基于多特征融合的MLP壓裂泵單向閥故障診斷研究*

潘靈永

(中石化四機石油機械有限公司,湖北 荊州 434000)

0 引 言

壓裂泵是油氣田開發壓裂裝備的“心臟”,由于其工作壓力大、工作介質含砂石等因素,造成壓裂泵的單向閥工作壽命相對較短,且不穩定,給設備的安全運行造成影響。

目前,人工檢泵成為保障該類設備安全運行的必要手段[1]。而據不完全統計,人工檢泵有效率不超過60%,存在人力資源浪費和設備運行安全難以保證等問題。若不能及時排查出故障,會進一步導致其閥座損壞,甚至泵體本身損壞[2]。因此,針對壓裂泵單向閥的故障診斷具有重要意義。

目前,針對頁巖氣開采中使用的壓裂泵單向閥,對其進行故障診斷的研究仍然處于探索階段。與常規旋轉機械設備故障診斷相似,對單向閥進行故障診斷的基本原理仍是根據機械設備振動、功率、聲音等信息,以此來分析設備的健康狀況[3]。

國內針對高壓隔膜泵的單向閥故障診斷相關研究較多。熊鵬博等人[4]提出了一種基于多時域特征與SVM的單向閥故障診斷方法,但需要人工挑選特征,且其采用的模型為淺層模型。吳漫等人[5]提出了基于VMD-SVD的單向閥微弱故障診斷方法,但是其特征的提取過程比較復雜,且要依賴于專家的經驗。

隨著計算機技術的快速發展,深度學習技術的應用不斷深化,其在圖像識別和語音處理領域展現了強大的自學習能力[6],許多學者開始將深度學習技術應用到機械故障診斷領域。

文龍等人[7]將滾動軸承原始振動數據輸入卷積神經網絡模型進行了軸承故障診斷,獲得了良好的效果。梁杰等人[8]采用多段特征融合輸入深度信念網絡的方法,實現了對滾動軸承的故障診斷。TAMILSELVAN P等人[9]第一次把DBN應用到了飛機發動機的故障診斷領域。馮雪等人[10]利用雙卷積神經網絡并行模型對滾動軸承進行了故障特征提取,最終取得了很好的診斷結果。羅繼輝等人[11]將S變換和深度置信網絡結合應用于復式高壓隔膜泵單向閥故障診斷,取得了良好的效果,但是其特征提取以及深度學習模型過于復雜。朱冠霖等人[12]將神經網絡和證據理論融合技術應用到液壓泵故障診斷,構建了多源傳感器數據融合模型,提高了液壓泵故障診斷的準確率。

本研究提出基于多特征融合的多層感知器的壓裂泵單向閥故障診斷方法,首先獲取振動信號和壓力信號的時域和頻域有關特征,利用主成分分析技術(principal component analysis,PCA)實現特征降維,依據PCA后特征成分占比,提取主要特征構成新的特征向量,輸入多層感知器進行深度特征提取,進而實現對壓裂泵單向閥的故障診斷。

1 單向閥故障診斷模型

1.1 振動機理分析

單向閥安裝及結構圖,即柱塞泵局部實物圖如圖1所示。

圖1 柱塞泵局部實物圖

曲軸帶動活塞做周期性往復運動,使得泵體內壓力變化,進而實現流體吸入與排出,而其中控制流體流動方向的關鍵部件是錐閥式單向閥,其結構簡圖如圖2所示。

圖2 單向閥結構簡圖

根據壓裂泵以及單向閥的工作原理分析可知,泵體振動的主要成分包含3類[13]:(1)柱塞往復運動激起的泵體振動,這與曲軸轉速相關;(2)單向閥啟閉瞬間對單向閥座沖擊產生的振動,這受到單向閥故障的影響;(3)流量脈動振動成分,也會受到單向閥故障的影響。

本文研究的五缸單作用柱塞泵,單一曲柄驅動一個柱塞,其曲柄錯位角為2π/5。

柱塞在曲軸回轉中的運動公式為:

(1)

(2)

a=Rω2(cosα+λsin2α)x

(3)

式中:x—柱塞位移;v—柱塞速度;a—柱塞加速度;R—曲柄長度;λ—連桿比(曲柄長度和連桿長度比值);a—曲柄轉角,α=ωt。

柱塞泵單個缸體的瞬時流量為:

(4)

則柱塞泵的瞬時流量:

(5)

式中:m—排流過程中的柱塞數。當柱塞泵的柱塞數為偶數時,m=z/2;當柱塞數為奇數時,m=(z±1)/2(其中:0≤α≤π/z時取正,π/z≤α≤2π/z時取負)。

1.2 信號特征提取與分析

從1.1節對振動機理的分析可知,柱塞泵泵體的振動信號中包含的信息豐富,包括柱塞泵及其單向閥的健康狀態。此外,從流量分析過程中也可知,單向閥故障對于整個柱塞泵的吸入和排出壓力也會產生影響,因此,壓力信號也是重要的信息[14]。

通常,采用的時域特征包括:總能量、最大值、最小值、標準差、方差、極差、整流平均值、偏度、峭度、均方根、波形因子、峰值因子、脈沖因子、裕度因子;頻域信號可以計算的特征包括:總能量、最小值、標準差、方差、極差、整流平均值、偏度、均方根。

從理論上來說,當柱塞泵工作狀態(工作轉速、工作壓力以及健康狀況)發生變化時,上述特征值會發生變化。

5類故障情況下,7種工況時輸入壓力時序方差如圖3所示。

圖3 輸入壓力時域信號方差特征對比圖A—所有單向閥正常測試;B—1號吸入輕微故障;C—2號排出嚴重故障;D—3號吸入輕微故障且3號排出輕微故障;E—3號吸入輕微故障且3號排出嚴重故障

5類故障情況下,輸出壓力0～1.5倍頻整流平均值的特征變化曲線,如圖4所示。

圖4 輸出壓力頻域信號0～1.5倍基頻整流平均值特征對比圖A—所有單向閥正常測試;B—1號吸入輕微故障;C—2號排出嚴重故障;D—3號吸入輕微故障且3號排出輕微故障;E—3號吸入輕微故障且3號排出嚴重故障

可以發現,工況變化和故障類型具有一定的可分離性,但單一特征在一些工況下無法顯著區分故障類型。

多層感知器MLP是一種前饋人工神經網絡模型,其網絡結構如圖5所示。

圖5 MLP結構簡圖

MLP由可視層、隱藏層和輸出層構成,每層均由同類神經元構成[15]。其中,可視層為網絡結構的輸入層,用于輸入特征向量;隱藏層用于知識提取;輸出層則為結果輸出,可以接SoftMax分類層。依靠層間激活函數,MLP對于非線性可分的數據分類很有效。

因此,為了利用MLP的數據分類能力,筆者采用的故障診斷模型如圖6所示。

圖6 壓裂泵單向閥故障診斷模型

首先,筆者對采集到的多個測點的振動信號以及吸入和排出壓力信號進行樣本劃分,逐個樣本計算上述特征,并進行特征融合,再利用PCA選取其中主要特征,對深度學習模型進行訓練,構建故障診斷模型,然后用測試集對其進行驗證。

2 柱塞泵單向閥故障診斷實驗

2.1 實驗描述

為了驗證整個柱塞泵單向閥故障診斷模型的有效性,本文設計了柱塞泵單向閥故障模擬實驗,通過放置已知故障類型和故障程度的單向閥,人為構造設備故障,來采集柱塞泵單向閥的運行數據。

實驗設備為柴驅5缸壓裂柱塞泵,擁有吸入和排出單向閥各5個,根據需求,筆者在單向單向閥的安裝位置附近用強磁鐵吸附10個加速度傳感器。

柴驅壓裂泵傳感器布置示意圖如圖7所示。

圖7 柴驅壓裂泵傳感器布置示意圖

此外,筆者在吸入和排出管匯安裝了壓力傳感器采集流體的壓力信號,其采樣頻率均為5 120 Hz。

故障單向閥采用實際生產過程中損壞的單向閥,其故障單向閥樣本如圖8所示。

圖8 故障單向閥樣本

實驗安排的單向閥故障類型組合如表1所示。

筆者根據表1的組合在壓裂柱塞泵中安裝傳感器。運行工況采用實際生產中常用的參數:

表1 下實驗安排單向閥故障類型組合

電機輸出轉速772 r/min、817 r/min、861 r/min,排出壓力30 MPa、60 MPa、80 MPa,每種故障組合均遍歷這9種工況。

1,2,3,4,5—測點位置;In—吸入單向閥;Out—排出單向閥;A—輕微故障;B—嚴重故障

2.2 結果分析

筆者對2.1節模擬故障實驗的數據進行采集,以及按照故障類型和工況進行劃分后,按照故障診斷模型框圖,采用移動窗的方法截取數據樣本,對每個樣本計算1.2節描述的時域和頻域特征,構成特征向量,建成樣本庫。

本文采用的全連接神經網絡模型,共包括輸入層、3層隱藏層和分類層(輸出層);其中,輸入層的節點數由輸入的特征維數決定,輸出層節點數由故障類型數決定,其他參數設置參考文獻[16]。

具體分析結果如下:

2.2.1 數據降維分析

根據前文描述,每段樣本均計算所有傳感器(壓力傳感器和加速度傳感器的XYZ3個方向)的時域統計特征和頻域統計特征,其中頻域采用轉速倍頻的方式分頻段,最終的特征向量為3 008個特征值。從輸入模型的維度來說,數據量比較龐大,模型訓練時間較長。

經過初步分析,結合泵體的固有頻率,筆者選擇吸入單向閥位置處的加速度傳感器的Y方向數據,以及前述的2個壓力傳感器數據計算特征向量。另一方面,并非所有的時域和頻域特征都具有很好的故障分離能力,盡管如1.2節所描述,需要多特征進行融合,但引入冗余特征反倒會適得其反,因此,此處采用常見的主成分分析方法對主要特征進行提取。

PCA后特征成分占比如圖9所示。

圖9 6種故障類型進行PCA分析后特征成分占比

筆者選取PCA降維后的前50維特征,從中選擇占比最大的特征繪制特征曲線,如圖10所示。

從圖10中可以看到:經主成分分析后提取出的主要特征在不同故障類型和工況變化上均具有較好的特征分離度,這對深度學習模型特征提取以及最終分類的準確率是有很好的正面意義的,有利于模型精度的提升。

圖10 主要特征的特征變化曲線A—2號排出嚴重故障;B—3號排出輕微故障;C—4號吸入嚴重故障;D—1號吸入輕微故障且1號排出嚴重故障;E—3號吸入輕微故障且3號排出嚴重故障

不同特征維度測試集診斷效果分類混淆矩陣如圖11所示。其中,經過PCA提取前20維(占比90%)特征輸入深度學習模型獲得的測試集的分類混淆矩陣如圖11(a)所示;經過PCA提取前50維(占比98%)特征輸入深度學習模型獲得的測試集的分類混淆矩陣如圖11(b)所示。

(a)PCA提取20個特征測試集分類混淆矩陣

(b)PCA提取50個特征測試集分類混淆矩陣

對比圖11(a,b)可以看到:經特征提取后,占比前20特征訓練的模型識別正常單向閥的準確率略高,但單一故障的診斷正確率略低于占比前50特征訓練的模型,而對復合型故障診斷準確率遠低于50特征模型,即使模型訓練時間有所節省。

可見原始特征經PCA特征提取后,選擇的特征占比略低于100%的特征進行模型訓練,得到的驗證集的效果更佳。

2.2.2 多故障類型分析

如表1所描述,此處實驗共設計了包括正常樣本在內的30組故障類型,每種故障類型下還包含9種不同的工況數據,樣本數量非常龐大,因此,可以對不同類型的組合模型診斷效果進行檢驗。

本文選擇了5種(圖11(b))、11種和29種(圖中序號與表1中組號對應),共3種搭配方式對筆者提出的方法進行了驗證,結果如圖12所示。

(a)11種故障類型混合測試集分類混淆矩陣

(b)11種故障類型混合測試集診斷準確率變化曲線

(c)29種故障類型混合測試集分類混淆矩陣

(d)29種故障類型混合測試集診斷準確率變化曲線

以上每種情況均是隨機選擇75%的樣本作為訓練集,25%的樣本作為測試集;輸入特征為經PCA提取前50維特征,輸入模型前統一進行歸一化處理。

從圖12(b,d)中的準確率變化曲線可以看到,本文提出的診斷方法沒有出現過擬合和欠擬合現象;同時,分類混淆矩陣也表明該方法診斷效果較優;3種搭配經多次訓練,平均診斷正確率達到99.6%[17,18]。

為了驗證該模型對于壓裂柱塞泵單向閥故障診斷的優異效果,筆者將現有的LR、SVM以及BP-NN等3種算法的故障分類診斷結果作對比,各類算法的診斷結果如表2所示。

表2 各算法準確率對比

其中,BP-NN屬于深度學習的范疇,采用2層BP神經網絡,也獲得了不錯的準確率;而LR和SVM是淺層結構,是基礎的機器學習算法,而且隨著樣本增多,準確率已無法繼續增高,性能有所限制。

3 結束語

本研究采用多個傳感器采集了壓裂泵工作狀況信息,經計算和統計各自的特征后,采用主成分分析法進行了特征融合,最后采用多層感知器完成了對不同單向閥的故障分類,并通過測試數據對結果進行了驗證。

研究結果表明:

(1)多種傳感器采集到的統計特征經主成分分析后,提取出的主要特征在不同故障類型和工況變化上均具有較好的特征分離度;

(2)對于壓裂柱塞泵單向閥故障診斷,所提出的特征融合的MLP模型具有較高的診斷正確率,且該模型還具有良好的泛化性;

(3)對于不同故障類型組合,該方法均能獲得很好的診斷結果。

與傳統的方法相比,該方法有如下優點:(1)利用PCA的方法進行特征融合,并提取主要特征,然后結合深度學習算法的非線性擬合能力,省去了繁瑣的人工構造特征過程;(2)將研究對象從常見的單個單向閥信號拓展到完整的機械設備,更結合實際工業場景,應用價值更廣闊。

但該方法依舊存在可改進之處:(1)數據輸入深度模型前,需要經過特征計算和PCA特征降維,還不是完全的端到端的故障診斷方法;(2)多層感知器的有關參數設置需要經多次實驗對比,才能找到相對最優的結果,沒有可靠的理論依據。

以上兩個方面也是筆者在后續的研究中要重點關注的內容。

《機電工程》雜志:http://www.meem.com.cn