王建強(qiáng)

(中國石油大學(xué)(華東)石油工業(yè)訓(xùn)練中心，山東 青島 266580)

0 引言

目前，柱塞泵已成為石油鉆探行業(yè)的一個重要設(shè)備，該設(shè)備的運(yùn)行控制性能對石油鉆探過程的可靠性存在直接影響。柱塞泵具有結(jié)構(gòu)緊湊、壽命長、容積效率高等優(yōu)點(diǎn)[1-3]。柱塞泵的典型故障包括滑靴磨損、松靴、配流盤磨損以及斜盤不平衡。由于柱塞泵的故障具有突發(fā)性，成因復(fù)雜，使用提取特征與分類器結(jié)合的傳統(tǒng)方法對柱塞泵的故障診斷變得十分困難，尤其是斜盤不平衡故障更不易發(fā)現(xiàn)。對柱塞泵初期故障如何實(shí)現(xiàn)快速預(yù)警以及準(zhǔn)確判斷故障信號，這是避免因故障問題造成經(jīng)濟(jì)損失的重要問題[4-6]。

深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法已被應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域[7-8]?？赏ㄟ^深度學(xué)習(xí)提取得到特征信息，根據(jù)故障數(shù)據(jù)完成深度學(xué)習(xí)過程并實(shí)現(xiàn)故障的診斷功能。相對傳統(tǒng)形式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)與識別過程的高效結(jié)合，由此滿足特征參數(shù)提取、訓(xùn)練以及對準(zhǔn)確率進(jìn)行控制的要求，顯著提升模型診斷能力[9-11]。進(jìn)行信號處理時，可以利用對稱點(diǎn)模式(symmetrized dot patterns, SDP)圖像顯示模式使不同信號間的差異性表示成圖像形式，再對轉(zhuǎn)換得到的圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，由此達(dá)到自適應(yīng)提取SDP圖像信息的效果，克服人工特征提取方式存在的缺陷[12-13]。

斜盤時域信號內(nèi)存在振動信號的各項特征數(shù)據(jù)，當(dāng)直接對這些數(shù)據(jù)開展深度學(xué)習(xí)時并不能獲得理想的識別精度。為優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型診斷性能，本文構(gòu)建了以SDP圖像和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neual networks, CNN)相結(jié)合的方式來實(shí)現(xiàn)斜盤的故障診斷功能。利用SDP方法分析故障信號，對包含故障信息的時域信號進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到SDP圖像，根據(jù)圖像差異性判斷不同的故障類型；再把SDP圖像參數(shù)輸入CNN中進(jìn)行處理，由此完成識別SDP圖像的功能，從而判斷出故障類型。

1 SDP信號分析方法

1.1 SDP圖像概述

采用SDP模式進(jìn)行圖像處理是把信號轉(zhuǎn)換成圖像的過程。與其他信號圖形轉(zhuǎn)換方法相比，該方法轉(zhuǎn)化計算過程較簡單?？梢园褧r域信號以SDP圖像形式表示，不必對信號實(shí)施濾波與降噪，采集得到信號中的有用信息[14]。

對時域信號進(jìn)行歸一化，得到對應(yīng)極坐標(biāo)系的SDP圖像，將其表示成式(1)的形式。

(1)

式中：i是采樣過程中時域信號包含第i個離散點(diǎn)，用SDP計算時間點(diǎn)i的幅值xi和時間點(diǎn)i+a的幅值xi+a，并把結(jié)果轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)的形式，根據(jù)時域信號的xi參數(shù)轉(zhuǎn)化得到SDP圖像的半徑尺寸；θl是極坐標(biāo)系初始角度；xmax與xmin依次表示時域信號xi的最大與最小值。可以把時間滯后系數(shù)a以及時域信號各點(diǎn)都映射到極坐標(biāo)系內(nèi)。

SDP方法可以利用極坐標(biāo)系表示時域信號，得到具有信號變化特征的圖像。與其他時域信號轉(zhuǎn)化成圖像的方式相比，采用SDP圖像可以獲得更優(yōu)抗噪聲性能。

1.2 仿真信號及SDP圖像表達(dá)

利用SDP圖像表示信號時，能夠同時表達(dá)不同組的信號。本文對包含不同頻率的故障信號進(jìn)行模擬測試，同時對比了各頻率信號被轉(zhuǎn)換成SDP圖像時的差別，對各位置處形成的模擬信號分析，重點(diǎn)探討了圖像和信號頻率的相互變化規(guī)律[15]。

測試時，總共設(shè)置了4種頻率成分的正弦信號，將其轉(zhuǎn)換成SDP圖像的形式，可以同步把多組信號轉(zhuǎn)化成SDP圖像。圖1為仿真信號波形圖。

圖1 仿真信號波形圖

當(dāng)逐漸提高頻率成分時，各組信號被轉(zhuǎn)化成SDP圖像之后，對應(yīng)的圖像曲率也存在明顯區(qū)別，由此可以推斷將信號轉(zhuǎn)化成SDP圖像時實(shí)際可表達(dá)信號也具有較大差異性。

2 故障診斷方案

2.1 信號采集

機(jī)械故障綜合模擬測試臺是SQI企業(yè)設(shè)計的一種測試臺，實(shí)驗(yàn)裝置見圖2。組成信號采集系統(tǒng)的部分包含加速度探測器、計算機(jī)與DEWE信號采集儀。

圖2 實(shí)驗(yàn)裝置圖

斜盤不平衡即斜盤中心與軸中心不重合，在斜盤運(yùn)轉(zhuǎn)過程中會出現(xiàn)較大徑向沖擊，原理示意及模擬照片見圖3。在添加不平衡螺釘后，在轉(zhuǎn)盤上形成不平衡區(qū)域。

圖3 斜盤不平衡故障原理及模擬照片

進(jìn)行斜盤不平衡故障模擬時，控制測試臺轉(zhuǎn)速為600 r/min，以1 260 Hz頻率進(jìn)行采樣。各類故障分別采集得到500個樣本，從中選擇400組進(jìn)行訓(xùn)練，再以剩余100組作為測試對象，各組數(shù)據(jù)分別采樣1 024點(diǎn)，本次故障測試共包含2 000個數(shù)據(jù)。

2.2 基于SDP圖像與CNN的斜盤故障程度診斷

利用深度學(xué)習(xí)CNN提取故障信號SDP圖像特征并完成學(xué)習(xí)過程，根據(jù)SDP圖像類型判別結(jié)果來達(dá)到分辨振動狀態(tài)的效果。圖4給出了本文設(shè)計的故障診斷流程。

圖4 基于SDP圖像和CNN的故障診斷流程

構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型后，再對故障信號轉(zhuǎn)化得到的SDP圖像實(shí)施分類，當(dāng)設(shè)置不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時，診斷模型識別精度也會發(fā)生明顯變化。對故障信號進(jìn)行SDP分析，通過信息融合的方法將其轉(zhuǎn)化成圖像，再把轉(zhuǎn)化得到的圖像輸入CNN診斷模型。

3 CNN結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化

分別設(shè)置了1 600個訓(xùn)練數(shù)據(jù)域400個測試數(shù)據(jù)，設(shè)定輸入圖像的像素為128×128。對各訓(xùn)練樣本開展一次訓(xùn)練后得到對應(yīng)的迭代次數(shù)，根據(jù)模型結(jié)構(gòu)測試時，結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)控制訓(xùn)練次數(shù)為20次，將尺寸設(shè)定在32，第一卷積層中總共包含32個卷積核，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率為0.1。

3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

CNN-16網(wǎng)絡(luò)包含了5層卷積層與池化層，可以通過對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行加深處理來提升運(yùn)算性能。各網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)故障的識別準(zhǔn)確率結(jié)果見圖5。根據(jù)圖5可知，故障識別結(jié)果受到實(shí)際網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的直接影響。對各網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)測試后，再結(jié)合故障識別與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率的情況，利用4層卷積層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建故障診斷模型。

圖5 不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的故障診斷結(jié)果

3.2 尺寸batchsize對識別準(zhǔn)確率的影響

圖6顯示了在不同尺寸下進(jìn)行故障識別得到的準(zhǔn)確率。根據(jù)圖6可知，尺寸從8提高至32時，模型識別準(zhǔn)確率隨尺寸表現(xiàn)為快速升高的趨勢。尺寸為32的條件下，此模型可以達(dá)到88.1%的最高準(zhǔn)確率。進(jìn)行本次測試時，尺寸為32時達(dá)到了最高識別準(zhǔn)確率，根據(jù)時間損耗以32作為最終尺寸。

圖6 識別準(zhǔn)確率隨尺寸的變化曲線

3.3 卷積核個數(shù)

圖7顯示了識別準(zhǔn)確率隨第一層卷積核數(shù)量變化結(jié)果。根據(jù)圖7可知，當(dāng)?shù)谝粚拥木矸e核數(shù)為8、16、32與64時，通過模型計算得到的識別準(zhǔn)確率存在差異性。根據(jù)模型訓(xùn)練時間、穩(wěn)定性及其在故障識別方面的準(zhǔn)確率，以第一層卷積核數(shù)量32作為深度學(xué)習(xí)模型卷積層。

圖7 識別準(zhǔn)確率隨第一層卷積核數(shù)量的變化

3.4 網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)率

圖8顯示了識別準(zhǔn)確率隨深度模型學(xué)習(xí)率的變化結(jié)果。根據(jù)圖8曲線可知，識別準(zhǔn)確率隨學(xué)習(xí)率的增加表現(xiàn)出先增加后減小的變化規(guī)律，在學(xué)習(xí)率為0.1時達(dá)到最大值。因此確定深度學(xué)習(xí)以學(xué)習(xí)率0.1為參數(shù)。

圖8 識別準(zhǔn)確率隨深度模型學(xué)習(xí)率的變化趨勢

4 訓(xùn)練結(jié)果分析

以尺寸batchsize32、迭代次數(shù)為20、學(xué)習(xí)率為0.1并且第一層卷積核數(shù)32的參數(shù)作為模型參數(shù)；以隨機(jī)方式從故障數(shù)據(jù)庫內(nèi)選出100組樣本進(jìn)行測試，總共為400組。再以剩余1 600組數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練。CNN也對計算結(jié)果存在顯著影響，通過比較各參數(shù)可知，設(shè)定CNN學(xué)習(xí)率為0.1，每次輸入32個樣本進(jìn)行訓(xùn)練，總共迭代20次，其中，在第一卷積層內(nèi)包含的卷積核數(shù)量為32，同時輸入像素為128×128的圖像。表1是對不同故障程度轉(zhuǎn)子進(jìn)行識別的結(jié)果。

表1 不同故障程度轉(zhuǎn)子識別準(zhǔn)確率

在上述參數(shù)下，以模型對故障進(jìn)行識別得到的4種故障準(zhǔn)確率均值為87.4%，故障程度3達(dá)到了最小的準(zhǔn)確率。這是因?yàn)椋合啾容^不對中和翹曲故障，轉(zhuǎn)子高速運(yùn)轉(zhuǎn)時不平衡故障會引起高頻振動，致使發(fā)生失穩(wěn)的概率增加。

為了進(jìn)一步證明，采用頻域分析對振動信號進(jìn)行譜圖分析，加速度傳感器振動信號耦合故障頻域譜圖見圖9。

圖9 耦合故障頻域譜圖

分析圖9可知，頻域譜圖信號表現(xiàn)為不平衡特點(diǎn)，在軸向方向表現(xiàn)為不對中的故障特性。通過對時域信號特征提取可有效地提高耦合故障類別的判斷準(zhǔn)確率。

5 結(jié)語

1)以尺寸batchsize32、卷積層為4、學(xué)習(xí)率為0.1并且第一層卷積核數(shù)32的參數(shù)作為模型參數(shù)是最優(yōu)的。

2)控制輸入圖片尺寸為128×128的條件下，模型識別的準(zhǔn)確率為87.4%，由此達(dá)到對各程度故障進(jìn)行分類的效果。通過對時域信號特征提取可有效地提高耦合故障類別的判斷準(zhǔn)確率。