基于高價值小樣本的石化裝置旋轉機械故障診斷NN模型

蘇乃權, 蔡業彬, 張清華, 文成林, 邵龍秋

(1.廣東石油化工學院機電工程學院，廣東茂名 525000；2.廣東石油化工學院自動化學院，廣東茂名 525000)

0 前言

現代機械裝置功能越來越多，結構越來越復雜，長期運行在高溫、高速、重載等惡劣條件下，零部件出現故障難以預測和識別。因此，機械裝置故障診斷方法的研究有利于現代工業發展[1]。隨著人工智能技術的推廣與深入研究，神經網絡應用于模式識別為故障診斷技術提供新的方向。神經網絡(NN模型)在特征學習和分類問題建模中取得了一系列的進展[2-3]。

TRAN等[4]結合DBN和Teager-Kaiser能量算子，提出一種往復壓縮閥門的故障診斷方法。該方法相比經典方法，取得了更高的準確率，但是僅處理了單個傳感器的故障診斷。司景萍等[5]針對異常工況振動信號難以識別的問題，提出了基于模糊神經網絡的智能故障診斷系統。CHENG等[6-7]針對發動機故障問題，提出了基于人工神經網絡算法的主機運行異常容錯控制系統。XIE和BAI[8]對多傳感器故障診斷的深度學習方法進行研究，取得了比ANN和SVM模型更優的結果。JIA等[9]提出了一種分層DNN模型。神經網絡能從原始數據中直接學習特征表示并進行分類，采用端到端建模和聯合訓練。SHAO等[10]提出了一種端到端的診斷方法；SUN等[11]提出了基于稀疏降噪自編碼器的感應電動機故障診斷方法，降低了小樣本情況下網絡容易過擬合的風險。

神經網絡故障診斷主要應用在電力變壓器、高速列車關鍵部件、航空飛行器、機械裝置等領域的故障診斷。2012年的ImageNet大規模視覺識別挑戰競賽中，設計了一個8層的卷積神經網絡模型，將圖像分類的錯誤率降低了近50%[12]。隨后，SIMONYAN和ZISSERMAN[13]通過反復堆疊小型卷積核與最大池化層，成功構建了16-19層卷積神經網絡——VGG。ResNet網絡結構中增加直連通道，直接將輸入信息繞道傳到輸出，保證了信息的完整性，解決了信息傳遞中的丟失與損耗等問題[14]。JAIN等[15]提出了一種基于時空圖的RNN，通過捕捉人體與周圍環境中物體之間的相關性從而對人物未來的運動進行預測。MARTINEZ 等[16]解決了超參數調優以及第一幀不連續等問題。LI等[17]提出了一種新型的循環神經網絡IndRNN，具有較好的魯棒性。

神經網絡感知模型在石油化工領域的應用尚未得到充分的研究與發展，目前工作對采集獲得數據的完備性、關聯性分析不足；在樣本特征表示中，沒有形成一定框架體系。而這些問題的解決，對合理實現石化裝置智能監測和運行維護管理至關重要。

1 故障診斷NN模型

基于高價值小樣本的石化裝置旋轉機械故障診斷NN模型如圖1所示。

圖1 NN模型在石化裝置故障診斷流程

1.1 神經網絡(NN模型)理論基礎

NN模型是一種模仿生物神經元的結構和功能的數學模型或計算模型，用于對函數進行估計或近似[18]。在信號前向傳輸過程中，輸入故障特征進入輸入層，通過隱含層傳遞到輸出層，輸出結果與期望輸出相對比，得出輸出誤差[19]。

NN模型拓撲模型含有單層的隱含層。設x1、x2、…、xi為輸入值，其集合用X表示。y1、y2、…、yi是輸出值，其集合用Y表示。前向傳播中，wij表示從神經元i到神經元j的連接權值。b1為輸入層和隱含層偏置值。Wjl表示從神經元j到神經元l的連接權值。b2為輸出層和隱含層偏置值。反向傳播中，Δwlj表示從神經元l到神經元j的連接權值。Δwji表示從神經元j到神經元i的連接權值。M為輸入層節點個數，P為隱含層節點個數，N為輸出層節點個數。每個節點的激活函數選用S形函數，即：

f(x)=1/[1+exp(-x)]

(1)

輸入層輸出模型：

X=xi(i=1,2,…,n)

(2)

隱藏層單個節點j輸入模型：

(3)

隱藏層單個節點j輸出模型：

(4)

輸出層單個節點l輸入模型：

(5)

輸出層單個節點l輸出模型：

(6)

若網絡的輸出值yl與目標值tl不一致，其產生的誤差信號便開始反向傳播更新權值，網絡通過新的權值計算網絡輸出，使網絡輸出接近目標值tl。

假設網絡輸出節點的誤差函數為

(7)

則網絡的平均誤差函數為

(8)

通過不斷更新網絡的權值，確定誤差函數。依據梯度下降法推導誤差函數反向傳播的過程，即

(9)

(10)

則輸出層的權值更新公式為

Δwjl=αyloj(1-yl)(tl-yl)

(11)

同理可得隱含層節點權值的更新公式為

(12)

通過重新計算權值矩陣Δw，將Δw映射到神經網絡計算誤差值yl，當達到目標值tl，即為期望訓練誤差。

1.2 高價值小樣本故障特征

將量綱一化指標作為樣本數據進行類別標簽，而量綱一化指標是指兩個具有相同量綱的量的比值，其受監測信號中的擾動不敏感，可以更好表達故障特征[20]。常用5個量綱一化指標有波形指標、峰值指標、脈沖指標、裕度指標和峭度指標。機組狀態分為單一狀態即：000正常狀態，001型為軸承缺滾珠，010型為軸承外圈磨損，011型為軸承內圈磨損；復合故障即：100型為大小齒輪缺齒+軸承外圈磨損；101型為大小齒輪缺齒+軸承內圈磨損；110型為大小齒輪缺齒+軸承缺滾珠。每種類型的樣本數據包含5個量綱一化指標，若原始樣本量為n，即：

(13)

依據故障特征分布規律，分析特征相互耦合與重疊情況，提取高價值小樣本特征。確定輸入層和輸出層維數，每一個量綱一化指標含有5個特征，因此確定輸入層的神經元個數為5。將樣本數據分001、010、011、100、101和110，目標輸出向量分別為[0 0 1]、[0 1 0]、[0 1 1]、[1 0 0]、[1 0 1]、[1 1 0]。

通過優化隱藏層的節點數降低誤差、提高預測的準確性，達到訓練效果好的目的。

確定隱藏層節點數參考經驗公式:

M=2N+A

其中:M為隱藏層節點數;N為輸入層的神經元個數。

2 NN模型在石化裝置旋轉機械模擬實驗系統的驗證

2.1 石化大機組旋轉機械實驗條件

為了驗證所提出的算法在石化大機組旋轉機械故障診斷有效性進行了大量研究。實驗機組由多級離心式空氣壓縮機組、測試臺和測試軟件組成。圖2為多級離心式空氣壓縮機組故障診斷測試臺。

圖2 多級離心式空氣壓縮機組故障診斷測試臺

實驗前，對機組進行平衡標定，然后采集正常狀態下信號，更換故障件，在不同故障條件下采集振動時域信號數據。實驗條件為：電機轉速為1 000 r/min；電機額定功率為11 kW；傳感器放置油管旁。將采集數據進行量綱一化處理，即得到量綱一化指標。

2.2 高價值小樣本故障特征提取

通過對量綱一化特征進行擬合，選取相鄰兩個交點的長度范圍，確定高價值樣本故障區間。表1為所提取的高價值小樣本故障特征。從每種故障的90組原始數據中選擇40組高價值小樣本數據構成新樣本特征進行分析驗證。

表1 高價值小樣本故障特征范圍

2.3 高價值小樣本故障特征算法驗證

將提取的40組樣本特征，其中30組作為NN模型訓練數據，10組為測試數據。表2所示為NN模型測試結果。

表2 NN模型測試結果

從表2可以看出:運用NN模型對高價值小樣本故障特征進行識別，其識別的準確率大幅度提高。從實驗結果來看，對60組測試樣本進行識別，有59組樣本識別正確，準確率達到了98.33%。從中證明了高價值小樣本故障特征的有效性。

2.4 不同算法對比驗證

RBF徑向基神經網絡算法由輸出層和隱藏層組成。RBF神經網絡特點是神經元越多，網絡輸出誤差越小，訓練時間短。其中PNN、GRNN、ELMAN等網絡都屬于徑向基網絡。表3為不同算法的故障類型識別準確率。

從表3看:GRNN的復合故障識別結果與NN模型的結果幾乎一致，但是識別故障001型和010型的準確率均低于NN模型;ELMAN網絡在單一故障和復合故障中都只能識別其中二種故障類型，識別效果較差;PNN網絡在識別100型的故障準確率只有60.00%，001型的準確率為80.00%。綜上，對60組樣本進行測試，相對比于ELMAN、PNN、GRNN網絡，NN模型識別準確率分別提高了65.00%、10.00%、5.00%，證明了NN模型應用于石化裝置旋轉機械故障診斷的可行性、有效性。

表3 不同算法的故障類型識別準確率

3 結論

所提出的高價值小樣本故障特征的石化裝置旋轉機械診斷方法，通過石化大機組模擬系統驗證表明：對量綱一化特征進行抽取，精確定位高價值小樣本故障特征，將高價值小樣本故障特征運用于NN模型的旋轉機械故障診斷，有效地解決了旋轉機械故障診斷難的問題。文中算法與RBF徑向基神經網絡的實驗對比分析表明，識別準確率分別提高了65.00%、10.00%、5.00%,表明該方法對旋轉機械的故障診斷是有效的。