CN109460621A - 基于改进神经网络的燃气轮机叶片故障检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于改进神经网络的燃气轮机叶片故障检测方法，通过采集燃气轮机工况获取多个周期下的实际运行数据集，经预处理后得到训练集与测试集用于建立Elman神经网络的模型，然后通过对模型优化和训练后，通过优化后的网络模型参数进行燃气轮机叶片的故障检测。本发明采用改进Elman神经网络(OHF Elman神经网络)，得到的结果收敛更快、诊断误差小。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种火力发电领域的技术，具体是一种基于改进神经网络的燃气轮机叶片故障检测方法。
背景技术
叶片是燃气轮机中最容易出现故障的部位，由于叶片的故障模式较多，根据实际情况选择当干种故障模式来对叶片进行数据的故障诊断。为从原始记录的数据中提取有用的诊断信息，研究需要计算测量与燃气轮机基本操作基准线之间的差异。测量值与基准线数据的这些偏差可能是燃气轮机健康的良好指标。然而，它们的质量和所有诊断阶段的成功在很大程度上取决于所采用的基准线模型的充分性与有效性，特别是应用于创建它的数学技术。
使用PHM对燃气轮机叶片进行运行维护管理的研究已经有很久的历史，主要有两种方法，为神经网络与混合智能方法。对于混合智能，主要是融合多种方法进行故障诊断，翁史烈在《基于热力参数的燃气轮机智能故障诊断》中对燃气轮机的故障诊断研究中所应用的模糊神经网络就是属于混合智能方法，模糊神经网络可以对模糊数据进行具体的提取与应用，并且通过适合的模糊函数进行传递。对于神经网络，主要就是找到故障模式与测量参数之间的映射关系，这种方法容错率比较高与容易实现。科学家McCulloch和数学家Pitts最早在二十世纪中叶提出一个数学模型——这个模型就是人工神经网络的起源，就是现在神经网络最初的模型，该模型就是人工神经网络(ANN)的雏形。目前为止，人工神经网络可以很好的拟合，学习和分类各种问题。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于改进神经网络的燃气轮机叶片故障检测方法，采用改进Elman神经网络(OHF Elman神经网络)，得到的结果收敛更快、诊断误差小。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明通过采集燃气轮机工况获取多个周期下的实际运行数据集，经预处理后得到训练集与测试集用于建立Elman神经网络的模型，然后通过对模型优化和训练后，通过优化后的网络模型参数进行燃气轮机叶片的故障检测。
所述的实际运行数据集包括：特征量与故障模式，特征量包括:转速(r/min)，透平输出功率(kw)、温度值(℃)、应力值(N)、位移参数、角度参数；故障模式包括:叶根腐蚀、导叶损伤、散热孔阻塞以及正常状态。
所述的预处理是指：对实际运行数据集进行异常值清洗以删除无效数据，然后进行数据归一化。
所述的数据归一化为：其中：x是归一化后的结果，xi是归一化前每组样本的真实数据，xmax是归一化前每组样本中的最大值数据，xmin是归一化前每组样本中的最小值数据。
所述的训练集的生成方式为：每种故障模式下，从处理过的数据中随机选取2/3部分为训练集即每种故障模式下16组数据。
所述的测试集的生成方式为：选取完训练集后的数据作为测试集即每种故障模式下8组数据。
所述的Elman神经网络的模型包括：网络的输入层为r个节点，隐含层和承接层为n个节点，输出层为m个节点，则网络输入层为r维向量，隐含层及承接层输出为n维向量，网络输出为m维向量。
所述的模型优化是指：增加一层输出层对隐含层的反馈(output-hiddenfeedback)，即OHF Elman神经网络模型。
所述的训练包括：
1)对预处理过后的数据进行归一化，
2)将训练样本与测试样本输入基于matlab的两种神经网络模型，
3)根据误差函数，计算测试样本的测试结果与实际故障状态的均方误差。
所述的优化后的网络模型参数为：输入神经元为12个，输出神经元为4个，迭代目标为10-8，最大迭代次数为1000；隐含层激励函数为tansig，输出层为logsig，训练函数为trainlm，选取的误差函数为MSE(Mean Square Error，均方误差)，其中Ti为网络训练期望输出，Yi是神经网络的输出结果。
附图说明
图1为叶片故障诊断的原理图；
图2为OHF Elman神经网络结构图；
图3为Elman神经网络训练迭代过程误差折线图；
图4为OHF Elman神经网络训练迭代过程误差折线图。
具体实施方式
如图1所示，为本实施例涉及的一种基于改进神经网络的燃气轮机叶片故障检测方法，该方法首先进行涡轮叶片的数据预处理，包括周期运行数据提取，测量数据噪声滤除，然后进行神经网络模型建立与模型改进。最后在相同参数下进行数值实验进行叶片故障诊断。
本发明的具体实现步骤如下：
步骤1)燃气轮机叶片的数据预处理，具体包括：
1-1周期运行数据提取：通过燃气轮机信号采集，获取多个周期的实际运行数据集数据集包括：特征量与故障模式。首先依据特征量对不同故障敏感度的差异，选取如下12个特征量:转速(r/min)，透平输出功率(kw)、温度值(℃)、应力值(N)、四种位移参数、四种角度参数，另外选取3种故障模式为:叶根腐蚀、导叶损伤、散热孔阻塞以及正常状态。
在获取实际运行的数据集之后，进行数据准备，本实施例中所述的实际运行数据集包括96个训练样本，其中24个正常样本，72个故障样本；32个测试样本，每种工况各为8个样本。
1-2测量数据噪声滤除：由于测量噪声、仪器退化、工况改变等因素的影响，因此测量过程中的不确定性不可避免，需要清洗异常值，删除无效数据，然后进行数据归一化。
所述的异常值是指：缺乏某一维度的不完整数据及突变的数据，突变的数据是指当叶片处于某种故障状态时某一维度的数据在时间维度上的曲线图中出现突变。
所述的数据归一化为：其中：x是归一化后的结果，xi是归一化前每组样本的真实数据，xmax是归一化前每组样本中的最大值数据，xmin是归一化前每组样本中的最小值数据。
步骤2)基于神经网络的模型建立，具体包括：
2-1通过优化的梯度下降算法建立Elman神经网络的模型，这种算法既可以有效降低Elman神经网络训练过程中陷入局部最小值的可能性，又可以提高Elman神经网络的训练速率。
所述的基于优化梯度下降算法建立的Elman神经网络模型，具体为：
x(k)＝f(wI1xc(k)+wI2u(k-1))，
xc(k)＝αxc(k-1)+x(k-1)，
y(k)＝wI3x(k)，其中：wI1是承接层与隐含层之间的连接权矩阵，wI2是输入与隐含层之间的连接权矩阵，wI3是隐含层和输出层之间的连接权矩阵，xc(k)、χ(k)、y(k)分别表示承接层、隐含层与输出层的输出，α为自连接反馈增益因子，f(x)通常取为sigmoid函数，α为的取值范围为(0，1)。
2-2OHF Elman神经网络的模型建立：由于神经网络各层神经元的反馈对整个网络信号处理效果都会产生影响，因此为提高网络预测的精确度，选择在标准Elman网络模型的第二层增加输出节点的反馈，即承接层2，与隐含层共同作为输出层的输入，增加输出一层隐含层反馈机制的Elman网络称为OHF Elman神经网络(output-hidden feedback)。根据图2，确定OHF Elman网络的原理结构。
所述的基于优化梯度下降算法建立的OHF Elman神经网络模型具体是指：
x(k)＝f(wI1xc(k)+wI2u(k-1))，
xc(k)＝αxc(k-1)+x(k-1)，
yc(k)＝γyc(k-1)+y(k-1)，
y(k)＝g(wI3x(k)+wI4yc(k))，其中：wI1为承接层与隐含层之间的连接权矩阵，wI2为输入与隐含层之间的连接权矩阵，wI3为隐含层和输出层之间的连接权矩阵，wI4为承接层2和输出层之间的连接矩阵，xc(k)、x(k)、y(k)分别表示承接层、隐含层与输出层的输出，α为自连接反馈增益因子，f(x)通常取为sigmoid函数，α为的取值范围为(0，1)。
步骤3)改进神经网络的收敛性证明
优选地，从离散型的Lyapunov稳定性方法出发，给出可以保证神经网络稳定收敛的自适应学习率.讨论它的收敛性。
优选地，当网络的输入层为r个节点，隐含层和承接层为n个节点，输出层为m个节点，则网络输入层为r维向量，隐含层及承接层输出为n维向量，网络输出为m维向量，根据离散型的Lyapunov稳定性方法得到以下结论：
当则权值wI3的迭代学习过程稳定收敛，
当则权值wI2的迭代学习过程稳定收敛，
当则权值wI1的迭代学习过程稳定收敛，
当0<η4(k)<2[m|maxhyc，h(k)|2]-1则权值wI4的迭代学习过程稳定收敛，
基于Lyapunov能量函数为其中：ei(k)为学习输出与实际输出之间的误差ΔE(k)＝E(k+1)-E(k)，当四个权值矩阵的学习步长参数均满足上述结论时，得到ΔE(k)<0，E(k)>0，根据离散型的Lyapunov稳定性方法，我们可以得出四个权值矩阵均可以稳定收敛，从而证明OHF Elman神经网络的在理论上的有效性。
步骤4)神经网络模型的数值实验
4-1设定网络参数：输入神经元为12个，输出神经元为4个，迭代目标为10-8，最大迭代次数为1000；隐含层激励函数为tansig，输出层为logsig，训练函数为trainlm，选取的误差函数为MSE(Mean Square Error，均方误差)，其中Ti为网络训练期望输出，Yi是神经网络的输出结果
4-2选取96个训练样本，其中24个正常样本，72个故障样本；32个测试样本，每种工况各为8个样本。其中每条数据共有13个属性，12个特征信号和1个故障模式。特征信号包括转速(r/min)，透平输出功率(kw)、温度值(℃)、应力值(N)、四种位移参数、四种角度参数，故障模式有四种分别是：正常、叶根腐蚀、导叶损伤、散热孔阻塞，
优选地，对于故障模式，表示如下：正常：(1，0，0，0)，叶根腐蚀：(0，1，0，0)，导叶损伤：(0，0，1，0)，散热孔阻塞：(0，0，0，1)。
根据图1的故障诊断原理图，利用测试集数据对训练好的两种神经网络模型进行测试，两种神经网络的测试结果分别如图3与图4所示，具体的对比结果如表1所示。根据图表可以看出，在训练步长与训练结果MSE上，OHF Elman神经网络均优于Elman神经网络。
表1神经网络输出结果对比表
| 神经网络类型 | 网络迭代次数 | MSE |
| Elman神经网络 | 162 | 5.391492384129578e-08 |
| OHF Elman神经网络 | 63 | 7.938635118576144e-09 |
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。
Claims (7)
1.一种基于改进神经网络的燃气轮机叶片故障检测方法，其特征在于，通过采集燃气轮机工况获取多个周期下的实际运行数据集，经预处理后得到训练集与测试集用于建立Elman神经网络的模型，然后通过对模型优化和训练后，通过优化后的网络模型参数进行燃气轮机叶片的故障检测；
所述的实际运行数据集包括：特征量与故障模式，特征量包括:转速(r/min)，透平输出功率(kw)、温度值(℃)、应力值(N)、位移参数和角度参数；故障模式包括:叶根腐蚀、导叶损伤、散热孔阻塞以及正常状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的实际运行数据集包括96个训练样本，其中24个正常样本，72个故障样本；32个测试样本，每种工况各为8个样本。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的预处理是指：对实际运行数据集进行异常值清洗以删除无效数据，然后进行数据归一化。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述的数据归一化为：其中：x是归一化后的结果，xi是归一化前每组样本的真实数据，xmax是归一化前每组样本中的最大值数据，xmin是归一化前每组样本中的最小值数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的训练集的生成方式为：每种故障模式下，从处理过的数据中随机选取2/3部分为训练集即每种故障模式下16组数据；所述的测试集的生成方式为：选取完训练集后的数据作为测试集即每种故障模式下8组数据。
6.根据权利要求1所述的方法，Elman神经网络的模型包括：网络的输入层为r个节点，隐含层和承接层为n个节点，输出层为m个节点，则网络输入层为r维向量，隐含层及承接层输出为n维向量，网络输出为m维向量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的模型优化是指：增加一层输出层对隐含层的反馈，即OHF Elman神经网络模型；优化后的网络模型参数包括：输入神经元为12个，输出神经元为4个，迭代目标为10-8，最大迭代次数为1000；隐含层激励函数为tansig，输出层为logsig，训练函数为trainlm，选取的误差函数为均方误差，其中Ti为网络训练期望输出，Yi是神经网络的输出结果。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20190312 |