CN111581888B - 风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法 - Google Patents

风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，具体为基于长短时记忆网络的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法。本发明的目的在于利用深度学习中的长短期记忆网络，给出基于长短期记忆网络的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，进而实现风力发电机轴承剩余使用寿命的预测。本发明提出的方法可以大大提高剩余使用寿命预测的准确性，易于实现现有各型号的风力发电机轴承的剩余使用寿命预测。本发明所述方法由如下步骤实现：步骤1、采集轴承振动数据；步骤2、数据预处理；步骤3、构建长短期记忆网络并配置网络参数、指定训练选项；步骤4、训练网络；步骤5、预测模型的验证。

Description

风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法
技术领域
本发明涉及风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，具体为基于长短时记忆网络的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法。
背景技术
风能是一种具有巨大潜力的可再生能源，得到了世界各国的广泛关注。风力发电有助于解决经济社会发展与环境污染之间的矛盾，因此在调整能源结构方面起到重要的作用。风力发电系统一般主要包括风力发电机、齿轮箱、叶片、功率变换器等部件，其中风力发电机是风力发电系统的核心部件，实现机械能到电能的转换。风力发电机大多安装在海上、高原、山区等偏远、恶劣环境中，运行工况极端苛刻，造成风力发电机零部件的性能容易退化。目前，随着风力发电的装机容量不断增加，风力发电机轴承故障导致的损失也日益增加。确保风电机组稳定、安全、可靠的运行成为风力发电行业面临的首要问题。
剩余使用寿命预测，也称为剩余服役寿命预测，是指设备在规定的运行工况下，能够保证机器安全、可靠运行的时间。 及时了解设备的剩余使用寿命，是减少生产损失的重要方法，可以节省全寿命周期的维护成本。由于风力发电机轴承是风力发电机组的主要故障源之一，因此，对风力发电机轴承的剩余使用寿命进行预测，将保证机组安全可靠的运行、降低严重事故导致的停机，从而提高机组运行的经济性。随着全球风力发电产业的快速发展，风力发电机组的故障诊断和剩余使用寿命预测技术将越来越重要。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指以机器为载体，模拟、延伸和扩展人类或其他生物的智能，使机器能胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征以及渗透力和支撑力强等特点。当前人工智能迎来以深度学习技术为代表的第三次发展浪潮，正在引领新一轮科学技术革命和产业变革。人工智能以及相关技术的发展和产业应用对于全球人类的生活、经济和政治正在产生重大而深远的影响。
机器学习是人工智能研究的核心问题之一，是当前人工智能理论研究和实际应用最重要的领域。机器学习研究机器如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构并不断改进自身的性能。深度学习是机器学习的一个重要类型，深度学习模型直接从图像、文本或声音中自动学习有效的特征表示来执行分类或者回归任务。深度学习是通过多层的特征转换，把原始数据变成为更高层次、更抽象的表示。通常使用各种神经网络架构实现深度学习，网络中的层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层，而深度网络可能有几百层。随着模型深度的不断增加，其特征表示的能力也越来越强，从而使后续的预测更加容易。应用于机器健康监测领域的深度学习架构主要包括自动编码器（Auto-encoder，AE）、深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、递归神经网络（Recurrent NeuralNetwork，RNN），以及以上四种深层体系结构的变体。
长短期记忆网络（Long Short Term Memory Network，LSTM）是一种特殊的 RNN类型，可以学习长期依赖信息。LSTM擅长于处理振动、声音等序列数据，可以有效应用于风力发电机轴承的剩余使用寿命预测。
现有技术方案一：根据风力发电机轴承的原料、设计、工艺、试验等因素，另外参考设备运行的时间、运行环境等因素人为规定轴承的剩余使用寿命，判断是否需要进行检查维护，实施定期计划维修或更换。现有技术一因不需要对轴承加装任何监控装置，成本低，是目前风力发电机轴承维护维修最常采用的方案。
现有技术方案一的缺点：人为规定的轴承剩余使用寿命一般与轴承实际情况差异较大，不能最大化设备的使用寿命，导致现有技术一的技术方案全寿命周期成本较高。
现有技术方案二：通过监测系统获取风力发电机轴承振动信号或电学信号，进行时域分析、频域分析提取信号的特征参数，利用拟合的手段进行寿命回归分析。
现有技术方案二的缺点：提取的特征参数并不一定与轴承的寿命具有强相关性，风力发电机在不同转速下的泛化能力较差；寿命回归模型也较为简单，无法发掘出轴承振动数据中的隐含特征，也容易受到外界噪声信号的干扰，存在拟合的退化曲线与实际的退化曲线之间误差大的问题，最终会导致剩余使用寿命预测值准确度不高。
另外，技术二为了提高剩余使用寿命预测的准确度，需要多个振动信号作为输入，往往需要同时在风力发电机的传动端和非传动端都安装振动传感器，间接提高了成本。
发明内容
本发明的目的在于利用深度学习中的长短期记忆网络，给出基于长短期记忆网络的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，进而实现风力发电机轴承剩余使用寿命的预测。本发明提出的方法可以大大提高剩余使用寿命预测的准确性，易于实现现有各型号的风力发电机轴承的剩余使用寿命预测，及时了解风力发电机轴承的健康状态，进而制定相应的控制和维修策略，最终提高机组运行的经济性。
本发明是采用如下技术方案实现的：风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，是由如下步骤实现的：
步骤1、采集轴承振动数据
预置A种故障等级的轴承，并赋予每种故障等级的轴承一个剩余使用寿命值，首次使用的轴承的剩余使用寿命值为B，严重故障需要更换的轴承的剩余使用寿命值为0，其余故障等级的轴承的剩余使用寿命值归一化到0－B的区间内，各故障等级的轴承之间的剩余使用寿命值的差值由试验测得；
参照真实运行场景，在台架试验台上将风力发电机倾斜β角放置，转子短接，空载运行；利用三轴加速度传感器分别采集传动端各故障等级的轴承的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每种故障等级的轴承分别采集转速n1、n2、n3、……、nm下的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每个转速的采集时间为T（m个转速的采集时间为mT），三轴加速度传感器的采样频率为Fs，这样，每种故障等级的轴承在每个转速下的采集时间T内得到3×Fs×T个数据点（值），以C个数据点作为一个样本数据，共有3×Fs×T/C个样本数据，对每个样本数据添加故障等级标签，每种转速下A种故障等级的轴承共得到3×A× Fs×T/C个带故障等级标签的样本数据。
步骤2、数据预处理
为了加快神经网络的收敛，将每个样本数据利用下式进行归一化：
Ni = (Di – μ)/σ
其中，Ni表示归一化后的样本数据，Di表示归一化前的样本数据，μ表示样本数据的均值，σ表示样本数据的标准差；
m个转速分成k和（m-k）两部分，3×k×A×Fs×T/C个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为训练集，3×（m-k）×A×Fs×T/C个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为验证集。
步骤3、构建长短期记忆网络并配置网络参数、指定训练选项
长短期记忆网络由七个层组成（如图2所示）：第一层为一个序列输入层；第二层为LSTM网络层I；第三层为丢弃层I；第四层为LSTM网络层II；第五层为丢弃层II；第六层是一个全连接层；第七层为回归输出层，用于输出LSTM网络预测的轴承剩余使用寿命；
步骤4、训练网络
将步骤2中的训练集导入网络，通过训练过程，从而得到风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型；
步骤5、预测模型的验证
使用步骤2中生成的验证集对步骤4得到的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型进行验证，通过均方根误差评价预测模型性能：均方根误差小于或等于30；若均方根误差未达到要求，则返回步骤3，修改步骤3中的网络参数、训练选项，直至均方根误差满足要求。若均方根误差达到要求，则停止训练，导出网络模型，调整后的网络模型即可实现对风力发电机轴承剩余使用寿命预测。
本发明利用人工智能中的长短期记忆网络对风力发电机轴承的全寿命周期数据进行深度分析，进而预测未知状态轴承的剩余使用寿命，可为设备可靠性分析中的寿命估计提供一种高效、准确的手段。本发明技术方案带来的有益效果：
（1）相比于目前的人工判定方法和信号处理方法对风力发电机轴承剩余使用寿命的预测，本发明技术方案可以大大提高预测的准确性，提前感知轴承的健康状态，进而及时指导风力发电机调整运行控制，进行维护和维修，防止轴承故障对其他部件造成进一步的破坏。可以实现风力发电机机组的平稳运行和避免重大运行事故的发生，还可以进一步降低故障停机次数。
（2）本发明技术方案对不同风力发电机转速的泛化性较强，在一定范围的速度区间采集部分速度下的数据用于长短期记忆网络训练，训练后的网络则可以实现整个速度区间任意转速下的轴承剩余使用寿命预测。
（3）风电机组大多工作在偏远的地区，自然环境比较恶劣，可将本发明技术方案部署至地面大数据服务器或云服务器，通过远程实时采集风力发电机轴承的原始振动数据，及时并准确地实现无人值守的远程风力发电机轴承剩余使用寿命预测，因此将大大降低人力维护成本。
附图说明
图1为本发明的所述方法的步骤示意图；
图2为本发明长短期记忆网络的架构示意图；
图3为长短时记忆网络的训练过程图；
图4为随机选取的一个验证集样本数据真实值与预测值之间的对比图；
图5为随机选取的另一个验证集样本数据真实值与预测值之间的对比图。
具体实施方式
风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，是由如下步骤实现的：
步骤1、采集轴承振动数据
预置16种故障等级的轴承，并赋予每种故障等级的轴承一个剩余使用寿命值，首次使用的轴承的剩余使用寿命值为150，严重故障需要更换的轴承的剩余使用寿命值为0，其余故障等级的轴承的剩余使用寿命值归一化到0－150的区间内，各故障等级的轴承之间的剩余使用寿命值的差值由试验测得；
参照真实运行场景，在台架试验台上将风力发电机倾斜5度放置，转子短接，空载运行；利用三轴加速度传感器分别采集传动端各故障等级的轴承的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每种故障等级的轴承分别采集转速1000 r/min、1250 r/min、1500 r/min、1750 r/min、2000 r/min下的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每个转速的采集时间为10分钟（五个转速的采集时间为50分钟），三轴加速度传感器的采样频率为20KHz，这样，每种故障等级的轴承在每个转速下的10分钟内得到3×12000000（20000×10×60）个数据点（值），以2400个数据点作为一个样本数据，共有3×5000（20000×10×60/2400）个样本数据，对每个样本数据添加故障等级标签，每种转速下16种故障等级的轴承共得到3×80000（16×20000×10×60/2400）个带故障等级标签的样本数据。
步骤2、数据预处理
为了加快神经网络的收敛，将每个样本数据利用下式进行归一化：
Ni = (Di – μ)/σ
其中，Ni表示归一化后的样本数据，Di表示归一化前的样本数据，μ表示样本数据的均值，σ表示样本数据的标准差；
选取1000 r/min、1500 r/min和2000 r/min转速下的3×240000（3×16×20000×10×60/2400）个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为训练集，1250 r/min和1750r/min转速下的3×160000（2×16×20000×10×60/2400）个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为验证集。
步骤3、构建长短期记忆网络并配置网络参数、指定训练选项
长短期记忆网络由七个层组成（如图2所示）：第一层为一个序列输入层，输入层的特征参数设置为3，是指三轴振动传感器的3个方向振动数据；第二层为LSTM网络层I，该网络层具有100个隐层单元；第三层为一个丢弃率为0.1的丢弃层I；第四层为LSTM网络层II，该网络层具有500个隐层单元；第五层为一个丢弃率为0.2的丢弃层II；第六层是一个全连接层；第七层为回归输出层，用于输出LSTM网络预测的轴承剩余使用寿命；
指定长短期记忆网络的训练选项：设置自适应矩估计法（Adam）作为训练的求解器；指定最大迭代次数为200次；指定最小批训练为16；指定学习速率为0.01；指定梯度阈值为1；指定训练处理器硬件为图形处理器（GPU）。
步骤4、训练网络
将步骤2中的训练集导入网络，通过训练过程，从而得到风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型。长短期记忆网络的训练过程如图3所示，随着训练的不断进行，均方根误差（RMSE）和误差损失（Loss）都不断减小。
步骤5、预测模型的验证
使用步骤2中生成的验证集对步骤4得到的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型进行验证，通过均方根误差评价预测模型性能：均方根误差值为25.65。图4、图5显示了随机选取的验证集中两个样本数据真实值与预测值之间的对比，可以看到，长短期记忆网络预测的剩余使用寿命可反映出轴承真实的健康状态。

Claims (2)

1.一种风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，其特征在于，是由如下步骤实现的：
步骤1、采集轴承振动数据
预置A种故障等级的轴承，并赋予每种故障等级的轴承一个剩余使用寿命值，首次使用的轴承的剩余使用寿命值为B，严重故障需要更换的轴承的剩余使用寿命值为0，其余故障等级的轴承的剩余使用寿命值归一化到0－B的区间内，各故障等级的轴承之间的剩余使用寿命值的差值由试验测得；
参照真实运行场景，在台架试验台上将风力发电机倾斜β角放置，转子短接，空载运行；利用三轴加速度传感器分别采集传动端各故障等级的轴承的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每种故障等级的轴承分别采集转速n1、n2、n3、……、nm下的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每个转速的采集时间为T，三轴加速度传感器的采样频率为Fs，这样，每种故障等级的轴承在每个转速下的采集时间T内得到3×Fs×T个数据点，以C个数据点作为一个样本数据，共有3×Fs×T/C个样本数据，对每个样本数据添加故障等级标签，每种转速下A种故障等级的轴承共得到3×A×Fs×T/C个带故障等级标签的样本数据；
步骤2、数据预处理
将每个样本数据利用下式进行归一化处理：
Ni = (Di – μ)/σ
其中，Ni表示归一化后的样本数据，Di表示归一化前的样本数据，μ表示样本数据的均值，σ表示样本数据的标准差；
m个转速分成k和（m-k）两部分，3×k×A×Fs×T/C个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为训练集，3×（m-k）×A×Fs×T/C个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为验证集；
步骤3、构建长短期记忆网络并配置网络参数、指定训练选项
长短期记忆网络由七个层组成：第一层为一个序列输入层；第二层为LSTM网络层I；第三层为丢弃层I；第四层为LSTM网络层II；第五层为丢弃层II；第六层是一个全连接层；第七层为回归输出层；
步骤4、训练网络
将步骤2中的训练集导入网络，通过训练过程，从而得到风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型；
步骤5、预测模型的验证
使用步骤2中生成的验证集对步骤4得到的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型进行验证，通过均方根误差评价预测模型性能：均方根误差小于或等于30；若均方根误差未达到要求，则返回步骤3，修改步骤3中的网络参数、训练选项，直至均方根误差满足要求。
2.一种风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，其特征在于，是由如下步骤实现的：
步骤1、采集轴承振动数据
预置16种故障等级的轴承，并赋予每种故障等级的轴承一个剩余使用寿命值，首次使用的轴承的剩余使用寿命值为150，严重故障需要更换的轴承的剩余使用寿命值为0，其余故障等级的轴承的剩余使用寿命值归一化到0－150的区间内，各故障等级的轴承之间的剩余使用寿命值的差值由试验测得；
参照真实运行场景，在台架试验台上将风力发电机倾斜5度放置，转子短接，空载运行；利用三轴加速度传感器分别采集传动端各故障等级的轴承的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每种故障等级的轴承分别采集转速1000 r/min、1250 r/min、1500 r/min、1750 r/min、2000 r/min下的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每个转速的采集时间为10分钟，三轴加速度传感器的采样频率为20KHz，这样，每种故障等级的轴承在每个转速下的10分钟内得到3×12000000个数据点，以2400个数据点作为一个样本数据，共有3×5000个样本数据，对每个样本数据添加故障等级标签，每种转速下16种故障等级的轴承共得到3×80000个带故障等级标签的样本数据；
步骤2、数据预处理
将每个样本数据利用下式进行归一化：
Ni = (Di – μ)/σ
其中，Ni表示归一化后的样本数据，Di表示归一化前的样本数据，μ表示样本数据的均值，σ表示样本数据的标准差；
选取1000 r/min、1500 r/min和2000 r/min转速下的3×240000个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为训练集，1250 r/min和1750 r/min转速下的3×160000个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为验证集；
步骤3、构建长短期记忆网络并配置网络参数、指定训练选项
长短期记忆网络由七个层组成：第一层为一个序列输入层，输入层的特征参数设置为3；第二层为LSTM网络层I，该网络层具有100个隐层单元；第三层为一个丢弃率为0.1的丢弃层I；第四层为LSTM网络层II，该网络层具有500个隐层单元；第五层为一个丢弃率为0.2的丢弃层II；第六层是一个全连接层；第七层为回归输出层；
指定长短期记忆网络的训练选项：设置自适应矩估计法作为训练的求解器；指定最大迭代次数为200次；指定最小批训练为16；指定学习速率为0.01；指定梯度阈值为1；指定训练处理器硬件为图形处理器；
步骤4、训练网络
将步骤2中的训练集导入网络，通过训练过程，从而得到风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型；
步骤5、预测模型的验证
使用步骤2中生成的验证集对步骤4得到的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型进行验证，通过均方根误差评价预测模型性能：均方根误差值为25.65。
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