摘要：針對(duì)電廠設(shè)備故障診斷問題，進(jìn)行了基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的研究。利用支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）等技術(shù)，開發(fā)了一種高效的故障診斷系統(tǒng)。研究首先進(jìn)行了數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理，然后通過特征選擇和提取，構(gòu)建并優(yōu)化了機(jī)器學(xué)習(xí)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：系統(tǒng)在故障診斷的準(zhǔn)確率、召回率和F1值等方面均達(dá)到了95%以上的指標(biāo)，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法。研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于引入了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并結(jié)合電廠設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，提升了診斷系統(tǒng)的可靠性和實(shí)時(shí)性。研究成果為電廠設(shè)備的故障診斷提供了一種有效解決方案，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)故障診斷支持向量機(jī)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TP18

ResearchonPowerPlantEquipmentFaultDiagnosisSystemBasedonMachineLearning

XUEWei

DatongVocationalandTechnicalCollegeofCoal，DatongCity，ShanxiProvince，037000China

Abstract：Inviewoftheproblemofpowerplantequipmentfaultdiagnosis，researchbasedonMachineLearningmethodisconductedinthisarticle.AnefficientfaultdiagnosissystemisdevelopedbyusingtechnologiessuchasSupportVectorMachine（SVM）andConvolutionalNeuralNetwork（CNN）.Intheresearch，datacollectionandpreprocessingarefirstcarriedout，andthenthemachinelearningmodelisconstructedandoptimizedthroughfeatureselectionandextraction.Experimentalresultsshowthatthesystemhasreachedmorethan95%indicatorsintermsoffaultdiagnoCfX1aTrRrUpdCampCWA3KjQKau0auXvG//vzod8peKE=sisaccuracy，recallrateandF1value，whichissignificantlybetterthantraditionalmethods.TheinnovationoftheresearchliesintheintroductionofDeepLearningtechnology，combinedwithactualoperatingdataofpowerplantequipment，toimprovethereliabilityandreal-timeperformanceofthediagnosticsystem.Theresearchresultsprovideaneffectivesolutionforfaultdiagnosisofpowerplantequipmentandhaveimportantapplicationvalue.

KeyWords：MachineLearning;Faultdiagnosis;SupportVectorMachine;ConvolutionalNeuralNetwork

隨著電力需求增長(zhǎng)，電廠設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行變得關(guān)鍵[1]。然而，設(shè)備長(zhǎng)期運(yùn)行難免出現(xiàn)故障，傳統(tǒng)診斷方法效率低且難以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。因此，利用先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的故障診斷成為研究熱點(diǎn)[2-4]。設(shè)備故障不僅降低生產(chǎn)效率，還可能引發(fā)安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，預(yù)測(cè)并預(yù)防故障，提高電廠安全性和經(jīng)濟(jì)效益[5]。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的診斷系統(tǒng)能提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，降低維護(hù)成本，延長(zhǎng)設(shè)備壽命。

本研究旨在開發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電廠設(shè)備故障診斷系統(tǒng)，使用支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）分析設(shè)備數(shù)據(jù)，建立高效診斷模型。具體目標(biāo)包括高效采集與預(yù)處理數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型，提高診斷準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性和可靠性，為電廠故障診斷提供可行方案。

1研究方法

1.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)來源包括傳感器數(shù)據(jù)、歷史故障記錄和設(shè)備運(yùn)行日志。通過溫度、振動(dòng)、電流傳感器等實(shí)時(shí)記錄數(shù)據(jù)。采集的數(shù)據(jù)通常包含噪聲和缺失值，因此需要進(jìn)行預(yù)處理。其步驟具體如下。

（1）數(shù)據(jù)清洗：移除異常值，使用中位數(shù)填補(bǔ)法或插值法處理缺失數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)平滑：采用移動(dòng)平均法或高斯濾波減少噪聲干擾。

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：使用Z-score方法將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使每個(gè)特征均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。公式如下：

式（1）中：為原始數(shù)據(jù)；為均值；為標(biāo)準(zhǔn)差。

1.2特征選擇與提取

通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障機(jī)理，確定潛在的故障特征，如溫度變化率、振動(dòng)頻譜特征和電流波動(dòng)等。然后，使用統(tǒng)計(jì)分析和信號(hào)處理方法提取關(guān)鍵特征。

（1）時(shí)域特征提?。禾崛【?、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等常規(guī)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，反映數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)屬性。

（2）頻域特征提?。菏褂每焖俑道锶~變換（FastFourierTransform，F(xiàn)FT）將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，提取主頻率、頻譜能量等特征。FFT的計(jì)算公式如下：

式（2）中：為頻域信號(hào)；為時(shí)域信號(hào)；為信號(hào)長(zhǎng)度。

（3）時(shí)頻域特征提?。翰捎眯〔ㄗ儞Q（WaveletTransform）提取時(shí)頻域特征，可以捕捉信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的變化。小波變換公式為：

式（3）中：為小波系數(shù)；為母小波函數(shù)；和分別為尺度和平移參數(shù)。

1.3機(jī)器學(xué)習(xí)模型的選擇與構(gòu)建

本研究采用SVM和CNN兩種模型。SVM是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，適用于小樣本和高維數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建最優(yōu)超平面來最大化間隔。SVM的決策函數(shù)為：

式（4）中：為拉格朗日乘子；為類別標(biāo)簽；為核函數(shù)；為偏置項(xiàng)。

CNN是一種深度學(xué)習(xí)模型，特別適用于處理圖像和時(shí)序數(shù)據(jù)。CNN通過卷積層提取特征，池化層降維，全連接層分類。卷積操作的公式為：

池化操作通常采用最大池化或平均池化，其公式分別為：

1.4模型訓(xùn)練與優(yōu)化

將數(shù)據(jù)集按8∶2比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。SVM模型采用梯度下降法優(yōu)化參數(shù)。CNN模型使用反向傳播（Backpropagation）和隨機(jī)梯度下降（stotaNHaez7Uow9THotFpxB5YPeBHLF3XWDu3WE1bPpcKR/s=sticgradientdescent，SGD）進(jìn)行訓(xùn)練，損失函數(shù)選用交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss）。

使用交叉驗(yàn)證和超參數(shù)調(diào)優(yōu)優(yōu)化模型性能。SVM模型調(diào)節(jié)核函數(shù)類型和正則化參數(shù)，CNN模型調(diào)節(jié)卷積層、全連接層數(shù)量及學(xué)習(xí)率等超參數(shù)。最后，用測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)估模型性能，指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）、精確率（Precision）和F1值等。各指標(biāo)公式如下：

式（8）到式（11）中：為真正例；為真負(fù)例；為假正例；為假負(fù)例。

2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集描述

本研究通過實(shí)際電廠實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于機(jī)器學(xué)習(xí)的設(shè)備故障診斷系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、鍋爐和變壓器等關(guān)鍵設(shè)備，配備溫度、振動(dòng)、電流傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)行狀態(tài)。數(shù)據(jù)通過高精度采集器定期采集并存儲(chǔ)在MySQL數(shù)據(jù)庫中。

硬件環(huán)境包括傳感器、數(shù)據(jù)采集器、多通道同步采集設(shè)備、高性能計(jì)算服務(wù)器和NVIDIAGPU。軟件環(huán)境包括Linux（Ubuntu20.04）、Python（NumPy、Pandas、SciPy）、scikit-learn（SVM）、TensorFlow和Keras（CNN）以及MySQL。

數(shù)據(jù)集包含100000條記錄，80000條用于訓(xùn)練，20000條用于測(cè)試，涵蓋多種故障類型且樣本均衡。

2.2實(shí)驗(yàn)步驟

實(shí)驗(yàn)步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練與測(cè)試、結(jié)果分析等。

2.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

包括數(shù)據(jù)清洗（移除噪聲和異常值，填補(bǔ)缺失值），標(biāo)準(zhǔn)化（使用Z-score），以及數(shù)據(jù)分割（訓(xùn)練集80%，測(cè)試集20%）。特征提取與選擇：包括時(shí)域特征（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等），頻域特征（使用FFT提取頻譜特征），時(shí)頻域特征（采用小波變換提取時(shí)頻特征）。

2.2.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化

SVM模型使用RBF核函數(shù)，網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證優(yōu)化超參數(shù)；CNN模型包括卷積層、池化層和全連接層，使用反向傳播和隨機(jī)梯度下降進(jìn)行訓(xùn)練，并調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率和批次大小等超參數(shù)。

2.2.3模型測(cè)試與評(píng)價(jià)

使用測(cè)試集進(jìn)行模型測(cè)試，計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1值、ROC曲線及其AUC值，全面評(píng)估模型性能，驗(yàn)證其實(shí)際應(yīng)用中的有效性和可靠性。通過這些指標(biāo)分析和比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果，驗(yàn)證研究方法和模型的優(yōu)越性。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集如圖1所示，包含多種故障類型。SVM模型參數(shù)通過網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證優(yōu)化，采用RBF核函數(shù)，Gamma為0.01，懲罰參數(shù)C為1.0。CNN模型參數(shù)通過實(shí)驗(yàn)優(yōu)化，輸入層形狀為（64，64，3）；Conv2D層1有32個(gè)3×3卷積核，激活函數(shù)為ReLU；MaxPooling2D層1為2×2池化；Conv2D層2有64個(gè)3×3卷積核，激活函數(shù)為ReLU；MaxPooling2D層2為2×2池化；Dense層1有64個(gè)神經(jīng)元，激活函數(shù)為ReLU；輸出層有10個(gè)神經(jīng)元，激活函數(shù)為Softmax。SVM和CNN模型在不同評(píng)價(jià)指標(biāo)下的表現(xiàn)如表1-2所示。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電廠設(shè)備故障診斷系統(tǒng)在準(zhǔn)確率、召回率、精確率和F1值等指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)異，尤其是CNN模型優(yōu)于SVM模型，顯示深度學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜故障診斷任務(wù)時(shí)更準(zhǔn)確穩(wěn)定。短路故障診斷表現(xiàn)最佳，因其特征在傳感器數(shù)據(jù)中顯著且易識(shí)別；過振動(dòng)故障診斷性能較低，因其特征隱蔽復(fù)雜，難以提取識(shí)別。未來研究需優(yōu)化特征提取和模型構(gòu)建，以提高過振動(dòng)故障診斷能力。

4結(jié)論

本研_{pAA6rljwBKsHsMEW+hxRzm2bi2TbozVO4g3hLSlBwXs=}究提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電廠設(shè)備故障診斷系統(tǒng)，并評(píng)估了SVM和CNN模型的性能。結(jié)果顯示，CNN模型在準(zhǔn)確率、召回率、精確率和F1值方面優(yōu)于SVM，尤其在復(fù)雜故障識(shí)別上表現(xiàn)出色。通過SVM和CNN算法，利用設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，顯著提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，為傳統(tǒng)專家經(jīng)驗(yàn)和定期維護(hù)方法提供了有力補(bǔ)充。

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