席 慧，鄭 陽，安宇晨，游仕豪，陳 盛，陳啟卷

（武漢大學(xué)動(dòng)力與機(jī)械學(xué)院，武漢430072）

水電機(jī)組在電網(wǎng)中負(fù)責(zé)調(diào)峰調(diào)頻任務(wù)，機(jī)組出力范圍朝著0～100%方向發(fā)展，由于水輪機(jī)自身水力特性的影響，不同型號(hào)水輪機(jī)普遍存在部分負(fù)荷區(qū)間運(yùn)行時(shí)振動(dòng)強(qiáng)烈的現(xiàn)象［1，2］，機(jī)組長期處于振動(dòng)強(qiáng)烈區(qū)域運(yùn)行，會(huì)導(dǎo)致結(jié)構(gòu)部件損壞，因此，研究機(jī)組運(yùn)行振動(dòng)區(qū)的需求十分迫切［3，4］。

傳統(tǒng)的振動(dòng)區(qū)劃分方法是通過若干個(gè)特征水頭工況下的穩(wěn)定性試驗(yàn)，采用國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中的限值作為振動(dòng)區(qū)劃分的絕對閾值。翟曉陽等［5］通過樂灘水電站4 號(hào)機(jī)組穩(wěn)定性試驗(yàn)，分析試驗(yàn)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)機(jī)組運(yùn)行振動(dòng)區(qū)劃分。夏琳等［6］通過某水電廠機(jī)組的變負(fù)荷試驗(yàn)，分析機(jī)組在不同水頭下不同部位的振動(dòng)、擺度、壓力脈動(dòng)，將機(jī)組的運(yùn)行區(qū)劃分為低負(fù)荷區(qū)、強(qiáng)渦帶工況區(qū)、穩(wěn)定運(yùn)行區(qū)等3個(gè)區(qū)域。

近年來隨著信號(hào)分析方法的發(fā)展，國內(nèi)外許多學(xué)者將時(shí)頻分析方法應(yīng)用到振動(dòng)區(qū)劃分，陳國青等［7］提出將振動(dòng)信號(hào)灰度矩值作為表征振動(dòng)信號(hào)強(qiáng)弱的特征值，并以實(shí)際數(shù)據(jù)對云南某電廠水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分。樊玉林等［8］通過短時(shí)傅里葉變換對水輪機(jī)升負(fù)荷過程的水導(dǎo)擺度信號(hào)進(jìn)行分析，根據(jù)渦帶頻率隨負(fù)荷的變化規(guī)律劃分運(yùn)行工況區(qū)。隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨，機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)被應(yīng)用到振動(dòng)區(qū)劃分，婁強(qiáng)等［9］提出一種基于機(jī)組在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、輔以穩(wěn)定性試驗(yàn)分析的運(yùn)行區(qū)精細(xì)劃分方法，較傳統(tǒng)的劃分方法在渦帶區(qū)邊界、識(shí)別渦帶區(qū)范圍等方面有優(yōu)勢。嚴(yán)耀亮等［10］對水布埡電廠4臺(tái)機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)采集的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、整理和分析，對機(jī)組運(yùn)行區(qū)提出規(guī)劃建議。在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)具有種類豐富、數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)，而絕大多數(shù)穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)峰峰值沒有超過國標(biāo)限值，數(shù)據(jù)處理過程會(huì)浪費(fèi)大量時(shí)間精力，如何快速有效獲取機(jī)組狀態(tài)數(shù)據(jù)信息顯得尤為重要。

本文針對在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)信息的快速有效挖掘問題，通過穩(wěn)定性參數(shù)超標(biāo)次數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法篩選能夠反映機(jī)組穩(wěn)定性狀態(tài)的關(guān)鍵測點(diǎn)，將在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中各工況區(qū)間穩(wěn)定運(yùn)行數(shù)據(jù)作為樣本，構(gòu)建基于極限學(xué)習(xí)機(jī)分類器的機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分模型，研究基于數(shù)據(jù)挖掘和ELM 的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分方法。

1 數(shù)據(jù)來源與理論方法

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和ELM 的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分模型，首先通過數(shù)據(jù)庫獲取在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)中全工況區(qū)間數(shù)據(jù)，廣泛統(tǒng)計(jì)各穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)峰峰值超出國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)限值的次數(shù)，并根據(jù)各測點(diǎn)越限頻次選取能夠真實(shí)反映機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)。進(jìn)一步，以篩選的穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)峰峰值和工況量為特征向量集，構(gòu)建基于ELM 分類器的機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)判別模型，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)組全工況區(qū)間振動(dòng)區(qū)劃分。

1.1 數(shù)據(jù)來源

水電機(jī)組是結(jié)構(gòu)復(fù)雜、部件繁多的非線性系統(tǒng)，在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)時(shí)對機(jī)組運(yùn)行過程中各方面數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行采集和存儲(chǔ)，其數(shù)據(jù)種類豐富。傳統(tǒng)的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分以機(jī)組幾個(gè)特征水頭下的變負(fù)荷試驗(yàn)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)來源，本文考慮將在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，不僅包括了變負(fù)荷試驗(yàn)數(shù)據(jù)，而且還包括機(jī)組日常發(fā)電運(yùn)行數(shù)據(jù)。但是在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)較多，需要根據(jù)機(jī)組實(shí)際運(yùn)行情況，篩選能夠明顯反映機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的測點(diǎn)。

本文以浙江省某電廠混流式機(jī)組為研究對象，機(jī)組單機(jī)容量為55 MW，額定轉(zhuǎn)速200 r/min，設(shè)計(jì)水頭69.0 m，最大水頭85 m，最小水頭60.5 m。該水電廠搭建了振動(dòng)區(qū)劃分?jǐn)?shù)據(jù)庫，對在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)峰峰值和工況量以數(shù)據(jù)表的形式進(jìn)行存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)庫自2018年12月投入運(yùn)行以來，已經(jīng)累計(jì)存儲(chǔ)機(jī)組穩(wěn)定負(fù)荷運(yùn)行數(shù)據(jù)1 821 730條，剔除其中由于數(shù)據(jù)庫安裝調(diào)試、傳感器損壞和通信中斷等原因?qū)е碌腻e(cuò)誤數(shù)據(jù)，最終可以用來振動(dòng)區(qū)劃分的數(shù)據(jù)為1 568 902條。本文對各穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)峰峰值超過國家或行業(yè)中規(guī)定限值的次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，各測點(diǎn)超標(biāo)次數(shù)進(jìn)行排序如表1 所示。從表1 可知，穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)超標(biāo)次數(shù)超過10 000 次的測點(diǎn)有水導(dǎo)X向擺度、定子機(jī)架垂直振動(dòng)、頂蓋X向水平振動(dòng)、頂蓋Y向水平振動(dòng)等四個(gè)測點(diǎn)，其他測點(diǎn)超標(biāo)次數(shù)與以上4 個(gè)測點(diǎn)超標(biāo)次數(shù)相比數(shù)量明顯較少，可以忽略不計(jì)，因此，本文將以上4 個(gè)測點(diǎn)峰峰值作為表征機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性狀態(tài)的特征和振動(dòng)區(qū)劃分?jǐn)?shù)據(jù)來源。

表1 測點(diǎn)超標(biāo)次數(shù)排序表Tab.1 Ranking table of the number of outliers of test points

1.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)原理

極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine-ELM）是一種學(xué)習(xí)速率快且泛化性能強(qiáng)的高效預(yù)測智能算法［11］。ELM 是由輸入層、隱含層和輸出層組成的經(jīng)典單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型［12，13］，極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示，隨機(jī)選取輸入層權(quán)重和隱藏層偏置，輸出層權(quán)重通過最小化由訓(xùn)練誤差項(xiàng)和輸出層權(quán)重范數(shù)的正則項(xiàng)構(gòu)成的損失函數(shù)，依據(jù)Moore-Penrose（MP）廣義逆矩陣?yán)碚撚?jì)算解析求出［14］。

圖1 極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Extreme learning machine network structure diagram

極限學(xué)習(xí)機(jī)算法具體原理如下：對于有N個(gè)訓(xùn)練樣本（xi，yi），xi=［xi1，xi2，…，xin］T?Rn和yi=［yi1，yi2，…，yin］T?Rm分別為樣本輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)。對于一個(gè)有L個(gè)隱層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)數(shù)，激勵(lì)函數(shù)為g（x）的極限學(xué)習(xí)機(jī)表達(dá)式為［15］：

式中：βi為輸出權(quán)重；wi=［wi1，wi2，…，win］T為輸入權(quán)重；bi為第i層隱含節(jié)點(diǎn)閾值。

極限學(xué)習(xí)機(jī)的目的是使輸出誤差最小，即通過最小化近似平方差的方法對連接隱藏層和輸出層的權(quán)重（β）進(jìn)行求解，目標(biāo)函數(shù)如下：

式中：H是隱藏層的輸出矩陣；T是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的目標(biāo)矩陣。

通過線代和矩陣論的知識(shí)可推導(dǎo)得公式（3）的最優(yōu)解為：

式中：H+為矩陣H的Moore-Penrose廣義逆矩陣。

這時(shí)問題就轉(zhuǎn)化為求計(jì)算矩陣H的Moore-Penrose廣義逆矩陣，該問題主要的幾種方法有正交投影法、正交化法、迭代法和奇異值分解法（SVD）。當(dāng)HTH為非奇異（可逆）時(shí)可使用正交投影法，這時(shí)可得計(jì)算結(jié)果是：

1.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)性能實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

采用美國西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)驗(yàn)證ELM 分類器的可靠性，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中驅(qū)動(dòng)端軸承型號(hào)為6205-2RSJEMSKF 深溝球軸承，采樣頻率為12 kHz，通過電火花加工技術(shù)設(shè)置軸承不同的單點(diǎn)故障，振動(dòng)信號(hào)由放置在軸承座上方的加速度傳感器采集，驅(qū)動(dòng)端軸承數(shù)據(jù)類型包括正常數(shù)據(jù)、內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)、外圈故障數(shù)據(jù)和滾動(dòng)體故障數(shù)據(jù)［16］。

本文選取負(fù)荷為1 470 W、電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 730 r/min、采樣頻率為12 kHz、故障直徑為0533 4 mm、故障深度為0.279 4 mm時(shí)，以上四種運(yùn)行狀態(tài)驅(qū)動(dòng)端軸承振動(dòng)波形數(shù)據(jù)，將其振動(dòng)峰峰值數(shù)據(jù)作為ELM 算法輸入數(shù)據(jù)，4 種運(yùn)行狀態(tài)標(biāo)簽作為ELM算法輸出數(shù)據(jù)。對ELM 算法中隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為20個(gè)，4 種狀態(tài)分別隨機(jī)抽取100 組峰峰值數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，將400組樣本數(shù)據(jù)，按照訓(xùn)練集數(shù)目：測試集數(shù)目=6∶4比例隨機(jī)分配，模型訓(xùn)練30次。以第15次訓(xùn)練結(jié)果為例，本次ELM 算法訓(xùn)練集準(zhǔn)確率和測試集準(zhǔn)確率分別為0.987 5和0.981 2，表2為每種狀態(tài)40個(gè)不同樣本的故障識(shí)別結(jié)果，從表中可知軸承正常狀態(tài)和內(nèi)圈故障狀態(tài)的識(shí)別率達(dá)到了100%，外圈故障狀態(tài)有一個(gè)樣本沒有被正確識(shí)別，識(shí)別率為97.5%，滾動(dòng)體故障狀態(tài)有兩個(gè)樣本沒有被正確識(shí)別，識(shí)別率為95%，整體平均識(shí)別率為98.12%。

表2 ELM算法故障識(shí)別結(jié)果Tab.2 ELM Algorithm fault identification results

ELM 分類器進(jìn)行30 次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，經(jīng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后，測試集最大準(zhǔn)確率為0.993 8，最小準(zhǔn)確率為0.975 0，平均準(zhǔn)確率為0.985 0。因此，將ELM 分類器應(yīng)用到測點(diǎn)峰峰值故障數(shù)據(jù)分類識(shí)別中可信度較高。

2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和ELM 的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分模型

2.1 模型建立

水電機(jī)組是一個(gè)水機(jī)電耦合的系統(tǒng)，在不同水頭和不同負(fù)荷區(qū)間內(nèi)運(yùn)行時(shí)，機(jī)組穩(wěn)定性表現(xiàn)不同，因此，極限學(xué)習(xí)機(jī)的特征向量集除了能夠反映機(jī)組穩(wěn)定性的測點(diǎn)峰峰值數(shù)據(jù)以外，還應(yīng)包括機(jī)組運(yùn)行水頭和負(fù)荷。本文對23 個(gè)穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)峰峰值數(shù)據(jù)清理、篩選和統(tǒng)計(jì)后，將水導(dǎo)X向擺度、定子機(jī)架Z向振動(dòng)、頂蓋X向水平振動(dòng)、頂蓋Y向水平振動(dòng)峰峰值用來反映機(jī)組振動(dòng)穩(wěn)定性，將以上六種特征量作為ELM 分類器的輸入特征向量集，輸出標(biāo)簽為機(jī)組穩(wěn)定性狀態(tài)，模型示意圖如圖2所示。

圖2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和ELM的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分模型示意圖Fig.2 Schematic diagram of data-driven and ELM-based vibration zoning model for hydropower units

機(jī)組穩(wěn)定性狀態(tài)通過4 個(gè)穩(wěn)定性參數(shù)超標(biāo)測點(diǎn)數(shù)目反映，當(dāng)沒有測點(diǎn)超標(biāo)時(shí)，機(jī)組運(yùn)行工況區(qū)間為“建議運(yùn)行區(qū)”；當(dāng)有一個(gè)測點(diǎn)超標(biāo)時(shí)，機(jī)組運(yùn)行工況區(qū)間為“限制運(yùn)行區(qū)”；當(dāng)有兩個(gè)及以上測點(diǎn)超標(biāo)時(shí)，機(jī)組運(yùn)行工況區(qū)間為“規(guī)避運(yùn)行區(qū)”。樣本數(shù)據(jù)包括訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)和測試集樣本數(shù)據(jù)，其中訓(xùn)練集樣本特征量為機(jī)組各個(gè)工況區(qū)間穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)隨機(jī)選取相同數(shù)量數(shù)據(jù)，訓(xùn)練集樣本標(biāo)簽為訓(xùn)練集樣本中穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)超標(biāo)數(shù)目，即機(jī)組穩(wěn)定性狀態(tài)；測試集樣本特征量為數(shù)據(jù)庫中機(jī)組各個(gè)工況區(qū)間最近運(yùn)行數(shù)據(jù)，測試集樣本期望輸出為測試集中穩(wěn)定性參數(shù)測點(diǎn)超標(biāo)數(shù)目。

采用ELM 分類器對訓(xùn)練集樣本特征量和標(biāo)簽進(jìn)行分類訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練集準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上時(shí)訓(xùn)練完成，然后將測試集樣本特征量作為ELM 分類器輸入，對測試集樣本進(jìn)行分類，輸出結(jié)果為各工況區(qū)間機(jī)組穩(wěn)定性狀態(tài)，根據(jù)輸出結(jié)果劃出機(jī)組振動(dòng)區(qū)基于數(shù)據(jù)挖掘和ELM 的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分模型流程圖，如圖3所示。

圖3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和ELM的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分建模流程圖Fig.3 Flow chart of data-driven and ELM-based model for vibration zoning of hydropower units

2.2 應(yīng)用實(shí)例

2.2.1 樣本數(shù)據(jù)選取

通過數(shù)據(jù)庫隨機(jī)選取機(jī)組在不同工況區(qū)間內(nèi)相同數(shù)量數(shù)據(jù)，ELM 分類器特征向量集包括水頭、負(fù)荷、水導(dǎo)X向擺度峰峰值、定子機(jī)架Z向振動(dòng)峰峰值、頂蓋X向水平振動(dòng)峰峰值和頂蓋Y向水平振動(dòng)峰峰值共6 個(gè)向量，樣本覆蓋不同水頭和負(fù)荷的454 個(gè)工況區(qū)間，覆蓋工況區(qū)間如圖4 所示。訓(xùn)練集樣本為每個(gè)工況區(qū)間隨機(jī)選取5 條數(shù)據(jù)，其中部分工況區(qū)間數(shù)據(jù)小于兩條則不考慮該工況區(qū)間，訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)共有2 022 條，訓(xùn)練集標(biāo)簽為機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。測試集樣本為每個(gè)工況區(qū)間內(nèi)一條最近運(yùn)行數(shù)據(jù)，所有測試集樣本數(shù)據(jù)共有454條數(shù)據(jù)。

圖4 樣本覆蓋工況區(qū)間Fig.4 Sample covering operating range

2.2.2 模型訓(xùn)練

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和ELM 的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分模型，對訓(xùn)練集樣本進(jìn)行分類訓(xùn)練時(shí)，需要設(shè)定ELM 分類器的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，構(gòu)建了隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為1～100 的ELM 分類器，然后對每個(gè)分類器對訓(xùn)練集樣本訓(xùn)練50次，分別計(jì)算不同神經(jīng)元數(shù)目的訓(xùn)練模型準(zhǔn)確率的平均值，訓(xùn)練集和測試集平均準(zhǔn)確率如圖5 所示。從圖5 中可知訓(xùn)練集準(zhǔn)確度隨隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加先增大后基本保持不變，當(dāng)隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于20 個(gè)時(shí)，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率大于90%，符合模型搭建的需要，因此，本文將ELM算法的隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置為20。

圖5 不同數(shù)目隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確度Fig.5 Accuracy of hidden layer neurons with different number of nodes

對隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)目為20 個(gè)的ELM 分類器進(jìn)行100 次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，準(zhǔn)確率如表3 所示。從圖表中可知，經(jīng)過100 次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)后，訓(xùn)練集平均準(zhǔn)確度為93.71%，測試集平均準(zhǔn)確度為90.63%。

表3 100次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確率 %Tab.3 100 independent experiments

2.2.3 振動(dòng)區(qū)劃分

傳統(tǒng)的振動(dòng)區(qū)劃分方法通過變負(fù)荷試驗(yàn)，采用國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的限制值劃分振動(dòng)區(qū)，該電站機(jī)組在2017年完成增容改造后，在低、中、高3 個(gè)水頭區(qū)間分別選取一個(gè)特征水頭進(jìn)行變負(fù)荷試驗(yàn)，振動(dòng)區(qū)劃分結(jié)果如圖6所示。圖中綠色區(qū)域?yàn)椤敖ㄗh運(yùn)行區(qū)”，表示機(jī)組在該工況區(qū)間內(nèi)運(yùn)行穩(wěn)定性狀態(tài)良好；黃色區(qū)域?yàn)椤跋拗七\(yùn)行區(qū)”，表示機(jī)組在該工況區(qū)間內(nèi)運(yùn)行穩(wěn)定性狀態(tài)一般；紅色區(qū)域?yàn)椤耙?guī)避運(yùn)行區(qū)”，表示機(jī)組在該工況區(qū)間內(nèi)運(yùn)行穩(wěn)定性狀態(tài)較差。從圖中可知傳統(tǒng)的振動(dòng)區(qū)劃分結(jié)果較為粗糙，覆蓋工況區(qū)間有限，不能對機(jī)組全工況運(yùn)行區(qū)進(jìn)行劃分。

圖6 基于變負(fù)荷試驗(yàn)的振動(dòng)區(qū)劃分結(jié)果Fig.6 Results of vibration zoning based on variable load test

將在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中機(jī)組所有穩(wěn)定運(yùn)行數(shù)據(jù)，按照國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的限值劃分振動(dòng)區(qū)結(jié)果，如圖7 所示，對比圖6可知，將在線監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用到振動(dòng)區(qū)劃分中，覆蓋工況區(qū)間更廣，劃分結(jié)果較為細(xì)致。

圖7 基于在線監(jiān)測系統(tǒng)的振動(dòng)區(qū)劃分結(jié)果Fig.7 Results of vibration zoning based on on-line monitoring system

將測試集樣本通過ELM 模型反復(fù)進(jìn)行100 次實(shí)驗(yàn)，選取測試集準(zhǔn)確率最高的輸出作為機(jī)組各個(gè)工況區(qū)間穩(wěn)定性狀態(tài)分類結(jié)果，如圖8 所示。對比圖6 和圖7 可知，該方法較傳統(tǒng)變負(fù)荷試驗(yàn)的振動(dòng)區(qū)劃分結(jié)果覆蓋工況區(qū)間更廣，與基于在線監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)的振動(dòng)區(qū)劃分結(jié)果基本一致。該方法對在線監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選后，最終應(yīng)用于振動(dòng)區(qū)劃分模型實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)量僅為在線監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)量的0.2%，因此該方法具有較高的運(yùn)算效率。

圖8 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和ELM的振動(dòng)區(qū)劃分結(jié)果Fig.8 Results of vibration zoning based on data-driven and ELM

3 結(jié) 論

本文構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和ELM 的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分模型，對機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)庫隨機(jī)篩選全工況區(qū)間數(shù)據(jù)，獲取用于表征機(jī)組穩(wěn)定性狀態(tài)的測點(diǎn)有效數(shù)據(jù)，通過訓(xùn)練集樣本對振動(dòng)區(qū)劃分模型進(jìn)行分類訓(xùn)練，根據(jù)測試集樣本判別機(jī)組目前在各工況區(qū)間的穩(wěn)定性狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)機(jī)組振動(dòng)區(qū)的精確劃分。實(shí)際應(yīng)用表明，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和ELM 的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分方法可以高效快速利用海量在線監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)，劃分結(jié)果可靠性高，對指導(dǎo)電廠安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。 □