摘 要：復(fù)雜多變的運行工況是造成風(fēng)電機(jī)組故障檢測中誤報和漏報現(xiàn)象的主要原因之一，為此，提出一種鄰域規(guī)模與閾值動態(tài)協(xié)同的風(fēng)電機(jī)組故障檢測方法。定義階梯近鄰和狀態(tài)分離度兩種重構(gòu)指標(biāo)，以評估模型的故障分離能力，據(jù)此構(gòu)建鄰域規(guī)模的迭代修正策略。提出閾值靜態(tài)分量與動態(tài)分量的融合方法，通過動態(tài)鄰域規(guī)模和動態(tài)閾值減少由狀態(tài)突變引起的誤報和漏報。利用兆瓦級風(fēng)電機(jī)組常見的10種故障進(jìn)行仿真實驗，驗證所提方法可更有效分離正常狀態(tài)與異常狀態(tài)，進(jìn)而降低誤報率和漏報率。

關(guān)鍵詞：風(fēng)電機(jī)組；故障檢測；重構(gòu)；復(fù)雜工況；動態(tài)鄰域規(guī)模；動態(tài)閾值

中圖分類號：TP277；TM614""" """"""" """""""文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

受風(fēng)的間歇性和隨機(jī)性的影響，風(fēng)電機(jī)組的工作狀態(tài)頻繁切換，使關(guān)鍵組件故障頻繁發(fā)生，對風(fēng)電機(jī)組運行效益、電網(wǎng)安全運行都造成嚴(yán)重影響［1-2］。故障檢測技術(shù)可有效縮短停機(jī)時長，預(yù)防重大故障發(fā)生，提高風(fēng)電機(jī)組運行的經(jīng)濟(jì)性和安全性［3］。

隨著數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)電機(jī)組故障檢測方法逐漸成為熱點研究問題［4］。目前，數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)電機(jī)組故障檢測方法可分為信號處理［5］、統(tǒng)計分析［6］和人工智能方法［7］3類。文獻(xiàn)［5］為準(zhǔn)確識別信號源數(shù)目，同時從混合觀測信號中提取信號特征，構(gòu)建一種基于稀疏分量的盲源分離方法；文獻(xiàn)［6］提出一種基于主元分析（principal component analysis，PCA）的風(fēng)電機(jī)組特征選擇策略，并構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測模型；文獻(xiàn)［7］提出一種基于故障樹的三層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，簡化了用于風(fēng)電機(jī)組故障檢測的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

在諸多的風(fēng)電機(jī)組故障檢測方法中，如何平抑由工況復(fù)雜多變造成的誤報和漏報現(xiàn)象是提高檢測性能的關(guān)鍵問題之一。傳統(tǒng)解決方法為對風(fēng)電機(jī)組運行工況進(jìn)行劃分，建立分布式故障檢測模型，以利用局部運行狀態(tài)應(yīng)對工況的復(fù)雜性［8-10］。然而，分布式建模的故障檢測方法中工況的劃分仍存在盲目性與隨機(jī)性，且在線檢測時效性難以保證。

基于[k]近鄰的故障檢測方法（fault detection based on k-nearest neighbor， FD-kNN）在文獻(xiàn)［11］中被首次提出，F(xiàn)D-kNN方法通過在線樣本在離線樣本中的近鄰樣本相似程度確定是否異常，實現(xiàn)了利用局部離線樣本“分而治之”的檢測效果，且無需進(jìn)行子空間的劃分，因此，適用于復(fù)雜工況、多模態(tài)的故障檢測過程。為對FD-kNN進(jìn)行改進(jìn)，文獻(xiàn)［12］提出利用PCA進(jìn)行特征提取，再對主元特征進(jìn)行近鄰距離度量的PC-kNN方法，該方法可有效降低特征維數(shù)，提高檢測效率。文獻(xiàn)［13］提出基于距離保持投影的[k]近鄰故障檢測方法，以實現(xiàn)空間中的距離保持。

上述基于[k]近鄰的故障檢測方法研究在特征提取、距離度量以及故障根源回溯等方面都做出一定的改進(jìn)。然而，實際風(fēng)電機(jī)組監(jiān)控系統(tǒng)中采集的運行數(shù)據(jù)分布存在一定的稀疏程度差異，而傳統(tǒng)通過試湊法確定固定[k]值的方法則默認(rèn)數(shù)據(jù)分布是完全均勻的，這就使FD-kNN忽略了樣本鄰域空間的差異，限制了FD-kNN對正常運行樣本近鄰狀態(tài)描述的精確性，這也是FD-kNN方法出現(xiàn)誤報和漏報情況的關(guān)鍵因素之一。

為解決上述問題，本文提出一種基于動態(tài)鄰域規(guī)模的[k]近鄰故障檢測方法（k-nearest neighbor fault detection based on dynamic neighborhood size， DNS-FD-kNN）。定義了階梯近鄰與分離度的概念，在此基礎(chǔ)上提出動態(tài)近鄰規(guī)模的迭代修正策略，以及與之聯(lián)動的動態(tài)閾值合成方法。通過兆瓦級風(fēng)電機(jī)組10種常見故障驗證了本文所提方法的有效性。

1 FD-kNN故障檢測原理

FD-kNN的檢測過程獨立且僅由在線狀態(tài)的近似樣本決定，適合于復(fù)雜工況的過程故障檢測。基于[k]近鄰的故障檢測方法的原理基于以下兩點［11］：1）正常運行樣本與歷史正常運行樣本存在相似性；2）故障樣本與歷史正常運行樣本存在一定偏差。

在離線建模階段，首先計算各訓(xùn)練樣本的[k]近鄰距離，即樣本[x（i）]到其[k]近鄰距離的總和[D2（i）]［11］：

[D2（i）=j=1kd（i， j）2]""" （1）

式中：[d（i， j）2]——樣本[x（i）]到其第[j]個近鄰的歐式距離；[k]——近鄰規(guī)模。之后，以給定置信度[α]確定閾值[D2α]，傳統(tǒng)的閾值確定方法是依據(jù)離線樣本中近鄰距離[D2]的覆蓋率。

在線檢測階段，確定在線狀態(tài)[x（t）]的近鄰距離[D2（t）]，比較[D2（t）]與閾值[D2α]的大小關(guān)系，若[D2（t）≤D2α]則[x（t）]為正常運行狀態(tài)，否則[x（t）]為異常狀態(tài)。

近鄰規(guī)模[k]是FD-kNN的重要參數(shù)，[k]越大，檢測模型對噪聲的容忍程度越高，但正常狀態(tài)和故障狀態(tài)之間的界限越模糊。傳統(tǒng)的[k]值選擇往往是通過離線樣本結(jié)果的試湊獲得。然而，對于不同數(shù)據(jù)集，甚至不同的運行工況的離線狀態(tài)，[k]值的影響也存在差異。因此，若能獨立確定在線樣本的最優(yōu)[k]值，可更有效確定其適合的相似狀態(tài)規(guī)模，進(jìn)而提高對不同狀態(tài)的分離能力。

2 DNS-FD-kNN

本文所提方法針對風(fēng)電機(jī)組運行數(shù)據(jù)的特點對傳統(tǒng)FD-kNN提出3方面的改進(jìn)，分別為階梯近鄰指標(biāo)的定義、動態(tài)近鄰規(guī)模的迭代修正方法以及動態(tài)閾值的合成策略。

2.1 基于階梯近鄰的動態(tài)鄰域規(guī)模修正

本文提出一種基于階梯近鄰的離線樣本[k]值簇劃分方法，目的為賦予不同稀疏空間的樣本于不同的[k]值，通過對近鄰規(guī)模的調(diào)整來減少不同樣本近鄰距離的波動性，提高對異常狀態(tài)的敏感性。具體方法如下：

首先，定義階梯近鄰的概念，假設(shè)離線樣本數(shù)量為[n]，近鄰數(shù)為[k]。定義樣本[x（i）]的第[1～]第[k]個近鄰為第一階梯近鄰[D21（i）]，第[（k+1）～]第[2k]個近鄰為第二梯度近鄰[D22（i）]，則階梯近鄰距離可表示為：

[D21（i）=j=1k（x（i）-kx（j））2]"" （2）

[D22（i）=j=k+12k（x（i）-kx（j））2]""""" （3）

其中[kx]為[x（i）]的近鄰樣本，在此基礎(chǔ)上，定義分離度指標(biāo)為：

[ISEP=i=1nj=k+12k（x（i）-kx（j））2j=1k（x（i）-kx（j））2]" （4）

分離度的提出是基于在線狀態(tài)與近鄰離線狀態(tài)的相似性，即若能將與其相似度最高的第二階梯近鄰與第一階梯近鄰分離，則可更好地分離相異度更強(qiáng)的異常狀態(tài)。

按照預(yù)設(shè)初始[k]值，計算所有離線樣本的[k]近鄰距離并降序排列，同時計算近鄰距離的均值[ED]和方差[σD]。

[ED=1ni=1nj=1kid（i， j）2]"" （5）

[σD=1ni=1n（D（i）-ED）2]"" （6）

式中：[ED]——均值，表征各樣本近鄰距離的平均水平，用于指導(dǎo)迭代過程[k]值的更新方向；[σD]——方差，代表離線樣本近鄰距離分布的波動性，是用于評估迭代有效性的重要指標(biāo)。

以[ED]和[ISEP]為指導(dǎo)基準(zhǔn)修正所有離線樣本的[k]值，修正規(guī)則如式（7）所示。

[knew=max?knewISEP（i），knew∈{knewkmin≤knew≤kmax}?knewDknew（i）-ED lt;Dk（i）-ED""保持不變，""其他情況"] （7）

所提修正原理為：對離線樣本[x（i）]，在所有使其近鄰距離趨近樣本總體均值[ED]的備選[k]值中，使分離度[ISEP（i）]最大的則為[x（i）]更新后的[k]值[knew]。即修正目標(biāo)為提高樣本總體對異常狀態(tài)的分離能力，同時降低樣本總體近鄰距離分布的波動性。

完成所有離線樣本[k]值的更新后，重新計算均值，本次迭代結(jié)束。當(dāng)方差不再減小且分離度[ISEP]不再增大時則停止迭代。由于[k]值的收斂結(jié)果受初始值影響，因此在離線過程中對預(yù)設(shè)的[［kmin， kmax］]范圍內(nèi)的所有[k]值均進(jìn)行迭代計算（本文實驗依據(jù)kNN算法傳統(tǒng)的[k]值試湊范圍取[［kmin， kmax］]為［3， 10］），并利用分離度指標(biāo)評估每次結(jié)果，以分離度最大的結(jié)果為最優(yōu)近鄰規(guī)模劃分結(jié)果。

對于在線樣本，其最優(yōu)[k]值與離線樣本中其最近鄰樣本相同。

2.2 動態(tài)閾值設(shè)定方法

2.2.1 閾值靜態(tài)分量

對于預(yù)設(shè)的置信度[α]，將其作為對噪聲數(shù)據(jù)的容忍程度，即閾值靜態(tài)分量[T1]可覆蓋（1-α）%的離線正常運行狀態(tài)樣本，以置信度0.05為例，[T1]可表示為：

[T1=DRank（0.05n）]" （8）

式中：[DRank]——離線樣本近鄰距離的降序排列；n——離線樣本數(shù)量；[]——取整函數(shù)。

2.2.2 閾值動態(tài)分量

通過閾值的動態(tài)分量跟隨風(fēng)電機(jī)組復(fù)雜運行工況的變化，本文提出與鄰域規(guī)模聯(lián)動的閾值動態(tài)分量計算方法。對于動態(tài)鄰域規(guī)模為[kt]的在線樣本[x（t）]，確定其在離線樣本中的近鄰樣本[kx（t， j）（j=1， 2， …， kt）]，計算[kx（t， j）]在離線過程中近鄰距離的均值，作為[x（t）]閾值的動態(tài)分量，即：

[T2（t）=（1/kt）j=1ktD2kj（j）] （9）

式中：[kt]——在線樣本[x（t）]的鄰域規(guī)模；[kj]——[x（t）]第[j]個近鄰的鄰域規(guī)模[D2kj（j）]為[kx（t， j）]在離線過程中近鄰距離。

2.2.3 閾值合成

將整體分布的閾值靜態(tài)分量和當(dāng)前狀態(tài)的閾值動態(tài)分量相疊加作為狀態(tài)[x（t）]的最終閾值[TD]，由于靜態(tài)分量和動態(tài)分量的幅值都以在線狀態(tài)的幅值為標(biāo)準(zhǔn)，且在靜態(tài)分量中考慮了噪聲的影響，因此將靜態(tài)分量和動態(tài)分量疊加如下：

[TD（t）=DRank（0.05n）+（1/ki）j=1kDkj2（j）2]""""""""" （10）

綜上所述，本文所提出的DNS-FD-kNN故障檢測方法的流程圖如圖1所示。

3 實驗與分析

3.1 實驗說明

本文選取NREL-5 MW海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)中的10種常見故障驗證所提方法的有效性。NREL-5 MW海上風(fēng)電機(jī)組以Multibrid M5000與Repower 5M兩種機(jī)型為基礎(chǔ)。本文實驗部分采用數(shù)據(jù)來源于美國可再生能源實驗室的開源數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組的控制［14］、故障檢測［15-16］與故障識別［17］等問題。NREL-5 MW機(jī)組的葉片數(shù)為3，額定功率5 MW，塔架高度為87.6 m，切入、額定、切出風(fēng)速分別為3.0、11.4、25.0 m/s，標(biāo)稱發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速為1173.7 r/min，采樣間隔為10 min，故障描述如表1所示［18-19］。

根據(jù)故障機(jī)理與專家經(jīng)驗布置15個傳感器（V1～V15）用于監(jiān)測上述10種故障，分別為風(fēng)速[vw]，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速[wg]，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩[τg]，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速[wr]，發(fā)電功率[pe]，葉片變槳角度（β1、β2、β3），葉片根部力矩（M1、M2、M3），低速側(cè)方位角[?]，塔頂水平加速度[Xacc]，豎直加速度[Yacc]與偏航誤差[Ξ]。在本文實驗中，選擇各故障發(fā)生前的500個正常樣本與故障發(fā)生后的700個樣本用作測試數(shù)據(jù)，在其余正常運行樣本中隨機(jī)選擇10000組樣本作為離線訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

通過對比測試過程對正常運行狀態(tài)的誤報率和對異常狀態(tài)的漏報率驗證本文所提方法的有效性，其中誤報率（1 alarm rate， FAR）和漏報率（missing alarm rate， MAR）計算公式為［13］：

[RFAR=F1F1+T1]"""""" （11）

[RMAR=F2T2+F2]"""" （12）

式中：[F1]和[T1]——將正常狀態(tài)識別為異常狀態(tài)和正常狀態(tài)的數(shù)量；[F2]和[T2]——將異常狀態(tài)識別為正常和異常狀態(tài)的數(shù)量。

3.2 實驗結(jié)果與分析

3.2.1 離線過程

離線正常樣本的維度為10000（樣本數(shù)量）×15（監(jiān)測特征數(shù)量），對預(yù)設(shè)范圍[［kmin， kmax］]內(nèi)的初始[k]值進(jìn)行迭代。實驗結(jié)果表明初始值為7時的結(jié)果可達(dá)到最大分離度，對應(yīng)的迭代結(jié)果如圖2所示。其中圖2a為固定[k]值為7時的近鄰距離分布；圖2b為通過動態(tài)鄰域迭代修正后的近鄰距離分布；圖2c為隨著迭代修正，離線樣本近鄰距離的方差和樣本分離度的變化；圖2d為迭代后離線樣本所對應(yīng)的最優(yōu)鄰域規(guī)模。由圖2可見，通過對鄰域規(guī)模的修正，離線樣本近鄰距離分布的波動程度明顯降低，從迭代過程方差的變化也能得到相似的結(jié)論。此外，隨著方差的降低，樣本的分離度也同時升高，這驗證了本文所提鄰域規(guī)模修正方法的有效性。此外，仍存在個別樣本近鄰距離較高的情況，這是由于該點可能是噪聲點或其所在運行工況樣本分布相對稀疏，對于此類樣本，動態(tài)閾值設(shè)定部分會更有針對性的處理。

3.2.2 在線過程

將本文所提方法的實驗結(jié)果分別與傳統(tǒng)非線性過程故障檢測方法FD-KPCA［20］、計及工況劃分的方法K均值-GMM［10］，以及兩種同樣基于[k]近鄰的故障檢測方法FD-kNN［11］和FD-PC-kNN［12］進(jìn)行對比，以驗證本文所提方法的有效性。對比方法的參數(shù)設(shè)置如表2所示。統(tǒng)計前500個樣本的誤報率和后700個樣本的漏報率，結(jié)果分別如表3和表4所示。

漏報率可用于評估故障檢測方法對不同狀態(tài)（正常狀態(tài)和故障狀態(tài)）的分離效果。由表3的結(jié)果可見，所有方法均可準(zhǔn)確檢測故障4，這是由于故障4造成了明顯的數(shù)據(jù)偏移。對于其他9種故障，本文所提方法和其他4種故障檢測方法的結(jié)果相比，均明顯減少了漏報次數(shù)。驗證了本文所提基于階梯近鄰分離度的動態(tài)鄰域規(guī)模修正策略可有效提高對故障狀態(tài)的分離效果。

誤報率用于評估對正常運行狀態(tài)突變的容忍程度。從表4所示的各故障誤報率統(tǒng)計可看出，對于大多數(shù)的故障，本文所提方法和對比方法相比，均可得到最低的誤報率。這是因為傳統(tǒng)方法的閾值設(shè)定通常根據(jù)離線樣本的分布特性確定固定的閾值，而本文所提出的動態(tài)閾值設(shè)定方法適應(yīng)于FD-kNN，即評估在線樣本是否異常的界限僅依據(jù)局部的相似運行狀態(tài)。當(dāng)相似運行狀態(tài)的近鄰距離較大時，在線樣本的閾值也相應(yīng)增大，減少了由于運行狀態(tài)突變造成的誤報現(xiàn)象。

為更清晰地對比不同故障檢測方法的性能，以故障5（發(fā)電機(jī)功率傳感器故障）為例，對比其詳細(xì)檢測過程，如圖3、圖4所示。其中圖3為本文所提方法與4種對比方法對故障5的檢測過程，其中實際故障發(fā)生點均為第500個樣本點所在時刻，圖4為本文所提方法對正常運行狀態(tài)的監(jiān)測過程的局部放大，以更清晰地觀察動態(tài)閾值跟隨風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)的變化。

由圖3可見，對于示例故障，本文所提出的DNS-FD-kNN檢測方法能以較低幅值的閾值分離不同的狀態(tài)，驗證了通過分離度指標(biāo)修正的動態(tài)鄰域規(guī)模，可有效提高FD-kNN故障檢測方法對正常狀態(tài)和異常狀態(tài)的分離能力。此外，對于正常運行狀態(tài)的放大部分可見，本文所提出的動態(tài)閾值可有效跟隨風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)的變化，有效減少了由工況突變引起的誤報情況。

對于異常狀態(tài)區(qū)間內(nèi)仍存在少量漏報情況（如圖3中所提算法樣本600～700間所見），這是由于異常狀態(tài)的波動要遠(yuǎn)大于正常運行狀態(tài)，且存在更多的不確定性。此時所提出的動態(tài)閾值就無法完全跟隨狀態(tài)的變化，在遇到狀態(tài)的突變或噪聲的影響下難以完全避免漏報現(xiàn)象的發(fā)生，但由于實驗中屬于一次故障的連續(xù)監(jiān)測。因此，在連續(xù)的越限激勵下，可及時發(fā)出警報。

4 結(jié) 論

本文提出一種基于動態(tài)鄰域規(guī)模修正的k近鄰風(fēng)電機(jī)組故障檢測方法，主要創(chuàng)新內(nèi)容包括階梯近鄰與分離度重構(gòu)指標(biāo)的定義，動態(tài)鄰域規(guī)模的迭代修正以及動態(tài)閾值的合成方法，利用兆瓦級風(fēng)電機(jī)組常見的10種故障進(jìn)行仿真驗證，實驗結(jié)果表明：

1）所提動態(tài)鄰域規(guī)模的修正方法可有效降低運行狀態(tài)近鄰距離分布的波動程度；

2）引入動態(tài)鄰域規(guī)模機(jī)制的FD-kNN可有效提高對正常狀態(tài)與異常狀態(tài)的分離能力，進(jìn)而降低漏報率；

3）所提動態(tài)閾值設(shè)定方法可有效跟隨運行狀態(tài)的變化，有效減少了由狀態(tài)突變引起的誤報。

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WIND TURBINE FAULT DETECTION METHOD BASED ON

DYNAMIC NEIGHBORHOOD INDEX RECONSTRUCTION

Qian Xiaoyi，Sun Tianhe，Jang Xingyu，Wang Baoshi

（Liaoning Key Laboratory of Power Grid Energy Conservation and Control， Shenyang Institute of Engineering， Shenyang 110136， China）

Abstract：The changeable working condition is one of the main causes of 1 and missing alarms in wind turbine fault detection. For this purpose， a fault detection method based on dynamic coordination of neighborhood scale and threshold is proposed. The reconstruction indexes of stepped neighbor and state separation degree are defined to evaluate the ability of fault separation， on this basis， the iterative correction strategy of dynamic neighborhood scale is constructed. A fusion method of static component and dynamic component for threshold is proposed to suppress the 1 positives and missing positives caused by the abrupt change of working condition through dynamic neighborhood size and dynamic threshold. Ten common faults of megawatt wind turbines are used in the experiments and verified the proposed method can more effectively separate the abnormal state from the normal state and reduce the 1 alarm rate and missing 1 rate.

Keywords：wind turbines； fault detection； reconstruction； complex working conditions； dynamic neighborhood size； dynamic threshold