SCADA数据深度融合的风电齿轮箱状态监测方法研究

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全球风电产业快速发展,然而恶劣的运行环境导致风电机组故障频发。风电齿轮箱作为风电机组的关键部件,长期承受高动态载荷,在风机所有部件中故障发生最多,造成的损失最大。利用深度学习强大的非线性特征提取能力对SCADA系统采集到的多监测变量进行融合和特征挖掘,结合设定阈值能够进行有效状态监测,减轻甚至避免风电齿轮箱故障产生的损失。SCADA数据规模逐渐增长以及状态监测方法不断更新,一些新问题也亟待解决。一方面是数据在采集和传输过程中会产生大量重复数据、缺失数据以及异常数据等劣质数据,影响深度学习模型对SCADA数据的信息挖掘和分析。另一方面是现有的状态监测方法无法充分且精准的挖掘大量SCADA数据中的隐藏时空特征,状态监测准确度无法进一步提高。针对上述问题,本文利用风机机理结合深度学习网络非线性自适应特征提取的优势开展了SCADA数据治理以及风电齿轮箱状态监测研究。论文主要研究内容如下:(1)针对SCADA劣质数据的清洗和修复问题,提出了基于多尺度记忆共享网络的SCADA数据治理方法。首先通过风机运行机理以及SCADA采样规律,检测并清洗重复数据和异常数据,然后根据不同的数据缺失情况制定不同的数据治理策略,其中针对长序列缺失,采取多尺度记忆共享网络,通过逐点预测的方式进行SCADA缺失数据修复,引入记忆力机制存储正常时空特征原型,进一步提高修复的准确性。使用实际SCADA数据验证了数据治理效果,表明该数据治理方法可以有效提高SCADA数据质量。(2)针对现有风电齿轮箱状态监测方法特征提取不充分不精确导致监测效果不佳的问题,提出了基于时空因果记忆延展网络的风电齿轮箱状态监测方法。该方法首先利用多头注意力机制与空洞因果卷积,直接计算当前状态和历史状态的相关性来获得长、短期记忆,然后通过构建因果关系矩阵精确提取空间特征。利用模型预测数据与真实数据之间的综合残差作为监测指标,结合指数加权移动平均值控制图计算阈值进行状态监测。通过四个实际SCADA数据集验证,验证了该状态监测方法的有效性。(3)基于上述研究基础,在风电诊断预警平台上开发了风电齿轮箱状态监测模型调参模块,为经过调参模块训练后的最优模型定义输入、输出接口,将内部核心代码按照规定程序进行封装,之后上传至风电诊断预警平台进行部署与应用。文章最后对研究内容进行了总结,并对存在的问题进行了展望。
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