高效能火电厂DCS故障预测与诊断系统的制作方法

本发明涉及火电厂故障预测，尤其涉及高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统。

背景技术：

1、火电厂的运行效率和可靠性极大地依赖于其关键设备，如电气系统和液压系统的稳定性，传统的故障诊断方法主要依赖于周期性的物理检查或基于简单阈值的监控系统，这些方法存在以下不足：

2、反应时间延迟：传统系统通常在故障发生后才能检测到问题，这导致了处理延迟，增加了设备损坏的风险和维修成本。

3、准确性不足：依赖于简单阈值的方法无法准确识别复杂故障模式，特别是在液压系统和电气系统中，故障往往表现为微妙的信号变化，容易被忽视。

4、数据利用不充分：现有技术未能充分利用收集的大量数据进行深入分析，从而无法预测故障或提供维护建议，导致数据的潜在价值未被完全挖掘。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统。

2、高效能火电厂dcs故障预测与诊断系统，包括以下模块：

3、数据采集模块：收集火电厂中电气设备和液压系统的运行数据，包括电磁信号和压力脉冲数据；

4、信号分析模块：

5、电磁信号分析子模块：对从电气设备收集的电磁信号进行实时分析，以检测信号的异常变化，预测潜在电气故障；

6、压力脉冲分析子模块：对液压系统的压力脉冲数据进行监测和分析，以识别液压系统中的泄漏或阻塞，预测潜在液压故障；

7、故障输出模块：在检测到电气故障、液压故障信号并分析故障原因和故障类型后，提供诊断结果。

8、进一步的，所述数据采集模块具体包括：

9、电磁信号采集装置：配置在电气设备上，电气设备包括变压器、电机和开关设备，电磁信号采集装置采用传感器连续监测和记录电磁波形变化，并自动调整采样频率以适应设备运行状态的变化，捕捉异常电磁信号；

10、压力脉冲采集装置：安装在液压系统关键部位，关键部位包括液压管路、阀门和泵系统，使用压力传感器实时监测压力波动，压力脉冲采集装置记录短时压力脉冲和长期压力趋势，用以分析液压系统中的泄漏、阻塞。

11、进一步的，所述电磁信号分析子模块具体包括：

12、获取数据采集模块采集的电气设备的电磁信号；

13、对收集到的电磁信号进行初步处理，包括去噪、标准化和时间窗切割；

14、应用奇异值分解svd：将预处理后的电磁信号矩阵提交给奇异值分解处理，svd将信号矩阵分解为几个矩阵的乘积，即u、σ和v*，其中σ包含所有奇异值，奇异值代表数据的能量分布和特征；

15、奇异值分析：分析σ中的奇异值，确定信号的主成分，通过设定阈值或使用历史数据建立奇异值的正常范围，实时监测当前信号的奇异值是否出现异常变化；

16、异常检测与故障预测：当检测到奇异值偏离正常范围时，认为是信号异常，预示着潜在故障，将根据异常的类型和严重性，使用预先训练的模型来预测故障类型。

17、进一步的，所述应用奇异值分解svd具体包括：

18、信号矩阵构建：将电气设备收集到的电磁信号排列转换为时间序列数据，将时间序列数据转换成一个矩阵形式x，将连续采集的信号分段，每段包含n个数据点，并将信号分段并排放置形成m×n的矩阵，其中m是段的数量；

19、执行奇异值分解：矩阵x通过svd分解为三个矩阵的乘积：

20、x＝u∑vt，其中，u和v是正交矩阵，∑是对角矩阵，对角线上的元素是奇异值，按从大到小的顺序排列，表示数据中的能量分布；

21、所述奇异值分析还包括：

22、能量分析：奇异值的大小表示数据中相应成分的“能量”或“重要性”，通过分析奇异值的大小，了解数据的主变量和结构；

23、累积能量贡献：计算排序靠前的奇异值的累积贡献来确定数据中有多少百分比的信息(能量)可被主要成分所解释；

24、确定保留的成分数：根据需求，设定一个阈值来决定保留多少成分设定累积贡献达到90％以上的成分被保留；

25、信息损失最小化：在选择保留的成分数量时，权衡信息保留与计算复杂性；

26、利用保留的主成分进行后续分析：使用保留的主成分，重构近似信号，若选择保留前k个成分，则重构的信号xk表示为：

27、其中uk,∑k,和vk分别是原矩阵u,∑和v的前k列或行；

28、在实时监测或故障预测中，通过比较实时数据的奇异值与正常情况下的奇异值，识别出偏离正常范围的情况，指示存在潜在问题或故障。

29、进一步的，所述使用预先训练的模型来预测故障类型中的预先训练的模型采用支持向量机svm模型，具体如下：

30、构建特征向量：从矩阵∑中提取排序靠前的多个奇异值作为特征向量；

31、svm模型训练：通过核函数将数据映射到高维空间，在高维空间中寻找最佳分割平面，对于电磁信号数据，核函数采用径向基rbf核；

32、svm模型进行分类的形式表示为：

33、其中，w是分割超平面的法向量，b是偏置项，ξi是松弛变量，用于处理非线性可分的情况，c是正则化参数，控制模型的复杂性和对误差的容忍度，对于每个训练样本(xi,yi)，svm的目标是最大化边界，同时使分类错误最小化，使用交叉验证来选择最佳的c值和核函数参数；

34、使用提取的奇异值特征和标签数据训练svm模型。

35、进一步的，所述压力脉冲分析子模块包括利用动态时间弯曲dtw分析不同时间点的压力脉冲数据，找出最小弯曲代价路径，识别出在不同操作速度下发生的微泄漏或阻塞，结合贝叶斯网络进行概率推断，根据当前和历史数据估算出故障发生的概率。

36、进一步的，所述利用动态时间弯曲dtw分析不同时间点的压力脉冲数据包括将实时采集的压力脉冲数据与历史数据(正常和已知故障情况的数据)进行比较，使用dtw算法计算实时数据和每个历史数据之间的相似度，dtw通过动态调整时间序列中的点以最小化两个序列之间的总距离，找到最佳匹配路径，计算方式如下：

37、其中，a和b是两个时间序列，ai和bj是序列中的点；

38、泄漏和阻塞检测：分析dtw得出的最小弯曲代价路径，若与已知故障模式(泄漏或阻塞)的路径相似度高，或与正常运行模式的路径有差异，即认为存在问题。

39、进一步的，所述结合贝叶斯网络进行概率推断包括构建贝叶斯网络模型，建立一个贝叶斯网络，其节点包括各种故障(无故障、泄漏、阻塞)以及影响故障的因素(压力波动、操作条件等)，边表示节点之间的概率依赖关系；

40、定义条件概率表cpt，基于历史数据，描述各因素与故障之间的关系；

41、将从dtw分析得到的实时数据特征(最小弯曲代价路径的度量)输入到贝叶斯网络中，利用贝叶斯网络计算在当前观测数据下各种故障的后验概率，根据计算出的故障概率，生成预警，指示维护团队检查或采取措施。

42、进一步的，所述最小弯曲代价路径的计算包括：

43、构建成本矩阵：设有两个时间序列a和b，为a和b创建一个m×n的矩阵，其中m和n分别是两个序列的长度，矩阵的每个元素d(i,j)表示序列a中第i个点和序列b中第j个点之间的距离，使用欧几里得距离来计算；

44、填充累积成本矩阵：使用动态规划方法填充累积成本矩阵d，每个元素d(i,j)的值是基于其相邻元素(左侧、上方和左上方)的最小值加上当前成本d(i,j)：

45、d(i,j)＝d(i,j)+min(d(i-1,j),d(i,j-1),d(i-1,j-1))；

46、追踪最小代价路径：从矩阵的右下角d(m,n)开始，选择代价最小的路径追溯到左上角d(1,1)，该路径即两个时间序列之间的最小弯曲代价路径。

47、进一步的，所述后验概率计算表示为：其中，p(f|e)是在观测到证据e后故障f的后验概率，p(f)是故障f的先验概率，基于历史数据统计得出，p(e|f)是在假设故障f发生的情况下观测到证据e的概率，通过分析历史相似事件中的数据得出，p(e)是观测到证据e的总概率，是对所有可能故障类型的p(e|f)·

48、p(f)的求和：p(e)＝∑f p(e|f)·p(f)。

49、本发明的有益效果：

50、本发明，通过结合动态时间弯曲(dtw)和贝叶斯网络，能够更精确地识别和分析火电厂液压系统中的细微异常，dtw能够有效地比较压力脉冲数据的时间序列，即使在操作条件发生变化时也能准确匹配波形，识别出微小的泄漏或阻塞，贝叶斯网络则用于根据历史和当前数据分析故障发生的概率，提高了诊断的准确性。

51、本发明，利用奇异值分解(svd)和支持向量机(svm)对电气设备的电磁信号进行深入分析，使得系统能够在故障发生的早期阶段就检测到潜在问题，奇异值分析帮助确定信号的主成分，而svm利用这些成分进行故障类型的精确预测，从而在问题严重化前提前采取措施。