速度和樣本數(shù)量的要求，本研究采用Z-Score算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。其計(jì)算公式如下：

式中：x 為特征；x*為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)；為均值；σ 為標(biāo)準(zhǔn)差。

由于水電機(jī)組處于頻繁的發(fā)電和抽水啟停過程中，信號(hào)采集數(shù)據(jù)不均勻，本研究根據(jù)采集間隔時(shí)間將數(shù)據(jù)樣本劃分為多個(gè)周期，一個(gè)周期即為一次開停機(jī)過程，并分別在發(fā)電工況和抽水工況下建立預(yù)測(cè)模型。

2.3 最大信息系數(shù)分析水電機(jī)組在運(yùn)行過程中受多方面因素的影響，因此振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)需要考慮其他變量的影響以更好擬合振動(dòng)趨勢(shì)，減小模型復(fù)雜度。本文主要考慮了在抽水和發(fā)電工況下影響機(jī)組振動(dòng)的內(nèi)部和外部因素，利用MIC 計(jì)算各變量與振動(dòng)信號(hào)間的非線性關(guān)聯(lián)性，最后選擇關(guān)聯(lián)性較大的變量作為參考輸入。相比于Pearson、Spearman 等線性相關(guān)性分析方法，MIC 具有較好的普適性和穩(wěn)健性，能敏感挖掘兩個(gè)變量間的深度關(guān)聯(lián)性［17-18］。狀態(tài)變量xu與振動(dòng)y 之間MIC 計(jì)算如下：

步驟2：將數(shù)據(jù)集D 中變量xu和Y 劃分到r、s 兩個(gè)格子中，并記為G=（r，s），為獲得使MI 最大的網(wǎng)格劃分，使用歸一化將MI 數(shù)值歸一化到（0，1）區(qū)間內(nèi)進(jìn)行比較，取不同方式中最大的MI 值為劃分G 下的MI 值，則歸一化后最大互信息可表示如下：

步驟3：選擇D 中最大的MI 值作為MIC 值。較高的MIC 值表明變量xu和Y 之間有很強(qiáng)的相關(guān)性，較低的MIC 值則表明較低的相關(guān)性，MIC 的計(jì)算公式如下：

式中：MIC（D）為變量xu和Y 之間的MIC 值；B（n）為樣本大小n 的函數(shù)。

通過計(jì)算每個(gè)特征和狀態(tài)變量之間的MIC值來獲得最優(yōu)特征集。如果不滿足公式（7）的特征將被刪除。

式中：xu為第u 個(gè)特征；Y 為振動(dòng)信號(hào)；MICi為第u 個(gè)特征和振動(dòng)信號(hào)Y 之間的MIC 值；σ為特征選擇閾值。

為挑選出在傳感器噪聲影響下，最能代表水電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的特征，水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)與各狀態(tài)變量之間的MIC 值被計(jì)算，通過計(jì)算其平均值，可以反映出振動(dòng)信號(hào)與各狀態(tài)變量間敏感性相關(guān)性的平均水平，與振動(dòng)信號(hào)間MIC 值大于閾值的則被認(rèn)為是有效特征［19］，其計(jì)算公式為：

式中N 為狀態(tài)變量個(gè)數(shù)。

2.4 雙邊門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BiGRU 模型［20］包括輸入層、前向傳播層、后向傳播層和輸出層4 個(gè)部分，分為前向傳播和后向傳播兩個(gè)過程。它通過向前和向后兩個(gè)GRU 對(duì)每一個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行訓(xùn)練。BiGRU 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示，輸入層對(duì)應(yīng)于輸入時(shí)間序列的節(jié)點(diǎn)；前向傳播層為從左向右傳遞的GRU 網(wǎng)絡(luò)，其隱藏狀態(tài)為，后向傳播層為從右向左傳遞的GRU網(wǎng)絡(luò)，其隱藏狀態(tài)為，前向和后向傳播層的節(jié)點(diǎn)連接輸入層以及上一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)的輸出；輸出層則為前向和后向傳播層的隱藏狀態(tài)之和。t時(shí)刻隱藏狀態(tài)計(jì)算如下：

圖2 BiGRU 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3 案例分析

3.1 數(shù)據(jù)獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)取自浙江仙居抽水蓄能電站，其安裝了4 臺(tái)單機(jī)容量為375 MW 的混流可逆式水輪發(fā)電機(jī)組，單機(jī)容量為375 MW，水輪機(jī)額定水頭為447 m。水泵水輪機(jī)型式為立軸、單級(jí)、混流式，與額定轉(zhuǎn)速為375 r/min、50 Hz 發(fā)電電動(dòng)機(jī)通過主軸法蘭直接連接。轉(zhuǎn)動(dòng)方向?yàn)樗啓C(jī)工況俯視順時(shí)針，水泵工況俯視逆時(shí)針。機(jī)組采用半傘式結(jié)構(gòu)，兩根軸三導(dǎo)支撐，推力軸承支架在發(fā)電機(jī)下機(jī)架上。機(jī)組采用上拆方式，水泵水輪機(jī)可拆卸部件如轉(zhuǎn)輪、主軸、主軸密封、水導(dǎo)軸承、頂蓋、導(dǎo)葉、導(dǎo)葉操作機(jī)構(gòu)、接力器、止漏環(huán)均可以利用廠房內(nèi)的橋式起重機(jī)通過發(fā)電電動(dòng)機(jī)定子內(nèi)孔吊出和吊入。通過傳感器技術(shù)，獲取了機(jī)組各部件的實(shí)時(shí)信號(hào)數(shù)據(jù)，本文中運(yùn)用其1 號(hào)機(jī)組水泵水輪機(jī)中水導(dǎo)軸承X 向擺度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，信號(hào)采樣時(shí)間為1 min，選取2018年4月5日至10月5日的歷史振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，因機(jī)組處于頻繁的抽水和發(fā)電的啟停過程，可將數(shù)據(jù)進(jìn)行周期化，刪除周期長度小于50 的樣本數(shù)據(jù)，則發(fā)電工況下，可得386 組周期數(shù)據(jù)樣本；抽水工況下，可得296 組周期數(shù)據(jù)樣本，取95%為訓(xùn)練樣本，其余為測(cè)試樣本。圖3 截取展示了2018年6月2日至5日的水導(dǎo)軸承X 向擺度數(shù)據(jù)。

圖3 水導(dǎo)軸承X 向擺度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

3.2 小波閾值去噪小波閾值去噪算法中小波基、分解層數(shù)對(duì)于信號(hào)去噪效果有很大的影響。合適的小波基會(huì)使得噪聲能較好在小波系數(shù)中體現(xiàn)，容易被濾除，去噪效果相對(duì)較好。分解層數(shù)決定了信號(hào)提取的純凈程度，層數(shù)太少會(huì)導(dǎo)致去噪效果不明顯，層數(shù)太多會(huì)導(dǎo)致信號(hào)失真。實(shí)際應(yīng)用中最為廣泛的小波基有Symlets（Sym）和Daubechies（Db）兩種小波基。圖4 展示了抽水態(tài)下振動(dòng)信號(hào)在不同小波基和分解層數(shù)下的去噪系數(shù)大小。根據(jù)分解結(jié)果可知，Db 基波在分解層數(shù)為5，Sym 基波在分解層數(shù)為6 時(shí)后系數(shù)變化小，且信號(hào)保真度高。就小波系數(shù)而言，Db9、Db10、Sym6、Sym7、Sym8 去噪效果最好。

圖4 水導(dǎo)軸承X 向擺度在Db 和Sym 基波下不同分解層數(shù)的去噪系數(shù)對(duì)比

表2 展示了不同基波的誤差指標(biāo)RMSE 以及去噪系數(shù)λ的結(jié)果，選用小波基Db 時(shí)，小波系數(shù)最低，且RMSE 較小，因此本文中小波閾值去噪最優(yōu)參數(shù)選擇為基波Db10，分解層數(shù)選擇5。圖5 展示了抽水態(tài)下某周期水導(dǎo)軸承X 向擺度信號(hào)去噪前后對(duì)比結(jié)果，去噪后的振動(dòng)信號(hào)保留了突變點(diǎn)等信息，但很好的濾除了噪音。

表2 不同基波下去噪誤差效果對(duì)比

圖5 水導(dǎo)軸承X 向擺度去噪前后效果

3.3 特征相關(guān)性分析在實(shí)際工程應(yīng)用中，水電機(jī)組振動(dòng)由水力、電氣與機(jī)械不平衡力驅(qū)動(dòng)，機(jī)組的異常振動(dòng)多為電氣、機(jī)械與水力振動(dòng)耦合而成，因此在建立振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型時(shí)，需考慮不同工況下狀態(tài)參數(shù)的影響，本文首先基于人工經(jīng)驗(yàn)分析影響水導(dǎo)軸承X 向擺度V 的狀態(tài)變量有：水頭H、有功功率P、上導(dǎo)油槽油溫T、勵(lì)磁電流I、勵(lì)磁電壓U、軸向位移D、機(jī)組轉(zhuǎn)速S、導(dǎo)葉與轉(zhuǎn)輪進(jìn)口間壓力脈動(dòng)V1與轉(zhuǎn)輪與頂蓋間壓力脈動(dòng)V2，采用MIC 分析狀態(tài)變量與水導(dǎo)軸承X 向擺度之間的相關(guān)性，選取出相關(guān)性較強(qiáng)的變量與振動(dòng)信號(hào)作為模型輸入，各狀態(tài)變量與振動(dòng)信號(hào)之間的MIC 值如圖6所示，水平坐標(biāo)為特征標(biāo)簽，縱坐標(biāo)為各變量與振動(dòng)信號(hào)間的MIC 值，通過式（8），最終的閾值計(jì)算為0.6。根據(jù)結(jié)果可知，有功功率、水導(dǎo)油槽油溫、軸向位移以及導(dǎo)葉與轉(zhuǎn)輪進(jìn)口間壓力脈動(dòng)與水導(dǎo)軸承X 向擺度的關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)，因此本文輸入為有功功率P、水導(dǎo)油槽油溫T、軸向位移D、導(dǎo)葉與轉(zhuǎn)輪進(jìn)口間壓力脈動(dòng)V1和水導(dǎo)軸承X 向擺度V。

圖6 狀態(tài)變量與振動(dòng)信號(hào)間的MIC 值

3.4 預(yù)測(cè)結(jié)果本文提出了基于WTD 的信號(hào)去噪、基于MIC 的特征選擇、基于BiGRU 網(wǎng)絡(luò)的混合預(yù)測(cè)模型WTD-MIC-BiGRU，為驗(yàn)證各部分及整體方法的有效性，將所提方法與BiGRU、MIC-BiG?RU、WTD-BiGRU 模型比較，證明數(shù)據(jù)處理、信號(hào)去噪、特征選擇的必要性和有效性；通過與WTD-Pearson-BiGRU 模型比較，突出MIC 挖掘深層非線性關(guān)系的優(yōu)點(diǎn)，而Pearson 相關(guān)系數(shù)僅考慮了變量間的線性關(guān)系；通過與WTD-MIC-LSTM、WTD-MIC-GRU 模型比較，顯示了本文所提出的BiG?RU 網(wǎng)絡(luò)處理和學(xué)習(xí)多變的非線性時(shí)間序列數(shù)據(jù)的優(yōu)越性。在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，BiGRU、WTD-BiGRU 模型中未考慮狀態(tài)變量影響，模型輸入為單變量水導(dǎo)軸承X 向擺度，表3 展示了7 種模型的參數(shù)設(shè)置。本文的訓(xùn)練及測(cè)試均在在Python 的Pytorch 平臺(tái)上建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)行Windows10 的計(jì)算機(jī)上采用2.33GHz Intel Xeon?CPU，RAM 16 GB 的微機(jī)平臺(tái)。

表3 不同模型的參數(shù)設(shè)置對(duì)比

7 種預(yù)測(cè)模型在發(fā)電工況和抽水工況下的多周期平均預(yù)測(cè)誤差如表4所示，本文采用均方根誤差（Root mean squared error，RMSE）和平均絕對(duì)誤差（Mean absolute error，MAE）兩種評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行定量分析［21］，依據(jù)表4 中結(jié)果，可從三方面分析模型效果。

表4 不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

（1）信號(hào)去噪。對(duì)比MIC-BiGRU 模型與所提WTD-MIC-BiGRU 模型預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，當(dāng)使用小波閾值去噪后，水電機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)精度有大幅度地提升，發(fā)電態(tài)和抽水態(tài)下預(yù)測(cè)精度分別提升0.487RMSE、0.297MAE 和0.101RMSE、0.129MAE，這表明小波閾值去噪可以有效提出噪音，保留原始振動(dòng)信號(hào)的特性，從而進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。

（2）特征選擇。當(dāng)不考慮相關(guān)參考輸入時(shí)，即WTD-BiGRU 模型，預(yù)測(cè)誤差相比WTD-MIC-BiG?RU 模型有所減小，但仍具有一定差距。而水電機(jī)組在運(yùn)行過程中需要考慮狀態(tài)變量對(duì)模型的影響，選擇合適的狀態(tài)變量可以提高預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性和精確度，避免單變量異常值的影響。對(duì)比WTD-Bi?GRU 模型與WTD-Pearson-BiGRU、WTD-MIC-BiGRU 模型預(yù)測(cè)結(jié)果可知，進(jìn)行特征選擇后，預(yù)測(cè)結(jié)果均有一定改善；由于Pearson 方法挖掘的是變量間的線性關(guān)系，而MIC 對(duì)于變量之間的非線性關(guān)系更敏感，更能準(zhǔn)確反映出變量間的聯(lián)系，基于MIC 選擇出的變量作為參考輸入，預(yù)測(cè)效果更好。

（3）深度預(yù)測(cè)模型。當(dāng)采用相同信號(hào)處理WTD 與特征選擇MIC 時(shí)，LSTM 網(wǎng)絡(luò)獨(dú)特的循環(huán)結(jié)構(gòu)使之對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)，也表現(xiàn)出較低的預(yù)測(cè)誤差，而GRU 網(wǎng)絡(luò)由于其更加優(yōu)化的結(jié)構(gòu)使得模型的泛化能力更強(qiáng)，預(yù)測(cè)誤差在RMSE 和MAE 指標(biāo)中相比LSTM 減小。而BiGRU 網(wǎng)絡(luò)同時(shí)學(xué)習(xí)未來和歷史信息，使得預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。

為進(jìn)一步直觀展示不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，圖7 展示了WTD-BiGRU、WTD-Pearson-BiGRU、WTD-MIC-GRU、WTD-MIC-BiGRU 等4 種典型模型在發(fā)電工況和抽水工況下某一個(gè)隨機(jī)周期的測(cè)試結(jié)果，與原始振動(dòng)數(shù)據(jù)以及經(jīng)過WTD 去噪后的數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果。從圖中可以看出，在發(fā)電態(tài)工況下，由于開機(jī)時(shí)受其他部件的影響，機(jī)組的振動(dòng)幅值較大，因此在開機(jī)附近呈現(xiàn)出一定的誤差，但在使用小波系數(shù)閾值去噪后，整體預(yù)測(cè)效果具有一定的穩(wěn)定性；在抽水態(tài)工況下，振動(dòng)數(shù)據(jù)較為平穩(wěn)，所提方法預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。綜上所述，本文所提出的WTD-MIC-BiGRU 模型的預(yù)測(cè)效果表現(xiàn)出更好的精準(zhǔn)性和穩(wěn)定性，能為機(jī)組設(shè)備異常預(yù)警提供有效支持。

圖7 不同模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)論

為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)水電機(jī)組未來振動(dòng)趨勢(shì)，本文針對(duì)高頻振動(dòng)信號(hào)噪聲大的問題，對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波閾值去噪，以濾除噪聲；其次，考慮到水電站設(shè)備運(yùn)行中多方面因素的影響，提出基于最大信息系數(shù)的特征選擇方法，通過挖掘變量間非線性關(guān)系以挑選出與振動(dòng)信號(hào)最相關(guān)的工況參數(shù)；最后，提出基于雙邊門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，有效提升模型的預(yù)測(cè)精度和泛化性能。通過工程實(shí)例數(shù)據(jù)對(duì)所提方法體系中各部分的驗(yàn)證和現(xiàn)有流行方法的對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的數(shù)據(jù)處理方法WTD-MIC，結(jié)構(gòu)參數(shù)少，具有較高的自適應(yīng)性，充分挖掘狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的特征，避免了人工經(jīng)驗(yàn)的依賴和不足；另外基于深度學(xué)習(xí)的雙邊門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有一定的優(yōu)越性，在預(yù)測(cè)精度和泛化性能上均能夠滿足工業(yè)要求。

本文結(jié)論具體如下：（1）基于小波系數(shù)閾值去噪的方法保留了水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)的原始特性，在去除噪聲的同時(shí)，很好的保留了局部尖峰振動(dòng)信號(hào)，避免局部峰值振動(dòng)信號(hào)的失真，有效為故障預(yù)警提供實(shí)時(shí)方案；（2）基于最大信息系數(shù)的特征選擇方法，充分考慮了相關(guān)變量與振動(dòng)信號(hào)間的非線性關(guān)聯(lián)性，避免了人工經(jīng)驗(yàn)的不足以及單變量預(yù)測(cè)帶來的不穩(wěn)定；（3）基于雙邊門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序預(yù)測(cè)方法，充分利用歷史和未來時(shí)刻的信息，有效提取真實(shí)振動(dòng)信號(hào)變化特征，建立了強(qiáng)泛化的映射關(guān)系，提高了預(yù)測(cè)精度；（4）通過工程數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明，本文所提出的WTD-MIC-BiGRU 模型中，小波系數(shù)閾值去噪、最大信息系數(shù)以及雙邊門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比已有研究中常用的去噪方法、特征選擇方法以及深層模型具有更好的效果，可在實(shí)際工程應(yīng)用中為機(jī)組狀態(tài)檢修提供一定參考。