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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡的低氮燃氣鍋爐故障診斷研究

        2022-09-26 09:16:34趙培慶
        工業(yè)加熱 2022年8期
        關(guān)鍵詞:燃氣鍋爐算子故障診斷

        趙培慶

        (北京北燃環(huán)能科技發(fā)展有限公司,北京 100011)

        低氮燃氣鍋爐對鍋爐房系統(tǒng)來說,屬于重大關(guān)鍵設備,也是故障發(fā)生頻繁的部分[1]。正確監(jiān)測鍋爐的狀態(tài),預測可能發(fā)生的故障,對維護人員及早發(fā)現(xiàn)故障,盡快處理故障有很大的幫助,并對鍋爐房重大設備的安全性、提高設備的利用率、減少非計劃停機的次數(shù)和時間等起到積極作用,還能有效降低檢修費用,提高鍋爐房的經(jīng)濟效益[2-3]。

        根據(jù)低氮燃氣鍋爐的狀態(tài)參數(shù)歷史數(shù)據(jù)訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡,然后將此信息與當前測量的鍋爐運行參數(shù)數(shù)據(jù)進行比較,以確定相應的故障;充分利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習、非線性、并行計算和容錯的能力,提高了低氮燃氣鍋爐故障診斷的快速性和準確率[4]。

        1 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和算法

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡已廣泛應用于非線性建模、函數(shù)逼近、系統(tǒng)辨識和分類等方面,但對實際問題,其模型結(jié)構(gòu)需由實驗確定。

        1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。網(wǎng)絡由輸入層、一層或多層隱含層和輸出層組成。

        圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

        1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法

        在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中輸入層得到刺激后,會把他傳給隱含層,至于隱含層,則會根據(jù)神經(jīng)元相互聯(lián)系的權(quán)重并根據(jù)規(guī)則把這個刺激傳給輸出層,輸出層對比結(jié)果,如果不對,則返回進行調(diào)整神經(jīng)元相互聯(lián)系的權(quán)值。這樣就可以進行訓練,最終學會。在 BP 學習算法中,輸入層,輸出層和隱含層權(quán)值調(diào)整方式都是一樣的。由三個條件決定,它們分別是:學習效率,輸入層,輸出層和隱含層的各層誤差信號和各層輸入信號X/Y。其中最為重要的是輸出層誤差信號,它直接意味著和實際期望結(jié)果的差異,代表著與預期結(jié)果的差距,而前面的各層的誤差都是從后往前傳遞計算的誤差。

        2 算例和分析

        2.1 訓練樣本

        將低氮燃氣鍋爐出水和回水溫度、出水壓力、水位和燃氣壓力以及排煙溫度、煙氣NOx含量7個系統(tǒng)參數(shù)作為網(wǎng)絡的輸入向量X=(x1,x2,x3…,x7),輸出向量為故障原因Y=(y1,y2,y3…,y5),從而建立系統(tǒng)參數(shù)與故障原因之間的映射關(guān)系,如表1所示。

        表1 系統(tǒng)參數(shù)與故障原因映射關(guān)系表

        網(wǎng)絡的樣本經(jīng)過數(shù)據(jù)變換處理、提取特征參數(shù)作為樣本集如表2所示,輸出為樣本對應故障原因Yi,如果對應編號的項取1,表示該故障原因發(fā)生,否則取0,表示該故障原因不發(fā)生,若輸出全為0,表示故障沒有發(fā)生。

        表2 故障類型與樣本分析表

        2.2 網(wǎng)絡的訓練和測試

        將采集的鍋爐參數(shù)及相應的故障原因作為學習樣本。一般將數(shù)據(jù)分為兩部分,一部分作為網(wǎng)絡訓練,一部分作為測試。

        為簡單起見,采用5級模糊算子對輸入?yún)?shù)進行處理,模糊算子特征值如表3所示。

        表3 模糊算子特征值

        根據(jù)各對應故障下的運行參數(shù)分別計算對應的模糊算子,根據(jù)最大隸屬度原則,選取5個隸屬度最大的一個作為該故障參數(shù)下的模糊算子,計算結(jié)果如表4所示。

        表4 參數(shù)模糊化后的算子

        網(wǎng)絡經(jīng)過訓練后便具備了診斷故障的能力。訓練樣本的測試結(jié)果如表5所示。從表5的診斷結(jié)果數(shù)據(jù)中可以看出,人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有很高的診斷精度。經(jīng)過更多組樣本的測試,診斷結(jié)果表明網(wǎng)絡同時也具有非常好的魯棒性。

        表5 訓練測試結(jié)果

        2.3 誤差分析

        為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度,防止出現(xiàn)局部極小點,通過在Matlab仿真平臺上進行反復訓練和比較后,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡在學習速率為 0.7,動量常數(shù)為 0.2 時樣本訓練的結(jié)果可 達到很高的精度,故障平均誤差保持在0.01 以下。對訓練過程進行多次仿真,得出訓練次數(shù)與均方誤差的關(guān)系如圖2所示。

        圖2 訓練次數(shù)與均方誤差關(guān)系圖

        3 結(jié) 論

        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷的方法能有效地克服單一神經(jīng)網(wǎng)絡存在的結(jié)構(gòu)龐大、樣本準備和網(wǎng)絡學習困難、可靠性和精度差等問題。通過Matlab仿真證實該方法對于低氮鍋爐系統(tǒng)故障診斷有較高的精度和實用性。

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