火電廠鍋爐設備智能故障預警方法研究

摘 要：由于火電廠鍋爐設備在高溫、高壓的惡劣環境中運行，容易出現多種故障，因此嚴重影響了設備的安全性與可靠性。為了有效預防這些故障，本文提出了一種基于振動監測技術與智能算法的故障預警方法。首先，利用數據清洗技術對振動監測數據進行預處理，消除噪聲和異常值干擾。其次，采用K-means聚類算法對預處理后的數據進行模式識別，初步分類設備運行狀態。最后，結合卷積神經網絡（CNN）對聚類后的數據進行故障類型識別。試驗結果表明，該方法能夠有效提高故障預警的準確性與實時性，為火電廠鍋爐設備的安全運行提供了可靠保障。

關鍵詞：火電廠鍋爐；智能故障預警；振動監測；頻譜分析

中圖分類號：TM 62" 文獻標志碼：A

火電廠作為電力系統中的重要組成部分，其鍋爐設備的運行環境通常具有高溫、高壓和強腐蝕等復雜特點[1]。這些惡劣的工況條件使鍋爐設備在長期運行過程中容易出現各種故障。這些故障不僅會導致設備停運和經濟損失，還可能引發嚴重的安全事故，威脅人身和設備安全。智能故障預警技術能夠利用先進的傳感器技術對潛在故障進行早期檢測和預警[2]。振動信號能夠反映設備運行狀態的動態特性，其變化通常表明設備可能存在異常或故障。

1 研究現狀

現階段的研究主要分為以下幾個方面：振動信號采集與處理，通過提高采集數據的實時性和全面性，為后續的數據分析和故障診斷提供足夠的數據參考價值[3]。在振動信號的特征提取和分析方法方面，主流方式主要包括基于快速傅里葉變換（FFT）的頻譜分析、時頻域分析、波形分析和基于小波變換的多分辨率分析等。隨著人工智能技術的不斷發展，通過智能算法對海量歷史振動數據進行學習和訓練，能夠自動識別和分類設備的故障類型，提高故障預警的準確性和魯棒性。

2 振動監測理論與設備

2.1 振動監測基本原理

振動監測技術是一種基于機械設備運行狀態監測的有效手段，其基本原理是通過安裝在設備上的振動傳感器實時采集設備在運行過程中產生的振動信號，并通過數據處理和分析方法對振動信號中的特征信息進行提取，從而識別設備可能存在的異常狀態或故障趨勢[4]。在火電廠鍋爐設備中，振動監測可以有效地檢測旋轉機械的不平衡、軸承磨損、齒輪的故障以及結構松動等問題。這些故障會導致設備振動特征參數變化，通過分析振動信號的頻率、幅值、相位等特征，可以盡早發現設備的潛在問題，為預防性維護提供依據[5]。

2.2 在線狀態監測系統

本文設計的在線狀態監測系統采用了ARM+DSP+FPGA的混合架構，可以保證高效的實時數據處理能力，其架構模型如圖1所示。

該系統集成了24位AD轉換器，能夠提供高達128ksps的高速采樣率，能精確捕捉振動信號的微小變化。高精度的24位AD轉換器可以保證信號采集的精度，能夠有效地保留振動信號的微小細節信息，避免因量化誤差導致的信號失真問題。這種高分辨率的采樣方式特別適用于監測火電廠鍋爐設備中復雜而微小的振動變化，例如軸承微小磨損引起的振動變化，或者因設備結構松動而引發的低頻振動信號。

系統的多通道實時采集功能可以同時監測多個關鍵點的振動狀態。在火電廠鍋爐設備中，由于其結構復雜且各部件間的相互影響較大，因此多通道實時采集能夠有效覆蓋整個設備的關鍵部位，保證及時發現任何局部的異常。同時系統內置大容量數據存儲器，并設計了斷點續傳功能。當網絡中斷或通信異常時，系統能夠將振動數據臨時存儲在本地存儲器中，并在網絡恢復后自動將數據上傳到數據服務器。這個設計可以提高數據傳輸的可靠性，防止數據丟失，從而保證了長期振動監測數據的完整性和連續性。

2.3 振動監測點的設置與安裝

鍋爐設備結構復雜，各部件運行狀況存在差異以及不同部件間會相互影響，因此在火電廠鍋爐設備的振動監測過程中要選擇可能產生故障或振動變化顯著的部位安裝振動傳感器，同時要盡量避開極端溫度和壓力的影響區域，選擇能夠有效捕捉振動信號且安全穩定的安裝位置。本文選擇的位置包括軸承監測、轉子監測、齒輪監測。監測點的布置如圖2所示。

3 基于K聚類與CNN算法的故障預警

3.1 數據清洗

振動監測數據往往會受到噪聲、異常值和缺失值的影響，通過使用低通濾波器或高通濾波器來消除不需要的高頻或低頻噪聲，并且在該環節中將原始信號和濾波信號進行對比，保證清洗后數據的可靠性。其中的檢驗方法是Z-score方法，設置參數的閾值為3，若數據檢驗后的均差|Zi|gt;3，則認為該數據點為異常值。

3.2 K-means聚類算法

聚類分析是一種統計數據分析方法，其主要目的是將具有相同特征的數據集中在一個組別中，形成的不同組之間的對象具有較大的差異性。在故障點分析中，K-means算法是一種無監督學習方法，可以將數據集分為K個簇。它利用迭代的方法將各點最小化到所屬簇中心的歐幾里得距離平方，并將數據集中的觀測值聚集成若干個簇，從而識別數據中的異常模式和潛在的故障區域。

該算法首先隨機確定幾個聚類中心μ1，μ2，，，，μK，其次，將數據集中的每個數據點xi分配到距離最近的中心，最后，根據每個集群中包括的數據點，按照歐幾里得公式重新計算每個簇的聚類中心，如公式（1）所示。

Ci={xi：||xi-μj||2≤||xi-μk||2，k，1≤k≤K} （1）

重復以上步驟，直到得到可接受范圍內的聚類中心。

3.3 基于K聚類與卷積神經網絡算法的故障預警

在K-means聚類分析后，每個簇代表數據的不同模式或類別。在故障檢測的場景下，不同的聚類可以對應不同的設備狀態（例如正常運行、輕微故障、嚴重故障等）。

在此基礎上，對每個聚類內的數據點來說，利用基于時頻域變換的方式提取頻譜特征，將時域或頻域的振動信號轉換為2D矩陣形式，并將其輸入CNN中進行故障識別。在本文中，設計的CNN架構包括卷積層、池化層、全連接層以及輸出層幾個部分。卷積層的作用是通過卷積核（filter）再次提取輸入數據的局部特征。通過多個卷積層可以提取數據的高階特征，可以用公式（2）表示其提取的數學原理，用來確定權重和偏置項。

（2）

式中：Zl i，j為第l層的卷積輸出；Xl-1為第 l-1層的輸入；Wl為卷積核權重；bl為偏置項。

池化層的作用是降低特征圖的維度，防止過擬合。在該部分中，使用平均池化的方法對其進行處理。全連接層可以將前面池化層的輸出展平，并通過一系列神經元進行進一步非線性組合。該環節是采用卷積層中得到的權重項、偏置項進行非線性函數構造。輸出層通常使用Softmax激活函數，將最后一層的輸出轉換為概率分布，表示各個類別（故障類型）的概率。

通過上述步驟，可以有效地利用CNN對火電廠鍋爐設備進行故障檢測和識別。利用K-means聚類分析對數據進行預處理和模式識別，再使用CNN進一步分類具體的故障類型。這種方法結合了無監督和監督學習的優點，提高了故障檢測的準確性和魯棒性。

4 模型檢驗

圖3展現了不同簇下的的數據處理與CNN算法輸出效果。其中，圖3（a）是轉子檢測數據中部分數據的處理結果，圖3（b）是齒輪檢測中部分數據的處理結果。

圖中曲線顯示了初始狀態與濾波后狀態下的振動信號隨時間的變化。濾波后狀態下的振動信號呈現平滑的波動曲線，但是其趨勢和走向同初始狀態保持一致，證明數據清洗過程較完整地保留了數據原本特征。

中間的圖表示K-means聚類算法對提取的振動特征數據的分類結果。點狀分別表示不同故障狀態的數據點，叉號表示聚類中心。聚類結果表明，利用K-means算法可以有效地將振動信號數據分為兩類，對應不同的狀態。通過聚類可以快速識別異常數據點，為后續的深度學習模型提供先驗信息。

下邊的圖為聚類后各類別的概率密度分布。橫坐標表示某個特征值范圍，縱坐標表示相應特征值的概率密度。通過概率密度分布，可以分析不同狀態下設備振動信號的特征分布，識別可能的故障模式。

與實際故障類型相比，其預警準確率分別達到了76%和78%。預測精度較高，說明該預警方法具有較強的適用性。

5 結語

本文提出的基于振動監測與智能算法的故障預警方法，通過數據清洗、K-means聚類與CNN深度學習相結合，有效提高了火電廠鍋爐設備故障預警的精度與可靠性。研究表明，振動監測技術能夠靈敏捕捉設備的異常振動信號，而智能算法則在故障識別與分類方面展現出強大的潛力。在未來工作中，可以進一步優化算法模型，提高在復雜工況下的適應性與實時性，應對其他工業應用場景。

參考文獻

[1]王鳳曲.火電廠汽輪機運行問題與應對措施[J].機械與電子控制工程，2022，4（3）：63-65.

[2]何洪，阮航.基于數據分析的設備故障預警與診斷技術在燃氣電廠的應用[J].石油科技論壇，2023，42（1）：61.

[3]崔泉源，邱倍良，華俊娟，等.機電設備振動測試系統設計[J].工程學研究與實用，2024，5（11）：197-199.

[4]宮文峰，陳輝，張澤輝，等.基于改進CNN-GAP-SVM的船舶電力變換器快速故障診斷方法[J].計算機集成制造系統，2022，28（5）：1370.

[5]付海燕.振動監測在轉動設備維護中的應用分析[J].機械與電子控制工程，2024，6（13）：82-84.