基于動態(tài)主題模型的往復(fù)機械故障早期預(yù)警方法

張銘光 駱學(xué)理 賈 登 張 易 馬 波*

(1.北京化工大學(xué)機電工程學(xué)院, 北京 100029;2.北京化工大學(xué)高端機械裝備健康監(jiān)控及自愈化北京市重點實驗室,北京 100029;3.中國石油集團工程技術(shù)研究院有限公司, 北京 102206)

引 言

往復(fù)式壓縮機、柴油機等復(fù)雜往復(fù)機械作為流程工業(yè)中的關(guān)鍵設(shè)備,其運行可靠性直接影響企業(yè)的安全生產(chǎn),建立可靠的故障預(yù)警系統(tǒng)是保證設(shè)備安全運行的必要舉措。 由于往復(fù)機械結(jié)構(gòu)復(fù)雜,其運行信號具有非平穩(wěn)性的特點,致使實現(xiàn)故障的早期預(yù)警較為困難[1]。

如何綜合利用多特征參數(shù)實現(xiàn)對往復(fù)機械運行狀態(tài)的有效監(jiān)測,已成為設(shè)備故障預(yù)警領(lǐng)域研究的熱點。 李一青等[2]提出基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多特征融合方法,構(gòu)建準(zhǔn)確反映軋機自激振動趨勢的特征指標(biāo),通過判斷特征指標(biāo)是否超過閾值來實現(xiàn)故障預(yù)警。 馬波等[3]基于主題模型技術(shù)建立相空間的主題分布,根據(jù)往復(fù)壓縮機不同工況相空間主題分布的差異性,實現(xiàn)設(shè)備的異常檢測預(yù)警及故障診斷。 吳定海等[4]提出基于雙樹復(fù)小波變換的振動特征提取方法,利用特征向量訓(xùn)練得到的后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對柴油機進行故障預(yù)警。 馬波等[5]提出基于變分自編碼器的機械故障智能預(yù)警方法,自學(xué)習(xí)機械振動信號的高維特征統(tǒng)計分布模型,通過分析模型的變化實現(xiàn)智能預(yù)警;他們還提出基于降噪自編碼器的機械故障智能預(yù)警方法[6],將高維監(jiān)測數(shù)據(jù)編碼成低維特征,通過度量待測樣本編碼特征與基準(zhǔn)的距離實現(xiàn)故障預(yù)警;之后他們又構(gòu)建了高維特征相空間并采用無線t 混合模型對其進行擬合[7],依據(jù)模型的變化實現(xiàn)智能預(yù)警。 郭鵬飛等[8]將特征變量和標(biāo)簽數(shù)據(jù)導(dǎo)入隨機森林算法,隨后建立了一種監(jiān)測變槳軸承磨損的預(yù)警模型。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)警方法需要大量的故障樣本用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然而工業(yè)現(xiàn)場難以獲取故障數(shù)據(jù),導(dǎo)致該類型方法較難實際應(yīng)用。 基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的故障預(yù)警方法利用設(shè)備正常數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,但目前該類型方法每次生成混合模型都需要重新估計先驗參數(shù),未建立設(shè)備不同時刻運行狀態(tài)之間的有效聯(lián)系,同時增加了生成混合模型耗時,對故障預(yù)警的準(zhǔn)確性和時效性均造成影響。

主題模型是文本主題歸納中常用的方法,動態(tài)主題模型(dynamic topic model, DTM)則是在傳統(tǒng)靜態(tài)主題模型基礎(chǔ)上引入時間維度,使得模型能夠顯示主題在特定時間間隔之間的變化。 趙美玲等[9]利用基于動態(tài)主題模型的輿情本體概念抽取方法,成功發(fā)掘出依時間變動的互聯(lián)網(wǎng)輿情主題。 蔣卓人等[10]采用一種結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)的動態(tài)主題模型(該模型可準(zhǔn)確反映文檔的主題結(jié)構(gòu)),精確捕捉到了主題-詞匯概率分布的動態(tài)演化。 鑒于其優(yōu)異的動態(tài)建模能力,DTM 在文本主題挖掘和圖像分析等領(lǐng)域取得了非常優(yōu)異的應(yīng)用效果,然而在機械故障預(yù)警領(lǐng)域尚未有所應(yīng)用。 本文首次將DTM 引入機械故障預(yù)警領(lǐng)域,對基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的故障預(yù)警方法進行改進,提出一種DTM 結(jié)合學(xué)生t 分布的往復(fù)機械預(yù)警模型建模方法(DtMM)。 該方法固定混合模型內(nèi)子成分的順序結(jié)構(gòu),依據(jù)DTM 建模原理建立混合模型與基準(zhǔn)混合模型之間的參數(shù)演化關(guān)系,新的混合模型由基準(zhǔn)混合模型結(jié)合輸入數(shù)據(jù)演化而來,通過計算混合模型與基準(zhǔn)混合模型的差異來表征設(shè)備實時工況狀態(tài)與正常狀態(tài)的差異,以此實現(xiàn)對設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測。 最后分別采用往復(fù)壓縮機工程案例數(shù)據(jù)和故障試驗數(shù)據(jù)對提出方法的有效性進行驗證。

1 動態(tài)主題模型與變分推斷

1.1 動態(tài)主題模型

DTM 在傳統(tǒng)隱含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA) 方法的基礎(chǔ)上進行了延伸,在底層主題多項式的自然參數(shù)空間上使用狀態(tài)空間模型,使得主題可以在時間序列下演變。 對于樣本-主題概率分布,采用均值為α的邏輯正態(tài)分布來表示概率分布的不確定性,使用簡單的動態(tài)模型建立模型之間的順序演化關(guān)系[11]。 如式(1)所示,將主題和主題概率分布相關(guān)聯(lián),得到一組主題模型。 一組有序樣本在時間切片t上的生成過程表述如下。

1)生成狄利克雷分布βk,t

式中,βk,t表示時間切片t所對應(yīng)主題k的數(shù)據(jù)分布,N代表高斯分布,σ2I表示高斯噪聲過程。

2)描述主題隨時間的變化

式中,α表示每個樣本可能的主題分布,σα表示邏輯正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差,I表示參數(shù)傳遞過程。

3)對每個輸入樣本

(a)生成樣本-主題分布參數(shù)η

(b)對于樣本中的每個數(shù)據(jù)點

i.生成樣本-主題分布Z

ii.生成各主題下數(shù)據(jù)Wt,d,n

式中,Mult表示映射過程,π(x)將多項自然參數(shù)映射為平均參數(shù),可表示為

式中,w表示生成數(shù)據(jù)點的數(shù)量。

1.2 變分推斷

對于混合模型參數(shù)推斷,傳統(tǒng)的靜態(tài)主題模型采用Gibbs 采樣進行參數(shù)估計[12],但由于DTM 中高斯模型和多項式模型存在非共軛性,導(dǎo)致Gibbs 采樣收斂性差,因此采用收斂較快的變分推斷對混合模型參數(shù)進行估計。 通過不斷更新變分變量,來不斷減小變分分布與真實后驗分布之間的距離,當(dāng)距離值小于預(yù)先設(shè)置的閾值后,即可將變分分布作為真實后驗分布的近似替代[13-14]。 為了求取統(tǒng)計變量Φ={Z,μ,Λ,u,V,α}的真實后驗分布p(Φ|X),引入一個變分分布q(Φ),其分解形式表示為

數(shù)據(jù)樣本X與全部統(tǒng)計變量Φ= {Z,μ,Λ,u,V,α}的聯(lián)合分布表示為

為了實現(xiàn)推斷目標(biāo),引入一個對數(shù)邊緣似然的等式,如式(9)所示。

式中,F表示lnp(X)的變分下界;KL(q‖p)為q(Φ)與p(Φ|X)之間的Kullback-Leibler 散度。 由于KL(q‖p)越小,q(Φ)與p(Φ|X)越相近,根據(jù)式(9),可通過最大化變分下界F來達到優(yōu)化q(Φ)的目的。

2 往復(fù)機械故障早期預(yù)警方法

2.1 方法流程

往復(fù)機械作為一種復(fù)雜機械,其振動響應(yīng)信號往往由多個激勵源信號疊加而成,因此呈現(xiàn)出較強的非平穩(wěn)性。 若設(shè)備發(fā)生故障,往往會引起單個或多個激勵源信號分布發(fā)生變化,最終引起振動響應(yīng)信號分布發(fā)生變化[15-16],其振動響應(yīng)信號如式(10)所示。

式中,ri表示振源到傳感器的傳遞距離;Vk表示w(ri,t)間相互獨立的沖擊強度;w(ri,t)表示t時刻的振動沖擊波形;N(ri,t)即泊松過程,表示脈沖沖擊計數(shù)變量。 當(dāng)考慮時變傳遞路徑h(ri,t)的影響時,非平穩(wěn)振動響應(yīng)信號如式(11)所示。

式中,f(ri,τ)表示激勵源響應(yīng)函數(shù),i=1,2,…,m,j=1,2,…,n;N(r,t)表示高斯噪聲。

在設(shè)備故障早期,損傷部件與其他部件相互作用會使響應(yīng)信號的分布產(chǎn)生變化。 DtMM 方法可自學(xué)習(xí)其統(tǒng)計分布,在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上不斷演化生成新的混合模型,通過計算設(shè)備實時運行工況下混合模型和基準(zhǔn)混合模型的差異來判斷設(shè)備狀態(tài)是否出現(xiàn)異常,以此實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測。 響應(yīng)信號的分布的變化可能由單個或多個部件故障引起[17],該變化可由某些特征反映,若設(shè)備運行狀態(tài)發(fā)生改變,其特征值必然發(fā)生變化。 因此,選取往復(fù)機械監(jiān)測參數(shù)的敏感特征構(gòu)造特征矩陣,將特征矩陣作為DtMM 方法模型訓(xùn)練和測試的輸入,可準(zhǔn)確識別設(shè)備狀態(tài)的異常變化。

所提方法的預(yù)警流程如圖1 所示,主要分為特征矩陣構(gòu)建、基準(zhǔn)混合模型和實時混合模型訓(xùn)練、報警閾值自學(xué)習(xí)與故障預(yù)警應(yīng)用3 個部分。

圖1 DtMM 故障預(yù)警流程圖Fig.1 Fault early warning process of DtMM

2.2 DtMM 模型

DtMM 模型由多個t-分布線性疊加而成,t-分布具有一個控制拖尾長度的自由參數(shù)v,可以很好地擬合往復(fù)機械拖尾性振動信號u(ri,t),具備較強的魯棒性[7]。 混合模型概率密度函數(shù)表示為

式中,Θ= {πj,μj,Λj,vj}表示混合模型參數(shù)集,其中j為子模型序號,μ為均值矩陣,Λ為協(xié)方差矩陣,v為自由度;π=(π1,π2,…,πk)T為子模型權(quán)重向量;K為子模型的數(shù)量。 DtMM 概率圖模型如圖2 所示。

圖2 DtMM 模型生成示意圖Fig.2 DtMM model generation schematic diagram

對于數(shù)據(jù)集Di,t=(d1,n,d2,n,…,dm,n)T,di,n是由n個特征構(gòu)成的特征向量的表示,DtMM 基于Di,t生成混合模型的步驟分為兩部分。

1)在初始時刻(t=0),初始化混合模型參數(shù)集Θ,依據(jù)振動數(shù)據(jù)自學(xué)習(xí)響應(yīng)信號中激勵源的數(shù)量以及各激勵源信號的統(tǒng)計分布。 混合模型中子模型參數(shù)的先驗服從狄利克雷過程,在xn的生成過程中,引入一個隱統(tǒng)計變量zn,用于確定xn所屬的子模型, 生成過程如下。

式中,π(V) ={πj(V)},zn服從多項分布。2)設(shè)備故障的發(fā)生往往伴隨著緩慢的劣化過程,當(dāng)前時間片的激勵源分布與前一時間片的激勵源分布存在著緊密的聯(lián)系。 為了準(zhǔn)確描述這種關(guān)系,在新的混合模型生成過程中,將激勵源信號所服從的統(tǒng)計分布作為節(jié)點映射時序混合模型,通過邏輯正態(tài)分布鏈接前一時間片混合模型的樣本-激勵源分布,根據(jù)當(dāng)前時間新增的數(shù)據(jù)樣本更新激勵源-數(shù)據(jù)分布,生成過程如下。

式中,N(Θt-1,σ2I)為正態(tài)分布。

2.3 構(gòu)造特征矩陣

獲取往復(fù)壓縮機K組正常工況振動數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,M組不同類型故障的振動數(shù)據(jù)作為測試集,經(jīng)特征提取后構(gòu)建特征向量矩陣,記為Di,t。

式中,Di,t表示第i個樣本,t表示該樣本對應(yīng)時刻,di,j表示第i組數(shù)據(jù)中第j個特征的特征值,i∈1,2,…,m,j∈1,2,…,n,m表示數(shù)據(jù)集的長度,n表示故障特征的數(shù)量。

2.4 訓(xùn)練模型

訓(xùn)練樣本Di,t0用于訓(xùn)練基準(zhǔn)混合模型,訓(xùn)練樣本Di,ti,i∈[1,k]用于訓(xùn)練正常狀態(tài)混合模型。 具體實施步驟如下。

1)輸入特征矩陣Di,t0,初始化基準(zhǔn)混合模型,利用狄利克雷過程生成混合模型先驗參數(shù),即基準(zhǔn)混合模型中的子模型數(shù)量及權(quán)重參數(shù)。

2)基于步驟1)計算結(jié)果,結(jié)合變分推斷計算基準(zhǔn)混合模型后驗參數(shù),即子模型分布參數(shù),得到基準(zhǔn)混合模型mstandard并將其保存。

3) DtMM 基于mstandard分布參數(shù)演化生成正常工況混合模型先驗參數(shù),結(jié)合訓(xùn)練樣本D1,t1,采用變分推斷計算混合模型后驗參數(shù),得到第一個正常狀態(tài)混合模型m1,并計算m1與mstandard的模型差異值。

4)依次輸入訓(xùn)練樣本Di,t,i∈2,…,k,重復(fù)步驟3),得到正常狀態(tài)混合模型與基準(zhǔn)混合模型差異集,用于自學(xué)習(xí)報警閾值。

2.5 自學(xué)習(xí)預(yù)警閾值

統(tǒng)計模型距離評價方法包括KL 散度、余弦距離、JS 距離和杰卡德相似系數(shù)等,其中KL 散度通過計算兩個模型的相對應(yīng)成分間的差異來綜合表征兩個模型間的距離[18]。 DtMM 生成的模型由多個t-分布組成,KL 散度逼近方法通過計算t-分布的差異來表征不同模型之間的距離,故結(jié)果更加精確,因此本文采用KL 散度逼近方法計算混合模型mi與基準(zhǔn)混合模型mstandard的距離,計算過程如式(23)所示。

其中,

式中,KL(mi(j)‖mstandard(j))表示混合模型中第j個子模型與基準(zhǔn)混合模型中第j個子模型的KL 散度,即兩個t-分布的KL 散度。

預(yù)警閾值依據(jù)設(shè)備正常狀態(tài)數(shù)據(jù)自學(xué)習(xí)獲得,具有較強的自適應(yīng)性和高的可靠性。 訓(xùn)練k個正常狀態(tài)混合模型mi,統(tǒng)計mi與mstandard的距離,并計算其均值μkd和方差σkl。 設(shè)備處于正常運行狀態(tài)時,正常狀態(tài)混合模型mi與基準(zhǔn)混合模型mstandard差異較小,可認為兩者距離近似服從正態(tài)分布。 因此,將報警閾值T設(shè)定為μkd±3σkl。 獲得報警閾值T后,當(dāng)實時工況混合模型monline與基準(zhǔn)混合模型間mstandard的KL 散度超過T時,認為設(shè)備發(fā)生故障,觸發(fā)報警。

3 試驗驗證與結(jié)果分析

為全面、準(zhǔn)確地評估提出方法的有效性,分別利用往復(fù)壓縮機故障模擬試驗數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)集A)和工程案例數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)集B)對方法進行驗證。 為驗證提出方法的準(zhǔn)確性,結(jié)合數(shù)據(jù)分析和測試結(jié)果,統(tǒng)計報警結(jié)果中存在的誤報、 漏報次數(shù)并計算預(yù)警準(zhǔn)確率。 誤報、漏報均認定為錯誤報警,預(yù)警準(zhǔn)確率以單個測試集為最小計算單位,每個測試集包含244 個測試樣本。 預(yù)警準(zhǔn)確率A計算公式表示為

式中,DL表示單測試集包含的樣本容量,本文中DL均為244,FP表示誤報次數(shù),UP表示漏報次數(shù)。 分別統(tǒng)計數(shù)據(jù)集A 和數(shù)據(jù)集B 中測試集的預(yù)警準(zhǔn)確率,計算其平均預(yù)警準(zhǔn)確率,以此對提出方法的準(zhǔn)確性進行定量評估。 為驗證提出方法的時效性,從提前預(yù)警時間和生成混合模型耗時兩方面進行評估,預(yù)警時刻與故障時刻時間差越大,生成混合模型耗時越短,表明預(yù)警方法的預(yù)警時效性越好。 為驗證提出方法的可靠性,從預(yù)警指標(biāo)變化趨勢方面進行評估,通過預(yù)警指標(biāo)的平均標(biāo)準(zhǔn)差來表征其平穩(wěn)性。為反映提出方法的先進性,將變分自編碼器(variational auto-encoder,VAE)方法[5]、無限學(xué)生t 混合模型(infinite student's t-mixture model,iSMM)方法[7]和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動隨機森林(random forest,RF)的風(fēng)電機組變槳軸承磨損預(yù)警建模方法[8]作為對照試驗進行方法對比。

3.1 數(shù)據(jù)描述

(1)數(shù)據(jù)集A

數(shù)據(jù)集A 來自往復(fù)壓縮機試驗臺,包含8 種故障類型數(shù)據(jù),即吸氣閥閥片斷裂、吸氣閥彈簧失效、排氣閥閥片斷裂、排氣閥彈簧失效、十字頭銷磨損、活塞環(huán)斷裂、活塞銷松動和基座松動,共計21 個測試集;設(shè)備正常狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,數(shù)量為2,具體介紹如表1 所示。 為避免設(shè)備連續(xù)狀態(tài)數(shù)據(jù)對方法驗證造成誤差,訓(xùn)練集與測試集的正常狀態(tài)數(shù)據(jù)分別來源于故障模擬試驗前后。 往復(fù)壓縮機試驗臺的監(jiān)測傳感器測點布置如圖3 所示,分別在缸頭、十字頭上方安裝加速度傳感器,曲軸箱殼體兩側(cè)安裝速度傳感器,傳感器采樣頻率為10 240 Hz,采樣點數(shù)為6 144,往復(fù)壓縮機轉(zhuǎn)速為500 r/min,采樣長度為往復(fù)壓縮機兩個運轉(zhuǎn)周期。

表1 數(shù)據(jù)集A 情況Table 1 Information for data set A

圖3 測點布局及傳感器類型Fig.3 Layout of the measuring point and sensor types

(2)數(shù)據(jù)集B

數(shù)據(jù)集B 來自某石化企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的往復(fù)壓縮機,故障案例數(shù)據(jù)包括活塞組件磨損、氣閥泄露和液擊3 種類型故障,每種機組類型分別選取1 組正常狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,具體介紹如表2 所示。 數(shù)據(jù)采樣頻率為10 kHz,采樣點數(shù)為5 000,不同型號往復(fù)壓縮機轉(zhuǎn)速不同,轉(zhuǎn)速在300 ～350 r/min 范圍內(nèi),采樣間隔為往復(fù)壓縮機的兩個運轉(zhuǎn)周期。

相關(guān)測試表明,樣本容量的大小對于預(yù)警方法的報警準(zhǔn)確率具有重要影響[7]。 隨著樣本容量的增大,預(yù)警方法的準(zhǔn)確率隨之升高,但模型訓(xùn)練耗時也隨之增加;當(dāng)樣本容量超過100 時,預(yù)警方法的報警準(zhǔn)確率受樣本容量影響較小。 因此,綜合考慮預(yù)警準(zhǔn)確率和模型的訓(xùn)練效率,樣本容量設(shè)定為100。

3.2 特征描述

為全面、準(zhǔn)確地反映往復(fù)壓縮機的運行狀態(tài),通過分析往復(fù)壓縮機旋轉(zhuǎn)和往復(fù)兩種運動的形式特點,依據(jù)往復(fù)壓縮機不同類型故障所關(guān)聯(lián)的振動信號敏感特征,分別從時頻域和角度域選取了20 種特征構(gòu)成模型訓(xùn)練和測試的特征集,如表3 所示。

表3 特征集說明Table 3 Details of the feature set

3.3 結(jié)果與分析

分別采用試驗數(shù)據(jù)和工程案例數(shù)據(jù)對提出方法和對比方法進行測試,測試結(jié)果如表4 所示。

表4 方法測試結(jié)果統(tǒng)計Table 4 Method test result statistics

(1)數(shù)據(jù)集A 驗證結(jié)果

由表4 可見,對于試驗?zāi)M的8 種故障,所提方法的平均預(yù)警準(zhǔn)確率達到99%以上,相較于VAE方法高出1.28%,相較于iSMM 方法高出7.12%,相較于RF 方法高出24.28%,說明提出方法的預(yù)警準(zhǔn)確率顯著優(yōu)于3 種對比方法。 在生成混合模型耗時方面,提出方法的平均生成混合模型耗時最短,僅為0.314 s, iSMM 方法耗時為提出方法的5 倍左右,VAE 方法耗時為提出方法的3 倍左右,RF 方法耗時為提出方法的2 倍左右,說明所提方法的時效性顯著提高。 當(dāng)設(shè)備處于正常狀態(tài)時,提出方法的KL 散度即模型差異的平均標(biāo)準(zhǔn)差為1.02,較3 種對比方法顯著降低。

(2)數(shù)據(jù)集B 驗證結(jié)果

由表4 可見,對于27 組案例數(shù)據(jù)所包含的3 種故障,提出方法對27 組不同故障案例的平均識別準(zhǔn)確率為100%,與VAE 方法相當(dāng),相比之下,RF 方法的預(yù)警準(zhǔn)確率最低。 提出方法平均生成混合模型耗時僅為0.198 s,iSMM 方法耗時約為提出方法的7倍,VAE 方法耗時約為提出方法的3 倍,RF 方法約為提出方法的2 倍。 當(dāng)設(shè)備處于正常狀態(tài)時,提出方法的KL 散度的平均標(biāo)準(zhǔn)差為1.35,較VAE 方法下降75%,較iSMM 方法下降83.3%,較RF 方法下降88.9%。 數(shù)據(jù)集B 中27 組案例數(shù)據(jù)來自不同的往復(fù)壓縮機機組設(shè)備,包含多種機組結(jié)構(gòu)形式,提出方法均能有效實現(xiàn)預(yù)警,說明提出方法對于往復(fù)壓縮機具有良好的適應(yīng)能力。

驗證結(jié)果表明:對于多種往復(fù)壓縮機故障,提出方法的預(yù)警準(zhǔn)確率優(yōu)于VAE 方法、iSMM 方法和RF方法,生成混合模型的耗時顯著減少,預(yù)警時效性顯著提高。 在設(shè)備處于正常狀態(tài)時,提出方法的KL散度平均標(biāo)準(zhǔn)差最小,預(yù)警指標(biāo)隨時間變化趨勢的平穩(wěn)性最強,說明該方法對正常運行狀態(tài)產(chǎn)生的非平穩(wěn)信號具備較強的魯棒性。 分析發(fā)現(xiàn),iSMM 方法未能對4 缸-M 型機組活塞組件磨損故障的2 組故障樣本實現(xiàn)報警,這是由于當(dāng)活塞組件磨損程度較輕時,因故障產(chǎn)生的數(shù)據(jù)離群點數(shù)量較少,致使iSMM 方法無法識別設(shè)備活塞組件磨損故障。 VAE方法和iSMM 方法生成的混合模型之間無有效關(guān)聯(lián)信息,在每次生成混合模型時都需要對混合模型先驗參數(shù)進行重新計算,該過程不僅導(dǎo)致生成混合模型耗時增加,同時在計算模型差異時,需要匹配混合模型之間子模型的對應(yīng)關(guān)系,該過程存在不可避免的計算誤差,造成預(yù)警指標(biāo)變化趨勢的平穩(wěn)性較差。RF 方法采用隨機森林算法,擅長處理高維數(shù)據(jù)和特征遺失數(shù)據(jù),對于低維數(shù)據(jù)(特征較少的數(shù)據(jù))的分類表現(xiàn)較差。 因此,對于往復(fù)機械活塞環(huán)磨損、拉缸等故障特征較少的機械故障,RF 方法的識別準(zhǔn)確率較低。

以工程案例中2 缸D 型機組氣閥泄漏故障為例,通過將預(yù)警指標(biāo)可視化,以圖像的形式直觀地將提出方法和3 種對比方法的驗證結(jié)果進行展示說明。 設(shè)備正常狀態(tài)和氣閥泄漏故障振動響應(yīng)信號波形圖如圖4 所示,由圖4(a)可看出,往復(fù)壓縮機處于正常狀態(tài)時,特定相位的沖擊信號符合往復(fù)壓縮機在運轉(zhuǎn)過程中氣閥落座、彈簧釋放等部件的動作狀態(tài)。 由圖4(b)可看出,發(fā)生氣閥泄漏故障時,氣閥開閉相位附近出現(xiàn)多種頻率信號成分,信號幅值整體減小,表明氣閥泄漏故障造成振動激勵。

圖4 氣閥不同狀態(tài)的角域振動信號對比Fig.4 Comparison of valve vibration signals in different states

提出方法和3 種對比方法對于氣閥泄漏故障的測試結(jié)果如圖5 所示。 在氣閥泄漏故障案例測試集中,氣閥泄漏故障發(fā)生時刻為第148 h。 如圖5(a)所示,VAE 方法在第58 h 開始報警,相較故障發(fā)生時刻提前90 h;從預(yù)警指標(biāo)(KL 散度)變化趨勢看,當(dāng)設(shè)備處于正常運行狀態(tài)時,VAE 方法報警指標(biāo)趨于平穩(wěn),但波動較為明顯,存在穿越報警線現(xiàn)象;在報警起始時刻至故障發(fā)生階段,報警指標(biāo)呈緩慢上升趨勢,但仍在報警線上下波動,部分時刻預(yù)警指標(biāo)低于報警線。 如圖5(b)所示,iSMM 方法在第67 h開始報警,相較故障發(fā)生時刻提前81 h;當(dāng)設(shè)備處于正常運行狀態(tài)時,iSMM 方法報警指標(biāo)波動范圍較大,可明顯觀測到穿越報警線現(xiàn)象。 如圖5(c)所示,RF 方法在第57 h 時開始報警,相較故障發(fā)生時刻提前91 h,從圖中可看到在報警時刻后,預(yù)警指標(biāo)表現(xiàn)十分不穩(wěn)定,且在故障發(fā)生時刻之后預(yù)警指標(biāo)回落到報警線下,存在較為明顯的漏報問題。 如圖5(d)所示,DtMM 方法在第43 h 開始報警,相較故障發(fā)生時刻提前105 h,預(yù)警時間比iSMM 方法提前24 h,比VAE 方法提前15 h,比RF 方法提前14 h;設(shè)備處于正常運行狀態(tài)時,DtMM 方法報警指標(biāo)變化趨于平穩(wěn),且未發(fā)現(xiàn)較明顯波動;在設(shè)備故障早期階段和故障發(fā)生階段報警指標(biāo)均高于報警線。 通過以上對比可以看出,提出方法可準(zhǔn)確識別往復(fù)壓縮機此類復(fù)雜機械的異常狀態(tài),設(shè)備故障早期階段預(yù)警時間明顯增加,同時預(yù)警指標(biāo)變化趨勢的平穩(wěn)性顯著優(yōu)于上述3 種方法。

圖5 4 種方法KL 散度測試結(jié)果Fig.5 KL dispersion test results of the four methods

驗證結(jié)果表明:在往復(fù)壓縮機運行狀態(tài)監(jiān)測過程中,當(dāng)設(shè)備處于正常運行階段時,提出方法能夠有效克服非平穩(wěn)信號對預(yù)警指標(biāo)造成的干擾,預(yù)警指標(biāo)變化趨勢的平穩(wěn)性顯著增強,有效降低了誤報率;在設(shè)備故障早期階段,提出方法預(yù)警時間明顯增加,能夠在故障早期階段準(zhǔn)確識別往復(fù)壓縮機的故障信號,預(yù)警時效性顯著提高。 提出方法的預(yù)警準(zhǔn)確率和時效性明顯優(yōu)于3 種對比方法。 VAE 方法深入振動響應(yīng)信號組成成分,對激勵源信號進行分析,但未考慮前一時間段的激勵源信號分布對后續(xù)信號變化的影響,每次生成混合模型都需要對混合模型先驗參數(shù)重新估計,生成的混合模型之間無關(guān)聯(lián)信息,因此計算實時工況混合模型與基準(zhǔn)混合模型的差異時,需事先匹配子模型的對應(yīng)關(guān)系,這一過程不僅增加了計算耗時,同時造成模型魯棒性較差,在設(shè)備正常狀態(tài)下易發(fā)生誤報。 iSMM 方法準(zhǔn)確擬合了機械振動響應(yīng)信號中的激勵源信號統(tǒng)計分布,但其生成混合模型機制同VAE 方法一致,造成在設(shè)備正常狀態(tài)時,報警指標(biāo)易受非平穩(wěn)信號影響而產(chǎn)生大幅波動,導(dǎo)致預(yù)警模型可靠性較差。 RF 方法對低維數(shù)據(jù)的分類效果較差,對于往復(fù)機械部分敏感關(guān)聯(lián)特征較少的故障,該方法無法有效識別,導(dǎo)致預(yù)警模型的往復(fù)壓縮機監(jiān)測能力均存在一定的局限性。

4 結(jié)論

(1)本文提出一種基于動態(tài)主題模型的往復(fù)機械故障早期預(yù)警方法。 該方法在基準(zhǔn)混合模型基礎(chǔ)上生成新的混合模型,而非完全基于數(shù)據(jù),利用狀態(tài)空間轉(zhuǎn)移鏈接混合模型間的參數(shù),利用輸入數(shù)據(jù)更新模型部分參數(shù)。 這一過程確立了混合模型中的子成分位置,依據(jù)輸入數(shù)據(jù)確定子成分分布,在計算混合模型與基準(zhǔn)混合模型差異時省去了子成分匹配計算過程。 因此,提出方法預(yù)警模型的魯棒性更強,對于非平穩(wěn)性信號的適應(yīng)性更好。

(2)分別利用往復(fù)壓縮機工程案例數(shù)據(jù)和試驗臺故障數(shù)據(jù)對提出方法的有效性進行了驗證。 結(jié)果表明,對于往復(fù)壓縮機故障早期預(yù)警,所提方法生成混合模型耗時減少、預(yù)警時間提前、預(yù)警誤報率低,取得了很好的效果。