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        基于健康樣本的水電機(jī)組狀態(tài)評(píng)價(jià)方法探究

        2021-08-30 05:48:18周正華陳豪杰鄒琦華萬(wàn)芳清
        水電站機(jī)電技術(shù) 2021年8期
        關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)

        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。

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