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    基于安全監(jiān)測(cè)的水庫岸坡PHM系統(tǒng)框架及故障預(yù)測(cè)技術(shù)研究

    2018-09-01 02:55:22明,黃銘,2
    水利科技與經(jīng)濟(jì) 2018年6期
    關(guān)鍵詞:岸坡水位水庫

    李 明,黃 銘,2

    (1.合肥工業(yè)大學(xué) 土木與水利工程學(xué)院,合肥 230009; 2.三峽大學(xué) 三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 宜昌 443000)

    0 引 言

    隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展,對(duì)清潔可再生能源的需求不斷增大,我國(guó)對(duì)水電資源的開發(fā)利用已經(jīng)到了前所未有的發(fā)展時(shí)期。據(jù)初步統(tǒng)計(jì),我國(guó)已建成10×104m3及以上水庫達(dá)9.8×104座,總庫容達(dá)到9 323×108m3[1],水庫的安全穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)成為現(xiàn)階段水庫管理的主要內(nèi)容,而水庫岸坡的變形破壞是影響水庫安全、可靠、穩(wěn)定運(yùn)行的主要因素。

    水庫岸坡由于其地形地貌、地層巖性、組成物質(zhì)和演化過程的不同,且受到實(shí)時(shí)的水文環(huán)境和地質(zhì)條件的綜合作用[2],在降雨、庫水位升降、地質(zhì)災(zāi)害等外界因素的影響下,始終處于一種復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的狀態(tài)。因此,水庫岸坡作為復(fù)雜的動(dòng)態(tài)運(yùn)行系統(tǒng),在外界條件的影響下,使得岸坡的水文地質(zhì)條件、應(yīng)力條件和巖土體強(qiáng)度發(fā)生變化,導(dǎo)致水庫岸坡發(fā)生侵蝕、崩塌、滑移等自然災(zāi)害,減少有效庫容,引發(fā)次生災(zāi)害,使岸坡系統(tǒng)不能保證水庫多樣性功能的實(shí)現(xiàn),增加水庫的運(yùn)營(yíng)成本,降低水庫的生命周期,致使水庫岸坡發(fā)生故障。

    隨著水利工程規(guī)模的增大,水庫岸坡面對(duì)的環(huán)境更加復(fù)雜,其運(yùn)行和維護(hù)的成本越來越高[3]。如果岸坡在生命周期內(nèi)結(jié)構(gòu)老化,裂縫發(fā)育形成局部滑動(dòng)面,將導(dǎo)致岸坡位移增大,其發(fā)生坍塌、滑坡、崩岸等故障和功能失效的概率將增大,岸坡失穩(wěn)的風(fēng)險(xiǎn)性提高。所以,根據(jù)安全監(jiān)測(cè)結(jié)果及時(shí)對(duì)水庫岸坡的故障進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)水庫岸坡進(jìn)行維修加固是保障其安全運(yùn)行的主要措施。

    傳統(tǒng)的事后維修、定期維修等維修保障方式,存在資源浪費(fèi)、診斷能力差、預(yù)警不及時(shí)等缺點(diǎn),不能夠達(dá)到預(yù)防性維修的目的,不滿足復(fù)雜系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)可承受性的要求。為克服傳統(tǒng)維修保障方式的缺陷并適應(yīng)現(xiàn)代水庫岸坡維修保障的發(fā)展需求,將國(guó)外先進(jìn)的故障預(yù)測(cè)與健康管理(prognostics and health management, PHM)技術(shù)應(yīng)用于水庫岸坡,研究建立水庫岸坡PHM系統(tǒng)框架,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬岸坡未來時(shí)間段內(nèi)位移變化的趨勢(shì),提前預(yù)測(cè)岸坡功能性故障,為水庫岸坡的維修決策提供有力的支撐。

    1 PHM的概念和水庫岸坡PHM框架研究

    PHM是當(dāng)前美軍裝備維修保障的一項(xiàng)重要技術(shù),在聯(lián)合攻擊機(jī)、艦船、雷達(dá)、導(dǎo)彈等領(lǐng)域已經(jīng)廣泛應(yīng)用[4]。我國(guó)早期的PHM技術(shù)主要應(yīng)用于航空領(lǐng)域,用以監(jiān)控飛機(jī)或發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)。隨著PHM技術(shù)的成熟,我國(guó)在高速鐵路、大型橋梁、堤壩等領(lǐng)域逐漸開始引用PHM技術(shù)[5-6],借助智能系統(tǒng)的故障診斷和預(yù)測(cè),以實(shí)現(xiàn)自主式維修。

    PHM是借助先進(jìn)的傳感器,通過即時(shí)監(jiān)測(cè)對(duì)系統(tǒng)的工況信息進(jìn)行采集,借助各種智能算法對(duì)系統(tǒng)的健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,綜合歷史信息、故障信息對(duì)可能發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)測(cè),推導(dǎo)出故障的原因及位置,跟蹤故障的發(fā)展趨勢(shì),預(yù)測(cè)系統(tǒng)的剩余使用壽命[7],對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)防性維修,最終達(dá)到自主式視情維修的目的,為系統(tǒng)快速、精準(zhǔn)的維修保障提供支撐。

    1.1 水庫岸坡PHM系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

    通常情況下,PHM系統(tǒng)具有如下功能:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、故障診斷、故障預(yù)測(cè)、健康評(píng)價(jià)、決策維修。對(duì)于復(fù)雜程度更高的系統(tǒng),PHM能夠?qū)崿F(xiàn)不同級(jí)別、不同層次的綜合診斷、預(yù)測(cè)和健康評(píng)價(jià)[9]。在水庫岸坡系統(tǒng)中,根據(jù)岸坡安全監(jiān)測(cè)的信息,結(jié)合水庫運(yùn)營(yíng)管理需求,建立水庫岸坡故障預(yù)測(cè)與健康管理系統(tǒng)框架。根據(jù)PHM系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程和水庫岸坡的功能要求,采用開放式總線體系的分層推理結(jié)構(gòu),建立基于PHM的水庫岸坡維修保障系統(tǒng),包含傳感器監(jiān)測(cè)模塊、數(shù)據(jù)采集與處理模塊、故障預(yù)測(cè)模塊、健康評(píng)估模塊、決策維修模塊,具體關(guān)系見圖1。

    圖1 基于PHM的水庫岸坡維修保障系統(tǒng)框架

    1.2 水庫岸坡PHM系統(tǒng)工作流程

    根據(jù)規(guī)范要求和管理需要,在水庫岸坡重要部位布置監(jiān)測(cè)儀器。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)采集所有監(jiān)測(cè)部位的狀態(tài)參數(shù)信息。數(shù)據(jù)處理模塊主要完成對(duì)采集數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征值提取等。故障預(yù)測(cè)模塊是結(jié)合岸坡的歷史數(shù)據(jù)庫,對(duì)岸坡故障發(fā)生的位置、時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,再估計(jì)其剩余壽命。健康評(píng)價(jià)模塊是根據(jù)故障預(yù)測(cè)模塊的預(yù)測(cè)信息,對(duì)岸坡當(dāng)前及未來時(shí)刻的性能退化情況進(jìn)行分析,從而掌握岸坡的健康狀態(tài)。決策維修模塊是根據(jù)水庫岸坡的故障預(yù)測(cè)、剩余壽命信息以及健康評(píng)估結(jié)果,提前預(yù)警并確定維修保障方案。由于水庫岸坡是復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),各模塊需有機(jī)融合,才能實(shí)現(xiàn)岸坡的自主式視情維修,保證岸坡安全穩(wěn)定運(yùn)行。

    2 水庫岸坡PHM系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

    PHM維修保障系統(tǒng)一個(gè)顯著特點(diǎn)是故障預(yù)測(cè)與剩余壽命的估計(jì),建立水庫岸坡故障預(yù)測(cè)模型是本文研究的重點(diǎn)。當(dāng)前,故障預(yù)測(cè)的方法主要分為:①基于物理模型的預(yù)測(cè);②基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè);③基于統(tǒng)計(jì)可靠分析的預(yù)測(cè);④基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的預(yù)測(cè)。本文水庫岸坡PHM系統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)模塊是基于傳感器采集的數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提取特征值,運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以降雨、庫水位及其變化速率、時(shí)間等參數(shù)作為輸入變量,岸坡的累積位移作為輸出變量,建立水庫岸坡的位移預(yù)測(cè)模型,監(jiān)測(cè)岸坡位移突然變大的情況,以便在岸坡發(fā)生崩塌、滑坡等故障之前提出警告,實(shí)現(xiàn)岸坡的故障預(yù)測(cè)。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較強(qiáng)的非線性映射能力,適用于多變量非線性復(fù)雜系統(tǒng)分析,而岸坡的變形與影響因素間復(fù)雜的關(guān)系與該特性吻合,且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性、容錯(cuò)性及自學(xué)習(xí)能力都非常好,已在故障預(yù)測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用[10]。

    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法

    BP模型是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),典型的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層、輸出層組成,結(jié)構(gòu)見圖2,算法步驟如下:

    圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    1) 樣本數(shù)據(jù)歸一化。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)的單位不同,數(shù)量級(jí)相差較大時(shí),用原始數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的性能和收斂性變差,較難得到理想的預(yù)測(cè)值。所以在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出計(jì)算結(jié)果時(shí)再將輸出數(shù)據(jù)反歸一化,以達(dá)到更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。本文采用如下函數(shù)進(jìn)行歸一化處理,將樣本數(shù)據(jù)限定在[-1,1]之間。

    式中:pn為原始樣本數(shù)據(jù);pmax、pmin分別為原始樣本數(shù)據(jù)中的最大值和最小值;Tn為歸一化后的樣本數(shù)據(jù)。

    2) 隱含層的確定。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,沒有標(biāo)準(zhǔn)的方法確定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。節(jié)點(diǎn)數(shù)選取過多,能使系統(tǒng)的誤差減小,但會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間,且易陷入局部最小值而達(dá)不到最優(yōu)點(diǎn);節(jié)點(diǎn)選取過少,會(huì)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能變差,不能滿足網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本的學(xué)習(xí)要求。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)一般根據(jù)以下經(jīng)驗(yàn)公式選?。?/p>

    式中:i、s、j分別為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù);α為[1,10]之間的常數(shù)。

    3) 初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層和隱含層以及隱含層和輸出層的權(quán)值和閾值。

    4) 隱含層函數(shù)和輸出層函數(shù)。

    隱含層函數(shù):

    輸出層函數(shù):

    式中:uij為輸入層到隱含層的連接權(quán)值;wjs為隱含層到輸出層的連接權(quán)值;βj為隱含層閾值;θs為輸出層閾值;hs為模型的實(shí)際輸出值。

    5) 對(duì)輸出數(shù)據(jù)反歸一化。為得到岸坡累積位移計(jì)算結(jié)果,利用式(1)將模型輸出結(jié)果進(jìn)行反歸一化。

    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)的步驟

    本文水庫岸坡故障預(yù)測(cè)模型以安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為基礎(chǔ),運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)岸坡的效應(yīng)量進(jìn)行預(yù)測(cè),判斷是否會(huì)發(fā)生故障,從而達(dá)到預(yù)警的目的。本文故障預(yù)測(cè)步驟具體如下:①根據(jù)安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中傳感器獲得水庫岸坡環(huán)境量和效應(yīng)量的數(shù)據(jù),進(jìn)行分類、整理;②選取對(duì)岸坡效應(yīng)量影響較大的環(huán)境量作為主要的影響因子;③將影響因子輸入到輸入層各節(jié)點(diǎn),編程實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練,對(duì)岸坡的效應(yīng)量進(jìn)行預(yù)測(cè);④在實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)模型預(yù)測(cè)值和岸坡失效閾值的大小關(guān)系判斷水庫岸坡是否發(fā)生故障。其中,失效閾值可根據(jù)水庫岸坡的相關(guān)規(guī)范確定,或采用工程比對(duì)資料分析計(jì)算研究設(shè)定。

    3 水庫岸坡PHM系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)應(yīng)用實(shí)例

    以三峽庫區(qū)某岸坡為研究對(duì)象,利用實(shí)際監(jiān)測(cè)得到的60個(gè)月的庫水位、降雨量、岸坡累積位移等資料進(jìn)行建模,故障預(yù)測(cè)步驟,見圖3。

    圖3 水庫岸坡故障預(yù)測(cè)步驟

    水庫岸坡位移是反映其穩(wěn)定性的重要標(biāo)志,當(dāng)位移突然或持續(xù)增大,岸坡發(fā)生故障的概率增大。本文以水庫岸坡效應(yīng)量即位移預(yù)測(cè)為例對(duì)岸坡故障預(yù)測(cè)進(jìn)行說明。

    水庫岸坡發(fā)生位移是由自身的巖土體條件和外界環(huán)境因素共同影響決定的。通過分析岸坡的安全監(jiān)測(cè)資料顯示,外界環(huán)境因素是造成岸坡位移呈現(xiàn)周期性、臺(tái)階狀增長(zhǎng)的主要原因。

    實(shí)測(cè)資料表明,庫水位和岸坡位移隨時(shí)間變化規(guī)律相近,庫水位是影響岸坡穩(wěn)定最明顯的因素,故選擇當(dāng)前庫水位為模型的水位因子。

    岸坡位移不僅與庫水位有關(guān),還與庫水位的變化速率有關(guān),庫水位下降越快,巖土體的滲透系數(shù)越小,庫水位與岸坡地下水位的落差就越大,岸坡的穩(wěn)定性越低[12],發(fā)生故障的概率越大。所以,本文采用月平均庫水位變化速率作為模型的影響因子。

    庫區(qū)岸坡多為土石結(jié)構(gòu),高強(qiáng)度的降雨能夠增加坡體的自重,形成孔隙滲透壓力,使得滑帶土軟化,抗剪強(qiáng)度降低,岸坡的穩(wěn)定性下降,故障頻率增加。所以,應(yīng)將降雨作為岸坡位移的影響因素加以考慮。因受土石材料滲透系數(shù)的影響,降雨對(duì)岸坡位移的影響具有一定的滯后性,常采用前期降雨量和或平均降雨量作為影響因子,本文選取前一個(gè)月累積降雨量和前兩個(gè)月累積降雨量為模型的降雨因子。

    時(shí)效作用也是影響水庫岸坡長(zhǎng)期安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要影響因素。由于庫水長(zhǎng)期沖刷,侵蝕作用,隨著時(shí)間的推移,岸坡的穩(wěn)定性逐漸降低,本文根據(jù)安全監(jiān)測(cè)資料,以各月份先后順序組成時(shí)間序列作為模型的時(shí)效因子。

    將時(shí)效因子、庫水位因子、庫水位變化速率因子、前一個(gè)月累計(jì)降雨量因子、前兩個(gè)月累計(jì)降雨量因子作為預(yù)測(cè)模型輸入層的5個(gè)輸入變量,岸坡的累積位移作為模型輸出層的輸出變量,按照2.1節(jié)中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層確定的公式,經(jīng)過多次試驗(yàn),得出當(dāng)隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為5時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能最優(yōu)。以實(shí)際監(jiān)測(cè)得到的庫水位、降雨量、累積位移等60組數(shù)據(jù)對(duì)岸坡故障預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練。根據(jù)下式計(jì)算模型的平均相對(duì)誤差:

    式中:yk為累積位移實(shí)測(cè)值;lk為模型計(jì)算值;n為計(jì)算樣本數(shù)。

    模型訓(xùn)練的結(jié)果見圖4。訓(xùn)練的平均相對(duì)誤差為 0.75%,可見BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好反映岸坡位移的整體變化趨勢(shì),訓(xùn)練效果很好。根據(jù)模型預(yù)測(cè)岸坡未來12個(gè)月的位移情況,結(jié)果見圖5,模型預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為0.19%,表明該模型的誤差很小,預(yù)測(cè)效果好。

    圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練結(jié)果

    圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果

    故障預(yù)測(cè)是水庫岸坡PHM系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),在實(shí)際應(yīng)用中,根據(jù)本文預(yù)測(cè)模型,結(jié)合庫區(qū)降雨以及庫水位的變化情況,可預(yù)測(cè)岸坡位移突然增大等異常情況,跟蹤位移發(fā)展的趨勢(shì)。綜合同類型滑坡的全壽命數(shù)據(jù)以及滑坡前的特征,以岸坡坡體周緣裂縫全部貫通,形成整體滑動(dòng)面為判斷岸坡失效的依據(jù),根據(jù)當(dāng)前及預(yù)測(cè)時(shí)刻的狀態(tài)參數(shù),估計(jì)岸坡的剩余使用壽命。

    4 結(jié) 論

    本文根據(jù)PHM系統(tǒng)構(gòu)建原則和水庫岸坡自身特點(diǎn),建立水庫岸坡PHM系統(tǒng)框架,選取對(duì)岸坡位移有重大影響的作用因子,重點(diǎn)研究以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建的岸坡故障預(yù)測(cè)模型。經(jīng)實(shí)測(cè)資料驗(yàn)證,岸坡PHM系統(tǒng)中的故障預(yù)測(cè)模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)岸坡位移的變化,可對(duì)水庫岸坡可能發(fā)生的故障提前預(yù)測(cè),為保證水庫安全穩(wěn)定運(yùn)行奠定基礎(chǔ)。為完善岸坡故障預(yù)測(cè)的內(nèi)容,下一步將研究如何綜合利用此岸坡及同類型滑坡的全壽命監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)岸坡的剩余使用壽命進(jìn)行估計(jì),為后期評(píng)價(jià)岸坡健康狀態(tài)和確定最佳維護(hù)時(shí)間提供依據(jù)。

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