一维卷积神经网络在往复式压缩机气阀故障诊断中的应用

往复式压缩机是石油化工行业的核心装备,在其他领域也有广泛的应用。由于往复式压缩机结构复杂、易损件多,且工况变化范围大、故障率较高且故障原因难以确定,近年来,其故障诊断技术逐渐成为学者或者工程师们的研究热点。在众多故障中,由于气阀的工作环境比较恶劣,阀片受到高速、高温气流的冲击以及与阀座和升程限制器频繁撞击,气阀的故障率最高

,因此其故障诊断也一直是人们研究的重点之一。

随着技术的发展,机械领域的故障诊断大致分为传统的故障诊断方法和基于深度学习的故障诊断两种方法

。传统的故障诊断方法通常包括特征提取和故障分类两个步骤,特征提取主要是依赖于一些信号处理技术,例如傅里叶变换(FFT)

、经验模态分解(EMD)

、小波变换(WT)

、局部均值分解(LMD)

、变分模态分解(VMD)

等,有时还会涉及一些特征降维技术,例如主成分分析(PCA)

、距离评估技术(DET)

等;故障分类主要是通过支持向量机(SVM)

、神经网络(NN)

、决策树(DT)

等分类器来实现。王金东等提出一种EMD和SVM相结合的诊断技术,通过EMD对压缩机轴承信号分解,计算其信息熵作为SVM的输入来实现故障诊断

。Yang等利用小波变换和统计方法从原始振动信号中提取特征,并比较了多种分类技术,最终发现SVM具有更高的分类准确率

。传统的故障诊断方法实现起来较为繁琐,而且比较依赖于有关机器运行的专业知识和经验。

近年来,随着人工智能的发展,深度学习逐渐被应用到机械的故障诊断领域中,其中应用较为广泛的有深度信念网络(DBN)

和卷积神经网络(CNN)

等,CNN的应用最为广泛,但一般被认为是处理图像分类、目标检测、图像语义分割等问题,鉴于其在图像方面强大的特征学习与分类能力,很多学者利用振动信号或者声发射信号的时频图或者其他二维图像,再经过CNN处理来实现故障诊断

。也有一部分学者基于一维卷积神经网络提出简易快捷的故障诊断方案,取得了令人满意的效果

,Ince等提出一种新的电机状态监测系统,利用真实的电机电流作为1D-CNN的输入,实验结果证明了该系统的有效性

;Guo等将压缩机各级的压差和温差作为1D-CNN的输入来实现故障诊断,实验结果表明,该方法的故障识别率达到100%

。但是将压缩机各级的压差和温差作为输入缺乏连续性,增加了人工的特征提取过程,仅仅是将CNN作为一种分类器来使用。基于深度学习的故障诊断技术掀起了热潮,在各领域的故障诊断方面都取得优异效果,利用深度学习或者其他人工智能技术进行往复式压缩机的故障诊断是未来的发展趋势

。目前,对于往复式压缩机气阀的故障诊断而言,1D-CNN的应用并不多见,大多是以气阀的原始振动信号直接作为1D-CNN的输入,存在大量的干扰信息和冗余信息。

本文以中国银行、工商银行、交通银行、农业银行、建设银行、民生银行、北京银行、宁波银行、光大银行、招商银行、浦发银行、中信银行、兴业银行、华夏银行、平安银行、南京银行16家上市商业银行为研究对象，采集2007—2016年面板数据。数据主要来源于东方财富网、新浪财经和各大银行的年度报告。所有数据采用对数形式，模型回归分析选用软件Eviews9.0。

在往复式压缩机气阀的故障诊断领域,尽管温度、振动信号等都能反映压缩机气阀的工作状况,但是振动信号易获取,而且能够反映气阀的工作状态,因此依托于振动信号的故障诊断技术在工业现场更具有可行性。往复式压缩机的振动信号具有典型的非线性和非平稳性,为了解决传统故障诊断技术实现繁琐、1D-CNN应用不完善的问题,以及实现往复式压缩机气阀简单易行并具有高准确率的故障诊断,本文提出一种基于1D-CNN的往复式压缩机气阀故障诊断模型,并通过实验模拟气阀故障,验证了该模型的准确性。

全连接层通常位于CNN网络结构的最后,将经卷积层和池化层处理过的二维特征图转化为一维向量,通过Softmax分类层来实现多分类任务。

在完全利率市场化之后，相对于银行存款的优势会更小。在目前的利率管制制度下，资金的实际使用成本远高于银行存款利率，货币基金完全投资于协议存款就有很高的收益率，而不用像美国货币基金去承受债券市场的风险，因此货币基金的收益率会随着银行间的同业市场利率波动而波动。未来"宝宝类"产品收益可能还会下降，货币基金规模增长的速度可能放缓，有望更健康平稳发展。

1 卷积神经网络理论

卷积神经网络是一种受哺乳动物视觉皮层结构和功能启发的前馈神经网络,随着研究的不断深入,卷积神经网络的结构得到不断优化,其应用领域也得到了扩展,从手写字符识别、图像分类等领域到语音识别、自然语言处理、故障诊断等领域,应用范围不再局限于传统的计算机视觉领域,并呈现应用的智能化、复杂化和实时化的发展趋势

。

典型的卷积神经网络一般包括卷积层、池化层和全连接层等,如图1所示。其实质是构建多个对输入数据卷积和池化操作的滤波器,不断提取输入数据的特征

。

1.1 卷积层

卷积神经网络的输入通常是二维图像,然后通过卷积层实现对前一层的输出特征图进行卷积操作,再经过激活函数实现非线性变换得到新的特征图

神经外科患者免疫力低,侵入性操作多,是医院感染监测的重点人群。通过主动性目标监测,及时发现感染的危险因素,采取针对性的预防控制措施。

1.2 池化层

池化层一般紧随卷积层之后,能够减少CNN内部的参数和计算量,也能起到防止过拟合的作用。池化层包括最大池化和平均池化,近年来发现最大池化具有更好的应用效果,池化过程如下

脑静脉都血栓病患在临床上的主要表现为会出现恶心呕吐以及发热和视物模糊的情况，部分病患还会出现精神异常以及癫痫的症状。在本次所选取的研究对象当中，出现恶心呕吐现象的病患有：11例，出现发热以及合并有精神异常的病患有：13例，出现癫痫现象的病患有：16例。而在研究对象入院进行治疗之后其展现的临床表现主要有意识方面的障碍、运动的障碍、白细胞的含量增高以及大脑皮质的刺激。

1.3 全连接层

医院是发展不可或缺的组成部分，对社会的和谐稳定发展有着极为重要的意义，而良好的财务预算管理事关医院整体发展，传统的财务预算管理存在着许多亟待解决的问题，高消耗、高成本的财务管理现状对医院良好发展产生严重的制约与阻碍，因此，必须要加强医院成本控制，减少资金方面的消耗与浪费，才能在激烈的市场竞争中以最低的成本获取最高的效益。

2 基于1D-CNN的故障诊断模型

本文提出的1D-CNN故障诊断模型的实现步骤如图3所示,首先获取往复式压缩机气阀的振动信号,然后将原始信号作一定的预处理,将数据标准化、划分为固定长度的样本,构建样本库,再经过傅里叶变换,将样本从时域转换到频域,接着划分训练集和测试集,训练集用以训练和调整模型以达到预期效果,测试集用来验证训练好的1D-CNN模型的效果。

振动信号是一维数据,而CNN起初就是用以实现图像的分类,在图像分类领域起着重要的作用,部分学者会选择将一维振动信号处理成时频图,作为二维图像输入到CNN中实现故障诊断,这取得了一定的成效,但是上述的操作令数据处理过程变得繁琐。因此本文选择直接建立一维的卷积神经网络,卷积核也是一维的,将原始振动信号经过傅里叶变换从时域信号转换到频域信号作为1D-CNN的输入,经过卷积层、池化层、全连接层等,最后通过Softmax实现故障分类,整个1D-CNN的网络框架如图2所示。

3 模型验证

3.1 故障模拟实验

为了验证本文所提出的故障诊断模型的效果,设计了往复式压缩机气阀的故障模拟实验。往复式压缩机实验台如图4所示。压缩机的转速为625 r/min,进气压力为0.1 MPa,排气压力为0.42 MPa。对进气阀分别设置了气阀正常、弹簧失效、阀片裂纹和阀片断裂这4种气阀工作状态,如图5所示,并采用PCB352C33单轴振动加速度传感器测量压缩机气阀盖上的振动加速度值。

本文所提1D-CNN模型的网络结构参数设定如表1所示,前几层卷积层设定较多数目的卷积核,充分挖掘频域信号中代表气阀工作状态的信息。每两层卷积层后面紧跟一层最大池化层,激活函数均为softsign函数;为了抑制模型中过拟合的问题,在最后一层池化层后加入比率为0.5的Dropout层,50%的神经元赋予零权重;采用交叉熵作为损失函数,并应用adam优化器来提高计算效率。

结合图6中气阀4种工作状态下振动信号的频域波形图,对正常和故障状态下气阀的振动特征进行分析:阀片正常工作时,振动信号能量主要分布在由阀片撞击阀座和升程限制器引起的高频处;阀片出现单条裂纹时,漏气使得阀片受气流脉动冲击,低频处的振动增大,且阀片撞击阀座和升程限制器的振动增大,高频振动能量增加;阀片出现断裂,漏气增多,阀片出现颤振现象,阀片撞击阀座和升程限制器引起的振动大大增加,与阀片裂纹的情况比较,振动信号的能量向高频处移动

;弹簧失效时阀片失去缓冲作用,气缸内压力变化的幅度较失效前差异较大,高压气体通过气阀时,振动信号中的低频振幅变小

;气阀出现弹簧失效故障时,也会导致气阀开启、关闭的提前或滞后,但不会出现像阀片断裂时整个工作循环的漏气,所以其频谱没有出现明显的低频段能量集中现象

。

因此,在不同的气阀工作状态下,气阀盖上的振动频域信号有明显的区别,适合用于故障诊断。

3.2 1D-CNN故障诊断模型参数设置

本实验台中PCB352C33单轴加速度传感器的灵敏度为10.23 mV/(m·s

),采样率设置为10 kHz。同时在压缩机飞轮处安装键相传感器,采样率与加速度传感器的采样率保持一致,调整键相传感器安装的位置,使得压缩机每转一圈转到上止点时,键相传感器就会产生一个阶跃信号,每两个阶跃信号发生时刻之内的振动信号为压缩机一个完整工作循环内的样本。气阀每种工作状态125个样本,数据集总计500个样本。然后经傅里叶变换,将振动加速度从时域转换到频域。气阀4种运行状态下的振动信号频域波形图如图6所示。

从1986年到1992年的六年时间里，我参加了钱学森先生亲自主持的系统学讨论班。讨论班是一座科学圣殿，指引我研究系统思维和包括社会科学的系统学，对我一生的学术研究发生了至关重要的影响。

3.3 结果及分析

为了实现本文所提模型,采用Keras及Python语言来搭建神经网络。分别将振动时域信号直接作为1D-CNN的输入,将频域信号作为1D-CNN的输入,即本文提出的模型,整个训练阶段的损失函数下降趋势如图7所示,准确率随迭代次数的变化如图8所示。

对于500个样本的数据集,将其中70%的样本用以训练,剩余30%的样本用以测试。经过不断实验,adam优化器的学习率

=0.001,指数衰减率

=0.9,指数衰减率

=0.999,迭代次数设置为40,批尺寸设置值为4时,模型效果良好。

由图7、图8可以看出,本文所提模型将振动频域信号作为1D-CNN的输入,在训练阶段就已经有明显的优越性,准确率远远高于将时域信号作为输入的模型,损失函数值也远低于将时域信号作为输入的模型。在CNN网络训练过程中,随着迭代步数的增加,损失函数值总体会呈下降趋势,但也会有一定的波动。图7中第23次迭代时损失函数值偶然增大,是因为当某一个样本的损失函数值较大时,使得整体损失函数值出现了偶然的增大,但不影响整体损失函数的稳定性。

对照组实施常规护理，研究组在此基础上实施临床护理路径。第一，术前临床护理路径。为患者介绍医院的环境，保持病房环境的干净整洁，针对患者的个人情况检查术前的身体指标。想患者详细介绍手术的过程。患者会对手术产生焦虑、抑郁、紧张、恐惧等负面情绪，应该和患者多进行沟通交流，缓解患者的负面情绪，多给患者讲解一些治疗成功案例，提升患者的勇气和信心；第二，术后临床护理路径。将患者送入病房，密切观察患者的血压、脉搏等生命体征，协助患者进入舒适的体位，指导患者进行术后的康复训练；第三，出院临床护理路径。向患者及其家属讲解疾病以及护理相关的健康知识、用药、饮食相关注意事项，如果需要复查，告知患者复查时间[2] 。

进一步采用验证集的混淆矩阵来评价模型的效果,将时域信号作为输入的模型和本文所提模型的混淆矩阵分别如图9、图10所示。混淆矩阵的每一行代表该类的真实标签的实例,每一列代表该类的预测标签的实例,其中标签1代表阀片正常、标签2代表阀片断裂、标签3代表阀片裂纹、标签4代表弹簧失效。

根据图9、图10所示的混淆矩阵可以看出,将时域信号作为输入的模型在分类时出现较多错误,经计算准确率为94.67%;而本文所提模型在分类时未发生错误,经计算准确率高达100%。因此,本文所提模型在往复式压缩机气阀故障诊断领域的应用具有良好的效果,具有较大的推广价值。

4 结 论

本文提出了基于1D-CNN的往复式压缩机气阀故障诊断模型,能够实现端到端的快速故障诊断,直接将原始振动信号进行傅里叶变换,再通过1D-CNN实现特征提取和故障分类,减少了人工提取特征带来的不确定性和主观因素,经实验得到以下结论:

(1)往复式压缩机气阀盖上的振动信号无论是时域上还是频域上都能够明显反映气阀的工作状态,而且信号易提取、十分适合用于气阀的故障诊断;

(2)将振动信号从时域转换成频域作为CNN的输入极大提高了故障分类的准确率,避免了输入信号时延性带来的误差;

(3)本文所提1D-CNN方法在定工况下的往复式压缩机气阀故障分类的准确率高达100%,而且技术实现过程简单易行,在工业现场具有较大的应用潜力。

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