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    變壓器濾油泄漏實時監(jiān)控報警裝置的設(shè)計與應(yīng)用

    2024-05-07 02:48:44黃映炎羅未希潘洪磊
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年6期
    關(guān)鍵詞:希伯來神經(jīng)元調(diào)整

    黃映炎 石 姣 羅未希 潘洪磊 陳 婷

    (貴州送變電有限責(zé)任公司,貴州 貴陽 550000)

    變壓器是電力系統(tǒng)中的重要設(shè)備,其可以保障電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定地運(yùn)行,保證供電質(zhì)量[1]。變壓器濾油器的泄漏問題是導(dǎo)致變壓器故障的重要原因之一,因此實時監(jiān)控變壓器濾油泄漏情況,對于保障變壓器安全、穩(wěn)定地運(yùn)行具有重要意義。

    1 變壓器濾油泄漏實時監(jiān)控報警裝置硬件設(shè)計

    1.1 管道流量監(jiān)控

    管道流量監(jiān)控是該裝置的重要組成部分,通過監(jiān)測管道的流量情況,可以實時了解變壓器濾油泄漏情況并及時進(jìn)行報警[2]。為了監(jiān)控管道流量,本設(shè)計采用變頻器的開環(huán)恒壓頻比(VVVF)方式變頻開環(huán)恒壓頻比調(diào)速,該方式結(jié)構(gòu)簡單,可以對電機(jī)進(jìn)行無極調(diào)速,并有一定的節(jié)能效果。通過PLC完成復(fù)雜計算,變頻器執(zhí)行輸出,流量控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。選擇齒輪油泵,型號為YCB10-0.6,出口壓力為0.6MPa,出口流量為15m3/h;電機(jī)型號為Y132S-4,電機(jī)功率為5.5kW。通過采用上述管道流量監(jiān)控方案,可以對變壓器濾油泄漏情況進(jìn)行實時監(jiān)控和報警,保證變壓器正常運(yùn)行。同時,該方案結(jié)構(gòu)簡單、節(jié)能效果明顯,具有一定的實用價值。

    圖1 流量控制結(jié)構(gòu)圖

    1.2 實時監(jiān)控報警裝置總體設(shè)計

    如圖2所示,主站通過Profibus與從站分布式I/O控制器進(jìn)行通信,對各關(guān)鍵點的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和控制[3]。這種通信方式具有高效、穩(wěn)定的特點,能夠?qū)崟r獲取變壓器濾油泄漏等關(guān)鍵數(shù)據(jù),并將其傳輸?shù)缴衔粰C(jī)監(jiān)控界面進(jìn)行處理。上位機(jī)監(jiān)控界面采用直觀的圖形界面,能夠清晰地顯示變壓器濾油泄漏的情況。操作人員可以通過監(jiān)控界面直觀地了解變壓器濾油泄漏的程度和位置。當(dāng)監(jiān)測到異常情況時,上位機(jī)能夠及時發(fā)出報警信號,提醒操作人員采取相應(yīng)的措施。這種實時監(jiān)測和報警系統(tǒng)能夠保障變壓器安全運(yùn)行,及時處理潛在的故障風(fēng)險,提高變壓器的可靠性和穩(wěn)定性。該系統(tǒng)使用西門子的PLC控制器和Profibus分布式I/O控制系統(tǒng),具有穩(wěn)定性高、可靠性強(qiáng)的特點,能夠滿足實時監(jiān)控和報警的要求。

    圖2 控制系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖

    1.3 瞬時流量監(jiān)測

    渦輪流量計的脈沖輸出信號被送入FM350-2高速計數(shù)器模塊,通過程序計算可以得到瞬時流量的數(shù)值[4]。FM350-2模塊具有高精度和多通道的特點,能夠滿足對流量的精確計量要求。同時,該模塊還具有多種計數(shù)方法和工作方式,可以根據(jù)實際需求進(jìn)行調(diào)整和配置,提高了系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性。

    瞬時流量計算過程如公式(1)所示。

    式中:F為瞬時流量;f為脈沖頻率;λ為儀表系數(shù);時間窗口選擇1s。為了實現(xiàn)交替發(fā)送作業(yè)號來讀取測量值的功能,可以在程序中安排一個時鐘存儲器位M100.0。通過對該位進(jìn)行周期性的置位和復(fù)位操作,可以使作業(yè)號在讀取過程中交替為100和101,從而讀取不同通道測量值。

    2 單神經(jīng)元計算

    2.1 單神經(jīng)元學(xué)習(xí)規(guī)則

    單神經(jīng)元學(xué)習(xí)規(guī)則是指神經(jīng)元在接收輸入信號后,通過調(diào)整連接權(quán)重來學(xué)習(xí)和適應(yīng)輸入模式的過程。在單神經(jīng)元學(xué)習(xí)規(guī)則中,最常用的是希伯來規(guī)則和Delta規(guī)則[5]。

    希伯來規(guī)則(Hebbian Rule):由Donald Hebb提出,它描述了神經(jīng)元之間連接權(quán)重的調(diào)整方式。希伯來規(guī)則認(rèn)為,當(dāng)一個神經(jīng)元的輸入與輸出同時活躍時,它們之間的連接權(quán)重應(yīng)該增強(qiáng)。如果輸入信號與輸出信號同時為正值或同時為負(fù)值,則連接權(quán)重增加;如果一個為正一個為負(fù),則連接權(quán)重減少。希伯來規(guī)則可以用公式(2)表示。

    式中:Δw為連接權(quán)重的變化量;η為學(xué)習(xí)率;x為輸入信號;y為輸出信號。

    Delta規(guī)則(Delta Rule):由Widrow和Hoff提出,在感知機(jī)學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中廣泛應(yīng)用。Delta規(guī)則通過最小化輸出與期望輸出之間的誤差來調(diào)整連接權(quán)重,其通過計算誤差的梯度來更新權(quán)重,使誤差變小。Delta規(guī)則可以用公式(3)表示。

    式中:d為期望輸出。

    Delta規(guī)則單神經(jīng)元學(xué)習(xí)神經(jīng)元從輸入數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并形成內(nèi)部表示。這種學(xué)習(xí)方式不需要任何標(biāo)簽或指導(dǎo),神經(jīng)元通過自我組織和自適應(yīng)的方式發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。Delta規(guī)則的一個常見應(yīng)用是聚類,即將相似的數(shù)據(jù)點分組在一起。相比下,有監(jiān)督的希伯來單神經(jīng)元學(xué)習(xí)需要標(biāo)記的數(shù)據(jù)集作為指導(dǎo)。在這種學(xué)習(xí)方式中,神經(jīng)元根據(jù)輸入和相應(yīng)的標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練。通過比較神經(jīng)元的輸出和正確的標(biāo)簽,可以調(diào)整神經(jīng)元的權(quán)重和偏置,以提高準(zhǔn)確性。有監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個常見應(yīng)用是分類,即將輸入數(shù)據(jù)分為不同的類別。

    2.2 有監(jiān)督的希伯來單神經(jīng)元PID

    有監(jiān)督的希伯來學(xué)習(xí)規(guī)則的單神經(jīng)元PID控制原理如圖3所示。

    圖3 有監(jiān)督的希伯來單神經(jīng)元PID結(jié)構(gòu)圖

    x1(k)=e(k)=r(k)-y(k)

    x2(k)=e(k)-e(k-1)

    x3(k)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)

    式中:e(k)為當(dāng)前時刻的誤差(教師信號);r(k)為期望輸出;y(k)為實際輸出;k為當(dāng)前時刻。另外,根據(jù)題目要求,學(xué)習(xí)速率分為比例、積分和微分3個部分,分別記為ηP、ηI和ηD。假設(shè)神經(jīng)元的比例系數(shù)為K(K>0),那么根據(jù)PID控制器的原理可以得到公式(4)~公式(6)。

    神經(jīng)元的輸出如公式(7)所示。

    3 仿真結(jié)果

    3.1 單神經(jīng)元PID仿真

    在本次單神經(jīng)元PID控制器的仿真試驗中,隨機(jī)選取初始權(quán)值ω1=ω2=ω3=0.1,選取的學(xué)習(xí)效率包括比例項學(xué)習(xí)效率ηP=0.4、積分項學(xué)習(xí)效率ηI=0.35以及微分項學(xué)習(xí)效率ηD=0.4。同時,選取神經(jīng)元的比例系數(shù)K=0.05,并采用1ms的采樣時間來進(jìn)行仿真試驗。在仿真試驗的過程中,在0.5s加入一個單位階躍信號作為干擾源,以測試神經(jīng)元PID控制器對于干擾的魯棒性和控制精度。根據(jù)PID控制器的原理可以得到神經(jīng)元PID控制器的輸出公式,如公式(8)所示。

    式中:x1(k)為當(dāng)前時刻的誤差;x2(k)為誤差的變化量;x3(k)為誤差的變化率。

    在仿真試驗的過程中,將神經(jīng)元PID控制器的輸出值與期望輸出進(jìn)行比較,計算誤差e(k)=r(k)-y(k)。根據(jù)誤差大小,調(diào)整神經(jīng)元的連接權(quán)重,以實現(xiàn)對期望輸出的控制,最終結(jié)果如圖4所示。

    圖4 有監(jiān)督希伯來算法干擾曲線

    與普通PID算法相比,有監(jiān)督Hebb單神經(jīng)元PID算法在系統(tǒng)響應(yīng)速度、無超調(diào)和抑制干擾能力方面具有更優(yōu)越的特點。它通過監(jiān)督學(xué)習(xí)方式動態(tài)調(diào)整參數(shù),從而提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。與普通PID算法相比,有監(jiān)督Hebb單神經(jīng)元PID算法能夠避免超調(diào)問題的發(fā)生,保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。此外,該算法還具有更好的抑制干擾能力,能夠減少外界干擾對系統(tǒng)控制的影響,提高控制系統(tǒng)的精度。

    3.2 PLC中實現(xiàn)單神經(jīng)元PID控制算法

    在調(diào)整PID控制器的參數(shù)的過程中,需要逐步調(diào)整K值,實現(xiàn)最佳控制效果。一般來說,可以先給出K值、ηI和ηP的值,然后再逐步調(diào)整參數(shù),以達(dá)到最優(yōu)的控制效果。由于初始權(quán)值ωi和學(xué)習(xí)效率ηP、ηI和ηD的值對系統(tǒng)的影響并不大。因此在實際應(yīng)用中,可以先給出K、ηI和ηP的值,然后通過調(diào)整K值來優(yōu)化控制效果。當(dāng)系統(tǒng)的超調(diào)量較小時,可以再適當(dāng)調(diào)整ηD的值,以進(jìn)一步提高控制效果。在實際應(yīng)用中,K值通常需要根據(jù)具體的控制對象和控制要求進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。如圖5所示,在本次試驗中,經(jīng)過多次試驗和調(diào)整,最終確定K值為2.6,ηP和ηI的值均為2,ηD的值為0.8。通過這些參數(shù)的調(diào)整,有效控制管道流量,為后續(xù)的研究提供參考。

    圖5 流量調(diào)節(jié)界面

    4 結(jié)語

    本文設(shè)計的基于PLC和單神經(jīng)元PID算法的變壓器濾油泄漏實時監(jiān)控報警裝置,具有實時性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高和可靠性高等優(yōu)點,能夠有效地監(jiān)測變壓器濾油泄漏情況,保障變壓器安全、穩(wěn)定地運(yùn)行。未來將繼續(xù)研究和改進(jìn)該裝置,以提高其在實際應(yīng)用中的可操作性和適用性,為電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行做出更大貢獻(xiàn)。

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