面向流體機(jī)械的智能故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

趙 鵬，陳兆龍，陳志立

(中國(guó)石油化工股份有限公司勝利油田分公司油氣集輸總廠，山東 東營(yíng) 257000)

流體機(jī)械中的各種設(shè)備都會(huì)產(chǎn)生大量反映運(yùn)行狀況的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，其中很多都顯示出了相似的故障特征。開(kāi)發(fā)基于各種機(jī)械故障數(shù)據(jù)的快速、準(zhǔn)確并具有高度泛化能力的通用方法已成為迫切需要解決的問(wèn)題。

LabVIEW使用圖形化編輯語(yǔ)言G編寫(xiě)程序，產(chǎn)生的程序是框圖形式，更加清晰直觀，便于閱讀【1】。目前，采用LabVIEW編寫(xiě)的與故障診斷相關(guān)的系統(tǒng)主要集中于信號(hào)采集與分析方法的提高【2-4】和應(yīng)用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障機(jī)理的分析【5-8】?jī)煞矫?，鮮有關(guān)于故障診斷系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)的研究。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種理論化大腦神經(jīng)功能的信息處理系統(tǒng)，即是模擬人腦的模型，具有很好的非線性擬合能力和聯(lián)想預(yù)測(cè)能力【9-10】。將遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與石油行業(yè)中典型的旋轉(zhuǎn)式流體機(jī)械故障診斷問(wèn)題相結(jié)合，科學(xué)合理地設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的智能故障診斷系統(tǒng)，解決了油田中的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障難以準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)診斷預(yù)警的問(wèn)題，為大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷及預(yù)警提供了一個(gè)有效的方法，保障了油田生產(chǎn)運(yùn)輸?shù)姆€(wěn)定性，有效降低了設(shè)備管理的成本，提高了生產(chǎn)組織管理能力。

1 總體設(shè)計(jì)

多功能轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)轉(zhuǎn)子故障診斷系統(tǒng)如圖1所示，同類型實(shí)驗(yàn)臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)油膜渦動(dòng)、不對(duì)中、不平衡等多種故障的模擬【11-12】。實(shí)驗(yàn)臺(tái)包括硬件與軟件兩部分。硬件部分主要包括轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)、傳感器和數(shù)據(jù)采集卡。通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)采集卡實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)臺(tái)信號(hào)的采集后，進(jìn)入軟件部分。軟件部分包括在線分析、離線分析、特征提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識(shí)別和人機(jī)交互部分。采集到的信號(hào)可以直接進(jìn)入在線分析系統(tǒng)進(jìn)行分析，同時(shí)可以實(shí)時(shí)保存。通過(guò)歷史信號(hào)重載實(shí)現(xiàn)離線分析，經(jīng)過(guò)信號(hào)分析后可以得到故障的特征【13】，再通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障識(shí)別，判定故障所屬的診斷結(jié)果類別，此時(shí)，布爾信號(hào)燈亮，并且輸出診斷結(jié)果文字，最后通過(guò)人機(jī)交互系統(tǒng)完成故障解除。同時(shí)將歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行再訓(xùn)練，后面板得到更優(yōu)的診斷網(wǎng)絡(luò)，極大程度上提高了轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。

圖1 多功能轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)轉(zhuǎn)子故障診斷系統(tǒng)

1.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

采集系統(tǒng)硬件部分主要包括位移傳感器、光電轉(zhuǎn)速傳感器、數(shù)據(jù)采集卡等。其中，位移傳感器技術(shù)參數(shù)如表1所示。

表1 位移傳感器技術(shù)參數(shù)

采集系統(tǒng)通過(guò)訪問(wèn)動(dòng)態(tài)鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)(DLL)來(lái)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行工作，包括打開(kāi)設(shè)備、AD初始化、AD采集、關(guān)閉設(shè)備，不同程序之間按照發(fā)生的先后采用層疊式順序結(jié)構(gòu)。

1.2 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)包括文件操作、數(shù)據(jù)采集、信號(hào)分析、動(dòng)平衡(人機(jī)交互)系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷系統(tǒng)、幫助等6部分。

數(shù)據(jù)采集部分主要通過(guò)設(shè)置采集參數(shù)實(shí)現(xiàn)多通道參數(shù)信號(hào)在線的時(shí)間監(jiān)測(cè)顯示以及轉(zhuǎn)子軸心軌跡、轉(zhuǎn)速、時(shí)域統(tǒng)計(jì)的實(shí)時(shí)顯示，前面板如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)采集部分前面板

信號(hào)分析部分主要功能是對(duì)實(shí)時(shí)采集或者重載信號(hào)進(jìn)行更為詳細(xì)的分析，主要包括濾波分析、互相關(guān)分析、譜分析和時(shí)頻聯(lián)合分析，如圖3所示。

圖3 信號(hào)分析部分前面板

濾波分析主要采用LabVIEW內(nèi)置濾波器對(duì)含噪聲信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，濾波器針對(duì)不同的信號(hào)特征可以選擇階數(shù)可調(diào)的Butterworth濾波器、Chebyshev濾波器、反Chebyshev濾波器和橢圓形濾波器。濾波前振動(dòng)信號(hào)如圖4所示，其中縱坐標(biāo)是位移參量。

圖4 濾波前振動(dòng)信號(hào)時(shí)域

互相關(guān)分析研究的是現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并針對(duì)有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向及程度【14】。信號(hào)x(t)和y(t)互相關(guān)定義見(jiàn)式(1)。

(1)

對(duì)式(1)進(jìn)行離散化可得式(2)。

(2)

式中：hj——當(dāng)時(shí)移量為j時(shí)信號(hào)x(t)和y(t)的相關(guān)程度，其中j=-(N-1)，

-(N-2)，…，-1，0，1，(M-2)，

(M-1)；

N——信號(hào)x(t)的樣本數(shù)；

M——信號(hào)y(t)的樣本數(shù)。

譜分析采用快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,縮寫(xiě)為FFT)實(shí)現(xiàn)時(shí)頻轉(zhuǎn)換，并進(jìn)行相關(guān)的譜分析，包括幅值譜和相位譜。計(jì)算過(guò)程如下【15】：

首先，由式(3)計(jì)算得到信號(hào)的雙邊幅度譜。

(3)

式中：A(i)——雙邊幅值譜；

X(i)——信號(hào)的離散傅里葉變化；

W——信號(hào)中的點(diǎn)數(shù)。

其中i=0，1，2，3，…，W-1

由式(4)將雙邊幅度譜轉(zhuǎn)換為單邊幅度譜：

(4)

式中：B(i)為單邊幅值譜；??為向下取整運(yùn)算。單邊幅值譜B(i)對(duì)應(yīng)的幅值即為幅值譜，對(duì)應(yīng)的相位即為相位譜。濾波后振動(dòng)信號(hào)如圖5所示，其中縱坐標(biāo)是位移參量。

圖5 濾波后振動(dòng)信號(hào)時(shí)域

為了充分展示不同類型轉(zhuǎn)子進(jìn)行動(dòng)平衡的方法，本系統(tǒng)采用動(dòng)平衡中常用的影響系數(shù)法編寫(xiě)了轉(zhuǎn)子單平面動(dòng)平衡、剛性轉(zhuǎn)子雙平面動(dòng)平衡、撓性轉(zhuǎn)子三平面動(dòng)平衡人機(jī)交互系統(tǒng)等，如圖6所示。由影響系數(shù)法計(jì)算單平面動(dòng)平衡結(jié)果如表2所示。

表2 單平面動(dòng)平衡結(jié)果

圖6 動(dòng)平衡人機(jī)交互系統(tǒng)部分前面板

2 智能診斷算法模塊

2.1 基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本思路是將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視為遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出現(xiàn)收斂速度緩慢情況時(shí)，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各隱含層節(jié)點(diǎn)的閾值和權(quán)值作為遺傳算法的輸入信息【16】，進(jìn)一步將它們編碼生成染色體，運(yùn)用遺傳算法的遺傳因子產(chǎn)生新的后代，作為BP算法的初始值，接著執(zhí)行BP算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；重復(fù)運(yùn)行該操作，直至達(dá)到問(wèn)題要求的誤差精度【17】。遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程包括：BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定、遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)3個(gè)部分，如圖7所示【18】。

圖7 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程

遺傳算法中的目標(biāo)函數(shù)可正可負(fù)，而適應(yīng)度函數(shù)永遠(yuǎn)是非負(fù)的，因?yàn)樾枰谀繕?biāo)函數(shù)和適應(yīng)度函數(shù)之間做相應(yīng)的數(shù)學(xué)變換，即有時(shí)求最大值，有時(shí)求最小值，其變換關(guān)系為：

(5)

式中：Cmin是一個(gè)可任取的極小的數(shù)。

遺傳算法中處理的基本結(jié)構(gòu)為個(gè)體，個(gè)體的集合為種群，個(gè)體包含的基因數(shù)為S個(gè)，各層神經(jīng)元的數(shù)目分別為l、m、n。基因個(gè)數(shù)公式為：

S=l×m+m+m×n+n

(6)

適應(yīng)度是判斷目標(biāo)個(gè)體優(yōu)劣的重要指標(biāo)，適應(yīng)度函數(shù)的選取是遺傳算法收斂的關(guān)鍵因素【19】。適應(yīng)度值與均方誤差成反比，其計(jì)算公式為：

(7)

式中：ti——輸出層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的期望輸出；

ai——輸出層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際輸出。

遺傳算法需要對(duì)種群中的所有個(gè)體進(jìn)行選擇排序，以此為概率進(jìn)行選擇進(jìn)入下一代，選擇排序公式為：

(8)

式中：p——適應(yīng)度比例；

G——種群規(guī)模。

2.2 實(shí)驗(yàn)與分析

通過(guò)位移傳感器獲取同一設(shè)備在不同時(shí)間點(diǎn)及不同運(yùn)行模式下的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)組。針對(duì)機(jī)械故障相關(guān)各項(xiàng)參數(shù)屬性分別進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并將處理后的振動(dòng)位移信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換(FFT)，得到故障頻率特征。數(shù)據(jù)預(yù)處理內(nèi)容包括數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)組合、數(shù)據(jù)補(bǔ)全、數(shù)據(jù)去噪。此過(guò)程可以有效地解決信號(hào)中的環(huán)境及噪聲干擾，并且與離散傅里葉變換(DFT)相比，可以顯著減少運(yùn)算量，使有限位運(yùn)算所導(dǎo)致的存儲(chǔ)要求和計(jì)算誤差都可在有限的字長(zhǎng)下實(shí)現(xiàn)。隨后，進(jìn)入智能診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊分別輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

在本智能診斷系統(tǒng)中，提取轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中和油膜渦動(dòng)3種故障，將0.5f(f為基頻)、1.0f、2.0f、3.0f、4.0f和5.0f等6個(gè)不同頻段的頻率特征作為特征參數(shù)，訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體特征值如表3所示【20】。

表3 轉(zhuǎn)子故障原因與頻率特征的關(guān)系

遺傳算法的進(jìn)化代數(shù)termgen設(shè)置為20次，根據(jù)樣本大小取初始種群規(guī)模為30，交叉概率為0.6，變異概率為0.05。使用遺傳算法后的適應(yīng)度值進(jìn)化曲線見(jiàn)圖8。由圖8可知，進(jìn)化的代數(shù)越大，個(gè)體的適應(yīng)度值越小。本文對(duì)適應(yīng)度值求倒數(shù)，越優(yōu)的個(gè)體適應(yīng)度值越小。遺傳算法的種群個(gè)體分別在第1代、第6代、第7代、第8代、第14代和第17代逃離了局部最優(yōu)解，進(jìn)行了全局尋優(yōu)，從第18代開(kāi)始曲線不再繼續(xù)發(fā)生變化，得到全局最優(yōu)解，適應(yīng)度值隨進(jìn)化代數(shù)的變化如圖8所示。

圖8 適應(yīng)度值隨進(jìn)化代數(shù)的變化

基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為三層節(jié)點(diǎn)，分別為輸入層節(jié)點(diǎn)、隱含層節(jié)點(diǎn)和輸出層節(jié)點(diǎn)。根據(jù)6個(gè)特征參數(shù)和3種故障形式，確定隱藏層神經(jīng)元數(shù)量為4，故本系統(tǒng)采用6-4-3結(jié)構(gòu)。其中輸出層為3個(gè)神經(jīng)單元，使用二值型數(shù)據(jù)(0，0，1)、(0，1，0)、(1，0，0)分別表示轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中和油膜渦動(dòng)3種故障。對(duì)輸入和輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，經(jīng)算法預(yù)測(cè)后，再進(jìn)行反歸一化處理。網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)2 300組，其中2 000 組為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余300組為測(cè)試數(shù)據(jù)。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及訓(xùn)練完畢以后，利用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試。在測(cè)試集中隨機(jī)抽取每種工況3個(gè)檢驗(yàn)樣本，文中認(rèn)為隸屬度超過(guò)0.90即可判定故障存在。表4為所采用的模型樣本數(shù)據(jù)，表5為測(cè)試該模型所得到的診斷結(jié)果。由表5中分析結(jié)果可以看出，訓(xùn)練后的模型精準(zhǔn)可用【20】。

表4 模型樣本數(shù)據(jù)

表5 模型診斷結(jié)果

以診斷效果最好的油膜渦動(dòng)故障為例，繪制了樣本誤差率曲線，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)誤差率如圖9所示。由圖9可見(jiàn)，模型預(yù)測(cè)總體精度超過(guò)0.95，說(shuō)明該系統(tǒng)具有較高的可靠性和準(zhǔn)確性，可用于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際故障預(yù)測(cè)與診斷【21】。

圖9 油膜渦動(dòng)的樣本誤差率

3 案例分析

轉(zhuǎn)子不平衡是旋轉(zhuǎn)機(jī)械主要的激振源?，F(xiàn)場(chǎng)動(dòng)平衡是指轉(zhuǎn)子工作條件下的動(dòng)平衡技術(shù)，常用于機(jī)械維護(hù)和調(diào)試現(xiàn)場(chǎng)，但其對(duì)于操作人員的技術(shù)水平要求較高【22】。以轉(zhuǎn)子不平衡故障為例對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能診斷系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。

首先提前調(diào)整轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)處于某一特定的故障條件下實(shí)際采取信號(hào)，測(cè)得的實(shí)際工作轉(zhuǎn)速為2 161.57 r/min，然后采用前述不同的信號(hào)處理方法進(jìn)行在線與離線的處理，得到振動(dòng)信號(hào)的特征。其中，離線信號(hào)處理是指將采集得到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)儲(chǔ)存到Microsoft office excel中，運(yùn)用歷史保存的信號(hào)大數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更加充分的訓(xùn)練。

圖10給出了不平衡信號(hào)測(cè)試系統(tǒng)實(shí)時(shí)時(shí)域分析前面板。由圖10可見(jiàn)，在水平和豎直方向振動(dòng)均為正弦波性，轉(zhuǎn)子渦動(dòng)呈現(xiàn)出橢圓形軌跡。

圖10 不平衡信號(hào)測(cè)試系統(tǒng)實(shí)時(shí)時(shí)域分析前面板

圖11給出的FFT結(jié)果顯示，諧波能量集中于基頻振動(dòng)，可以看出36、72、108和144 Hz附近都出現(xiàn)了峰值，此4處的頻率與轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障特征的基頻、兩倍頻、三倍頻以及四倍頻非常接近。振動(dòng)時(shí)的時(shí)域波形近似于正弦波，頻譜圖中，諧波能量集中于基頻，出現(xiàn)較小的高次諧波，整個(gè)頻譜呈現(xiàn)所謂的“縱樹(shù)形”，由傳統(tǒng)故障診斷知識(shí)分析，該故障為轉(zhuǎn)子不平衡故障【23-24】。點(diǎn)擊進(jìn)入基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能診斷模塊，經(jīng)該模塊判斷，轉(zhuǎn)子系統(tǒng)應(yīng)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子不平衡故障，此時(shí)，系統(tǒng)中的轉(zhuǎn)子不平衡布爾信號(hào)燈亮，并且左側(cè)故障原因圖框中輸出文字“轉(zhuǎn)子不平衡”，如圖12所示。此結(jié)論與理論分析相符，說(shuō)明系統(tǒng)功能正?？捎?。

圖11 不平衡信號(hào)頻域分析統(tǒng)計(jì)

圖12 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析部分前面板

同時(shí)，對(duì)不平衡、不對(duì)中、油膜渦動(dòng)等不同故障的故障信號(hào)分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)和對(duì)比，該系統(tǒng)可以較為準(zhǔn)確地采集故障信號(hào)和故障現(xiàn)象點(diǎn)，結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析出的結(jié)果也較為理想，說(shuō)明本文設(shè)計(jì)的診斷系統(tǒng)具有一定的可靠性。

4 結(jié)語(yǔ)

基于LabVIEW軟件和MATLAB軟件，設(shè)計(jì)了一套適用于旋轉(zhuǎn)式流體機(jī)械的智能故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括常見(jiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的信號(hào)采集與處理系統(tǒng)、動(dòng)平衡人機(jī)交互系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識(shí)別與預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

功能齊全的信號(hào)采集與處理系統(tǒng)能夠充分提取信號(hào)特征，動(dòng)平衡交互系統(tǒng)具有較強(qiáng)的實(shí)用性，遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極大地提高了診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。該故障診斷系統(tǒng)具有較高的故障識(shí)別率和準(zhǔn)確率，可以有效診斷出旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障類型，并具有高度的泛化能力。