基于机器学习的电厂设备故障诊断系统研究

摘要：针对电厂设备故障诊断问题，进行了基于机器学习方法的研究。利用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）等技术，开发了一种高效的故障诊断系统。研究首先进行了数据的采集与预处理，然后通过特征选择和提取，构建并优化了机器学习模型。实验结果表明：系统在故障诊断的准确率、召回率和F1值等方面均达到了95%以上的指标，显著优于传统方法。研究的创新点在于引入了深度学习技术，并结合电厂设备的实际运行数据，提升了诊断系统的可靠性和实时性。研究成果为电厂设备的故障诊断提供了一种有效解决方案，具有重要的应用价值。

关键词：机器学习故障诊断支持向量机，卷积神经网络

中图分类号：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

随着电力需求增长，电厂设备的安全稳定运行变得关键[1]。然而，设备长期运行难免出现故障，传统诊断方法效率低且难以实时监测和预测。因此，利用先进技术进行高效、准确的故障诊断成为研究热点[2-4]。设备故障不仅降低生产效率，还可能引发安全事故和经济损失。机器学习技术可实时监测设备状态，预测并预防故障，提高电厂安全性和经济效益[5]。基于机器学习的诊断系统能提高故障检测的准确性和效率，降低维护成本，延长设备寿命。

本研究旨在开发基于机器学习的电厂设备故障诊断系统，使用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）分析设备数据，建立高效诊断模型。具体目标包括高效采集与预处理数据，优化模型，提高诊断准确率和实时性，并通过实验验证系统的有效性和可靠性，为电厂故障诊断提供可行方案。

1研究方法

1.1数据采集与预处理

数据来源包括传感器数据、历史故障记录和设备运行日志。通过温度、振动、电流传感器等实时记录数据。采集的数据通常包含噪声和缺失值，因此需要进行预处理。其步骤具体如下。

（1）数据清洗：移除异常值，使用中位数填补法或插值法处理缺失数据。

（2）数据平滑：采用移动平均法或高斯滤波减少噪声干扰。

（3）数据标准化：使用Z-score方法将数据标准化，使每个特征均值为0，标准差为1。公式如下：

式（1）中：为原始数据；为均值；为标准差。

1.2特征选择与提取

通过分析设备运行数据和故障机理，确定潜在的故障特征，如温度变化率、振动频谱特征和电流波动等。然后，使用统计分析和信号处理方法提取关键特征。

（1）时域特征提取：提取均值、标准差、偏度、峰度等常规统计数据，反映数据的基本统计属性。

（2）频域特征提取：使用快速傅里叶变换（FastFourierTransform，FFT）将时域信号转换为频域信号，提取主频率、频谱能量等特征。FFT的计算公式如下：

式（2）中：为频域信号；为时域信号；为信号长度。

（3）时频域特征提取：采用小波变换（WaveletTransform）提取时频域特征，可以捕捉信号在不同时间尺度上的变化。小波变换公式为：

式（3）中：为小波系数；为母小波函数；和分别为尺度和平移参数。

1.3机器学习模型的选择与构建

本研究采用SVM和CNN两种模型。SVM是一种常用的监督学习模型，适用于小样本和高维数据，通过构建最优超平面来最大化间隔。SVM的决策函数为：

式（4）中：为拉格朗日乘子；为类别标签；为核函数；为偏置项。

CNN是一种深度学习模型，特别适用于处理图像和时序数据。CNN通过卷积层提取特征，池化层降维，全连接层分类。卷积操作的公式为：

池化操作通常采用最大池化或平均池化，其公式分别为：

1.4模型训练与优化

将数据集按8∶2比例划分为训练集和测试集。使用训练数据训练模型。SVM模型采用梯度下降法优化参数。CNN模型使用反向传播（Backpropagation）和随机梯度下降（stotaNHaez7Uow9THotFpxB5YPeBHLF3XWDu3WE1bPpcKR/s=sticgradientdescent，SGD）进行训练，损失函数选用交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。

使用交叉验证和超参数调优优化模型性能。SVM模型调节核函数类型和正则化参数，CNN模型调节卷积层、全连接层数量及学习率等超参数。最后，用测试数据评估模型性能，指标包括准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）和F1值等。各指标公式如下：

式（8）到式（11）中：为真正例；为真负例；为假正例；为假负例。

2实验设计

2.1实验环境与数据集描述

本研究通过实际电厂实验验证基于机器学习的设备故障诊断系统。实验平台包括汽轮机、发电机、锅炉和变压器等关键设备，配备温度、振动、电流传感器，实时监测运行状态。数据通过高精度采集器定期采集并存储在MySQL数据库中。

硬件环境包括传感器、数据采集器、多通道同步采集设备、高性能计算服务器和NVIDIAGPU。软件环境包括Linux（Ubuntu20.04）、Python（NumPy、Pandas、SciPy）、scikit-learn（SVM）、TensorFlow和Keras（CNN）以及MySQL。

数据集包含100000条记录，80000条用于训练，20000条用于测试，涵盖多种故障类型且样本均衡。

2.2实验步骤

实验步骤包括数据预处理、特征提取、模型训练与测试、结果分析等。

2.2.1数据预处理

包括数据清洗（移除噪声和异常值，填补缺失值），标准化（使用Z-score），以及数据分割（训练集80%，测试集20%）。特征提取与选择：包括时域特征（均值、标准差、偏度、峰度等），频域特征（使用FFT提取频谱特征），时频域特征（采用小波变换提取时频特征）。

2.2.2模型训练与优化

SVM模型使用RBF核函数，网格搜索和交叉验证优化超参数；CNN模型包括卷积层、池化层和全连接层，使用反向传播和随机梯度下降进行训练，并调节学习率和批次大小等超参数。

2.2.3模型测试与评价

使用测试集进行模型测试，计算预测结果，评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值、ROC曲线及其AUC值，全面评估模型性能，验证其实际应用中的有效性和可靠性。通过这些指标分析和比较实验结果，验证研究方法和模型的优越性。

3实验结果与分析

本文的训练数据集如图1所示，包含多种故障类型。SVM模型参数通过网格搜索和交叉验证优化，采用RBF核函数，Gamma为0.01，惩罚参数C为1.0。CNN模型参数通过实验优化，输入层形状为（64，64，3）；Conv2D层1有32个3×3卷积核，激活函数为ReLU；MaxPooling2D层1为2×2池化；Conv2D层2有64个3×3卷积核，激活函数为ReLU；MaxPooling2D层2为2×2池化；Dense层1有64个神经元，激活函数为ReLU；输出层有10个神经元，激活函数为Softmax。SVM和CNN模型在不同评价指标下的表现如表1-2所示。

基于机器学习的电厂设备故障诊断系统在准确率、召回率、精确率和F1值等指标上表现优异，尤其是CNN模型优于SVM模型，显示深度学习模型在处理复杂故障诊断任务时更准确稳定。短路故障诊断表现最佳，因其特征在传感器数据中显著且易识别；过振动故障诊断性能较低，因其特征隐蔽复杂，难以提取识别。未来研究需优化特征提取和模型构建，以提高过振动故障诊断能力。

4结论

本研_{pAA6rljwBKsHsMEW+hxRzm2bi2TbozVO4g3hLSlBwXs=}究提出了一种基于机器学习的电厂设备故障诊断系统，并评估了SVM和CNN模型的性能。结果显示，CNN模型在准确率、召回率、精确率和F1值方面优于SVM，尤其在复杂故障识别上表现出色。通过SVM和CNN算法，利用设备运行数据，显著提高了故障诊断的准确性和实时性，为传统专家经验和定期维护方法提供了有力补充。

参考文献

[1] 曹海欧，吴迪，薛飞，等.基于改进BA-PNN的智能变电站二次设备故障定位方法[J].智慧电力，2024，52（4）：32-39.

[2] 生俊阳.基于智能技术的发电设备故障诊断与维修策略分析[J].集成电路应用，2024，41（3）：396-397.

[3] 胡周达，林红冲，李凯璇，等.人工智能在发电厂设备故障诊断中的应用[J].电子技术，2023，52（7）：242-243.

[4] 杨铸，王瑞，隋洪波.发电厂智能化设备故障诊断方法[J].大众用电，2023，38（11）：45-46.

[5] 吴祖斌，白彬，王沛沛，等.基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统的开发与应用[J].中国设备工程，2022（13）：147-149.