水利工程電氣設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測質(zhì)量與故障診斷準(zhǔn)確性分析

一、水利工程電氣設(shè)備在線監(jiān)測質(zhì)量的核心影響因素

（一）傳感器精度和部署的科學(xué)性

傳感器是獲取設(shè)備狀態(tài)信息的“前沿哨兵”，其性能直接決定了原始數(shù)據(jù)的信噪比。首先，傳感器自身的精度、線性度、靈敏度及長期穩(wěn)定性是基礎(chǔ)，如在監(jiān)測發(fā)電機(jī)定子繞組溫度時，若鉑電阻溫度傳感器精度不足或發(fā)生漂移，所采集的溫度數(shù)據(jù)將存在系統(tǒng)性偏差，直接影響對絕緣老化程度的判斷。其次，傳感器的部署位置至關(guān)重要。水利工程電氣設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，電磁環(huán)境惡劣，傳感器必須安裝在最能表征設(shè)備關(guān)鍵狀態(tài)特征且受干擾最小的位置，如對變壓器進(jìn)行局部放電監(jiān)測，若傳感器安裝位置不當(dāng)，可能無法有效捕捉到微弱的放電信號，或接收到大量空間干擾，導(dǎo)致監(jiān)測數(shù)據(jù)失效[1]。

（二）數(shù)據(jù)傳輸和預(yù)處理的可靠性

從傳感器采集到的模擬信號需經(jīng)過傳輸、轉(zhuǎn)換、預(yù)處理等一系列環(huán)節(jié)才能成為可供分析的數(shù)據(jù)，在此過程中，哪一個環(huán)節(jié)的缺陷都會引入誤差，降低數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)，尤其在水利樞紐這種大范圍、強(qiáng)電磁干擾的工業(yè)環(huán)境中，長距離的模擬信號傳輸極易受到衰減與噪聲污染。采用光纖數(shù)字傳輸、屏蔽電纜等技術(shù)是確保信號完整性的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)則負(fù)責(zé)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波、歸一化、降噪、特征提取等操作，不恰當(dāng)?shù)念A(yù)處理算法，如濾波參數(shù)設(shè)置不合理，就會濾除有用的故障特征信息，或保留過多的背景噪聲，從而“污染”后續(xù)用于診斷的數(shù)據(jù)集，嚴(yán)重影響診斷的準(zhǔn)確性。

二、故障診斷準(zhǔn)確性的瓶頸與根源

故障診斷的本質(zhì)是基于監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過特定算法識別設(shè)備運(yùn)行模式和故障模式之間的映射關(guān)系，診斷準(zhǔn)確性的瓶頸主要源于以下幾個方面：

（一）故障特征提取不充分、不精準(zhǔn)

故障信息通常隱藏在復(fù)雜的非平穩(wěn)、非線性信號中。傳統(tǒng)的時域分析與頻域分析方法，對于處理這類信號存在局限性，如發(fā)電機(jī)軸承的早期故障，其振動信號往往表現(xiàn)為微弱的沖擊特征，在頻譜圖上可能并不明顯，容易被背景噪聲掩蓋，若未能采用如小波變換、希爾伯特-黃變換等更先進(jìn)的時頻分析方法，便難以有效提取出這些微弱但關(guān)鍵的故障特征。

（二）診斷模型的泛化能力不足

當(dāng)前應(yīng)用較多的支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，其性能高度依賴于訓(xùn)練樣本的數(shù)量和質(zhì)量。水利工程電氣設(shè)備故障具有“小樣本、非均衡”的特點(diǎn)，即歷史故障數(shù)據(jù)稀少，且不同類型故障數(shù)據(jù)量差異巨大，在此種數(shù)據(jù)條件下訓(xùn)練出的模型，易產(chǎn)生“過擬合”，即對已知故障類型識別率高，但對新型故障或復(fù)合故障的識別能力急劇下降，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中誤報(bào)、漏報(bào)頻發(fā)。

（三）多源異構(gòu)信息融合度低

單一傳感器的信息維度有限，無法全面刻畫設(shè)備的復(fù)雜狀態(tài)，如僅憑振動信號判斷電機(jī)故障，可能無法區(qū)分是機(jī)械不平衡還是電氣故障。若能同步融合振動、溫度、溫度、甚至聲音等多源信息，進(jìn)行交叉驗(yàn)證和綜合分析，將極大提高診斷的置信度。但目前多數(shù)系統(tǒng)仍停留在多源數(shù)據(jù)的簡單并列展示層面，缺乏深層次的特征層和決策層信息融合機(jī)制，未能實(shí)現(xiàn)“1+1>2”的診斷效果[2]。

三、提升監(jiān)測質(zhì)量與故障診斷準(zhǔn)確性的綜合策略

3.1 構(gòu)建高可靠性的監(jiān)測硬件體系

首先，應(yīng)針對水利工程特定設(shè)備與特定環(huán)境，優(yōu)選高穩(wěn)定性、高精度、抗干擾能力強(qiáng)的工業(yè)級傳感器，并建立嚴(yán)格的傳感器定期校準(zhǔn)與更換制度，這一制度不僅包含常規(guī)的時間周期校準(zhǔn)，更應(yīng)引入基于設(shè)備運(yùn)行小時數(shù)、啟停次數(shù)以及環(huán)境應(yīng)力的動態(tài)校準(zhǔn)策略，達(dá)到從“定期維護(hù)”向“狀態(tài)維護(hù)”的躍升。其次，優(yōu)化傳感器部署策略，結(jié)合設(shè)備結(jié)構(gòu)有限元分析與電磁場仿真，確定最佳測點(diǎn)，確保信號采集的有效性。此過程要構(gòu)建一個“數(shù)字孿生”驅(qū)動的虛擬驗(yàn)證平臺，在物理部署前，通過仿真模擬不同故障模式下的信號傳播路徑和衰減特性，從而在復(fù)雜設(shè)備內(nèi)部精準(zhǔn)定位對特定故障最為敏感的“黃金測點(diǎn)”，預(yù)防盲目部署導(dǎo)致的資源浪費(fèi)與信息冗余。最后，在數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)，大力推進(jìn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化改造，采用工業(yè)以太網(wǎng)、光纖環(huán)網(wǎng)等技術(shù)，替代傳統(tǒng)的模擬信號傳輸，從根本上提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)目垢蓴_能力與可靠性。同時，要建立具備冗余備份和自愈功能的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如：雙環(huán)網(wǎng)或星型環(huán)網(wǎng)混合架構(gòu)，？保證在單點(diǎn)鏈路故障或網(wǎng)絡(luò)擁塞時，關(guān)鍵監(jiān)測數(shù)據(jù)可以通過備用路徑無損、實(shí)時地傳輸至數(shù)據(jù)中心，為后續(xù)分析提供堅(jiān)實(shí)的硬件基礎(chǔ)[3]。

3.2 實(shí)施精細(xì)化的數(shù)據(jù)治理與預(yù)處理

建立一套標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)治理流程，其核心在于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全生命周期管理，從采集、清洗、存儲、歸檔到銷毀，均有明確的規(guī)范和責(zé)任人。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，不能依賴單一的濾波算法，而應(yīng)采用自適應(yīng)濾波、小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等先進(jìn)信號處理技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特性動態(tài)選擇最優(yōu)方法，實(shí)現(xiàn)噪聲與有用信號的有效分離。更進(jìn)一步，可探索將多種算法進(jìn)行融合，構(gòu)建一種“級聯(lián)式”或“并行式”的混合濾波模型，如先利用小波變換進(jìn)行初步降噪，再通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解處理殘余的非線性、非平穩(wěn)噪聲，層層遞進(jìn)，最大化地保留故障微弱特征。同時，引入工況識別模塊，通過對負(fù)荷、轉(zhuǎn)速等工況參數(shù)的監(jiān)測，自動識別并剔除因工況變化引起的非故障數(shù)據(jù)波動，確保送入診斷模型的數(shù)據(jù)是“純凈”且與設(shè)備健康狀態(tài)直接相關(guān)的，該模塊應(yīng)能建立設(shè)備“健康基線”，即在不同穩(wěn)定工況下，各監(jiān)測參數(shù)的正常波動范圍模型。當(dāng)實(shí)時數(shù)據(jù)和當(dāng)前工況下的健康基線產(chǎn)生顯著偏離時，才被判定為潛在的異常征兆，從而有效過濾掉因啟停過程、負(fù)荷調(diào)整等正常操作引起的“偽故障”信號，極大降低誤報(bào)率。

3.3 發(fā)展基于人工智能的智能故障診斷模型

傳統(tǒng)的基于閾值或?qū)＜乙?guī)則的診斷方法對數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴性高，且難以處理復(fù)雜的非線性問題，要大力發(fā)展以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能診斷模型，如利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動從原始振動或電流信號中提取深層故障特征，其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力使其對數(shù)據(jù)噪聲具有更強(qiáng)的魯棒性。所以，可構(gòu)建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）直接處理時序信號，或通過短時傅里葉變換、連續(xù)小波變換等時頻分析方法將信號轉(zhuǎn)換為二維圖譜，再利用二維CNN進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)“端到端”的智能診斷，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)處理設(shè)備狀態(tài)的時間序列數(shù)據(jù)，可以捕捉故障的演化趨勢，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性診斷，為提升預(yù)測精度，可將LSTM與注意力機(jī)制（Attention Mechanism）相結(jié)合，使模型能自動聚焦于對故障演化貢獻(xiàn)最大的關(guān)鍵時間節(jié)點(diǎn)，從而更精準(zhǔn)地預(yù)測剩余使用壽命。更重要的是，通過遷移學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以有效解決在實(shí)際工程中故障樣本稀少的問題，提升模型的泛化能力和診斷準(zhǔn)確性。具體而言，可利用在公開數(shù)據(jù)集或仿真平臺上預(yù)訓(xùn)練好的通用模型，再通過少量特定水利設(shè)備的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，實(shí)現(xiàn)知識的“遷移”；或采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)合成高質(zhì)量的故障樣本，以擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，破解“小樣本”這一工程應(yīng)用中的核心瓶頸[4]。

    結(jié)束語：

水利工程電氣設(shè)備的狀態(tài)在線監(jiān)測質(zhì)量和故障診斷準(zhǔn)確性是一個有機(jī)整體，前者是后者的根基，后者是前者的價值體現(xiàn)。通過從數(shù)據(jù)采集的源頭優(yōu)化、數(shù)據(jù)處理的中間提純、智能診斷模型的核心構(gòu)建，到系統(tǒng)集成和閉環(huán)反饋的持續(xù)進(jìn)化，形成一套完整的、動態(tài)優(yōu)化的技術(shù)體系。唯有如此，才可以真正發(fā)揮在線監(jiān)測技術(shù)的重要作用，為水利工程電氣設(shè)備的穩(wěn)定、安全、穩(wěn)定及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障，最終推動智慧水利建設(shè)邁向更高水平。

文章來源：《產(chǎn)品可靠性報(bào)告》http://www.00559.cn/w/kj/32519.html