氣體絕緣金屬封閉開(kāi)關(guān)設(shè)備運(yùn)輸振動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法設(shè)計(jì)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

方 舟 劉 輝 張 偉 張冰冰

（西安西電開(kāi)關(guān)電氣有限公司，西安 710016）

0 引言

氣體絕緣金屬封閉開(kāi)關(guān)設(shè)備（gas insulated switchgear, GIS）是電網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備，其運(yùn)輸質(zhì)量是影響后期運(yùn)行可靠性的重要因素。由于高電壓工程往往地處偏遠(yuǎn)、路況惡劣，一旦在裝卸、運(yùn)輸過(guò)程中受到超標(biāo)沖擊，很可能發(fā)生部件錯(cuò)位、密封性能下降或機(jī)械特性偏移，增加運(yùn)營(yíng)成本與安全隱患[1]。

為了及時(shí)反饋運(yùn)輸質(zhì)量并提供相關(guān)證據(jù)，在變電站工程項(xiàng)目中的大型設(shè)備發(fā)運(yùn)階段配備三維運(yùn)輸沖擊記錄儀，配合可視化系統(tǒng)軟件進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析[2-4]。由于缺乏面向GIS 的公認(rèn)行標(biāo)，制造商與承接單位通常參考變壓器標(biāo)準(zhǔn)，以各向3g加速度作為安全閾值進(jìn)行判斷[5]。GIS 運(yùn)輸振動(dòng)監(jiān)測(cè)不僅需要針對(duì)性的參考標(biāo)準(zhǔn)與采集儀器，也需要高質(zhì)量的評(píng)估算法及配套系統(tǒng)軟件。

硬件電路受無(wú)線信號(hào)、白噪聲等影響，可能誤將偶發(fā)干擾波形上送并生成沖擊事件[6]；某些并未產(chǎn)生足夠沖擊破壞能量的振動(dòng)由于波形中個(gè)別節(jié)點(diǎn)超出3g閾值而被判定為沖擊事件，則可能造成不必要的返廠檢修；對(duì)運(yùn)輸與裝卸引發(fā)的振動(dòng)予以區(qū)分也有助于明確責(zé)任的歸屬?；谝陨先c(diǎn)，本文針對(duì)不同的振動(dòng)波形樣本進(jìn)行特征提取與來(lái)源分析，設(shè)計(jì)出一套運(yùn)輸振動(dòng)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，并在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出完整的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)GIS 運(yùn)輸振動(dòng)事件的實(shí)時(shí)監(jiān)控、準(zhǔn)確記錄與客觀分析，增強(qiáng)對(duì)運(yùn)輸過(guò)程的監(jiān)督，為責(zé)任界定提供具有說(shuō)服力的依據(jù)，通過(guò)積極預(yù)防提高運(yùn)輸質(zhì)量[7]。

1 評(píng)估算法構(gòu)建

超出允許范圍的機(jī)械沖擊事件會(huì)對(duì)電力設(shè)備造成可見(jiàn)或潛在的損害，其嚴(yán)重程度可以通過(guò)加速度峰值與持續(xù)時(shí)間來(lái)表征。電力變壓器動(dòng)輒百噸，平板拖車車身長(zhǎng)、輪胎多、運(yùn)輸時(shí)速較低、轉(zhuǎn)向平緩，一旦檢測(cè)到3g以上振動(dòng)，幾乎可以認(rèn)定釋放了較高的能量，誤診或自恢復(fù)概率較低。相比而言，GIS作為包含斷路器、隔離開(kāi)關(guān)、接地開(kāi)關(guān)、避雷器、互感器等設(shè)備的模塊化組合體，通常采用按間隔拆分、運(yùn)輸至現(xiàn)場(chǎng)安裝的模式[8-9]，諸如對(duì)接面三維軸線偏差等考察參數(shù)可復(fù)現(xiàn)，應(yīng)結(jié)合電壓等級(jí)、安裝單元類型、內(nèi)部鏈接復(fù)雜度等要素綜合衡量。

在實(shí)際運(yùn)輸過(guò)程中，由于環(huán)境的復(fù)雜性，采集到的波形都屬于寬頻帶隨機(jī)振動(dòng)。分析一次振動(dòng)事件的性質(zhì)與危害，不僅需要單純的幅值、閾值比較，還應(yīng)進(jìn)行振動(dòng)波形的特征挖掘與樣本匹配，為不同來(lái)源的事件給出針對(duì)性的結(jié)論與處理建議。GIS 設(shè)備的運(yùn)輸振動(dòng)波形可分為幅值特征與形態(tài)特征兩部分來(lái)描述，其中，幅值特征包括加速度a、速度變化Δv；形態(tài)特征包括時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征與頻域分布特征。

劇烈的機(jī)械振動(dòng)伴隨著能量的快速轉(zhuǎn)移，被認(rèn)為是設(shè)備受損的主要來(lái)源。在正常的行駛速度區(qū)間內(nèi)，沖擊能量與速度變化近似呈正相關(guān)（見(jiàn)式（1）），可以由主方向上沖擊脈沖最大振幅的半正弦部分，即兩個(gè)過(guò)零點(diǎn)之間所經(jīng)歷的域來(lái)評(píng)估。事實(shí)上，當(dāng)Δv低于耐受值時(shí)，由于材料屈服強(qiáng)度隨應(yīng)變速率升高，即使a較高，也不足以造成設(shè)備損壞；當(dāng)a數(shù)值很低時(shí)，如果Δv是以物體能接受的程度發(fā)展，短時(shí)間內(nèi)也不會(huì)導(dǎo)致?lián)p害。然而，當(dāng)a與Δv同時(shí)超標(biāo)時(shí)，動(dòng)能的吸收量就有可能超出材料的最大應(yīng)變能，從而出現(xiàn)損害[10]。

電子式加速度傳感器捕捉的振動(dòng)事件，主要包括下列類型：

1）運(yùn)輸沖擊。由于運(yùn)輸載具突然加速、急停、轉(zhuǎn)向或碰撞顛簸而出現(xiàn)的水平和豎直方向的機(jī)械振動(dòng)。公路運(yùn)輸中，發(fā)生頻率位于3～100Hz，由于路面對(duì)垂直振動(dòng)的縱波傳遞集中在15～20Hz 區(qū)間，Z軸的幅值會(huì)整體向較低頻率一側(cè)略微偏移[11]。運(yùn)輸沖擊加速度的時(shí)域、頻域典型波形分別如圖1 和圖2 所示。其中，時(shí)域波形譜圖展示1s 內(nèi)振動(dòng)加速度相對(duì)值，橫坐標(biāo)每個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)0.005s，下同。

圖1 GIS 運(yùn)輸沖擊時(shí)域波形

圖2 GIS 運(yùn)輸沖擊頻域波形

2）裝卸沖擊。如起重設(shè)備故障或誤操作導(dǎo)致的GIS 急墜或撞擊，發(fā)生概率較低，但后果較為嚴(yán)重，能量主要集中在2～20Hz 頻帶內(nèi)。裝卸沖擊加速度的時(shí)域、頻域典型波形分別如圖3 和圖4 所示。

3）短時(shí)無(wú)損振動(dòng)。加速度波形中個(gè)別數(shù)據(jù)點(diǎn)接近或達(dá)到閾值，但速度變化較小，未積蓄至設(shè)備損壞級(jí)別能量的低損害概率振動(dòng)。這類振動(dòng)的發(fā)生頻率與運(yùn)輸沖擊接近，但衰減較快，幅值通常在100ms以內(nèi)回落到平穩(wěn)行駛時(shí)的數(shù)值，如圖5 和圖6 所示。

圖4 GIS 裝卸沖擊頻域波形

圖5 GIS 短時(shí)無(wú)損振動(dòng)時(shí)域波形

4）偶發(fā)干擾。由于噪聲信號(hào)、供電不穩(wěn)定等因素導(dǎo)致的干擾事件，其波形隨機(jī)性較強(qiáng)，主要為直流、低頻分量，集中在0～2Hz 區(qū)間內(nèi)，呈現(xiàn)顯著異于常規(guī)振動(dòng)事件的形態(tài)學(xué)特征，如圖7 和圖8 所示。

圖6 GIS 短時(shí)無(wú)損振動(dòng)頻域波形

圖7 偶發(fā)干擾時(shí)域波形

圖8 偶發(fā)干擾頻域波形

明確一次沖擊事件的類型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有重要意義，而進(jìn)行準(zhǔn)確匹配分類的主要依據(jù)是振動(dòng)波形特征。經(jīng)過(guò)對(duì)大量不同類型樣本的歸納與量化，本文算法在時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征部分，選取正負(fù)均衡測(cè)度、幅值平均變化率、幅值前20%臨界值、過(guò)零點(diǎn)數(shù)目，而在頻域統(tǒng)計(jì)特征部分，選取離散傅里葉變換（discrete Fourier transform, DFT）頻譜的分布特征，包括2～25Hz、25～50Hz、50～100Hz 峰均值以及直流分量，上述參數(shù)均采用相對(duì)值。將一次加速度峰值超過(guò)設(shè)定門限的沖擊事件的波形特征向量輸入分類器，經(jīng)過(guò)反復(fù)的已知樣本集訓(xùn)練并通過(guò)一致性驗(yàn)證后，即可用于未知沖擊事件的評(píng)估，輸出向量即為上述4 個(gè)類型，包括運(yùn)輸沖擊、裝卸沖擊、短時(shí)無(wú)損振動(dòng)、偶發(fā)干擾。

本文選擇的分類器算法為粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）-反向前饋（back propagation, BP）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks, ANN）算法。首先進(jìn)行粒子群算法迭代，不斷更新歷史最優(yōu)位置與全局最優(yōu)位置使輸出向量位于近似全局最優(yōu)點(diǎn)附近；再經(jīng)過(guò)反向前饋算法迭代，利用梯度下降法達(dá)到迅速收斂[12-13]。當(dāng)方均誤差與分類誤差同時(shí)低于預(yù)期允許值時(shí)，終止該階段迭代。訓(xùn)練與泛化過(guò)程中，通過(guò)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，可使識(shí)別準(zhǔn)確率趨于理想水平。保存此時(shí)的權(quán)值、閾值矩陣可用于對(duì)未知類型的運(yùn)輸沖擊事件進(jìn)行分析識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用Sigmod 型激勵(lì)函數(shù)，見(jiàn)式（2），算法流程如圖9 所示。

式中：net 為求和節(jié)點(diǎn)數(shù)值；x1,x2,… ,xn為輸入向量各成員，即各項(xiàng)振動(dòng)特征參數(shù)；w1,w2, …,wn為二維權(quán)值矩陣對(duì)應(yīng)某一輸出類別的列向量成員；b為一維閾值矩陣對(duì)應(yīng)某一輸出類別的數(shù)值；y為神經(jīng)元輸出，即某一輸出類別的概率。

圖9 振動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法流程

為了形成高可信度、高可復(fù)用度的權(quán)值閾值矩陣文件，算法構(gòu)建階段整合來(lái)源于試驗(yàn)獲取、客戶提供等途徑的已知運(yùn)輸沖擊事件數(shù)據(jù)樣本共65 組，其中45 組數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，20 組用于泛化，兩部分?jǐn)?shù)據(jù)皆涵蓋了上述四種輸出類型，比例分布均衡。最終，訓(xùn)練環(huán)節(jié)正確率為100%，泛化環(huán)節(jié)正確率為95%，模式識(shí)別效果理想，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。學(xué)習(xí)與識(shí)別運(yùn)行界面如圖10 所示。

圖10 振動(dòng)信號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與識(shí)別運(yùn)行界面

對(duì)于一次完整運(yùn)輸任務(wù)的日志報(bào)告，若無(wú)觸發(fā)超閾值事件或僅含有偶發(fā)干擾信號(hào)，則標(biāo)記為“良好”；若觸發(fā)事件另含有短時(shí)無(wú)損振動(dòng)，則標(biāo)記為“容許”；若觸發(fā)少于3 次的運(yùn)輸沖擊，振幅超出閾值均不足50%，且未觸發(fā)裝卸沖擊事件，則標(biāo)記為“參數(shù)復(fù)檢”；否則標(biāo)記為“建議返修”。

2 軟件功能設(shè)計(jì)

系統(tǒng)功能主要分為通用技術(shù)模塊、通信解析模塊、節(jié)點(diǎn)監(jiān)控模塊與分析評(píng)估模塊四部分。

通用技術(shù)模塊用于保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。工作人員可管理傳感器設(shè)備、車輛、地圖及運(yùn)輸任務(wù)等信息，并根據(jù)實(shí)際情況對(duì)各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一配置。

通信解析模塊主要負(fù)責(zé)完成與下位機(jī)的通信。在運(yùn)輸任務(wù)執(zhí)行前，向記錄儀發(fā)出存儲(chǔ)體擦除及時(shí)鐘對(duì)時(shí)指令，完成初始化操作；運(yùn)輸途中或抵達(dá)后接收并解析來(lái)自串口緩存的通信報(bào)文，將三維沖擊事件時(shí)間、地圖坐標(biāo)、原始波形信號(hào)整合至數(shù)據(jù)庫(kù)。

節(jié)點(diǎn)監(jiān)控模塊支持目錄索引模式與地圖索引模式，使用OpenStreetMap 在線地圖模塊，在線節(jié)點(diǎn)以不同指示圖標(biāo)直觀地呈現(xiàn)在地圖的相應(yīng)坐標(biāo)處，方便運(yùn)維人員快速了解節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前狀態(tài)及是否按預(yù)期路線、運(yùn)輸進(jìn)度執(zhí)行。

分析評(píng)估模塊的主要任務(wù)是對(duì)運(yùn)輸任務(wù)全程設(shè)備所受沖擊情況進(jìn)行診斷與評(píng)估。目標(biāo)任務(wù)的振動(dòng)事件信息以統(tǒng)計(jì)圖表、時(shí)域波形圖、頻譜等形式直觀呈現(xiàn)，并根據(jù)用戶需求進(jìn)行特征提取、自定義條件過(guò)濾、事件類型與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等后處理操作。當(dāng)存在符合高危運(yùn)輸振動(dòng)幅值、沖擊能量、波形特征等指標(biāo)的事件時(shí)，系統(tǒng)認(rèn)定本次運(yùn)輸存在安全隱患，并作出告警指示。用戶還可查閱歷史數(shù)據(jù)，并將監(jiān)測(cè)信息導(dǎo)出生成報(bào)表進(jìn)行歸檔存儲(chǔ)或打印。

GIS 運(yùn)輸振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)與流程如圖11所示。

圖11 GIS 運(yùn)輸振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)與流程

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

振動(dòng)監(jiān)測(cè)分為主動(dòng)模式與被動(dòng)模式。休眠狀態(tài)下，節(jié)點(diǎn)每5min 一次主動(dòng)采集并存儲(chǔ)三維加速度峰值與位置信息。當(dāng)發(fā)生超出閾值的振動(dòng)事件時(shí)，節(jié)點(diǎn)從休眠狀態(tài)下被喚醒，采集后續(xù)1～4s 的加速度波形，并通過(guò)通用分組無(wú)線服務(wù)技術(shù)（general packet radio service, GPRS）同步至遠(yuǎn)程端。

考慮到產(chǎn)品用戶與使用條件的差異，狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)分為在線與離線兩種工作模式，采用面向Windows 操作系統(tǒng)的客戶端模式，基于WPF 框架開(kāi)發(fā)。為保證軟件的易用性、可移植性與訪問(wèn)質(zhì)量，采用規(guī)格化XML 存儲(chǔ)事件數(shù)據(jù)與目錄。

遠(yuǎn)程端上位機(jī)軟件根據(jù)振動(dòng)事件波形，分析判斷沖擊類型，并結(jié)合加速度趨勢(shì)、實(shí)時(shí)位置路況，向司機(jī)或運(yùn)維人員發(fā)出降速、下車檢查等指令。離線數(shù)據(jù)為偏遠(yuǎn)、出境任務(wù)無(wú)信號(hào)、長(zhǎng)途海運(yùn)集裝箱金屬屏蔽等情況提供了備份保障，可就地通過(guò)串口上傳至便攜計(jì)算機(jī)，與遠(yuǎn)程端數(shù)據(jù)互為驗(yàn)證。

實(shí)時(shí)與離線報(bào)文格式均采用Modbus 通信協(xié)議，系統(tǒng)將盡可能多的后處理工作交給上位機(jī)完成，一方面降低了記錄儀的功耗，另一方面確保一旦需要未經(jīng)修正的原始數(shù)據(jù)，可以由通信報(bào)文準(zhǔn)確還原。離線模式下，狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)串口線與沖擊記錄儀直接交互；在線模式下，系統(tǒng)軟件對(duì)GPRS 轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備進(jìn)行指令與數(shù)據(jù)的收發(fā)。轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備與記錄儀的通信邏輯類似于手機(jī)短信，所以系統(tǒng)運(yùn)行不依賴互聯(lián)網(wǎng)接入。

4 應(yīng)用驗(yàn)證

現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用時(shí)的在線監(jiān)測(cè)模塊運(yùn)行界面如圖12所示，數(shù)據(jù)段起點(diǎn)為陜西省西安市，終點(diǎn)為青海省格爾木市，行程約1 600km，歷時(shí)22 天。三維運(yùn)輸沖擊記錄儀以不同朝向安裝于設(shè)備底座或包裝箱內(nèi)壁，全程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)顯示，未發(fā)生高?；虺瑯?biāo)運(yùn)輸沖擊事件。GIS 機(jī)身的貼壁式一次性沖擊記錄標(biāo)簽指示未超標(biāo)，為本次監(jiān)測(cè)結(jié)果提供了有效參照與驗(yàn)證。

圖12 在線監(jiān)測(cè)模塊運(yùn)行界面

為進(jìn)一步驗(yàn)證算法有效性，駕駛轎車搭載沖擊記錄儀進(jìn)行模擬振動(dòng)測(cè)試。就近選取單次行程約1km、途中設(shè)有數(shù)個(gè)減速帶的環(huán)線區(qū)域，小型轎車以正常速度駛過(guò)時(shí)會(huì)產(chǎn)生較明顯的振動(dòng)。經(jīng)過(guò)20 次連續(xù)環(huán)繞行駛以及出發(fā)前固定裝置時(shí)人為施加的外力振動(dòng)，離線數(shù)據(jù)顯示，減速帶附近路段產(chǎn)生多次事件記錄，多數(shù)為短時(shí)無(wú)損沖擊，個(gè)別次數(shù)為存在隱患的超標(biāo)運(yùn)輸振動(dòng)，而位于出發(fā)點(diǎn)的人為施加振動(dòng)被識(shí)別為裝卸振動(dòng)。離線監(jiān)測(cè)模塊運(yùn)行界面如圖13 所示。

圖13 離線監(jiān)測(cè)模塊運(yùn)行界面

5 結(jié)論

通過(guò)設(shè)計(jì)與應(yīng)用高壓開(kāi)關(guān)運(yùn)輸振動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法與系統(tǒng)軟件，以信息化手段實(shí)現(xiàn)了GIS 運(yùn)輸?shù)娜^(guò)程實(shí)時(shí)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。含有大容量樣本數(shù)據(jù)支撐的智能分析，能有效彌補(bǔ)GIS 參照變壓器運(yùn)輸標(biāo)準(zhǔn)帶來(lái)的不確定性，其客觀性與準(zhǔn)確程度較單純的閾值對(duì)比法有顯著提升。該系統(tǒng)出具的評(píng)估報(bào)告與處理建議，能夠清晰呈現(xiàn)振動(dòng)的時(shí)間、方位、性質(zhì)、詳細(xì)參數(shù)與損毀風(fēng)險(xiǎn)，為制造商與用戶提供具有說(shuō)服力的憑據(jù)，便于做出責(zé)任界定，避免因敏感診斷導(dǎo)致的不必要的返廠檢修，增強(qiáng)了對(duì)運(yùn)輸過(guò)程的監(jiān)督，進(jìn)而通過(guò)積極預(yù)防以提高運(yùn)輸質(zhì)量。