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        水輪機頂蓋排水泵動態(tài)剩余壽命綜合預(yù)測方法

        2023-07-20 09:26:50皮俊東肖志懷王登賢薛云蛟王杰飛
        中國農(nóng)村水利水電 2023年7期
        關(guān)鍵詞:振動設(shè)備模型

        皮俊東,肖志懷,任 剛,張 舸,汪 林,王登賢,薛云蛟,王杰飛

        (1. 武漢大學(xué)動力與機械學(xué)院,湖北 武漢 430072; 2. 中國長江電力股份有限公司,湖北 宜昌 443000)

        0 引 言

        頂蓋排水系統(tǒng)是水力發(fā)電機組輔機系統(tǒng)之一,主要功能是保障水電機組運行安全,若該系統(tǒng)運行異常,將影響水電廠電力生產(chǎn)安全,問題嚴(yán)重時會導(dǎo)致水淹廠房、運行機組強制停機等后果。因此,為保障頂蓋排水系統(tǒng)安全平穩(wěn)運行,頂蓋排水系統(tǒng)動態(tài)壽命預(yù)測是工程上亟需解決的問題。

        目前國內(nèi)外關(guān)于機械設(shè)備剩余運行壽命預(yù)測的研究,主要有基于物理仿真模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動兩種設(shè)備壽命預(yù)測方法,廣泛應(yīng)用于汽輪機、滾動軸承、刀具、變壓器等設(shè)備的運行狀態(tài)評估及性能退化趨勢預(yù)測[1-4],對于水電機組的研究,則多偏重于故障診斷、特征提取及參數(shù)辨識方面[5-8]。例如,荊岫巖、姬聯(lián)濤等[9]針對抽水蓄能機組運行工況復(fù)雜,負(fù)荷調(diào)節(jié)頻繁的特點,提出了一種基于比例協(xié)變量模型和邏輯回歸模型混合的可靠性評估方法。Zhou 等[10]使用HHT 方法從切削信號中提取刀具磨損特征,建立了基于LSTM 的模型,獲得可變工作條件下刀具磨損過程的復(fù)雜時空關(guān)系。Aghazadeh 等[11]將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于刀具磨損的預(yù)測,分別對力,振動,電流信號進(jìn)行小波變換,建立了時頻域信號與刀具磨損量之間的映射關(guān)系。Kothuru等[12]提供了一種可以使用聲音信號監(jiān)測齒輪銑刀在切削硬度變化的攻堅材料時的磨損狀況的方法。An 等[13]使用CNN 與LSTM 的混合模型,其中CNN 提取監(jiān)測信號局部特征,LSTM 獲得局部特征之間的時間序列上的長期關(guān)系,并對銑刀加工信號進(jìn)行預(yù)測。許昱暉、舒俊清[14]等針對傳統(tǒng)相似性方法在提取健康指標(biāo)和相似性匹配上存在的不足,提出了結(jié)合自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基于多時間尺度健康指標(biāo)相似性的預(yù)測方法。而針對頂蓋排水系統(tǒng)設(shè)備監(jiān)控評估文獻(xiàn)報道少見,目前對頂蓋排水系統(tǒng)的研究主要在于故障分析、優(yōu)化運行和系統(tǒng)改造等方面,劉虹[15]等針對頂蓋排水泵排水能力差、啟停頻繁、運行時間長等問題,通過改造管路布置、優(yōu)化水泵控制邏輯,有效增強了頂蓋排水系統(tǒng)運行可靠性。頂蓋排水系統(tǒng)設(shè)備剩余壽命評估的關(guān)鍵是建立準(zhǔn)確可靠的預(yù)測模型。作為一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,極限學(xué)習(xí)機(extreme learning machine, ELM)具有設(shè)置參數(shù)簡單,訓(xùn)練速度快捷,預(yù)測精度高等特點,在許多領(lǐng)域包括設(shè)備剩余壽命預(yù)測應(yīng)用中都取得成功[16]。

        本文提出一種實時數(shù)據(jù)與可靠性原理相結(jié)合的基于極限學(xué)習(xí)機的潛水泵壽命預(yù)測算法,建立潛水泵壽命預(yù)測模型,對頂蓋排水系統(tǒng)中的潛水泵進(jìn)行剩余壽命實時預(yù)測,不僅可以優(yōu)化維護(hù)策略,降低維護(hù)成本,而且可以避免由于關(guān)鍵設(shè)備突發(fā)故障導(dǎo)致的經(jīng)濟損失和安全風(fēng)險。根據(jù)預(yù)測結(jié)果提出相應(yīng)運維策略,可以避免水電廠重要系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備因剩余壽命不足引發(fā)的非計劃停機事故。結(jié)合某電站生產(chǎn)過程中的歷史運行數(shù)據(jù),驗證了該方法對頂蓋排水泵剩余運行壽命預(yù)測的可行性。

        1 壽命預(yù)測方法

        物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動是水電機組輔助設(shè)備壽命預(yù)測的兩種主要方法,其中,方法一主要通過構(gòu)建設(shè)備劣化過程物理模型,結(jié)合測量數(shù)據(jù)辨識模型參數(shù),預(yù)測設(shè)備剩余壽命。在缺乏足夠的設(shè)備失效數(shù)據(jù)時,物理模型法可以通過模擬故障以增加失效數(shù)據(jù),但這種物理失效模型通常非常復(fù)雜和難以建立。方法二則是借助設(shè)備歷史數(shù)據(jù)信息,結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建設(shè)備全壽命周期性能劣化曲線,實現(xiàn)設(shè)備剩余壽命預(yù)測。隨著水電廠自動化、智能化運行水平的不斷提高,獲取設(shè)備運行特征數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的壽命預(yù)測方法較為容易。

        1.1 剩余壽命分析理論

        如圖1 所示,頂蓋排水泵剩余壽命為“功能故障點”的時間減去“當(dāng)前狀態(tài)點”的時間,由于當(dāng)前狀態(tài)信息易獲取,故剩余壽命分析的關(guān)鍵是找到功能故障點[17]。

        圖1 機械設(shè)備故障演化規(guī)律Fig.1 Fault evolution law of mechanical equipment

        功能故障點,即設(shè)備因出現(xiàn)故障無法完成設(shè)計功能的狀態(tài)點,由于頂蓋排水泵性能劣化過程是緩變連續(xù)的,故可以找到一個臨界狀態(tài),當(dāng)設(shè)備性能優(yōu)于該狀態(tài)時,頂蓋排水泵可完成既定功能,當(dāng)設(shè)備性能劣于該狀態(tài)時,頂蓋排水泵發(fā)生功能失效。

        根據(jù)頂蓋排水泵運行過程中,產(chǎn)生的多種狀態(tài)信息,如振動位移、振動速度、噪聲、壓差、溫度、流量等,對其運行可靠性進(jìn)行評估。這些信息能夠反映水泵運行狀態(tài)的劣化程度,可作為水泵運行可靠性評估的依據(jù)。在設(shè)備運行狀態(tài)信息的基礎(chǔ)上,通過建立設(shè)備運行狀態(tài)與可靠度關(guān)聯(lián)映射模型,計算出設(shè)備處于臨界狀態(tài)時的運行可靠度閾值,并定義為檢修閾值。通過預(yù)測運行可靠度變化趨勢,對比檢修閾值,就可以得到設(shè)備剩余壽命。

        1.2 基于實時數(shù)據(jù)與可靠性原理的壽命預(yù)測算法

        以統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命預(yù)測的算法難以應(yīng)對設(shè)備運行狀態(tài)突變的影響,從而失去設(shè)備壽命預(yù)測準(zhǔn)確性,故為提高關(guān)鍵設(shè)備運行壽命預(yù)測可靠性,本文提出了一種改進(jìn)的基于設(shè)備實時狀態(tài)數(shù)據(jù)的頂蓋排水泵壽命預(yù)測算法。具體流程如圖2 所示,詳細(xì)過程為下:

        (1)分析頂蓋排水泵的工作原理,確定設(shè)備運行壽命的關(guān)鍵特征量;

        (2)通過監(jiān)控采樣,獲取設(shè)備實時運行數(shù)據(jù);

        (3)計算設(shè)備實時可靠度,構(gòu)建可靠度預(yù)測樣本;

        (4)訓(xùn)練預(yù)測模型;

        (5)實現(xiàn)運行可靠度預(yù)測;

        (6)將預(yù)測運行可靠度與檢修閾值比較,得到功能故障點;

        (7)計算剩余壽命。

        1.3 基于狀態(tài)參數(shù)的運行可靠度計算

        1.3.1 狀態(tài)參量法

        設(shè)備在運行過程中,隨著設(shè)備狀態(tài)不斷劣化,導(dǎo)致表征設(shè)備運行狀態(tài)信號的某個特征參量u變化,其對應(yīng)運行可靠度相應(yīng)發(fā)生變化下降。本文建立特征參量u與其對應(yīng)運行可靠度的函數(shù)關(guān)系有如下2種關(guān)系:

        (1)逆向參量法,即u增加,運行可靠度下降時:

        式中:a1和a2是設(shè)備運行特征參量的下限和上限。

        運行可靠度R(u) ∈[0,1]。

        (2)同向參量法,即u下降,運行可靠度下降時:

        式中:a3和a4是設(shè)備運行特征參量的上限和下限。

        運行可靠度R(u) ∈[0,1]。

        1.3.2 潛水泵流量運行可靠度計算

        在實際運行中,頂蓋排水泵流量計算用頂蓋水位的下降速度計算,即:

        式中:Q泵為水泵流量;ΔH為頂蓋水位變化;t為抽水時間。

        然后根據(jù)潛水泵的設(shè)備銘牌,以及設(shè)備投運時的數(shù)據(jù)記錄,界定水泵在剛投運時最佳狀態(tài)的額定流量Q額。以潛水泵的流量進(jìn)行分類,根據(jù)潛水泵國家標(biāo)準(zhǔn)GB∕T 2816-2014,對于潛水泵,流量與運行狀態(tài)的分類如表1所示。

        表1 水泵流量與運行狀態(tài)的分類Tab.1 Classification of pump flow and operation state

        由于水泵特征參量屬于同向參量,則利用狀態(tài)參量法中的式(2),考慮到不允許狀態(tài)Q流量上限值為0.6Q額,令a3=Q額,a4= 0.6Q額,將水泵流量映射為水泵的流量運行可靠度,即:

        1.3.3 潛水泵振動運行可靠度計算

        機械振動嚴(yán)重程度用振動速度的均方根值衡量,即:

        式中:v(t)為物體振動速度,mm∕s;T為所測信號長度,s。

        根據(jù)國際振動標(biāo)準(zhǔn)ISO2372,振動速度的均方根值與運行狀態(tài)的分類如表2所示。

        表2 小型機械按其振動程度而作的分類Tab.2 Classification of small machinery accordingto its vibration degree

        由于機器振動是越小越好,屬于逆向參量,利用式(1),考慮到不允許狀態(tài)vrms下限值為4.5 mm∕s,令a1=0.18 mm∕s,a2=4.5 mm∕s,轉(zhuǎn)換為振動程度對應(yīng)的振動運行可靠度,即:

        依照上述各類特征指標(biāo)對應(yīng)運行可靠度計算,對頂蓋排水泵,除流量和振動速度,還可計算抽水時間和振動位移等重要性能指標(biāo)對應(yīng)可靠度,由于篇幅限制,便不再贅述。

        1.3.4 潛水泵綜合運行可靠度計算

        綜合運行可靠度計算公式如下:

        式中:Rm(x)為綜合運行可靠度;Ri(x)為不同特征指標(biāo)對應(yīng)運行可靠度;Ki為不同特征指標(biāo)運行可靠度分別對應(yīng)的權(quán)值。

        1.4 基于極限學(xué)習(xí)機的設(shè)備剩余壽命預(yù)測模型

        1.4.1 預(yù)測模型性能評價指標(biāo)

        為定量描述剩余壽命評估模型的預(yù)測性能,采用均方誤差和決定系數(shù)兩個評價指標(biāo)進(jìn)行模型預(yù)測性能評價。

        (1)均方誤差。均方誤差(Mean Squared Error,MSE)主要表征一串?dāng)?shù)據(jù)的變化波動程度,計算公式為:

        式中:εi為預(yù)測誤差=真實值-預(yù)測值;σ表示均方誤差;n為數(shù)據(jù)個數(shù)。

        故均方誤差越小,說明預(yù)測值和真實值之間的差值越小,預(yù)測模型準(zhǔn)確度越高。

        (2)決定系數(shù)。決定系數(shù)是相關(guān)系數(shù)的平方,記為R2。R為相關(guān)系數(shù),表示兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)程度,在預(yù)測中即為預(yù)測值和真實值的相關(guān)程度。決定系數(shù)R2的范圍為0~1,R2越接近1 說明兩組數(shù)據(jù)相關(guān)程度越高,即預(yù)測模型可靠性越高,其計算公式為:

        式中:x為預(yù)測值;y為真實值;N為數(shù)據(jù)組數(shù)。

        1.4.2 基于極限學(xué)習(xí)機的剩余壽命預(yù)測方法

        具體流程如圖3所示,實現(xiàn)步驟如下:

        (1)數(shù)據(jù)輸入。將運行特征量及對應(yīng)計算可靠度數(shù)據(jù)作為輸入樣本,用于ELM的訓(xùn)練和預(yù)測。

        (2)設(shè)置模型參數(shù)。初始化ELM相關(guān)參數(shù)。

        (3)ELM 優(yōu)化。設(shè)定迭代次數(shù),選取訓(xùn)練樣本的均方誤差,當(dāng)滿足允許的誤差范圍時,則得出滿足條件的ELM 輸入權(quán)重和偏置。

        (4)模型構(gòu)建。將得到的輸入權(quán)重和偏置輸入到ELM 網(wǎng)絡(luò)中,經(jīng)隱含層處理后得到輸出權(quán)重的最優(yōu)解,從而完成ELM 預(yù)測模型優(yōu)化。

        (5)結(jié)果輸出。ELM 優(yōu)化完成后輸入測試樣本數(shù)據(jù),進(jìn)行特征量及對應(yīng)可靠度預(yù)測,對比檢修閾值,確定功能故障點,實現(xiàn)剩余壽命預(yù)測。

        2 實例驗證及分析

        以某水電廠1F 機組頂蓋排水系統(tǒng)頂蓋排水泵2015 年8 月-2017 年4 月監(jiān)測數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析與驗證。已知2015 年8 月此機組完成A 修,按照電廠檢修規(guī)程及大修標(biāo)準(zhǔn),下次大修時間應(yīng)為2017 年4 月-2017 年8 月,且此階段中潛水泵運行出現(xiàn)過異常及故障。監(jiān)測數(shù)據(jù)包括振動數(shù)據(jù)和流量數(shù)據(jù),經(jīng)查詢和計算可得振動速度、振動位移、抽水流量以及抽水時間如表3所示。

        表3 原始特征指標(biāo)值Tab.3 Original characteristic index value

        利用主觀賦權(quán)法(層次分析法),對頂蓋排水泵的振動速度、振動位移、抽水流量、抽水時間四項特征指標(biāo)計算得到對應(yīng)可靠度分別賦予權(quán)重0.3、0.2、0.3、0.2,可計算綜合可靠度,如表4所示。

        表4 特征指標(biāo)計算可靠度值Tab.4 Reliability index calculated by characteristic index

        分別選取振動速度、振動位移、抽水流量、抽水時間4 種原始特征指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,經(jīng)融合后的綜合可靠度也同樣進(jìn)行預(yù)測。每一種數(shù)據(jù)選取編號為1 到10 的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,預(yù)測第11~13 號數(shù)據(jù)。預(yù)測模型均采用ELM 模型,設(shè)置隱層神經(jīng)元節(jié)點個數(shù)為8,預(yù)測模型的性能指標(biāo)選用MSE以及R2。4種原始特征指標(biāo)和經(jīng)融合后的綜合可靠度預(yù)測結(jié)果如圖4、表5所示。

        表5 不同指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果評價Tab.5 Evaluation of prediction results of different indicators

        圖4 不同指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果Fig.4 Prediction results of different indicators

        從上述圖表中的結(jié)果可以看出,融合后的綜合可靠度預(yù)測效果明顯優(yōu)于其他4 種特征指標(biāo),說明使用綜合可靠度進(jìn)行預(yù)測能更好反映頂蓋排水泵的劣化狀態(tài),綜合可靠度的預(yù)測結(jié)果可進(jìn)一步用于剩余壽命的評估。

        將表6中2015年8月-2018年02月綜合可靠度數(shù)據(jù)輸入到該預(yù)測模型中,對比臨修狀態(tài)下的可靠度數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù),如圖5所示。

        表6 綜合可靠度數(shù)據(jù)Tab.6 Comprehensive reliability data

        圖5 臨修閾值與預(yù)測數(shù)據(jù)對比Fig.5 Comparison between temporary repair threshold and prediction results

        從圖5 可以看出,編號18~20 綜合可靠度預(yù)測結(jié)果大于臨修閾值,編號21 號綜合可靠度預(yù)測結(jié)果略大于臨修閾值,但已經(jīng)十分接近,編號22 結(jié)果小于臨修閾值。已知21 號和22 號數(shù)據(jù)對應(yīng)的監(jiān)測日期為2018 年03 月和2018 年04 月,說明該頂蓋排水泵已經(jīng)臨近維修狀態(tài)。根據(jù)電廠運行監(jiān)測記錄和維保記錄可知,2018 年02 月監(jiān)測發(fā)現(xiàn)此排水泵出現(xiàn)抽水效率下降,頂蓋排水時間過長,排水系統(tǒng)啟動雙泵的故障現(xiàn)象。

        3 結(jié) 論

        針對統(tǒng)計經(jīng)驗方法中存在沒有考慮外界載荷、環(huán)境等因素對個體的影響的問題,本文提出一種實時數(shù)據(jù)與可靠性原理相結(jié)合的基于極限學(xué)習(xí)機的潛水泵壽命預(yù)測算法。其特點在于:①根據(jù)設(shè)備實時監(jiān)測運行數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命預(yù)測計算。②在設(shè)備運行狀態(tài)突變時,能夠及時修正壽命預(yù)測結(jié)果,算法靈敏度高。③能為電廠實際生產(chǎn)運行過程及檢修決策提供了參考意見。通過對某水電廠頂蓋排水泵修理案例分析,驗證了本文提出方法的有效性。

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