功能說明與康明斯知識(shí)

柴油發(fā)電機(jī)故障智能化診斷的仿真建模

 

摘要：柴發(fā)電站是整個(gè)后備電源系統(tǒng)的動(dòng)力心臟，隨著現(xiàn)代電力系統(tǒng)的日趨高性能化和結(jié)構(gòu)復(fù)雜化，構(gòu)成柴油發(fā)電機(jī)組也日益朝著大型化、高速化、精密化方向發(fā)展，工作性能不斷改善，自動(dòng)化程度越來越高。一方面它將大大提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，提高電能質(zhì)量，降低柴油發(fā)電機(jī)維護(hù)成本和能耗；但另一方面，帶來的問題是，一旦其中某一部分或某一環(huán)節(jié)發(fā)生故障，往往會(huì)使整個(gè)應(yīng)急用電系統(tǒng)處于癱瘓狀態(tài)。因此，如何迅速判斷故障發(fā)生的原因，進(jìn)而有效地排除故障，保證柴油發(fā)電機(jī)組運(yùn)行具有特別重要的意義。 在此背景下，本文中主要介紹基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油發(fā)電機(jī)組的故障診斷，首先，確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法對(duì)柴油機(jī)和發(fā)電機(jī)進(jìn)行故障診斷的研究。

 

一、故障智能診斷技術(shù)概述

 

1、故障智能診斷的功能

      發(fā)電機(jī)故障只能診斷系統(tǒng)能夠?qū)Πl(fā)電機(jī)各個(gè)部位產(chǎn)生的故障及時(shí)的發(fā)現(xiàn)，減少了由人工——排查故障部位的時(shí)間，在減少故障時(shí)間的同時(shí)，也能夠阻止故障的進(jìn)一步惡化。智能診斷系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)故障部位時(shí)，能夠?qū)收喜课划a(chǎn)生的可能原因進(jìn)行分析，進(jìn)而對(duì)維護(hù)人員的檢修程序給予最佳方案，幫助技術(shù)人員以效率最高的故障排除方法對(duì)發(fā)電機(jī)電氣系統(tǒng)的各種常見故障及疑難故障進(jìn)行修理，極大的提高了發(fā)電機(jī)故障排除的效率，從根本上維護(hù)了我國(guó)電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。發(fā)電機(jī)智能診斷系統(tǒng)是集合了故障診斷專家的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和豐富的診斷知識(shí)，對(duì)發(fā)電機(jī)的故障診斷具有極高的診斷效率，在實(shí)際操作中發(fā)揮著重要的作用，能夠快速的找到故障部位并且提供有效的檢修方法，還可以對(duì)發(fā)電機(jī)的故障進(jìn)行模擬訓(xùn)練，對(duì)技術(shù)人員的故障檢修流程進(jìn)行指導(dǎo)，幫助技術(shù)人員對(duì)維修技術(shù)和工藝進(jìn)行掌握，以便于在真正發(fā)生故障時(shí)，工作人員能夠高效的進(jìn)行故障排除，減少發(fā)電機(jī)故障造成的經(jīng)濟(jì)損失。

      發(fā)電機(jī)的運(yùn)作設(shè)計(jì)圖和運(yùn)作方式都各有不同，不同的發(fā)電機(jī)組在發(fā)生故障時(shí)的故障排查方式和解決方案都會(huì)有所更改，這對(duì)于技術(shù)人員的發(fā)電機(jī)故障修理具有極高的技術(shù)性要求，為了減輕檢修人員的工作強(qiáng)度，智能診斷系統(tǒng)可以收集各種類型的發(fā)電機(jī)組運(yùn)作原理、易發(fā)故障部位、使用維護(hù)說明書等資料，有利于工作人員在故障排除時(shí)，及時(shí)的查閱到相關(guān)基礎(chǔ)資料，提高技術(shù)人員對(duì)發(fā)電機(jī)組的了解程度，提高故障排除效率。

2、智能診斷系統(tǒng)的組成

      發(fā)電機(jī)電氣故障智能診斷系統(tǒng)是與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，將高新技術(shù)運(yùn)用到故障診斷中，有效的提高了故障診斷效率。系統(tǒng)是以計(jì)算機(jī)C語(yǔ)言為核心，與相關(guān)的測(cè)控專業(yè)工具相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)電機(jī)組工作性能進(jìn)行檢測(cè)，由相關(guān)的診斷模塊測(cè)試發(fā)電機(jī)工作狀態(tài)是否正常，一旦發(fā)現(xiàn)問題，通過C語(yǔ)言編程的診斷程序，快速判斷故障部位，并且找到可能導(dǎo)致故障的原因，指導(dǎo)技術(shù)工人正確的對(duì)發(fā)電機(jī)組進(jìn)行維修工作。

      智能診斷系統(tǒng)中，全面覆蓋了發(fā)電機(jī)容易發(fā)生的各種故障和導(dǎo)致故障的原因，對(duì)發(fā)電機(jī)組的正常開關(guān)機(jī)等操作都有詳細(xì)的記錄，在工作人員進(jìn)行相關(guān)的操作時(shí)，方便其進(jìn)行快速的查詢，保證維修時(shí)操作的規(guī)范性，能夠有效的避免由于人工失誤引起的二次事故。智能檢y系統(tǒng)不僅限于對(duì)發(fā)電機(jī)組是否故障進(jìn)行檢測(cè)，還可以按照技術(shù)要求測(cè)定發(fā)電機(jī)組的相關(guān)數(shù)據(jù)的測(cè)量，方便技術(shù)人員及時(shí)掌握發(fā)電機(jī)的工作狀態(tài)。

3、智能診斷系統(tǒng)的特點(diǎn)

      智能診斷系統(tǒng)具有很高的智能性，是將計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)、電子技術(shù)等高新技術(shù)有機(jī)結(jié)合形成的智能系統(tǒng)，將大部分的發(fā)電機(jī)組型號(hào)、運(yùn)行特點(diǎn)、操作規(guī)范等都涵蓋在內(nèi)，能夠?qū)Πl(fā)電機(jī)組各電器總成的電流、電壓等參數(shù)實(shí)時(shí)檢測(cè)，預(yù)防發(fā)電機(jī)發(fā)生故障，并且能夠提供一套正確高效的解決方法。

      智能系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)收集了電氣故障診斷專家的診斷經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，將其運(yùn)用到實(shí)際的故障診斷和排除上，實(shí)現(xiàn)理論知識(shí)與實(shí)踐相結(jié)合，通過與技術(shù)工人之間的配合，來時(shí)刻保證發(fā)電組正常的工作。智能診斷系統(tǒng)的功能強(qiáng)大，對(duì)發(fā)電機(jī)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)發(fā)揮著不可替代的作用，操作簡(jiǎn)便易上手，對(duì)于操作方法還不夠嫻熟的技術(shù)工人，操作界面有詳細(xì)的提示信息，通過文字、圖片、聲音等傳播載體，將發(fā)電機(jī)組的相關(guān)信息詳盡的進(jìn)行顯示，方便技術(shù)工人的查詢、操作、學(xué)習(xí)。

 

二、什么是概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）

 

       概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由Specht博士在1989年首先提出，  是一種與統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理的許多概念有著緊密聯(lián)系的并行算法。它實(shí)質(zhì)上是一個(gè)分類器，根據(jù)概率密度函數(shù)的無參估計(jì)進(jìn)行貝葉斯決策而得到分來結(jié)果。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)屬于徑向型網(wǎng)絡(luò)，不需要進(jìn)行反向誤差傳遞，具備學(xué)習(xí)速度快、具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性、可以完成任意非線性變換的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)由于各層神經(jīng)元的數(shù)目比較固定，因此易于硬件實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，尤其在解決分類問題中，PNN不僅能用線性學(xué)習(xí)算法來完成非線性學(xué)習(xí)算法的工作，用時(shí)也能保證非線性算法的高精度等特征，所以被廣泛應(yīng)用于故障檢測(cè)和目標(biāo)分類識(shí)別領(lǐng)域。

      概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由4層組成，其結(jié)構(gòu)圖如圖1所示：

圖1 柴油發(fā)電機(jī)故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

 

 

○ 第1層為輸入層，這一層負(fù)責(zé)將特征向量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中去，輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)就是樣本特征值的個(gè)數(shù)，這一層的作用只是將輸入信號(hào)用分步的方式來表示。

○ 第2層為模式層，它與輸入層之間通過連接權(quán)值相連接。模式層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為

上式中，為平滑因子，決定了樣本分類的準(zhǔn)確度，這也是PNN網(wǎng)絡(luò)關(guān)心的核心量。

○ 第3層為累加求和層，它具有線性求和功能。這一層的神經(jīng)元數(shù)目與欲分的模式數(shù)目相同。

○ 第4層為累輸出層，具有判決功能，輸出為離散值1和0，分別代表著輸入模式的類別。

      為了讓智能診斷系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)發(fā)電機(jī)組發(fā)生故障，能夠盡快的找到故障原因，并且對(duì)故障部位進(jìn)行提示，提出有效的故障檢修方法，要正確的處理故障部位與故障原因之間的關(guān)系。因?yàn)榘l(fā)電機(jī)的某一故障可能是由于多方面的因素導(dǎo)致，也就是說，會(huì)有多種原因造成這一故障，而且隨著發(fā)電機(jī)組的規(guī)模越來越大，結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，故障部位與故障原因之間的關(guān)系縱橫交錯(cuò)，這是實(shí)現(xiàn)智能診斷系統(tǒng)正確診斷應(yīng)該解決的難點(diǎn)之一。因此，要利用故障部位與故障原因之間的關(guān)系，結(jié)合故障診斷專家的專業(yè)技能，使用模糊理論的手段，實(shí)現(xiàn)智能診斷系統(tǒng)對(duì)故障原因的判斷。模糊理論是用來表達(dá)發(fā)電機(jī)組內(nèi)故障部位與故障原因之間相互交叉的關(guān)系，建立模糊關(guān)系方程式，就可以幫助診斷系統(tǒng)做出正確的診斷。

 

三、建立基于PNN的故障診斷模型

 

     當(dāng)發(fā)電機(jī)在發(fā)生故障時(shí)，具有多種故障運(yùn)行形態(tài)。因此，能夠及早的發(fā)現(xiàn)并處置故障，防止造成重大人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失顯得十分重要。本實(shí)驗(yàn)采用發(fā)電機(jī)4個(gè)典型故障特征作為分類對(duì)象，在采集到的狀態(tài)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，訓(xùn)練得出合適的故障診斷模型來對(duì)其進(jìn)行分類。

 

圖2 柴油發(fā)電機(jī)故障神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果圖

 

    首先在采集到的200組故障樣本數(shù)據(jù)中，隨機(jī)選取80%的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集，輸入數(shù)據(jù)為描述故障狀態(tài)的特征向量，輸出類型為故障的分類結(jié)果。同時(shí)，為了分析該概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的準(zhǔn)確度，將剩余的20%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本進(jìn)行仿真測(cè)試。

 

圖3 柴油發(fā)電機(jī)故障神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果圖

 

    在本次實(shí)驗(yàn)中，描述故障狀態(tài)的特征向量主要有發(fā)電機(jī)的有功功率P、無功功率Q、發(fā)電機(jī)的輸出電壓U、發(fā)電機(jī)的三相電流輸出I、發(fā)電機(jī)的功率因數(shù)pf、發(fā)電機(jī)定子電壓U1、定子電流I1。輸出狀態(tài)為電子調(diào)速器失靈（ f1）、發(fā)電機(jī)失磁（ f2）、勵(lì)磁模塊故障（f3）、噴油嘴故障（ f4）四種故障類型。

 

總結(jié)：

       本文中分別對(duì)柴油機(jī)和發(fā)電機(jī)及發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，并對(duì)所建立的數(shù)學(xué)模型用SIMULINK對(duì)柴油機(jī)的熱力學(xué)工作過程和同步發(fā)電機(jī)的正常工作過程和故障工作過程進(jìn)行仿真，獲取柴油機(jī)和發(fā)電機(jī)在正常工作及故障狀態(tài)下的特征值。然后對(duì)獲取的特征值進(jìn)行歸一化處理，把經(jīng)過處理的特征值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本集，設(shè)計(jì)輸出樣本集，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用整理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有故障診斷功能，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試。實(shí)現(xiàn)了對(duì)柴油發(fā)電機(jī)的故障診斷，保證柴油發(fā)電機(jī)組的安全運(yùn)行。

 

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