基于RF和ANFIS算法的直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警

丁 顯，徐 進(jìn)，滕 偉，柳亦兵

（1.華北電力大學(xué) 電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與控制教育部重點實驗室，北京 102206；2.魯能新能源（集團(tuán)）有限公司，北京 100020)

風(fēng)電機(jī)組長期處于復(fù)雜工況下運行，機(jī)組的葉片、齒輪箱或發(fā)電機(jī)等大部件嚴(yán)重事故頻發(fā)，給風(fēng)電場安全生產(chǎn)帶來了較大隱患。風(fēng)電機(jī)組長時間傳統(tǒng)的計劃性檢修維護(hù)，必然導(dǎo)致機(jī)組欠維護(hù)和過維護(hù)，機(jī)組早期微弱故障特征往往被強(qiáng)大的背景噪聲掩蓋，在日常巡檢和定期維護(hù)所發(fā)現(xiàn)的故障往往都是無法掩飾的嚴(yán)重故障，不僅會給故障部件帶來不可修復(fù)的損傷，還會導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組二次損傷。因此十分有必要對風(fēng)電機(jī)組大部件進(jìn)行故障預(yù)測預(yù)警，實時掌握故障的發(fā)生發(fā)展演化趨勢，開展風(fēng)電機(jī)組預(yù)防性維護(hù)維修。

國內(nèi)外學(xué)者對于風(fēng)電機(jī)組大部件健康狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷做了大量研究。振動監(jiān)測數(shù)據(jù)對于診斷風(fēng)電機(jī)組齒輪箱和軸承故障具有較好的效果，Zhipeng Feng提出了應(yīng)用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）和能量分離的方法來提取風(fēng)電機(jī)組行星輪微弱故障特征[1]。I.Antoniadou用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸馓崛★L(fēng)電機(jī)組振動信號中蘊含的各頻率成分，用希爾伯特作為解調(diào)方法和Teager-Kaiser能量算子進(jìn)行對比分析[2]。Aijun Hu應(yīng)用全局固有時間尺度分解（EITD）和小波包變換（WPT）-關(guān)聯(lián)維數(shù)相結(jié)合的方法識別風(fēng)電機(jī)組高速軸的故障類型和故障狀態(tài)[3]。W.Y.Liu提出了基于Morlet小波變換和Wigner-Ville分布的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障特征提取方法，用連續(xù)小波變換（CWT）濾除原始振動信號的噪聲成分，該方法能夠使每個瞬時頻率保持較高的能量和分辨率，具有良好的能量聚集性和抑制交叉噪聲[4]。丁雪娟提出應(yīng)用階次窄帶包絡(luò)分析方法來診斷直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組的軸承故障，克服了變轉(zhuǎn)速影響和低頻調(diào)制微弱信號難以提取的問題[5]。李東東應(yīng)用自適應(yīng)EEMD算法將振動信號分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)，通過分形維數(shù)來識別不同類型振動信號，達(dá)到診斷風(fēng)電齒輪箱行星輪的目的[6]。孟玲霞提出了一種基于Gabor重排對數(shù)時頻脊流形早期故障預(yù)警方法，提升了風(fēng)機(jī)齒輪箱早期診斷的精準(zhǔn)程度[7]。但文獻(xiàn)[1]至文獻(xiàn)[7]均不能夠預(yù)測預(yù)警風(fēng)電機(jī)組故障。Andrew Kusiak將風(fēng)電機(jī)組故障依據(jù)嚴(yán)重程度劃分為三類，并提出了通過功率曲線、故障代碼等形式來判斷機(jī)組健康狀態(tài)[8]。Jürgen Herp提出了一種基于貝葉斯方法的風(fēng)電機(jī)組軸承故障預(yù)測方法，該方法應(yīng)用軸承溫度殘差服從高斯正態(tài)分布特性來實現(xiàn)[9]。趙洪山應(yīng)用最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）和統(tǒng)計過程控制（SPC）來分析溫度殘差，預(yù)測齒輪箱故障狀態(tài)［10］。大量故障案例表明，通過單一指標(biāo)預(yù)警機(jī)組故障效果并不明顯。童超提出了采用ReliefF特征選擇與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法判斷風(fēng)電機(jī)組槳距角不對稱故障，并不能夠?qū)嘟堑牟粚ΨQ程度進(jìn)行監(jiān)測監(jiān)控[11]。董玉亮提出局部保持投影（LPP）和自組織映射的故障預(yù)警方法，通過最小量化誤差作為健康狀態(tài)指標(biāo)來預(yù)測齒輪箱故障[12]。董玉亮建立了基于高斯混合模型（GMM）的健康狀態(tài)評價模型，應(yīng)用健康衰退指數(shù)作為評價標(biāo)準(zhǔn)，來預(yù)測評價風(fēng)電齒輪箱故障狀態(tài)[13]。但文獻(xiàn)[12]和[13]只分析了故障前4天的數(shù)據(jù)，不能監(jiān)控故障的發(fā)生演化趨勢。李輝應(yīng)用層次分析法給出了反映風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)的指標(biāo)層，應(yīng)用劣化度指標(biāo)，建立模糊綜合評判模型來評價風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)[14]。肖運啟給出了影響風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)的參數(shù)，采用層次分析法建立各層關(guān)聯(lián)因素，以劣化度為指標(biāo)，應(yīng)用模糊隸屬度加權(quán)進(jìn)行逐層評價[15]。但文獻(xiàn)[14]和[15]在選取風(fēng)電機(jī)組影響風(fēng)電機(jī)組運行狀態(tài)的參數(shù)時沒有詳細(xì)計算各參數(shù)與目標(biāo)值之間的相關(guān)性和相關(guān)度，會給后續(xù)的狀態(tài)評價帶來不確定性。曾承志提出了隱馬爾可夫模型（HMM）和優(yōu)勝劣汰遺傳算法相結(jié)合，來預(yù)測風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障的方法，該方法只能以預(yù)先定義的報警級別來判斷齒輪箱故障狀態(tài)，不能監(jiān)測監(jiān)控并預(yù)警齒輪箱故障演化過程[16]。

根據(jù)文獻(xiàn)綜述，提出應(yīng)用隨機(jī)森林算法（RF）和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（ANFIS）相結(jié)合對直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)故障進(jìn)行預(yù)測預(yù)警的方法。利用隨機(jī)森林算法計算各參數(shù)與目標(biāo)的相關(guān)性及相關(guān)度，解決各參數(shù)間的高維非線性問題；依據(jù)各參數(shù)的重要程度構(gòu)建自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時引入報警閾值的概念，實時監(jiān)控發(fā)電機(jī)故障演化趨勢，提高故障預(yù)測預(yù)警的精準(zhǔn)度。

1 風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警流程

1.1 直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組概述

以1.5 MW直驅(qū)機(jī)組為研究對象，其主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。

表1 風(fēng)電機(jī)組主要技術(shù)參數(shù)

風(fēng)電機(jī)組塔筒采用柔性錐形鋼結(jié)構(gòu)，機(jī)艙通過偏航軸承安裝在塔筒上。葉輪將捕獲的風(fēng)能轉(zhuǎn)變?yōu)樾D(zhuǎn)的機(jī)械能，輪轂將葉片固定在一起，承受葉片傳遞的各種載荷，并傳遞到發(fā)電機(jī)上，發(fā)電機(jī)將旋轉(zhuǎn)的機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能。

該類型機(jī)組監(jiān)控系統(tǒng)記錄了風(fēng)速、葉輪轉(zhuǎn)速、有功功率等共計62個運行參數(shù)。

1.2 直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)

該類型1.5 MW直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)采用外轉(zhuǎn)子方式運行。發(fā)電機(jī)由定子、轉(zhuǎn)子、動定軸和附件構(gòu)成；發(fā)電機(jī)定子由定子支架、鐵芯和繞組及其他附件組成，轉(zhuǎn)子由轉(zhuǎn)子支架和永磁磁極組成。發(fā)電機(jī)為六相輸出，定子采用分?jǐn)?shù)槽，能更好的消除發(fā)電機(jī)諧波影響。

1.3 故障預(yù)警流程

圖1為提出的風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警流程。

圖1 風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警流程

離線部分：首先對風(fēng)電機(jī)組SCADA歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，然后應(yīng)用隨機(jī)森林算法計算各運行參數(shù)的相關(guān)度，最后利用提取的運行參數(shù)構(gòu)建自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用風(fēng)電機(jī)組健康時的運行參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得預(yù)警閾值。在線部分：對實時SCADA數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，利用離線部分提取的運行參數(shù)，計算當(dāng)前狀態(tài)，使用基于ANFIS模型計算的預(yù)警閾值，實現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組故障實時預(yù)警。

2 運行數(shù)據(jù)清洗

2.1 特殊工況分析

風(fēng)電機(jī)組在實際運行中，存在許多特殊工況，如表2所示。

表2 風(fēng)電機(jī)組特殊工況

特殊工況運行會導(dǎo)致機(jī)組實際功率與設(shè)計功率有較大偏差，此時機(jī)組健康狀態(tài)良好，但特殊工況不符合風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警對于數(shù)據(jù)的要求，異常功率點會影響健康狀態(tài)評估。

2.2 實際功率曲線標(biāo)準(zhǔn)化

理論功率曲線是機(jī)組在標(biāo)準(zhǔn)氣壓和空氣密度下能夠達(dá)到的功率曲線。具體到每臺機(jī)組每個時刻，與標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境均存在差異，根據(jù)每臺機(jī)組所處的時間和空間，通過風(fēng)速區(qū)間法計算機(jī)組風(fēng)速對應(yīng)的真實出力范圍。

2.2.1 氣壓標(biāo)準(zhǔn)化

將氣壓折算到風(fēng)電機(jī)組輪轂高度處的氣壓值，10 min氣壓的折算值為

計算得到P10min的范圍值。式中Pm為氣壓實際測量值；Hh為機(jī)組輪轂高度；Hs為測風(fēng)塔氣壓傳感器高度。

2.2.2 空氣密度標(biāo)準(zhǔn)化

空氣密度與氣壓、溫度和濕度相關(guān)，10 min空氣密度折算值為

式中T10min為10 min數(shù)據(jù)的平均氣溫；R0為空氣的氣體常數(shù)；φ為相對濕度；Rw為水蒸氣氣體常數(shù)；Pw為水蒸氣壓力。

2.3 實際功率曲線區(qū)間范圍

根據(jù)實際功率曲線標(biāo)準(zhǔn)化方法，計算當(dāng)氣壓最低和空氣密度最小時的功率曲線及氣壓最高和空氣密度最大時的功率曲線，并繪制圖形。

3 特征參數(shù)提取

3.1 隨機(jī)森林算法

隨機(jī)森林算法（Random Forest，RF）是決策樹的組合，利用bootstrap重抽樣方法從原始樣本中抽取多個樣本，然后對每個bootstrap樣本進(jìn)行決策樹建模，然后組合成多棵決策樹進(jìn)行預(yù)測，并通過投票得出最終預(yù)測結(jié)果。其分類原理和流程如下所示。

① 每棵決策樹由樣本量為K的訓(xùn)練樣本X和隨機(jī)向量θk生成。

② 隨機(jī)向量序列{θk,k=1,2,...K}獨立同分布。

③ 所有決策樹的集合{h(X,θk),k=1,2,...K}。

④ 每個決策樹模型h(X,θk)都有投票權(quán)來選擇輸入變量x的分類結(jié)果。

H(x)表示隨機(jī)森林分類結(jié)果，hi(x)是單個決策樹分類結(jié)果，Y表示分類目標(biāo)，I()為示性函數(shù)。

隨機(jī)森林算法計算流程如下圖2所示。

圖2 風(fēng)電機(jī)組實際功率曲線區(qū)間

3.2 相關(guān)度分析

風(fēng)電機(jī)組是典型的變速、變載荷能量轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，機(jī)組有功功率直接受風(fēng)速、葉輪轉(zhuǎn)速等運行參數(shù)的影響。以有功功率為目標(biāo)，應(yīng)用隨機(jī)森林算法建立相關(guān)度數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，分離并計算影響有功功率的關(guān)鍵參數(shù)及相關(guān)度，對應(yīng)的相關(guān)度如圖3所示。

圖3 隨機(jī)森林算法流程

圖4 風(fēng)電機(jī)組運行參數(shù)相關(guān)度

其中，風(fēng)電機(jī)組62個運行參數(shù)中與有功功率相關(guān)度最緊密的參數(shù)為：電網(wǎng)側(cè)三相電流、風(fēng)速和發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速，故選取這5個變量作為數(shù)據(jù)挖掘的自變量。

4 數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)警模型

自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）是一種綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)的模糊推理系統(tǒng)，該算法具有學(xué)習(xí)機(jī)制和模糊系統(tǒng)的推理能力等優(yōu)點。根據(jù)數(shù)據(jù)清洗結(jié)果，構(gòu)建自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理故障預(yù)警模型。

以兩個輸入，每個輸入有兩個隸屬函數(shù)，單個輸出為例來說明算法的流程，實際應(yīng)用中輸入變量及每個變量的隸屬函數(shù)可以有更多個，兩個輸入兩個隸屬函數(shù)的ANFIS模型計算流程如下：

第一層：該層輸出記為

圖5 兩個輸入單輸出的1階推理ANFIS模型

其中N為輸入變量個數(shù)，M為每個變量的隸屬函數(shù)個數(shù)，μij(xi)為第i個輸入的第j個隸屬函數(shù)。模型中總共包含NM個隸屬函數(shù)，加入隸屬函數(shù)為高斯型，則每個隸屬函數(shù)有2個參數(shù)，總共需要優(yōu)化2NM個參數(shù)，若隸屬函數(shù)為三角形或鐘形，則需要3NM個參數(shù)，這部分參數(shù)稱為前提參數(shù)。第一層的意義在于將精確的變量值轉(zhuǎn)換為隸屬不同模糊集的隸屬度，是模糊化操作。

第二層：對每個輸入變量的模糊輸出進(jìn)行組合，得到MN個模糊規(guī)則，采用代數(shù)積算子得到規(guī)則激勵強(qiáng)度。

第三層：對第二層的規(guī)則激勵強(qiáng)度歸一化處理。

第四層：根據(jù)Sugeno函數(shù)式推理方式計算每條推理結(jié)果。

由此可見，單條推理有N+1個參數(shù)，總共有MN條規(guī)則，參數(shù)總數(shù)為(N+1)×MN個，與第一層前提參數(shù)對應(yīng)，稱為結(jié)論參數(shù)。

第五層：綜合第三層和第四層求和得到最后輸出。

ANFIS模型的參數(shù)優(yōu)化以最小化模型輸出與實際輸出之間的均方誤差為目標(biāo)。

5 案例分析

5.1 機(jī)組故障描述

某風(fēng)電場33臺直驅(qū)機(jī)組，運行時間超過四年。某臺機(jī)組在正常運行過程中監(jiān)控系統(tǒng)報發(fā)電機(jī)斷路器故障、變流器觸發(fā)故障。經(jīng)檢查未發(fā)現(xiàn)異常，啟動機(jī)組后，再次報斷路器故障后，機(jī)組不能啟動，截取跳閘時運行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，機(jī)側(cè)斷路器先于網(wǎng)側(cè)斷路器跳閘。

5.2 數(shù)據(jù)清洗及預(yù)分析

通過監(jiān)控系統(tǒng)調(diào)取該故障機(jī)組和正常機(jī)組四年運行數(shù)據(jù)，采用標(biāo)準(zhǔn)化功率曲線算法將偏離標(biāo)準(zhǔn)化功率曲線的數(shù)據(jù)點進(jìn)行剔除。圖6所示為故障機(jī)組在運行第一年內(nèi)數(shù)據(jù)清洗后的功率曲線。

圖6 故障機(jī)組數(shù)據(jù)清洗后功率曲線

圖7列出了機(jī)組全壽命周期風(fēng)速（m/s）、有功功率（kW）、轉(zhuǎn)速（r/min）及網(wǎng)側(cè)三相電流（A）的運行情況。5個運行參數(shù)基本處于正常范圍內(nèi)。

在機(jī)組出現(xiàn)嚴(yán)重故障停機(jī)時，功率、轉(zhuǎn)速及電流值均沒有明顯變化，難以通過運行數(shù)據(jù)評估機(jī)組健康狀態(tài)。但在1 080天時，機(jī)組出現(xiàn)電流反向過大，持續(xù)約1個小時。

5.3 發(fā)電機(jī)故障預(yù)警

以故障機(jī)組運行第1年經(jīng)數(shù)據(jù)清洗后的運行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，有功功率為目標(biāo)變量，風(fēng)速、轉(zhuǎn)速和網(wǎng)側(cè)三相電流為自變量，構(gòu)建ANFIS模型，接下來三年的運行數(shù)據(jù)作為測試集，代入訓(xùn)練好的ANFIS模型。

圖7 機(jī)組全壽命周期運行數(shù)據(jù)

機(jī)組運行初期處于健康狀態(tài)，由訓(xùn)練模型得到有功功率誤差應(yīng)服從正態(tài)分布，如果機(jī)組在后續(xù)運行中出現(xiàn)故障或故障風(fēng)險，機(jī)組的測試數(shù)據(jù)在健康模型中的誤差結(jié)果必然偏離正態(tài)分布，偏離越嚴(yán)重，說明機(jī)組健康狀態(tài)越惡劣。

圖8為故障機(jī)組在ANFIS模型下的訓(xùn)練誤差和測試誤差，黃色波動線條表示訓(xùn)練誤差，藍(lán)色為測試誤差，以訓(xùn)練誤差的最大值作為機(jī)組健康狀態(tài)的報警閾值。

圖8 故障機(jī)組的ANFIS訓(xùn)練和測試誤差

有兩處（720天和1 080天）超過報警閾值，但持續(xù)時間較短，為運行中的異常點。隨著時間的推移，從第1 100天開始，測試誤差已經(jīng)越過報警閾值，且有連續(xù)逐漸增長的趨勢，說明機(jī)組的故障狀態(tài)正在逐步惡化。

為說明算法普遍性和適用性，對正常機(jī)組進(jìn)行故障預(yù)測，結(jié)果如圖9。

正常機(jī)組在測試階段誤差沒有超過報警閾值，機(jī)組發(fā)電機(jī)運行狀態(tài)良好。

圖9 正常機(jī)組的ANFIS訓(xùn)練和測試誤差

6 結(jié)語

應(yīng)用直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組自投運以來的運行數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度數(shù)據(jù)挖掘，研究機(jī)組發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)演化趨勢及故障預(yù)警，根據(jù)預(yù)警結(jié)果，合理安排備品備件儲備，調(diào)整檢修維護(hù)計劃，對于提高風(fēng)電機(jī)組安全穩(wěn)定運行，降低突發(fā)性事故導(dǎo)致的二次傷害，節(jié)約運維成本具有重要意義。

（1）充分考慮直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組運行工況復(fù)雜多變、各類型狀態(tài)信息量繁雜的特點，采用隨機(jī)森林算法對機(jī)組的62個運行參數(shù)進(jìn)行相關(guān)度計算和降維處理，得到與機(jī)組發(fā)電機(jī)運行相關(guān)度最密切的5個運行參數(shù)。

（2）分析了機(jī)組運行時的異常工況，并對實際功率進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，用標(biāo)準(zhǔn)化功率曲線對運行數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，得到無干擾歷史數(shù)據(jù)。

（3）基于某故障機(jī)組清洗后運行數(shù)據(jù)，構(gòu)建ANFIS模型，以機(jī)組運行第一年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，得到機(jī)組發(fā)電機(jī)故障預(yù)警閾值；以機(jī)組后續(xù)運行數(shù)據(jù)作為測試集，構(gòu)建ANFIS模型對發(fā)電機(jī)進(jìn)行故障預(yù)警，得到機(jī)組在發(fā)生嚴(yán)重故障停機(jī)一年前，開始帶故障隱患運行，直至故障前期，測試誤差多次整體超過報警閾值，證明了算法的適用性和可靠性。

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