[发明专利]电站汽轮机组温度传感器虚拟冗余方法

权利要求书

1.一种电站汽轮机组温度传感器虚拟冗余方法，其特征在于该方法包括；

步骤一、人工控制下的在线学习建模：

(1)原始数据准备

选用电站机组一个测点的温度传感器输出数据作为原始数据集的目标数据，l个传感器输出数据作为原始数据集的原始数据；选取相同时刻的一组目标数据和原始数据作为一个样本，每隔一个固定的时间间隔取一个样本，取N组样本构成一个原始数据集；

(2)原始数据集归一化

采用公式(1)对原始数据集进行归一化计算：

(1)式中：

i＝0表示目标传感器，x’_0p表示原始数据集中第p组样本的目标数据，x_0p为x’_0p归一化后的值，称为目标输出参数；

i＝1，2，...，l，表示第i个原始数据传感器，l为原始数据传感器个数，x’_ip表示原始数据集中第p组样本第i个原始数据，x_ip为x’_ip归一化后的值，称为原始输入参数；

p＝1，2，...，N，表示第p组原始数据集的样本，N为原始数据集的样本总数；

x’_imin、x’_imax分别表示原始数据集中第i个传感器所测得的N个数据列中的最小和最大值；

(3)初始化权矩阵V_ij和W_j

V_ij是m×l阶矩阵，W_j是1×m阶矩阵，开始学习时对V_ij和W_j矩阵内每个元素赋初始值为0～1之间的随机数；

其中m为该模型的中间隐层节点数；

(4)针对p＝1，2，...，N，学习训练，获得权矩阵V_ij和W_j

①计算中间隐层节点y_pi；对于第p组学习样本，有 

j＝1，2，，m，i＝1，...，l；(2)

其中：

②计算目标传感器冗余值d_p

(3)

其中：

③计算误差

对每一个目标传感器冗余值和目标输出参数进行误差计算，为：

④调整修正计算获得新的连接权矩阵V_ij和W_j，调整方法计算中间变量δ₀、ε_yj，

j＝1，2，...，m

令：p＝p+1，计算

ΔW_jp＝ηδ_oy_(p-1)j+αΔW_j(p-1)

ΔV_jip＝ηδ_yx_(p-1)i+αΔV_ji(p-1)j＝1，2，...，m    (5)

W_j′＝W_j+ΔW_jp    i＝1.2....，l

V_ji′＝V_ji+ΔV_jip

V_ij＝V_ij’

W_j＝W_j’；

式中：ΔW_jp、ΔV_jp为计算第p组到第p+1组学习样本时调整权矩阵的增量，ΔW_j(p-1)、ΔV_j(p-1)为前一组调整的权矩阵的增量，式(5)中的V_ij’、W_j’表示第P+1组学习样本的权矩阵，y_(p-1)j、x_(p-1)i为前一组样本的中间隐层节点和第i个输入传感器的原始输入参数；α、η是为了加快收敛速度而设置的两个系数；

⑤判断N组样本全计算结束了吗？如果没有计算完，则重复进行①～④的 计算，直到N组样本全计算结束，得到目标传感器冗余值d_p，然后计算总输出误差E：

如果E不满足精度要求，则重新针对p＝1，2，...，N，再进行(2)～(6)式的计算，这样重复进行，直到误差达到要求；

通过调整各V_ij、W_j，可以求得输出的误差平方和E达到要求精度时的V_ij、W_j，将该V_ij、W_j、m以及x′_imin和x′_imax作为虚拟冗余温度传感器模型保存在数据库模块内；

步骤二、在线虚拟冗余温度传感器实现：

当采集的现场实测数据进入数据库保存后，调用传感器故障识别模块，判别原始输入数据传感器和目标传感器是否存在故障，如果目标传感器工作正常，则直接将目标输出数据送入电厂计算分析系统；如果发现目标传感器有故障发生，则发出报警信息，并将经传感器识别后无故障的原始输入数据作为虚拟冗余温度传感器模型的原始数据，即x’₁、x’₂、…、x’_l，经过(1)式归一化后得到原始输入参数x₁、x₂、…、x_l，将数据库中保存的V_ij、W_j、m根据公式(7)和(8)计算，即可得到所需要的经过归一化的目标传感器冗余值d，经过反归一化式(9)后就可得到目标温度传感器虚拟冗余值，用来冗余损坏的传感器温度参数；

j＝1，2，…，m；(7)

j＝1，2，…，m；(8)

x′₀＝d·(x′_0max-x′_0min)+x′_0min         (9)。