【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 的 長(zhǎng) 期 穩(wěn) 定 可 靠 運(yùn) 行 ， 實(shí) 現(xiàn) 了 機(jī)組 運(yùn) 行 的 可 控 再 控 。文 獻(xiàn) [10]詳 細(xì) 介 紹 了 風(fēng) 機(jī) 在 線 監(jiān) 測(cè) 系 統(tǒng) 軟 件 的 構(gòu) 成 及 功 能 ， 對(duì) SKF 公 司 的 Marlin 狀 態(tài) 監(jiān) 測(cè) 系 統(tǒng) 在 風(fēng) 力 發(fā) 電 機(jī) 上 的 應(yīng) 用 做 了 簡(jiǎn) 要 介 紹 。 針 對(duì) 風(fēng) 力 發(fā) 電 機(jī) 的華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文4實(shí) 際 運(yùn) 行 情 況 和 振 動(dòng) 故 障 信 號(hào) 的 頻 率 ， 對(duì) 現(xiàn) 場(chǎng) 測(cè) 量 點(diǎn) 的 選 擇 進(jìn) 行 了 研 究 ， 并 提出 了 在 線 監(jiān) 測(cè) 在 風(fēng) 力 發(fā) 電 應(yīng) 用 上 還 需 進(jìn) 一 步 研 究 的 觀 點(diǎn) 。文 獻(xiàn) [11]對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的基本構(gòu)成進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，對(duì)風(fēng)機(jī)常用狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)，如 油 液 監(jiān) 測(cè) 、 振 動(dòng) 監(jiān) 測(cè) 、 性 能 參 數(shù) 監(jiān) 視 等 及主要測(cè)量參數(shù)進(jìn)行了分析研究，并分析了風(fēng)機(jī)部件的常見(jiàn)故障，研究了部件的故障機(jī)理，最后，總結(jié)歸納了適合于風(fēng)機(jī)的多種故障診斷方法，對(duì)國(guó)內(nèi)外風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、診斷技術(shù)和系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了概述。文獻(xiàn)[12]研究了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用。該方法借助小波變換的時(shí)頻分析特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能，將小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層，不僅提高了診斷精度，減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，還加快了收斂速度。文獻(xiàn)[13]BENNOUNA 等在變轉(zhuǎn)速情況下建立了基于多項(xiàng)式的雙饋式異步發(fā)電機(jī)非線性與線性數(shù)學(xué)模型，利用故障特征分析法檢測(cè)出了轉(zhuǎn)子偏心故障，并分析故障類(lèi)型。但該方法也僅能判斷發(fā)電機(jī)的故障類(lèi)型，而不能準(zhǔn)確找出具體故障源。文獻(xiàn)[14]INALPOLAT 等對(duì)行星齒輪箱進(jìn)行數(shù)學(xué)建模并研究了動(dòng)力學(xué)行為，為其復(fù)合傳動(dòng)引起的故障提供了解釋依據(jù)。文獻(xiàn)[15]YANG 等針對(duì)同步發(fā)電機(jī)為消除變轉(zhuǎn)速的影響，提出了基于主軸轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的判斷方法。模擬定子繞組線圈的短路，對(duì)發(fā)電機(jī)定子繞組電流/功率信號(hào)進(jìn)行分析。先進(jìn)行信號(hào)處理，即用離散小波去除噪聲，再使用連續(xù)小波提取特征頻率，有效地識(shí)別出了故障。 文獻(xiàn)[16]時(shí)軼等通過(guò)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)風(fēng)機(jī)的主軸振動(dòng)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，利用風(fēng)機(jī)的工作原理及運(yùn)用方式，對(duì)風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[17]闡述和分析了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組葉片振動(dòng)的潛在原因，并對(duì)我國(guó)自主研制的某大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)的葉片做了具體的分析。文獻(xiàn)[18]首先對(duì)風(fēng)機(jī)葉片破壞機(jī)理進(jìn)行了探討，明確葉片破壞的原因，確定保護(hù)方案。然后分別根據(jù)快速傅立葉變化算法和無(wú)限脈沖響應(yīng)數(shù)字濾波算法，用 C語(yǔ)言編寫(xiě)程序，根據(jù)單片機(jī)本身的硬件資源分析對(duì)比確定采用哪種程序?qū)崿F(xiàn)方式。最后繪制硬件電路圖并對(duì)程序運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。 本課題的主要研究?jī)?nèi)容大型風(fēng)電場(chǎng)都安裝有 SCADA(Supervisory control and Data Acquisition， SCADA)系統(tǒng)，該系統(tǒng)的主要功能是在中央控制室的監(jiān)控計(jì)算機(jī)中按固定時(shí)間間隔(一般為 10 秒和 10 分鐘) 記錄風(fēng)電場(chǎng)中各單臺(tái)機(jī)組各重要部件傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)。此外該系統(tǒng)還記錄各機(jī)組的各種運(yùn)行狀態(tài)變化和各種報(bào)警故障信息，如啟機(jī)、停華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文5機(jī)、發(fā)電機(jī)超溫、變槳系統(tǒng)變槳錯(cuò)誤等。SCADA 數(shù)據(jù)的數(shù)量非常巨大，單臺(tái)風(fēng)機(jī)的單月記錄可以達(dá)到幾百兆。本 文 采 用 溫 度 趨 勢(shì) 分 析 的 方 法 進(jìn) 行 齒 輪 箱 狀 態(tài) 的 監(jiān)測(cè) 。 首 先 對(duì) 某 機(jī) 組 的 SCADA (supervisory control and data acquisition)數(shù) 據(jù)進(jìn) 行 了 整 理 和 分 析 ， 采 用 IPSOBP 方 法 建 立 了 齒 輪 箱 的 溫 度 模 型 ， 采 用 相 關(guān) 關(guān) 系方 法 確 定 輸 入 變 量 集 ， 利 用 該 模 型 對(duì) 齒 輪 箱 的 溫 度 進(jìn) 行 預(yù) 測(cè) ， 并 利 用 雙 滑 動(dòng) 窗 口對(duì) 殘 差 進(jìn) 行 分 析 。 本 文 研 究 的 主 要 內(nèi) 容 如 下 ：1. 詳細(xì)分析了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)的現(xiàn)狀，提出基于非參數(shù)建模狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：輸入變量集選取及殘差處理。2. 由于在建立機(jī)組各部件重要測(cè)量參數(shù)的預(yù)測(cè)模型時(shí)，該測(cè)量參數(shù)預(yù)測(cè)模型的輸入變量集的確定，是建立其準(zhǔn)確模型的關(guān)鍵，因此，預(yù)測(cè)模型輸入變量集的確定是影響預(yù)測(cè)模型精度的重要因素。本文詳細(xì)分析了變量集之間的相關(guān)關(guān)系及判斷變量參數(shù)相關(guān)關(guān)系的方法，建立風(fēng)電機(jī)組齒輪箱溫度的 IPSOBP 狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型，并依據(jù)相關(guān)關(guān)系定量分析的結(jié)果來(lái)選取 IPSOBP 模型的輸入變量集，通過(guò)對(duì)比分析殘差結(jié)果，提煉出非參數(shù)模型輸入樣本集選取的方法。3. 在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組非參數(shù)預(yù)測(cè)模型的殘差統(tǒng)計(jì)方法中，合適的滑動(dòng)窗口能夠消除由于測(cè)量誤差，機(jī)組啟停等偶然因素造成的孤立的較大殘差的影響。本文詳細(xì)分析了雙滑動(dòng)窗口殘差統(tǒng)計(jì)的方法及原理，指出了雙滑動(dòng)窗口具有能夠抑制孤立異常殘差的作用，并利用 IPSOBP 預(yù)測(cè)模型加以驗(yàn)證。華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文6第 2 章 基于 IPSOBP 模型狀態(tài)監(jiān)測(cè)的研究 引言 風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)是采用多種方法和手段對(duì)機(jī)組的重要部件(葉輪、齒輪箱、發(fā)電機(jī)等)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析、評(píng)估其運(yùn)行狀態(tài)、盡早提前發(fā)現(xiàn)故障征兆，避免和減輕嚴(yán)重的設(shè)備損壞，確定合理的維護(hù)時(shí)間和方案，從而達(dá)到大幅降低維護(hù)成本的目的。齒輪箱是風(fēng)電機(jī)組的重要部件之一，其制造技術(shù)已較為成熟，具有較高的可靠性。文獻(xiàn)[19] 的統(tǒng)計(jì)顯示，盡管齒輪箱的故障較低，但和故障出現(xiàn)頻率最高的電控系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)相比，其維修過(guò)程復(fù)雜，尤其對(duì)于海上風(fēng)機(jī)，維修過(guò)程需要船舶、吊車(chē)等專(zhuān)用設(shè)備以及合適的天氣，因此齒輪箱故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間和維護(hù)費(fèi)用在各類(lèi)故障中最高。文獻(xiàn)[20]對(duì)近年來(lái)的風(fēng)電機(jī)組不同部分的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和綜述文 獻(xiàn) 。 文 獻(xiàn) [21]建 立 了 齒 輪 箱 和 發(fā) 電 機(jī) 的 硬 件 實(shí) 驗(yàn) 臺(tái) ， 通 過(guò)小 波 分 析 方 法 處 理 高 速 采 集 的 振 動(dòng) 信 號(hào) ， 但 其 與 實(shí) 際 齒 輪 箱 的 運(yùn) 行 狀 態(tài) 有 較 大 差別 。 現(xiàn) 場(chǎng) 風(fēng) 電 機(jī) 組 的 傳 動(dòng) 鏈 系 統(tǒng) 安 裝 的 振 動(dòng) 傳 感 器 數(shù) 量 有 限 且 僅 用 來(lái) 進(jìn) 行 振 動(dòng) 幅值 的 閾 值 報(bào) 警 ， 振 動(dòng) 信 號(hào) 的 采 集 速 度 往 往 難 以 滿 足 高 頻 振 動(dòng) 分 析 的 需 要 。 本 文 采用 溫 度 趨 勢(shì) 分 析 的 方 法 進(jìn) 行 齒 輪 箱 狀 態(tài) 的 監(jiān) 測(cè) 。 首 先 對(duì) 某 機(jī) 組 的 SCADA (supervisory control and data acquisition)數(shù) 據(jù) 進(jìn) 行 了 整 理 和 分 析 ， 采 用 IPSOBP 網(wǎng)絡(luò) 方 法 建 立 了 齒 輪 箱 的 溫 度 模 型 ， 并 利 用 該 模 型 對(duì) 齒 輪 箱 的 溫 度 進(jìn) 行 預(yù) 測(cè) 。 當(dāng) 齒輪 箱 運(yùn) 行 異 常 時(shí) ， 其 溫 度 預(yù) 測(cè) 殘 差 的 統(tǒng) 計(jì) 特 性 會(huì) 發(fā) 生 較 大 的 改 變 ， 從 而 能 夠 及 早發(fā) 現(xiàn) 齒 輪 箱 的 潛 在 故 障 。本 文 研 究 的 風(fēng) 電 機(jī) 組 的 額 定 功 率 為 MW。 切 入 風(fēng) 速 為 3 m/s， 額 定 風(fēng) 速 為 12 m/s。 葉 輪 的 額 定 轉(zhuǎn) 速 為 20 r/min， 雙 饋 發(fā) 電 機(jī) 的 額 定 轉(zhuǎn) 速 為 1800 r/min， 齒輪箱的變速比為 1：90。該機(jī)組的 SCADA 系統(tǒng)每 10 min 記錄一次機(jī)組的參數(shù)。記錄的內(nèi)容包括時(shí)間標(biāo)簽、有功功率、無(wú)功功率、定子三相電壓電流、風(fēng)速、環(huán)境和機(jī)艙溫度、齒輪箱和軸承溫度、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速等共計(jì) 47 個(gè)參數(shù)。同時(shí) SCADA 系統(tǒng)還保存機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)信息，如機(jī)組啟動(dòng)、停機(jī)、發(fā)電機(jī)超溫、變槳系統(tǒng)故障等。每條運(yùn)行信息包括記錄時(shí)間、唯一的狀態(tài)編號(hào)、狀態(tài)說(shuō)明等。例如：在 2022/04/02，2:28，發(fā)生了狀態(tài)號(hào)為 77 的齒輪箱油超溫報(bào)警，機(jī)組停機(jī)。在該機(jī)組的運(yùn)行手冊(cè)中齒輪箱油超溫報(bào)警的處理措施為：如油溫高于 80 ℃且持續(xù) 60 s 則停機(jī)，油溫降至 65 ℃后重新啟動(dòng)。華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文7 IPSOBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的反向傳播權(quán)值修正算法 [22]存在學(xué)習(xí)收斂速度慢，局部極小點(diǎn)嚴(yán)重等缺陷。本文采用改進(jìn)的粒子群算法替代反向傳播算法進(jìn)行前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 [23]。IPSOBP 網(wǎng)絡(luò)采用通常的三層前向結(jié)構(gòu)，即輸入層、隱層和輸出層。網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)值和閾值共同構(gòu)成一個(gè)權(quán)值向量，記為 ，并將其作為粒子群算法解空間iW的一個(gè)解，即一個(gè)粒子。IPSOBP 網(wǎng)絡(luò)通過(guò)改進(jìn)粒子群進(jìn)化方法找到其解空間的一個(gè)最佳權(quán)值向量 ，達(dá)到最佳的訓(xùn)練和泛化結(jié)果。進(jìn)化過(guò)程如下所述。bestW對(duì) BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 次隨機(jī)初始化，得到 個(gè)權(quán)值向量 ，將其作NN12N.為粒子群的初始 個(gè)粒子。每個(gè)粒子優(yōu)劣程度可以用其適應(yīng)度函數(shù)表示。在IPSOBP 網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)粒子的適應(yīng)度函數(shù)定義如下：將粒子即權(quán)值向量 作用于iW前向 BP 網(wǎng)絡(luò)，對(duì) 個(gè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本進(jìn)行前向運(yùn)算，得到 個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸出。在該粒子n n作為網(wǎng)絡(luò)權(quán)值時(shí)， 個(gè)訓(xùn)練樣本的訓(xùn)練誤差 為：E (21)???21nptd???iW式中， 和 分別為第 個(gè)樣本的目標(biāo)值和網(wǎng)絡(luò)輸出。該粒子對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)ptdp為： (22)??1iFtEi該粒子的適應(yīng)度越大，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果越好。當(dāng)粒子群的初始 個(gè)粒子給出后，解空間的每個(gè)粒子會(huì)根據(jù)自己的進(jìn)化經(jīng)驗(yàn)N和同伴的進(jìn)化經(jīng)驗(yàn)來(lái)不斷調(diào)整自己的當(dāng)前值。每個(gè)粒子在進(jìn)化中適應(yīng)度最大的值，就是該粒子本身找到的最優(yōu)解，稱(chēng)為個(gè)體極值，記作 ，即第 個(gè)粒子的極()pbestWii值。整個(gè)群體目前的最優(yōu)解稱(chēng)為全局極值，記為 。每個(gè)粒子通過(guò)上述兩個(gè)極gt值不斷進(jìn)化更新自己，從而產(chǎn)生新一代群體。對(duì)于粒子 ，其一次更新的增量和更新后的值分別為：i (23)1 2rand()()rand()ii pbesti gbestiWkcc??????????????????? (24)iiiW??式中， 稱(chēng)為學(xué)習(xí)因子，通常 ， 為 上的隨機(jī)數(shù)， 為慣性12,c21r()??10k系數(shù)。 （23 ）式的第一項(xiàng)與粒子上一次修正的增量有關(guān)，可以起到平衡全局搜索和局部搜索的作用；第二項(xiàng)是粒子向自身最優(yōu)值學(xué)習(xí)的部分，稱(chēng)為自學(xué)習(xí)部分，其能夠保持粒子有較強(qiáng)的全局搜索能力，避免陷入局部極小點(diǎn)；第三項(xiàng)為粒子向全華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文8局最優(yōu)值學(xué)習(xí)部分，稱(chēng)為互學(xué)習(xí)部分，其能夠加快搜索速度。在粒子群優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值過(guò)程中，希望個(gè)體在初始階段能夠在整個(gè)解空間進(jìn)行搜索，不會(huì)過(guò)早陷入局部極小點(diǎn)；而在結(jié)束階段能夠提高算法收斂速度和精度，更有效地尋找到全局最優(yōu)解。為此在粒子群進(jìn)化過(guò)程中，IPSO 動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)因子。在進(jìn)化的初始階段，使自學(xué)習(xí)部分大( 大)而互學(xué)習(xí)部分小( 小)，有利于算法在1c2c整個(gè)解空間搜索；而在算法后期，使自學(xué)習(xí)部分小( 小)而互學(xué)習(xí)部分大( 大)，1 2c有利于算法收斂于全局最優(yōu)解，提高算法收斂速度和精度。為此， 取值變?yōu)椋?, (25)??1starendendMxitrcca???? (26)214c和 為 的初始值和最終值， 。本文取 ，starcend1 04endstar??4star?。 為最大迭代次數(shù)， 為當(dāng)前迭代次數(shù)。訓(xùn)練停止條件為：當(dāng) ≤1end?Mxit itr E時(shí)停止訓(xùn)練，此時(shí)得到全局極值作為最終的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與閾值。? 基于 IPSOBP 模型狀態(tài)監(jiān)測(cè) IPSOBP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練樣本的選擇 首先，輸入層參數(shù)的確定在 IPSOBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，首先需要確定網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出。IPSOBP齒輪箱溫度模型的輸出為建模變量—齒輪箱溫度。那些對(duì)齒輪箱溫度有較大影響或與其有密切關(guān)系的 SCADA 測(cè)量變量應(yīng)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。本文采用相關(guān)分析法來(lái)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下： (27)????22222xynxyr y????計(jì)算 SCADA 系統(tǒng)中其他 46 個(gè)變量與齒輪箱溫度兩兩之間的相關(guān)系數(shù)。部分相關(guān)系數(shù)見(jiàn)表 21。表 21 齒輪箱溫度與其他變量的相關(guān)系數(shù)功率 風(fēng)速 齒輪箱轉(zhuǎn)速 齒輪箱溫度 環(huán)境溫度發(fā)電機(jī)冷空氣溫度齒輪箱軸承溫度 1 參考表 21，選擇相關(guān)系數(shù)最大的若干個(gè)變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，選擇結(jié)果為：(1)齒輪箱軸承溫度(Tz)()(2)發(fā)電機(jī)冷空氣溫度(GAT)()(3)齒輪箱轉(zhuǎn)速(V)()華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文9(4)機(jī)組功率(P)()其次，構(gòu)造訓(xùn)練樣本集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本質(zhì)量，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力有很大影響，同時(shí)也決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)齒輪箱正常工作狀態(tài)空間的覆蓋能力。為使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本能夠體現(xiàn)齒輪箱在正常工作時(shí)的不同狀態(tài)，其訓(xùn)練樣本集采用以下方式確定。在 2022 年 4 月份，齒輪箱工作正常，無(wú)超溫或其他故障。選取 SCADA 歷史數(shù)據(jù)中從 4 月 6 日 0 時(shí)到 5 月 1 日 0 時(shí)的有效歷史記錄建立齒輪箱 IPSOBP 溫度模型。記機(jī)組 4 月份有效的歷史觀測(cè)向量集合為 (28)112255()()()()NNNNMxLxM????????NK=[X(1)(2)LX()]集合中觀測(cè)向量的數(shù)量為 。每個(gè)觀測(cè)向量包括功率、齒輪箱轉(zhuǎn)速、39齒輪箱軸承溫度、發(fā)電機(jī)