風(fēng)力發(fā)電機(jī)典型智能故障診斷方法綜述

劉 洋， 丁云飛

(上海電機(jī)學(xué)院 電氣學(xué)院， 上海 201306)

風(fēng)力發(fā)電機(jī)典型智能故障診斷方法綜述

劉 洋， 丁云飛

(上海電機(jī)學(xué)院 電氣學(xué)院， 上海 201306)

隨著風(fēng)電裝機(jī)容量的持續(xù)增長，風(fēng)能在能源中占比不斷增加，對風(fēng)電機(jī)組的故障診斷和故障預(yù)測提出了更高的要求。根據(jù)故障診斷類別與風(fēng)力發(fā)電機(jī)基本結(jié)構(gòu)，對比分析了相應(yīng)的智能診斷方法，并給出每類算法的改進(jìn)方法。通過對不同算法理論與實(shí)驗(yàn)的比較分析，給出了當(dāng)前智能故障診斷方法在風(fēng)力發(fā)電機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域中的現(xiàn)狀、存在的問題。

風(fēng)電機(jī)組； 故障診斷； 主要部件； 智能算法

風(fēng)能作為一種清潔無污染的新能源，已受到各個國家的廣泛關(guān)注，在世界范圍內(nèi)得到了大力發(fā)展。風(fēng)力發(fā)電不僅在世界能源格局變更的進(jìn)程中的起到重大推動作用，更是解決當(dāng)前環(huán)境污染愈發(fā)惡化的重要手段之一。根據(jù)全球風(fēng)能理事會(GWEC)的統(tǒng)計(jì)[1]，截至2016年底，全球風(fēng)電裝機(jī)容量達(dá)到486.790 GW，比2015年新增54.642 GW，年度市場增長率達(dá)到12.6%；其中，至2016年底，中國的總裝機(jī)容量達(dá)到168.732 GW，比2015年增長了23.370 GW，增長率為16.1%?！讹L(fēng)能2050》報告預(yù)測[2]，到2050年全球可再生能源供電可實(shí)現(xiàn)100%，其中，風(fēng)電占比可達(dá)到40%。

然而，隨著風(fēng)電機(jī)組容量的不斷擴(kuò)張，對風(fēng)電設(shè)備可靠性的要求也越來越高。文獻(xiàn)[3]中指出，對于實(shí)現(xiàn)“2030年風(fēng)能20%占比”的目標(biāo)，當(dāng)前最大的挑戰(zhàn)是風(fēng)電機(jī)組性能的提高和維護(hù)及運(yùn)營成本的降低。因此，降低風(fēng)電機(jī)組維護(hù)和運(yùn)營成本，提高其可靠性和穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)及時、有效的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷，是當(dāng)前亟待解決的關(guān)鍵問題。風(fēng)電機(jī)組通常安裝在較為偏遠(yuǎn)的地區(qū)，環(huán)境惡劣，設(shè)備維護(hù)較難；同時，意外故障造成的維修不僅會導(dǎo)致成本增加，還會使生產(chǎn)時間滯后。此外，隨著風(fēng)電機(jī)組老化，部件失效，電力生產(chǎn)性能也會下降，最終嚴(yán)重影響效益。因此，通過監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對風(fēng)電機(jī)組基于條件的維護(hù)和性能調(diào)整，而不是基于固定時間間隔的維護(hù)檢修和性能調(diào)整，是非常必要的。來自其他行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)表明，狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷在故障發(fā)生到二次損害階段或引發(fā)災(zāi)難性破壞之前，可以延長設(shè)備壽命，減少日常維護(hù)成本。本文主要針對風(fēng)電機(jī)組各重要設(shè)備的智能故障診斷方法的現(xiàn)狀進(jìn)行了深入研究，并分類和整理了各種故障診斷方法，得出它們的優(yōu)缺點(diǎn)以及適用范圍等結(jié)論。

1 故障診斷與故障預(yù)測分析與分類

故障診斷和預(yù)測的目的是要及時隔離導(dǎo)致系統(tǒng)故障的組件或子組件，使系統(tǒng)免于故障的產(chǎn)生。故障診斷的一般順序?yàn)楣收闲畔⑸?、故障假設(shè)生成、故障假設(shè)鑒別[4-5]。

故障預(yù)測與故障診斷的最主要區(qū)別在于故障發(fā)生的先后順序不同[3]，此外，兩者的方法和技術(shù)是相通的，可將可能發(fā)生的潛在故障視為故障來進(jìn)行診斷分析。當(dāng)前基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)測技術(shù)可分為兩類[6]：基于歷史數(shù)據(jù)的故障辨識模型和基于實(shí)時數(shù)據(jù)的故障判別模型。以基于數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)為例，可根據(jù)其歷史故障運(yùn)行數(shù)據(jù)對已發(fā)生故障的信息進(jìn)行挖掘，以此建立辨識模型；也可根據(jù)其歷史正常運(yùn)行數(shù)據(jù)估計(jì)該時刻正常運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過估計(jì)值與實(shí)際測量的監(jiān)測值進(jìn)行殘差分析，根據(jù)閾值建立判別模型。故障診斷技術(shù)主要應(yīng)用于故障已經(jīng)發(fā)生的情況，需采用故障數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，確定故障類型與故障原因。

隨著故障診斷領(lǐng)域的更新迭代，對故障診斷方法的分類也越來越多。文獻(xiàn)[7]中將故障診斷方法分為3大類，即基于定量模型的方法、基于定性模型的方法和基于過程歷史數(shù)據(jù)的方法。文獻(xiàn)[8]中將故障診斷方法進(jìn)一步歸納為基于解析模型的方法、基于信號分析的方法和基于知識的方法,并指出，對于風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障診斷，主要采用傳統(tǒng)診斷、數(shù)學(xué)診斷、智能診斷等方法，并給出了各種方法的具體內(nèi)容，如表1所示。

表1 風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法分類

近年來，隨著人工智能技術(shù)不斷成熟、專家系統(tǒng)不斷完善，在故障診斷領(lǐng)域引入了大量的智能算法，出現(xiàn)了更高效、迅速、低成本的智能故障診斷方法，如結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)度分析、模糊理論、D-S證據(jù)理論等[9]。本文主要綜述風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷中的典型智能診斷方法。

2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障統(tǒng)計(jì)分析

風(fēng)力發(fā)電機(jī)由變槳系統(tǒng)、葉輪、發(fā)電機(jī)、液壓系統(tǒng)、偏航系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、控制與安全系統(tǒng)、塔架、機(jī)艙、基礎(chǔ)等部分組成，如圖2所示。

圖2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)

文獻(xiàn)[3]中的研究表明，通過狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對所有故障的預(yù)測和診斷是不現(xiàn)實(shí)的，對故障需要進(jìn)行有針對性地修復(fù)。本文根據(jù)文獻(xiàn)[10-13]中的故障調(diào)查數(shù)據(jù)，使用停機(jī)時間和故障次數(shù)(故障率)作為參考量，給出了故障率較高的部件的年平均故障率和年平均故障停機(jī)時間，如圖3所示。

圖3 年平均故障率和年平均故障停機(jī)時間

此外，根據(jù)《全國風(fēng)電設(shè)備運(yùn)行質(zhì)量狀況調(diào)查報告(2012年)》[14]故障統(tǒng)計(jì)分析顯示，在2011-07-01—2012-06-30期間，共統(tǒng)計(jì)各類故障2 434次，其中，根據(jù)故障發(fā)生次數(shù)計(jì)算，故障率較高的部件主要為發(fā)電機(jī)、變頻器、齒輪箱和變槳系統(tǒng)；根據(jù)平均排除故障時間最長為依據(jù)，則故障主要集中在葉片、控制系統(tǒng)、發(fā)電機(jī)和齒輪箱部位。表2給出了風(fēng)電機(jī)組不同部件的故障統(tǒng)計(jì)匯總。

表2 風(fēng)電機(jī)組不同部件的故障統(tǒng)計(jì)匯總

考慮上述因素，下文主要針對發(fā)電機(jī)、齒輪箱、葉片和變頻器4個部件具體分析它們的故障診斷和狀態(tài)檢測方法。

3 各部件故障分析與診斷方法比較

3.1 各部件故障分析

發(fā)電機(jī)是風(fēng)電機(jī)組的主要核心部件之一，其功能是將旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能，為電氣系統(tǒng)供電。發(fā)電機(jī)常見的故障包括發(fā)電機(jī)振動過大、發(fā)電機(jī)過熱、軸承過熱、定子或轉(zhuǎn)子線圈短路、轉(zhuǎn)子斷條等。

齒輪箱是風(fēng)電機(jī)組中的一個重要部件，屬于傳動系統(tǒng)，其主要功能是將風(fēng)輪在風(fēng)力作用下所產(chǎn)生的動力傳遞給發(fā)電機(jī)，并使其調(diào)整至相應(yīng)轉(zhuǎn)速。齒輪箱由齒輪、軸承、軸和箱體4個部分組成，常見的故障有齒輪損傷、齒面膠合、斷齒、軸承過熱、軸承磨損失效、軸承疲勞失效、軸不對中等。

葉片是風(fēng)電機(jī)組中的重要部件，通過它將流動空氣中的動能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，再傳遞到發(fā)電機(jī)中轉(zhuǎn)化為電能。由于葉片直接暴露在自然環(huán)境中，容易受到惡劣環(huán)境的破壞，其常見的故障有表面覆冰、裂紋、彎曲，以及疲勞失效等。然而，僅通過發(fā)電機(jī)端的數(shù)據(jù)很難診斷出葉片故障[15],故研究人員關(guān)注、研究的熱點(diǎn)在于建立安全、有效、迅速的傳感器網(wǎng)絡(luò)[16-17]。

變頻器在風(fēng)電機(jī)組中的主要作用是將電壓和頻率不變的交流電變換成電壓、頻率可變的交流電，從而降低發(fā)電機(jī)啟動時造成的沖擊載荷，達(dá)到軟啟動的目的。變頻器的故障主要有過電壓、過電流、誤動作、過熱、欠電壓等。如文獻(xiàn)[18]中采用自組織特征映射(Self-organizing Feature Map, SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即自學(xué)習(xí)非方向性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此方法適用于風(fēng)電場數(shù)據(jù)不足的情況；同時，由于不需要在訓(xùn)練前定義故障類型，故可以隨時增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提高了靈活度。

3.2 智能故障診斷方法

根據(jù)風(fēng)電機(jī)組各部分故障診斷的狀況，可以歸納得到各部件典型的智能故障診斷方法如表3所示。

表3風(fēng)電機(jī)組主要部件的智能診斷方法

Tab.3 Intelligent diagnosis methods of main components in a wind turbine

名稱智能故障診斷方法發(fā)電機(jī)支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、群智能優(yōu)化、證據(jù)理論齒輪箱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析、支持向量機(jī)、群智能優(yōu)化、證據(jù)理論葉片模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變頻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、專家系統(tǒng)

按照風(fēng)機(jī)常見智能診斷方法的應(yīng)用廣泛度，本文著重介紹與支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析、信息融合相關(guān)的智能故障診斷方法。

3.2.1 支持向量機(jī)(SVM) SVM作為一種監(jiān)督分類模型，被廣泛應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組故障診斷中，具體方法如下：① 通過深度學(xué)習(xí)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取故障特征，并結(jié)合SVM進(jìn)行分類處理；② 通過一些改進(jìn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，如聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)、核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis，KPCA)等提取特征向量，降低異常值影響；③ 通過引入模糊隸屬度來使用模糊SVM，以降低異常值影響；④ 利用半監(jiān)督SVM，使用無標(biāo)簽樣本輔助學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，提高分類的精確度。

文獻(xiàn)[19-20]中采用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，并結(jié)合SVM進(jìn)行分類，提高了SVM對于故障特征樣本較大時的挖掘能力和穩(wěn)定性，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。另外，文獻(xiàn)[20]中提出了一種自適應(yīng)提取故障時域與頻域特征的方法，利用層疊降噪自動編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，將特征作為粒子群SVM的輸入向量進(jìn)行故障診斷；實(shí)驗(yàn)證明，該方法省去了大量信號處理與專家診斷經(jīng)驗(yàn)的時間成本，獲得了較高的分類精度。

文獻(xiàn)[21]中提出一種局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition, LCD)、信息熵和SVM相結(jié)合的方法，先采用LCD對機(jī)械振動信號進(jìn)行分解，在提取出運(yùn)行狀態(tài)的信息熵特征后，使用SVM進(jìn)行分類；實(shí)驗(yàn)證明，采用LCD信息熵作為SVM的輸入特征向量，優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)信息熵結(jié)合的特征提取方法，更適用于檢測滾動軸承或軸承外圈的故障。

文獻(xiàn)[22]中為了解決已有的模糊SVM(FSVM)中模糊隸屬度求解困難和易陷入局部最小值等問題，提出了結(jié)合EMD和粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，PSO)改進(jìn)后的FSVM算法，即利用PSO全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，優(yōu)化使用模糊C均值算法求解模糊隸屬度。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的FSVM模型有更高的抗噪能力和分類性能。

文獻(xiàn)[23]中為解決大樣本故障數(shù)據(jù)標(biāo)記困難的問題，利用拉普拉斯支持向量機(jī)(LapSVM)半監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，即利用無標(biāo)記樣本輔助有標(biāo)記樣本進(jìn)行訓(xùn)練，提高了分類器的性能；該方法主要針對有標(biāo)記樣本數(shù)量較少的情況。實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該方法的有效性，與傳統(tǒng)SVM相比，提高了外圈故障診斷的準(zhǔn)確率。

文獻(xiàn)[21-23]中均采用了美國Case Western Reserve University軸承數(shù)據(jù)中心的同種數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)參數(shù)如下：轉(zhuǎn)速為1 797 r/min，故障損傷直徑為0.177 8 mm，采樣頻率為12 kHz，每個樣本長度為1 024；并通過實(shí)驗(yàn)檢測了軸承的4種狀態(tài)：正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、滾動體故障和外圈故障。本文匯總、比較了它們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如表4所示。

表4 軸承故障診斷準(zhǔn)確率對比

由表可見，在發(fā)電機(jī)軸承故障診斷仿真實(shí)驗(yàn)中，采用傳統(tǒng)SVM進(jìn)行軸承故障診斷的準(zhǔn)確率平均值最低，尤其是外圈故障診斷的準(zhǔn)確率僅有56%；結(jié)合LCD信息熵的SVM算法診斷的準(zhǔn)確率最高，結(jié)合EMD信息熵的方法次之，由此可見，通過信號分解的方法提取故障特征信息是提高診斷精確度最有效的途徑；相比之下，F(xiàn)SVM和改進(jìn)的FSVM方法對于正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障和外圈故障的診斷效果較優(yōu)。

3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 當(dāng)前，對結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法的研究主要集中在以下方面：① 結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用改進(jìn)的自動編碼器對信號進(jìn)行自動特征提取，或通過改進(jìn)基準(zhǔn)回歸器，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障分類；② 在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中使用如小波包分解、主成分分析，或結(jié)合大數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行特征向量提取，在保證分類精度的前提下提高收斂速度； ③ 使用遺傳算法、粒子群算法等智能優(yōu)化算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，改善其全局搜索效果，提高收斂速度；④ 利用無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在不需要樣本訓(xùn)練的情況下即可實(shí)現(xiàn)故障分類，降低成本。

為解決自動編碼器提取相似特征和因移位變體屬性而錯誤分類的問題，文獻(xiàn)[24]中研究了歸一化稀疏自動編碼器(NSAE)構(gòu)建的局部連接網(wǎng)絡(luò)(LCN)，即NSAE-LCN，用于智能故障診斷。先使用NSAE從LCN局部層的輸入信號中學(xué)習(xí)各種有意義的特征，然后在特征層中獲得移位不變特征，最終識別輸出層中的機(jī)械健康狀況。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LCN有助于產(chǎn)生移位不變特征，并有效識別機(jī)械健康狀況。同理，文獻(xiàn)[25]中利用堆疊降噪自動編碼器提取信號特征，結(jié)合Softmax分類器實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在合適的參數(shù)下，采用該方法進(jìn)行故障診斷的精確度高達(dá)99.86%。而文獻(xiàn)[26]中研究了元回歸器與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，先對基準(zhǔn)回歸器進(jìn)行訓(xùn)練，由自動編碼器輸出特征向量，利用元回歸器進(jìn)行預(yù)測，實(shí)驗(yàn)表明，準(zhǔn)確度優(yōu)于僅使用基準(zhǔn)回歸器進(jìn)行訓(xùn)練的結(jié)果。

文獻(xiàn)[27]中利用小波包分解法消除故障數(shù)據(jù)中的噪聲點(diǎn)，并提取特征向量，然后輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類；結(jié)合大型風(fēng)力發(fā)電廠的實(shí)例應(yīng)用，證明了該方法的有效性。文獻(xiàn)[28]中應(yīng)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，結(jié)合彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD)實(shí)現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障分析。文獻(xiàn)[29]中先使用自組織模糊聚類算法對風(fēng)機(jī)上振動傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后，使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析故障，從而避免了算法陷入局部最優(yōu)，提高了分類精度；同時，與模糊聚類Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，自組織模糊聚類Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度也有很大提高。

文獻(xiàn)[30]中提出一種基于蟻群優(yōu)化(AC)和微分進(jìn)化優(yōu)化(DE)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷方法，利用AC改善了DE收斂速度慢的缺點(diǎn);然后,用AC-DE算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。文獻(xiàn)[31]中利用PSO算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)的權(quán)值和閾值。另外，將和聲搜索算法和蟻群算法相結(jié)合[32]、引入收縮因子改進(jìn)PSO算法[33]等方法都能優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。

3.3.3 聚類分析 模糊C均值聚類算法(FuzzyCMeans, FCM)在風(fēng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域?qū)儆谳^為成熟的技術(shù)，一類方法可使用智能優(yōu)化算法優(yōu)化聚類過程，降低初值的影響，提高精度；另一類方法引入核函數(shù)，使用KFCM進(jìn)行故障診斷,但還須解決核參數(shù)的選取問題，避免模型過于復(fù)雜。

文獻(xiàn)[34]中提出了一種基于親和力傳播聚類算法和自適應(yīng)特征選擇技術(shù)的智能故障診斷方法，利用EEMD和小波包變換提取振動信號中的故障特征信息；同時，為提高聚類算法的效率，避免維數(shù)災(zāi)難，研究了一種自權(quán)重特征選擇與冗余特征消除算法。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能自動選取最優(yōu)特征，大大降低了計(jì)算負(fù)擔(dān)，并提高了聚類算法的精度，能夠精確檢測軸承的異常情況，同時識別不同程度的故障類別。

常規(guī)分類方法需要已知的歷史樣本作監(jiān)督訓(xùn)練，然而對于風(fēng)機(jī)的故障診斷，這一過程需要耗費(fèi)大量成本。為解決這一問題，文獻(xiàn)[35]中利用基于核函數(shù)的模糊C均值算法(KFCM)通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類分析來診斷已知及未知的故障，實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該算法對于未知樣本的診斷結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)[36]中利用自適應(yīng)共振神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ART2無監(jiān)督的特點(diǎn)進(jìn)行初步分類，然后利用C均值聚類算法對結(jié)果進(jìn)行修正，從而提高了分類精度。文獻(xiàn)[37]中提出一種基于EEMD、奇異譜熵和FCM算法的故障診斷方法，并結(jié)合齒輪箱振動數(shù)據(jù)作EMD的對比實(shí)驗(yàn)，證明了該方法的可行性和有效性。

3.4 信息融合

近年來，信息融合技術(shù)在各個領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。信息融合或數(shù)據(jù)融合技術(shù)是將多傳感器探測到的多源信息按一定規(guī)則進(jìn)行分析、過濾、綜合及相關(guān)合成處理，并完成決策和估計(jì)任務(wù)的過程。信息融合技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)級、特征級、決策級3個層次的融合[38]。其中，應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷方面的智能算法，主要包括特征級融合中的特征提取與決策級融合中的模式識別與決策，涉及到的有關(guān)理論有隨機(jī)集、粗糙集、模糊集、證據(jù)理論等[38-43]。文獻(xiàn)[39-41]中通過對收集的數(shù)據(jù)在特征提取時結(jié)合隨機(jī)集、粗糙集、模糊集等技術(shù)手段，對特征屬性進(jìn)行約簡，然后作為輸入樣本進(jìn)行故障診斷分類；或直接將故障類型作為決策屬性，利用智能優(yōu)化算法將連續(xù)屬性離散化，然后對離散屬性進(jìn)行約簡，生成簡化后的故障規(guī)則決策表，都達(dá)到了較好的診斷效果。

D-S證據(jù)理論作為人工智能領(lǐng)域中的一種經(jīng)典方法，在故障診斷領(lǐng)域主要作為決策級融合的方法，即利用D-S合成規(guī)則，根據(jù)特征屬性求出證據(jù)進(jìn)行融合，從而為故障診斷做出決策。

文獻(xiàn)[42]中提出一種基于隨機(jī)模糊變量(RFV)的K-NN證據(jù)融合方法，根據(jù)故障特征歷史樣本構(gòu)建RFV形式的故障樣板模式，利用K-NN算法獲取測試樣本的K個近鄰歷史樣本，并定義它們的RFV待檢模式；經(jīng)樣板模式和待檢模式的匹配得到K個診斷證據(jù)，通過融合做出最終的故障決策；實(shí)驗(yàn)證實(shí)了此方法的穩(wěn)定性和有效性。

文獻(xiàn)[43]中提出一種基于最小二乘SVM和D-S證據(jù)理論的變壓器故障診斷方法。將最小二乘SVM多分類模型輸出的后驗(yàn)概率作為D-S證據(jù)理論的基本概率，并求取D-S證據(jù)理論的基本概率分配函數(shù)值進(jìn)行分配，然后用D-S合成規(guī)則和決策規(guī)則完成故障診斷。實(shí)驗(yàn)同樣證實(shí)了該方法的有效性。

4 結(jié) 語

近年來，隨著風(fēng)力發(fā)電機(jī)裝機(jī)容量的不斷增長與風(fēng)電占比的不斷提高，鑒于風(fēng)電機(jī)組常在較為惡劣環(huán)境下工作，對風(fēng)機(jī)的可靠性提出了更高的要求。

風(fēng)電機(jī)組的故障診斷主要包括特征提取與故障診斷兩部分。對于特征提取，當(dāng)前研究熱點(diǎn)集中于基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，即統(tǒng)計(jì)分析法、信號處理法與人工智能法[44]。其中，目前應(yīng)用最廣的有多元統(tǒng)計(jì)分析法[45]、變模式分解[46]、改進(jìn)型EMD[47-48]，改進(jìn)型時時變換[49]等。特征提取方法是為了對系統(tǒng)運(yùn)行與故障狀況進(jìn)行分析，降低信號特征向量中的噪聲與異常值，為后續(xù)故障診斷過程提取重要的特征信息。隨著系統(tǒng)復(fù)雜性與不確定性的不斷增加，特征信息維度也隨之上升，如何在復(fù)雜非線性系統(tǒng)中避免維數(shù)災(zāi)難，并保證診斷的準(zhǔn)確性，是未來研究的方向之一；同時，對于故障特征偏離正常特征較小的情況，部分方法也存在無法成功提取的局限性。

此外，利用信息融合領(lǐng)域中的隨機(jī)集、粗糙集、模糊集等理論對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理或提取特征屬性也是當(dāng)下的研究熱點(diǎn)之一。粗糙集法既可作為故障診斷模型輸入特征信息約簡、降低維度的方法，又可約簡故障決策規(guī)則表，從而簡化決策過程。

對于故障診斷過程，本文主要集中分析了與SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析相關(guān)的智能診斷方法。其中，除了對算法本身的優(yōu)化改進(jìn)，隨著深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域應(yīng)用的推廣，自動編碼器以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取和故障診斷的方法正受到越來越多的關(guān)注。但需要注意的是，雖然深度網(wǎng)絡(luò)具有準(zhǔn)確度高、普遍適用、高效的優(yōu)點(diǎn)，但同樣存在著訓(xùn)練成本高、模型建立難的問題。

D-S證據(jù)理論作為最終決策融合的方法，同樣可以進(jìn)行故障診斷。但是，由于故障模型的不同，根據(jù)D-S合成規(guī)則進(jìn)行證據(jù)合成的過程可能較為繁瑣，未來可以此為方向繼續(xù)進(jìn)行研究。

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Review of Typical Intelligent Fault Diagnosis Methods for Wind Turbine

LIUYang,DINGYunfei

(School of Electrical Engineering, Shanghai Dianji University, Shanghai 20106, China)

With continuous increase of wind power installation capacity and the rising proportion of wind energy among all forms of energy supply, wind turbine fault diagnosis and fault prediction are in a high demand. Based on the categories of fault diagnosis and the basic structures of wind turbine, corresponding intelligent diagnosis methods are compared, and methods of improvement for each type of algorithm are proposed. By comparing the theory and experimental results of different algorithms, the present situation and existing problems of intelligent fault diagnosis methods for wind turbine applications are presented.

wind turbine; fault diagnosis; main component; intelligent algorithm

2017 -09 -10

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(11302123)；上海市浦江人才計(jì)劃項(xiàng)目資助(15PJ1402500)；上海市教育委員會科研創(chuàng)新項(xiàng)目資助(14YZ163)；上海市教育委員會和上海市教育發(fā)展基金會“晨光計(jì)劃”項(xiàng)目資助(13CG63)

劉 洋(1992-)，男，碩士生，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、模式識別、人工智能、故障診斷在風(fēng)電領(lǐng)域的應(yīng)用，E-mail：1031829038@qq.com

丁云飛(1976-)，女，教授，博士，主要研究方向?yàn)槟Ｊ阶R別、智能控制、故障診斷、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘，E-mail：dingyf@sdju.edu.cn

2095 - 0020(2017)06 -0353 - 08

TM 614

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