基于機(jī)器學(xué)習(xí)的船閘機(jī)電遠(yuǎn)程故障診斷模式研究

黃定勤

摘 要：水運(yùn)是綜合運(yùn)輸體系的重要組成部分，具有運(yùn)量大、成本低、能耗小、污染少等優(yōu)勢(shì)。船閘是保障水運(yùn)航道安全和高效運(yùn)行的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，針對(duì)船閘的傳統(tǒng)機(jī)電運(yùn)維方式存在的耗費(fèi)人力、效率低、響應(yīng)不及時(shí)等問(wèn)題，提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論的船閘機(jī)電遠(yuǎn)程故障診斷模式，為船閘機(jī)電設(shè)備的智能化運(yùn)維提供一種新思路。利用船閘機(jī)電設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，以設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)為輸入，自動(dòng)分析故障征兆，實(shí)現(xiàn)故障早期預(yù)警、自動(dòng)確定故障類型、快速定位故障根源、提供各可疑項(xiàng)概率分析，為維護(hù)人員的維修工作提供指引。

關(guān)鍵詞：船閘機(jī)電;故障診斷;智能運(yùn)維;機(jī)器學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：U698 ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1006—7973（2020）07-0031-03

交通運(yùn)輸是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，水運(yùn)是綜合交通運(yùn)輸體系的重要組成部分，具有運(yùn)量大、成本低、能耗小、污染少等優(yōu)勢(shì)，在煤、礦、油等大宗貨物、重大件貨物運(yùn)輸方面具有不可替代的作用，是建設(shè)低碳綠色運(yùn)輸體系的關(guān)鍵。在全球發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的大形勢(shì)下，《“十三五”現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展規(guī)劃》、《水運(yùn)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》、“一帶一路”戰(zhàn)略等政策中明確提出了由水運(yùn)大國(guó)向強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)，以水運(yùn)先行引導(dǎo)區(qū)域協(xié)同發(fā)展，由規(guī)模速度轉(zhuǎn)向質(zhì)量效益“新常態(tài)”，優(yōu)化服務(wù)模式、提高服務(wù)質(zhì)量、降低物流成本、強(qiáng)化安全應(yīng)急保障、強(qiáng)化綠色可持續(xù)等發(fā)展理念。到2020年，基本形成“保障充分、服務(wù)高效、平安綠色、國(guó)際影響力強(qiáng)”的現(xiàn)代化水運(yùn)體系。安全、高效、有保障始終是水運(yùn)發(fā)展的核心內(nèi)容之一。

1 當(dāng)前現(xiàn)狀分析

船閘系統(tǒng)集機(jī)械、電氣、液壓等大型機(jī)電設(shè)備于一體化，是水利工程中的重要組成部分，也是水運(yùn)航道的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。因此，船閘系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行至關(guān)重要，一旦發(fā)生故障后果不可估量。例如20世紀(jì)80年代，西班牙圖茲水利樞紐由于閘門起閉系統(tǒng)損壞，泄水道閘門未能及時(shí)開(kāi)啟，水溢過(guò)71米壩頂，造成40人死亡，經(jīng)濟(jì)損失3.55億美元。在全球發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的大形勢(shì)下，《“十三五”現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展規(guī)劃》中明確提出需要提升沿海和內(nèi)河水運(yùn)設(shè)施擴(kuò)能升級(jí)改造，提升水運(yùn)航道運(yùn)維養(yǎng)護(hù)能力?！笆濉币詠?lái)，國(guó)家對(duì)航道、船閘信息化建設(shè)日趨重視，在調(diào)度、監(jiān)控、收費(fèi)等方向發(fā)展迅速，有效促進(jìn)了水運(yùn)行業(yè)的發(fā)展，但與之配套的運(yùn)維服務(wù)規(guī)劃顯得相對(duì)薄弱，發(fā)展略有滯后，隨著大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)入后期，工作重點(diǎn)將轉(zhuǎn)移到既有設(shè)施的管理、運(yùn)營(yíng)維護(hù)上來(lái)。

從省內(nèi)外的已建船閘的運(yùn)營(yíng)維護(hù)經(jīng)驗(yàn)可以看出，機(jī)電設(shè)備是船閘運(yùn)行過(guò)程中容易出現(xiàn)故障的部位，也是船閘養(yǎng)護(hù)工作的重點(diǎn)。目前，船閘控制普遍采用以PLC為核心的控制系統(tǒng)，但是整體信息化管理程度仍不高，缺少對(duì)重點(diǎn)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的采集、存儲(chǔ)分析、利用，設(shè)備維護(hù)也基本以人工巡檢為主，尚未實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，給船閘管理工作帶來(lái)諸多不便的同時(shí)，還存在著以下幾點(diǎn)問(wèn)題：

（1）人工巡檢方式落后、效率低。在設(shè)備出現(xiàn)異常尤其是突發(fā)故障時(shí)，很難做到及時(shí)發(fā)現(xiàn)、快速處理，為船閘的安全運(yùn)行帶來(lái)隱患，甚至引起不必要的事故。

（2）重點(diǎn)部位運(yùn)行數(shù)據(jù)的缺失，給后期的故障診斷工作帶來(lái)困難。由于管理人員經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)水平的局限性，僅依靠人為分析、判斷很難保證故障處理的科學(xué)有效。

（3）由于缺少船閘運(yùn)行維護(hù)、故障處理等數(shù)據(jù)記錄與共享平臺(tái)，限制了不同船閘管理部門之間的交流與借鑒，制約了船閘運(yùn)行養(yǎng)護(hù)工作的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化及行業(yè)整體管理水平的提高。

隨著大量新建船閘的落成，傳統(tǒng)運(yùn)維模式已經(jīng)成為航道水運(yùn)擴(kuò)能改造上的短板，已經(jīng)不能滿足新建船閘的運(yùn)行需求，也無(wú)法滿足水運(yùn)貨物輸送的需求，為提升運(yùn)維效率，提高運(yùn)維質(zhì)量，降低運(yùn)維成本，對(duì)切實(shí)滿足水運(yùn)貨物運(yùn)輸?shù)男逻\(yùn)維模式建立已經(jīng)十分迫切。

2 發(fā)展趨勢(shì)分析

設(shè)備故障診斷作為一種新興科學(xué)技術(shù)，起源于20世紀(jì)60年代的美國(guó)，最初應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測(cè)，并逐步推廣到電力、動(dòng)力、核能等諸多領(lǐng)域，得到了更加蓬勃的發(fā)展。我國(guó)的設(shè)備診斷技術(shù)從20世紀(jì)80年代起步以來(lái)，經(jīng)過(guò)不懈努力，在理論研究和工程應(yīng)用兩方面都取得了豐碩的研究成果和寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，目前，在國(guó)內(nèi)的石化、冶金、水電等行業(yè)均有許多實(shí)際工程案例。

機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程故障診斷是指通過(guò)各種傳感器將能反映監(jiān)測(cè)機(jī)電設(shè)備當(dāng)前工作狀況的參數(shù)進(jìn)行采集，然后將采集的數(shù)據(jù)存入計(jì)算機(jī)由專家或計(jì)算機(jī)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷和分析，判斷有關(guān)異?；蚬收系脑颍瑥亩笇?dǎo)設(shè)備的高效維護(hù)。近年來(lái)，傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、人工智能技術(shù)、無(wú)線通信技術(shù)等相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅速，以傳感器技術(shù)為基礎(chǔ)的監(jiān)測(cè)設(shè)備發(fā)展為信號(hào)的采集提供保障，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、信息處理技術(shù)的發(fā)展為信號(hào)分析提供技術(shù)手段，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和現(xiàn)代通信技術(shù)的快速發(fā)展使得遠(yuǎn)程應(yīng)用系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)成為可能，而“云技術(shù)”、“大數(shù)據(jù)”等新興技術(shù)的出現(xiàn)則為海量數(shù)據(jù)的分析、存儲(chǔ)及共享提供支持，人工智能的發(fā)展又將為故障智能診斷系統(tǒng)帶來(lái)更加廣闊的應(yīng)用前景。在此背景下，以科技發(fā)展為支撐，開(kāi)展船閘機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究是切實(shí)可行的。

將遠(yuǎn)程故障智能診斷技術(shù)應(yīng)用于船閘系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)船閘機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、異常警報(bào)和故障診斷，將現(xiàn)行的“定期維修”轉(zhuǎn)變?yōu)椤盃顟B(tài)維修”，即在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，根據(jù)診斷分析結(jié)果合理安排檢修時(shí)間和檢修方式，科學(xué)提高設(shè)備的可利用率和明確檢修目標(biāo)，檢修耗費(fèi)低、設(shè)備保障強(qiáng)，大幅提升了船閘系統(tǒng)的安全保障和應(yīng)急能力。

3 遠(yuǎn)程故障智能診斷

3.1 遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)模式

船閘機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)是通過(guò)匯聚多個(gè)船閘機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用私有云和大數(shù)據(jù)框架相結(jié)合的架構(gòu)模式，保障大量運(yùn)維數(shù)據(jù)能夠分布式存儲(chǔ)與管理，并利用智能診斷方法，對(duì)各船閘的機(jī)電設(shè)備運(yùn)行情況進(jìn)行遠(yuǎn)程狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控、遠(yuǎn)程智能診斷。同時(shí)，為船閘管理單位科學(xué)制定養(yǎng)護(hù)計(jì)劃提供了數(shù)據(jù)支持，為行業(yè)主管部門和建設(shè)單位提供建設(shè)規(guī)劃依據(jù)。解決了傳統(tǒng)運(yùn)維過(guò)程中出現(xiàn)的運(yùn)維人員少、任務(wù)重，運(yùn)維過(guò)程不規(guī)范，故障診斷難等難題。

遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)模式的建設(shè)不僅可有效保障船閘安全運(yùn)行，降低運(yùn)維成本，提升運(yùn)維效率，提高船閘整體的通航時(shí)間和船舶通航量，確保航道水運(yùn)通暢，且可以關(guān)聯(lián)各地方船閘，進(jìn)行異地維護(hù)、遠(yuǎn)程診斷，這將整體提高內(nèi)河航道的通航量，提高水運(yùn)貨物量和周轉(zhuǎn)量，推進(jìn)航道水運(yùn)行業(yè)管理從傳統(tǒng)模式向主動(dòng)服務(wù)和預(yù)防性運(yùn)維模式轉(zhuǎn)變，向標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化現(xiàn)代化模式轉(zhuǎn)變，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供重要支撐。

經(jīng)濟(jì)效益預(yù)期：采用遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)新模式切實(shí)提高運(yùn)維效率、質(zhì)量，降低運(yùn)維成本，縮短航道停航時(shí)間，加快提升水運(yùn)貨物的運(yùn)輸效率，降低運(yùn)輸成本，增加船閘本體收益。

社會(huì)效益預(yù)期：采用遠(yuǎn)程智能運(yùn)維系統(tǒng)，匯聚航道上各座船閘機(jī)電運(yùn)維數(shù)據(jù)，對(duì)機(jī)電設(shè)備進(jìn)行全生命周期的監(jiān)控管理，獲取了大量真實(shí)可用的船閘運(yùn)維數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可分享給建設(shè)單位和設(shè)計(jì)單位，為航道的整體建設(shè)提供設(shè)計(jì)規(guī)劃依據(jù)。

3.2 基于隨機(jī)森林的多分類故障智能診斷模型

傳統(tǒng)隨機(jī)森林是一個(gè)二分類算法，而故障智能診斷是一個(gè)多分類應(yīng)用，因此需要在傳統(tǒng)隨機(jī)森林算法基礎(chǔ)上，構(gòu)建多分類故障智能診斷模型。

多分類故障智能診斷是在二分類隨機(jī)森林算法基礎(chǔ)上，采用一對(duì)一原則，將N個(gè)類別進(jìn)行兩兩分類，構(gòu)建N*（N-1）/ 2個(gè)分類器，最終把N*（N-1）/ 2個(gè)分類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，給出最終分類結(jié)果。

3.3故障智能診斷技術(shù)路線

首先，對(duì)船閘機(jī)電設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行定周期采集、存儲(chǔ)，積累形成一定量的歷史數(shù)據(jù);其次，人工設(shè)定維護(hù)周期，對(duì)故障分類模型進(jìn)行訓(xùn)練、優(yōu)化;再次，實(shí)時(shí)采集船閘機(jī)電設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，調(diào)用船閘故障診斷算法，分析故障征兆;然后，若檢測(cè)故障發(fā)生，輸出故障類型、確定故障根源、給出各參數(shù)引發(fā)概率;最后，將診斷結(jié)果輸出到顯示界面，同時(shí)將該記錄按照既定格式要求存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)，為下一次維護(hù)更新作樣本積累。

3.3 案例分析

船閘機(jī)電故障包括開(kāi)閥故障、關(guān)閘故障、強(qiáng)落閥故障等。首先，對(duì)機(jī)電設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，包括系統(tǒng)壓力、系統(tǒng)流量、有桿腔壓力、無(wú)桿腔壓力、電氣電壓和電氣電流等，通過(guò)故障智能診斷算法的自動(dòng)分析，確定了船閘當(dāng)前發(fā)生了關(guān)閘故障，同時(shí)給出了引發(fā)該故障的各種誘因及其發(fā)生概率，比如：開(kāi)、關(guān)閥截止閥關(guān)閉導(dǎo)致故障發(fā)生的概率為100%，負(fù)載異常導(dǎo)致故障發(fā)生的概率為67%，系統(tǒng)溢流閥異常導(dǎo)致故障發(fā)生的概率為0%等。最后給出了每個(gè)誘因引發(fā)概率下各參數(shù)異常的可能性，比如開(kāi)、關(guān)閥截止閥關(guān)閉導(dǎo)致故障發(fā)生的概率為100%，其中，系統(tǒng)壓力異常的概率為29%，電氣電流異常的概率為3%等。這些診斷結(jié)果為維護(hù)人工的維修工作提供了參考。

4 總結(jié)

以船閘自動(dòng)化控制為背景，以船閘機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集為基礎(chǔ)，研究船閘機(jī)電故障智能診斷機(jī)制，具有重大現(xiàn)實(shí)意義。首先，將船閘故障診斷判別和分析工作化繁為簡(jiǎn)，節(jié)約了運(yùn)行維護(hù)成本;其次，為船閘運(yùn)行監(jiān)控與故障維護(hù)提供早期預(yù)警與遠(yuǎn)程協(xié)助，極大提高維護(hù)人員的工作效率，有力保障船閘安全穩(wěn)定運(yùn)行;最后，將該系統(tǒng)產(chǎn)品化、產(chǎn)業(yè)化后能夠帶來(lái)豐厚的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

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