CN114492938A - 基于bpnn模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法和系统 - Google Patents

基于bpnn模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法和系统 Download PDF

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CN114492938A CN202111640085.6A CN202111640085A CN114492938A CN 114492938 A CN114492938 A CN 114492938A CN 202111640085 A CN202111640085 A CN 202111640085A CN 114492938 A CN114492938 A CN 114492938A
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潘存华
王远鑫
张科
周福
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Datang Boiler Pressure Vessel Examination Center Co Ltd
East China Electric Power Test Institute of China Datang Corp Science and Technology Research Institute Co Ltd
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Datang Boiler Pressure Vessel Examination Center Co Ltd
East China Electric Power Test Institute of China Datang Corp Science and Technology Research Institute Co Ltd
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Abstract

本发明提供了一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，包括，S1：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；S2：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；S3：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练；S4：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断。本发明的优点在于：通过相关系数保留对目标变量影响较大的状态变量，降低数据运算量，然后训练得到BPNN模型并将进行目标变量的预测，基于预测结果计算自适应残差结果，并在自适应残差超过预设阈值时，认为将发生与目标变量对应的故障情况。

Description

基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法和系统
技术领域
本发明涉及磨煤机故障预警技术领域，尤其涉及一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法和系统。
背景技术
火力发电厂磨煤机作为辅机设备是影响锅炉安全运行的重要因素，随着信息技术发展，电厂DCS系统产生大量设备运行参数，如何高效处理、分析这些数据资源是进一步提高电站管理水平、保障安全运行的重要手段。
设备的异常或故障是在设备运行过程中通过运行参数的变化表现出来的，以设备运行过程出现的主要异常或故障为线索，获得反映设备状态的特征参数，可以有效评估设备的运行状态。如公开号为CN111308991A的发明专利申请公开的一种磨煤机运行故障识别方法及应用，提出了基于T2统计量模型获取与故障相关性较大的参数分析与故障的关系，进行故障的预警及识别，但该方法侧重于故障识别，无法完全满足故障预警的需求。
因煤质变化、转动机械磨损、磨辊磨损、风粉冲刷等影响，磨煤机设备容易发生例如磨煤机堵磨、粉管漏粉、爆燃等故障，严重影响了燃煤机组安全稳定运行。磨煤机故障预警就是要在设备从正常运行状态向故障状态发展吋，发出预警信息，为设备维修人员提供更多的故障处理时间，变被动维修为主动预防。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种利用磨煤机历史数据实现故障预警的方法。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，包括，
S1：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；
S2：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；
S3：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练；
S4：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断。
本发明通过相关系数保留对目标变量影响较大的状态变量，降低数据运算量，然后训练得到BPNN模型并将进行目标变量的预测，基于预测结果计算自适应残差结果，并在自适应残差超过预设阈值时，认为将发生与目标变量对应的故障情况。
优选的，还包括对采集的目标变量和状态变量进行归一化处理的步骤，公式为，
Figure BDA0003442726750000021
其中，xmin表示历史数据中变量最小值，xmax表示历史数据中变量最大值，x表示输入变量值，x归一表示归一化结果。
优选的，所述计算状态变量与目标变量的相关系数为皮尔逊相关系数，计算方法为，
Figure BDA0003442726750000022
其中，Xα,α＝1,2,···,A表示第α个目标变量，Yβ,β＝1,2,···,B表示第β个状态变量，表示数学期望，D()为方差，
Figure BDA0003442726750000023
为标准差，COV()为协方差。
优选的，保留所述状态变量的相关性要求为相关系数大于预设阈值或根据相关系数降序选择预设数量个状态变量。
优选的，所述训练BPNN模型的方法为，
步骤i：将保留的状态变量作为BPNN模型的输入，建立输入矩阵x[1]＝[N,5]，其中N表示状态变量的个数；
步骤ii：随机初始化权重矩阵w[1]＝[5,8]，b[1]＝[1,8]，a[1]＝x[1]w[1]+b[1]，其中8为第一隐含层节点数量，z[1]＝sigmod(a[1])，sigmod函数如下所示：
Figure BDA0003442726750000024
将第一隐含层的输出z[1]作为第二隐含层输入参数，隐含层共4层，隐含层节点数分别为8，8，4，4；
步骤iii：获取第四隐含层的输出z[4]，输出变量为1，以z[4]作为输入变量重复步骤ii计算输出层输出目标变量的预测值
Figure BDA0003442726750000025
使用L2范数损失函数计算输出向量与目标变量实际值y的损失，计算公式为，
Figure BDA0003442726750000031
步骤iv：根据损失值S更新各隐含层w[i]、b[i]，
Figure BDA0003442726750000032
Figure BDA0003442726750000033
其中α为超参数学习率，通过人工定义，完成更新后，重复步骤ii-步骤iv迭代n次，计算目标变量预测值
Figure BDA0003442726750000034
的均方根误差MSE，
Figure BDA0003442726750000035
优选的，所述进行故障判断的方法为，
对待识别的状态变量和对应的目标变量进行归一化处理，然后输入训练后的模型中，得到目标变量的预测值，
计算自适应阈值的方法为，
εN＝μN-1±zδN-1#(8)
其中μN-1为前N-1数量的残差ε均值，δN-1为前N-1数量的残差ε方差，z为超参数正整数。
优选的，所述磨煤机的故障包括磨本体振动幅度超限异常和轴承温度超高异常，与故障相关的目标变量包括轴承X方向振动量、轴承Y方向振动量、输入轴轴承第一温度和输入轴轴承第二温度，其中输入轴轴承第一温度和输入轴轴承第二温度为不同位置检测的温度；
所述状态变量包括电流(A)、给煤量(t/h)、进口风压(KPa)、磨煤机差压(KPa)、进口风温(℃)、出口风温(℃)、进口风量(t/h)、负荷(MW)、第一粉管风速(m/s)、第二粉管风速(m/s)、第三粉管风速(m/s)、第四粉管风速(m/s)、磨本体CO浓度(ppm)、密封风压(KPa)、密封风一次风差压(KPa)和磨辊加载油压。
本发明还提供了一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警系统，包括，
数据采集模块：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；
状态变量选择模块：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；
模型训练模块：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练；
故障判断模块：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断。
本发明还提供了一种电子处理设备，包括至少一个处理器和存储有至少一个执行程序的存储装置，当所述至少一个执行程序被所述至少一个处理器执行，所述至少一个处理器实现如所述的磨煤机故障预警方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现所述的磨煤机故障预警方法。
本发明提供的基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法的优点在于：过相关系数保留对目标变量影响较大的状态变量，降低数据运算量，然后训练得到BPNN模型并将进行目标变量的预测，基于预测结果计算自适应残差结果，并在自适应残差超过预设阈值时，认为将发生与目标变量对应的故障情况。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法的示意图；
图2为本发明的实施例提供的基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法的流程图；
图3为本发明的实施例提供的使用基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法进行轴承x方向振动值预测结果的MSE分析示意图；
图4为本发明的实施例提供的基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警系统的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
如图1所示，本实施例提供了一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，包括，
S1：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；
S2：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；
S3：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练；
S4：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断。
本实施通过相关系数保留对目标变量影响较大的状态变量，降低数据运算量，然后训练得到BPNN模型并将进行目标变量的预测，基于预测结果计算自适应残差结果，并在自适应残差超过预设阈值时，认为将发生与目标变量对应的故障情况。
具体的，本实施例中以磨煤机进异物导致磨本体振动幅度超限异常和漏油导致的轴承温度超高异常为例进行介绍，对于磨本体振动幅度超限异常，对应的目标变量为轴承X方向振动量、轴承Y方向振动量；对于轴承温度超高异常，对应的目标变量为输入轴轴承第一温度和输入轴轴承第二温度，其中输入轴轴承第一温度和输入轴轴承第二温度为不同位置检测的温度，一般在输入轴轴承的首尾分别进行温度检测。
对于本实施例的场景下，状态变量包括了电流(A)、给煤量(t/h)、进口风压(KPa)、磨煤机差压(KPa)、进口风温(℃)、出口风温(℃)、进口风量(t/h)、负荷(MW)、第一粉管风速(m/s)、第二粉管风速(m/s)、第三粉管风速(m/s)、第四粉管风速(m/s)、磨本体CO浓度(ppm)、密封风压(KPa)、密封风一次风差压(KPa)和磨辊加载油压。
结合图1和图2，本实施例提供的基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法包括，
S1：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；
对于采集的数据，进行归一化处理，公式为，
Figure BDA0003442726750000051
其中，xmin表示历史数据中变量最小值，xmax表示历史数据中变量最大值，x表示输入变量值，x归一表示归一化结果。
S2：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；
所述相关系数为皮尔逊相关系数，计算方法为，
Figure BDA0003442726750000052
其中，Xα，α＝1，2，…，A表示第α个目标变量，Yβ，β＝1，2，…，B表示第β个状态变量，表示数学期望，D()为方差，
Figure BDA0003442726750000053
为标准差，COV()为协方差；
保留所述状态变量的相关性要求为相关系数大于预设阈值或根据相关系数降序选择预设数量个状态变量，本实施例中以保留相关系数ρmn≥0.6的状态变量。
本实施例的相关系数计算结果如下：
Figure BDA0003442726750000061
根据以上结果，本实施例中，与轴承X和Y方向振动量相关的状态变量为：电流、给煤量、第一粉管风速、第四粉管风速、磨辊加载油压；输入轴轴承温度相关的状态变量为：电流、给煤量、第三粉管风速、第四粉管风速、磨辊加载油压。
S3：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练，训练方法为；
步骤i：将保留的状态变量作为BPNN模型的输入，建立输入矩阵x[1]＝[N，5]，其中N表示状态变量的个数，输入数据变量有5个；
步骤ii：随机初始化权重矩阵w[1]＝[5，8]，b[1]＝[1，8]，a[1]＝x[1]w[1]+b[1]，其中8为第一隐含层节点数量，z[1]＝sigmod(a[1])，sigmod函数如下所示：
Figure BDA0003442726750000071
将第一隐含层的输出z[1]作为第二隐含层输入参数，隐含层共4层，隐含层节点数分别为8，8，4，4；
步骤iii：获取第四隐含层的输出z[4]，输出变量为1，以z[4]作为输入变量重复步骤ii计算输出层输出目标变量的预测值
Figure BDA0003442726750000077
使用L2范数损失函数计算输出向量与目标变量实际值y的损失，计算公式为，
Figure BDA0003442726750000072
步骤iv：根据损失值S更新各隐含层w[i]、b[i]，
Figure BDA0003442726750000073
Figure BDA0003442726750000074
其中α为超参数学习率，通过人工定义，完成更新后，重复步骤ii-步骤iv迭代n次，计算目标变量预测伯
Figure BDA0003442726750000075
的均方根误差MSE，
Figure BDA0003442726750000076
在超参数学习率α＝0.002的情况下，本实施例中轴承X方向振动值的预测结果见图3，根据实验结果，在第132次迭代时得到了MSE的最小值，为8.9792e-0.7。
S4：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断；
计算自适应阈值的方法为，
εN＝μN-1±zδN-1#(8)
其中μN-1为前N-1数量的残差ε的均值，残差ε为预测值与实际值的差值；δN-1为前N-1数量的残差ε方差，z为超参数正整数。
本实施例参考图3，本实施例还提供了一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警系统，包括，
数据采集模块：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；
状态变量选择模块：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；
模型训练模块：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练；
故障判断模块：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断。
本实施例还提供了一种电子处理设备，包括至少一个处理器和存储有至少一个执行程序的存储装置，当所述至少一个执行程序被所述至少一个处理器执行，所述至少一个处理器如下方法：
S1：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；
S2：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；
S3：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练；
S4：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现如下方法：
S1：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；
S2：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；
S3：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练；
S4：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，其特征在于：包括，
S1：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；
S2：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；
S3：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练；
S4：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断。
2.根据权利要求1所述的一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，其特征在于：还包括对采集的目标变量和状态变量进行归一化处理的步骤，公式为，
Figure FDA0003442726740000011
其中，xmin表示历史数据中变量最小值，xmax表示历史数据中变量最大值，x表示输入变量值，x归一表示归一化结果。
3.根据权利要求1所述的一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，其特征在于：所述计算状态变量与目标变量的相关系数为皮尔逊相关系数，计算方法为，
Figure FDA0003442726740000012
其中，Xα，α＝1，2，…，A表示第α个目标变量，Yβ，β＝1，2，…，B表示第β个状态变量，表示数学期望，D()为方差，
Figure FDA0003442726740000013
为标准差，COV()为协方差。
4.根据权利要求3所述的一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，其特征在于：保留所述状态变量的相关性要求为相关系数大于预设阈值或根据相关系数降序选择预设数量个状态变量。
5.根据权利要求1所述的一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，其特征在于：所述训练BPNN模型的方法为，
步骤i：将保留的状态变量作为BPNN模型的输入，建立输入矩阵x[1]＝[N，5]，其中N表示状态变量的个数；
步骤ii：随机初始化权重矩阵w[1]＝[5，8]，b[1]＝[1，8]，a[1]＝x[1]w[1]+b[1]，其中8为第一隐含层节点数量，z[1]＝sigmod(a[1])，sigmod函数如下所示：
Figure FDA0003442726740000021
将第一隐含层的输出z[1]作为第二隐含层输入参数，隐含层共4层，隐含层节点数分别为8，8，4，4；
步骤iii：获取第四隐含层的输出z[4]，输出变量为1，以z[4]作为输入变量重复步骤ii计算输出层输出目标变量的预测值
Figure FDA0003442726740000022
使用L2范数损失函数计算输出向量与目标变量实际值y的损失，计算公式为，
Figure FDA0003442726740000023
步骤iv：根据损失值S更新各隐含层w[i]、b[i]，
Figure FDA0003442726740000024
Figure FDA0003442726740000025
其中α为超参数学习率，通过人工定义，完成更新后，重复步骤ii-步骤iv迭代n次，计算目标变量预测值
Figure FDA0003442726740000027
的均方根误差MSE，
Figure FDA0003442726740000026
6.根据权利要求2所述的一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，其特征在于：所述进行故障判断的方法为，
对待识别的状态变量和对应的目标变量进行归一化处理，然后输入训练后的模型中，得到目标变量的预测值，
计算自适应阈值的方法为，
εN＝μN-1±zδN-1#(8)
其中μN-1为前N-1数量的残差ε均值，δN-1为前N-1数量的残差ε方差，z为超参数正整数。
7.根据权利要求1所述的一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警方法，其特征在于：所述磨煤机的故障包括磨本体振动幅度超限异常和轴承温度超高异常，与故障相关的目标变量包括轴承X方向振动量、轴承Y方向振动量、输入轴轴承第一温度和输入轴轴承第二温度，其中输入轴轴承第一温度和输入轴轴承第二温度为不同位置检测的温度；
所述状态变量包括电流(A)、给煤量(t/h)、进口风压(KPa)、磨煤机差压(KPa)、进口风温(℃)、出口风温(℃)、进口风量(t/h)、负荷(MW)、第一粉管风速(m/s)、第二粉管风速(m/s)、第三粉管风速(m/s)、第四粉管风速(m/s)、磨本体CO浓度(ppm)、密封风压(KPa)、密封风一次风差压(KPa)和磨辊加载油压。
8.一种基于BPNN模型和自适应阈值的磨煤机故障预警系统，其特征在于：包括，
数据采集模块：采集磨煤机运行过程中的故障相关的目标变量和磨煤机运行的状态变量；
状态变量选择模块：计算状态变量与目标变量的相关系数，保留相关性满足要求的状态变量；
模型训练模块：将保留的状态变量及目标变量输入BPNN模型，进行模型训练；
故障判断模块：将待识别的状态变量输入训练后的模型内，获得目标变量预测值，计算目标向量残差自适应数值，进行故障判断。
9.一种电子处理设备，其特征在于：包括至少一个处理器和存储有至少一个执行程序的存储装置，当所述至少一个执行程序被所述至少一个处理器执行，所述至少一个处理器实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时能够实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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