2. 华北电力大学控制与计算机工程学院, 河北 保定 071000
2. School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071000, China
0 引言
在明确的碳达峰、碳中和目标之下，风力发电将成为清洁能源增长的主力之一，发展势头强劲[1]。但风电机组通常安装在偏远的郊区或沿海地区，受环境条件影响大[2]，故障停机时有发生，运行维护成本相对较高。齿轮箱是风电机组传动系统的关键设备，平均停机维护时间最长，维修成本也偏高[3]，对其进行状态监测能够尽早发现潜在故障，降低故障频率，从而节约运维成本。
风电机组齿轮箱状态监测方法包括油液分析[4]、声发射分析[5]、振动信号分析[6]以及使用数据采集和监督控制(supervisory control and data acquisition，SCADA)系统的离散数据进行分析等方法。因具备无需额外加装传感器、数据记录丰富、成本低廉等优势，近期，基于SCADA数据的风电机组状态监测研究颇多。部分学者通过建立回归模型的方法实现风电机组状态监测。王梓齐等[7]运用正常行为建模方法计算出齿轮箱油池温度残差，通过观察残差相对熵概率分布的差异，对齿轮箱的运行状态进行实时监测；YANG等[8]基于多输入群体智能和支持矢量回归方法，预测得到齿轮箱油温，根据残差的趋势线，实现齿轮箱状态监测。上述研究在状态监测问题中取得了一定效果。但是，状态监测结果受选取目标变量的影响较大，且难以综合描述设备运行状态。
自编码网络具有无监督学习的优势，可同时计算多个变量的重构误差，形成综合状态监测指标。近年来，部分研究使用自编码网络进行风电机组状态监测：ZHAO等[9]通过将网络重构误差与自适应阈值进行比较，完成对齿轮箱的状态监测任务，但自编码网络的输入仅为截面SCADA数据，未能融合数据的时间信息；苏连成等[10]将数据时间特征引入自编码网络，有效提升了风电机组发电机和齿轮箱的状态监测精度，但在使用面板SCADA数据时，仅将多个时刻的数据首尾相连形成一列，未考虑输入数据的时序性，状态监测精度不高。
循环神经网络及其变体可以有效提取数据的时间特征，在时间序列预测问题中得到了应用。黄婷婷[11]等使用LSTM神经网络预测模型，对股价指数数据进行预测；黄荣舟[12]等基于LSTM网络的时序数据预测模型，对风电机组齿轮箱油温进行预测，通过观察预测值与实际值残差的动态变化进行状态监测。
综上所述，受网络结构限制，常规自编码网络未能充分使用面板SCADA数据的时间特征，而循环神经网络能够提取数据的时间特征。结合上述研究的优势，对常规自编码网络进行了改进，在编码层使用一维卷积网络级联双向长短时记忆网络，序贯提取SCADA数据的空间及时间特征，提升了状态监测效果；通过观察重构误差各分量的贡献率，可以实现故障分析。
1 时空自编码网络本文提出的时空自编码(spatial-temporal autoencoder，STAE)网络是以自编码网络为整体框架，使用1维卷积网络级联双向长短时记忆网络作为编码层的神经网络。下面对STAE网络所用的基础算法和框架结构进行介绍。
1.1 基础算法自编码(autoencoder，AE)网络具有无监督学习的特性，可以从无标注的数据中学习特征，常用在目标识别[13]、入侵检测[14]、故障诊断[15]等方面。AE网络的基础结构如图 1所示。
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| 图 1 自编码网络结构图 Fig.1 AutoEncoder network structure |
如图 1所示，AE网络一般由输入层、隐藏层及输出层三部分构成，它以输入数据作为学习目标，通过编码和解码两个阶段，重构输入数据。在模型训练时，AE通过梯度下降算法迭代运算，使重构误差取得最小值。
AE网络的重构误差是指网络输出层重构数据与实际SCADA数据之间的欧氏距离，计算公式如下：
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(1) |
式中，x为输入SCADA数据，
卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)内部通常包含多个卷积核，每个卷积核由可学习的权重值和偏差组成[16]。训练时，初始权重值通过随机初始化给出，偏差置0，均使用反向传播算法自适应优化。
1卷积神经网络(1-dimension convolutional neural network，1DCNN)是一种形式简单的卷积神经网络，适用于1维数据的特征提取，运算原理如下：
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(2) |
式中，xi为第i行数据向量，wk为第k个卷积核的权重向量，与xi维度相同，⊗为点积运算，bk为第k个卷积核的偏置，fa为激活函数，yik为第k个卷积核的第i个输出向量。
长短时记忆(long short term memory，LSTM) 网络主要由输入门it、忘记门ft、输出门ot及记忆细胞ct四部分组成，可以对时间序列中的关键信息进行传递与更新，充分使用数据的时间信息[17]。
双向长短时记忆(bidirectional-long short term memory，Bi-LSTM)网络是LSTM网络的一种变体，包含前向LSTM和后向LSTM两部分，可以捕捉数据的双向联系，学习到更为丰富的时间特征[18]。因此，在处理时序数据时，Bi-LSTM网络往往能取得比LSTM网络更好的效果。Bi-LSTM网络的结构如图 2所示。
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| 图 2 双向长短时记忆网络结构图 Fig.2 Bi-LSTM network structure |
由图 2可知，Bi-LSTM网络的输出是由前向输出hf和后向输出hb组成，可以表示为
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(3) |
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(4) |
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(5) |
式中，xt为t时刻Bi-LSTM网络的输入，ht为t时刻Bi-LSTM网络的输出，[ ]为向量拼接符号，b为Bi-LSTM网络的偏置。
1.2 提出的STAE网络常规AE网络的编码层通常为全连接层，对数据特征的空间性、时间性均不敏感。结合AE网络无监督学习及数据重构的特性和1DCNN、Bi-LSTM网络在数据特征提取方面的优势，本文提出了STAE网络，框架结构如图 3所示。其中，图 3(a)为STAE与AE网络的对应关系，图 3(b)介绍了STAE网络特征提取过程。
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| 图 3 STAE网络框架结构 Fig.3 The framework of STAE network |
如图 3(a)所示，提出的STAE网络为非对称结构的自编码网络，使用1DCNN级联Bi-LSTM作为编码层；解码层为全连接Dense层，对提取特征进行解码重构。
图 3(b)为STAE网络特征提取过程和数据重构细节。数据输入后，首先进行数据扩充，以t时刻的实际数据作为主体，以t时刻前的一段历史数据作为辅助。
STAE网络编码层中，使用1DCNN和Bi-LSTM序贯提取数据的空间及时间特征。其中，1DCNN提取数据间的空间特征，将输入数据压缩为若干列时序数据；Bi-LSTM提取数据中的时间特征。为提升网络的鲁棒性，避免出现过拟合现象，Bi-LSTM后接Dropout层，随机去掉部分神经元。经过Dropout层及Flatten层对数据进行处理，形成包含单维1×M个元素的时空特征数据。
STAE网络解码层中，使用Dense层对时空特征进行解码，得到重构后的t时刻SCADA数据。网络重构误差是指网络输出与t时刻实际数据之间的欧式距离。
STAE网络通过综合考虑SCADA数据的时间与空间关系，提升了常规自编码网络的特征提取能力，可在无监督方式下对齿轮箱进行状态监测。
2 风电齿轮箱状态监测流程本文通过正常行为建模方法[19]完成对风电机组齿轮箱的实时状态监测。根据数据源的不同，将状态监测分为离线阶段与在线阶段，如图 4所示。其中，ECDF(emperical cumulative density function)表示经验累积分布函数; a为预警阈值; RE(reconstruction error)为重构误差。
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| 图 4 状态监测流程图 Fig.4 Flow chart of condition monitoring |
本文采用的状态监测流程可分为5个步骤：
1) 数据预处理。首先，将数据缺失段及异常采样点去除；其次，根据需要选择合适的变量作为研究对象；随后，将数据进行归一化处理。
2) STAE模型训练。离线阶段，将系统正常状态下SCADA历史数据经过数据预处理后，送入搭建好的STAE网络模型进行训练，并将模型的网络参数保存。
3) 确定预警阈值。累积分布频率曲线[20]能够直观完整地描述重构误差的概率分布。离线阶段，通过对齿轮箱正常状态下的重构误差统计分析，选取累积分布频率99.9%时对应的重构误差作为预警阈值。
4) 齿轮箱在线状态监测。在线阶段将实时SCADA数据经过预处理后，送入离线阶段训练好的STAE网络。若连续n个时刻的重构误差大于设定阈值，则表明风电机组齿轮箱存在潜在故障，发出故障报警信号。
5) 故障原因分析。将故障信号对应的重构误差保存，计算各分量的贡献率，确定引起故障的主要参数；观察各分量贡献率的变化情况，对故障原因进行推理。
3 实例验证本文实例为河北省某风场一台1500 kW额定功率的风电机组，切入风速3 m/s，切出风速25 m/s，SCADA数据采样间隔1 min。该机组于2017年11月17日8∶ 31发生故障导致停运，故障原因是齿轮箱油池温度高于上限值70 ℃。
3.1 数据预处理从SCADA系统数据库中导出2017年8月16日0∶ 00至11月17日8∶ 31(故障发生前3个月)的风电机组运行数据。剔除数据中有功功率小于等于0 kW、风速小于3 m/s、风速大于25 m/s以及记录不完整的数据。
剔除记录异常数据后，进行齿轮箱相关状态变量的选择。风电机组齿轮箱的运行状态容易受到多种因素影响。首先，根据测点位置选取5个齿轮箱直接相关的变量，包括：齿轮箱滤网前油压、齿轮箱入口油压、齿轮箱驱动端轴承温度、齿轮箱非驱动端轴承温度、齿轮箱油池温度。随后，依据皮尔逊相关系数，在其余60个变量中选出4个与齿轮箱间接相关的变量，包括：发电机转速、主轴转速、实际扭矩、有功功率。
但是，发电机转速和主轴转速、实际扭矩和有功功率相关系数接近1，变量间存在显著线性关系。为避免数据冗余，将主轴转速与实际扭矩去掉。最终，确定7个变量用于齿轮箱状态监测研究，单位及取值范围如表 1所示。
| 标号 | 变量名称 | 取值范围 |
| V1 | 齿轮箱入口油压/Bar | [2.56，3.43] |
| V2 | 齿轮箱滤网前油压/Bar | [3.89，6.03] |
| V3 | 齿轮箱驱动端轴承温度/℃ | [48.92，78.8] |
| V4 | 齿轮箱非驱动端轴承温度/℃ | [48.28，74.09] |
| V5 | 发电机转速/(r/min) | [1 065.7，1 979.1] |
| V6 | 有功功率/kW | [0.03，1 532.3] |
| V7 | 齿轮箱油池温度/℃ | [50.01，70.23] |
由表 1可知，各变量的取值范围差异较大，为提升网络训练速度，使用Min-Max归一化方法处理原始数据，处理过程可表示为
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(6) |
式中，xi为x的第i个原始数据，xmax、xmin为x中的最大值和最小值，x'i为Min-Max归一化后的数据。归一化后的数据样本整体情况如图 5所示。
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| 图 5 数据样本整体情况 Fig.5 The overall picture of the data sample |
图 5所示为STAE网络的输入数据，为便于观察齿轮箱从正常到故障的变化趋势，图中未画出记录异常数据。在进行归一化后，需要将数据切分生成数据样本，每个样本为包含连续6个时刻7个状态变量的面板SCADA数据。其中，最后一个时刻的数据为输入数据，其余时刻的数据为扩充数据。经过上述处理后，共得到68 250组有效数据，具体情况如表 2所示。
| 数据描述 | 数据量/组 | 数据范围 | 作用 |
| 训练集 | 21 000 | 1~21 000 | 模型训练 |
| 验证集 | 9 000 | 21 001~30 000 | 参数调整 |
| 测试集 | 38 250 | 30 001~68 250 | 模型测试 |
如表 2所示，数据被划分为3个部分。训练集和验证集是正常状态下的历史数据；测试集数据用于模拟设备在线状态，验证提出方法的状态监测能力。
3.2 时空自编码网络方法验证基于TensorFlow深度学习框架，使用Keras神经网络API，搭建本文提出的STAE网络模型。根据训练样本的数据量，将1DCNN卷积核的大小设置为1×7，数量设置为12，使用ReLU激活函数；Bi-LSTM的输入层时间步长设置为6，输出设置为6，使用Sigmoid激活函数。Bi-LSTM后接Dropout层，防止模型过拟合。网络参数初始化方式为TensorFlow中默认的Glorot uniform参数随机初始化方法，随机种子设置为42。
模型在训练时，学习率设置为0.003，epochs设置为10，损失函数为平均绝对误差MAE，采用Adam Optimizer更新网络权重。
离线阶段，为避免神经网络参数的随机性对训练结果造成影响，对STAE网络模型进行了20次重复训练，选用训练误差为中位数的模型参数。使用训练好的模型，生成训练样本重构误差，累积分布频率曲线如图 6所示。
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| 图 6 离线阶段重构误差累积分布频率曲线 Fig.6 Reconstructed error cumulative distribution frequency curve in off-line stage |
如图 6所示，累积分布频率为99.9%时，对应的重构误差为0.004 3，设置其STAE网络预警阈值。在线阶段，将测试集数据送入离线阶段训练好的模型，得到测试集的重构误差。为增强报警信号的可信度，避免发生误报警现象，设定报警规则：当连续5个样本的重构误差大于预警阈值时，发出报警信号。图 7为STAE网络在测试集上的状态监测结果，上半部分为测试集重构误差，下半部分为对应的报警信号。
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| 图 7 STAE网络在测试集的重构误差及报警信号 Fig.7 Reconstruction error and alarm signal of STAE network in test set |
从图 7可知，STAE网络在测试集上的首次报警序号为17885，对应的报警时间为2017年10月28日6∶ 06。相比故障记录时刻，提前20 d轮箱运行状态异常。此后，重构误差整体趋势先降低再升高，报警信号先稀疏后密集，表明风电机组的运行工况变化剧烈，这也是状态监测的难点之一。
此外，测试集数据在30 000组之前报警不连续，30 000组以后有连续长时间的报警。这是因为齿轮箱从故障产生至停机，其健康状态的恶化是一个渐变过程。对早期故障进行预警，可以避免齿轮箱造成更严重的经济损失乃至安全事故。
3.3 对比实验为验证提出STAE网络的状态监测性能，分别采用常规自编码、时间自编码(spatial autoencoder，SAE)、空间自编码(temporal autoencoder，TAE)、先提取时间特征再提取空间特征的变体时空自编码(variant spatial-temporal autoencoder，VSTAE)四种网络重复上述实验，并将实验结果进行定性和定量对比。
对比方法的网络结构和参数设置情况如下：对照文[10]，把面板SCADA数据按时间顺序首尾相连形成一列，将AE设置为4层网络，各层神经元的个数分别为42-30-15-7；SAE网络在编码层仅使用1DCNN提取数据空间特征，不使用Bi-LSTM网络；TAE网络在编码层仅使用Bi-LSTM提取数据时间特征，不使用1DCNN网络；VSTAE网络在编码层先通过Bi-LSTM网络提取数据时间特征，再通过1DCNN网络提取空间特征。为便于对比分析，上述方法预警阈值的选取方法、故障报警方式及模型训练超参数均与STAE网络相同。
此外，为避免网络参数的随机性对训练结果造成影响，经离线阶段对模型进行训练后，选用20次训练误差的中位数对应的模型参数。图 8为AE(autoencoder)、SAE(spatial autoencoder)、TAE(temporal autoencoder)、VSTAE(variant spatial-temporal autoencoder)网络在测试集上的重构误差及报警信号。
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| 图 8 对比方法在测试集的重构误差及报警信号 Fig.8 Reconstruction error and alarm signal of comparative methods in test set |
如图 8所示，结合上述几种方法的报警情况，认为齿轮箱故障发生在测试集样本17 800组之后。通过与提出STAE网络的预警结果对比可知：
1) AE网络的预警阈值和重构误差整体偏高，表明该方法对样本的学习能力弱，未能充分提取面板数据中蕴藏的设备状态信息。
2) SAE网络存在误报警现象，且报警信号的连续性差，仅在20 000组和35 000组数据处有连续报警，表明该方法对故障状态不敏感。
3) TAE网络的预警结果与提出方法较为接近，但存在误报警现象，降低了报警信号的可信度，且在故障发生前期，报警信号稀疏。
4) VSTAE网络无误报警情况出现，但报警信号过于稀疏，仅能监测到设备显著异常，说明该方法对设备正常状态样本学习不充分，对异常状态不敏感。
此外，STAE与VSTAE网络都对样本的时空特征进行提取，但VSTAE网络的状态监测效果不佳。推测原因如下：样本数据中同一时刻各变量的数据彼此差异很大，而同一变量不同时刻的数据在短时间内差异不大，先提取空间特征能够保留样本间更大的差异性，学到更为丰富的样本特征。
为进一步分析状态监测的差异，对上述方法的结果进行了定量对比。提出两个定量分析指标：
1) 将故障发生后的报警信号数量与样本数量之比定义为故障检出率。故障检出率越高，表明该方法对故障的辨别能力越强。
2) 将重构误差的最大值REmax与预警阈值a之比定义为故障灵敏度。故障灵敏度越高，表明在该方法下，正常与故障状态之间的差异更显著。表 3为上述5种方法状态监测结果的定量对比情况。
| 方法 | 预警阈值 | 故障检出率/% | 故障灵敏度 | 误报警次数 |
| STAE | 0.004 3 | 46.21 | 56.09 | 0 |
| AE | 0.141 3 | 27.44 | 1.76 | 0 |
| SAE | 0.021 5 | 9.83 | 5.04 | 18 |
| TAE | 0.004 8 | 39.23 | 22.70 | 12 |
| VSTAE | 0.006 9 | 14.87 | 18.68 | 0 |
通过观察上表可知：从预警阈值来看，STAE的预警阈值最小，表明该方法对数据特征的学习能力最强；STAE和TAE的故障检出率较高，表明其对故障的预警效果好，可以持续发出报警信号；STAE的故障灵敏度远大于其他模型，表明齿轮箱发生异常后，故障趋势更显著。AE预警阈值过高，对数据特征学习能力弱；SAE、TAE存在误报警现象，不利于设备状态监测；VSTAE故障检出率和灵敏度低，未能辨别设备非显著异常。综上所述，STAE方法故障预警能力明显优于对比方法。
3.4 故障原因分析STAE网络的整体重构误差是由各分量重构误差的均值构成，可以计算得到各分量占比。如图 9所示，为STAE网络测试集故障段的重构误差各分量占比。
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| 图 9 STAE网络重构误差各分量占比 Fig.9 Ratio of components of STAE network reconstruction error |
如图 9所示，V1、V2、V7对应的齿轮箱入口油压、齿轮箱滤网前油压和齿轮箱油池温度的重构误差占比最高，可以确定本次齿轮箱故障中的主要异常参数为油路压力和油池温度。根据重构误差各分量占比变化趋势，推测齿轮箱故障起因是入口油压异常，随后影响到了滤网前油压，此时可能造成油液系统循环不畅，使得油温异常，最终导致油池温度高于上限值，风电机组停机。根据故障历史记录，仅知故障原因是齿轮箱油池温度高于上限值70 ℃。由于缺乏设备维修记录和其他相关信息，实例中齿轮箱故障具体成因仍需结合实际情况进一步查验。
上述分析结果可以协助设备维护人员确定故障原因及维修策略，尽早解除齿轮箱故障造成的负面影响。
4 结论为增强常规自编码网络针对面板SCADA数据的特征提取能力，提出一种基于时空自编码网络的风电齿轮箱状态监测方法。使用河北省某风电场数据验证，得出结论如下：
1) 提出方法可有效提取面板数据中蕴藏的时空特征，实现对风电机组齿轮箱的实时状态监测。在实例中，提前20 d发现齿轮箱运行状态存在异常，提醒运维人员关注设备潜在故障。
2) 提出方法的状态监测效果明显优于常规方法。通过定性及定量分析可知，提出方法对数据特征的学习能力更强，故障检出率和故障灵敏度更高，且无误报警情况出现。
3) 通过对重构误差各分量贡献率及其变化趋势进行观察，确定实例中齿轮箱故障的主要异常参数为油路压力和油池温度，增强了状态监测结果的可解释性。
在现场中，由于传感器故障和数据传输干扰导致存在数据部分缺失的问题。本文是在完备数据集上进行的研究，如何使用欠完备数据进行状态监测是未来的研究方向。
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