CN110410282A - 基于som-mqe和sfcm的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于SOM‑MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，首先根据局部异常因子算法、偏最小二乘法和拉普拉斯特征映射降维技术对获取的实时数据进行处理，提取影响机组健康状况的重要特征参量；其次将这些特征参量输入到SOM‑MQE健康状态评估模型中，计算风电机组健康衰退指数并评估机组的健康状态；最后，利用模糊C均值软聚类算法将状态异常机组运行数据进行聚类分析，确定机组故障类型。本发明可以实时、准确的对风电机组的健康状态进行监测并实现对故障部件的准确定位，检测风电机组状态异常准确度达99.9％左右，为维修人员针对风机的实时运行情况进行相应的检修提供了指导意见。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电技术与计算机监测技术领域，尤其涉及一种基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法。
背景技术
随着化石和各类矿产资源的逐渐耗尽和人类对能源需求的日益增加，人们对可再生能源的利用给予了高度的重视，其中风能的装机容量最大，成为占比最高的可再生能源。
然而在风电机组装机容量持续增长的同时，单机可靠性问题却不容乐观。一方面风电机组故障频发，降低了风能利用率，较低的可靠性导致风电场运行及维护费用居高不下，大大增加了运维成本；另一方面，风电机组通常坐落于山区等较偏于的地方，海上风电场也处于近海及临海区域，工作环境恶劣，且机舱一般安装在离地数十米甚至上百米的高空处，对风电机组的运行状况进行实时检查及健康度评估十分困难。因此，亟需一种风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，以解决上述现有技术存在的问题，使风电机组的运行状况能够进行实时检查及健康度评估。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，步骤一：历史数据清洗：从SCADA系统中获取风电机组的特征参量历史数据，采用局部异常因子LOF算法对提取的特征参量历史数据进行预处理，剔除异常数据点；
步骤二：特征提取：利用偏最小二乘PLS算法对风机运行过程中产生的风速、叶轮转速、有功功率、桨叶的实际值、发电机转速、齿轮箱油温、齿轮箱轴承温度、偏航角度、发电机扭矩、发电机转矩实际值、塔筒加速度、功率因数、环境温度、轮毂温度、机舱温度、轴承的温度特征参量进行特征提取；
步骤三：数据降维：使用基于拉普拉斯特征映射LE降维技术将特征参量数据压缩至三维，经过压缩的数据代表了输入与输出之间的关系；
步骤四：计算健康值：以风机维修后三周的运行数据作为基准状态数据，将自组织映射神经网络SOM算法作为一种映射技术，SOM的输入层是基准状态数据，输出层是经过训练后的输出权重，采用最小量化误差MQE评价标准衡量风电机组健康状态退化程度；
步骤五：设置报警限：选定置信度为99.9％，即0.1％的误报警率，采用核平滑密度估计法设定报警界限；
步骤六：获取故障历史数据：从SCADA系统中获取内风电机组各类故障的历史数据；
步骤七：故障数据处理：采用LOF、PLS和LE算法对故障历史数据进行清洗和降维处理；
步骤八：划分故障类型：采用模糊C均值软聚类SFCM算法对数据的故障类型进行聚类分析并确定聚类中心点，SFCM算法通过将相似度高的数据聚为一类从而完成对风电机组故障类别的划分；
步骤九：实时数据处理：从SCADA系统中实时获取风电机组的特征参量数据，采用LOF和LE算法对数据进行清洗和降维处理；
步骤十：健康度计算：由训练好的SOM-MQE健康评估模型确定机组运行状态；
步骤十一：故障诊断：如若机组健康状态衰退，采用SFCM算法将风电机组运行数据聚为一类并确定聚类中心，通过计算该时刻聚类中心与各故障类型聚类中心的欧式距离来对故障部件进行定位。
优选的，所述步骤一中的预处理过程为：LOF算法通过比较样本对象附近的密度与邻域的密度来判断异常程度，数据点LOF值为：
其中，lrdk(p)为p邻域局部可达密度，lrdk(o)为o点局部可达密度，Nk(p)是k邻域距离，表示任何与对象p的距离小于k距离数据的集合。
优选的，构造k近邻图，采用热核法对k近邻图的每条边赋值，构造出的图为近邻图G。
优选的，使用风电机组基准数据作为SOM算法的输入训练网络，此时在输出层会产生获胜神经元的权值向量W，新输入数据的权值向量Z和基准数据产生的权值向量W之间的距离作为衡量风电机组健康状态的评价指标，距离越大表明风电机组健康衰退现象越严重，反之距离越小表明风电机组此时状态与基准时刻状态越接近。
本发明公开了以下技术效果：(1)可以实时诊断风电机组健康状态，节省人力，减少人员调度；(2)通过设置报警界限可以提前两到三天预知机组故障情况，预检预修，减少发电损失，降低维修成本和运维费用；(3)可以对故障部件进行准确定位，减少故障排查时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明具体实施方式中风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法流程图；
图2为本发明具体实施方式中SOM-MQE计算健康值的流程图；
图3为SFCM故障诊断流程图；
图4为实时数据获取流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参照图1-2，本发明提供一种基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，
步骤一：历史数据清洗：从SCADA系统中获取较长时间段内风电机组的特征参量历史数据，采用LOF算法对提取的特征参量历史数据进行预处理，剔除异常数据点。LOF算法通过比较样本对象附近的密度与邻域的密度来判断异常程度，无需过多训练，能满足对风机异常数据检测的需求，根据公式1计算数据点LOF值：
其中，lrdk(p)为p邻域局部可达密度，lrdk(o)为o点局部可达密度，Nk(p)是k邻域距离，表示任何与对象p的距离小于k距离数据的集合。
步骤二：特征提取：利用PLS对风机运行过程中产生的全部特征参量进行特征提取，所述特征参量包括风机运行过程中产生的风速、叶轮转速、有功功率、桨叶的实际值、发电机转速、齿轮箱油温、齿轮箱轴承温度、偏航角度、发电机扭矩、发电机转矩实际值、塔筒加速度、功率因数、环境温度、轮毂温度、机舱温度、轴承的温度。PLS在提取主成分特征向量ti时一方面要尽可能代表自变量矩阵X中的信息，另一方面要尽可能解释因变量y(由于风机健康状态主要通过输出功率这一指标反映，所以这里只考虑功率这一单因变量，用y表示)，因此可以用主成分ti与y二者之间的关系来反映模型的内部信息。主成分ti对因变量y的解释能力为:
Rd(y；ti)＝r2(y,ti)………………………………(2)
其中，r(y,ti)是y与ti之间的相关系数。通过自变量矩阵X与主成分ti之间的关系以及ti对因变量y的解释能力，可以得到第k个自变量对因变量y的重要指标VIPk为：
其中p为自变量个数，ωik为权值向量ωi的第k个分量；
反映了第k个自变量对ti的边际贡献为：
其中自变量Xk通过主成分ti来传递对y的解释，Xk通过ωik来影响ti，ti通过Rd(y；ti)来影响因变量y。当ωik和Rd(y；ti)都很大时，第k个自变量Xk对y的重要性即VIPk很大。选取前m个特征参量作为经过PLS提取出来的重要特征。
步骤三：数据降维：基于LE降维技术将提取的特征参量压缩至三维空间，经过压缩的数据以最简洁的形式代表了输入与输出之间的关系。LE是一种典型的基于谱图理论的非线性降维方法，它在降维过程中通过保持数据之间的局部近邻关系得到数据在低维空间中的表示，即数据在高维空间中是近邻关系，在低维空间仍保持其近邻关系。首先采用k近邻方法构造近邻图G。对于每个风电机组数据点xi∈X，计算它与X中每个样本之间的距离并按从小到大的顺序排列，取与xi最近的k个样本点构成样本xi的k近邻集。令Nk(xi)表示样本xi的k近邻集，则
Nk(xi)＝{xj∈X|||xi-xj||2≤dk(xi)}………………………(5)
其中dk(xi)表示xi的第k距离。如果xi与xj是近邻关系，则将xi与xj用一条边连接起来，构成一个k近邻图。然后采用热核法对每条边赋权值，热核法权值表达式为:
其中，β是调整高斯核函数的比例因子，通常由数据集X中所有样本的平均相似度决定。若样本间距离越小，则Wij的值越小；反之则越大。由上述方法构造出来的图为近邻图G。最后构造优化问题并转化为广义特征值问题，将原始高维数据在低维空间中表示。由于LE方法的目的是降维过程中保持数据间的局部近邻关系，使得数据在高维空间中是近邻关系，在低维空间中仍保持其近邻关系。因此，构造如下的优化问题:
如果样本xi与xj之间距离越近，则权值越大，对应的低维表示yi与yj对目标函数的贡献越大，使得近邻样本嵌入到低维空间中仍保持近邻关系。整理上式可得：
为了在嵌入过程中排除任意缩放因子确保优化问题有解，并且在降维后排除平凡解，加入限制条件:
tr(YTDY)＝1………………………………………(9)
根据拉格朗日乘子法对函数表达式F(Y)：
F(Y)＝tr(YTLY)-λ[tr(YTDY)-1]……………………(10)
求Y的偏导为零得：
LY＝λDY…………………………………………(11)
选取特征值中前三个最小非零特征值对应的特征向量即为高维数据在低维空间中的表示。
步骤四：计算健康值：
采用SOM算法结合MQE评估标准计算风电机组健康衰退指数。使用风电机组基准数据作为SOM算法的输入训练网络，此时在输出层会产生获胜神经元的权值向量W，新输入数据的权值向量Z和基准数据产生的权值向量W之间的距离可以作为衡量风电机组健康状态的评价指标，距离越大表明风电机组健康衰退现象越严重，反之距离越小表明风电机组此时状态与基准时刻状态越接近。图2为SOM-MQE计算健康值的流程图，具体步骤为：
Step1：取维修后三周的数据作为基准数据，经过清洗和降维等数据处理过程后，将其作为SOM算法的输入；
Step2：初始化：对输出层各神经元权重赋初值并进行归一化处理得到权值向量矩阵W＝[ωi1,ωi2,ωi3]T，i＝1,2,...,m；建立初始优胜邻域，并对学习率α(t)赋初值；
Step3：归一化：对输入数据进行归一化处理；
Step4：寻找获胜神经元：当某个神经元的权重向量与输入向量的欧氏距离最小时，称该神经元为获胜神经元。这样，输入向量x的最佳匹配神经元可由下式计算:
||x-ωc||＝min{||x-ωi||}，i＝1,1,...,m……………(12)
Step5：权值调整：对优胜邻域内的神经元权值进行调整：
其中，为一个预定义的邻域函数。若神经元权重的距离在邻域函数的范围内，则神经元权重需要更新；否则，若神经元权重的距离在邻域函数的范围外，则神经元权重不需要更新；
Step6：结束检查：判断学习率是否小于阈值，若是则结束循环，输出神经元权重向量W，若不是则继续重复Step3～Step6；
Step7：计算健康值：输入数据权重向量Z和基准数据权重向量W之间的距离可以用作性能指标，以定量测量风电机组退化状态。输入数据权重向量Z和基准数据权重向量W之间的距离定义为最小量化误差(MQE)
MQE＝||W-Z||……………………(14)
步骤五：设置报警限：选定置信度为99.9％(即0.1％的误报警率)，采用核平滑密度估计法设定报警界限。定义核密度估计算子：
式中，x代表数据点，xi为数据集中的观察点，h为带宽矩阵，K为核函数，满足公式(16)
K(x)≥0且
本研究选用高斯核函数，利用核平滑密度估计法得到报警界限。
步骤六：获取故障历史数据：从SCADA系统中获取较长时间段内风电机组各类故障的历史数据；
步骤七：故障数据处理：采用LOF、PLS和LE算法对故障历史数据进行清洗和降维等处理；
步骤八：划分故障类型：采用模糊C均值软聚类(SFCM)算法对数据的故障类型进行聚类分析并确定聚类中心点。SFCM算法通过寻找数据间的相似性，将相似性高的个体聚为一类，可以将样本同时划分到多个类别中，从而实现“软聚类”。在实际工程中，风电机组的故障类型可能不止一种，由于风机各部件之间存在严重的耦合作用，当一个部件发生损坏时可能也会引起其他部件产生故障，仅将这种样本归为一种故障类型会造成对风机的漏检漏修，针对这一局限性，提出SFCM算法。SFCM以软划分规则替代FCM中的最大隶属度原则，使样本可以被同时划分在多个类别中，并且SFCM是在FCM基础上实现的。
FCM中的隶属函数μik表示样本xk与子集xi的隶属关系，给定数据集X＝{x1,x2,…xn},mj(j＝1,2,...,k)为每个类的聚类中心，k为类别数目，μj(xi)是第i个样本对应第j类的隶属度函数，则基于隶属度函数的聚类损失函数可以写为：
其中，为加权指数，也称为平滑因子，b在大多情况下取值为2。
令Jf对mj和μj(xi)的偏导数为0，求得公式(17)的极小值必要条件为：
用当前的聚类中心根据公式(19)计算隶属度函数；用当前的隶属度函数根据公式(18)重新计算各个聚类的中心。当算法收敛时，就得到了各类的聚类中心和各个样本对于各类的隶属度值，从而完成模糊聚类划分。
SFCM算法先利用FCM计算出每个样本对每个类别的隶属度矩阵U＝(μik)i×k，再采用软划分规则对样本进行分类。软化分规则具体如下:
<1>若样本xi的最大隶属度μik满足:
μik＞0.5+0.5T-1……………………(20)
则xi被唯一地划分为类别k。式中，T为聚类个数。
<2>若样本xi的最大隶属度μik满足:
μik＞(T+δ)-1……………………(21)
则xi被划分为类别j时xi可属于多个类别。式中δ为重叠度，值越大表示两类别的重叠部分越大，一般取δ＝0.1T。
步骤九：实时数据处理：获取风电机组的特征参量实时数据，采用LOF和LE算法对数据进行清洗和降维处理；
步骤十：健康度计算：由训练好的SOM-MQE健康评估模型确定机组运行状态；
步骤十一：故障诊断：如若机组健康状态衰退，采用SFCM算法将风电机组运行数据聚为一类并确定聚类中心，通过计算该时刻聚类中心与各故障类型聚类中心的欧式距离来对故障部件进行定位。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (4)
1.一种基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：历史数据清洗：从SCADA系统中获取风电机组的特征参量历史数据，采用局部异常因子LOF算法对提取的特征参量历史数据进行预处理，剔除异常数据点；
步骤二：特征提取：利用偏最小二乘PLS算法对风机运行过程中产生的风速、叶轮转速、有功功率、桨叶的实际值、发电机转速、齿轮箱油温、齿轮箱轴承温度、偏航角度、发电机扭矩、发电机转矩实际值、塔筒加速度、功率因数、环境温度、轮毂温度、机舱温度、轴承的温度特征参量进行特征提取；
步骤三：数据降维：使用基于拉普拉斯特征映射LE降维技术将特征参量数据压缩至三维，经过压缩的数据代表了输入与输出之间的关系；
步骤四：计算健康值：以风机维修后三周的运行数据作为基准状态数据，将自组织映射神经网络SOM算法作为一种映射技术，SOM的输入层是基准状态数据，输出层是经过训练后的输出权重，采用最小量化误差MQE评价标准衡量风电机组健康状态退化程度；
步骤五：设置报警限：选定置信度为99.9％，即0.1％的误报警率，采用核平滑密度估计法设定报警界限；
步骤六：获取故障历史数据：从SCADA系统中获取内风电机组各类故障的历史数据；
步骤七：故障数据处理：采用LOF、PLS和LE算法对故障历史数据进行清洗和降维处理；
步骤八：划分故障类型：采用模糊C均值软聚类SFCM算法对数据的故障类型进行聚类分析并确定聚类中心点，SFCM算法通过将相似度高的数据聚为一类从而完成对风电机组故障类别的划分；
步骤九：实时数据处理：从SCADA系统中实时获取风电机组的特征参量数据，采用LOF和LE算法对数据进行清洗和降维处理；
步骤十：健康度计算：由训练好的SOM-MQE健康评估模型确定机组运行状态；
步骤十一：故障诊断：如若机组健康状态衰退，采用SFCM算法将风电机组运行数据聚为一类并确定聚类中心，通过计算该时刻聚类中心与各故障类型聚类中心的欧式距离来对故障部件进行定位。
2.根据权利要求1所述的基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，其特征在于：所述步骤一中的预处理过程为：LOF算法通过比较样本对象附近的密度与邻域的密度来判断异常程度，数据点LOF值为：
其中，lrdk(p)为p邻域局部可达密度，lrdk(o)为o点局部可达密度，Nk(p)是k邻域距离，表示任何与对象p的距离小于k距离数据的集合。
3.根据权利要求1所述的基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，其特征在于：构造k近邻图，采用热核法对k近邻图的每条边赋值，构造出的图为近邻图G。
4.根据权利要求1所述的基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，其特征在于：使用风电机组基准数据作为SOM算法的输入训练网络，此时在输出层会产生获胜神经元的权值向量W，新输入数据的权值向量Z和基准数据产生的权值向量W之间的距离作为衡量风电机组健康状态的评价指标，距离越大表明风电机组健康衰退现象越严重，反之距离越小表明风电机组此时状态与基准时刻状态越接近。
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