基于高价值小样本的石化装置旋转机械故障诊断NN模型

苏乃权, 蔡业彬, 张清华, 文成林, 邵龙秋

(1.广东石油化工学院机电工程学院，广东茂名 525000；2.广东石油化工学院自动化学院，广东茂名 525000)

0 前言

现代机械装置功能越来越多，结构越来越复杂，长期运行在高温、高速、重载等恶劣条件下，零部件出现故障难以预测和识别。因此，机械装置故障诊断方法的研究有利于现代工业发展[1]。随着人工智能技术的推广与深入研究，神经网络应用于模式识别为故障诊断技术提供新的方向。神经网络(NN模型)在特征学习和分类问题建模中取得了一系列的进展[2-3]。

TRAN等[4]结合DBN和Teager-Kaiser能量算子，提出一种往复压缩阀门的故障诊断方法。该方法相比经典方法，取得了更高的准确率，但是仅处理了单个传感器的故障诊断。司景萍等[5]针对异常工况振动信号难以识别的问题，提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。CHENG等[6-7]针对发动机故障问题，提出了基于人工神经网络算法的主机运行异常容错控制系统。XIE和BAI[8]对多传感器故障诊断的深度学习方法进行研究，取得了比ANN和SVM模型更优的结果。JIA等[9]提出了一种分层DNN模型。神经网络能从原始数据中直接学习特征表示并进行分类，采用端到端建模和联合训练。SHAO等[10]提出了一种端到端的诊断方法；SUN等[11]提出了基于稀疏降噪自编码器的感应电动机故障诊断方法，降低了小样本情况下网络容易过拟合的风险。

神经网络故障诊断主要应用在电力变压器、高速列车关键部件、航空飞行器、机械装置等领域的故障诊断。2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战竞赛中，设计了一个8层的卷积神经网络模型，将图像分类的错误率降低了近50%[12]。随后，SIMONYAN和ZISSERMAN[13]通过反复堆叠小型卷积核与最大池化层，成功构建了16-19层卷积神经网络——VGG。ResNet网络结构中增加直连通道，直接将输入信息绕道传到输出，保证了信息的完整性，解决了信息传递中的丢失与损耗等问题[14]。JAIN等[15]提出了一种基于时空图的RNN，通过捕捉人体与周围环境中物体之间的相关性从而对人物未来的运动进行预测。MARTINEZ 等[16]解决了超参数调优以及第一帧不连续等问题。LI等[17]提出了一种新型的循环神经网络IndRNN，具有较好的鲁棒性。

神经网络感知模型在石油化工领域的应用尚未得到充分的研究与发展，目前工作对采集获得数据的完备性、关联性分析不足；在样本特征表示中，没有形成一定框架体系。而这些问题的解决，对合理实现石化装置智能监测和运行维护管理至关重要。

1 故障诊断NN模型

基于高价值小样本的石化装置旋转机械故障诊断NN模型如图1所示。

图1 NN模型在石化装置故障诊断流程

1.1 神经网络(NN模型)理论基础

NN模型是一种模仿生物神经元的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似[18]。在信号前向传输过程中，输入故障特征进入输入层，通过隐含层传递到输出层，输出结果与期望输出相对比，得出输出误差[19]。

NN模型拓扑模型含有单层的隐含层。设x1、x2、…、xi为输入值，其集合用X表示。y1、y2、…、yi是输出值，其集合用Y表示。前向传播中，wij表示从神经元i到神经元j的连接权值。b1为输入层和隐含层偏置值。Wjl表示从神经元j到神经元l的连接权值。b2为输出层和隐含层偏置值。反向传播中，Δwlj表示从神经元l到神经元j的连接权值。Δwji表示从神经元j到神经元i的连接权值。M为输入层节点个数，P为隐含层节点个数，N为输出层节点个数。每个节点的激活函数选用S形函数，即：

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

(1)

输入层输出模型：

X=xi(i=1,2,…,n)

(2)

隐藏层单个节点j输入模型：

(3)

隐藏层单个节点j输出模型：

(4)

输出层单个节点l输入模型：

(5)

输出层单个节点l输出模型：

(6)

若网络的输出值yl与目标值tl不一致，其产生的误差信号便开始反向传播更新权值，网络通过新的权值计算网络输出，使网络输出接近目标值tl。

假设网络输出节点的误差函数为

(7)

则网络的平均误差函数为

(8)

通过不断更新网络的权值，确定误差函数。依据梯度下降法推导误差函数反向传播的过程，即

(9)

(10)

则输出层的权值更新公式为

Δwjl=αyloj(1-yl)(tl-yl)

(11)

同理可得隐含层节点权值的更新公式为

(12)

通过重新计算权值矩阵Δw，将Δw映射到神经网络计算误差值yl，当达到目标值tl，即为期望训练误差。

1.2 高价值小样本故障特征

将量纲一化指标作为样本数据进行类别标签，而量纲一化指标是指两个具有相同量纲的量的比值，其受监测信号中的扰动不敏感，可以更好表达故障特征[20]。常用5个量纲一化指标有波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标和峭度指标。机组状态分为单一状态即：000正常状态，001型为轴承缺滚珠，010型为轴承外圈磨损，011型为轴承内圈磨损；复合故障即：100型为大小齿轮缺齿+轴承外圈磨损；101型为大小齿轮缺齿+轴承内圈磨损；110型为大小齿轮缺齿+轴承缺滚珠。每种类型的样本数据包含5个量纲一化指标，若原始样本量为n，即：

(13)

依据故障特征分布规律，分析特征相互耦合与重叠情况，提取高价值小样本特征。确定输入层和输出层维数，每一个量纲一化指标含有5个特征，因此确定输入层的神经元个数为5。将样本数据分001、010、011、100、101和110，目标输出向量分别为[0 0 1]、[0 1 0]、[0 1 1]、[1 0 0]、[1 0 1]、[1 1 0]。

通过优化隐藏层的节点数降低误差、提高预测的准确性，达到训练效果好的目的。

确定隐藏层节点数参考经验公式:

M=2N+A

其中:M为隐藏层节点数;N为输入层的神经元个数。

2 NN模型在石化装置旋转机械模拟实验系统的验证

2.1 石化大机组旋转机械实验条件

为了验证所提出的算法在石化大机组旋转机械故障诊断有效性进行了大量研究。实验机组由多级离心式空气压缩机组、测试台和测试软件组成。图2为多级离心式空气压缩机组故障诊断测试台。

图2 多级离心式空气压缩机组故障诊断测试台

实验前，对机组进行平衡标定，然后采集正常状态下信号，更换故障件，在不同故障条件下采集振动时域信号数据。实验条件为：电机转速为1 000 r/min；电机额定功率为11 kW；传感器放置油管旁。将采集数据进行量纲一化处理，即得到量纲一化指标。

2.2 高价值小样本故障特征提取

通过对量纲一化特征进行拟合，选取相邻两个交点的长度范围，确定高价值样本故障区间。表1为所提取的高价值小样本故障特征。从每种故障的90组原始数据中选择40组高价值小样本数据构成新样本特征进行分析验证。

表1 高价值小样本故障特征范围

2.3 高价值小样本故障特征算法验证

将提取的40组样本特征，其中30组作为NN模型训练数据，10组为测试数据。表2所示为NN模型测试结果。

表2 NN模型测试结果

从表2可以看出:运用NN模型对高价值小样本故障特征进行识别，其识别的准确率大幅度提高。从实验结果来看，对60组测试样本进行识别，有59组样本识别正确，准确率达到了98.33%。从中证明了高价值小样本故障特征的有效性。

2.4 不同算法对比验证

RBF径向基神经网络算法由输出层和隐藏层组成。RBF神经网络特点是神经元越多，网络输出误差越小，训练时间短。其中PNN、GRNN、ELMAN等网络都属于径向基网络。表3为不同算法的故障类型识别准确率。

从表3看:GRNN的复合故障识别结果与NN模型的结果几乎一致，但是识别故障001型和010型的准确率均低于NN模型;ELMAN网络在单一故障和复合故障中都只能识别其中二种故障类型，识别效果较差;PNN网络在识别100型的故障准确率只有60.00%，001型的准确率为80.00%。综上，对60组样本进行测试，相对比于ELMAN、PNN、GRNN网络，NN模型识别准确率分别提高了65.00%、10.00%、5.00%，证明了NN模型应用于石化装置旋转机械故障诊断的可行性、有效性。

表3 不同算法的故障类型识别准确率

3 结论

所提出的高价值小样本故障特征的石化装置旋转机械诊断方法，通过石化大机组模拟系统验证表明：对量纲一化特征进行抽取，精确定位高价值小样本故障特征，将高价值小样本故障特征运用于NN模型的旋转机械故障诊断，有效地解决了旋转机械故障诊断难的问题。文中算法与RBF径向基神经网络的实验对比分析表明，识别准确率分别提高了65.00%、10.00%、5.00%,表明该方法对旋转机械的故障诊断是有效的。