基于物聯(lián)網(wǎng)的電廠燃機(jī)設(shè)備檢修方法研究

摘 要：以燃機(jī)為核心設(shè)備的電廠具有很大的優(yōu)勢(shì)，是未來(lái)能源領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。為了提高電廠燃機(jī)設(shè)備的故障檢測(cè)效率，本文分析了常見(jiàn)的10種故障類型、配置了對(duì)應(yīng)的傳感器、構(gòu)建了小型的故障檢測(cè)物聯(lián)網(wǎng)。在物聯(lián)網(wǎng)的決策環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)基于ESN網(wǎng)絡(luò)的智能故障檢測(cè)方法，并給出方法的詳細(xì)流程。在測(cè)試試驗(yàn)中，采用基于ESN網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法，使5組燃機(jī)故障的檢測(cè)準(zhǔn)確率均超過(guò)90%，證實(shí)了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的有效性。

關(guān)鍵詞：電廠燃機(jī)；故障檢測(cè)；物聯(lián)網(wǎng)

中圖分類號(hào)：TM 61" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

在電力能源的供給版圖中，燃機(jī)設(shè)備并未受到廣泛關(guān)注。但是隨著國(guó)家對(duì)生態(tài)環(huán)境日益重視，低碳低能耗要求日益深入人心，基于燃機(jī)聯(lián)合蒸汽輪機(jī)等設(shè)備的發(fā)電技術(shù)逐漸受到能源領(lǐng)域的重視[1]。以燃機(jī)為核心設(shè)備的發(fā)電過(guò)程，具有以下特點(diǎn)。1）基于燃機(jī)的電廠循環(huán)效率和能源利用率高，大大優(yōu)于火力發(fā)電的燃煤過(guò)程。2）基于燃機(jī)的發(fā)電過(guò)程，蒸汽是主要的能源介質(zhì)形態(tài)，降低了環(huán)境的污染程度[2]。3）投資少、占地面積小、建廠速度快，因此基于燃機(jī)的電廠在未來(lái)?yè)碛袕V闊的發(fā)展趨勢(shì)。需要指出的是，燃機(jī)設(shè)備是比較復(fù)雜的大型設(shè)備，在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中可能出現(xiàn)各種類型的故障[3]。這些故障的形成原因各異，導(dǎo)致檢測(cè)困難、檢出率低、檢測(cè)效率不高等問(wèn)題。因此，為了保證電廠的正常工作，需要尋找燃機(jī)設(shè)備的高效檢修方法。本文通過(guò)細(xì)分故障類型，配置對(duì)應(yīng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)以形成檢測(cè)物聯(lián)網(wǎng)，再結(jié)合有效的數(shù)據(jù)分析模型，以期大幅提高燃機(jī)設(shè)備故障的檢測(cè)效率。

1 電廠燃機(jī)故障分析及物聯(lián)網(wǎng)檢測(cè)架構(gòu)

電廠內(nèi)的燃機(jī)設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜、使用頻率高，因此受到各種人為和自然因素干擾，導(dǎo)致可能出現(xiàn)各種類型的故障。其中，比較常見(jiàn)的燃機(jī)故障有以下10種。1）絕緣失效或絕緣破損導(dǎo)致故障。2）軸承潤(rùn)滑不良、滾珠遺失、軸瓦破損引發(fā)軸承故障。3）電磁耦合繞組短路出現(xiàn)電壓不穩(wěn)、短路故障。4）電力負(fù)載過(guò)大導(dǎo)致燃機(jī)過(guò)熱等故障。5）燃機(jī)內(nèi)電氣組件問(wèn)題出現(xiàn)電壓不穩(wěn)故障。6）超出功率承載范圍導(dǎo)致運(yùn)行異常故障。7）長(zhǎng)時(shí)間使用導(dǎo)致設(shè)備老化故障。8）核心部件出現(xiàn)問(wèn)題導(dǎo)致燃機(jī)機(jī)組故障。9）各種因素導(dǎo)致振動(dòng)故障。10）系統(tǒng)復(fù)雜接地系統(tǒng)不統(tǒng)一導(dǎo)致接地故障。

針對(duì)上述故障，可以采用對(duì)應(yīng)的傳感器進(jìn)行故障檢測(cè)，這種運(yùn)用傳感器的方法可以有效替代人工檢測(cè)，提高檢測(cè)效率。上述10種故障對(duì)應(yīng)的檢測(cè)傳感器見(jiàn)表1。

通過(guò)使用各種類型傳感器和測(cè)量設(shè)備，可以對(duì)電廠燃機(jī)的主要故障進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)、自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集。為了統(tǒng)一處理這些數(shù)據(jù)并對(duì)燃機(jī)狀態(tài)進(jìn)行綜合化判定，本文通過(guò)構(gòu)建小型物聯(lián)網(wǎng)，對(duì)電廠燃機(jī)設(shè)備故障進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)和判定。電廠燃機(jī)故障檢測(cè)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)如圖1所示。

在圖1中，上位機(jī)是整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的核心，負(fù)責(zé)將燃機(jī)設(shè)備的各種狀態(tài)信息進(jìn)行整合處理，并判斷燃機(jī)設(shè)備能否正常使用。為確定燃機(jī)設(shè)備是否存在局部故障，或到重大故障轉(zhuǎn)變的可能性，需要采用一種智能化的監(jiān)測(cè)方法。

2 電廠燃機(jī)故障的智能檢測(cè)方法設(shè)計(jì)

在電廠燃機(jī)設(shè)備故障檢測(cè)小型物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)中，需要用多種傳感器檢測(cè)10種故障。對(duì)表1中的10種故障來(lái)說(shuō)，在時(shí)間維度上，發(fā)生概率不確定，并且各種故障出現(xiàn)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)帶有一定的隨機(jī)性和偶然性。而不同故障對(duì)燃機(jī)設(shè)備能否正常使用的影響，也有明顯區(qū)別。有的故障屬于局部故障，發(fā)現(xiàn)后及時(shí)處理并不影響燃機(jī)的正常使用。有些故障屬于核心故障，一旦出現(xiàn)問(wèn)題就需要停機(jī)檢修。為了徹底實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)處理，需要采用智能化的算法給出故障判定結(jié)果，從而取代人工檢測(cè)。

用各種傳感器對(duì)燃機(jī)狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)會(huì)形成大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是用來(lái)判定燃機(jī)是否存在故障的原始信息。當(dāng)處理大批量數(shù)據(jù)，并根據(jù)處理結(jié)果得到某種決策時(shí)，可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。在本文中，考慮各種故障狀態(tài)變量的差異性、數(shù)據(jù)集合的龐大性，需要將ESN網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)據(jù)處理的核心智能算法。

ESN網(wǎng)絡(luò)在本文中的應(yīng)用結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

ESN網(wǎng)絡(luò)是在BP網(wǎng)絡(luò)上發(fā)展起來(lái)的一種性能更優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)，其數(shù)據(jù)處理、機(jī)制學(xué)習(xí)、訓(xùn)練迭代、結(jié)果估計(jì)的能力都非常強(qiáng)大。在本文設(shè)計(jì)的ESN網(wǎng)絡(luò)中，輸入層包括表1的10個(gè)狀態(tài)變量，將其作為10種故障時(shí)間序列數(shù)據(jù)的輸入，中間層包括大量的神經(jīng)元，這些神經(jīng)元以復(fù)雜的形態(tài)連接，可以對(duì)更加復(fù)雜的機(jī)制進(jìn)行高效學(xué)習(xí)，輸出層只有一個(gè)單元，即對(duì)燃機(jī)狀態(tài)是否存在故障進(jìn)行判定。

對(duì)應(yīng)圖2的3個(gè)層次，給出ESN網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，如公式（1）～公式（3）所示。

I（k）=（i1（k），i2（k），…，il（k）T） （1）

C（k）=（c1（k），c2（k），…，cm（k）T） （2）

O（k）=（o1（k），o2（k），…，on（k）T） （3）

式中：I（k）為電廠燃機(jī)設(shè)備10種故障數(shù)據(jù)構(gòu)成的輸入數(shù)據(jù)集合；C（k）為電廠燃機(jī)設(shè)備故障檢測(cè)ESN網(wǎng)絡(luò)的中間層神經(jīng)元集合；O（k）為電廠燃機(jī)設(shè)備的故障檢測(cè)結(jié)果。

當(dāng)執(zhí)行ESN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行燃機(jī)故障檢測(cè)時(shí)，可采用如下步驟。

首先，將10種故障的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，按照相同的時(shí)間坐標(biāo)輸入到ESN網(wǎng)絡(luò)的輸入單元。需要注意10種故障數(shù)據(jù)量綱不同、閾值范圍大小不一，因此需要對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，便于輸入數(shù)據(jù)都處在相同的變化范圍內(nèi)。

其次，將輸入的10個(gè)變量數(shù)據(jù)送入ESN網(wǎng)絡(luò)的隱含層，這里有數(shù)量豐富的神經(jīng)元，可以對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、歸種、分析，并通過(guò)神經(jīng)元之間的關(guān)系模擬逼近各個(gè)輸入之間的關(guān)系，建立網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的各輸入變量關(guān)系模擬矩陣以及隱含層到輸出層的關(guān)系模擬矩陣。

最后，隱含層根據(jù)大量經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，結(jié)合當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)，對(duì)電廠燃機(jī)可能存在的故障狀態(tài)進(jìn)行智能判斷，并將判斷結(jié)果輸出到輸出神經(jīng)元。

在ESN網(wǎng)絡(luò)的性能測(cè)試中，分別選取500組、1000組數(shù)據(jù)，對(duì)其收斂性能進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如圖3所示。

從圖3可以看出，ESN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量越大，收斂速度越快，并且收斂時(shí)的迭代誤差越小。對(duì)比圖中兩條曲線可以看出，在1000組數(shù)據(jù)訓(xùn)練下，收斂速度要快于500組數(shù)據(jù)的訓(xùn)練結(jié)果，并且收斂時(shí)的迭代誤差縮小了70%。

3 電廠燃機(jī)故障的智能檢測(cè)試驗(yàn)

在前面的研究工作中，本文分析并確立了影響電廠燃機(jī)設(shè)備正常工作的10種故障，并分別配置傳感器，將其用于故障數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建一個(gè)小型的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。在物聯(lián)網(wǎng)的上位機(jī)決策環(huán)節(jié)中，基于ESN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了電廠燃機(jī)狀態(tài)的智能化檢測(cè)方法。

在后續(xù)工作中，需要通過(guò)進(jìn)一步試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證所構(gòu)建的物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)、ESN網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法的有效性。

在小型物聯(lián)網(wǎng)上位機(jī)運(yùn)行后，對(duì)電廠燃機(jī)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的各種傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作，并將這些數(shù)據(jù)源源不斷地送到ESN網(wǎng)絡(luò)中，用ESN網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行內(nèi)核程序，整合、處理各種傳感器的數(shù)據(jù)，對(duì)電廠燃機(jī)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行最終故障判定，這個(gè)核心程序的運(yùn)行流程如圖4所示。

根據(jù)圖4的流程，對(duì)ESN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。在此次訓(xùn)練的過(guò)程中，將迭代次數(shù)設(shè)定為1000次，迭代閾值為0.01。如果迭代結(jié)果始終不能小于0.01，那么執(zhí)行1000次迭代為止，如果迭代次數(shù)不到1000次，迭代結(jié)果就小于0.01，結(jié)束迭代過(guò)程?？梢杂玫玫降妮斎霗?quán)重矩陣、輸出權(quán)重矩陣、隱含權(quán)重矩陣來(lái)分析當(dāng)前狀態(tài)參數(shù)的結(jié)果。

在ESN網(wǎng)絡(luò)達(dá)成穩(wěn)定后，對(duì)電廠內(nèi)的多組燃機(jī)進(jìn)行持續(xù)故障檢測(cè)，并和常規(guī)的檢測(cè)方法進(jìn)行橫向比對(duì)，得到的結(jié)果如圖5所示。

從圖5可以看出，采用本文提出的ESN網(wǎng)絡(luò)的燃機(jī)故障檢測(cè)方法，準(zhǔn)確率比常規(guī)檢測(cè)方法更高。對(duì)5組燃機(jī)狀態(tài)的故障檢測(cè)來(lái)說(shuō)，ESN網(wǎng)絡(luò)方法的檢測(cè)準(zhǔn)確率都在90%以上，優(yōu)于常規(guī)的檢測(cè)方法。這充分證明了本文構(gòu)建的基于多傳感器的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)以及提出的ESN網(wǎng)絡(luò)智能檢測(cè)方法的有效性。

4 結(jié)論

以燃機(jī)為核心設(shè)備的發(fā)電過(guò)程具有非常突出的特點(diǎn)：能源循環(huán)利用效率高、環(huán)境污染程度降低、建廠工期短、占地面積小。但是，燃機(jī)設(shè)備在使用過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)多種故障，會(huì)對(duì)電廠正常運(yùn)營(yíng)造成負(fù)面影響。本文針對(duì)電廠燃機(jī)設(shè)備進(jìn)行了深入分析，提出了常見(jiàn)的10種故障，包括絕緣故障、軸承故障、短路故障、機(jī)組過(guò)熱故障、電壓不穩(wěn)故障、功率過(guò)載故障、設(shè)備老化故障、機(jī)組核心故障、振動(dòng)故障、接地故障。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)故障檢測(cè)選擇了10種傳感器，包括絕緣檢測(cè)儀、軸承跳動(dòng)儀、電流表、電壓表、溫度計(jì)、功率監(jiān)測(cè)儀、老化測(cè)試儀、霍爾傳感器、振動(dòng)速度傳感器、接地故障探測(cè)儀，并基于上述傳感器構(gòu)建了小型物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了ESN網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)方法。結(jié)果證實(shí)，與常規(guī)方法相比，物聯(lián)網(wǎng)和故障檢測(cè)方法更具有有效性。

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