燈泡貫流式機(jī)組軸承溫度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模探討

趙林明，代秋平，賁國(guó)雄，莫異周，賈樹(shù)枝

（1.河北工程大學(xué)，邯鄲 056021；2.桂龍水電有限公司，宜州 546300）

目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)在水利水電工程中的一些領(lǐng)域得到了應(yīng)用，其中在水輪發(fā)電機(jī)組運(yùn)行控制中，比較多的是建立水輪機(jī)能量特性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[1]，而在應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立機(jī)組其他特性的數(shù)學(xué)模型方面，還沒(méi)有看到有關(guān)文獻(xiàn)介紹。本文針對(duì)廣西三岔水電站的燈泡貫流式機(jī)組，在應(yīng)用該電站的實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，就建立機(jī)組軸承溫度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了探討，取得較為滿意的結(jié)果。

1 三岔水電站的基本情況

廣西宜州三岔水電站距宜州市68km，位于三岔鎮(zhèn)龍江下游1km處，是龍江干流梯級(jí)開(kāi)發(fā)中的第十一個(gè)梯級(jí)水電站，相應(yīng)的水利樞紐工程主要建筑物有Z形滾水?dāng)r河壩、調(diào)節(jié)閘、電站廠房、升壓站等。水電站中裝設(shè)3臺(tái)燈泡貫流式水輪發(fā)電機(jī)組，單機(jī)容量7MW，額定水頭5m，最大引流量480m3/s，電站按無(wú)人值班，少人值守的方式設(shè)計(jì)。2006年11月電站開(kāi)始施工，第一臺(tái)機(jī)組于2008年5月開(kāi)始發(fā)電，第二臺(tái)機(jī)組2008年8月開(kāi)始發(fā)電，第三臺(tái)機(jī)組2008年11月開(kāi)始發(fā)電。

該水電站中配備SJK-8000綜合自動(dòng)化系統(tǒng)，系統(tǒng)具有全開(kāi)放、全分布式結(jié)構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)水電站的計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的管理。AGC、AVC計(jì)算和處理，數(shù)據(jù)庫(kù)管理，在線及離線計(jì)算功能，各圖表、曲線的生成，定值修改、語(yǔ)音報(bào)警、事故故障信號(hào)的分析處理等，圖1中給出數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)系統(tǒng)的一個(gè)界面。的各種軸承溫度的相關(guān)數(shù)據(jù)。在對(duì)這些數(shù)據(jù)收集整理的基礎(chǔ)上，可以應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立水輪發(fā)電機(jī)組軸承溫度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以便在獲得機(jī)組運(yùn)行的一些參數(shù)，如導(dǎo)葉開(kāi)度、工作水頭等的情況下，快速地計(jì)算出機(jī)組軸承的正常溫度，從而及時(shí)判斷機(jī)組運(yùn)行是否正常，確保機(jī)組安全運(yùn)行。

2 多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介[2，3]

在研究建立機(jī)組軸承溫度的數(shù)學(xué)模型時(shí)，所采用的方法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，該方法中所使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用的多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這種多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層和輸出層組成。

輸入層神經(jīng)元接受輸入信息x1，x2，…，xn后，將信息傳遞給隱層各神經(jīng)元，隱層神經(jīng)元i接受到輸入層各神經(jīng)元傳遞來(lái)的信息以后，通

圖1 數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)系統(tǒng)的一個(gè)界面

SJK-8000綜合自動(dòng)化系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)能實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、有效的完成對(duì)本站被控對(duì)象的安全監(jiān)控。監(jiān)控系統(tǒng)具有多種功能，利用其中的數(shù)據(jù)采集功能，可以獲取水輪發(fā)電機(jī)組過(guò)加權(quán)匯總為總的輸入Ii，即有

其中xj是輸入層神經(jīng)元j的輸出 （j=1，2，…，n），wij是隱層神經(jīng)元i與輸入層神經(jīng)元j的連接權(quán) （j=1，2，…，n）； θi是隱層神經(jīng)元i的閾值，m為隱層神經(jīng)元數(shù)目。

隱層神經(jīng)元i的輸出為

其中f（Ii）為激發(fā)函數(shù)，本文選擇Sigmoid函數(shù)為激發(fā)函數(shù)，則有

取輸出層神經(jīng)元的閾值為0，選擇線性函數(shù)f（x）=x作為輸出層神經(jīng)元的激發(fā)函數(shù)，則輸出層神經(jīng)元的輸出，也就是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是

這里νi是輸出層神經(jīng)元與隱層神經(jīng)元的連接權(quán)，θ是輸出神經(jīng)元的閾值。

公式 （1）至 （4）就是多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向計(jì)算的有關(guān)公式，為了便于敘述，將公式中的連接權(quán)、閾值統(tǒng)稱為連接權(quán)向量W，即有

在已知W的數(shù)值以后，對(duì)于任意給出的x1，x2，…，xn，就可以由公式 （1） 至 （4） 求出整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出值y。經(jīng)有關(guān)理論證明，在上述定義的正向計(jì)算方法下，三層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意的精度逼近一個(gè)非線性函數(shù)，也就是說(shuō)，有較強(qiáng)的非線性映射能力。

當(dāng)給出學(xué)習(xí)樣本以后，一般采用反向傳播算法，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中連接權(quán)向量W的值，具體計(jì)算過(guò)程可參閱有關(guān)文獻(xiàn)[3]。

3 水輪發(fā)電機(jī)組軸承溫度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建模

采用上面介紹的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了三岔水電站水輪發(fā)電機(jī)組各類軸承的溫度模型，下面以該水電站中2號(hào)水輪發(fā)電機(jī)組的3號(hào)推力軸承為例，給出建立溫度模型的具體過(guò)程。

首先收集整理了近一年來(lái)監(jiān)控系統(tǒng)所監(jiān)測(cè)得到的3號(hào)推力軸承溫度與水輪機(jī)運(yùn)行工況的有關(guān)數(shù)據(jù)，然后從中隨機(jī)選取了200余組數(shù)據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)樣本，部分樣本數(shù)據(jù)如表1中所列。

表1 2號(hào)水輪發(fā)電機(jī)組的3號(hào)推力軸承溫度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算值

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為3×4×1，其中輸入層的三個(gè)神經(jīng)元的輸入分別是水輪機(jī)的工作水頭、導(dǎo)水機(jī)構(gòu)活動(dòng)導(dǎo)葉開(kāi)度 （可以表示水輪機(jī)的過(guò)流量）和轉(zhuǎn)輪槳葉角度，輸出層只有一個(gè)神經(jīng)元，其期望輸出為3號(hào)推力軸承的溫度。

以200余組經(jīng)過(guò)歸一化處理以后的數(shù)據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，采用反向傳播算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，經(jīng)過(guò)數(shù)萬(wàn)次學(xué)習(xí)以后，網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的能量函數(shù)趨于穩(wěn)定，結(jié)束學(xué)習(xí)，求出了公式（5）中所列的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)向量W，如下所列：

當(dāng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)向量W求出來(lái)以后，也就確定了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為了分析所建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算精度，本文將模型的計(jì)算值與實(shí)際監(jiān)測(cè)值進(jìn)行了對(duì)比分析，其中用所建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)表1中20個(gè)工況下的3號(hào)推力軸承溫度進(jìn)行了計(jì)算，計(jì)算值也列在表1中。

該模型計(jì)算值的平均相對(duì)誤差為2.309%，均方差為1.1376，說(shuō)明所建立的模型有較高的計(jì)算精度。計(jì)算中也發(fā)現(xiàn)個(gè)別數(shù)據(jù)誤差比較大，經(jīng)過(guò)分析以后發(fā)現(xiàn)，其部分原因是，水輪發(fā)電機(jī)組在每次開(kāi)機(jī)以后，軸承溫度都有一個(gè)上升的過(guò)程，圖2給出了某次開(kāi)機(jī)以后軸承溫度的上升過(guò)程曲線，如果人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本選擇在開(kāi)機(jī)初，計(jì)算誤差可能大一些。

圖2 2號(hào)機(jī)組3號(hào)推力軸承某次開(kāi)機(jī)時(shí)溫度上升過(guò)程

圖3 三岔水電站的水輪發(fā)電機(jī)組輔助運(yùn)行系統(tǒng)的一個(gè)應(yīng)用界面

鑒于上述所建立的水輪發(fā)電機(jī)組軸承溫度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有較高的計(jì)算精度，已經(jīng)將其應(yīng)用于三岔水電站的水輪發(fā)電機(jī)組輔助運(yùn)行系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)中，圖3給出了三岔水電站的水輪發(fā)電機(jī)組輔助運(yùn)行系統(tǒng)的一個(gè)應(yīng)用界面。

4 主要結(jié)論

本文在實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了水輪發(fā)電機(jī)組軸承溫度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。所建立的水輪發(fā)電機(jī)組軸承溫度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以在已知機(jī)組運(yùn)行的一些參數(shù)，如導(dǎo)葉開(kāi)度、工作水頭等的情況下，快速地計(jì)算出機(jī)組軸承的應(yīng)有的正常溫度，可以用于判斷機(jī)組運(yùn)行狀況是否正常，這對(duì)于保證水輪發(fā)電機(jī)組的安全運(yùn)行是有作用的，因此，文中所介紹的內(nèi)容對(duì)水電站中水輪發(fā)電機(jī)組的安全運(yùn)行是有借鑒意義的。

此外，所建立的水輪發(fā)電機(jī)組軸承溫度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)應(yīng)用于三岔水電站的水輪發(fā)電機(jī)組輔助運(yùn)行系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中。

[1]程遠(yuǎn)楚，葉魯卿，蔡維由.水輪機(jī)特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2003，31(6)：68-70

[2]苑希民.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用[M]，北京：中國(guó)水利水電出版社，2002.

[3]趙林明等.多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[M]，鄭州:黃河水利出版社，1999.