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    基于大數(shù)據(jù)分析的機(jī)電設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)測及診斷

    2021-04-15 15:57:06唐秀芳
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2021年3期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)源知識庫變電所

    唐秀芳

    (無錫市工業(yè)設(shè)備安裝有限公司,江蘇 無錫 214074)

    0 引言

    隨著社會(huì)的快速發(fā)展,人們對機(jī)電設(shè)備的需求越來越大,包括用于生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)類機(jī)電設(shè)備、用于人們生活的民生類機(jī)電設(shè)備以及用于數(shù)據(jù)采集和智能化分析的信息類機(jī)電設(shè)備,這些機(jī)電設(shè)備的可靠性直接關(guān)系到人們生產(chǎn)、生活能否持續(xù)穩(wěn)定地進(jìn)行;因此,該設(shè)備一旦出現(xiàn)故障,將影響安全生產(chǎn),造成嚴(yán)重的損失[1]。然而,傳統(tǒng)的機(jī)電維修保養(yǎng)機(jī)制通常是事后維修,需要停工停產(chǎn),存在診斷滯后、不能在事前預(yù)測和不能及時(shí)維修等缺陷。因此,在發(fā)展機(jī)電設(shè)備運(yùn)行維護(hù)保養(yǎng)技術(shù)的過程中,預(yù)測機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行故障一直都是專家學(xué)者們的研究重點(diǎn),在機(jī)電設(shè)備運(yùn)行過程中提前進(jìn)行故障預(yù)測和診斷分析并提出應(yīng)對措施,就是機(jī)電設(shè)備運(yùn)行維護(hù)管理中亟需解決的問題,也是機(jī)電設(shè)備維護(hù)管理智能化發(fā)展的必然需求。

    1 基于大數(shù)據(jù)分析的機(jī)電設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)測及診斷分析

    在機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行過程中,將可靠度作為衡量機(jī)電設(shè)備持續(xù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵因素,通過對可靠度進(jìn)行分析,維持設(shè)備的可靠度,就可以保證機(jī)電系統(tǒng)安全穩(wěn)定地運(yùn)行,并為決策者提供足夠的系統(tǒng)運(yùn)行信息,達(dá)到降低機(jī)電維修保養(yǎng)成本的目的[2]。對機(jī)電設(shè)備運(yùn)行可靠度進(jìn)行測算,就需要大量的機(jī)電設(shè)備固有信息數(shù)據(jù)和運(yùn)行信息數(shù)據(jù),該文通過對機(jī)電設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)測及診斷分析的數(shù)據(jù)源進(jìn)行研究,建立了故障預(yù)測模型,并對模型進(jìn)行分析和診斷,完成了對機(jī)電設(shè)備運(yùn)行可靠性的分析,從而提升了機(jī)電系統(tǒng)的穩(wěn)定度,降低了故障發(fā)生的概率。

    1.1 大數(shù)據(jù)源研究

    反應(yīng)機(jī)電設(shè)備運(yùn)行服務(wù)的常見數(shù)據(jù)源包括機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)、商品信息數(shù)據(jù)、固有屬性數(shù)據(jù)以及運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。其中機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)是直接反應(yīng)和影響機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的信息數(shù)據(jù),其他3種數(shù)據(jù)是間接反應(yīng)和影響機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的信息數(shù)據(jù)。根據(jù)影響程度不同給予不同的影響因子值。

    1.1.1 機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)

    機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)是影響機(jī)電設(shè)備安全可靠運(yùn)行的重要參數(shù),它也會(huì)影響機(jī)電設(shè)備的使用年限。機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)一般包括環(huán)境的溫濕度、空氣的濕度、空氣灰塵以及震動(dòng)等信息數(shù)據(jù)。將機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)納入大數(shù)據(jù)庫,可以提高預(yù)測模型的可靠性。

    1.1.2 機(jī)電設(shè)備的固有屬性數(shù)據(jù)

    機(jī)電設(shè)備的固有屬性數(shù)據(jù)是對機(jī)電設(shè)備運(yùn)行服務(wù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析預(yù)測的重要信息數(shù)據(jù),它會(huì)影響分析預(yù)測的準(zhǔn)確度。機(jī)電設(shè)備的固有屬性數(shù)據(jù)一般包括位置、尺寸、額定參數(shù)值以及材質(zhì)等信息數(shù)據(jù)。將機(jī)電設(shè)備的固有屬性數(shù)據(jù)納入大數(shù)據(jù)庫,可以提高預(yù)測模型的可靠性。

    1.1.3 機(jī)電設(shè)備的商品信息數(shù)據(jù)

    機(jī)電設(shè)備的商品信息數(shù)據(jù)是機(jī)電設(shè)備追本溯源的重要信息,該信息在機(jī)電運(yùn)行維護(hù)中對管理備品備件具有重要的作用。機(jī)電設(shè)備的商品信息數(shù)據(jù)一般包括品牌、規(guī)格和供貨商等信息數(shù)據(jù)。將機(jī)電設(shè)備的商品信息納入大數(shù)據(jù)庫,可以促進(jìn)機(jī)電設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)對產(chǎn)品品牌的評估預(yù)測,從而提升故障預(yù)測模型的可靠性。

    1.1.4 機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)

    機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)是進(jìn)行故障預(yù)測和診斷分析的重要依據(jù),反映了機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀況。機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)一般包括測取的開關(guān)量、電壓、電流、功率、震動(dòng)和溫度等狀態(tài)量。將機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)納入大數(shù)據(jù)庫,就可以通過提取狀態(tài)特征對機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行診斷和預(yù)測,從而提高機(jī)電設(shè)備安全運(yùn)行的可靠性。

    1.2 構(gòu)建故障預(yù)測模型

    隨著自動(dòng)化和智能化等新技術(shù)的興起,各個(gè)行業(yè)都非常注重對數(shù)據(jù)的積累和應(yīng)用,但是這些行業(yè)對數(shù)據(jù)的應(yīng)用還不夠深入[3]。以電力系統(tǒng)為例,變電所設(shè)備的穩(wěn)定性直接影響了電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行,下面構(gòu)建出變電所設(shè)備系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)的故障預(yù)測模型及機(jī)器深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的預(yù)測架構(gòu),如圖1所示。

    1.2.1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型構(gòu)建

    采集變電所設(shè)備系統(tǒng)3個(gè)月的歷史數(shù)據(jù),并對該數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析,分析各變量的相關(guān)性,尋找相關(guān)變化趨勢和規(guī)律;形成變電所設(shè)備系統(tǒng)的建立信息模型(Building Information Modeling,BIM),把設(shè)備模型的信息以及建模時(shí)輸入的商品信息抽取寫入數(shù)據(jù)庫,組成變電所設(shè)備系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)源。通過機(jī)器深度學(xué)習(xí)對變電所設(shè)備系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)源進(jìn)行建模,構(gòu)建系統(tǒng)模型,反映各個(gè)系統(tǒng)參數(shù)間的關(guān)系,并輸出預(yù)測狀態(tài)信息。

    圖1 基于大數(shù)據(jù)的機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)故障預(yù)測模型及機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測架構(gòu)

    1.2.2 數(shù)據(jù)處理

    在變電所設(shè)備系統(tǒng)的運(yùn)行過程中,存在許多數(shù)據(jù)處理的問題,例如遺漏值、離群值以及雜訊等問題;此時(shí),數(shù)據(jù)為無效數(shù)據(jù),如果不對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,直接將無效數(shù)據(jù)放入模型,就會(huì)產(chǎn)生不準(zhǔn)確的結(jié)果。因此,首先需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;其次,對大數(shù)據(jù)源進(jìn)行SVR模型適配,并通過該資料進(jìn)行模型訓(xùn)練(Training);最后,獲得最適合的模型。

    1.2.3 預(yù)測分析

    在預(yù)測模型中,運(yùn)用支持向量回歸(SVR)對數(shù)據(jù)做出預(yù)測,給定1組訓(xùn)練數(shù)據(jù),訓(xùn)練樣本D={(x1,y1)……(xi,yi)},yi∈R,其中x為輸入值代表的數(shù)據(jù)類型的屬性,y為屬性的對應(yīng)值。代表方程式為f(x)=w×x+b,f(x)為預(yù)測值,w、b為待確定的參數(shù),學(xué)習(xí)到1個(gè)f(x)使其與y盡可能地接近,當(dāng)每個(gè)f(xi)和yi的差值都很小時(shí),就可以準(zhǔn)確地預(yù)測y,因此需要找出最合適的w,并且還需要解出該w的值,可以將其視為求解凸函數(shù)最佳化問題,如公式(1)所示。

    式中:ε為預(yù)測的值與實(shí)際值的差距,ε>0。

    如果在ε合理的情況下能解出公式(1)的值,就稱其為可行性預(yù)測。然而,在大多狀況下,數(shù)據(jù)信息都會(huì)受到雜訊、離群值和誤差等各種因素的影響,導(dǎo)致沒有可行性預(yù)測,因此該文應(yīng)用損失函數(shù)和懲罰系數(shù)來解決該問題,如公式(2)所示。

    式中:C為正則化常數(shù);ξi為松弛變量。

    因?yàn)棣蝘始終大于等于該點(diǎn)的預(yù)測誤差絕對值減去ε,所以s.t.約束條件的意義就是讓所有的點(diǎn)(xi,yi)都滿足敏感度損失函數(shù),也就是讓ξi可以代替點(diǎn)(xi,yi)的損失。懲罰系數(shù)用于解決雜訊或離群值所產(chǎn)生的問題,還可以用來判斷訓(xùn)練模型 (Training Model) 是否有過度或不適資料,并用C來表示。每一組訓(xùn)練資料都有其對應(yīng)的ξi及ξi*,用來決定該組訓(xùn)練資料是否會(huì)落在ε的范圍之外。

    當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),對學(xué)習(xí)結(jié)果影響大的因素包括懲罰系數(shù)和模型內(nèi)部參數(shù)等[1],可以通過試誤法找到錯(cuò)誤率最低的組合,即最佳參數(shù)組合,該參數(shù)就是最適模型的參數(shù)。

    1.3 診斷分析方法

    建立變電所設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行的故障診斷知識庫,包括基于大數(shù)據(jù)在線故障診斷分析數(shù)據(jù)和基于人工運(yùn)維的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。故障診斷知識庫分析方法的流程,如圖2所示。

    1.3.1 診斷模型

    以大數(shù)據(jù)源為基礎(chǔ),選擇并計(jì)算特征參數(shù),保證初始模型數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。構(gòu)造基于融合信息的特征信息選取算法,計(jì)算出待選特征和已知征兆間的相關(guān)性,通過故障規(guī)則表,建立改進(jìn)型故障診斷模型,并將低緯度故障數(shù)據(jù)映射到高維特征空間,從而提高模型的精度。

    1.3.2 知識庫

    建立基于大數(shù)據(jù)的在線故障診斷知識庫。智能化網(wǎng)關(guān)采集現(xiàn)場設(shè)備并將其寫入數(shù)據(jù)庫,當(dāng)有設(shè)備發(fā)生故障時(shí),就生成故障信息單并保存在數(shù)據(jù)庫中,其中,故障設(shè)備的型號、狀態(tài)詳情(例如設(shè)備的電流電壓信息)等關(guān)鍵信息會(huì)作為故障原因知識庫的輸入信息,查詢(預(yù)測)并推薦最有可能的幾種故障原因,默認(rèn)選擇可能性最大的故障原因。

    建立基于線下運(yùn)維的故障診斷知識庫。人員對設(shè)備進(jìn)行日常巡檢,如果設(shè)備狀態(tài)正常,工作人員就掃碼填寫巡檢單(保存在數(shù)據(jù)庫中,包括巡檢人員、巡檢站點(diǎn)、巡檢設(shè)備和巡檢時(shí)間等)。如果設(shè)備出現(xiàn)異常狀況,工作人員就手動(dòng)填寫故障信息單,其中,故障原因可以是現(xiàn)有知識庫根據(jù)填寫的相關(guān)數(shù)據(jù)調(diào)用故障原因進(jìn)行默認(rèn)選擇,也可以是巡檢人員進(jìn)行人工判斷;故障處理結(jié)束后,拍攝現(xiàn)場處理圖片,填寫任務(wù)詳情單(保存在數(shù)據(jù)庫中,包括處理人、通知人、任務(wù)內(nèi)容、現(xiàn)場處理過程的圖片文字標(biāo)注、任務(wù)完成狀況以及故障原因等信息),根據(jù)現(xiàn)場故障的處理狀況確認(rèn)故障原因,填寫完成并上傳寫入知識庫。

    圖2 故障診斷知識庫分析方法流程

    2 應(yīng)用驗(yàn)證結(jié)果

    圖3 知識庫診斷分析結(jié)果

    該文采用BIM(3D)建模技術(shù),構(gòu)建了隧道變電所BIM模型,該模型的數(shù)據(jù)庫包括設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)、固有屬性數(shù)據(jù)以及商品信息數(shù)據(jù);并在該模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集、傳輸和處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對隧道變電所設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測,最終儲(chǔ)存機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。該文還融合多種大數(shù)據(jù)源構(gòu)建故障預(yù)測模型,通過機(jī)器深度學(xué)習(xí)對該模型進(jìn)行預(yù)測分析,基于知識庫故障診斷分析,獲得診斷原因(如圖3所示),設(shè)備運(yùn)行的預(yù)測診斷映射出該系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)及趨勢,便于評估機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)的穩(wěn)定度,并形成評估報(bào)告反饋給管理人員,從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)部件更換或結(jié)構(gòu)調(diào)整,提升機(jī)電系統(tǒng)的穩(wěn)定度,并及時(shí)有效地解決安全隱患,進(jìn)而節(jié)約設(shè)備的維護(hù)成本。

    3 結(jié)語

    機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行的維護(hù)管理對智能化故障預(yù)測及診斷服務(wù)的要求日益增加,事前預(yù)測和診斷可以保證機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)的正常運(yùn)行,降低設(shè)備故障對生產(chǎn)、生活帶來的負(fù)面影響。該文重點(diǎn)介紹了對基于大數(shù)據(jù)分析的機(jī)電設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)測及診斷分析方法的研究,融合大數(shù)據(jù)源對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行交互,建立故障預(yù)測模型;再基于知識庫診斷分析,完成設(shè)備健康預(yù)測及故障原因診斷,有效降低了設(shè)備的維修成本,提升了人員對設(shè)備的處置能力。

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