CN110674991A - 一种基于ocsvm的火电厂一次风机异常检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及通过建模及人工智能的方法来实现风机异常的快速检测，一种基于OCSVM的火电厂一次风机异常检测方法，包括(1)原始监测数据预处理；(2)通过分帧加窗的方式，计算各原始监测数据的日均值、日方差、日能量以及日峭度，并与原始数据共同构成特征向量；(3)将样本分为训练集和测试集，其中训练集特征向量送入单分类支持向量机分类器，构建异常检测模型；(4)利用测试集对模型进行性能评估；在训练集上准确率最高的模型所对应的nu值作为最优参数值，不仅能够有效识别故障样本，还能及时发现一次风机异常，防止重大事故发生。

Description

一种基于OCSVM的火电厂一次风机异常检测方法
技术领域
本发明涉及火电厂风机检测方法领域，尤其涉及一种通过建模及人工智能的方法来实现风机异常的快速检测。
背景技术
一次风机是火电厂重要的辅机设备之一，主要用来输送和干燥煤粉，并提供燃料燃烧初期所需要的空气。其工作环境恶劣，且需要频繁调节负荷，因此故障高发，故障诊断难度大。对一次风机产生的故障必须做到及时有效的检测与分析，以便于查明故障原因和排除故障，防止事故发生。
设备故障检测可以通过多种方法来实现，包括基于模型的方法、人工智能的方法，以及基于过程变量的阈值报警技术等。但由于电厂已经存储的海量历史数据多为无标签数据，采用有监督学习算法就必须面临数据标注这一难题。考虑到一次风机具备大量的运行监测数据，且相较于故障数据，大部分为正常运行数据，类别严重不平衡且无标签，构建异常检测模型对其进行数据处理和分析无疑是一个有效的方法。
OCSVM最早由
Figure BDA0002215533980000011
提出，是支持向量机的一种，但是它和传统的基于监督学习的分类回归支持向量机不同，它是无监督学习的方法，不需要训练集的输出标签。在没有类别标签的情况，如何寻找划分的超平面以及寻找支持向量的方法有很多，支持向量域描述(Support Vector Damian Description,SVDD)是一种常用的解决方法。它以统计学习理论和支持向量机为理论背景，研究在小样本情况下提高学习器的性能，具有坚实的理论基础和很好的推广泛化能力，在异常检测问题中被广泛使用。
发明内容
为了实现火电厂一次风机异常的快速检测问题，提供一种基于OCSVM算法，采用分帧加窗的预处理方法，对一次风机的各测点信号提取时域特征，与测点原始数据组合构建特征向量。然后不需要数据标注直接将训练集特征向量送入OCSVM分类器，构建异常检测模型。最后，根据模型在测试集上的准确率对其进行性能评估。本发明提供以下技术方案：
一种基于OCSVM的火电厂一次风机异常检测方法，包括以下步骤：
(1)、原始监测数据预处理。
(2)、通过分帧加窗的方式，计算各原始监测数据的日均值、日方差、日能量以及日峭度，并与原始数据共同构成特征向量；
假设对M天(每天n个采样点数)的历史监测数据X＝{x1,x2,……,xMn}，对其进行日平均特征提取时，首先以天为单位对X进行分段，则可得：
Figure BDA0002215533980000021
其中，一行即代表一天的监测数据，分别计算每一行数据的均值、方差、能量和峭度值，并将其作为该天n个时刻的特征。以第一天为例，对该天监测数据Y1＝
{x1,x2,……,xn}进行特征提取，则有：
1)日均值M1～Mn
Figure BDA0002215533980000022
2)日方差V1～Vn
Figure BDA0002215533980000023
3)日能量E1～En
Figure BDA0002215533980000024
4)日峭度K1～Kn
Figure BDA0002215533980000025
其中i＝1,2,……,n，
Figure BDA0002215533980000026
为Y1的平均值，M1～Mn表示该天1～n个时间点的日均值特征，其它特征表示相同。最终可得第一个时刻的特征向量为[x1,M1,V1,E1,K1]，第n个时刻的特征向量为[xn,Mn,Vn,En,Kn]，第n+1个时刻的特征向量为[xn+1,Mn+1,Vn+1,En+1,Kn+1]，其它时刻依此类推。
(3)、将样本分为训练集和测试集，其中训练集特征向量送入单分类支持向量机分类器，构建异常检测模型。
(4)、利用测试集对模型进行性能评估。
本发明的有益效果在于：不同于有监督学习中既有正样本又有负样本，本方法只将正常样本作为训练集送至OCSVM单分类器进行模型训练，本方法只将正常样本作为训练集送至OCSVM单分类器进行模型训练，并选择不同的nu值进行模型构建，将在训练集上准确率最高的模型所对应的nu值作为最优参数值。理论分析和实验结果表明：该方法构建的单分类异常检测模型识别率可以达到92.3％，不仅能够有效识别故障样本，还能及时发现一次风机异常，防止重大事故发生。
附图说明
图1是本发明预处理前风机A各测点趋势图；
图2是本发明预处理后风机A各测点趋势图；
图3是本发明训练集识别结果；
图4是本发明风机A异常样本识别结果；
图5是本发明风机B全部样本识别结果；
图6是本发明检测方法流程图。
具体实施方式
以某火电厂#11号炉的两台一次风机A和B的历史监测数据为例，数据采集时间从2018年7月1日到2018年11月28日，测点包括风机电流、挡板开度、轴承温度(4个位置)以及轴承x和y方向上的振动信号，采样间隔为30s。已知风机A在2018年10月31日出现温度异常，11月26日轴承损坏。风机B自7月起轴承已知没加过油脂，按经验风机B也存在轴承失效的隐患。首先，对原始监测数据进行预处理，剔除异常值和停机数据。如图1、2所示，分别为预处理前后风机A各测点在采集时间段内的趋势图，在后期振动幅值有明显的增大趋势。按照每个时间点为一个样本，则处理前风机A共有样本431910个，处理后样本数为391680，以10月31日为界，其中正常样本316800个，异常样本74880个。同样对风机B历史监测数据进行预处理，处理前后样本数分别为431858和397440；
(2)通过分帧加窗的方式，计算各原始监测数据的日均值、日方差、日能量以及日峭度，并与原始数据共同构成特征向量；
假设有某150天(每天n个采样点数)的历史监测数据X＝{x1,x2,……,x150n}，对其进行日平均特征提取时，首先以天为单位对X进行分段，则可得：
Figure BDA0002215533980000041
其中，一行即代表一天的监测数据，分别计算每一行数据的均值、方差、能量和峭度值，并将其作为该天n个时刻的特征。以第一天为例，对该天监测数据Y1＝{x1,x2,……,xn}进行特征提取，则有：
1)日均值M1～Mn
Figure BDA0002215533980000042
2)日方差V1～Vn
Figure BDA0002215533980000043
3)日能量E1～En
Figure BDA0002215533980000044
4)日峭度K1～Kn
Figure BDA0002215533980000045
其中i＝1,2,……,n，为Y1的平均值，M1～Mn表示该天1～n个时间点的日均值特征，其它特征表示相同。最终可得第一个时刻的特征向量为[x1,M1,V1,E1,K1]，第n个时刻的特征向量为[xn,Mn,Vn,En,Kn]，第n+1个时刻的特征向量为[xn+1,Mn+1,Vn+1,En+1,Kn+1]，其它时刻依此类推。
按上述方法将计算得到的8个测点日均值、日方差、日能量以及日峭度作为新的特征，和各时间点原始数据一起构成新的40维特征向量。每一个时间点的特征向量即为一个样本。
(3)将风机A 2018年10月31日前的正常样本(共316800条)送至OCSVM分类器进行训练。其中，核函数选用RBF径向基函数，如表1通过选择不同的nu值(用于均衡模型复杂度和分类错误率，即2中惩罚参数C的作用)进行对比，最终选择nu＝0.05用于模型构建，在保证异常样本识别率的同时，尽可能减小nu的取值。训练集的识别结果如图3所示，其中黑色点“o”为正常样本，红色“*”为异常样本，对于训练集来说，异常样本占整个训练集样本的比例取决于参数nu，因为此处设置nu＝0.05，所以异常样本占比5％。
表1不同nu值下的模型识别结果
Figure BDA0002215533980000051
(4)为了验证所构建单分类异常检测模型的效果，将风机A2018年10月31日后的异常样本和风机B的全部样本送入模型中进行识别，识别结果如图4、5所示。由图4可知该模型对于异常样本识别的正确率为69126/74880＝92.3％。观察图5会发现在250000个样本点后，大部分样本都被识别为异常样本，刚好与风机B存在轴承失效隐患的判断相一致。从识别结果可知，基于OCSVM方法构建的单分类异常检测模型能够有效监测出异常样本，防止重大事故的发生。
根据模型在测试集上的准确率对其进行性能评估。不仅仅使用已有的挡板开度、温度、电流以及振动测点数据，还计算各测点的日平均时域统计特征作为新的特征。不同于有监督学习中既有正样本又有负样本，本方法只将正常样本作为训练集送至OCSVM单分类器进行模型训练，并选择不同的nu值进行模型构建，将在训练集上准确率最高的模型所对应的nu值作为最优参数值。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于OCSVM的火电厂一次风机异常检测方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)原始监测数据预处理；(2)通过分帧加窗的方式，计算各原始监测数据的日均值、日方差、日能量以及日峭度，并与原始数据共同构成特征向量；(3)将样本分为训练集和测试集，其中训练集特征向量送入单分类支持向量机分类器，构建异常检测模型；(4)利用测试集对模型进行性能评估。
2.如权利要求1所述的一种基于OCSVM的火电厂一次风机异常检测方法，其特征在于：步骤(1)历史监测数据为X＝{x1,x2,……,xMn}，对其进行日平均特征提取时，首先以天为单位对X进行分段，分别计算每一行数据的均值、方差、能量和峭度值，并将其作为该天n个时刻的特征。
3.如权利要求1所述的一种基于OCSVM的火电厂一次风机异常检测方法，其特征在于：日均值M1～Mn，
Figure FDA0002215533970000011
日方差V1～Vn，
Figure FDA0002215533970000012
日能量E1～En，
Figure FDA0002215533970000013
日峭度K1～Kn，
Figure FDA0002215533970000014
4.如权利要求1所述的一种基于OCSVM的火电厂一次风机异常检测方法，其特征在于：只将正常样本作为训练集送至OCSVM单分类器进行模型训练。
5.如权利要求1所述的一种基于OCSVM的火电厂一次风机异常检测方法，其特征在于：选择不同的nu值进行模型构建，将在训练集上准确率最高的模型所对应的nu值作为最优参数值。
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