基于機器學習的電廠設備故障診斷系統研究

摘要：針對電廠設備故障診斷問題，進行了基于機器學習方法的研究。利用支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）和卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）等技術，開發了一種高效的故障診斷系統。研究首先進行了數據的采集與預處理，然后通過特征選擇和提取，構建并優化了機器學習模型。實驗結果表明：系統在故障診斷的準確率、召回率和F1值等方面均達到了95%以上的指標，顯著優于傳統方法。研究的創新點在于引入了深度學習技術，并結合電廠設備的實際運行數據，提升了診斷系統的可靠性和實時性。研究成果為電廠設備的故障診斷提供了一種有效解決方案，具有重要的應用價值。

關鍵詞：機器學習故障診斷支持向量機，卷積神經網絡

中圖分類號：TP18

ResearchonPowerPlantEquipmentFaultDiagnosisSystemBasedonMachineLearning

XUEWei

DatongVocationalandTechnicalCollegeofCoal，DatongCity，ShanxiProvince，037000China

Abstract：Inviewoftheproblemofpowerplantequipmentfaultdiagnosis，researchbasedonMachineLearningmethodisconductedinthisarticle.AnefficientfaultdiagnosissystemisdevelopedbyusingtechnologiessuchasSupportVectorMachine（SVM）andConvolutionalNeuralNetwork（CNN）.Intheresearch，datacollectionandpreprocessingarefirstcarriedout，andthenthemachinelearningmodelisconstructedandoptimizedthroughfeatureselectionandextraction.Experimentalresultsshowthatthesystemhasreachedmorethan95%indicatorsintermsoffaultdiagnoCfX1aTrRrUpdCampCWA3KjQKau0auXvG//vzod8peKE=sisaccuracy，recallrateandF1value，whichissignificantlybetterthantraditionalmethods.TheinnovationoftheresearchliesintheintroductionofDeepLearningtechnology，combinedwithactualoperatingdataofpowerplantequipment，toimprovethereliabilityandreal-timeperformanceofthediagnosticsystem.Theresearchresultsprovideaneffectivesolutionforfaultdiagnosisofpowerplantequipmentandhaveimportantapplicationvalue.

KeyWords：MachineLearning;Faultdiagnosis;SupportVectorMachine;ConvolutionalNeuralNetwork

隨著電力需求增長，電廠設備的安全穩定運行變得關鍵[1]。然而，設備長期運行難免出現故障，傳統診斷方法效率低且難以實時監測和預測。因此，利用先進技術進行高效、準確的故障診斷成為研究熱點[2-4]。設備故障不僅降低生產效率，還可能引發安全事故和經濟損失。機器學習技術可實時監測設備狀態，預測并預防故障，提高電廠安全性和經濟效益[5]。基于機器學習的診斷系統能提高故障檢測的準確性和效率，降低維護成本，延長設備壽命。

本研究旨在開發基于機器學習的電廠設備故障診斷系統，使用支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）和卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）分析設備數據，建立高效診斷模型。具體目標包括高效采集與預處理數據，優化模型，提高診斷準確率和實時性，并通過實驗驗證系統的有效性和可靠性，為電廠故障診斷提供可行方案。

1研究方法

1.1數據采集與預處理

數據來源包括傳感器數據、歷史故障記錄和設備運行日志。通過溫度、振動、電流傳感器等實時記錄數據。采集的數據通常包含噪聲和缺失值，因此需要進行預處理。其步驟具體如下。

（1）數據清洗：移除異常值，使用中位數填補法或插值法處理缺失數據。

（2）數據平滑：采用移動平均法或高斯濾波減少噪聲干擾。

（3）數據標準化：使用Z-score方法將數據標準化，使每個特征均值為0，標準差為1。公式如下：

式（1）中：為原始數據；為均值；為標準差。

1.2特征選擇與提取

通過分析設備運行數據和故障機理，確定潛在的故障特征，如溫度變化率、振動頻譜特征和電流波動等。然后，使用統計分析和信號處理方法提取關鍵特征。

（1）時域特征提取：提取均值、標準差、偏度、峰度等常規統計數據，反映數據的基本統計屬性。

（2）頻域特征提取：使用快速傅里葉變換（FastFourierTransform，FFT）將時域信號轉換為頻域信號，提取主頻率、頻譜能量等特征。FFT的計算公式如下：

式（2）中：為頻域信號；為時域信號；為信號長度。

（3）時頻域特征提取：采用小波變換（WaveletTransform）提取時頻域特征，可以捕捉信號在不同時間尺度上的變化。小波變換公式為：

式（3）中：為小波系數；為母小波函數；和分別為尺度和平移參數。

1.3機器學習模型的選擇與構建

本研究采用SVM和CNN兩種模型。SVM是一種常用的監督學習模型，適用于小樣本和高維數據，通過構建最優超平面來最大化間隔。SVM的決策函數為：

式（4）中：為拉格朗日乘子；為類別標簽；為核函數；為偏置項。

CNN是一種深度學習模型，特別適用于處理圖像和時序數據。CNN通過卷積層提取特征，池化層降維，全連接層分類。卷積操作的公式為：

池化操作通常采用最大池化或平均池化，其公式分別為：

1.4模型訓練與優化

將數據集按8∶2比例劃分為訓練集和測試集。使用訓練數據訓練模型。SVM模型采用梯度下降法優化參數。CNN模型使用反向傳播（Backpropagation）和隨機梯度下降（stotaNHaez7Uow9THotFpxB5YPeBHLF3XWDu3WE1bPpcKR/s=sticgradientdescent，SGD）進行訓練，損失函數選用交叉熵損失（Cross-EntropyLoss）。

使用交叉驗證和超參數調優優化模型性能。SVM模型調節核函數類型和正則化參數，CNN模型調節卷積層、全連接層數量及學習率等超參數。最后，用測試數據評估模型性能，指標包括準確率（Accuracy）、召回率（Recall）、精確率（Precision）和F1值等。各指標公式如下：

式（8）到式（11）中：為真正例；為真負例；為假正例；為假負例。

2實驗設計

2.1實驗環境與數據集描述

本研究通過實際電廠實驗驗證基于機器學習的設備故障診斷系統。實驗平臺包括汽輪機、發電機、鍋爐和變壓器等關鍵設備，配備溫度、振動、電流傳感器，實時監測運行狀態。數據通過高精度采集器定期采集并存儲在MySQL數據庫中。

硬件環境包括傳感器、數據采集器、多通道同步采集設備、高性能計算服務器和NVIDIAGPU。軟件環境包括Linux（Ubuntu20.04）、Python（NumPy、Pandas、SciPy）、scikit-learn（SVM）、TensorFlow和Keras（CNN）以及MySQL。

數據集包含100000條記錄，80000條用于訓練，20000條用于測試，涵蓋多種故障類型且樣本均衡。

2.2實驗步驟

實驗步驟包括數據預處理、特征提取、模型訓練與測試、結果分析等。

2.2.1數據預處理

包括數據清洗（移除噪聲和異常值，填補缺失值），標準化（使用Z-score），以及數據分割（訓練集80%，測試集20%）。特征提取與選擇：包括時域特征（均值、標準差、偏度、峰度等），頻域特征（使用FFT提取頻譜特征），時頻域特征（采用小波變換提取時頻特征）。

2.2.2模型訓練與優化

SVM模型使用RBF核函數，網格搜索和交叉驗證優化超參數；CNN模型包括卷積層、池化層和全連接層，使用反向傳播和隨機梯度下降進行訓練，并調節學習率和批次大小等超參數。

2.2.3模型測試與評價

使用測試集進行模型測試，計算預測結果，評估指標包括準確率、召回率、精確率、F1值、ROC曲線及其AUC值，全面評估模型性能，驗證其實際應用中的有效性和可靠性。通過這些指標分析和比較實驗結果，驗證研究方法和模型的優越性。

3實驗結果與分析

本文的訓練數據集如圖1所示，包含多種故障類型。SVM模型參數通過網格搜索和交叉驗證優化，采用RBF核函數，Gamma為0.01，懲罰參數C為1.0。CNN模型參數通過實驗優化，輸入層形狀為（64，64，3）；Conv2D層1有32個3×3卷積核，激活函數為ReLU；MaxPooling2D層1為2×2池化；Conv2D層2有64個3×3卷積核，激活函數為ReLU；MaxPooling2D層2為2×2池化；Dense層1有64個神經元，激活函數為ReLU；輸出層有10個神經元，激活函數為Softmax。SVM和CNN模型在不同評價指標下的表現如表1-2所示。

基于機器學習的電廠設備故障診斷系統在準確率、召回率、精確率和F1值等指標上表現優異，尤其是CNN模型優于SVM模型，顯示深度學習模型在處理復雜故障診斷任務時更準確穩定。短路故障診斷表現最佳，因其特征在傳感器數據中顯著且易識別；過振動故障診斷性能較低，因其特征隱蔽復雜，難以提取識別。未來研究需優化特征提取和模型構建，以提高過振動故障診斷能力。

4結論

本研_{pAA6rljwBKsHsMEW+hxRzm2bi2TbozVO4g3hLSlBwXs=}究提出了一種基于機器學習的電廠設備故障診斷系統，并評估了SVM和CNN模型的性能。結果顯示，CNN模型在準確率、召回率、精確率和F1值方面優于SVM，尤其在復雜故障識別上表現出色。通過SVM和CNN算法，利用設備運行數據，顯著提高了故障診斷的準確性和實時性，為傳統專家經驗和定期維護方法提供了有力補充。

參考文獻

[1] 曹海歐，吳迪，薛飛，等.基于改進BA-PNN的智能變電站二次設備故障定位方法[J].智慧電力，2024，52（4）：32-39.

[2] 生俊陽.基于智能技術的發電設備故障診斷與維修策略分析[J].集成電路應用，2024，41（3）：396-397.

[3] 胡周達，林紅沖，李凱璇，等.人工智能在發電廠設備故障診斷中的應用[J].電子技術，2023，52（7）：242-243.

[4] 楊鑄，王瑞，隋洪波.發電廠智能化設備故障診斷方法[J].大眾用電，2023，38（11）：45-46.

[5] 吳祖斌，白彬，王沛沛，等.基于大數據挖掘的發電設備狀態監測與故障診斷系統的開發與應用[J].中國設備工程，2022（13）：147-149.