基于时序重采样融合的水电机组异构数据分析系统及方法与流程

本发明涉及异构数据分析，特别涉及基于时序重采样融合的水电机组异构数据分析系统及方法。

背景技术：

1、水电机组作为电力系统调峰填谷与事故备用的核心资产，其运行安全性与稳定性直接关系到电网的整体供电品质。随着风电、光伏等间歇性新能源大规模并网，电网对水电机组的灵活性调节能力提出了更为严苛的要求，机组长期处于频繁启停、负荷大幅波动及一次调频频繁动作的复杂工况之下。这种运行模式的转变，使得机组本体承受着远超设计预期的交变应力，特别是轴系扭振、推力瓦磨损及定子铁芯松动等潜伏性故障的风险显著增加。因此，构建高灵敏度的在线状态监测系统，实现对早期微小故障的精准预警，已成为水电行业数字化转型的迫切需求。然而，受制于水电机组多物理场强耦合、非线性及时变性的固有特性，现有的异构数据分析技术在应对复杂瞬态工况时，始终面临着难以逾越的技术瓶颈。现有技术中，围绕水电机组状态监测与故障诊断的主流方案，大多沿袭了火电机组或通用旋转机械的通用数据处理框架，其核心思路在于多源数据的时空对齐与特征级融合。具体而言，现场布设的传感器网络天然具有异构属性：轴系x/y向摆度及振动通常采用电涡流或压电式传感器采集，采样频率高达数千赫兹，用以捕捉机械转子的动态响应；上导、下导、水导及推力瓦温则通过pt100铂电阻经由巡检仪读取，采样频率通常为1赫兹，反映轴承系统的热力慢变过程；定子电流电压信号经互感器与合并单元采集，采样频率可达10千赫兹，表征电气侧的动态调制过程；而导叶开度、桨叶角度及各类开关量则通过调速器与励磁系统（avr）输出，采样频率多在10至50赫兹之间。这些源自不同物理原理、不同时钟域的信号，在现有的数据处理架构中，通常被强制映射到一个统一的固定频率时间轴上，例如统一重采样至200毫秒或1秒的间隔，随后送入支持向量机、神经网络或深度学习模型进行训练与识别。当电网频率偏差越过一次调频死区（通常为±0.03赫兹至±0.05赫兹）时，调速器pid控制器会迅速响应，驱动导叶在数秒至数十秒内完成多次往复调节。这种调节行为会在水力机械系统中诱发一系列连锁反应：导叶开度的阶跃变化首先引起水力转矩的剧烈波动，进而导致轴系扭矩突变，反映在振动摆度信号上便是一个包含丰富频率成分的瞬态冲击包；同时，导叶开度的频繁变化改变了过机流量与流速分布，引起轴承负载的周期性波动，导致油膜厚度与油膜压力发生动态重分布，最终表现为瓦温的瞬态爬升或波动。更为复杂的是，avr为了维持机端电压稳定，其电压环与电流环（扫描周期分别为20毫秒与0.5毫秒）也会同步进行调制，定子电流的动态变化会产生交变电磁力矩，进一步耦合到轴系振动中。

2、在这种典型的复合瞬态过程中，现有的重采样方法通常采用线性插值或样条插值，将不同频率的信号强行对齐。然而调速器pid的扫描周期为50毫秒，导叶开度在这一时刻发生变化，但受水锤效应影响，水压变化可能滞后几十毫秒，而瓦温的热惯性又可能导致温度响应滞后数秒。现有的固定窗口重采样往往将导叶阶跃的前沿与瓦温响应的峰值割裂在不同的时间窗口内，破坏了物理过程的因果连续性，无法区分“控制干预引起的正常瞬态”与“设备劣化引起的异常征兆”。在上述场景中，导叶连调引起的瓦温爬升（例如每分钟0.1至0.2摄氏度的变化率）与推力瓦因润滑不良或微小异物侵入引起的真实劣化爬升，在数值特征上具有极高的相似性。基于阈值或简单趋势分析的方法，极易将这种控制干扰引发的“假阳性”特征误判为转子不平衡、推力瓦烧损或碰磨故障，从而导致不必要的紧急停机。据不完全统计，国内大中型水电站因调频扰动导致的状态监测系统误报警率高达30%以上，严重削弱了运维人员对监测系统的信任度，导致真正的故障前兆被淹没在海量的误报信息中。

3、此外，现有的数据融合方法多侧重于信号层面的幅值、频谱特征提取，缺乏对控制逻辑架构的深层理解。调速器的死区穿越、限幅切换、手自动无扰切换，以及avr的积分饱和退出等内部算法状态，通常仅作为普通的开关量或模拟量被采集，未被赋予其应有的“语义权重”。这些控制语义实际上是解读物理信号变化的“金钥匙”。例如，当avr发生积分饱和退出时，励磁电流的突变会在定子电流中留下特定的调制残差，这种电气激励会耦合到机械振动中，若不考虑这一控制背景，仅凭振动信号的异常便断定机械故障，显然是片面的。现有技术未能建立起控制指令流、电气调制流与机械热力响应流之间的跨尺度动态映射关系，导致特征提取浮于表面，诊断模型鲁棒性差。

4、针对上述痛点，业内也曾尝试引入更复杂的深度学习模型，如长短时记忆网络（lstm）或卷积神经网络（cnn），试图让模型自动学习多源数据间的关联。然而，这些“黑盒”模型在面对训练样本中未出现过的极端工况组合时，泛化能力急剧下降。更重要的是，由于缺乏物理机理的约束，模型往往过度拟合了控制干扰与故障特征之间的虚假相关性，而无法真正理解其背后的物理因果关系。例如，模型可能学会了在检测到导叶快速关闭时预测瓦温上升，但却无法理解这是因为流量变化导致的油膜剪切热增加，而非瓦面材料发生了磨损。这种缺乏物理可解释性的数据驱动方法，难以满足电力系统对设备状态诊断结果高可靠性的严苛要求。

5、综上所述，现有水电机组异构数据分析技术存在的核心问题在于：其一，重采样策略僵化，未能与控制逻辑的固有节拍同步，破坏了物理过程的因果连续性；其二，特征提取与融合过程忽略了控制语义的权重，无法有效剥离控制干预引起的瞬态干扰；其三，诊断模型缺乏物理机理支撑，难以区分复合瞬态下的“假阳性”特征与设备真实的“劣化”特征。因此，亟需一种能够将水力机械原理、电信号动态调制过程与层级化控制逻辑架构深度融合的新型数据分析方法，以解决上述长期悬而未决的技术难题，实现真正意义上的精准诊断。因此，市面上亟需一种全新的基于时序重采样融合的水电机组异构数据分析系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于时序重采样融合的水电机组异构数据分析系统及方法，以解决现有技术中固定频率重采样策略与控制逻辑固有节拍脱节，异构数据融合过程未嵌入控制语义权重，物理信号与控制干预的因果关联断裂，特征提取浮于信号表层、缺乏物理机理约束，数据驱动模型泛化性差、诊断结果可解释性弱等技术瓶颈，以及一次调频死区穿越工况下误将导叶调节引发的热力瞬态波动判定为瓦面劣化故障，非计划停机频次居高不下，监测系统误报率超30%引发运维信任危机，极端复合工况下潜伏性故障前兆易被控制干扰特征掩盖，无法实现设备健康状态精准辨识等问题，具体技术方案如下：

2、本发明提供一种基于时序重采样融合的水电机组异构数据分析系统，包括控制语义锚定与异构采集模块、动态窗体重采样模块、热力解耦回归模块、因果门控特征融合模块和双分支诊断输出模块；

3、控制语义锚定与异构采集模块，用于以多速率同步采集涵盖水力、机械、电气及控制逻辑的全链路异构数据，并将各类数据源的物理时间戳映射至以监控系统负荷指令周期为基准的统一逻辑时基；

4、动态窗体重采样模块，用于依据控制语义事件流动态调整重采样窗口的边界与插值策略；

5、热力解耦回归模块，用于剥离导叶调节引起的油膜热力学暂态，提取纯粹的瓦面劣化特征；

6、因果门控特征融合模块，用于将热力解耦回归模块输出的特征值与电气、机械特征及控制语义标签进行深度融合；

7、双分支诊断输出模块，用于根据因果门控特征融合模块输出的门控信号对融合特征进行分流诊断。

8、进一步地，监控系统负荷指令下发周期为100毫秒；

9、动态窗体重采样模块构建有非均匀的时序金字塔结构，该结构包括宏观窗、中观窗和微观窗，宏观窗的时长为100毫秒，中观窗的时长为50毫秒；

10、热力解耦回归模块通过执行线性回归运算求解瓦面真实爬升率，该运算在连续的10秒滑动窗口内进行，该滑动窗口由50个宏观窗组成。

11、进一步地，控制语义锚定与异构采集模块包括多源采集单元，多源采集单元配置为采集以下参数：

12、轴系x/y向摆度，采样频率设定为2500赫兹；

13、上导、下导、水导及推力瓦温，采样频率设定为1赫兹；

14、定子a/b/c三相电流，采样频率设定为10000赫兹；

15、导叶开度，采样频率设定为10赫兹；

16、控制语义锚定与异构采集模块还包括语义解析单元，语义解析单元配置为：当频率偏差由小于0.03赫兹跃变至大于等于0.03赫兹且持续时间超过800毫秒时，判定为一次调频死区穿越事件有效触发，并生成二进制事件标签。

17、进一步地，语义解析单元还配置为监测avr的电压环误差累积器，当机端电压偏离设定值超过2.5%且持续80毫秒时，生成积分饱和标签。

18、进一步地，动态窗体重采样模块包括金字塔窗体构建单元，该单元配置为：当捕捉到死区穿越事件，事件发生时刻记为t0，将包含t0的中观窗边界向前扩展至最近的导叶开度平稳段起点，向后扩展至导叶开度变化率重新落入每秒千分之一以内的时刻，形成一个变长度的因果窗。

19、进一步地，动态窗体重采样模块包括非均匀插值单元，单元配置包括对于瓦温和导叶开度这两个慢变量，在宏观窗内进行加权平均；若某100毫秒宏观窗内包含死区穿越标签为1，则窗内的数据点在后续回归计算中的权重系数设定为0.5；若标签为0，则权重系数设定为1.0。

20、进一步地，热力解耦回归模块包括线性回归单元，单元配置为在连续的10秒滑动窗口内，利用加权最小二乘法对以下关系进行拟合：瓦温观测变化率=导叶扰动耦合系数×导叶开度变化率+瓦面真实爬升率+随机误差项。

21、进一步地，线性回归单元配置有判定阈值：若计算得到的导叶扰动耦合系数的绝对值大于且瓦面真实爬升率小于，则判定当前瓦温波动完全由导叶调节引起，系统抑制报警；若导叶扰动耦合系数的绝对值小于且瓦面真实爬升率大于，则判定为瓦面真实劣化。

22、进一步地，双分支诊断输出模块包括复合瞬态归档子模型，该子模型由一层一维卷积及两层lstm组成，其中一维卷积的卷积核大小为3，步长为1，lstm的隐藏层节点数为64；

23、因果门控特征融合模块计算因果门分数的计算公式为g=0.35×ldead+0.10×llim+0.35×lsat+0.10×ltemp，其中g为因果门分数，llim为限幅切换标签，ldead为死区穿越标签，lsat为积分饱和标签，ltemp为基于 β值生成的劣化标签，双分支诊断输出模块配置有分流诊断逻辑，双分支诊断输出模块包括机械故障预警子模型；当因果门分数≤0.5时，融合向量输入该子模型；若子模型接收到瓦面真实爬升率连续6个宏观窗大于，且重构后的振动一倍频能量呈单调上升斜率超过每窗8%，则判定为转子不平衡或早期碰磨故障前兆。

24、本发明还提供一种基于时序重采样融合的水电机组异构数据分析方法，用于实现所述的系统，方法包括：

25、s101，实时获取涵盖水力、机械、电气及控制逻辑的全链路异构数据流，依据监控系统负荷指令下发周期构建统一逻辑时基，并对控制总线数据进行深度语义解析，生成死区穿越标签和积分饱和标签；

26、s102，构建非均匀的时序金字塔重采样结构，依据语义解析结果动态调整重采样窗口的边界，并对落入窗口内的异构数据执行加权插值处理；

27、s103，在连续的10秒滑动窗口内，执行基于控制语义加权的最小二乘回归运算，求解瓦面真实爬升率；

28、s104，融合所述瓦面真实爬升率β与多源特征，计算因果门分数，构建软门控信号以量化控制干预的影响程度；

29、s105，依据所述因果门分数对融合特征向量进行分流诊断，当因果门分数>0.5时执行瞬态归档，当因果门分数≤0.5时执行故障预警。

30、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如所述方法的步骤。

31、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。

32、本发明的有益效果为：本发明打破了传统异构数据融合中物理信号与控制逻辑相互割裂的处理范式，通过语义解析单元精准捕获调速器死区穿越与avr积分饱和等毫秒级控制语义，并以此驱动构建非均匀的时序金字塔重采样结构，动态调整宏观窗边界以完整包裹导叶阶跃引发的水力冲击全过程，从物理层面保全了控制干预与设备响应的因果连续性；在此基础上，通过引入基于控制语义加权的线性回归算法，实现了导叶扰动耦合系数与瓦面真实爬升率的定量解耦，有效剔除了因一次调频动作导致的油膜热力学瞬态干扰，解决了长期以来瓦温爬升误判为机械劣化的行业顽疾；进一步地，通过构建融合多源语义标签的因果门分数g，建立了控制干扰与设备劣化的量化判别标准，利用双分支模型实现分流诊断，在g>0.5时精准归档复杂瞬态避免误报，在g≤0.5时聚焦真实劣化特征提升灵敏度，从而在频繁调峰调频的复杂工况下，将监测系统误报率由30%以上显著降低，同时实现了对转子不平衡及早期碰磨等潜伏性故障的高置信度预警，极大提升了水电机组状态检修的智能化水平与电网运行的可靠性。

33、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。