基于改進(jìn)GWO-LightGBM的磨煤機故障預(yù)警方法研究

陳思勤,周浩豪,茅大鈞

(1.華能國際電力股份有限公司上海石洞口第二電廠,上海 200942;2.上海電力大學(xué)自動化工程學(xué)院,上海 201306)

0 引言

國內(nèi)大多數(shù)燃煤電廠針對磨煤機等輔機的檢修仍以計劃檢修為主,往往在檢修時才發(fā)現(xiàn)設(shè)備已經(jīng)損壞嚴(yán)重。這在平時運行過程中容易引發(fā)非停等事故,存在較大安全隱患。同時,由于國際能源市場波動頻繁,煤炭等燃料價格居高不下,國內(nèi)大多數(shù)燃煤電廠采用摻燒非設(shè)計煤種的配煤方案。摻燒的非設(shè)計煤種大多為發(fā)熱量低、可磨性差的劣質(zhì)煤。研磨這些煤種將大幅增加磨煤機的運行負(fù)荷,并增加磨煤機的故障頻率。因此,開展燃煤電廠磨煤機故障預(yù)警的研究對優(yōu)化燃煤電廠運維具有重要意義。

李峰等[1]在多元狀態(tài)估計技術(shù)(multivariate state estimation technique,MSET)的基礎(chǔ)上提出了1種包含典型工況特性的記憶矩陣選取方法。該方法能夠有效選擇具有較大工況特性的樣本,提高M(jìn)SET預(yù)警模型的精度。V.Agrawal[2]等通過機理建模的方式對煤粉細(xì)度、煤粉分離過程,以及原煤水分對出口溫度的影響進(jìn)行分析和建模,通過模型實現(xiàn)對原煤水分含量的預(yù)測。張彼德等[3]提出了1種基于k值自適應(yīng)加權(quán)K近鄰算法的變壓器故障診斷,不僅彌補了傳統(tǒng)K近鄰算法k值固定的缺陷,還從距離與分布這2個方面對近鄰點權(quán)重進(jìn)行了考慮,減小了數(shù)據(jù)分布問題給分類決策帶來的不利影響。彭道剛等[4]提出了1種基于變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)、自回歸模型(autoregressive model,AR)和輕量級梯度提升機(light-gradient boosting machine,LightGBM)算法的燃?xì)廨啓C控制系統(tǒng)分層故障診斷方法,解決了傳統(tǒng)算法存在的訓(xùn)練時間過長、知識“組合爆炸”等問題,具有95%以上的故障識別率和較高的泛化能力。徐勇等[5]提出了1種基于改進(jìn)灰狼算法優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合智能故障診斷方法,通過對灰狼算法的控制因子和加權(quán)距離進(jìn)行修改,提高了算法收斂精度及穩(wěn)定性。

綜上所述,目前針對磨煤機的故障預(yù)警研究存在以下問題。①研究主要集中在事后故障處理,缺乏對早期故障征兆的分析預(yù)測。②現(xiàn)有參數(shù)預(yù)測、故障預(yù)測等研究方向主要以機理建模為主,難以實現(xiàn)對設(shè)備的長期故障預(yù)警。

為解決上述問題,本文提出了1種基于改進(jìn)灰狼優(yōu)化(gray wolf optimization,GWO)-LightGBM的故障預(yù)警方法。該方法通過搭建并訓(xùn)練基于GWO-LightGBM的參數(shù)預(yù)測模型,由該模型預(yù)測得到當(dāng)前磨煤機正常狀態(tài)下預(yù)警參數(shù)的預(yù)測殘差值。該值通過滑動窗口法處理后作為預(yù)警閾值,實現(xiàn)對磨煤機的早期故障預(yù)警。

1 方案設(shè)計

ZGM型中速磨煤機結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 ZGM型中速磨煤機結(jié)構(gòu)示意圖

燃煤電廠磨煤機主要以中速磨煤機為主,轉(zhuǎn)速通常為60～300 r/min,具有煤粉細(xì)度可調(diào)節(jié)、噪聲小、能耗低、占地面積小等優(yōu)勢。但中速磨煤機結(jié)構(gòu)復(fù)雜、研磨非設(shè)計煤種對其負(fù)擔(dān)較大,易引發(fā)部件損壞且維修成本較高[6]。

磨煤機軸承振動異常和溫度異常是常見故障。造成這些故障的主要原因為煤塊中混雜的雜質(zhì)和可磨性較差的煤種與磨輥發(fā)生碰撞、軸承氣封損壞、潤滑油泄漏或污染等。

本文以磨煤機前軸承溫度作為預(yù)警參數(shù)設(shè)置預(yù)警閾值。

預(yù)警模型流程如圖2所示。

圖2 預(yù)警模型流程圖

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

考慮到磨煤機本身工作環(huán)境的復(fù)雜性,在歷史運行數(shù)據(jù)中會出現(xiàn)一些傳感器故障等原因?qū)е碌目罩岛驮肼曋怠＿@些異常數(shù)據(jù)在建模過程中會降低預(yù)測模型的預(yù)測精度。為此,有必要通過數(shù)據(jù)預(yù)處理的方式清洗原始數(shù)據(jù)集中的各類異常值[7]。

本文數(shù)據(jù)取自上海某電廠廠級監(jiān)控信息系統(tǒng)(supervisory information system,SIS)中的1#機組1臺ZGM型中速磨煤機B的歷史運行數(shù)據(jù)。磨煤機B相關(guān)測點包括熱風(fēng)門開度(%)、冷風(fēng)門開度(%)、磨煤機入口溫度(℃)、磨煤機入口流量(km3/h)、給煤機電流(A)、磨煤機電流(A)、磨煤機電機繞組線圈溫度(℃)、磨煤機電動機驅(qū)動端軸承溫度(℃)、磨煤機電動機非驅(qū)動端軸承溫度(℃)、磨煤機前軸承溫度(℃)、磨煤機前軸承x向振動(μm)、磨煤機前軸承y向振動(μm)。

本文從SIS中采集以上12個測點在2021年10月15日 10∶00至2021年11月15日0∶00期間的共計8 040個樣本。采樣間隔為5 min。采集到的全部數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)集A。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備流程如下。

①利用Matlab中的isnan函數(shù)對A中的空值進(jìn)行篩選和剔除。

②根據(jù)3σ準(zhǔn)則篩選并剔除A中的噪聲值。

③對數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理,以此解決原數(shù)據(jù)集里量綱對后續(xù)建模的影響[8]。歸一化式如下。

(1)

④考慮到當(dāng)前數(shù)據(jù)集維度較高,為防止后續(xù)建模過程因輸入變量太多導(dǎo)致過擬合而影響結(jié)果精度,本文采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)篩選出與磨煤機前軸承溫度相關(guān)性較高的測點[9]。

(2)

相關(guān)性系數(shù)r取值范圍為(-1,1)。皮爾遜系數(shù)的相關(guān)性表示如表2所示。

表1 皮爾遜系數(shù)的相關(guān)性表示

表2 各參數(shù)皮爾遜相關(guān)性系數(shù)

3 理論基礎(chǔ)

3.1 LightGBM算法

LightGBM是基于梯度提升決策樹(gradient boosting decision tree,GBDT)算法框架構(gòu)建的1種改進(jìn)梯度提升算法[9-10]。

相比傳統(tǒng)預(yù)測算法,LightGBM的計算速度更快、精度更高。LightGBM處理海量數(shù)據(jù)的效率更高,被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測等方面。

LightGBM模型具體可表示為:

(3)

式中:fT為算法模型的函數(shù)表達(dá)式;ft為第t棵決策樹;Θ為所有樹的集合。

本文假定1個樣本訓(xùn)練集為{x1,x2,…,xn},設(shè)損失函數(shù)期望最小的估計函數(shù)為H*(x)。

(4)

式中:L[y,H(x)]為損失函數(shù),y為輸出,H(x)為估計函數(shù)。

梯度提升迭代過程中,當(dāng)前模型損失函數(shù)負(fù)梯度輸出值集合為{g1,g2,…,gi,…,gn}。其中,gi為xi的損失函數(shù)的負(fù)梯度值。在此過程中,本文在弱學(xué)習(xí)器信息增益最大的特征分裂點處對其進(jìn)行分割[11]。

LightGBM算法具有超參數(shù)多、參數(shù)取值范圍大小不一的問題[12]。在迭代次數(shù)較多的情況下,依靠經(jīng)驗手動設(shè)定超參數(shù)的方法在處理大量數(shù)據(jù)時效率較低,難以應(yīng)用到實際工程中。為此,本文提出通過改進(jìn)GWO算法對LightGBM算法超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以提高預(yù)測模型的預(yù)測精度。

3.2 改進(jìn)GWO算法

GWO算法[13]是1種群智能優(yōu)化算法。該算法的原理是模仿灰狼群的捕食行為,具有簡單、快速、易實現(xiàn)等優(yōu)點。在GWO算法中,灰狼個體對應(yīng)算法的解。依據(jù)族群等級,其被依次劃分為α、β、δ。其中:α代表頭狼,即最優(yōu)解;β、δ分別代表第二、第三優(yōu)解。剩余個體依據(jù)這3類個體的位置更新其位置。位置更新式如下。

灰狼個體的位置更新式為:

D=|CXP(t)-X(t)|

(5)

式中:D為灰狼個體與獵物的距離;C為系數(shù)向量;XP(t)為獵物的位置向量;X(t)為當(dāng)前灰狼個體的位置向量。

X(t+1)=X(t)-AD

(6)

式中:X(t+1)為迭代更新后的灰狼個體向量;A為系數(shù)向量。

根據(jù)式(6)和式(7)可知,灰狼個體根據(jù)α、β、δ這3類個體找到的獵物位置信息進(jìn)行的位置更新式為:

(7)

式中:Ai、Ci為系數(shù)向量,i=1,2,3。

(8)

在標(biāo)準(zhǔn)GWO算法中,由于初始化后種群位置是隨機產(chǎn)生的,容易導(dǎo)致部分個體的位置集中到某一極值點而忽略一些關(guān)鍵信息。為保證種群初始化時個體位置分布均勻及其多樣性,本文引入Halton序列對種群進(jìn)行初始化[14]。

基于改進(jìn)GWO算法的超參數(shù)優(yōu)化流程如圖3所示。

圖3 基于改進(jìn)GWO算法的超參數(shù)優(yōu)化流程圖

LightGBM算法超參數(shù)較多,受計算機算力限制難以全部進(jìn)行優(yōu)化。綜合各參數(shù)的特性,本文對估計量、參數(shù)學(xué)習(xí)率、葉子節(jié)點數(shù)和樹的最大深度這4種超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化[15]。

4 模型搭建

通過第2節(jié)介紹的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法處理A后,本文根據(jù)得到的各參數(shù)與磨煤機前軸承溫度相關(guān)性系數(shù)篩選出較高的前4組參數(shù)。各參數(shù)皮爾遜相關(guān)性系數(shù)如表2所示。

本文以這4組測點為數(shù)據(jù)集AI對模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗證。試驗選取前1 500組作為訓(xùn)練集、后400組作為測試集。對模型的初始參數(shù)的設(shè)置如下:GWO種群個數(shù)N初始值為50、最大迭代次數(shù)為10;樹的最大深度的初始值為5、選取范圍為[1,9];葉子節(jié)點的初始值為40、選取范圍為[2,2 000];學(xué)習(xí)率的初始值為0.3、選取范圍為[0.001,2];估計量的初始值為50、選取范圍為[1,400]。設(shè)置完成后,本文開始進(jìn)行預(yù)測模型訓(xùn)練和測試。

為驗證模型性能,本文將改進(jìn)GWO-LightGBM預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果與LightGBM模型和支持向量機(support vector machine,SVM)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比。不同模型預(yù)測結(jié)果對比如圖4所示。

圖4 不同模型預(yù)測結(jié)果對比

由圖4可知,相比其他2個模型,改進(jìn)GWO-LightGBM預(yù)測模型的預(yù)測精度更高,泛化能力更強。

為了更直觀地表述改進(jìn)GWO-LightGBM預(yù)測模型的預(yù)測精度,本文通過絕對平均誤差(mean absolute error,MAE)和均方誤差(mean squared error,MSE)這2項指標(biāo)量化表述3種模型的預(yù)測精度。

(9)

(10)

式中:Es為MSE指標(biāo)的計算結(jié)果。

3種模型預(yù)測性能對比如表3所示。

表3 模型預(yù)測性能對比

由表3可知,本文提出的改進(jìn)GWO-LightGBM模型的MAE和MSE更低。這表明改進(jìn)GWO-LightGBM具有更高的預(yù)測精度。

本文以磨煤機前軸承正常溫度殘差作為預(yù)警閾值選取范圍標(biāo)準(zhǔn)。考慮到在數(shù)據(jù)預(yù)處理后仍有可能因傳感器故障等問題而產(chǎn)生溫度異常點,而經(jīng)過滑動窗口法處理可以一定程度上處理掉這些異常點產(chǎn)生的影響,因此本文采用滑動窗口法處理得到的預(yù)測值。

本文定義1個數(shù)量為m的殘差樣本為[X1,X2,…,Xm]。

本文設(shè)定滑動窗口寬度為n(n≤m)、計算步長為1,得到的滑動窗口法計算式為:

(11)

根據(jù)式(12)計算得到的殘差平均值,即可確定預(yù)警閾值的范圍。

本文對改進(jìn)GWO-LightGBM預(yù)測模型得到的溫度殘差作滑動窗口法處理,并將窗口寬度設(shè)置為20、步長設(shè)置為1。

滑動窗口法處理結(jié)果如圖5所示的結(jié)果。

圖5 滑動窗口法處理結(jié)果

由圖5可知,殘差平均值均勻分布在(-0.3,0.3)之間,因此本文將預(yù)警閾值范圍設(shè)定在這一區(qū)間。需要說明的是,本文對于預(yù)警閾值范圍的設(shè)定僅僅是針對當(dāng)前樣本的。在實際應(yīng)用中,因為設(shè)備機理會隨使用時間的增加而變化,所以對于本文設(shè)計的故障預(yù)警方法需要根據(jù)實際情況定期更新預(yù)警模型的訓(xùn)練集,以動態(tài)調(diào)整預(yù)警閾值,從而實現(xiàn)預(yù)警模型對設(shè)備的自適應(yīng)。

5 故障案例驗證

本文以某電廠1#機組的1臺磨煤機某次溫度超限報警為例,選取報警的前后500組參數(shù)樣本對預(yù)警模型進(jìn)行驗證。在2021年8月19日15∶00左右,電廠SIS中關(guān)于磨煤機B前軸承溫度測點發(fā)生短時間報警。定檢過程中發(fā)現(xiàn)磨煤機軸承箱內(nèi)部潤滑油全部結(jié)塊、軸承箱空腔處堆積有較多黑色油污。運維人員給出的結(jié)論系潤滑油加油不規(guī)范導(dǎo)致軸承箱內(nèi)部油脂硬化結(jié)塊,因而軸承運行時沒有得到良好潤滑,進(jìn)而導(dǎo)致軸承溫度上升。

以上案例根據(jù)第2節(jié)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,對故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理,之后輸入到改進(jìn)GWO-LightGBM參數(shù)預(yù)測模型計算得到軸承溫度殘差值,再經(jīng)滑動窗口法處理。處理后故障軸承溫度殘差平均值如圖6所示。

圖6 故障軸承溫度殘差平均值

由圖6可知,軸承溫度殘差平均值曲線從第375個樣本點開始上升,并于第380～385個樣本點之間突破了閾值范圍。突破閥值的區(qū)間對應(yīng)系統(tǒng)采樣時間為2021年8月19日13∶06,比系統(tǒng)的報警時間提早了2 h左右。結(jié)果證明本文方法可以實現(xiàn)電廠磨煤機早期故障預(yù)警。

6 結(jié)論

本文提出基于改進(jìn)GWO-LightGBM的磨煤機故障預(yù)警方法。該方法首先通過皮爾遜系數(shù)等方法對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;然后通過搭建并訓(xùn)練基于GWO-LightGBM的參數(shù)預(yù)測模型,由該模型預(yù)測得到當(dāng)前磨煤機正常狀態(tài)下預(yù)警參數(shù)的預(yù)測殘差值;最后以滑動窗口法處理結(jié)果作為預(yù)警閾值,實現(xiàn)對磨煤機的早期故障預(yù)警。實際案例對預(yù)警模型的驗證結(jié)果表明,該方法可以實現(xiàn)對燃煤電廠磨煤機的早期故障預(yù)警,并具有以下優(yōu)點。

①所提出的基于改進(jìn)GWO-LightGBM算法的預(yù)警模型具有更高的精度和泛化能力,MAE為0.081 5、MSE為0.011 4,相比LightGBM和SVM精度更高。

②本文預(yù)警模型能夠?qū)崿F(xiàn)磨煤機早期故障預(yù)警,降低事故概率,提高電廠運行安全性和經(jīng)濟(jì)效益,可在故障發(fā)生前2 h提前發(fā)出預(yù)警。