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基于遺傳算法的水電機組盤車數據處理方法研究

2011-07-26 03:32:48孟安波徐海波
水力發電 2011年10期
關鍵詞:數據處理

孟安波,徐海波

(1.廣東工業大學,廣東 廣州 510006;2.廣東省現代電力電子工程技術中心,廣東 東莞 523808)

0 引言

盤車是水輪發電機組安裝以及大修期間必須進行的一道重要軸線修正工序,盤車時間的長短將直接關系到整個安裝檢修的直線工期控制,盤車質量的好壞對機組的運行狀況也有著重要的影響。當前絕大多數水電機組盤車都采用傳統的等角盤車方法,該盤車方法存在布點數量小、停點不準確、測量精度差、讀數主觀性強、盤車耗時長等問題;此外,傳統的盤車數據處理方法一般采用手工描圖方式,存在一定的人工誤差。為了提高盤車質量與縮短直線工期,研究人員開始對水電機組盤車方式與數據處理方法進行了有效探索與改進:一是開始采用自動盤車裝置[1-2],有效地解決了盤車的動力問題,但仍遇點 (8點或16點)停止讀數,并沒有實現真正的連續盤車;二是在盤車數據處理方法上,不少研究人員根據最小二乘擬合法對機組盤車數據進行處理計算,克服了傳統盤車數據處理方法的主觀誤差,但是其計算過程較為復雜[3-4]。

針對上述問題,筆者開發了一套全自動智能盤車系統。該系統一方面在自動盤車裝置的基礎上通過增加傳感系統,解決了任意軸位任意點數的連續盤車問題;另一方面,在數據處理方法上,依據擺度曲線的空間圓周分布是一條正弦曲線的理論,擺度正弦波曲線擬合的過程可歸結為多參數最優化問題,由于遺傳算法對所要求解的問題無連續性、無可微性等要求,可以以較大的概率收斂到全局最優解[5],為此,本文采用改進的遺傳算法提取擺度正弦波曲線的3個參數 (擺度幅值、擺度初相位和擺度直流分量),為任意軸位任意點數的連續盤車的數據處理提供一個新的思路與方法。

1 擺度正弦曲線求解的遺傳算法模型

1.1 算法流程

結合牡丹江水電廠智能連續盤車過程,圖1給出了盤車數據處理的遺傳算法流程框圖,圖中參數p_crossove、 p_mutation、 generations和population分別表示遺傳算法的交叉概率、變異概率、繁殖代數和種群規模。

圖1 盤車數據處理的遺傳算法流程

1.2 算法分析

1.2.1 初始參數

初始化參數主要包括遺傳算法控制參數:種群規模、染色體長度、繁殖代數、交叉概率以及變異概率。

1.2.2 初始種群

擺度曲線理論上應該是一個正弦曲線,因此采用正弦擬合是合適的;另外,由于盤車1圈為1個周期,因此振幅、初相位與直流分量是待優化的3個決策變量。盡管遺傳算法對它們的初始值沒有限制,為減小遺傳算法的搜索空間,可以根據上次盤車最大擺度數據,初步確定一個基準點,然后分別向左右兩邊展開,形成遺傳算法的搜索空間。

1.2.3 編碼

本系統采用二進制編碼,根據精度要求,每個參數可用10位二進制位表示,所以,表達3個參數擺度振幅A、初相位θ、直流分量D的染色體最終由30位二進制位串構成。

1.2.4 解碼

解碼時,首先把每條染色體均勻截開,根據每個參數的搜索范圍分別進行解碼,其解碼公式如下:

式中,p為每個參數的編碼長度 (本文取p=10);mini、maxi分別為A、θ、D搜索空間內的最小值和最大值;bini是對應的二進制整數。

1.2.5 適應度函數的選擇

適應度函數用以評價群體中每個個體的性能,遺傳算法就是根據適應度決定各個個體在下一代中生存的概率。 設數據采集系統以固定的采樣間隔 ,設擺度曲線為

選取適當幅值、初相位和直流電平參數使得該正弦波與測量序列對應點Y(θi)間的殘差平方和R最小,即

一般而言,適應度函數是由目標函數變換而來的。根據適應度函數設計滿足單值、連續、非負和最大化的要求,因此本文將適應度函數設計成如下形式

2 試驗仿真研究

本算例以牡丹江鏡泊湖水電廠盤車采樣數據為例,數據包括由渦流傳感器測量的水電機組上導、法蘭、水導處的擺度采樣數據 (鏡板處沒有加裝傳感器)以及由光電傳感器測量的相位數據。

遺傳算法參數如下:繁殖代數200, 染色體長度24,交叉概率80%,變異概率2%,代溝90%。表1是使用改進遺傳算法對上導法蘭水導擺度采樣數據正弦擬合優化結果。

根據表1,便可以很容易得到法蘭與水導處的凈擺度曲線,如圖2所示。

表1 遺傳算法對上導法蘭水導擺度采樣數據正弦擬合優化結果

圖2 法蘭靜擺度曲線和水導靜擺度曲線

由圖2可以得出:法蘭處最大擺度121 μm;方位26.4°;水導處最大擺度238 μm;方位43.4°。所得的結果應用在實際軸線校正時效果良好,從而驗證了本文所提出算法的可行性與合理性。

3 結論

從擺度采樣序列中提取正弦信號參數是信號處理中一類重要的估計問題,其目的是用被噪聲所污染的數據來估計正弦信號。本文提出的基于遺傳算法的正弦波3參數擬合法,不僅實現了連續采樣數據的正弦擬合,突破了傳統等角8點盤車的局限,提高了精度;同時相對FFT法,基于遺傳算法的正弦曲線擬和求解具有可以實現全局收斂和高精度的優點。

[1] 茍小軍,張建偉,馮鐵成.自動盤車裝置在劉家峽水電廠的應用[J].水電能源科學, 2008, 26(1):160-163.

[2] 張建生 李明安.自動盤車裝置在小浪底水力發電廠的應用[J].水力發電,2002,12:38-40.

[3] 史恩澤,齊經緯.太平灣電廠多點任意角盤車軟件開發及功能介紹[J].水電站機電技術, 2009, 32(5):22-24.

[4] 李軍.龍灘水電站5號機組盤車與水導擺度處理[J].水電站機電技術, 2009, 32(4):47-49.

[5] Wang Q J.Using genetic algorithms to optimize model parameters,[J].Environmental Modeling and Software,1997, 12(1):27-34.

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