周正華，陳豪杰，鄒琦華，萬(wàn)芳清

（1.浙江華電烏溪江水力發(fā)電有限公司，浙江 衢州 324000；2.北京華科同安監(jiān)控技術(shù)有限公司，北京 100043）

0 引言

隨著水電廠自動(dòng)化程度的不斷提高和計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展，水電機(jī)組的運(yùn)行已處于各類自動(dòng)化元件和系統(tǒng)的密切監(jiān)視之下，當(dāng)出現(xiàn)異常時(shí)能迅速做出判斷和處理[1]。同時(shí)，大量的監(jiān)測(cè)信息也為實(shí)現(xiàn)水電機(jī)組自動(dòng)故障診斷提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)樣本。然而，傳統(tǒng)的故障診斷方法以故障樣本為依據(jù)，即通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)樣本與故障樣本的比對(duì)，判斷機(jī)組是否存在某種故障[2]。由于水電機(jī)組故障樣本較少，傳統(tǒng)的故障診斷方法難以開(kāi)展，且水電機(jī)組受水力、機(jī)械、電氣等因素耦合影響，某些故障與其征兆間存在非線性的映射關(guān)系，難以通過(guò)機(jī)器實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判別和診斷。

近年來(lái)，水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的信息挖掘與融合技術(shù)已成為行業(yè)研究熱點(diǎn)[3]，即通過(guò)對(duì)已有數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行深入分析和挖掘，探尋水電機(jī)組的運(yùn)行特點(diǎn)和規(guī)律，進(jìn)而對(duì)水電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)[4]。本文利用機(jī)組已積累的大量運(yùn)行數(shù)據(jù)建立健康樣本，設(shè)計(jì)了水電機(jī)組狀態(tài)評(píng)價(jià)的健康模型，進(jìn)而根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，確立了評(píng)價(jià)閾值和體系，可對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)，并預(yù)測(cè)早期或潛在的故障。

1 評(píng)價(jià)方法

1.1 健康樣本的建立

水電機(jī)組的健康樣本即機(jī)組在健康狀態(tài)下的數(shù)據(jù)集。對(duì)新投產(chǎn)的機(jī)組，剛剛投運(yùn)后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集可作為健康樣本；對(duì)已投運(yùn)多年的機(jī)組，可選用大修后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集作為健康樣本。健康基準(zhǔn)值和閾值是健康樣本的兩個(gè)基本要素，健康基準(zhǔn)值為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)、判別提供基準(zhǔn)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)偏離健康基準(zhǔn)值的多少可作為健康程度的判別依據(jù)，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是否超出閾值則可判斷狀態(tài)是否健康。運(yùn)行狀況良好的機(jī)組，其監(jiān)測(cè)參數(shù)在均值附近波動(dòng)，可選取參數(shù)均值作為健康基準(zhǔn)值。另?yè)?jù)相關(guān)研究表明，穩(wěn)態(tài)工況下運(yùn)行的水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)服從正態(tài)分布，可根據(jù)正態(tài)分布的理論設(shè)定參數(shù)的閾值[5]，即3σ準(zhǔn)則：

式中，Srt，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)值；，健康樣本基準(zhǔn)值；σ，健康樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

根據(jù)正態(tài)分布的理論，監(jiān)測(cè)參數(shù)實(shí)時(shí)值位于3σ區(qū)間內(nèi)的概率為99.74%。因此，根據(jù)3σ準(zhǔn)則確定的健康樣本可涵蓋絕大部分的健康數(shù)據(jù)。

1.2 健康模型設(shè)計(jì)

由于水電機(jī)組工況、負(fù)荷調(diào)整頻繁，不同工況下的監(jiān)測(cè)參數(shù)存在很大的差別。若不把工況因素考慮在內(nèi)，建立的健康樣本便不具備代表性。研究發(fā)現(xiàn)，出力和水頭是影響水電機(jī)組運(yùn)行特性最核心的兩個(gè)要素，可建立基于特定出力和特定水頭下的健康樣本，全部出力和水頭范圍內(nèi)的健康樣本構(gòu)成水電機(jī)組狀態(tài)評(píng)價(jià)的健康模型?；诔隽退^的健康模型如下表示：

式中，Em，狀態(tài)評(píng)價(jià)三維健康模型；P，機(jī)組出力；H，機(jī)組水頭。

機(jī)組監(jiān)測(cè)參數(shù)在不同出力、水頭下的健康樣本構(gòu)成了狀態(tài)評(píng)價(jià)健康模型的樣本子集。根據(jù)實(shí)時(shí)的機(jī)組出力和水頭，在三維健康模型中檢索到對(duì)應(yīng)的健康樣本，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和健康基準(zhǔn)值進(jìn)行比對(duì)，判斷其偏離基準(zhǔn)值的程度，是否超出健康閾值范圍，最終做出狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果。

2 狀態(tài)評(píng)價(jià)的實(shí)現(xiàn)

以國(guó)內(nèi)某水電機(jī)組滿負(fù)荷穩(wěn)定運(yùn)行10 h積累的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例，說(shuō)明健康樣本和健康模型的建立與狀態(tài)評(píng)價(jià)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。該時(shí)段內(nèi)，機(jī)組一直在滿負(fù)荷工況下運(yùn)行，且上下游水位保持穩(wěn)定。原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)共包括上導(dǎo)擺度+X、上機(jī)架水平振動(dòng)+X、蝸殼進(jìn)口壓力脈動(dòng)、發(fā)電機(jī)層噪聲4個(gè)監(jiān)測(cè)參數(shù)。狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)每3 s保存一組實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，每個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)樣本分別包括12 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

2.1 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)4個(gè)監(jiān)測(cè)參數(shù)的數(shù)據(jù)樣本開(kāi)展統(tǒng)計(jì)分析，概率密度曲線如圖1所示，累積概率曲線如圖2所示。從圖1和圖2可以看出，4個(gè)數(shù)據(jù)樣本的概率密度曲線和累積概率曲線同正態(tài)分布曲線極其接近，穩(wěn)態(tài)工況下的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)近似服從正態(tài)分布。

圖1 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的概率密度曲線

圖2 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的累積概率曲線

2.2 評(píng)價(jià)閾值的確立

以上監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是在機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)良好、出力和水頭保持穩(wěn)定的工況下采集到的，構(gòu)成了該機(jī)組在該特定工況下的健康樣本。由1.1得知，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，采用數(shù)據(jù)樣本均值作為健康基準(zhǔn)值，采用3σ準(zhǔn)則確立閾值。4個(gè)監(jiān)測(cè)參數(shù)的健康基準(zhǔn)值與上、下限閾值如表1所示。

表1 監(jiān)測(cè)參數(shù)健康樣本的確立

4個(gè)監(jiān)測(cè)參數(shù)的評(píng)價(jià)閾值如圖3所示。從圖中可以看出，采用準(zhǔn)則確立的閾值可包括絕大部分的健康數(shù)據(jù)，并剔除偶爾超出正常范圍波動(dòng)的個(gè)別數(shù)據(jù)。上限閾值規(guī)定了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)波動(dòng)的上限值，若超出則存在異常；同時(shí)，下限閾值也同樣重要，若監(jiān)測(cè)值出現(xiàn)較低數(shù)值乃至超出下限閾值，則可能為傳感器或數(shù)據(jù)通信故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)失效。

圖3 健康樣本中評(píng)價(jià)閾值的確立

2.3 狀態(tài)評(píng)價(jià)體系

當(dāng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集到監(jiān)測(cè)值后，代入已建立的健康模型Em=f（P，H）中，根據(jù)機(jī)組實(shí)時(shí)工況參數(shù)，檢索到對(duì)應(yīng)工況下的健康樣本，同健康樣本中的健康基準(zhǔn)值和閾值進(jìn)行比對(duì)，按照下式得出機(jī)組的狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果：

式中，Es，機(jī)組狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果。

機(jī)組狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)值與健康樣本的比對(duì)得出，以百分?jǐn)?shù)的形式表示，不同結(jié)果的評(píng)價(jià)涵義可如下定義：

66.7%≤Es≤100%，表明監(jiān)測(cè)值在健康基準(zhǔn)值上下1σ的范圍波動(dòng)，機(jī)組狀態(tài)為“優(yōu)”；

33.3%≤Es≤66.7%，表明監(jiān)測(cè)值在健康基準(zhǔn)值上下1σ～2σ的范圍波動(dòng)，機(jī)組狀態(tài)為“良”；

0%≤Es≤33.3%，表明監(jiān)測(cè)值在健康基準(zhǔn)值上下2σ～3σ的范圍波動(dòng)，機(jī)組狀態(tài)為“中”；

Es≤0%，表明監(jiān)測(cè)值已超出健康樣本的閾值，機(jī)組狀態(tài)為“差”，需作進(jìn)一步檢查。

3 結(jié)論

本文以機(jī)組的健康數(shù)據(jù)為依據(jù)，建立了基于健康樣本的水電機(jī)組狀態(tài)評(píng)價(jià)方法。經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，根據(jù)正態(tài)分布理論確立了健康樣本中的基準(zhǔn)值和閾值，并根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)值偏離健康基準(zhǔn)的程度和超出閾值與否，建立了水電機(jī)組的狀態(tài)評(píng)價(jià)體系。此評(píng)價(jià)方法是在對(duì)健康數(shù)據(jù)的挖掘分析中得出的，相對(duì)于傳統(tǒng)的基于故障樣本的診斷方法，可在故障尚未發(fā)生或故障早期，對(duì)機(jī)組的狀態(tài)作出實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)，有助于提前檢測(cè)機(jī)組狀態(tài)的變化或異常，保障機(jī)組的運(yùn)行安全。