CN111752259A - 一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法和装置 - Google Patents

一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，具体包括以下步骤：步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据并叠加，标注故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；步骤S2：逐个数据库里的传感器信号，利用小波分解进行处理，构成多维度的信号特征向量作为本体特征；步骤S3：带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当训练集的回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器，对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。与现有技术相比，本发明具有提高传感器信号故障识别的准确率、同时识别故障类型等优点。

Description

一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法和装置
技术领域
本发明涉及动力工程技术领域，尤其是涉及一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法和装置。
背景技术
燃气轮机工况环境较为复杂，例如快速启停、复杂的烟雾环境等等，导致燃气轮机控制系统的传感器不可避免的发生各种各样故障，如果故障信号被传送到燃气轮机控制系统，将会使得燃气轮机控制系统基于错误的监测数据从而做出错误的控制决策，导致燃气轮机停机或者产生其他安全事故，因此如何快速准确判断燃气轮机传感器信号是否故障对于燃气轮机的安全运行具有非常重要作用。
传统的传感器信号故障检测算法是基于提取信号本体特征并且通过设定阈值判断燃气轮机控制系统传感器是否发生故障，但是该方法的局限性在于阈值的设定是根据实验经验取得且主观性过大，极易导致诊断出错。随着机器学习和深度学习等人工智能算法的兴起，也有人将人工智能技术和算法应用于燃气轮机传感器故障诊断中去。该方法利用传感器的历史数据训练出传感器的数学模型，通过比较传感器模型输出与真实测量值便可以判定传感器是否发生故障。但是该种方法需要大量历史运行数据用作训练模型，且该种方法不能够提取信号本体特征，也无法判断传感器故障类型，且只能用作离线诊断，并不能适用于工业现场的应用。
现有技术公开了一种燃气轮机双转速传感器信号故障处理方法及装置，将获取的传感器信号和故障诊断参数输入到故障诊断模块的阈值判别块来对传感器故障进行判断。但阈值判别块的具体阈值由人为设定，主观性较大，且该方法仅能判断出传感器信号是否发生故障，不能定位具体的故障类型，增加后续维修工作的难度。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的人为设定阈值主观性较大、不能判断传感器故障类型的缺陷而提供一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法和装置。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据，将所述传感器运行数据和故障信号数据叠加，并标注对应的故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；
步骤S2：逐个提取所述传感器故障信号数据库里的传感器信号，利用小波分解对提取出的传感器信号进行处理，构成多维度的信号特征向量作为所述传感器信号的本体特征；
步骤S3：所述传感器故障信号数据库中带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当所述训练集在故障分类器中回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器。所述训练完成的故障分类器对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。
所述故障信号数据的类型包括阶跃故障、脉冲故障、噪声故障、漂移故障和周期故障。
进一步地，所述故障类型标签包括数字0-4，数字0表示阶跃故障，数字1表示脉冲故障、数字2表示噪声故障、数字3表示漂移故障，数字4表示周期故障。
所述小波分解具体为4阶Daubechies小波，将所述传感器信号逐层分解为细节系数分量和近似系数分量。
进一步地，所述小波分解的总层数为5层。
进一步地，后一层的所述近似系数分量和细节系数分量通过分解上一层的近似系数分量得到。
进一步地，所述多维度的信号特征向量具体为7个维度，分别是第五层的近似系数分量和细节系数分量、其余四层的细节系数分量共6个维度，最后一个维度是第四层和第五层的细节系数分量与近似系数分量信号的均值、方差以及整个传感器信号的小波能量熵。
所述故障分类器中显示训练集的故障类型标签，隐藏测试集的故障类型标签。
所述步骤S3中训练集和测试集的比例为80％和20％。
一种基于燃气轮机传感器信号的故障识别方法的装置，包括存储器和处理器，所述故障识别方法以计算机程序的形式存储于所述存储器中，并由所述处理器执行，执行时实现以下步骤：
步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据，将所述传感器运行数据和故障信号数据叠加，并标注对应的故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；
步骤S2：逐个提取所述传感器故障信号数据库里的传感器信号，利用小波分解对提取出的传感器信号进行处理，构成多维度的信号特征向量作为所述传感器信号的本体特征；
步骤S3：所述传感器故障信号数据库中带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当所述训练集在故障分类器中回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器。所述训练完成的故障分类器对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1.本发明将传感器运行数据和故障信号数据进行耦合，并标注对应的故障类型标签，在识别是否存在故障的同时，确认故障信号的故障类型，提高了传感器故障信号识别的实用性。
2.本发明利用小波分解对提取出的传感器信号进行处理，构成多维度的信号特征向量对未识别的传感器信号进行识别，提高了故障识别的准确率，使传感器信号的故障识别率可达到90％以上。
3.本发明的故障分类器在训练完成后可直接投入使用，缩短了故障识别的时间，对传感器信号进行实时的故障识别，方便维修人员根据具体的故障类型进行抢修，满足工业现场的实时性需求。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示，一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，将传感器运行数据和故障信号数据进行耦合，对故障类型进行标注，形成特征向量进行训练，避免主观性设置阈值影响识别准确率，具体包括以下步骤：
步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据，将传感器运行数据和故障信号数据叠加，并标注对应的故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；
步骤S2：逐个提取传感器故障信号数据库里的传感器信号，利用小波分解对提取出的传感器信号进行处理，构成多维度的信号特征向量作为传感器信号的本体特征；
步骤S3：传感器故障信号数据库中带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当训练集在故障分类器中回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器。训练完成的故障分类器对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。
故障信号数据的类型包括阶跃故障、脉冲故障、噪声故障、漂移故障和周期故障。
阶跃故障的波形表达式具体为：
Figure BDA0002520417120000041
脉冲故障的波形表达式具体为：
Figure BDA0002520417120000042
噪声故障的波形表达式具体为：
Figure BDA0002520417120000043
漂移故障的波形表达式具体为：
Figure BDA0002520417120000044
周期故障的波形表达式具体为：
Figure BDA0002520417120000051
故障类型标签包括数字0-4，数字0表示阶跃故障，数字1表示脉冲故障、数字2表示噪声故障、数字3表示漂移故障，数字4表示周期故障。
小波分解具体为4阶Daubechies小波，将传感器信号逐层分解为细节系数分量和近似系数分量，具体公式如下：
Figure BDA0002520417120000052
其中，AM(k)为近似系数分量，Dj(k)为细节系数分量，x(k)为传感器信号，j为小波分解层数，k为离散时间点。
小波分解的总层数为5层，后一层的近似系数分量和细节系数分量通过分解上一层的近似系数分量得到。
多维度的信号特征向量具体为7个维度，分别是第五层的近似系数分量和细节系数分量、其余四层的细节系数分量共6个维度，最后一个维度是第四层和第五层的细节系数分量与近似系数分量信号的均值、方差以及整个传感器信号的小波能量熵。
计算整个传感器信号的小波能量熵时，首先计算出各层的细节系数分量和近似系数分量信号的能量，再将各信号的能量相加，求取整个信号的全部能量，具体公式如下所示：
Ej，k＝|Dj(k)|2j＝1，2，...，M；k＝1，2，...，N
EM+1＝|AM(k)|2k＝1，2，...，N
Figure BDA0002520417120000053
Figure BDA0002520417120000054
其中，Ej,k为k时刻第j层细节系数分量信号所含能量，EM+1为近似系数分量信号所含能量，Ej为第j层细节系数分量信号所含能量，Etotal为整个信号的全部能量。
在传感器信号上增加一个长度为W的滑动窗口，计算滑动窗口之内的信号能量，根据并熵原理计算传感器信号的小波能量熵，具体计算公式如下所示：
Figure BDA0002520417120000061
Figure BDA0002520417120000062
Figure BDA0002520417120000063
其中，j＝1,2,…,M+1且∑jpj＝1，EWj为滑动窗口第j层信号所含能量，AWM(k)为k时刻滑动窗口近似系数分量信号所含能量，DWj(k)为k时刻滑动窗口第j层细节系数分量信号所含能量，pj为滑动窗口第j层细节系数分量信号所含能量与滑动窗口内信号全部能量的比值，EWtotal为滑动窗口内信号全部能量，WEE为小波能量熵。
故障分类器中显示训练集的故障类型标签，隐藏测试集的故障类型标签。
步骤S3中训练集和测试集的比例为80％和20％。
故障分类器进行分类的具体公式如下所示：
Figure BDA0002520417120000064
其中，Xi为信号的本体特征向量，W和b为故障分类器的参数向量，yi为信号的分类结果。首先对阶跃故障进行识别，若故障类型标签为0，对应设置yi为+1，若不为0则对应设置yi为-1，记录满足W·Xi-b≥+1的参数W和b进行更新，作为阶跃故障的特征参数，并对yi为-1的传感器故障信号进行脉冲故障识别，按照上述方法得到脉冲故障的特征参数，依次迭代，最后获得5种故障类型的特征参数。
一种基于燃气轮机传感器信号的故障识别方法的装置，包括存储器和处理器，故障识别方法以计算机程序的形式存储于存储器中，并由处理器执行，执行时实现以下步骤：
步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据，将传感器运行数据和故障信号数据叠加，并标注对应的故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；
步骤S2：逐个提取传感器故障信号数据库里的传感器信号，利用小波分解对提取出的传感器信号进行处理，构成多维度的信号特征向量作为传感器信号的本体特征；
步骤S3：传感器故障信号数据库中带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当训练集在故障分类器中回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器。训练完成的故障分类器对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，所取名称可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例说明。凡依据本发明构思的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做各种各样的修改或补充或采用类似的方法，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据，将所述传感器运行数据和故障信号数据叠加，并标注对应的故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；
步骤S2：逐个提取所述传感器故障信号数据库里的传感器信号，利用小波分解对提取出的传感器信号进行处理，构成多维度的信号特征向量作为所述传感器信号的本体特征；
步骤S3：所述传感器故障信号数据库中带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当所述训练集在故障分类器中回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器。所述训练完成的故障分类器对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。
2.根据权利要求1所述的一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，其特征在于，所述故障信号数据的类型包括阶跃故障、脉冲故障、噪声故障、漂移故障和周期故障。
3.根据权利要求2所述的一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，其特征在于，所述故障类型标签包括数字0-4，数字0表示阶跃故障，数字1表示脉冲故障、数字2表示噪声故障、数字3表示漂移故障，数字4表示周期故障。
4.根据权利要求1所述的一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，其特征在于，所述小波分解具体为4阶Daubechies小波，将所述传感器信号逐层分解为细节系数分量和近似系数分量。
5.根据权利要求4所述的一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，其特征在于，所述小波分解的总层数为5层。
6.根据权利要求5所述的一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，其特征在于，后一层的所述近似系数分量和细节系数分量通过分解上一层的近似系数分量得到。
7.根据权利要求6所述的一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，其特征在于，所述多维度的信号特征向量具体为7个维度，分别是第五层的近似系数分量和细节系数分量、其余四层的细节系数分量共6个维度，最后一个维度是第四层和第五层的细节系数分量与近似系数分量信号的均值、方差以及整个传感器信号的小波能量熵。
8.根据权利要求1所述的一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，其特征在于，所述故障分类器中显示训练集的故障类型标签，隐藏测试集的故障类型标签。
9.一种基于燃气轮机传感器信号的故障识别方法的装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述故障识别方法以计算机程序的形式存储于所述存储器中，并由所述处理器执行，执行时实现以下步骤：
步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据，将所述传感器运行数据和故障信号数据叠加，并标注对应的故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；
步骤S2：逐个提取所述传感器故障信号数据库里的传感器信号，利用小波分解对提取出的传感器信号进行处理，构成多维度的信号特征向量作为所述传感器信号的本体特征；
步骤S3：所述传感器故障信号数据库中带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当所述训练集在故障分类器中回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器。所述训练完成的故障分类器对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。
10.根据权利要求9所述的一种基于燃气轮机传感器信号的故障识别方法的装置，其特征在于，所述故障信号数据的类型包括阶跃故障、脉冲故障、噪声故障、漂移故障和周期故障。
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