李德偉，裴震宇

（黃河勘測(cè)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限公司，河南鄭州 450003）

0 引言

水電站服役期間需要集成應(yīng)用分類復(fù)雜的機(jī)電設(shè)備構(gòu)成機(jī)電系統(tǒng)，當(dāng)前機(jī)電系統(tǒng)管理以自動(dòng)化、智能化管理為主。應(yīng)用算法、搭建模型有利于預(yù)測(cè)設(shè)備故障，及時(shí)發(fā)出預(yù)警，指導(dǎo)運(yùn)維人員提前檢修，對(duì)于水電站持續(xù)運(yùn)行具有重要意義。

1 遺傳算法應(yīng)用

信號(hào)向前傳遞過(guò)程中形成BP（Back Propagation，反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有前饋特性，可反向傳遞誤差信息。其局限性在于需要較長(zhǎng)時(shí)間完成數(shù)據(jù)收斂過(guò)程，以及出現(xiàn)局部極小值風(fēng)險(xiǎn)較高?；贐P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用遺傳算法，可有效優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行全方位系統(tǒng)優(yōu)化。當(dāng)數(shù)據(jù)模型無(wú)準(zhǔn)確數(shù)據(jù)時(shí)，可相空間重構(gòu)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)此種方法獲取高維相空間軌跡，分析軌跡矩陣，根據(jù)該矩陣分析和總結(jié)動(dòng)力系統(tǒng)相應(yīng)響應(yīng)規(guī)律。應(yīng)用遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）構(gòu)建和分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即進(jìn)行GA-BP 模式算法分析，可有效預(yù)測(cè)系統(tǒng)輸入輸出情況[1]。

遺傳算法的主要應(yīng)用步驟見(jiàn)表1。

采用GA-BP 算法時(shí)，序列總長(zhǎng)度描述為len，從（1，2，3，…，len）各狀態(tài)序列分別描述為x（1），x（2），x（3）…x（len），以此為基礎(chǔ)創(chuàng)建相空間輸入矩陣設(shè)置延遲時(shí)間為1，嵌入維度描述為m，同時(shí)K=len-m+1、相空間輸入矩陣X 中第K 個(gè)相量描述為x（K），則該矩陣應(yīng)為：

相空間中預(yù)測(cè)模型構(gòu)建時(shí)，O 與X 構(gòu)成輸入、輸出樣本，表示預(yù)測(cè)模型信號(hào)傳遞情況。對(duì)應(yīng)第k 個(gè)輸入向量，輸出表示為Oi，預(yù)測(cè)輸出矩陣O 與上述矩陣相對(duì)應(yīng)，表示為：

2 EEMD 算法應(yīng)用

采用EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解）算法時(shí)，應(yīng)使用高斯白噪聲豐富原始信號(hào)，通過(guò)此種方法得到新信號(hào)，然后通過(guò)EMD（Empirical Mode Decomposition，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解）分解若干次新信號(hào)，利用高斯白噪聲均勻的頻率特點(diǎn)對(duì)幾次分解產(chǎn)生的IMF（Intrinsic Mode Function，本征模態(tài)函數(shù)）進(jìn)行處理，然后過(guò)濾高斯白噪聲，得到IMF 分量。在預(yù)測(cè)故障時(shí)信號(hào)分解過(guò)程中常見(jiàn)局部極值急劇高頻率跳動(dòng)，EEMD 處理可緩解IMF 分量過(guò)度混疊問(wèn)題。

應(yīng)用EEMD 分解已知信號(hào)的方法為：①所要添加的高斯白噪聲強(qiáng)度參數(shù)設(shè)置為α，噪聲添加次數(shù)設(shè)置為N 次；②采用x（t）描述原始信號(hào)，采用ni（t）描述添加的白噪聲，ni（t）符合高斯分布規(guī)則，即遵循［0，（α，δ）］原則。噪聲添加后，獲得新信號(hào)xi（t），基于計(jì)算原則新信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)為δ=std［x（t）］。按照加入順序先后，第1、2、3……i 次白噪聲依次表示為：n1（t）、n2（t）、n3（t）、…、ni（t）。

同時(shí)，i 取值為（1，2，3，…，N）。通過(guò)上述處理獲得的新信號(hào)與原始信號(hào)、白噪聲的關(guān)系為：xi（t）=x（t）+ni（t）。

通過(guò)EMD 將新信號(hào)xi（t）分解，從而產(chǎn)生IMF 分量。本征模態(tài)分量數(shù)量描述為K，殘差描述為ri，a（t），標(biāo)準(zhǔn)EMD 分解xi（t）后獲得的模態(tài)分量以ci，k（t）表示，其中i 取值范圍是（1，2，3，…，N），k 取值范圍是（1，2，3，…，K）。通過(guò)上述處理得出IMF 分量組，即：

重復(fù)上述步驟，獲得模態(tài)集合為：c1，1（t），c1，2（t），c1，3（t），…，c1，K（t）。繼續(xù)重復(fù)上述過(guò)程，可得出如下集合：cM，1（t），cM，2（t），cM，3（t），…，cM，K（t）。

根據(jù)k=（1，2，3，…，K）的參數(shù)設(shè)定，平均處理每次分解后產(chǎn)生的IMF 分量，獲得最后模態(tài)分量為。

在水電站設(shè)備運(yùn)行中，一旦設(shè)備系統(tǒng)出現(xiàn)異常或發(fā)生設(shè)備故障，將直接改變?cè)O(shè)備振動(dòng)信號(hào)。直接預(yù)測(cè)故障通常存在顯著誤差，應(yīng)用該算法分解處理信號(hào)，平穩(wěn)化處理非穩(wěn)定、非線性的設(shè)備振動(dòng)信號(hào)，可監(jiān)測(cè)異常信號(hào)。應(yīng)用此種算法，可以有效預(yù)測(cè)水電站設(shè)備健康趨勢(shì)，分析潛在風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)及時(shí)予以人工干預(yù)。

3 遺傳算法和EEMD 的綜合應(yīng)用

為實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，將遺傳算法應(yīng)用的GA-BP 模型與EEMD聯(lián)合應(yīng)用，通過(guò)EEMD-GA-BP 預(yù)測(cè)設(shè)備故障。GA-BP 的優(yōu)勢(shì)是預(yù)測(cè)設(shè)備健康趨勢(shì)，EEMD 的優(yōu)勢(shì)是處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)，使其呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)，綜合應(yīng)用上述算法，可有效預(yù)測(cè)設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)。首先采用EEMD 分解原始信號(hào)，獲得存在本征差異的模態(tài)分量，重構(gòu)上述模態(tài)分量相空間，形成BP 輸入輸出樣本，應(yīng)用GA-BP 模型單步預(yù)測(cè)上述本征模態(tài)分量，然后求和計(jì)算各分量，獲得最終預(yù)測(cè)信號(hào)[2]。

EEMD-GA-BP 應(yīng)用中，主要步驟如表2 所示。

表2 EEMD-GA-BP 設(shè)備故障預(yù)測(cè)流程

4 應(yīng)用EEMD-GA-BP 算法預(yù)測(cè)水電站設(shè)備故障

已知設(shè)備系統(tǒng)功率參數(shù)為200 MW，運(yùn)行速率107.1 r/min。應(yīng)用算法進(jìn)行故障預(yù)測(cè)重點(diǎn)是該設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行中軸向振動(dòng)A波，已知A 波每20 min 出現(xiàn)一次。分析A 波標(biāo)準(zhǔn)差，預(yù)測(cè)設(shè)備故障。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選擇A 波標(biāo)準(zhǔn)差，以其依據(jù)評(píng)價(jià)設(shè)備運(yùn)行趨勢(shì)。本次研究中，相同工況的取值標(biāo)準(zhǔn)是水頭、導(dǎo)葉開度幅度變化小于3%，采樣頻率為172 個(gè)/工況。針對(duì)信號(hào)樣本進(jìn)行小波閾值降噪處理，得到信號(hào)結(jié)果后分析信號(hào)變化規(guī)律。通過(guò)分析可知，第200 個(gè)取樣點(diǎn)存在顯著原始振動(dòng)信號(hào)異常。基于算法分析進(jìn)行實(shí)地檢測(cè)，直接觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行情況可知，該取樣點(diǎn)所在區(qū)域在設(shè)備運(yùn)行時(shí)存在異常聲響，最強(qiáng)振動(dòng)頻率發(fā)生在設(shè)備運(yùn)行負(fù)荷參數(shù)200 MW 時(shí)。定位預(yù)測(cè)故障點(diǎn)后，專業(yè)檢修顯示該位置發(fā)生小部件脫落，因此誘發(fā)上述故障。深度BP 訓(xùn)練，訓(xùn)練集選取第（1～100）點(diǎn)數(shù)據(jù)，測(cè)試集選擇第（101～172）個(gè)樣本。

通過(guò)全局分析可知，EEMD 分解參數(shù)與輸入數(shù)據(jù)長(zhǎng)度參數(shù)直接影響最終計(jì)算結(jié)果。動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)上述參數(shù)，從而獲得最優(yōu)參數(shù)。預(yù)測(cè)中選擇不同參數(shù)，通過(guò)MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均絕對(duì)百分比誤差）、RMSE（Root Mean Square Error，均方根誤差）分析故障，然后分析預(yù)測(cè)結(jié)果。

測(cè)試樣本采集數(shù)量為N 個(gè)，實(shí)際檢測(cè)值描述為Yi，預(yù)測(cè)值描述為Yi，則MAPE 預(yù)測(cè)方法為：

EEMD 分解性能主要取決于噪聲強(qiáng)度因素與集合次數(shù)因素。輔助白噪聲與信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差關(guān)系式為：信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差×（0.01～0.20）=輔助白噪聲強(qiáng)度。多次調(diào)整兩個(gè)主要影響因素，分析結(jié)果變化。RMSE 預(yù)測(cè)方法為：

兩次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果如表3 所示。

表3 兩種采集樣本的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

預(yù)測(cè)模型輸入長(zhǎng)度為6（即m=6）時(shí)，EEMD 可將IMF 分解為8個(gè)。集合50 次和100 次，噪聲均為0.4 級(jí)時(shí)，EEMD 獲得最優(yōu)解。

5 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)歸因算法的應(yīng)用

在故障預(yù)測(cè)中，主要是通過(guò)算法分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、實(shí)際運(yùn)維數(shù)據(jù)以及仿真運(yùn)行數(shù)據(jù)，此外還可進(jìn)行階段性測(cè)試，以及分析傳感器采集的歷史數(shù)據(jù)。通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)歸因算法，可以有效預(yù)測(cè)故障，應(yīng)用方法是監(jiān)測(cè)目標(biāo)設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，基于歷史數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)，轉(zhuǎn)化原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，使之形成行為模型，從而預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)行為。應(yīng)用該算法可進(jìn)行定性和定量預(yù)測(cè)。

定性分析時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)歸因計(jì)算對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行中設(shè)備故障行為與誘發(fā)此種故障的根本原因之間的相關(guān)性，采用邏輯算法識(shí)別故障以及對(duì)故障進(jìn)行分類。在應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)歸因算法時(shí)，主要結(jié)合故障樹、專家系統(tǒng)等進(jìn)行定性仿真分析。

故障樹是以圖表展示設(shè)備內(nèi)部聯(lián)系，描述特定行為進(jìn)行故障診斷的。故障樹中，以因果關(guān)系布設(shè)各個(gè)要素，使其呈現(xiàn)出類似樹形結(jié)構(gòu)，利用樹形圖進(jìn)行反向推理，最終定位故障可能存在的誘因，進(jìn)行定量預(yù)測(cè)與定性預(yù)測(cè)。此外也可采用符號(hào)有向圖輔助分析因果關(guān)系，計(jì)算、推演系統(tǒng)故障原因和故障演化過(guò)程。圖論方法的可行性較高，模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜度相對(duì)較低，但是對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的適用性較差。

6 結(jié)論

水電站是重要的水利設(shè)施，一旦發(fā)生故障可能造成嚴(yán)重?fù)p失。在故障預(yù)測(cè)中，理想預(yù)測(cè)方法是應(yīng)用算法分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)，總結(jié)其中隱含的強(qiáng)規(guī)律。例如基于設(shè)備系統(tǒng)信息構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，但是此種預(yù)測(cè)方法可行性較差，在實(shí)際預(yù)測(cè)中難以有效實(shí)施，而遺傳算法、EEMD 算法、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)歸因是應(yīng)用價(jià)值較高的故障預(yù)測(cè)方法。