基于非線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)算法的風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警模型研究

摘" 要：該文提出一種基于非線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)算法（NSET）的風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警模型。該模型通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析風(fēng)電機(jī)組的關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，利用NSET算法進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，并通過(guò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的殘差判斷設(shè)備的健康狀況。研究結(jié)果表明，該模型能夠提前預(yù)警潛在故障，有效降低設(shè)備停機(jī)時(shí)長(zhǎng)，提高風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益。此外，模型還具備自適應(yīng)調(diào)整能力，能夠隨著系統(tǒng)狀態(tài)的變化動(dòng)態(tài)更新，從而提升故障預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。

關(guān)鍵詞：非線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)；風(fēng)機(jī)設(shè)備；故障預(yù)警模型；殘差分析；風(fēng)電場(chǎng)

中圖分類(lèi)號(hào)：TM315" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2025）07-0067-04

隨著風(fēng)力發(fā)電在全球能源結(jié)構(gòu)中的占比逐年提升，風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行成為保障電力供應(yīng)的關(guān)鍵[1]。然而，風(fēng)機(jī)設(shè)備因其復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu)和惡劣的運(yùn)行環(huán)境，易發(fā)生多種故障，導(dǎo)致停機(jī)維修和經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)的故障檢測(cè)方法往往依賴(lài)于定期維護(hù)和事后診斷，難以實(shí)現(xiàn)故障的提前預(yù)警[2]。因此，本文提出了一種基于非線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)算法（Nonlinear State Estimate Technique，NSET）的風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警模型。該模型利用NSET算法對(duì)風(fēng)機(jī)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，通過(guò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的殘差判斷設(shè)備健康狀態(tài)，旨在實(shí)現(xiàn)故障的提前預(yù)警，降低停機(jī)時(shí)長(zhǎng)，提高風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益。

1" 非線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)算法（NSET）概述

1.1" NSET算法原理

非線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)算法（NSET）作為一種先進(jìn)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警技術(shù)，其核心在于通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，挖掘系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，進(jìn)而構(gòu)建和更新系統(tǒng)狀態(tài)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。當(dāng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值出現(xiàn)顯著偏差時(shí)，即可判斷系統(tǒng)可能處于異常狀態(tài)，從而觸發(fā)故障預(yù)警[3]。其算法原理如圖1所示。

1.1.1" 相似性原理與歐氏距離計(jì)算

NSET算法首先依賴(lài)于相似性原理，即認(rèn)為系統(tǒng)在未來(lái)某一時(shí)刻的狀態(tài)與其歷史狀態(tài)或相似工況下的狀態(tài)具有相似性。為了量化這種相似性，算法通常采用歐氏距離作為度量標(biāo)準(zhǔn)。

設(shè)系統(tǒng)在某時(shí)刻t的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)向量為xt，歷史數(shù)據(jù)集中的某個(gè)數(shù)據(jù)向量為xi，則兩者之間的歐氏距離可定義為

式中：n是數(shù)據(jù)向量的維度，x■■和x■■分別是向量xt和xi在第j維上的值。通過(guò)計(jì)算實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)的歐氏距離，可以找到與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)最相似的歷史數(shù)據(jù)點(diǎn)或數(shù)據(jù)子集。

1.1.2" 系統(tǒng)總體觀測(cè)矩陣、訓(xùn)練矩陣、過(guò)程記憶矩陣的構(gòu)建

1）系統(tǒng)總體觀測(cè)矩陣：該矩陣包含了系統(tǒng)從初始時(shí)刻到當(dāng)前時(shí)刻的所有觀測(cè)數(shù)據(jù)，可以表示為

式中：每一行代表一個(gè)時(shí)刻的觀測(cè)數(shù)據(jù)向量。

2）訓(xùn)練矩陣：從系統(tǒng)總體觀測(cè)矩陣中選取一部分具有代表性的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建和訓(xùn)練NSET模型。訓(xùn)練矩陣可以表示為

式中：M是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量。

3）過(guò)程記憶矩陣：在NSET算法中，過(guò)程記憶矩陣用于存儲(chǔ)和更新系統(tǒng)的狀態(tài)模型。它可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的相似性進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以反映系統(tǒng)狀態(tài)的變化。過(guò)程記憶矩陣可以表示為

式中：每一行代表一個(gè)狀態(tài)模型向量，N是狀態(tài)模型的數(shù)量。在算法運(yùn)行過(guò)程中，過(guò)程記憶矩陣會(huì)根據(jù)新的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，以確保模型能夠準(zhǔn)確反映系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)。

綜上所述，NSET算法通過(guò)相似性原理、歐氏距離計(jì)算和矩陣構(gòu)建更新，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警。該方法數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)且自適應(yīng)調(diào)整模型，提高了故障預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。

1.2" NSET算法在故障預(yù)警中的應(yīng)用

NSET算法模型在風(fēng)電機(jī)組中的應(yīng)用主要包括實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與狀態(tài)評(píng)估、故障預(yù)警與診斷以及維護(hù)策略?xún)?yōu)化。通過(guò)實(shí)時(shí)采集關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，利用NSET算法進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在異常。當(dāng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間存在顯著殘差時(shí)，表明可能處于異常狀態(tài)，進(jìn)一步分析殘差可實(shí)現(xiàn)故障提前預(yù)警和輔助診斷。

該模型不僅能提前預(yù)警潛在故障，還能制定更合理的維護(hù)策略，避免過(guò)度或不足維護(hù)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失。實(shí)現(xiàn)流程包括：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、構(gòu)建NSET模型、實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)、殘差計(jì)算與分析、故障預(yù)警及決策支持及模型更新與優(yōu)化。這一系列步驟確保了基于NSET算法的風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警系統(tǒng)能夠有效運(yùn)行，為風(fēng)電場(chǎng)提供穩(wěn)定的運(yùn)維保障和經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)持續(xù)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和模型優(yōu)化，系統(tǒng)能不斷適應(yīng)風(fēng)機(jī)設(shè)備的新?tīng)顟B(tài)和新特性，進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，從而最大限度地減少停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。

2" 基于NSET的風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警模型構(gòu)建

2.1" 數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征選擇

在構(gòu)建基于NSET的風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警模型之前，數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征選擇是至關(guān)重要的步驟。這些步驟旨在確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并提取出對(duì)故障預(yù)警最具相關(guān)性的特征[4]。

風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于傳感器和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括轉(zhuǎn)速、溫度、振動(dòng)等。在預(yù)處理階段，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、濾波去噪、插值補(bǔ)缺和歸一化處理，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。歸一化可以采用以下公式

式中：x是原始數(shù)據(jù)，xmin和xmax分別是數(shù)據(jù)的最小值和最大值，xnorm是歸一化后的數(shù)據(jù)。

在風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警中，關(guān)鍵監(jiān)測(cè)參數(shù)的篩選和特征選擇非常關(guān)鍵。首先，依據(jù)風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行和故障特點(diǎn)，篩選出敏感性高的參數(shù)。接著，利用特征選擇算法提煉最具代表性的特征，這些特征既保留了原始數(shù)據(jù)信息，又降低了數(shù)據(jù)維度，從而提升了模型的效率和準(zhǔn)確性。特征選擇時(shí)，可能會(huì)用到相關(guān)性計(jì)算公式來(lái)評(píng)估特征間的關(guān)系

式中：rxy是特征x和y之間的相關(guān)系數(shù)，n是樣本數(shù)量，■和■分別是特征x和y的均值。通過(guò)計(jì)算特征之間的相關(guān)系數(shù)，可以選擇出相關(guān)性較低、獨(dú)立性較強(qiáng)的特征作為模型的輸入。

通過(guò)上述數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征選擇步驟，可以獲得高質(zhì)量、低維度的輸入數(shù)據(jù)，為后續(xù)的NSET模型構(gòu)建和故障預(yù)警提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2.2" 模型構(gòu)建

NSET模型的建立是一個(gè)迭代優(yōu)化過(guò)程，旨在構(gòu)建準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)模型[5]，關(guān)鍵步驟如下。①構(gòu)建總體觀測(cè)矩陣：基于預(yù)處理數(shù)據(jù)和特征選擇結(jié)果，匯總風(fēng)機(jī)設(shè)備從初始至當(dāng)前的所有關(guān)鍵參數(shù)觀測(cè)數(shù)據(jù)。②選取訓(xùn)練矩陣：從總體觀測(cè)矩陣（式（2））中挑選代表性數(shù)據(jù)子集，用于訓(xùn)練NSET模型。③模型訓(xùn)練與相似性計(jì)算：利用相似性原理和歐氏距離（式（1）），找到與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)最相似的歷史數(shù)據(jù)點(diǎn)，構(gòu)建和更新過(guò)程記憶矩陣，存儲(chǔ)不同狀態(tài)下的模型參數(shù)。④故障預(yù)警機(jī)制：模型輸入為預(yù)處理后的風(fēng)機(jī)關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，輸出為狀態(tài)估計(jì)值。通過(guò)比較預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的殘差，判斷風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)，超出閾值則觸發(fā)故障預(yù)警。⑤過(guò)程記憶矩陣的構(gòu)建與更新：作為模型核心（式（4）），初始值基于訓(xùn)練矩陣（式（3））中的相似歷史狀態(tài)，采用加權(quán)平均和歸一化方法（式（6））動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化過(guò)程記憶矩陣。

2.3" 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證

2.3.1" 樣本數(shù)據(jù)的選擇與劃分

在基于NSET的風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警模型中，樣本數(shù)據(jù)的選擇與劃分至關(guān)重要。首先，從系統(tǒng)總體觀測(cè)矩陣中選取具有代表性的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)集，確保涵蓋風(fēng)機(jī)設(shè)備在不同運(yùn)行狀態(tài)下（如正常、異常、故障等）的數(shù)據(jù)，以保證樣本的多樣性和全面性。

樣本數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集兩部分。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練NSET模型，調(diào)整模型參數(shù)以提高狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性；驗(yàn)證集則用于驗(yàn)證模型的性能，評(píng)估模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。通常，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的比例可以根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)量大小來(lái)確定，一般建議訓(xùn)練集占比70%～80%，驗(yàn)證集占比20%～30%。

2.3.2" 模型訓(xùn)練與參數(shù)調(diào)優(yōu)

模型訓(xùn)練過(guò)程中，首先利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)NSET模型進(jìn)行初始訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)（如相似性度量閾值、過(guò)程記憶矩陣的更新權(quán)重等），使得模型能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)風(fēng)機(jī)設(shè)備的狀態(tài)。

參數(shù)調(diào)優(yōu)是模型訓(xùn)練的重要環(huán)節(jié)，旨在找到最優(yōu)的模型參數(shù)組合，以提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。通過(guò)多次迭代訓(xùn)練，逐步逼近最優(yōu)參數(shù)組合。

在參數(shù)調(diào)優(yōu)過(guò)程中，需要關(guān)注模型的過(guò)擬合問(wèn)題。為了避免模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好而在驗(yàn)證集上表現(xiàn)不佳，可以采用正則化技術(shù)（如L1正則化、L2正則化等）對(duì)模型進(jìn)行約束，提高模型的泛化能力。

具體的參數(shù)調(diào)優(yōu)過(guò)程可以通過(guò)以下公式進(jìn)行說(shuō)明：設(shè)模型參數(shù)為θ，訓(xùn)練集上的損失函數(shù)為L(zhǎng)（θ），則參數(shù)調(diào)優(yōu)的目標(biāo)是最小化損失函數(shù)，即

式中：θ*表示最優(yōu)參數(shù)組合。

2.3.3" 模型驗(yàn)證與性能評(píng)估

模型驗(yàn)證是確保模型準(zhǔn)確性和可靠性的關(guān)鍵步驟，對(duì)于評(píng)估NSET模型在實(shí)際風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警中的表現(xiàn)至關(guān)重要。在這一過(guò)程中，挑選一組具有代表性的驗(yàn)證集數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)集涵蓋了多種風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障模式。通過(guò)將這些數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)訓(xùn)練完成的NSET模型中，進(jìn)行全面的狀態(tài)估計(jì)。隨后，仔細(xì)計(jì)算了模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值之間的殘差，并深入分析了殘差的變化趨勢(shì)、分布特征以及異常波動(dòng)情況。這些分析不僅可以評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性，還為進(jìn)一步優(yōu)化模型提供了寶貴的依據(jù)，從而確保模型在實(shí)際應(yīng)用中能夠準(zhǔn)確、及時(shí)地預(yù)警風(fēng)機(jī)設(shè)備的潛在故障。

3" 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1" 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1.1" 實(shí)驗(yàn)對(duì)象的選擇與描述

本實(shí)驗(yàn)選擇了一座典型的風(fēng)電場(chǎng)中的2臺(tái)風(fēng)電機(jī)組作為研究對(duì)象。這些風(fēng)電機(jī)組具有相同的型號(hào)和規(guī)格，額定功率為1.5 MW，且已運(yùn)行超過(guò)3年，具有豐富的運(yùn)行數(shù)據(jù)。為了驗(yàn)證基于NSET的風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警模型的有效性，另外，特別選擇其中3臺(tái)曾出現(xiàn)過(guò)典型故障（如齒輪箱故障、發(fā)電機(jī)故障和軸承故障）的風(fēng)電機(jī)組作為重點(diǎn)研究對(duì)象，另外1臺(tái)作為輔助驗(yàn)證對(duì)象。見(jiàn)表1。

3.1.2" 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集與處理

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于風(fēng)電場(chǎng)的SCADA系統(tǒng)，采集了風(fēng)機(jī)設(shè)備在連續(xù)一年內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括轉(zhuǎn)速、溫度、振動(dòng)、電流、電壓等關(guān)鍵參數(shù)，采樣間隔為10 min。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，首先進(jìn)行了數(shù)據(jù)清洗，去除了無(wú)效和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后利用滑動(dòng)平均濾波技術(shù)減少了數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲，接著采用線(xiàn)性插值方法填補(bǔ)了缺失的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)歸一化到[0，1]范圍內(nèi)。

在特征選擇階段，從原始數(shù)據(jù)中提取出了對(duì)故障預(yù)警最具代表性的特征，本文選擇設(shè)備轉(zhuǎn)速的均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為驗(yàn)證參數(shù)。

3.2" 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.2.1" 模型預(yù)測(cè)結(jié)果

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，基于NSET算法對(duì)選定的4臺(tái)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行了狀態(tài)估計(jì)和故障預(yù)警。以WTG1（齒輪箱故障歷史）為例，圖2展示了模型在連續(xù)6個(gè)月內(nèi)的轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值的對(duì)比情況。從圖2中可以看出，模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值在大部分時(shí)間內(nèi)保持高度一致，但在故障發(fā)生前的一個(gè)月左右，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間開(kāi)始出現(xiàn)微小偏差，這種偏差逐漸增大，直至故障發(fā)生。

表2展示了WTG1在故障發(fā)生前一個(gè)月內(nèi)3個(gè)不同日期的部分預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比，以及殘差（預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之差）的計(jì)算結(jié)果。

這表明在故障發(fā)生前的一個(gè)月內(nèi)，模型對(duì)WTG1的轉(zhuǎn)速預(yù)測(cè)具有一定的準(zhǔn)確性。

3.2.2" 殘差分析與故障預(yù)警效果評(píng)估

通過(guò)對(duì)WTG1及其他2臺(tái)有故障歷史的風(fēng)電機(jī)組（WTG2和WTG3）的殘差進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)殘差在故障發(fā)生前均呈現(xiàn)出逐漸增大的趨勢(shì)。為了量化這種趨勢(shì)，計(jì)算殘差的標(biāo)準(zhǔn)差，并將其作為故障預(yù)警的指標(biāo)。當(dāng)殘差的標(biāo)準(zhǔn)差超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí)（如設(shè)定為正常狀態(tài)下標(biāo)準(zhǔn)差的兩倍），即觸發(fā)故障預(yù)警。表3展示了3臺(tái)風(fēng)機(jī)在故障發(fā)生前一個(gè)月的殘差標(biāo)準(zhǔn)差及預(yù)警情況。

表3" 故障前一個(gè)月內(nèi)殘差標(biāo)準(zhǔn)差及預(yù)警情況

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于NSET的風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警模型能夠在故障發(fā)生前有效預(yù)警，為運(yùn)維人員提供了寶貴的提前處理時(shí)間，有助于降低故障造成的損失。

4" 結(jié)束語(yǔ)

本文提出的基于非線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)算法的風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)警模型，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)關(guān)鍵參數(shù)并分析殘差，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)機(jī)故障的提前預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型有效降低了設(shè)備停機(jī)時(shí)長(zhǎng)，顯著提升了風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益。未來(lái)，將進(jìn)一步優(yōu)化模型參數(shù)，提高預(yù)警準(zhǔn)確性，并探索更多應(yīng)用場(chǎng)景。

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Abstract： This paper proposes a wind turbine equipment fault early warning model based on nonlinear state estimation algorithm（NSET）. The model monitors and analyzes key parameter data of wind turbines in real time， uses NSET algorithm to estimate state， and judges the health status of the equipment through the residual error between the predicted value and the actual value. Research results show that the model can warn potential faults in advance， effectively reduce equipment downtime， and improve the operating efficiency and economic benefits of the wind farm. In addition， the model also has adaptive adjustment capabilities and can be dynamically updated as the system state changes， thereby improving the accuracy and reliability of fault warning.

作者簡(jiǎn)介：張勁戈（1972-），男，碩士。研究方向?yàn)橥L(fēng)領(lǐng)域設(shè)備研發(fā)與制造。