當齒輪箱發(fā)生輕微故障時，若人工定檢不能及時發(fā)現(xiàn)，小故障會伴隨著風機繼續(xù)運轉(zhuǎn)，增加齒輪箱負荷，最終導致卡死、串軸、斷裂等嚴重故障，給風場帶來巨大的維修成本。

在政策驅(qū)動下，我國的風電行業(yè)已由快速發(fā)展逐步轉(zhuǎn)向穩(wěn)定、市場化發(fā)展。相較于較水電、光伏等新能源，風電行業(yè)的信息化較為成熟，因而具備較好的智能化條件和基礎(chǔ)。其中，基于風場采集的SCADA數(shù)據(jù)進行故障診斷、故障預(yù)測建模，已成為風電行業(yè)的重要趨勢。

在典型的大部件中，風力發(fā)電機齒輪箱，亦稱變速箱，作為將葉輪轉(zhuǎn)速提速為發(fā)電機所需轉(zhuǎn)速的重要部件，在雙饋式風力發(fā)電機中應(yīng)用廣泛。

當齒輪箱發(fā)生輕微故障時，若人工定檢不能及時發(fā)現(xiàn)，小故障會伴隨著風機繼續(xù)運轉(zhuǎn)，增加齒輪箱負荷，最終導致卡死、串軸、斷裂等嚴重故障，給風場帶來巨大的維修成本。

如果能通過數(shù)據(jù)及時發(fā)現(xiàn)齒輪箱的運行異常并實時報警，對于降低風機嚴重故障風險，提高風場發(fā)電效率具有重要意義。

文：天數(shù)潤科 劉楊

齒輪箱數(shù)據(jù)概述

風力發(fā)電機的故障診斷、故障檢測方面，常使用的數(shù)據(jù)有SCADA、CMS等數(shù)據(jù)。

SCADA作為集控系統(tǒng)的組成部分，其數(shù)據(jù)存儲、提取、建模的過程較為容易。通常，對齒輪箱的測點包括齒輪箱油溫、齒輪箱振動、齒輪箱軸轉(zhuǎn)速、齒輪箱軸承溫度等。

CMS通過采集高頻振動數(shù)據(jù)，結(jié)合時域與頻域的分析，給出齒輪箱振動異常的原因與是否需要停機維修的判斷。

本次建模使用的數(shù)據(jù)為10s級別的SCADA數(shù)據(jù)，包含以上提及的SCADA數(shù)據(jù)特征。

建模思路

由于SCADA數(shù)據(jù)中齒輪箱的測點數(shù)較少，難以完全描述齒輪箱的運行狀況，同時數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，部分風機數(shù)據(jù)的時間間隔為12s，導致瞬時采樣點數(shù)據(jù)時間戳不一致。針對這種情況，采用數(shù)據(jù)聚合的方法，將不同時間間隔的數(shù)據(jù)統(tǒng)一聚合為2min級別數(shù)據(jù)，提取每個特征在該段時間內(nèi)的平均值、最小值、最大值。

采用聚合方式提取的數(shù)據(jù)，存在嚴重的線性相關(guān)，使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計學習方法（不包含樹模型）會引入較大的誤差，因此需要一層濾波，從原始的聚合數(shù)據(jù)中提取深層特征，同時需要確保這些特征可以較好地還原數(shù)據(jù)。因此模型使用降噪自編碼器作為自動進行特征提取的工具。

按照2min的時間跨度聚合的數(shù)據(jù)較風電行業(yè)常用的10min級別數(shù)據(jù)，其時序特征較為明顯。尤其在溫度等特征方面，2min級別數(shù)據(jù)中描述了詳細溫度的變化特征，能夠較好的反應(yīng)風機運行過程中真實發(fā)生的工況。因此，在故障預(yù)測方面，采用基于LSTM架構(gòu)的模型，以有效預(yù)測齒輪箱健康狀況。

訓練數(shù)據(jù)的標注方面，風場提供了齒輪箱故障發(fā)生的時間，將故障發(fā)生前一周的數(shù)據(jù)均標記為故障數(shù)據(jù)，同時選取一部分的齒輪箱未發(fā)生損壞的風機數(shù)據(jù)，以標簽0作為正常風機的標注，用以訓練模型。

首先，針對SCADA數(shù)據(jù)，進行按照時間聚合的數(shù)據(jù)操作；其次，構(gòu)建降噪編碼器模型，通過處理后的數(shù)據(jù)訓練編碼部分和解碼部分，自動地使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取2min級別數(shù)據(jù)的深層特征；最后，通過數(shù)據(jù)標簽訓練LSTM，輸入編碼后的結(jié)果，輸出為風機在該時間段內(nèi)是否發(fā)生故障的預(yù)測結(jié)果。

所有的算法開發(fā)與部署皆基于SkyAXE高速運算平臺開發(fā)。

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模型算法說明

降噪自編碼器（Denoising AutoEncoder）是一種較為魯棒的自動特征提取模式，通過在編碼前對數(shù)據(jù)引入噪聲（通常為高斯噪聲）破壞原始的數(shù)據(jù)分布，再通過編碼-解碼過程還原未加入噪聲的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)類似濾波（filter）后自動提取特征的過程。

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通過引入噪聲，破壞原始數(shù)據(jù)的標準分布后，再通過數(shù)據(jù)將其還原，模擬了人類對破損圖像自動補全的過程，充分利用數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，自動提取數(shù)據(jù)的深層特征，在大批量數(shù)據(jù)的特征提取方面，其效果較傳統(tǒng)的PCA降維方法都有顯著地提升，且具有較高的魯棒性。反映于模型中，可看到其對聚合之后特征的還原效果較好，因此可將編碼器部分作為LSTM網(wǎng)絡(luò)的前半部分，對原始特征進行預(yù)處理：

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LSTM通過引入Cell的結(jié)構(gòu)，可記憶在時間序列上有所間隔的數(shù)據(jù)特征，在自然語言處理、視頻分析、信號分析等方面已有大量成熟應(yīng)用。其結(jié)構(gòu)不在贅述。

模型架構(gòu)

模型整體架構(gòu)為降噪自編碼器的編碼部分后接LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建模型需要以下幾個步驟：

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Step 1：訓練自編碼器

由于降噪自編碼器屬于無監(jiān)督學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即不需要外部的標簽來訓練。輸入輸出均為原始特征。訓練中仍然采用批量訓練方法，此時不需要關(guān)注聚合數(shù)據(jù)的故障與否，將全部數(shù)據(jù)進行訓練即可得到能夠自動提取深層特征的編碼器；

Step 2：構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)

由于數(shù)據(jù)量較大，LSTM模型的堆疊Cell數(shù)量較多，網(wǎng)絡(luò)較深，容易產(chǎn)生梯度爆炸或梯度消失的問題。采用批標準化（Batch Normalization）對每一層的輸出進行標準化，解決梯度傳播的問題。同時，為了避免模型過擬合，在LSTM層和全連接層中，均使用了Dropout，降低過擬合的概率。構(gòu)建起多層的LSTM網(wǎng)絡(luò)后，接收編碼器提取的深層特征；

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Step 3：訓練模型

使用降噪編碼器提取的深層特征作為LSTM的數(shù)據(jù)，故障與否作為標簽，訓練LSTM模型。從訓練誤差的下降來看，模型具有較好的穩(wěn)健性，誤差可穩(wěn)定的下降：

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Step 4：

模型測試

測試數(shù)據(jù)集為未用于訓練的同風場其他幾臺風機數(shù)據(jù)，運行正常的風機沒有報出故障，誤報率接近于0。而故障風機主要呈現(xiàn)以下兩種故障模型：

（1）突發(fā)故障

可能是由于瞬時風速過大，符合較大而導致的突發(fā)故障。模型在故障發(fā)生前并無給出明顯的征兆，在系統(tǒng)報警的較近時間段才報出異常，此時風機可能已經(jīng)處于齒輪箱故障發(fā)生的臨界點，需要緊急停機進行維修；

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（2）漸變故障

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此類故障在發(fā)生前一段時間，模型已給出一些警報，此時對齒輪箱進行人工檢查或維修，可以避免因嚴重故障導致的齒輪箱徹底更換，降低維修成本，提高風場的運營效率。

總結(jié)

齒輪箱是雙饋式風力發(fā)電機的重要部件，其發(fā)生嚴重故障后更換齒輪箱的維修成本極高。若能盡早發(fā)現(xiàn)齒輪箱的損壞，并進行及時的維修，對于指導現(xiàn)場人員作業(yè)，實現(xiàn)智能化運營具有重要意義。

雖然模型有效地解決了該風場的離線數(shù)據(jù)問題，但在實際部署過程中，還需要考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量、速度等因素，對模型參數(shù)進行不斷修正，以提高預(yù)警的準確率。

隨著風場信息化程度的不斷提高，智能化必然成為風電行業(yè)未來的發(fā)展方向。引入AI的建模方法，將有助于提高模型的預(yù)測準確率，降低誤報率，為業(yè)主帶來真實的經(jīng)濟價值。