基于改進倍頻帶特征的離心泵空化狀態識別

賀國，曹玉良，明廷鋒，蘇永生

(1.海軍工程大學 管理工程系，湖北 武漢 430033; 2.海軍工程大學 動力工程學院，湖北 武漢 430033)

基于改進倍頻帶特征的離心泵空化狀態識別

賀國1，曹玉良2，明廷鋒2，蘇永生2

(1.海軍工程大學 管理工程系，湖北 武漢 430033; 2.海軍工程大學 動力工程學院，湖北 武漢 430033)

空化狀態識別是離心泵狀態監測的難點之一。對離心泵的空化進行了試驗研究，采集了三種轉速時泵殼上兩個位置處的振動信號，根據離心泵的特點對標準倍頻帶進行改進，基于改進倍頻帶和標準倍頻帶構建了振動信號的特征向量，利用BP神經網絡對離心泵的四類空化狀態進行識別。研究表明：改進倍頻帶比標準倍頻帶更能有效地提取離心泵空化振動信號的特征；利用任意一處振動信號的頻帶特征都能夠有效地識別揚程降低大于3%的嚴重空化狀態，聯合利用兩處振動信號的頻帶特征能夠有效地提高對正常狀態和空化程度較輕狀態的識別率。

離心泵； 空化狀態識別； 振動信號； 頻帶特征； 神經網絡； 倍頻帶

空化會導致流體機械的性能下降，引起振動和噪聲，并導致過流部件的腐蝕破壞[1-2]。為了防止空化造成破壞，應及時識別空化并進行預警。如何有效地進行空化的識別和監測是研究的難點之一，國內外很多學者對此進行了研究。Escaler等對水輪機模型的振動信號和瞬態壓力信號進行了頻譜分析[3]。Hashmi等利用離心泵的瞬時角速度對空化進行監測[4]。Chini等發現某些頻率的聲壓級可以作為空化初生的特征，提出了一種基于噪聲頻譜的空化監測方法[5]。Stopa等利用電機電流的變化計算離心泵轉矩的變化，設計了一種監測離心泵空化狀態的計算機輔助工具[6]。然而，上述研究都主要是利用統計方法或者傅里葉變換，人工分析空化信號的異常，從而判斷泵內空化狀態。

隨著智能識別技術的發展，人工神經網絡在空化監測和狀態識別方面已得到了一定的應用。Mi等利用人工神經網絡對豎直槽道內的兩相流進行了識別研究[7-8]。Giorgi等利用一個三層神經網絡對孔口的空化狀態進行了預測，發現其能夠識別溫度對空化的影響[9]。蘇永生等基于振動和噪聲信號，利用BP神經網絡和徑向基神經網絡對噴水推進泵的空化狀態進行了識別研究[10]。然而，如何更高效地進行空化特征提取和分類識別，仍是當前空化監測研究的難點問題之一。求均值、求均方根和傅里葉變換等方法在特征提取中被廣泛應用，然而空化特征分布在很寬的頻帶范圍內，不同頻帶的特征不同，這些方法無法反映出信號在不同頻帶內的特征。因此，本文基于離心泵空化試驗采集的振動信號，提出了一種結合頻帶特征和BP神經網絡的離心泵空化狀態分類識別方法，將標準倍頻帶和改進倍頻帶分別與BP神經網絡相結合，對比分析了這兩種方法對離心泵四類空化狀態的分類識別效果。

1 離心泵空化實驗

1.1 試驗設備與過程

離心泵試驗臺如圖1所示，主要包括兩臺離心泵、透明塑料管、水箱、球閥、蝶閥、電動蝶閥和流量計等設備，除此以外，試驗過程中還用到了變頻器、電動控制臺、壓力傳感器、振動傳感器、計算機和信號采集器。試驗所用離心泵的比轉速為130，進口直徑為126 mm，出口直徑為100 mm，葉片數為6片。

圖1 離心泵試驗臺Fig.1 Experimental lab of centrifugal pump

振動信號是狀態監測中容易測量的信號之一，已被廣泛地應用在流體機械空化監測的研究中[11]。為了監測空化所導致的泵殼的振動，在泵殼的兩側V1和V2處安裝了兩個ICP型加速度傳感器，其安裝的方式和位置如圖2所示；信號采集使用的是BK 3560C振動采集器，最高有效頻率fc為25.6kHz。

在進行空化模擬試驗時，離心泵機組2、球閥、蝶閥1和蝶閥2都保持關閉狀態，由離心泵1、流量計和電動蝶閥1、2及其管路構成開式試驗系統。

在試驗開始前，首先清洗水箱，注入干凈的清水，一次試驗過程中保證水溫不發生變化。啟動離心泵后先等待離心泵工作穩定，然后對信號進行頻譜分析，確定無異常后再進行空化模擬試驗。在試驗過程中，使用變頻器調節離心泵的轉速，保證離心泵的轉速穩定；通過減小進口電動蝶閥1的開度和降低水箱內水面的高度來減小離心泵進口的有效汽蝕余量，從而使離心泵內部發生空化，在減小進口電動蝶閥1開度的同時增大出口電動蝶閥2的開度以保持流量穩定。

圖2 振動傳感器Fig.2 Vibration sensors

1.2 試驗結果

離心泵進口有效汽蝕余量NPSHa和揚程H的計算公式為

(1)

(2)

式中:Ps為進出口斷面的絕對壓力，vin、vout為進出口的流速，Pa為大氣壓，Pv為試驗水溫下水的飽和蒸汽壓，Δh為進出口的位置差。利用定轉速定流量法進行了三種轉速的空化模擬試驗，轉速1 475r/min時，離心泵的流量為100m3/h；轉速1 200r/min時，流量為80m3/h；轉速900r/min時，流量為54m3/h。試驗測得的離心泵的空化性能曲線如圖3所示，從圖中可以看出，轉速1 475r/min時，揚程最高；轉速900r/min時，揚程最低；三種轉速時離心泵的揚程都隨著有效汽蝕余量的減小而逐漸降低。

2 識別方法

2.1 提取頻帶特征

空化信號的特征分布在很寬的頻帶范圍內，不同頻帶的特征不同，McKee等將倍頻帶特征與人工神經網絡相結合進行了水泵的空化狀態識別研究，并取得了較好的效果[12]。因此，本文也利用倍頻帶分析振動信號的頻帶特征，設fl、fu分別為頻帶的下限和上限，fc為頻帶中心，則

fu=2mfl

(3)

(4)

當m=1時為標準倍頻帶，根據國際標準ISO 532，標準倍頻帶是將人耳聽覺范圍內的頻率劃分成10個固定的頻帶，10個頻帶的中心頻率分別為31.5、63、125、250、500、1 000、2 000、4 000、8 000 和16 000 Hz[13]。利用切比雪夫1型數字濾波器對振動信號進行濾波，得到10個頻帶的分信號，分別求取這些分信號的有效值，以這些分信號的有效值構建特征向量。因此，利用標準倍頻帶進行分析時，V1和V2處振動信號的特征向量都為10維。

圖3 離心泵的空化性能曲線Fig.3 Cavitation performance curves of centrifugal pump

然而，離心泵為旋轉機械，不同離心泵的工作轉速不同，同一離心泵在不同工作環境時轉速也不同。為了適用于不同的轉速，將第2個頻帶的中心頻率設為離心泵的旋轉頻率f0，將低于第2頻帶的所有頻率設為第1頻帶，將最高頻帶的上限設為采集器的最高有效頻率fc，將其他頻帶的中心都設為轉頻的倍頻，改進倍頻帶的頻帶分布如表1所示。

表1 改進后的倍頻帶

與標準倍頻帶相比，改進后的倍頻帶有兩個優點：1)轉頻信號在旋轉機械中非常重要，而標準倍頻帶的下上限和中心頻率都是給定的，不能夠很好地體現旋轉機械的特征；改進后的倍頻帶，第1頻帶只包含了轉頻的亞諧波，其他頻帶則圍繞在轉頻的倍頻周圍。2)標準倍頻帶的范圍局限于人類的聽覺范圍，只劃分了10個頻帶，而改進后的倍頻帶提高了所分析頻率的下限和上限，使所分析的頻率范圍變為0～fc，文中fc=25.6kHz。在研究過程中，頻帶數k由fc和轉頻f0確定：

2k-3/2f0

(5)

根據離心泵的轉頻確定每個頻帶的上限和下限后，利用切比雪夫1型數字濾波器對第1頻帶進行低通濾波，對其他頻帶進行帶通濾波，得到頻率范圍不同的多個分信號，然后分別求取這些分信號的有效值，以這些分信號的有效值構建特征向量。

改進倍頻帶的頻帶數和頻帶范圍都隨著離心泵轉速的變化而變化，轉速1 475r/min和1 200r/min時，頻帶數都為12個，因此V1和V2處振動信號的特征向量都為12維；轉速900 r/min時，頻帶數為13個，此時V1和V2處振動信號的特征向量都為13維。

2.2 神經網絡識別

人工神經網絡是在生物神經網絡的啟示下建立的數據處理模型，具有較強的自適應性和學習能力，其中BP神經網絡的應用最為廣泛，因此本文也利用BP神經網絡對離心泵的空化狀態進行識別研究，識別的流程如圖4所示。

圖4 空化狀態識別流程Fig.4 Procedure of cavitation pattern recognition

在建立神經網絡模型時，由特征向量的維度確定神經網絡輸入層的節點數，由空化狀態的類別確定輸出層的節點數，設定隱含層節點數與輸入層節點數相等，由此就確定了神經網絡的結構。

對于標準倍頻帶，當只利用V1或V2處振動信號的頻帶特征進行識別時，神經網絡輸入層和隱含層的節點數為10個；當同時利用V1和V2的特征向量進行聯合識別時，則將V1的特征向量和V2的特征向量合并構成20維的特征向量，此時神經網絡輸入層和隱含層的節點數為20個。

對于改進倍頻帶，由于特征向量的維度隨著頻帶數的變化而變化，因此神經網絡的輸入層和隱含層的節點數也隨著頻帶數的變化而改變。轉速1 475 r/min和1 200 r/min時，當只利用V1或V2處的振動信號進行識別時，神經網絡輸入層和隱含層的節點數為12個；當利用V1和V2的特征向量進行聯合識別時，神經網絡輸入層和隱含層的節點數為24個。轉速900 r/min時，當只利用V1或V2處的振動信號進行分析時，神經網絡輸入層和隱含層的節點數為13個；當同時利用V1和V2的特征向量進行聯合識別時，神經網絡輸入層和隱含層的節點數為26個。

在訓練神經網絡時，從每類空化狀態所對應的樣本中隨機抽取60%的樣本作為訓練樣本，剩余40%的樣本作為測試樣本。之后將訓練樣本輸入到神經網絡，利用誤差反向傳播算法，不斷地迭代調整網絡的權值和參數，直至收斂。最后將測試樣本輸入到訓練好的網絡，比較網絡輸出的空化狀態與真實的空化狀態之間的差別，從而得到神經網絡識別空化狀態的正確率。

3 空化狀態識別

3.1 空化狀態分類

揚程和效率的變化是離心泵內發生空化最明顯的標志之一，Johann指出必須汽蝕余量NPSH1、

NPSH3可以作為空化狀態的標準[1]。而NPSH1、NPSH3分別表示離心泵揚程降低1%和3%時的汽蝕余量，因此也可以以揚程降低的程度為標準。在研究過程中，正常情況為狀態1，揚程降低小于1%為狀態2，揚程降低在1%～3%為狀態3，揚程降低大于3%為狀態4。在利用神經網絡進行狀態識別時，四類空化狀態的標簽設為[1 0 0 0]、[0 1 0 0]、[0 0 1 0]、[0 0 0 1]。

3.2 四類空化狀態識別

利用標準倍頻帶與改進倍頻帶提取V1和V2處的振動信號的頻帶特征，利用BP神經網絡對離心泵的四類空化狀態進行識別研究。研究過程中，根據所利用信號的不同又分為3類，即只利用V1處信號、只利用V2處信號和聯合利用V1、V2兩處信號三種情況。轉速1 475 r/min時，四類空化狀態的樣本數分別為100、200、200和200個，利用BP神經網絡對四類空化狀態的識別率如表2所示。轉速1 200 r/min時，四類空化狀態的樣本數分別為100、300、200和200個，識別率如表3所示。轉速900 r/min時，四類空化狀態的樣本數分別為100、200、200和300個，識別率如表4所示。其中，狀態i(i=1,2,3,4)的識別率ri和平均識別率R的計算式為

(6)

(7)

式中：Ni表示測試樣本中屬于空化狀態i的樣本的數量，ni表示Ni中被正確識別出來的樣本的數量(ni≤Ni)。

表2 轉速為1 475 r/min時空化狀態識別的正確率

表3 轉速為1 200 r/min時空化狀態識別的正確率

表4 轉速為900 r/min時空化狀態識別的正確率

從表2～4的對比分析中可以看出，無論是只利用V1處振動信號的頻帶特征或是只利用V2處振動信號的頻帶特征，還是聯合利用V1和V2的頻帶特征，改進倍頻帶的平均識別率都比標準倍頻帶的平均識別率高，說明改進倍頻帶比標準倍頻帶更能有效地提取離心泵空化振動信號的特征。主要有兩方面原因：一是改進倍頻帶的頻率范圍為0～fc，包括了全頻帶的信息，而標準倍頻帶只包含了人耳聽覺范圍內的頻率信息，存在信息泄漏。二是，改進倍頻帶的頻帶數、頻帶中心和頻帶上下限都隨著轉速的變化而變化，第1頻帶只包含了轉頻的亞諧波，其余頻帶都圍繞在轉頻及其倍頻周圍，能夠更好地提取離心泵的特征。

無論是標準倍頻帶還是改進倍頻帶對狀態4的識別都接近100%，說明結合振動信號的頻帶特征和BP神經網絡能夠有效地識別揚程降低大于3%的嚴重空化狀態。主要是因為在這種空化狀態時，離心泵內部空化劇烈，大量的空泡不斷地產生和破滅，對泵殼產生劇烈沖擊，導致泵殼的振動與其他狀態存在明顯不同，所以無論是利用標準倍頻帶還是改進倍頻帶都能將其正確識別出來。

對于正常狀態1和空化程度很輕的狀態2，這兩種狀態非常相近、空化特征不明顯，而利用改進倍頻帶對這兩種狀態的識別率也明顯高于標準倍頻帶，進一步表明改進倍頻帶比標準倍頻帶在提取離心泵空化特征方面更有效。

與只利用V1或V2處振動信號的頻帶特征相比，聯合利用V1和V2處振動信號的頻帶特征時平均識別率有明顯提高，不僅對強空化時的狀態4有很高的識別率，而且對正常狀態1和輕微空化的狀態2的識別率也都超過了90%，說明聯合利用兩處信號比單獨利用一處信號更能有效地識別離心泵的空化狀態，主要是因為V1處和V2處的振動信號都只捕捉到了離心泵空化的部分特征，而兩處信號所包含的特征更加全面。

4 結論

1)改進倍頻帶比標準倍頻帶更能有效地提取離心泵空化振動信號的特征，改進倍頻帶與神經網絡相結合時空化狀態的識別率較高。

2)無論是標準倍頻帶還是改進倍頻帶對狀態4的識別都接近100%，說明結合振動信號的頻帶特征和BP神經網絡能夠有效地識別揚程降低大于3%的嚴重空化狀態。另外，對于正常狀態1和空化程度較輕的狀態2，改進倍頻帶對這兩種狀態的識別率也明顯高于標準倍頻帶。

3)對于正常狀態1和空化程度較輕的狀態2，單獨利用V1或V2處的振動信號時識別率較低，而聯合利用V1和V2處振動信號時識別率有明顯提高。

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本文引用格式：

賀國，曹玉良，明廷鋒，等. 基于改進倍頻帶特征的離心泵空化狀態識別[J]. 哈爾濱工程大學學報， 2017， 38(8): 1263-1267,1302.

HE Guo, CAO Yuliang, MING Tingfeng, et al. Cavitation state recognition of centrifugal pump based on features of modified octave bands[J]. Journal of Harbin Engineering University， 2017， 38(8): 1263-1267,1302.

Cavitation state recognition of centrifugal pump based on features of modified octave bands

HE Guo1, CAO Yuliang2, MING Tingfeng2, SU Yongsheng2

(1.Department of Management Science, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China; 2.College of Power Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)

Recognizing cavitation states is one of the challenges involved in monitoring the conditions of centrifugal pumps. First, the cavitation of a centrifugal pump was studied through experiments and the vibration signals at two points on the pump casing were collected at three rotation speeds. Subsequently, the standard octave bands were modified based on the characteristics of the centrifugal pump and the feature vectors of the vibration signals were extracted by using the modified and standard octave bands. Finally, four cavitation states of the centrifugal pump were recognized using a BP neural network. The experimental results demonstrated that the modified octave bands were more effective than the standard octave bands in terms of extracting the features of the cavitation vibration signals of the centrifugal pump. Heavy cavitation state with pump head decreased by 3% can be recognized from the band features of the vibration signals at either point. Using the band features of the vibration signals at the two points, the accuracy of recognizing the non-cavitation state and slight cavitation state was effectively improved.

centrifugal pump; cavitation states recognition; vibration signal; band feature; neural network; octave band

2016-11-06.

日期：2017-04-28.

國家自然科學基金資助項目(51306205)；湖北省自然科學基金項目(2015CFB700)；海軍工程大學博士生創新基金項目(4142C15K).

賀國(1965-)，男，教授，博士生導師; 曹玉良(1988-)，男，博士研究生.

曹玉良，E-mail：yuliangc@126.com.

10.11990/jheu.201611027

U664.33

A

1006-7043(2017)08-1263-05

網絡出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20170428.1438.038.html