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    電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集自動生成方法仿真

    2021-11-17 07:10:42張建平
    計算機仿真 2021年2期
    關鍵詞:電氣傳動查全率于小波

    張建平,阮 瑩

    (河南師范大學新聯(lián)學院,河南 鄭州 450046)

    1 引言

    大型電氣傳動多采用 SIE-MENS SIMADYN D 交交變頻矢量控制調(diào)速系統(tǒng),在工作過程中,一旦出現(xiàn)故障,如果沒有及時的解決,會很有可能造成嚴重的事故,導致經(jīng)濟發(fā)生巨大損失[1]。因此,如何采集并記錄電氣傳動系統(tǒng)中的大量過程數(shù)據(jù)是設備調(diào)試、系統(tǒng)優(yōu)化、故障排查、可靠運行的重要保障[2]。同時,如何對電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集進行自動生成,成為現(xiàn)階段重點研究的課題之一。

    目前,對電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集自動生成方法有很多,主要有數(shù)據(jù)特征選擇的故障數(shù)據(jù)生成方法、數(shù)據(jù)匹配技術的故障數(shù)據(jù)生成方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的故障數(shù)據(jù)生成方法。其中,經(jīng)常使用的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡的故障數(shù)據(jù)生成方法。該方法對故障數(shù)據(jù)的生成能夠有效的提高故障數(shù)據(jù)集的檢測效率和準確率,在一定程度上滿足實際的生產(chǎn)需求,所以受到很多專家學者們的高度關注[3]。文獻[4]提出基于數(shù)據(jù)特征選擇的關聯(lián)規(guī)則挖掘方法,通過卡方分裂算法將連續(xù)型特征量轉(zhuǎn)換為布爾型特征量,同時采用MSApriori算法解決故障信息中的稀有項問題,然后在此基礎上應用kulc準則消除冗余規(guī)則以形成約簡的代表規(guī)則家族。但是該方法在進行多重故障數(shù)據(jù)集生成時生成時間開銷較大、能量消耗較多。文獻[5]提出基于數(shù)據(jù)匹配技術的故障類型判據(jù)、負荷電流判據(jù)與合閘角判據(jù),通過這三重判據(jù)的聯(lián)動提高數(shù)據(jù)匹配的可靠性。結(jié)合貝葉斯分類算法與突變量電流檢測算法各自的優(yōu)缺點,設計一種突變點檢測組合算法,能準確求取相關判據(jù)參數(shù),實現(xiàn)故障起點檢測。但是該方法在進行多重故障數(shù)據(jù)集生成時查全率較低。因為電氣傳動故障面臨著復雜性和多樣性的特點,所以,如何有效的提出具有較好的故障數(shù)據(jù)集生成效果的方法成為當今社會亟待解決的問題。

    針對上述問題,提出基于獨立變量分析的多重故障數(shù)據(jù)集自動生成方法。實驗結(jié)果表明,所提方法的多重故障數(shù)據(jù)集生成時間開銷較小、能量消耗較少、查全率較高。

    2 電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集自動生成方法

    2.1 多重故障數(shù)據(jù)集模型

    電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集特征信息一般情況下為一組不穩(wěn)定的寬帶信號,利用對信號檢測的方法來實現(xiàn)電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集自動生成[6]。為此,本文先構(gòu)建電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集模型。在該模型中,利用分布式代碼的手段,將電氣傳動任務代碼分配到多個數(shù)據(jù)點上,來實現(xiàn)分布式執(zhí)行,在整個過程完成后,將結(jié)果一起返回到客戶端[7-9]。

    假設,電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集用X={x1,x2,…,xn}來表示,n代表電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集X的數(shù)量,X中的多重故障數(shù)據(jù)集分布特征向量是一個p維矢量,并且在X中存在c個故障類別,第i個故障數(shù)據(jù)類的分類中心用ci={c1,c2,…,ci}來表示,當電氣傳動中多重故障數(shù)據(jù)集不平穩(wěn)寬帶信號的時間采樣{x(t1),…x(tn)}的聯(lián)合分布函數(shù)和{x(t1+τ),…x(tn+τ)}的聯(lián)合分布函數(shù)之間存在一定的關聯(lián)性,利用式(1)給出,故障特征函數(shù)f(x)的表達式為

    f(x)=(θ(k)-c(k))Xci

    (1)

    式中,θ(k)代表故障點;c(k)代表多重故障數(shù)據(jù)集采樣時刻;利用模糊度函數(shù)來確定多重故障數(shù)據(jù)集的頻譜特征,獲取故障數(shù)據(jù)響應變量V值和多重故障數(shù)據(jù)集之間的函數(shù)關系,利用Ri和Rj代表兩個多重故障數(shù)據(jù)集特征向量集合閉環(huán),因為故障數(shù)據(jù)特征聯(lián)合概率分布函數(shù)映射為fR:Ri→Rj,所以對于隨機的mi∈R1都必須要滿足下述多重故障數(shù)據(jù)集信息提取方程

    (2)

    式中,x代表電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集中故障數(shù)據(jù)的起始頻率均值,ψ代表多重故障數(shù)據(jù)集訓練集;φ代表電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集復信號的瞬時幅度;γ代表電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集的故障數(shù)據(jù)頻域諧振幅度。

    根據(jù)上述描述構(gòu)建的電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集模型中,該數(shù)據(jù)集的訪問數(shù)據(jù)分成顯態(tài)故障數(shù)據(jù)和偽態(tài)故障數(shù)據(jù),對不同的狀態(tài)故障數(shù)據(jù)提取不同的故障特征[10-11]。

    假設,R代表電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集特征包含的4元組(Ei,Ej,d,t)的信任關系,多重故障數(shù)據(jù)集分類屬性為A={A1,A2,…,Am},利用下式給出,電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集特征信息Pi(t)的狀態(tài)方程式為

    (3)

    計算電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集信息的時頻特征,建立多重故障信號模型,利用式(10)得到多重故障數(shù)據(jù)集特征信號模型x(t)的表達式為

    (4)

    對故障數(shù)據(jù)集特征進行序列采樣,并對時間進行更新,得到故障數(shù)據(jù)集不穩(wěn)定寬帶信號x(t)的頻譜,在采用時頻分析對多重故障數(shù)據(jù)集特征瞬時頻率進行估計,利用下式給出,電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集特征概率密度函數(shù)為

    (5)

    多重故障數(shù)據(jù)集是由α個故障數(shù)據(jù)樣本所構(gòu)成的故障數(shù)據(jù)樣本集,并且各個樣本集中都有m個指標,則第j個樣本的指標特征向量用xj={x1,x2,…,xj}來表示,利用下式給出,多重故障數(shù)據(jù)集的后驗概率估計pj(k),即

    (6)

    為了實現(xiàn)電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集的自動生成,利用時頻分析法進行多重故障數(shù)據(jù)集特征提取,得到多重故障數(shù)據(jù)集特征信息狀態(tài)函數(shù)為

    xi=fi(xi,ui)pj(k)D(xi,Vj)

    (7)

    式中,xi∈Rn代表故障數(shù)據(jù)集特征狀態(tài)矢量;ui∈Rm代表電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集的故障特征提取。

    2.2 基于獨立變量分析的多重故障數(shù)據(jù)集自動生成方法

    在2.1節(jié)故障特征提取的基礎上,利用獨立變量分析方法對多重故障數(shù)據(jù)集故障特征提取結(jié)果進行觀測變量分析,獲取觀測數(shù)據(jù)偏離標準的程度,從而實現(xiàn)電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集的自動生成,具體過程如下:

    假設,yp代表一個多變量系統(tǒng),則它的觀測矩陣Y∈Rp×T可表示為

    (8)

    時刻k的觀測數(shù)據(jù)y(k)的表達式為

    y(k)=(Y+p)T

    (9)

    式中,p代表電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集的狀態(tài)變量總數(shù);T代表多重故障數(shù)據(jù)集中單個變量的采樣數(shù)。利用相關理論利用下述方法對式(15)進行標準化處理

    (10)

    式中,E(yi)代表均值,它的表達式

    (11)

    式中,yi(e)代表多重故障數(shù)據(jù)集方差,它的表達式

    (12)

    利用式(10)和式(12)分別得到多重故障數(shù)據(jù)集標準化處理后的協(xié)方差δ的表達式為

    (13)

    根據(jù)獨立變量分析方法,利用下面變換方法對多重故障數(shù)據(jù)集b個相關觀測變量轉(zhuǎn)換成互相之間獨立相關的矩陣

    (14)

    以上述為基礎,多重故障數(shù)據(jù)集統(tǒng)計量在主元空間中的表達式為

    (15)

    vi=BihBy

    (16)

    式中,vi代表多重故障數(shù)據(jù)集多元觀測投影;Bi代表隨機變量h的協(xié)方差矩陣的歸一化特征向量。已知多重故障數(shù)據(jù)集統(tǒng)計量在殘差子空間中,則

    S(k)=T(k)(I-BiBy)y(k)

    (17)

    為此,在SPE的控制下,利用式(17)得到數(shù)據(jù)集自動生成函數(shù)

    (18)

    通過上述的方法,可以得到電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集的觀測數(shù)據(jù)偏離主元模型的程度,從而實現(xiàn)對電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集的自動生成。

    3 實驗與仿真證明

    為了驗證所提基于獨立變量分析的多重故障數(shù)據(jù)集自動生成方法的有效性,需要進行一次仿真,仿真的硬件環(huán)境為CPU為Intel Core i3-370;主頻2.54GHz;操作系統(tǒng)為Windows7,實驗中選取100個電力傳動中多重數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量,將所提方法與基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法和基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法進行對比實驗。

    將所提方法、基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法和基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法的故障數(shù)據(jù)生成所需時間開銷(s)進行對比實驗。實驗結(jié)果如圖1所示,圖1中,A代表基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法;B代表所提方法;C代表基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法。

    圖1 不同方法的時間開銷對比結(jié)果

    分析圖1可知,隨著故障數(shù)據(jù)數(shù)量的不斷增加,3種方法的時間開銷都發(fā)生了一定程度上的變化。基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法的時間開銷曲線一直呈現(xiàn)大幅度上升趨勢。基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法的時間開銷曲線前期處于平緩上升趨勢,到中后期呈現(xiàn)大幅度上升趨勢。所提方法一直呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢。通過對比可知,所提方法的時間開銷明顯低于基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法和基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法的時間開銷,說明本文方法具有較好的多重數(shù)據(jù)集故障生成效率。

    將所提方法與基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法和基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法的故障數(shù)據(jù)集生成查全率(%)進行對比實驗,實驗結(jié)果如表1所示,方法1代表所提方法;方法2代表基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法;方法3代表基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法。

    分析表1可知,隨著故障數(shù)據(jù)集數(shù)量的不斷增加,3種方法的故障數(shù)據(jù)集生成查全率都逐漸降低。所提方法隨著故障數(shù)據(jù)數(shù)量從20個增加到100個時,故障數(shù)據(jù)集生成查全率一直處于99%以上;基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法隨著故障數(shù)據(jù)數(shù)量從20個增加到100個時,故障數(shù)據(jù)集生成查全率一直處于98%以上;基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法隨著故障數(shù)據(jù)數(shù)量從20個增加到100個時,故障數(shù)據(jù)集生成查全率一直處于97%以上。通過對比可知,所提方法故障數(shù)據(jù)集生成查全率明顯高于基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法和基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法的故障數(shù)據(jù)集生成查全率。

    表1 不同方法的故障數(shù)據(jù)集生成查全率對比

    將所提方法與基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法和基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法的故障數(shù)據(jù)集生成能量消耗(J)進行對比實驗,實驗結(jié)果如表2所示。表2中,方法1代表所提方法;方法2代表基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法;方法3代表基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法。

    表2 不同方法故障數(shù)據(jù)集生成能量消耗對比實驗

    分析表2可知,在故障數(shù)據(jù)集數(shù)量越多的情況下,故障數(shù)據(jù)集生成的能量消耗也就越多。當故障數(shù)據(jù)數(shù)量為20個時,所提方法故障數(shù)據(jù)集生成能量消耗與基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法故障數(shù)據(jù)集生成能量消耗和基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法故障數(shù)據(jù)集生成能量消耗之間分別相差204W和750W。當故障數(shù)據(jù)數(shù)量增加為100個時,所提方法故障數(shù)據(jù)集生成能量消耗與基于經(jīng)驗模態(tài)分解的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法故障數(shù)據(jù)集生成能量消耗和基于小波分析的多重故障數(shù)據(jù)集生成方法故障數(shù)據(jù)集生成能量消耗之間分別相差559W和1410W。通過對比可知,所提方法故障數(shù)據(jù)集生成所用的能量消耗最少,可廣泛應用于各個領域。

    4 結(jié)束語

    對電力傳動中多重故障數(shù)據(jù)集進行準確快速的生成。提出基于獨立變量分析的多重故障數(shù)據(jù)集自動生成方法。該方法建立多重故障數(shù)據(jù)集模型,提取多重故障數(shù)據(jù)集特征,利用獨立變量分析進行多重故障數(shù)據(jù)集自動生成。該方法具有較高實用性,可廣泛應用于各個領域。

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