水電站設備故障預測中分類算法的應用

李德偉，裴震宇

（黃河勘測規劃設計研究院有限公司，河南鄭州 450003）

0 引言

水電站服役期間需要集成應用分類復雜的機電設備構成機電系統，當前機電系統管理以自動化、智能化管理為主。應用算法、搭建模型有利于預測設備故障，及時發出預警，指導運維人員提前檢修，對于水電站持續運行具有重要意義。

1 遺傳算法應用

信號向前傳遞過程中形成BP（Back Propagation，反向傳播）神經網絡，具有前饋特性，可反向傳遞誤差信息。其局限性在于需要較長時間完成數據收斂過程，以及出現局部極小值風險較高。基于BP 神經網絡應用遺傳算法，可有效優化神經網絡，進行全方位系統優化。當數據模型無準確數據時，可相空間重構設備振動信號，通過此種方法獲取高維相空間軌跡，分析軌跡矩陣，根據該矩陣分析和總結動力系統相應響應規律。應用遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）構建和分析神經網絡模型，即進行GA-BP 模式算法分析，可有效預測系統輸入輸出情況[1]。

遺傳算法的主要應用步驟見表1。

采用GA-BP 算法時，序列總長度描述為len，從（1，2，3，…，len）各狀態序列分別描述為x（1），x（2），x（3）…x（len），以此為基礎創建相空間輸入矩陣設置延遲時間為1，嵌入維度描述為m，同時K=len-m+1、相空間輸入矩陣X 中第K 個相量描述為x（K），則該矩陣應為：

相空間中預測模型構建時，O 與X 構成輸入、輸出樣本，表示預測模型信號傳遞情況。對應第k 個輸入向量，輸出表示為Oi，預測輸出矩陣O 與上述矩陣相對應，表示為：

2 EEMD 算法應用

采用EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合經驗模態分解）算法時，應使用高斯白噪聲豐富原始信號，通過此種方法得到新信號，然后通過EMD（Empirical Mode Decomposition，經驗模態分解）分解若干次新信號，利用高斯白噪聲均勻的頻率特點對幾次分解產生的IMF（Intrinsic Mode Function，本征模態函數）進行處理，然后過濾高斯白噪聲，得到IMF 分量。在預測故障時信號分解過程中常見局部極值急劇高頻率跳動，EEMD 處理可緩解IMF 分量過度混疊問題。

應用EEMD 分解已知信號的方法為：①所要添加的高斯白噪聲強度參數設置為α，噪聲添加次數設置為N 次；②采用x（t）描述原始信號，采用ni（t）描述添加的白噪聲，ni（t）符合高斯分布規則，即遵循［0，（α，δ）］原則。噪聲添加后，獲得新信號xi（t），基于計算原則新信號標準差應為δ=std［x（t）］。按照加入順序先后，第1、2、3……i 次白噪聲依次表示為：n1（t）、n2（t）、n3（t）、…、ni（t）。

同時，i 取值為（1，2，3，…，N）。通過上述處理獲得的新信號與原始信號、白噪聲的關系為：xi（t）=x（t）+ni（t）。

通過EMD 將新信號xi（t）分解，從而產生IMF 分量。本征模態分量數量描述為K，殘差描述為ri，a（t），標準EMD 分解xi（t）后獲得的模態分量以ci，k（t）表示，其中i 取值范圍是（1，2，3，…，N），k 取值范圍是（1，2，3，…，K）。通過上述處理得出IMF 分量組，即：

重復上述步驟，獲得模態集合為：c1，1（t），c1，2（t），c1，3（t），…，c1，K（t）。繼續重復上述過程，可得出如下集合：cM，1（t），cM，2（t），cM，3（t），…，cM，K（t）。

根據k=（1，2，3，…，K）的參數設定，平均處理每次分解后產生的IMF 分量，獲得最后模態分量為。

在水電站設備運行中，一旦設備系統出現異常或發生設備故障，將直接改變設備振動信號。直接預測故障通常存在顯著誤差，應用該算法分解處理信號，平穩化處理非穩定、非線性的設備振動信號，可監測異常信號。應用此種算法，可以有效預測水電站設備健康趨勢，分析潛在風險，應及時予以人工干預。

3 遺傳算法和EEMD 的綜合應用

為實現優勢互補，將遺傳算法應用的GA-BP 模型與EEMD聯合應用，通過EEMD-GA-BP 預測設備故障。GA-BP 的優勢是預測設備健康趨勢，EEMD 的優勢是處理非線性、非平穩信號，使其呈現平穩狀態，綜合應用上述算法，可有效預測設備系統運行趨勢，實現故障預測。首先采用EEMD 分解原始信號，獲得存在本征差異的模態分量，重構上述模態分量相空間，形成BP 輸入輸出樣本，應用GA-BP 模型單步預測上述本征模態分量，然后求和計算各分量，獲得最終預測信號[2]。

EEMD-GA-BP 應用中，主要步驟如表2 所示。

表2 EEMD-GA-BP 設備故障預測流程

4 應用EEMD-GA-BP 算法預測水電站設備故障

已知設備系統功率參數為200 MW，運行速率107.1 r/min。應用算法進行故障預測重點是該設備系統運行中軸向振動A波，已知A 波每20 min 出現一次。分析A 波標準差，預測設備故障。實驗數據選擇A 波標準差，以其依據評價設備運行趨勢。本次研究中，相同工況的取值標準是水頭、導葉開度幅度變化小于3%，采樣頻率為172 個/工況。針對信號樣本進行小波閾值降噪處理，得到信號結果后分析信號變化規律。通過分析可知，第200 個取樣點存在顯著原始振動信號異常。基于算法分析進行實地檢測，直接觀測設備運行情況可知，該取樣點所在區域在設備運行時存在異常聲響，最強振動頻率發生在設備運行負荷參數200 MW 時。定位預測故障點后，專業檢修顯示該位置發生小部件脫落，因此誘發上述故障。深度BP 訓練，訓練集選取第（1～100）點數據，測試集選擇第（101～172）個樣本。

通過全局分析可知，EEMD 分解參數與輸入數據長度參數直接影響最終計算結果。動態監測上述參數，從而獲得最優參數。預測中選擇不同參數，通過MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均絕對百分比誤差）、RMSE（Root Mean Square Error，均方根誤差）分析故障，然后分析預測結果。

測試樣本采集數量為N 個，實際檢測值描述為Yi，預測值描述為Yi，則MAPE 預測方法為：

EEMD 分解性能主要取決于噪聲強度因素與集合次數因素。輔助白噪聲與信號標準差關系式為：信號標準差×（0.01～0.20）=輔助白噪聲強度。多次調整兩個主要影響因素，分析結果變化。RMSE 預測方法為：

兩次實驗的結果如表3 所示。

表3 兩種采集樣本的實驗結果

預測模型輸入長度為6（即m=6）時，EEMD 可將IMF 分解為8個。集合50 次和100 次，噪聲均為0.4 級時，EEMD 獲得最優解。

5 數據驅動歸因算法的應用

在故障預測中，主要是通過算法分析系統設計數據、實際運維數據以及仿真運行數據，此外還可進行階段性測試，以及分析傳感器采集的歷史數據。通過數據驅動歸因算法，可以有效預測故障，應用方法是監測目標設備系統運行狀態，基于歷史數據分析、學習，轉化原始監測數據，使之形成行為模型，從而預測設備未來行為。應用該算法可進行定性和定量預測。

定性分析時，通過數據驅動歸因計算對系統運行中設備故障行為與誘發此種故障的根本原因之間的相關性，采用邏輯算法識別故障以及對故障進行分類。在應用數據驅動歸因算法時，主要結合故障樹、專家系統等進行定性仿真分析。

故障樹是以圖表展示設備內部聯系，描述特定行為進行故障診斷的。故障樹中，以因果關系布設各個要素，使其呈現出類似樹形結構，利用樹形圖進行反向推理，最終定位故障可能存在的誘因，進行定量預測與定性預測。此外也可采用符號有向圖輔助分析因果關系，計算、推演系統故障原因和故障演化過程。圖論方法的可行性較高，模型結構復雜度相對較低，但是對復雜系統的適用性較差。

6 結論

水電站是重要的水利設施，一旦發生故障可能造成嚴重損失。在故障預測中，理想預測方法是應用算法分析統計數據、歷史數據，總結其中隱含的強規律。例如基于設備系統信息構建數學模型，但是此種預測方法可行性較差，在實際預測中難以有效實施，而遺傳算法、EEMD 算法、數據驅動歸因是應用價值較高的故障預測方法。