RBF-NN對(duì)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的診斷①

曲正偉， 榮亞君， 劉 帥， 葛葆華， 龔 源

(燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院， 秦皇島 066004)

RBF-NN對(duì)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的診斷①

曲正偉， 榮亞君， 劉 帥， 葛葆華， 龔 源

(燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院， 秦皇島 066004)

為了能更準(zhǔn)確地診斷出發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障，基于改進(jìn)的雙層動(dòng)態(tài)均值聚類(lèi)分析的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障進(jìn)行了診斷。同時(shí)，通過(guò)對(duì)同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組故障信號(hào)進(jìn)行分析，并把從中提取的故障信號(hào)的特征量作為學(xué)習(xí)樣本，通過(guò)改進(jìn)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，使構(gòu)造的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠反映樣本的特征向量和轉(zhuǎn)子繞組匝間不同程度的短路類(lèi)型之間的映射關(guān)系，從而達(dá)到故障診斷的目的。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法可以進(jìn)行有效的故障診斷，精度優(yōu)于傳統(tǒng)的反向傳播BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

同步發(fā)電機(jī)； 轉(zhuǎn)子繞組； 匝間短路； 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 故障診斷

同步發(fā)電機(jī)是發(fā)電廠最重要的電力設(shè)備之一，其運(yùn)行狀況的好壞直接影響到發(fā)電廠的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。然而發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子匝間短路故障更是因?yàn)殡y以發(fā)現(xiàn)而不容易被診斷出來(lái)。因而研究同步發(fā)電機(jī)故障診斷的方法對(duì)發(fā)電廠的安全運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)效益有著十分重大的意義[1，2]。針對(duì)已有的同步發(fā)電機(jī)故障診斷方法存在診斷時(shí)間長(zhǎng)、準(zhǔn)確率不高的缺點(diǎn)，本文在系統(tǒng)研究了同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子匝間短路原理的基礎(chǔ)上，又系統(tǒng)地研究了同步發(fā)電機(jī)故障的診斷方法。在已有的研究成果的基礎(chǔ)上，提出了基于改進(jìn)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF-NN(radial basis function-neural network)的同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組短路的故障診斷方法。

1 同步發(fā)電機(jī)常見(jiàn)故障

本文以汽輪同步發(fā)電機(jī)為例，按照汽輪發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)，可以劃分為幾個(gè)大的子系統(tǒng)：定子、轉(zhuǎn)子、氫、油、水系統(tǒng)。由于汽輪發(fā)電機(jī)本身是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，所以其故障機(jī)理也是一個(gè)比較復(fù)雜的問(wèn)題。通常采用層次分解技術(shù)，這樣就得到常見(jiàn)的發(fā)電機(jī)故障：定子故障、轉(zhuǎn)子故障、冷卻系統(tǒng)故障[3]。本文主要以轉(zhuǎn)子繞組故障診斷為例，進(jìn)行改進(jìn)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究。

2 基于動(dòng)態(tài)均值聚類(lèi)RBF的故障診斷算法的設(shè)計(jì)

采用徑向基函數(shù)RBF作為隱含層單元的“基”構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層空間，可將輸入矢量直接映射到隱含層空間。當(dāng)徑向基函數(shù)的中心點(diǎn)確定以后，這種非線性映射關(guān)系也就隨之而確定。網(wǎng)絡(luò)的輸出是隱含層單元輸出的線性加權(quán)和，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值就可由線性方程直接解出或用遞推最小二乘方法遞推計(jì)算，從而大大加快了學(xué)習(xí)速度并避免局部極小問(wèn)題[4，5]。

與多層前饋網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)類(lèi)似，RBF是一種三層前饋網(wǎng)絡(luò)。從輸入空間到隱含層空間的變換是非線性的，而隱含層空間到輸出層空間的變換是線性的。隱節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)是RBF，一般是高斯函數(shù)，它是一種局部分布的關(guān)于中心點(diǎn)對(duì)稱的非線性函數(shù)[6]。RBF網(wǎng)絡(luò)是一種性能良好的前向網(wǎng)絡(luò)，它不僅具有全局逼近性質(zhì)，而且具有最佳逼近性能。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 三層RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

采用RBFNN的學(xué)習(xí)算法首先應(yīng)解決以下問(wèn)題[7，8]：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，確定網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點(diǎn)；②確定徑向基函數(shù)的中心C1和寬度δ；③確定權(quán)值，減少誤差。

常用的K均值聚類(lèi)算法雖能解決以上問(wèn)題，但是其缺點(diǎn)在于：隱含層神經(jīng)元的數(shù)量需要人為確定，且當(dāng)初始化方法不同時(shí)，聚類(lèi)結(jié)果和訓(xùn)練誤差有時(shí)也會(huì)不完全相同。因而，提出了用快速聚類(lèi)算法來(lái)解決以上問(wèn)題，其雖然能自動(dòng)解決計(jì)算隱含層神經(jīng)元的數(shù)量，但是當(dāng)樣本輸入順序不同時(shí)，會(huì)得到不同的聚類(lèi)結(jié)果。本文提出的雙層動(dòng)態(tài)均值的聚類(lèi)算法，可以根據(jù)樣本的自然分布情況自動(dòng)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)隱含層的神經(jīng)元數(shù)量、中心和寬度，聚類(lèi)結(jié)果也因此更趨于合理，因而提高了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度，并可用于同步發(fā)電機(jī)的故障診斷中。

其算法如下。

1)第一層聚類(lèi)分析

首先采用最近鄰聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法。

步驟1選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)母咚购瘮?shù)寬度r，定義一個(gè)矢量O(n)用于存放屬于各類(lèi)的樣本輸出矢量之和，定義一個(gè)計(jì)數(shù)器C(n)用于統(tǒng)計(jì)屬于各類(lèi)的樣本個(gè)數(shù)，其中n為類(lèi)別數(shù)。

步驟2從第一個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)(x1，y1)開(kāi)始，在x1上建立一個(gè)聚類(lèi)中心，即令c1=x1，O(1)=y1，C(1)=1，w1=O(1)/C(1)。

步驟3考慮第二個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)(x2，y2)，求出x2到c1的歐式距離‖x2-c1‖，如果‖x2-c1‖≤r，則c1為x2的最近鄰聚類(lèi)，且令O(1)=y1+y2，C(1)=2，w1=O(1)/C(1)；如果‖x2-c1‖>1，則將x2作為一個(gè)新的聚類(lèi)中心，令c2=x2，O(2)=y2，C(2)=1，w2=O(2)/C(2)。

步驟4假設(shè)考慮第k個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)(xk，yk)時(shí)，存在M個(gè)聚類(lèi)中心，分別求出‖xk-ci‖，i=1，2，…，M，若‖xk-cj‖最小，則cj為xk的最近鄰聚類(lèi)，并且：若‖xk-cj‖≤r，令O(j)=O(j)+yk，C(j)=C(j)+1，wj=O(j)/C(j)，‖xk-cj‖>r，則將xk作為一個(gè)新的聚類(lèi)中心。令CM+1=xk，M=M+1，O(M)=yk，C(M)=1，wM=O(M)/C(M)半徑r的大小決定動(dòng)態(tài)自適應(yīng)RBF網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度。隨著r的不斷變小，聚類(lèi)數(shù)目不斷變多，計(jì)算量變大，精度變高。

2)第二層聚類(lèi)分析

第一層聚類(lèi)分析之后，自動(dòng)計(jì)算出聚類(lèi)的數(shù)量和聚類(lèi)的中心，但其結(jié)果卻與各聚類(lèi)的先后順序有關(guān)，為了使其更合理，第二層將再次用K均值聚類(lèi)算法重新進(jìn)行聚類(lèi)分析。

步驟5經(jīng)第一層聚類(lèi)分析，共有k個(gè)聚類(lèi)中心，分別為C1～Ck。

步驟6計(jì)算各個(gè)樣本到每個(gè)聚類(lèi)中心的距離，把它歸于最近的一類(lèi)，并重新計(jì)算其聚類(lèi)中心。

步驟7檢驗(yàn)是否收斂。收斂條件為

(1)

步驟8計(jì)算各聚類(lèi)寬度。當(dāng)Ni>1時(shí)，令δi等于該聚類(lèi)中心與樣本之間的平均距離

(2)

當(dāng)Ni=1時(shí)，由于按式(2)計(jì)算得出Xp=Ci，所以有δi=0。為了保證δi>0，令δi等于所有Ni>1的聚類(lèi)寬度的平均值。

隱含層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值wij的調(diào)整公式為

d(wij(t)-wij(t+1))

(3)

式中：η為學(xué)習(xí)率；d為動(dòng)量因子。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

本文采用Matlab軟件進(jìn)行仿真，用一臺(tái)13.8 kV的凸極同步發(fā)電機(jī)為例，采用單機(jī)無(wú)窮大系統(tǒng)模型，模擬仿真了聯(lián)網(wǎng)額定負(fù)載工況下發(fā)生轉(zhuǎn)子繞組匝間短路時(shí)的故障。具體仿真模型的相關(guān)參數(shù)為：額定功率為187 MW；額定電壓為13.8 kV(Y)；額定電流為1 064 A；額定負(fù)載時(shí)的勵(lì)磁電流IfN為1 087 A；額定轉(zhuǎn)速為1 500 r/min；極對(duì)數(shù)2p為4；定子并聯(lián)支路數(shù)為2。

仿真實(shí)驗(yàn)中當(dāng)同步發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障發(fā)生時(shí)，由于有效匝數(shù)的減少，發(fā)電機(jī)的機(jī)端變量發(fā)生了變化，通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)子繞組匝間短路的磁動(dòng)勢(shì)分析可知，機(jī)端電壓一定時(shí)，一定的有功功率，無(wú)功功率將對(duì)應(yīng)一定的磁動(dòng)勢(shì)[9]。同時(shí)，勵(lì)磁電流諧波成分也隨著故障嚴(yán)重程度的增加而增加。故有功功率、無(wú)功功率、機(jī)端電壓、勵(lì)磁電流及其諧波成分之間的關(guān)系可以體現(xiàn)轉(zhuǎn)子繞組的運(yùn)行狀態(tài)。因而，把其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的特征量。

表1和表2分別是仿真實(shí)驗(yàn)中同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組故障時(shí)的仿真參數(shù)，將其作為本文徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和故障診斷樣本。仿真實(shí)驗(yàn)中徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用5-4-1結(jié)構(gòu)，即把轉(zhuǎn)子繞組的電壓、電流及發(fā)電機(jī)的無(wú)功功率、有功功率和電流諧波這些特征量作為徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，把轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障的程度作為相應(yīng)的輸出，如表3中的實(shí)際短路匝數(shù)百分比就是預(yù)期的輸出，其中0表示沒(méi)有短路，0.05表示短路匝數(shù)占總匝數(shù)的5%等。

表3是不同算法下轉(zhuǎn)子繞組短路匝數(shù)的故障診斷輸出結(jié)果。通過(guò)對(duì)比可以看出，本文算法得到的診斷結(jié)果均比BP算法得到的診斷結(jié)果更加接近于實(shí)際的預(yù)期短路故障。例如，當(dāng)實(shí)際短路為5%，即表3中的0.05時(shí)，本文徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果為0.055 7和0.056 0，其與實(shí)際短路的誤差要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于BP算法的誤差。在同一種故障中，當(dāng)故障診斷樣本中的特征量誤差在5%以內(nèi)時(shí)(如診斷樣本3和4中的勵(lì)磁電流諧波含量分別為0.029 6和0.030 4，其誤差為2.7%)，網(wǎng)絡(luò)仍能較好進(jìn)行故障診斷(相應(yīng)的診斷結(jié)果分別為0.055 7和0.056 0，均很接近實(shí)際的故障0.05)。

表4是本文算法與其他兩種算法的均方根誤差比較，從中可以看出本文徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的誤差在精度上均優(yōu)于其他兩種算法。仿真中的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程收斂曲線如圖2所示。

表1 網(wǎng)絡(luò)的部分訓(xùn)練樣本(標(biāo)幺值)

表2 算法的部分故障診斷樣本(標(biāo)幺值)

表3 不同算法的部分故障樣本診斷結(jié)果比較

表4 3種算法的均方根誤差比較

圖2 訓(xùn)練過(guò)程收斂曲線

4 結(jié)論

(1)由于轉(zhuǎn)子匝間短路故障比較復(fù)雜，不易被發(fā)現(xiàn)，而RBF激勵(lì)函數(shù)的局部化特征使得其可以克服BP網(wǎng)絡(luò)的不足，同時(shí)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間要短得多，逼近效果很好，誤差很小。

(2)本文提出的雙層動(dòng)態(tài)均值的聚類(lèi)算法，可以自動(dòng)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)隱含層的神經(jīng)元數(shù)量、中心和寬度，聚類(lèi)結(jié)果也因此更趨于合理，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更科學(xué)。

(3)通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的改進(jìn)算法用于發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子匝間故障診斷精度較高，具有較好的泛化能力。

[1] 張智晟,孫雅明, 張世英(Zhang Zhisheng, Sun Yaming, Zhang Shiying).基于蟻群算法的容錯(cuò)RBF-NN診斷模型性能評(píng)估(Assessment on performance of fault diagnosis model based on fault-tolerance RBF-NN using ant colony algorithm)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA)，2007，19(2)：44-48,102.

[2] 陳允平,王旭蕊,韓寶亮.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及其應(yīng)用[M].北京:中國(guó)電力出版社,2002.

[3] 孫宇光，王祥衍,桂林，等(Sun Yuguang, Wang Xiangheng,Gui Lin,etal).同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁繞組匝間短路的仿真研究(Simulation research on inter-turn short circuits of field windings in synchronous

machines)[J].電工電能新技術(shù)(Advance Technology of Electrical Engineering and Energy), 2008,27(2)：5-10.

[4] 陳澤淮, 張堯, 武志剛(Chen Zehuai, Zhang Yao, Wu Zhigang). RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用(Application of RBF neural network in medium and long-term load forecasting)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA)，2006，18(1)：15-19.

[5] Bishop C M. Neural Network for Pattern Recognition[M]. New York: Oxford University Press Inc, 1995.

[6] 李明洪，周永權(quán)，邱軍林，等(Li Minghong, Zhou Yongquan ,Qiu Junlin,etal)．基于RBF網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械手運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解(A RBF-network-based method for solving inverse kinematics of robot manipulator)[J].微計(jì)算機(jī)信息(Microcomputer Information)，2008,24(2)：230-232.

[7] 周崇泉(Zhou Chongquan). 基于模糊聚類(lèi)分析與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)的變電站電壓無(wú)功控制(The Voltage and Reactive Power Load Forecasting Control Based on Cluster Analysis and Fuzzy RBF Neural Network)[D].天津：天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院(Tianjin:School of Electrical Engineering and Automation,Tianjin University)，2007.

[8] 李延新，李光宇，李文(Li Yanxin,Li Guangyu,Li Wen).基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隸屬度函數(shù)學(xué)習(xí)算法(Learning algorithm of membership function based on RBF neural network)[J].大連交通大學(xué)學(xué)報(bào)(Joural of Dalian Jiaotong University) ，2007，28(2)：34-37.

[9] 萬(wàn)書(shū)亭(Wan Shuting). 發(fā)電機(jī)繞組與偏心故障交叉特征分析及其檢測(cè)方法研究(Research on Intersectional Characteristic and Diagnosis Method of Generator Winding and Eccentric Fault)[D].保定：華北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院(Baoding：College of Electrical Engineering，North China Electric Power University),2005.

RBF-NN'sDiagnosisofGeneratorRotorWindingInter-turnShortCircuitFault

QU Zheng-wei， RONG Ya-jun， LIU Shuai， GE Bao-hua， GONG Yuan

(College of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China)

In order to more accurate diagnosis of generator rotor winding inter-turn short-circuit fault,a radial basis function neural network,which based on an improved two-tier dynamic means clustering analysis diagnoses the rotor winding inter-turn short circuit fault in this paper.At the same time,this paper analyses the synchronous generator rotor's winding fault signal,and extract the fault signal characteristic quantities as learning samples.Through the improved RBF neural network's training,we enable construction of radial basis function neural network can reflect the characteristics of the sample vector and the rotor winding inter-turn short circuit in varying degrees between the types of mapping relations,so as to achieve the purpose of fault diagnosis.The simulation results show that the algorithm can be of effective fault diagnosis and better accuracy than that of conventional BP(back propagation)neural network.

synchronous generator； rotor winding； inter-turn short-circuit； radial basis function neural network； fault diagnosis

2009-09-08

2009-11-09

TM31

A

1003-8930(2011)01-0114-04

曲正偉(1979-)，男，博士，講師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)模式識(shí)別與故障診斷。Email:ysu_qew@163.com 榮亞君(1957-)，女，碩士，教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)繼電保。Email:Ronghu118@163.com 劉 帥(1983-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)繼電保護(hù)。Email:qhliushuai20@eyou.com