信息融合方法在水力發(fā)電廠狀態(tài)檢修中的應(yīng)用

王曉東

摘 要：對(duì)于一個(gè)發(fā)電廠怎樣能夠確定機(jī)組檢修時(shí)間，以改進(jìn)以往點(diǎn)檢定修的不足，及時(shí)轉(zhuǎn)入檢修狀態(tài)顯得至關(guān)重要。針對(duì)此類情況，對(duì)于確定何時(shí)進(jìn)入檢修狀態(tài)，需要及時(shí)而準(zhǔn)確的時(shí)間界定，將多元信息融合方法在確定進(jìn)入檢修狀態(tài)的評(píng)估系統(tǒng)中充分利用。對(duì)同類傳感器的一次數(shù)據(jù)融合處理后，再對(duì)異類傳感器進(jìn)行二次融合，從而評(píng)判出發(fā)電機(jī)組系統(tǒng)的狀態(tài)等級(jí)，對(duì)其實(shí)時(shí)做出進(jìn)入檢修狀態(tài)的判斷，在實(shí)際應(yīng)用中達(dá)到預(yù)期的效果。

關(guān)鍵詞：信息融合 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊控制

中圖分類號(hào)：TV738 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2016）10（a）-0021-03

當(dāng)前，大多數(shù)水電廠使用的都是非線性傳感器輸出，加之環(huán)境的溫度、濕度、電源波動(dòng)等現(xiàn)場(chǎng)因素的影響，使得傳感器的輸出信號(hào)波動(dòng)比較大，造成監(jiān)控困難，不能及時(shí)反映被測(cè)到的物理量，造成測(cè)量結(jié)果準(zhǔn)確度低、穩(wěn)定性差，使得機(jī)組出現(xiàn)異常停機(jī)，轉(zhuǎn)入檢修狀態(tài)次數(shù)非常頻繁。該文的研究針對(duì)這一問(wèn)題提供有效的理論依據(jù)，并加以解決。

隨著此行業(yè)技術(shù)不斷提高，各企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，生產(chǎn)過(guò)程控制系統(tǒng)的技術(shù)要求也變得越來(lái)越高，生產(chǎn)過(guò)程控制系統(tǒng)也變得越來(lái)越復(fù)雜，由于整個(gè)系統(tǒng)的非線性增強(qiáng)、時(shí)滯增大，而且不是系統(tǒng)中的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要建立精確的數(shù)學(xué)模型，使得模糊邏輯控制在生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用成為可能，它主要是把對(duì)被控系統(tǒng)的熟練的操作經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)換成模糊規(guī)則。在未使用信息融合的方法之前，對(duì)于系統(tǒng)的轉(zhuǎn)檢修狀態(tài)，完全由現(xiàn)場(chǎng)工作人員的經(jīng)驗(yàn)而定。很多情況出現(xiàn)檢修不到位或者過(guò)修的現(xiàn)象。相應(yīng)的計(jì)算機(jī)控制僅提供參考數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息，而并不作出判斷，其他的全部依靠現(xiàn)場(chǎng)工程人員的經(jīng)驗(yàn)。該文通過(guò)分析水電機(jī)組檢修的實(shí)施辦法，提出應(yīng)用信息融合方法準(zhǔn)確判斷機(jī)組轉(zhuǎn)入檢修狀態(tài).。主要通過(guò)模糊控制系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)使系統(tǒng)能夠在線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，及時(shí)準(zhǔn)確地做出判斷，并把以工程技術(shù)和現(xiàn)場(chǎng)工作人員的經(jīng)驗(yàn)作為專家?guī)斓男畔?chǔ)存于信息中心，通過(guò)一系列的處理過(guò)程做出決策結(jié)論。

1 電廠的信息系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

發(fā)電機(jī)組控制系統(tǒng)、廠用電系統(tǒng)、閘門控制系統(tǒng)、水系統(tǒng)、油系統(tǒng)、消防系統(tǒng)、接地系統(tǒng)、大壩監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、水紋監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、GPS系統(tǒng)[1]及保護(hù)系統(tǒng)采用集散控制模式對(duì)信息進(jìn)行采集與控制。傳感器系統(tǒng)通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集，模擬量傳4～20 mA電流信號(hào)，經(jīng)過(guò)對(duì)同類傳感器一次融合的結(jié)果，再對(duì)異類傳感器數(shù)據(jù)送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合中心進(jìn)行二次融合，得到二次融合后的結(jié)果，做出實(shí)時(shí)信息進(jìn)入融合中心，通過(guò)態(tài)勢(shì)評(píng)估原理[2]與威脅評(píng)估的原理[3]做出決策（圖1）。其中預(yù)處理包括整形、濾波、去噪、歸一化處理等。

2 方法

發(fā)電機(jī)4種傳感器提供的信息，通過(guò)的輸入層、隱合層及輸出層來(lái)處理完成后，相鄰層間神經(jīng)元的連接權(quán)及隱含層中神經(jīng)元的閾值，文中最后檢測(cè)到發(fā)電機(jī)狀態(tài)是4個(gè)直接檢測(cè)的非線性參數(shù)。

R=f （u0，u1，u2，u3）（u2～u3為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，分別對(duì)應(yīng)溫度數(shù)據(jù)、振動(dòng)數(shù)據(jù)、壓力數(shù)據(jù)、接地電流數(shù)據(jù)）。已經(jīng)證明：?jiǎn)坞[含層的BP網(wǎng)絡(luò)能夠通匹任意的非線性函數(shù)，故采用單隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)融合脈沖傳感器的信息。

圖2為單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，4個(gè)傳感器的信號(hào)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10個(gè)，輸出為發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)。X2.bi（i-1，2，......，10）分別為隱含層中第i個(gè)神經(jīng)元的輸出及閾值；Wijk為k-1層中第j個(gè)神經(jīng)元對(duì)第k層中第i個(gè)神經(jīng)元的聯(lián)結(jié)權(quán)值。取隱含層節(jié)點(diǎn)的激勵(lì)函數(shù)為S型函數(shù)，即：g（z）=1/（i+e-z），則隱層的輸出為：Xi=g（），去輸出節(jié)點(diǎn)的激勵(lì)函數(shù)為線性函數(shù)，則整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出為：==（u0，u1，u2，u3），權(quán)和閾值，通過(guò)遞推預(yù)報(bào)誤差（RBE）訓(xùn)練算法加以確定[3]。

3 結(jié)果

其控制過(guò)程、精確的輸入經(jīng)模糊化后對(duì)照規(guī)則表進(jìn)行模糊推理，得出輸出量的模糊數(shù)據(jù)，經(jīng)解模糊過(guò)程到精確的輸出量，該系統(tǒng)模糊控制通過(guò)融合中心的狀態(tài)評(píng)估及專家?guī)斓墓餐Y(jié)合完成二維模糊控制器。輸入為誤差量和誤差變化量，輸出點(diǎn)與專家?guī)旌蜖顟B(tài)評(píng)估系統(tǒng)提出此時(shí)的狀態(tài)偏差量E和偏差變化Ec作為輸入量，調(diào)節(jié)出u作為輸出量，是一個(gè)二維模糊控制器，先將論域[4]內(nèi)連續(xù)量離散化為若干檔，選擇描述偏差的精確連續(xù)量為e，描述偏差變化的精確連續(xù)量為ec，輸出的精確量為U。

其模糊變量分別為E、Ec、U，每個(gè)模糊復(fù)量可分為若干個(gè)模糊狀態(tài)，如負(fù)大（N B）負(fù)中（N M），負(fù)?。∟ S），零（Z O），正小（P S），正中（P M），正大（P B）等，隸屬度函數(shù)取為三角形分布，量化值經(jīng)模糊語(yǔ)言變量隸屬度函數(shù)[5]得到模糊量化等級(jí)E={-3 -2 -1 0 +1 +2 +3} ，Ec={-3 -2 -1 0 +1 +2 +3}，為提高控制精度，控制變量量化等級(jí)多一些：u={-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5 +6}，模糊化的過(guò)程主要根據(jù)實(shí)際控制需要以及傳感器特性、其范圍選擇主要根據(jù)人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)通過(guò)實(shí)驗(yàn)調(diào)整得到。為減少調(diào)整時(shí)間，用Matlab模糊邏輯工具編寫的模糊控制器生成程序，并計(jì)算控制響應(yīng)表。結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況和人的經(jīng)驗(yàn)對(duì)控制表進(jìn)行微調(diào)，基于神經(jīng)的模糊推理判斷如表1。

表1存在于融合中心的狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)中，當(dāng)發(fā)電機(jī)進(jìn)入正常運(yùn)行狀態(tài)后，模糊控制開始工作，狀態(tài)控制箱上接收到實(shí)際運(yùn)行的狀態(tài)量后，經(jīng)解模糊處理得到u。通過(guò)與相應(yīng)的設(shè)定門限值進(jìn)行比較觸發(fā)相應(yīng)程序，提供決策，判斷機(jī)組是否轉(zhuǎn)入檢修狀態(tài)。

4 在融合中心的實(shí)現(xiàn)

該方案采用Sum作為融合中心計(jì)算機(jī)。融合中心流程如圖3。

5 模擬調(diào)試

在現(xiàn)場(chǎng)投運(yùn)過(guò)程中，通過(guò)改變相應(yīng)的輸入?yún)?shù)變化系統(tǒng)能夠很好地觸發(fā)機(jī)組轉(zhuǎn)檢修狀態(tài)，特別在初期投運(yùn)時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)人員都不熟悉設(shè)備的情況下避免了大的經(jīng)濟(jì)損失。投入和未投入融合的停機(jī)和準(zhǔn)確對(duì)比如表2。

6 結(jié)語(yǔ)

發(fā)電系統(tǒng)是一個(gè)非線性時(shí)變系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用工業(yè)以太網(wǎng)進(jìn)行通信，采用阿爾斯通P320系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控，很好地實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)的各個(gè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交換，滿足現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)行要求達(dá)到相應(yīng)的精度。

實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明，該系統(tǒng)的控制方法完全能滿足現(xiàn)場(chǎng)要求，穩(wěn)定性和響應(yīng)時(shí)間等指標(biāo)達(dá)到了預(yù)期。

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