火電廠鍋爐設(shè)備智能故障預(yù)警方法研究

摘 要：由于火電廠鍋爐設(shè)備在高溫、高壓的惡劣環(huán)境中運行，容易出現(xiàn)多種故障，因此嚴(yán)重影響了設(shè)備的安全性與可靠性。為了有效預(yù)防這些故障，本文提出了一種基于振動監(jiān)測技術(shù)與智能算法的故障預(yù)警方法。首先，利用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)對振動監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，消除噪聲和異常值干擾。其次，采用K-means聚類算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行模式識別，初步分類設(shè)備運行狀態(tài)。最后，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對聚類后的數(shù)據(jù)進行故障類型識別。試驗結(jié)果表明，該方法能夠有效提高故障預(yù)警的準(zhǔn)確性與實時性，為火電廠鍋爐設(shè)備的安全運行提供了可靠保障。

關(guān)鍵詞：火電廠鍋爐；智能故障預(yù)警；振動監(jiān)測；頻譜分析

中圖分類號：TM 62" 文獻標(biāo)志碼：A

火電廠作為電力系統(tǒng)中的重要組成部分，其鍋爐設(shè)備的運行環(huán)境通常具有高溫、高壓和強腐蝕等復(fù)雜特點[1]。這些惡劣的工況條件使鍋爐設(shè)備在長期運行過程中容易出現(xiàn)各種故障。這些故障不僅會導(dǎo)致設(shè)備停運和經(jīng)濟損失，還可能引發(fā)嚴(yán)重的安全事故，威脅人身和設(shè)備安全。智能故障預(yù)警技術(shù)能夠利用先進的傳感器技術(shù)對潛在故障進行早期檢測和預(yù)警[2]。振動信號能夠反映設(shè)備運行狀態(tài)的動態(tài)特性，其變化通常表明設(shè)備可能存在異?；蚬收?。

1 研究現(xiàn)狀

現(xiàn)階段的研究主要分為以下幾個方面：振動信號采集與處理，通過提高采集數(shù)據(jù)的實時性和全面性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和故障診斷提供足夠的數(shù)據(jù)參考價值[3]。在振動信號的特征提取和分析方法方面，主流方式主要包括基于快速傅里葉變換（FFT）的頻譜分析、時頻域分析、波形分析和基于小波變換的多分辨率分析等。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，通過智能算法對海量歷史振動數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能夠自動識別和分類設(shè)備的故障類型，提高故障預(yù)警的準(zhǔn)確性和魯棒性。

2 振動監(jiān)測理論與設(shè)備

2.1 振動監(jiān)測基本原理

振動監(jiān)測技術(shù)是一種基于機械設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測的有效手段，其基本原理是通過安裝在設(shè)備上的振動傳感器實時采集設(shè)備在運行過程中產(chǎn)生的振動信號，并通過數(shù)據(jù)處理和分析方法對振動信號中的特征信息進行提取，從而識別設(shè)備可能存在的異常狀態(tài)或故障趨勢[4]。在火電廠鍋爐設(shè)備中，振動監(jiān)測可以有效地檢測旋轉(zhuǎn)機械的不平衡、軸承磨損、齒輪的故障以及結(jié)構(gòu)松動等問題。這些故障會導(dǎo)致設(shè)備振動特征參數(shù)變化，通過分析振動信號的頻率、幅值、相位等特征，可以盡早發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在問題，為預(yù)防性維護提供依據(jù)[5]。

2.2 在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)

本文設(shè)計的在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)采用了ARM+DSP+FPGA的混合架構(gòu)，可以保證高效的實時數(shù)據(jù)處理能力，其架構(gòu)模型如圖1所示。

該系統(tǒng)集成了24位AD轉(zhuǎn)換器，能夠提供高達128ksps的高速采樣率，能精確捕捉振動信號的微小變化。高精度的24位AD轉(zhuǎn)換器可以保證信號采集的精度，能夠有效地保留振動信號的微小細節(jié)信息，避免因量化誤差導(dǎo)致的信號失真問題。這種高分辨率的采樣方式特別適用于監(jiān)測火電廠鍋爐設(shè)備中復(fù)雜而微小的振動變化，例如軸承微小磨損引起的振動變化，或者因設(shè)備結(jié)構(gòu)松動而引發(fā)的低頻振動信號。

系統(tǒng)的多通道實時采集功能可以同時監(jiān)測多個關(guān)鍵點的振動狀態(tài)。在火電廠鍋爐設(shè)備中，由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜且各部件間的相互影響較大，因此多通道實時采集能夠有效覆蓋整個設(shè)備的關(guān)鍵部位，保證及時發(fā)現(xiàn)任何局部的異常。同時系統(tǒng)內(nèi)置大容量數(shù)據(jù)存儲器，并設(shè)計了斷點續(xù)傳功能。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中斷或通信異常時，系統(tǒng)能夠?qū)⒄駝訑?shù)據(jù)臨時存儲在本地存儲器中，并在網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后自動將數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)服務(wù)器。這個設(shè)計可以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，防止?shù)據(jù)丟失，從而保證了長期振動監(jiān)測數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性。

2.3 振動監(jiān)測點的設(shè)置與安裝

鍋爐設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，各部件運行狀況存在差異以及不同部件間會相互影響，因此在火電廠鍋爐設(shè)備的振動監(jiān)測過程中要選擇可能產(chǎn)生故障或振動變化顯著的部位安裝振動傳感器，同時要盡量避開極端溫度和壓力的影響區(qū)域，選擇能夠有效捕捉振動信號且安全穩(wěn)定的安裝位置。本文選擇的位置包括軸承監(jiān)測、轉(zhuǎn)子監(jiān)測、齒輪監(jiān)測。監(jiān)測點的布置如圖2所示。

3 基于K聚類與CNN算法的故障預(yù)警

3.1 數(shù)據(jù)清洗

振動監(jiān)測數(shù)據(jù)往往會受到噪聲、異常值和缺失值的影響，通過使用低通濾波器或高通濾波器來消除不需要的高頻或低頻噪聲，并且在該環(huán)節(jié)中將原始信號和濾波信號進行對比，保證清洗后數(shù)據(jù)的可靠性。其中的檢驗方法是Z-score方法，設(shè)置參數(shù)的閾值為3，若數(shù)據(jù)檢驗后的均差|Zi|gt;3，則認為該數(shù)據(jù)點為異常值。

3.2 K-means聚類算法

聚類分析是一種統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法，其主要目的是將具有相同特征的數(shù)據(jù)集中在一個組別中，形成的不同組之間的對象具有較大的差異性。在故障點分析中，K-means算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，可以將數(shù)據(jù)集分為K個簇。它利用迭代的方法將各點最小化到所屬簇中心的歐幾里得距離平方，并將數(shù)據(jù)集中的觀測值聚集成若干個簇，從而識別數(shù)據(jù)中的異常模式和潛在的故障區(qū)域。

該算法首先隨機確定幾個聚類中心μ1，μ2，，，，μK，其次，將數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)點xi分配到距離最近的中心，最后，根據(jù)每個集群中包括的數(shù)據(jù)點，按照歐幾里得公式重新計算每個簇的聚類中心，如公式（1）所示。

Ci={xi：||xi-μj||2≤||xi-μk||2，k，1≤k≤K} （1）

重復(fù)以上步驟，直到得到可接受范圍內(nèi)的聚類中心。

3.3 基于K聚類與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的故障預(yù)警

在K-means聚類分析后，每個簇代表數(shù)據(jù)的不同模式或類別。在故障檢測的場景下，不同的聚類可以對應(yīng)不同的設(shè)備狀態(tài)（例如正常運行、輕微故障、嚴(yán)重故障等）。

在此基礎(chǔ)上，對每個聚類內(nèi)的數(shù)據(jù)點來說，利用基于時頻域變換的方式提取頻譜特征，將時域或頻域的振動信號轉(zhuǎn)換為2D矩陣形式，并將其輸入CNN中進行故障識別。在本文中，設(shè)計的CNN架構(gòu)包括卷積層、池化層、全連接層以及輸出層幾個部分。卷積層的作用是通過卷積核（filter）再次提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征。通過多個卷積層可以提取數(shù)據(jù)的高階特征，可以用公式（2）表示其提取的數(shù)學(xué)原理，用來確定權(quán)重和偏置項。

（2）

式中：Zl i，j為第l層的卷積輸出；Xl-1為第 l-1層的輸入；Wl為卷積核權(quán)重；bl為偏置項。

池化層的作用是降低特征圖的維度，防止過擬合。在該部分中，使用平均池化的方法對其進行處理。全連接層可以將前面池化層的輸出展平，并通過一系列神經(jīng)元進行進一步非線性組合。該環(huán)節(jié)是采用卷積層中得到的權(quán)重項、偏置項進行非線性函數(shù)構(gòu)造。輸出層通常使用Softmax激活函數(shù)，將最后一層的輸出轉(zhuǎn)換為概率分布，表示各個類別（故障類型）的概率。

通過上述步驟，可以有效地利用CNN對火電廠鍋爐設(shè)備進行故障檢測和識別。利用K-means聚類分析對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和模式識別，再使用CNN進一步分類具體的故障類型。這種方法結(jié)合了無監(jiān)督和監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點，提高了故障檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

4 模型檢驗

圖3展現(xiàn)了不同簇下的的數(shù)據(jù)處理與CNN算法輸出效果。其中，圖3（a）是轉(zhuǎn)子檢測數(shù)據(jù)中部分數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，圖3（b）是齒輪檢測中部分數(shù)據(jù)的處理結(jié)果。

圖中曲線顯示了初始狀態(tài)與濾波后狀態(tài)下的振動信號隨時間的變化。濾波后狀態(tài)下的振動信號呈現(xiàn)平滑的波動曲線，但是其趨勢和走向同初始狀態(tài)保持一致，證明數(shù)據(jù)清洗過程較完整地保留了數(shù)據(jù)原本特征。

中間的圖表示K-means聚類算法對提取的振動特征數(shù)據(jù)的分類結(jié)果。點狀分別表示不同故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)點，叉號表示聚類中心。聚類結(jié)果表明，利用K-means算法可以有效地將振動信號數(shù)據(jù)分為兩類，對應(yīng)不同的狀態(tài)。通過聚類可以快速識別異常數(shù)據(jù)點，為后續(xù)的深度學(xué)習(xí)模型提供先驗信息。

下邊的圖為聚類后各類別的概率密度分布。橫坐標(biāo)表示某個特征值范圍，縱坐標(biāo)表示相應(yīng)特征值的概率密度。通過概率密度分布，可以分析不同狀態(tài)下設(shè)備振動信號的特征分布，識別可能的故障模式。

與實際故障類型相比，其預(yù)警準(zhǔn)確率分別達到了76%和78%。預(yù)測精度較高，說明該預(yù)警方法具有較強的適用性。

5 結(jié)語

本文提出的基于振動監(jiān)測與智能算法的故障預(yù)警方法，通過數(shù)據(jù)清洗、K-means聚類與CNN深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，有效提高了火電廠鍋爐設(shè)備故障預(yù)警的精度與可靠性。研究表明，振動監(jiān)測技術(shù)能夠靈敏捕捉設(shè)備的異常振動信號，而智能算法則在故障識別與分類方面展現(xiàn)出強大的潛力。在未來工作中，可以進一步優(yōu)化算法模型，提高在復(fù)雜工況下的適應(yīng)性與實時性，應(yīng)對其他工業(yè)應(yīng)用場景。

參考文獻

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