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水  利  学  报

                ２０２３年 １１月                           ＳＨＵＩＬＩ  ＸＵＥＢＡＯ                         第 ５４卷 第 １１期

              文章编号：０５５９ － ９３５０（２０２３）１１ － １３８０ － １２

               基于增强层次对称点图像分析和深度残差网络的水电机组故障诊断


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                             张婷婷 ，王 斌 ，王 坤 ，相里宇锡 ，陈 飞 ，陈帝伊                                 １
                                      （１．西北农林科技大学 水利与建筑工程学院，陕西 杨凌 ７１２１００；
                                   ２．武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北 武汉 ４３００７２）
                摘要：图 像 转 化 在 水 电 机 组 故 障 诊 断 领 域 具 有 一 定 的 潜 力 ， 传 统 将 一 维 数 据 转 化 为 图 像 的 方 法 存 在 图 像 特
                征单 一 性 、一 张 图 像 难 以 表 示 多 种 信 号 且 图 像 识 别 精 度 偏 低 等 问 题 。 为 此 ， 提 出 一 种 基 于 增 强 层 次 对 称 点
                图像 分 析 （ ＥｎｈａｎｃｅｄＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＳＤＰ，ＥＨＳＤＰ）和 深 度 残 差 网 络 （ＤｅｅｐＲｅｓｉｄｕａｌＮｅｔｗｏｒｋ， Ｒｅｓｎｅｔ５０）的 水 电 机
                组 故 障 诊 断 方 法 。首 先 ，利 用 移 动 差 分 和 移 动 平 均 过 程 代 替 传 统 的 层 次 分 解 ， 提 出 ＥＨＳＤＰ的 图 像 转 化 方
                法 ，在 克 服 信 号 特 征 表 现 单 一 性 问 题 的 同 时 图 像 转 化 效 率 提 高 ２７．４２％；其 次 ，将 分 解 过 的 振 动 信 号 图 像 化
                得到 水 电 机 组 的 图 像 数 据 库 ，划 分 ＥＨＳＤＰ图 像 为 训 练 集 和 验 证 集 ，利 用 训 练 集 训 练 Ｒｅｓｎｅｔ５０模 型 得 到 最 优
                模 型 参 数 ；然 后 ，将 验 证 集 图 像 输 入 训 练 好 的 Ｒｅｓｎｅｔ５０模 型 中 ， 借 助 ＴＳＮＥ对 提 取 到 的 特 征 降 维 可 视 化 ，
                各 状 态 特 征 信 号 无 混 叠 ；最 后 ，输 出 图 像 特 征 分 类 实 现 水 电 机 组 故 障 诊 断 ， 并 用 某 水 电 站 ＳＫ － ３＃真 实 机 组
                数据 进 行 验 证 。仿 真 实 验 和 实 例 验 证 结 果 均 表 明 ， 所 提 方 法 在 所 有 对 比 模 型 中 优 势 明 显 ， 验 证 了 本 文 所 提
                方 法 的 有 效 性 和 实 用 性 。
                关键词：振动信号；增强层次；图像识别；故障诊断；数据驱动
                中图分类号：ＴＭ３１２
                                 文献标识码：Ａ                                 ｄｏｉ：１０．１３２４３?ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｌｘｂ．２０２３０４４２
              １ 研究背景


                  水电机组是水电能源转换过程中的核心设备，保持机组运行过程安全、稳定、可靠是水电站工作
              的重中之重，这直接关系到电站的自身安全，也决定着电站能否向电网持续稳定提供电力能源。此
              外，以可再生能源为主体的新型电力系统对水电站提出了更高的要求，导致水电机组的运行工况更加
              复杂多变，也增加了水电机组故障发生的可能性                       ［１］ 。水电机组实际工作中，由于振动引起的故障高达
              ８０％，利用振动信号进行故障诊断成为常用手段                      ［２ － ３］ 。已有水电机组故障诊断模型主要包括物理模型
              和数据驱动两种，物理模型的应用需要大量领域知识或人工经验等，限制了该方法的应用场景和工程
              实用性，因而基于数据驱动的智能故障诊断模型成为该领域的主流方法                                  ［４］ 。
                  传统基于一维振动信号的故障诊断方法主要包括时域、频域以及时频域分析法                                        ［５］ 。由于时频域
              信号不能直接反映出机组故障特征，不少学者尝试从图像处理的角度出发，将振动信号转换为图像
              后，通过图像处理实现不同类型 故障 特征 的提 取和 分类，为 机 组 故障 诊 断 提供 了一 种新 思路                                  ［６ － ９］ 。
              对称点模式（ ＳｙｍｍｅｔｒｉｚｅｄＤｏｔＰａｔｔｅｒｎ，ＳＤＰ）是一种直观表示信号的方法，它可以将一维时序信号转
              化为镜像对称的二维 “雪花” 状图形，图形 之 间 的 差 异 可 直 接 反 映 机 组 不 同 的 故 障 类 型，该 方 法
              已被用于故障识别与分类             ［１０ － １２］ 。文献［１３］介绍了一种基于零序电流和改进对称点模式的感应电机
              可视化故障检测方法，以解决电机电流 缺 乏有 效、直接信 号表 示的 问题。文献 ［ １４］提 出了一种基


                 收稿日期：２０２３ － ０７ － ２０；网络首发日期：２０２３ － １１ － ２１
                 网络首发地址：ｈｔｔｐｓ：??ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ?ｋｃｍｓ?ｄｅｔａｉｌ?１１．１８８２．ＴＶ．２０２３１１２０．１３２６．００３．ｈｔｍｌ
                 基金项目：国家自然科学基金项目（５１５０９２１０）；陕西省重点研发计划项目（２０２１ＮＹ － １８１）
                 作者简介：张婷婷（ ２００１ － ），硕士生，主要从事水电机组故障诊断研究。Ｅ － ｍａｉｌ：ｔｉｎｇｔｉｎｇｚｈａｎｇ＠ｎｗａｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
                 通信作者：王斌（１９８６ － ），博士，副教授，主要从事智慧水利与优化调控研究。Ｅ － ｍａｉｌ：ｂｉｎｗａｎｇ＠ｎｗｓｕａｆ．ｅｄｕ．ｃｎ
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