馬春林 屠海彪 李文杰 嚴(yán)寒夕

（浙江浙能臺州第二發(fā)電有限責(zé)任公司）

火力發(fā)電機(jī)組設(shè)備昂貴，故要求機(jī)組以最佳的經(jīng)濟(jì)性連續(xù)運(yùn)行。 近年來，隨著電站單機(jī)容量的不斷增大，設(shè)備間的耦合性、系統(tǒng)復(fù)雜性逐漸增加，同時由于設(shè)備長期運(yùn)行在高溫、高壓、高速旋轉(zhuǎn)的特殊工作環(huán)境下，導(dǎo)致火電廠成為一個故障率高且危害性大的場所，一旦發(fā)生故障，將造成重大的損失和后果［1］。通常，大部分電廠通過對設(shè)備進(jìn)行周期性檢查與維護(hù)的手段來保障其安全連續(xù)運(yùn)行，但這種方法主要依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)［2］，而且大多數(shù)設(shè)備、備件的故障間隔離散性較大，導(dǎo)致這種方法存在一定的弊端：

a. 維護(hù)成本高，效果有限。 如果檢查和維護(hù)周期頻率過高，不僅會產(chǎn)生巨大的物力和人力成本，還會產(chǎn)生一些不必要的甚至一些可能是有危害性的維護(hù)行為。

b. 如果檢查和維護(hù)周期頻率過低，則又會使設(shè)備故障的風(fēng)險提升，可能造成更大的損失［3］。

因此，利用先進(jìn)技術(shù)方法對設(shè)備運(yùn)行時的參量進(jìn)行監(jiān)測與解析， 來確定設(shè)備是否存在問題，或判斷設(shè)備故障的位置、原因和劣化趨勢，從而進(jìn)一步確定恰當(dāng)?shù)木S修時機(jī)，把事故隱患消滅在萌芽狀態(tài)，降低維修成本和事故停機(jī)率，具有很高的投資收益比。

近年來，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展推動了設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)的進(jìn)步，使得預(yù)防性維修有了前提條件。 電廠旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備常需要連續(xù)工作并且對安全可靠性需求較高［4］，其中，滾動軸承作為電廠旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的重要零部件，支撐著設(shè)備的可靠運(yùn)行［5］。 目前，在準(zhǔn)確識別軸承故障類型及其程度上，從原始振動信號中提取微弱故障特征信息仍具有主導(dǎo)作用［6］。 為此，筆者提出一種以智能傳感器技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)的電廠設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法，利用智能振動傳感器采集設(shè)備運(yùn)行中的振動信號并進(jìn)行分析，利用深度學(xué)習(xí)中的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）對滾動軸承進(jìn)行故障診斷，從而實(shí)現(xiàn)對電廠設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 智能傳感器

智能傳感器是以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能信號分析技術(shù)為基礎(chǔ)的傳感器［7］，通過安裝在設(shè)備上的無線狀態(tài)監(jiān)測裝置，獲得實(shí)時的加速度、速度、位移、溫度信號并進(jìn)行無線通道傳輸，可對旋轉(zhuǎn)設(shè)備垂直振動、水平振動和溫度信號進(jìn)行長期實(shí)時監(jiān)測， 同時通過物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算設(shè)備連接，根據(jù)被監(jiān)測設(shè)備的信號特征實(shí)時發(fā)現(xiàn)信號異常，并將異常信號發(fā)送到云端的智能信號分析服務(wù)器上進(jìn)行進(jìn)一步信號處理，從而準(zhǔn)確判斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的不平衡、結(jié)構(gòu)松動及不對中等常見故障。

一體式無線狀態(tài)監(jiān)測裝置參數(shù)配置見表1。

表1 一體式無線狀態(tài)監(jiān)測裝置參數(shù)配置

1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學(xué)習(xí)的一個重要分支，是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 典型的CNN通常包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。

1.2.1 卷積層

卷積核對前一層輸出的特征向量進(jìn)行卷積作用，而后再經(jīng)由非線性激活函數(shù)來構(gòu)建特征向量并輸出，各層輸出的結(jié)果都是對多輸入特征的卷積結(jié)果。 該過程的數(shù)學(xué)模型為：

1.2.2 池化層

池化是一種非線性采樣方法，這種方法通過減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)來降低計算量，并且在控制過擬合上有一定程度的作用。 構(gòu)建算法中往往于卷積層之后插入一個池化層。 最大池化是利用不重合的矩形框把輸入層劃分成不同的區(qū)域，取各個矩形框中的最大值作為輸出層。 最大池化變換函數(shù)可寫為：

1.2.3 全連接層

全連接層是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用Softmax函數(shù)作為輸出端的激活函數(shù)。 全連接層的所有神經(jīng)元連接到前一層的所有激活層，其作用是將學(xué)到的“分布式特征表示”映射到樣本標(biāo)記空間，模型可表述為：

式中 fv——特征矢量；

wo、bo——偏差向量和權(quán)值矩陣。

2 基于智能感知技術(shù)和1D-CNN的故障診斷方法

2.1 數(shù)據(jù)集增強(qiáng)

數(shù)據(jù)集增強(qiáng)是一種通過增加訓(xùn)練樣本來提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化性能的技術(shù)［8］。然而，目前在故障診斷領(lǐng)域中，并沒有一種專門的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)技術(shù)可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能，另外樣本量也比較少［9，10］，因此很容易產(chǎn)生過擬合。

一維故障診斷信號具有時序性和周期性的特點(diǎn)，沿用圖片的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)技術(shù)并不能取得應(yīng)有的效果。 為此，筆者采用一種重疊取樣的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方法，從原始數(shù)據(jù)中截取訓(xùn)練樣本，將原始信號分成若干段，各段與它的后一段保留一部分重合，采樣方式如圖1所示。 假設(shè)一段有60 000個數(shù)據(jù)點(diǎn)的故障診斷信號，每次截取的訓(xùn)練樣本長度為2 048個數(shù)據(jù)點(diǎn)，偏移量為1，那么最多可以制作57 953個訓(xùn)練樣本， 可以很好地滿足深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需求。 對于測試樣本，采集時則沒有重疊。

圖1 數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方式

2.2 故障診斷模型

1D-CNN（圖2）包含2個卷積層、2個池化層、1個全連接層和1個Softmax層。 經(jīng)過數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方式擴(kuò)充的診斷信號經(jīng)由第1個卷積層和ReLU激活層后導(dǎo)出一組特征圖，再經(jīng)過最大值池化進(jìn)行降采樣。 重復(fù)一次以上操作，并在最后的池化層之后插入1個全連接層， 將池化層獲得的特征圖經(jīng)過ReLU激活后，傳遞到Softmax層，實(shí)現(xiàn)故障診斷結(jié)果輸出。 模型的具體參數(shù)見表2。

圖2 1D-CNN結(jié)構(gòu)示意圖

表2 1D-CNN模型參數(shù)

2.3 故障診斷流程

筆者在1D-CNN模型的基礎(chǔ)上利用智能感知技術(shù)設(shè)計了一種滾動軸承故障診斷方法，其流程如圖3所示。

圖3 滾動軸承故障診斷方法流程

首先根據(jù)設(shè)備軸承易產(chǎn)生的故障類型和已有故障振動數(shù)據(jù)進(jìn)行軸承故障分類；其次對設(shè)備軸承的歷史振動數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并用數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方式來截取每種故障類型的訓(xùn)練樣本，形成每種類型故障的訓(xùn)練樣本集，對通過數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方式擴(kuò)充的樣本集進(jìn)行故障診斷模型訓(xùn)練，訓(xùn)練好的模型即可用于該設(shè)備軸承的故障診斷；最后通過智能振動傳感器采集設(shè)備運(yùn)行過程中的軸承實(shí)時振動信號并輸入到訓(xùn)練好的故障診斷模型中，即可實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷結(jié)果輸出。

在設(shè)備運(yùn)行過程中，當(dāng)模型輸出的診斷結(jié)果從正常狀態(tài)變?yōu)槟愁惞收蠒r，即可判斷軸承產(chǎn)生故障，從而指導(dǎo)設(shè)備的檢維修工作。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

為了驗(yàn)證筆者所提方法的性能，選取凱斯西儲大學(xué)滾動軸承數(shù)據(jù)中心的公開數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證［11］。 采樣頻率12 kHz，選取3種不同電機(jī)轉(zhuǎn)速工況（1 797、1 772、1 750 r/min，分 別 記 為 工 況W1、W2、W3）下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。 分別在3種工況下構(gòu)建數(shù)據(jù)集， 每個數(shù)據(jù)集包含7 500個訓(xùn)練樣本和500個測試樣本， 其中訓(xùn)練集樣本的構(gòu)建使用了數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方式，每個樣本的長度均為2 048個。 為了便于訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對每段信號均做歸一化處理。

3種工況下均包含9種故障數(shù)據(jù)和1種正常數(shù)據(jù)，分類情況見表3。

表3 軸承故障分類

為驗(yàn)證模型在噪聲條件下的診斷性能，在W1工況的每類故障原始信號中分別加入信噪比SNR為0～8 dB的高斯白噪聲，構(gòu)成新的帶噪聲數(shù)據(jù)。

3.2 抗噪魯棒性分析

為測試故障診斷模型在噪聲環(huán)境下的識別準(zhǔn)確率， 采用W1工況下的加噪數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。訓(xùn)練過程迭代次數(shù)為100次，小批量樣本數(shù)為128個，優(yōu)化器采用Adam優(yōu)化算法［12］，學(xué)習(xí)率采用初始值為0.001的余弦衰減形式［13］。在相同條件下，6種信號類型各進(jìn)行20次故障診斷，取其平均值為最終的故障診斷結(jié)果， 得到識別準(zhǔn)確率如圖4所示。

由圖4可知， 筆者提出的基于智能感知技術(shù)和1D-CNN的轉(zhuǎn)動設(shè)備滾動軸承故障識別方法對噪聲具有一定的抗干擾能力，且能保持較高的識別準(zhǔn)確率。

圖4 6種信號類型的識別準(zhǔn)確率對比

為了直觀地顯示診斷模型在不同信噪比下對各類故障的辨識性能，采用t-SNE非線性降維方法［14］，將模型全連接層的1×512維向量降至2維并可視化，此方法可確保數(shù)據(jù)在降維前、后的概率分布是一致的。 各級信噪比下的降維可視化結(jié)果如圖5所示。 可以看出，未加噪聲時，診斷模型能很好地將10類故障區(qū)分開； 隨著信噪比的增加，模型對其中的一些故障的區(qū)分能力有所下降，但仍然具有較高的識別準(zhǔn)確率。

圖5 各級信噪比下的降維可視化結(jié)果

3.3 泛化性能分析

在軸承高速轉(zhuǎn)動過程中， 由于所受載荷不同，其運(yùn)行的真實(shí)轉(zhuǎn)速可能與規(guī)定的轉(zhuǎn)速之間有一定的偏差，這就導(dǎo)致了振動信號特征差異的產(chǎn)生［15］。

為了測試不同轉(zhuǎn)速工況下故障診斷模型的泛化性能， 選用SNR=4 dB下3種轉(zhuǎn)速工況的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)， 結(jié)果如圖6所示。 由圖6可知，在SNR=4 dB條件下各個工況之間的交叉實(shí)驗(yàn)中，1D-CNN故障診斷模型具有較高的故障識別準(zhǔn)確率，平均值高達(dá)96.26%，具有較強(qiáng)的變負(fù)載自適應(yīng)性能。

圖6 不同轉(zhuǎn)速工況下的故障識別準(zhǔn)確率

4 結(jié)束語

筆者提出的基于智能感知技術(shù)的電廠設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法，通過物聯(lián)網(wǎng)5G技術(shù)監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行過程中的振動信號，實(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)動設(shè)備滾動軸承故障類別的診斷。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，診斷模型具有良好的魯棒性和泛化性能， 即使負(fù)載發(fā)生變化，仍然能夠保持較高的故障識別準(zhǔn)確率。 后續(xù)通過本項(xiàng)目的落地實(shí)施，可以準(zhǔn)確掌握電廠旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀況，逐漸摸索出某些易損件的劣化趨勢，制定出合理的符合實(shí)際需要的設(shè)備運(yùn)行與檢修計劃，從而及時消除設(shè)備缺陷、縮短檢修時間、降低檢修費(fèi)用，最大可能地避免事故停機(jī)而造成的不必要經(jīng)濟(jì)損失，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。