基于非線性狀態(tài)估計算法的風機設備故障預警模型研究

摘" 要：該文提出一種基于非線性狀態(tài)估計算法（NSET）的風機設備故障預警模型。該模型通過實時監(jiān)測與分析風電機組的關鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，利用NSET算法進行狀態(tài)估計，并通過預測值與實際值之間的殘差判斷設備的健康狀況。研究結果表明，該模型能夠提前預警潛在故障，有效降低設備停機時長，提高風電場的運行效率和經(jīng)濟效益。此外，模型還具備自適應調整能力，能夠隨著系統(tǒng)狀態(tài)的變化動態(tài)更新，從而提升故障預警的準確性和可靠性。

關鍵詞：非線性狀態(tài)估計；風機設備；故障預警模型；殘差分析；風電場

中圖分類號：TM315" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）07-0067-04

隨著風力發(fā)電在全球能源結構中的占比逐年提升，風電機組的穩(wěn)定運行成為保障電力供應的關鍵[1]。然而，風機設備因其復雜的機械結構和惡劣的運行環(huán)境，易發(fā)生多種故障，導致停機維修和經(jīng)濟損失。傳統(tǒng)的故障檢測方法往往依賴于定期維護和事后診斷，難以實現(xiàn)故障的提前預警[2]。因此，本文提出了一種基于非線性狀態(tài)估計算法（Nonlinear State Estimate Technique，NSET）的風機設備故障預警模型。該模型利用NSET算法對風機關鍵參數(shù)進行實時監(jiān)測與分析，通過預測值與實際值的殘差判斷設備健康狀態(tài)，旨在實現(xiàn)故障的提前預警，降低停機時長，提高風電場的運行效率和經(jīng)濟效益。

1" 非線性狀態(tài)估計算法（NSET）概述

1.1" NSET算法原理

非線性狀態(tài)估計算法（NSET）作為一種先進的狀態(tài)監(jiān)測與故障預警技術，其核心在于通過數(shù)據(jù)驅動的方式，挖掘系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)之間的內在聯(lián)系，進而構建和更新系統(tǒng)狀態(tài)模型，以實現(xiàn)對未來狀態(tài)的準確預測。當預測值與實際值出現(xiàn)顯著偏差時，即可判斷系統(tǒng)可能處于異常狀態(tài)，從而觸發(fā)故障預警[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算

NSET算法首先依賴于相似性原理，即認為系統(tǒng)在未來某一時刻的狀態(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準。

設系統(tǒng)在某時刻t的實時數(shù)據(jù)向量為xt，歷史數(shù)據(jù)集中的某個數(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。通過計算實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)的歐氏距離，可以找到與實時數(shù)據(jù)最相似的歷史數(shù)據(jù)點或數(shù)據(jù)子集。

1.1.2" 系統(tǒng)總體觀測矩陣、訓練矩陣、過程記憶矩陣的構建

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

式中：每一行代表一個時刻的觀測數(shù)據(jù)向量。

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

式中：M是訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量。

3）過程記憶矩陣：在NSET算法中，過程記憶矩陣用于存儲和更新系統(tǒng)的狀態(tài)模型。它可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的相似性進行動態(tài)調整，以反映系統(tǒng)狀態(tài)的變化。過程記憶矩陣可以表示為

式中：每一行代表一個狀態(tài)模型向量，N是狀態(tài)模型的數(shù)量。在算法運行過程中，過程記憶矩陣會根據(jù)新的觀測數(shù)據(jù)進行更新，以確保模型能夠準確反映系統(tǒng)的當前狀態(tài)。

綜上所述，NSET算法通過相似性原理、歐氏距離計算和矩陣構建更新，實現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)的實時監(jiān)測與故障預警。該方法數(shù)據(jù)驅動且自適應調整模型，提高了故障預警的準確性和可靠性。

1.2" NSET算法在故障預警中的應用

NSET算法模型在風電機組中的應用主要包括實時監(jiān)測與狀態(tài)評估、故障預警與診斷以及維護策略優(yōu)化。通過實時采集關鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，利用NSET算法進行狀態(tài)估計，可以及時發(fā)現(xiàn)潛在異常。當預測值與實際值之間存在顯著殘差時，表明可能處于異常狀態(tài)，進一步分析殘差可實現(xiàn)故障提前預警和輔助診斷。

該模型不僅能提前預警潛在故障，還能制定更合理的維護策略，避免過度或不足維護帶來的經(jīng)濟損失。實現(xiàn)流程包括：數(shù)據(jù)采集與預處理、構建NSET模型、實時狀態(tài)估計、殘差計算與分析、故障預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算法的風電機組故障預警系統(tǒng)能夠有效運行，為風電場提供穩(wěn)定的運維保障和經(jīng)濟效益。通過持續(xù)的數(shù)據(jù)監(jiān)測和模型優(yōu)化，系統(tǒng)能不斷適應風機設備的新狀態(tài)和新特性，進一步提升預測的準確性和可靠性，從而最大限度地減少停機時間和維護成本。

2" 基于NSET的風機設備故障預警模型構建

2.1" 數(shù)據(jù)預處理與特征選擇

在構建基于NSET的風機設備故障預警模型之前，數(shù)據(jù)預處理與特征選擇是至關重要的步驟。這些步驟旨在確保輸入數(shù)據(jù)的質量，并提取出對故障預警最具相關性的特征[4]。

風電機組關鍵參數(shù)數(shù)據(jù)來源于傳感器和監(jiān)測系統(tǒng)，包括轉速、溫度、振動等。在預處理階段，進行數(shù)據(jù)清洗、濾波去噪、插值補缺和歸一化處理，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。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)。

在風電機組故障預警中，關鍵監(jiān)測參數(shù)的篩選和特征選擇非常關鍵。首先，依據(jù)風電機組的運行和故障特點，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確性。特征選擇時，可能會用到相關性計算公式來評估特征間的關系

式中：rxy是特征x和y之間的相關系數(shù)，n是樣本數(shù)量，■和■分別是特征x和y的均值。通過計算特征之間的相關系數(shù)，可以選擇出相關性較低、獨立性較強的特征作為模型的輸入。

通過上述數(shù)據(jù)預處理與特征選擇步驟，可以獲得高質量、低維度的輸入數(shù)據(jù)，為后續(xù)的NSET模型構建和故障預警提供堅實的基礎。

2.2" 模型構建

NSET模型的建立是一個迭代優(yōu)化過程，旨在構建準確的狀態(tài)估計模型[5]，關鍵步驟如下。①構建總體觀測矩陣：基于預處理數(shù)據(jù)和特征選擇結果，匯總風機設備從初始至當前的所有關鍵參數(shù)觀測數(shù)據(jù)。②選取訓練矩陣：從總體觀測矩陣（式（2））中挑選代表性數(shù)據(jù)子集，用于訓練NSET模型。③模型訓練與相似性計算：利用相似性原理和歐氏距離（式（1）），找到與實時數(shù)據(jù)最相似的歷史數(shù)據(jù)點，構建和更新過程記憶矩陣，存儲不同狀態(tài)下的模型參數(shù)。④故障預警機制：模型輸入為預處理后的風機關鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，輸出為狀態(tài)估計值。通過比較預測值與實際值的殘差，判斷風機健康狀態(tài)，超出閾值則觸發(fā)故障預警。⑤過程記憶矩陣的構建與更新：作為模型核心（式（4）），初始值基于訓練矩陣（式（3））中的相似歷史狀態(tài)，采用加權平均和歸一化方法（式（6））動態(tài)調整和優(yōu)化過程記憶矩陣。

2.3" 模型訓練與驗證

2.3.1" 樣本數(shù)據(jù)的選擇與劃分

在基于NSET的風機設備故障預警模型中，樣本數(shù)據(jù)的選擇與劃分至關重要。首先，從系統(tǒng)總體觀測矩陣中選取具有代表性的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)集，確保涵蓋風機設備在不同運行狀態(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)集劃分為訓練集和驗證集兩部分。訓練集用于訓練NSET模型，調整模型參數(shù)以提高狀態(tài)估計的準確性；驗證集則用于驗證模型的性能，評估模型在實際應用中的表現(xiàn)。通常，訓練集和驗證集的比例可以根據(jù)具體應用場景和數(shù)據(jù)量大小來確定，一般建議訓練集占比70%～80%，驗證集占比20%～30%。

2.3.2" 模型訓練與參數(shù)調優(yōu)

模型訓練過程中，首先利用訓練集數(shù)據(jù)對NSET模型進行初始訓練。在訓練過程中，通過不斷調整模型參數(shù)（如相似性度量閾值、過程記憶矩陣的更新權重等），使得模型能夠更準確地估計風機設備的狀態(tài)。

參數(shù)調優(yōu)是模型訓練的重要環(huán)節(jié)，旨在找到最優(yōu)的模型參數(shù)組合，以提高模型的預測準確性和穩(wěn)定性。通過多次迭代訓練，逐步逼近最優(yōu)參數(shù)組合。

在參數(shù)調優(yōu)過程中，需要關注模型的過擬合問題。為了避免模型在訓練集上表現(xiàn)良好而在驗證集上表現(xiàn)不佳，可以采用正則化技術（如L1正則化、L2正則化等）對模型進行約束，提高模型的泛化能力。

具體的參數(shù)調優(yōu)過程可以通過以下公式進行說明：設模型參數(shù)為θ，訓練集上的損失函數(shù)為L（θ），則參數(shù)調優(yōu)的目標是最小化損失函數(shù)，即

式中：θ*表示最優(yōu)參數(shù)組合。

2.3.3" 模型驗證與性能評估

模型驗證是確保模型準確性和可靠性的關鍵步驟，對于評估NSET模型在實際風機設備故障預警中的表現(xiàn)至關重要。在這一過程中，挑選一組具有代表性的驗證集數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)集涵蓋了多種風機運行狀態(tài)和故障模式。通過將這些數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)訓練完成的NSET模型中，進行全面的狀態(tài)估計。隨后，仔細計算了模型預測值與實際觀測值之間的殘差，并深入分析了殘差的變化趨勢、分布特征以及異常波動情況。這些分析不僅可以評估模型的預測精度和穩(wěn)定性，還為進一步優(yōu)化模型提供了寶貴的依據(jù)，從而確保模型在實際應用中能夠準確、及時地預警風機設備的潛在故障。

3" 實驗與結果分析

3.1" 實驗設計

3.1.1" 實驗對象的選擇與描述

本實驗選擇了一座典型的風電場中的2臺風電機組作為研究對象。這些風電機組具有相同的型號和規(guī)格，額定功率為1.5 MW，且已運行超過3年，具有豐富的運行數(shù)據(jù)。為了驗證基于NSET的風機設備故障預警模型的有效性，另外，特別選擇其中3臺曾出現(xiàn)過典型故障（如齒輪箱故障、發(fā)電機故障和軸承故障）的風電機組作為重點研究對象，另外1臺作為輔助驗證對象。見表1。

3.1.2" 實驗數(shù)據(jù)的采集與處理

實驗數(shù)據(jù)來源于風電場的SCADA系統(tǒng)，采集了風機設備在連續(xù)一年內的運行數(shù)據(jù)，包括轉速、溫度、振動、電流、電壓等關鍵參數(shù)，采樣間隔為10 min。數(shù)據(jù)預處理階段，首先進行了數(shù)據(jù)清洗，去除了無效和錯誤的數(shù)據(jù)點，然后利用滑動平均濾波技術減少了數(shù)據(jù)中的隨機噪聲，接著采用線性插值方法填補了缺失的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)歸一化到[0，1]范圍內。

在特征選擇階段，從原始數(shù)據(jù)中提取出了對故障預警最具代表性的特征，本文選擇設備轉速的均值和標準差作為驗證參數(shù)。

3.2" 實驗結果與分析

3.2.1" 模型預測結果

在實驗過程中，基于NSET算法對選定的4臺風電機組進行了狀態(tài)估計和故障預警。以WTG1（齒輪箱故障歷史）為例，圖2展示了模型在連續(xù)6個月內的轉速預測結果與實際值的對比情況。從圖2中可以看出，模型預測值與實際值在大部分時間內保持高度一致，但在故障發(fā)生前的一個月左右，預測值與實際值之間開始出現(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)生前一個月內3個不同日期的部分預測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)對比，以及殘差（預測值與實際值之差）的計算結果。

這表明在故障發(fā)生前的一個月內，模型對WTG1的轉速預測具有一定的準確性。

3.2.2" 殘差分析與故障預警效果評估

通過對WTG1及其他2臺有故障歷史的風電機組（WTG2和WTG3）的殘差進行分析，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。為了量化這種趨勢，計算殘差的標準差，并將其作為故障預警的指標。當殘差的標準差超過設定的閾值時（如設定為正常狀態(tài)下標準差的兩倍），即觸發(fā)故障預警。表3展示了3臺風機在故障發(fā)生前一個月的殘差標準差及預警情況。

表3" 故障前一個月內殘差標準差及預警情況

實驗結果表明，基于NSET的風機設備故障預警模型能夠在故障發(fā)生前有效預警，為運維人員提供了寶貴的提前處理時間，有助于降低故障造成的損失。

4" 結束語

本文提出的基于非線性狀態(tài)估計算法的風機設備故障預警模型，通過實時監(jiān)測關鍵參數(shù)并分析殘差，成功實現(xiàn)了對風機故障的提前預警。實驗結果表明，該模型有效降低了設備停機時長，顯著提升了風電場的運行效率和經(jīng)濟效益。未來，將進一步優(yōu)化模型參數(shù)，提高預警準確性，并探索更多應用場景。

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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.

作者簡介：張勁戈（1972-），男，碩士。研究方向為通風領域設備研發(fā)與制造。