基于神经网络的海上离心泵智能预警诊断技术研究

秦小刚，于邦廷，贾津耀，王文祥，徐正海

(中海油研究总院有限责任公司，北京 100010)

0 引言

随着工业互联网的快速发展，海洋石油的智能油田建设推进设备完整性管理及数字化服务能力的提升，对动设备开展智能化状态监测是其重要的组成部分。通过对设备状态监测，实现从事后维修变为状态维修和预知性维修转变，是减少海洋石油设备故障和降低设备维修费用的重要途径[1]。目前的海洋石油平台拥有众多关键机泵，如注水泵、外输泵等。这都是油气生产过程中的关键机组，其安全可靠运行对于海上油气正常生产有着重要影响。因此，本文针对海洋石油关键机泵建立在线监测系统，并开展基于数学模型的智能预警技术研究。

1 在线监测系统设计

海洋石油关键机泵多为电机-多级离心泵机组，某海洋石油平台注水泵技术参数如表1所示。基于振动频谱分析法的旋转机械设备故障诊断技术是旋转设备进行状态监测和故障诊断最常用、最有效的方法，已成为目前状态监测与诊断最为常用的一项专业技术手段[2-4]。由于动设备的绝大多数机械故障，都与关键支撑部件有着直接或间接的关系，因此将振动加速度传感器布置在海洋油田关键机泵的轴承座位置上。

表1 某平台注水泵机组简要技术参数表

为了更好地收集设备状态信息，除了用振动加速度传感器原始信号进行采集外，还将机组现场控制盘的参数通过modulbus协议接入至在线监测系统，丰富状态信息。平台现场中控室或配电间安装现场级的级服务器和数采器，对数据进行采集、存储、处理、压缩、通信，并通过海油内网办公网络传输至陆地远程诊断中心。海洋石油机泵在线监测系统概貌图如图1所示。

图1 机泵在线监测系统

2 智能预警诊断技术研究

目前，在设备状态监测智能化水平的提升上，基于神经网络的智能化诊断技术在故障诊断领域中的应用已取得较为可观的成果[5-6]。基于人工神经网络的设备故障识别和知识规则模型的主体思路一致，知识规则模型是模仿诊断专家，而神经网络则是模仿人类大脑信息传递的方式。人工神经网络中心思想就是利用神经单元实现线性函数的求解，层与层之间利用激励函数对线性解进行非线性化处理，并依据非线性化解模仿人类细胞的兴奋和抑制行为，实现信息的传递，并根据最终的信息输出得到结果。图2为四层人工神经网络。

图2 神经网络示意图

式(1)、式(2)是层中计算的线性方式，而神经网络细胞的兴奋和抑制是非线性的，类似于细胞动作，神经网络对每一节点的输出，可以利用激励函数进行非线性化处理，非线性化后隐含层的输出可由式(3)计算。

(1)

(2)

(3)

其中f( )为激励函数。

网络第三层为输出层，输出层中和隐含层运算唯一不同的是，不进行非线性化处理，最终结果直接代数相加，得出预测结果，其输入量为隐含层的输出量，见式(4)。

(4)

BP神经网络输入数据的正向传递过程，权重系数信息反向传递更新网络权重系数，直至达到网络设定的预测精度。BP神经网络的目标是最小化实际值与预测值之间的误差，如式(5)所示。运用梯度下降算法调整权重系数，实现误差信息的反向传输。权重系数的更新可由式(6)计算得到。通过偏差对权重系数的导数，更新各层权重系数，权重系数传递如式(7)所示。

(5)

w′i=wi-η·Δwi=wi-η·η·δi·xi

(6)

(7)

根据网络输出和理论标签，计算输出层的误差项。隐含层模仿人类思考方式，层数越多意味着考虑问题越全面。隐含层权重系数的更新，可以理解为思维的倒推，误差项是由下一层的误差项反向计算出来的，误差项的更新见式(8)。

δi=wi+1·δi+1·fi′ (·)

(8)

式中：δi代表神经网络的第i层误差项；fi′ (·)为第i层激励函数的导数；wi+1、δi分别代表第i层与第i+1层的连接权重系数和第i+1层误差项。因此求解隐含层权重时，式(8)变为式(9)。不同的激励函数求导结果不同，输出层激励函数为线性函数，其求导结果如式(10)所示，输出层的权系数更新如式(11)所示。双曲正切激励函数能够形象地描述细胞间的兴奋和抑制动作，其求导结果如式(12)所示，隐含层的权系数更新如式(13)所示。通过上述循环，实现神经网络模型权重系数的更新，从而使预测值达到规定的误差限。式(12)、式(13)为输入层输出，即隐含层的输入。

Δwi=δi·xi=wi+1·δi+1·fi′ (·)·xi

(9)

(10)

w′3=w3-η·Δw3=w3-η·δ3·a′2=w3+

η·(t3-f(w3a′2))·a′2

(11)

(12)

(13)

神经网络可通过线性计算，使非线性的激励函数非线性化处理转换为线性输出。根据实际输出和理想输出之间的误差，修改权重系数，从而达到分类和回归预测。因此可利用BP神经网络学习设备运行工况，实现工况识别，利用学习好的模型确定设备实时运行工况。

3 实验测试与应用

通过设计实验，采集双转子实验台转速，验证工况识别方法。实验台为双转子结构，转速数据由接近开关测取，试验台如图3所示。采集1#轴和2#轴转速数据，按照不同运行转速工况建立标签库，根据标签库自动为训练数据添加标签。表2所示为实验数据的设计转速，由于变频器控制误差，实测转速与给定转速存在一定偏差。

图3 试验台

表2 实验数据的设计转速 单位：r/min

BP神经网络参数设置为一层输出层和两层隐含层。其中设置隐含层激励函数为tansig，输出激励为线性，迭代步数为500步。训练在160步时达到了设定的误差限，且误差保持平稳，梯度下降很慢。由图4可以看出，训练样本、交叉验证样本、测试样本以及整个样本的分类性能均达到最优。

图4 训练结果

选择任意实验工况，测试训练工况识别模型，表3所示为测试数据。图5(a)所示为测试数据变化趋势，对应的理论标签如表3所示，图5(b)所示为网络识别输出标签。由表3中各实验工况下最大识别误差，可以说明网络能够正确匹配实验工况。

表3 测试工况转速表

图5 网络测试输出标签

根据以上设计与实验测试，采用程序语言并将基于神经网络的智能预警诊断算法植入海洋石油机泵在线监测系统，开发出基于数学模型的海洋石油机泵智能诊断系统。通过实际应用测试，海洋石油机泵智能诊断系统能够实现对关键机泵的在线监测和及时智能预警诊断，达到设计要求。

4 结语

针对海洋石油机泵结构特点，应用监测技术，搭建出关键机泵在线监测系统，采用相对成熟的基于神经网络的智能化预警诊断技术，设计智能预警诊断核心算法，与海洋石油设备在线监测系统进行融合，搭建基于在线监测和神经网络的海洋石油关键机泵智能诊断系统。现场应用表明，海洋石油关键机泵的智能诊断系统能够实现有效的智能预警诊断。