【摘要】：隨著現(xiàn)在工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大,其生產(chǎn)過(guò)程越來(lái)越復(fù)雜,傳統(tǒng)的基于規(guī)則或者單純依賴機(jī)理建模的方式來(lái)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程安全及建立有效的故障報(bào)警機(jī)制變得越來(lái)越困難。另一方面,傳感器成本的降低和存儲(chǔ)也變得廉價(jià)的今天,工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中保存了海量設(shè)備工況數(shù)據(jù)。與此同時(shí),人工智能技術(shù)質(zhì)的提升已在多個(gè)通用領(lǐng)域顯露鋒芒。工業(yè)作為智能化程度的洼地及其潛在的巨大商業(yè)價(jià)值,受到的關(guān)注與日俱增。本文以發(fā)電風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰故障診斷作為工業(yè)智能化應(yīng)用的研究案例,目前該研究領(lǐng)域在國(guó)內(nèi)仍處于發(fā)展階段,現(xiàn)場(chǎng)采取的措施一般都是葉片結(jié)冰狀態(tài)比較嚴(yán)重后進(jìn)行停機(jī)除冰。如果能對(duì)結(jié)冰過(guò)程進(jìn)行精確預(yù)測(cè),以便能夠盡早開(kāi)啟除冰系統(tǒng),對(duì)于延長(zhǎng)風(fēng)機(jī)壽命,提高發(fā)電效率以及保證現(xiàn)場(chǎng)工作人員人身安全都具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。本文通過(guò)風(fēng)電廠SCADA系統(tǒng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰情況進(jìn)行預(yù)測(cè),首先闡述了工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),表明工業(yè)智能化并不是人工智能技術(shù)在工業(yè)場(chǎng)景中的簡(jiǎn)單復(fù)用。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,針對(duì)無(wú)效和奇異值數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除操作。對(duì)于正常和結(jié)冰樣本嚴(yán)重不均衡現(xiàn)象,本文首先通過(guò)場(chǎng)景分析刪去部分大樣本數(shù)據(jù),之后同時(shí)采取欠采樣和過(guò)采樣、SMOTE等方法進(jìn)行平衡處理。在特征提取階段,除了使用對(duì)結(jié)冰現(xiàn)象有重大相關(guān)性的顯性特征外,結(jié)合機(jī)理分析,又構(gòu)造出一系列隱形特征,從而大幅的提升了預(yù)測(cè)效果。在算法選擇上,本文采用多個(gè)層面的人工智能算法對(duì)該案例進(jìn)行分析。首先應(yīng)用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法,比如支持向量機(jī)、K-鄰近算法、BP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其次采用XGBoost算法,該算法基于機(jī)器學(xué)習(xí)中的提升理論,但對(duì)傳統(tǒng)的梯度提升算法做了很多細(xì)節(jié)改進(jìn),包括損失函數(shù)、正則化、切分點(diǎn)查找算法優(yōu)化等等,它可以很好的解決工業(yè)界規(guī)模的問(wèn)題。最后,本文又采用深度學(xué)習(xí)理論,搭建CNN-LSTM自學(xué)習(xí)特征深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和建模,同樣取得了不錯(cuò)的預(yù)測(cè)結(jié)果。通過(guò)采用不同層次的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法對(duì)風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模,初步掌握了工業(yè)大數(shù)據(jù)處理思路和方法,驗(yàn)證了人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：O212.4;TM315
【圖文】：

層會(huì)在保持一段時(shí)間后融化或者脫落，這段時(shí)間可能會(huì)比前三個(gè)階段發(fā)生所有時(shí)逡逑間總和還要長(zhǎng)。逡逑影響葉片結(jié)冰的因素大致如圖１－３所示。逡逑影響葉片Ｍ冰的壞境閃系逡逑n儒問(wèn)儒畏縊馘嗡危泳跺我禾蓁衛(wèi)氳兀椋媯睿煉儒義嫌跋煲鍍浚北乃麇義羨鍔阱危字叔喂ャ赍鎢蜇椋樨露儒偽磯灘詼儒我鍍哚苠義賢跡保秤跋煲鍍岜囊蛩劐義希保玻卜緇鍍岜侍庋芯肯腫村義轄昀�，国闹I庠詵緇鍍岜侍饃先〉昧誦磯囁上駁某曬�。其中？个埩x希沖義

本文編號(hào)：2798261