（成都阜特科技股份有限公司，成都 611731）

摘要：健康狀態(tài)分析作為一種新的分析方法，是檢測(cè)性能退化程度的重要手段，也為高可靠性產(chǎn)品的壽命預(yù)測(cè)提供了新的途徑。然而，使用傳統(tǒng)的健康狀態(tài)分析方法對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行性能退化分析，會(huì)面臨試驗(yàn)難度大、成本高等問(wèn)題。風(fēng)機(jī)在線監(jiān)測(cè)中產(chǎn)生了大量的振動(dòng)數(shù)據(jù)，激增的數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著重要的風(fēng)機(jī)性能退化信息和知識(shí)，亟需進(jìn)一步挖掘和分析。本文以風(fēng)機(jī)大數(shù)據(jù)為對(duì)象，綜合統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論和技術(shù)，提出了基于支持向量數(shù)據(jù)描述的健康狀態(tài)分析方法，通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的有效預(yù)處理，狀態(tài)特征提取和健康狀態(tài)模型訓(xùn)練等步驟后，對(duì)風(fēng)機(jī)性能進(jìn)行退化分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析。最后以山東某風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)機(jī)進(jìn)行健康狀態(tài)分析實(shí)例，分析結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)一致。

關(guān)鍵詞：風(fēng)機(jī)；大數(shù)據(jù)；健康狀態(tài)；數(shù)據(jù)挖掘；時(shí)間序列；預(yù)測(cè)

Research on health status analysis and prediction of wind turbine based on support vector

YANG Bin-yuan

(Chengdu Forward Technology Co., Ltd. Chengdu 611731, China)

Abstract: As a new analysis method, health status analysis is an important means of detecting the degree of degradation of performance, and also provides a new way for life prediction of high reliability products. However, using the traditional health analysis method to analyze the performance degradation of the wind turbine will be difficult and costly. A large amount of vibration data is generated in the on-line monitoring of wind turbine, and the significant performance degradation information and knowledge of wind turbine are urgently needed to be further excavated and analyzed. based on wind turbine data and the related theories and techniques of statistical learning and data mining, a health analysis method based on support vector data description is proposed, after through the effective pretreatment of the monitoring data, the extraction of the state features and the training of the health state model, carring out wind turbine performance degradation analysis and trend prediction analysis. Finally, a case study of health analysis of a wind turbine in a wind farm in Shandong is given, and the results are in good agreement with field tests.

Key words: Wind turbine; Big data; Health status; Data mining; Time series; Prediction

0、引言

當(dāng)前風(fēng)能作為清潔能源在改善中國(guó)能源結(jié)構(gòu)方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，但隨之而來(lái)的風(fēng)電場(chǎng)安全性和經(jīng)濟(jì)效益問(wèn)題也逐漸引起關(guān)注。因此，對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)和性能退化分析就顯得尤為重要^[1]。目前，國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者對(duì)風(fēng)機(jī)的故障診斷開(kāi)展了許多研究。文獻(xiàn)[2]采用K鄰近度異常檢測(cè)技術(shù)，將非平穩(wěn)的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)或準(zhǔn)平穩(wěn)的頻域信號(hào)，提取故障特征、挖掘故障信息、實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警。文獻(xiàn)[3]提出一種基于支持向量機(jī)，融合了風(fēng)速、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速以及相關(guān)振動(dòng)的時(shí)頻參數(shù)等多源信息的直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法。文獻(xiàn)[4]基于LabVIEW開(kāi)發(fā)環(huán)境和NI CompactDAQ平臺(tái)開(kāi)發(fā)的風(fēng)機(jī)齒輪箱健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)采取多種時(shí)頻域方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行對(duì)比分析，可以快速、準(zhǔn)確地確定故障的類(lèi)型。文獻(xiàn)[5]討論了一種風(fēng)電SCADA數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，提出了一種基于最小二乘法的風(fēng)機(jī)健康系數(shù)計(jì)算方法，討論了相應(yīng)設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。綜上所述，利用風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)及性能退化分析和預(yù)測(cè)的研究工作還比較少，也不是很成熟。

目前風(fēng)電監(jiān)測(cè)的振動(dòng)數(shù)據(jù)動(dòng)輒十余處, 而且每處的振動(dòng)信號(hào)又可以進(jìn)行各種時(shí)域、頻域分析，運(yùn)行工況又復(fù)雜多變，造成故障決策過(guò)程頭緒繁多，很難對(duì)風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行有效的分析以及給出明確的結(jié)論^[6]。為了解決這個(gè)問(wèn)題，并考慮風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)總量大，數(shù)據(jù)復(fù)雜程度高，本文提出基于支持向量數(shù)據(jù)描述的風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)分析方法，該方法建立高級(jí)分析模型，能夠高效地從風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)去粗取精，運(yùn)用領(lǐng)域知識(shí)，精確地分析這些核心數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的性能退化信息。

3、結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)密集和數(shù)據(jù)波動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，提出基于支持向量數(shù)據(jù)描述健康狀態(tài)分析方法。方案給出了狀態(tài)特征、健康狀態(tài)模型及退化度的定義，并給出了相應(yīng)的具體處理策略，能夠?qū)ΡO(jiān)測(cè)通道狀態(tài)對(duì)應(yīng)退化過(guò)程進(jìn)行定量分析。同時(shí)，針對(duì)風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)狀態(tài)特征序列，采用非等間隔灰色預(yù)測(cè)法對(duì)各通道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的狀態(tài)特征進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，進(jìn)一步地預(yù)測(cè)分析相應(yīng)風(fēng)機(jī)部件性能退化趨勢(shì)情況。健康狀態(tài)分析作為新的研究方向，本文為高可靠、長(zhǎng)壽命風(fēng)機(jī)的可靠性研究提供了新的思路和方法，具有重要的研究意義。

作者簡(jiǎn)介: 楊濱源(1990-),男,工程師，主要從事風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷研究，E-mail: orient@sc-forward.com

參考文獻(xiàn)：

[1] 汪光陽(yáng)，周義蓮. 風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障診斷綜述[J]，安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2006,23(1).

[2] 顧煜炯，宋磊，徐天金等. 變工況條件下的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)警方法[J].中國(guó)機(jī)械工程，2014(10) :1346-1351．

[3] 安學(xué)利，趙明浩，蔣東翔等. 基于支持向量機(jī)和多源信息的直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷[J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2011,35(4) :117-122．

[4] 王建國(guó)，孫小明，王少鋒等. 基于LabVIEW的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]，測(cè)控技術(shù)，2017, 36(3).

[5] 呂躍剛，吳子晗，陳敏娜. 基于風(fēng)機(jī)健康系數(shù)的風(fēng)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法[J]，可再生能源，2015, 33(7).

[6] 劉文藝. 風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測(cè)與故障診斷研究[D]，重慶大學(xué)，2010.

[7] Richman J S, Moorman J R. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy[J]. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology, 2000, 278(6) : H2039-H2049.

[8] 董海鷹，李曉楠，姚軍. 基于粗糙集和灰關(guān)聯(lián)分析的750 kV變電站故障診斷[J]，高電壓技術(shù)，2015, 41(10).

[9] Bekenstein J D. Black holes and entropy[J]. Physical Review D, 1973, 7(8): 2333-2346.

[10] Tax D M J, Duin R P W. Outliers and data descriptions[C]//Proceedings of the 7th Annual Conference of the Advanced School for Computing and Imaging. 2001: 234-241.

[11] Vapnik V. The nature of statistical learning theory[M].  springer, 2000. 

[12] USIAK A，LI Wenyan．Virtual models for prediction of wind turbine parameters[J]．IEEE Trans on Energy Conversion，2010，25(1): 245-252.