袁鎮(zhèn)華,茅大鈞*,李玉珍

(1.上海電力大學(xué) 自動(dòng)化工程學(xué)院,上海 200090;2.上海長(zhǎng)庚信息技術(shù)股份有限公司,上海 201209)

0 引 言

離心式壓縮機(jī)是一種透平式壓縮機(jī),主要采用旋轉(zhuǎn)葉片對(duì)氣體進(jìn)行作用,將機(jī)械能轉(zhuǎn)變成靜壓能和動(dòng)能[1]。離心壓縮機(jī)在石油化工、鋼鐵冶煉、金屬加工等工業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[2-3]。

為避免離心式壓縮機(jī)突然發(fā)生意外故障和長(zhǎng)時(shí)間停機(jī),在故障征兆出現(xiàn)的早期就能做到及時(shí)發(fā)現(xiàn)與預(yù)警,對(duì)大型工業(yè)裝備的正常運(yùn)行有著重大意義[4-6]。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)針對(duì)離心式壓縮機(jī)的故障研究主要集中于離心式壓縮機(jī)的故障診斷與預(yù)警方面。

HE Chang-bo等人[7]提出了一種結(jié)合多尺度噪聲調(diào)諧的自適應(yīng)雙穩(wěn)隨機(jī)方法,通過(guò)雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)分析;但該研究使用歸一化尺度的方法來(lái)解決小參數(shù)限制問(wèn)題,存在一定的局限性。QIU Jing-wei等人[8]研究了深度信念網(wǎng)絡(luò)與隱馬爾可夫模型,建立了基于預(yù)警系統(tǒng)和設(shè)備鏈特征分析的新型預(yù)警模型;但該研究需要完善的預(yù)警系統(tǒng)與具體的設(shè)備特征,因此該模型無(wú)法直接應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行多工況下的故障預(yù)警。陳志剛等人[9]提出了一種基于多元支持向量機(jī)的離心壓縮機(jī)轉(zhuǎn)子故障分類方法;但該研究并未涉及支持向量機(jī)核函數(shù)的選擇與超參數(shù)的選取,其模型的準(zhǔn)確率取決于支持向量機(jī)模型的建立情況。KARIM N等人[10]從振動(dòng)分析、油液分析與運(yùn)行參數(shù)三方面進(jìn)行了數(shù)據(jù)融合,建立了一種基于多源信息融合與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的離心式壓縮機(jī)故障預(yù)警模型;但其需要統(tǒng)一離心式壓縮機(jī)的各類故障先驗(yàn)概率,計(jì)算量相對(duì)較大。LI Xiao-chuan等人[11]采用典型變量計(jì)算了規(guī)范狀態(tài)和殘差空間的殘差閾值,提出了一種基于典型變量與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控方法;但在該方法的使用過(guò)程中,一方面在預(yù)測(cè)的初期受初始狀態(tài)影響嚴(yán)重,另一方面要求訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大,計(jì)算難度高。

基于以上問(wèn)題,筆者首先對(duì)傳統(tǒng)蝴蝶算法進(jìn)行改建,對(duì)雙向長(zhǎng)短期神經(jīng)記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),建立最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型;同時(shí),采用灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)合注意力機(jī)制,構(gòu)建出具有特征信息的參數(shù)序列以構(gòu)建輸入序列,完成離心式壓縮機(jī)多種工況下的故障預(yù)警。

1 優(yōu)化蝴蝶算法

1.1 蝴蝶算法原理

蝴蝶算法(BOA)是ARORA S等人[12]于2019年提出的。蝴蝶利用嗅覺、視覺、味覺、觸覺和聽覺尋找食物和交配對(duì)象,在這些感受器官中,最重要的就是嗅覺感受器官。嗅覺感受器官遍布蝴蝶身體的各個(gè)部位,它引導(dǎo)蝴蝶尋找最優(yōu)的交配對(duì)象,以延續(xù)種群。

BOA算法的核心在于模仿蝴蝶的覓食和交配行為。在整個(gè)搜索空間中,每只蝴蝶都代表了一個(gè)搜索粒子。在搜索空間的不同位置,每只蝴蝶散發(fā)的香味也不盡相同,蝴蝶在接收到更高的香味濃度信號(hào)時(shí),會(huì)自發(fā)地向香味濃度更高的蝴蝶移動(dòng)。

當(dāng)蝴蝶進(jìn)行移動(dòng)時(shí),它的適應(yīng)度函數(shù)值也會(huì)發(fā)生變化,蝴蝶散發(fā)的香味信息公式為:

f=cIa

(1)

式中:f為香味的感知強(qiáng)度;c為感覺通道;I為刺激強(qiáng)度;a為依賴于通道的冪指數(shù),取值范圍一般為[0,1]。

為了建立數(shù)學(xué)模型,筆者將蝴蝶的行為特征具體化為以下三點(diǎn):

1)所有蝴蝶都會(huì)散發(fā)香味,吸引其他蝴蝶靠近;

2)每只蝴蝶都會(huì)自由移動(dòng)或者朝著香味最強(qiáng)的蝴蝶移動(dòng),散發(fā)出更濃郁的香味;

3)蝴蝶的香味感知強(qiáng)度受目標(biāo)函數(shù)的影響。

在BOA算法中,蝴蝶個(gè)體有兩種搜索方式分別為全局搜索與局部搜索,全局搜索公式如下:

(2)

局部搜索公式如下:

(3)

1.2 算法優(yōu)化

由于蝴蝶的種群初始化是隨機(jī)初始化,初始解在解空間的分布隨機(jī)且不均勻。基于上述問(wèn)題,筆者對(duì)蝴蝶算法的初始種群進(jìn)行混沌初始化,有利于蝴蝶初始種群均勻分布于解空間。常見的混沌序列為Tent映射和Logistic映射,但存在折疊次數(shù)受限和含有不動(dòng)點(diǎn)的問(wèn)題[13]。

筆者采用無(wú)限折疊迭代混沌映射(iterative chaotic map with infinite collapses,ICMIC)混沌序列對(duì)初始蝴蝶種群進(jìn)行優(yōu)化,ICMIC映射的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

-1≤Zn≤1,Zn≠0

(4)

經(jīng)過(guò)混沌初始化的種群初始位置為:

(5)

傳統(tǒng)蝴蝶算法的全局搜索與局部搜索模式的主次由轉(zhuǎn)換概率p控制,p的初始值固定為0.8,這表示傳統(tǒng)蝴蝶算法在迭代過(guò)程中有80%的概率進(jìn)行全局搜索,有20%的概率進(jìn)行局部搜索。在迭代后期轉(zhuǎn)換概率過(guò)高,不利于采用蝴蝶算法尋找全局最優(yōu)解,無(wú)法快速收斂于某個(gè)最優(yōu)解,這影響了傳統(tǒng)蝴蝶算法的搜索效率和種群的多樣性。

基于該問(wèn)題,筆者提出以自適應(yīng)慣性轉(zhuǎn)換概率來(lái)替代傳統(tǒng)蝴蝶算法的固定轉(zhuǎn)換概率,在算法迭代的前期,較大的轉(zhuǎn)換概率有利于蝴蝶個(gè)體進(jìn)行全局探索,而在算法迭代的后期,將重點(diǎn)放在局部搜索上,這有利于蝴蝶算法進(jìn)行快速收斂,同時(shí)也有利于提高蝴蝶種群的多樣性。

(6)

(7)

式中:pmin,pmax為p設(shè)置的最大值與最小值;t為當(dāng)前迭代次數(shù);tmax為最大迭代次數(shù);k(t)為種群離散度參數(shù);aF為種群全部粒子適應(yīng)度的平均值;gF為全局最優(yōu)粒子的適應(yīng)度;b為阻尼因子,取值范圍為[0,1]。

2 注意力機(jī)制

注意力機(jī)制(AM)常被用于機(jī)器翻譯的研究,其靈感來(lái)自于人類注意力機(jī)制。該機(jī)制通過(guò)掃描全局圖像,獲取需要重點(diǎn)關(guān)注的目標(biāo)地區(qū),對(duì)這一地區(qū)投入更多的注意力以獲取相關(guān)細(xì)節(jié)信息,而忽視其他無(wú)關(guān)的地區(qū)。

筆者將這一思路應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用AM,在眾多的輸入信息中聚焦于對(duì)當(dāng)前任務(wù)更為影響深遠(yuǎn)的關(guān)鍵信息,降低對(duì)其他信息的關(guān)注度,以解決信息過(guò)載問(wèn)題,同時(shí)提高任務(wù)處理的效率和準(zhǔn)確率。

AM結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 AM結(jié)構(gòu)圖

3 雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.1 長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory,LSTM)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network,RNN)的一種類型,它解決了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中梯度消失或爆炸的問(wèn)題。

LSTM在主體結(jié)構(gòu)上與RNN相似,其主要的區(qū)別是在隱含層中添加了三個(gè)門控結(jié)構(gòu):遺忘門、輸入門與輸出門,同時(shí)也增加了一個(gè)隱藏狀態(tài)[14-17]。

LSTM隱藏層結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 LSTM隱藏層結(jié)構(gòu)圖

其中,具體的計(jì)算公式如下:

f(t)=σ(Wfht-1+Ufxt+bf)

(8)

i(t)=σ(Wiht-1+Uixt+bi)

(9)

a(t)=tanh(Waht-1+Uaxt+ba)

(10)

o(t)=σ(Woht-1+Uoxt+bo)

(11)

式中:xt為t時(shí)刻的離心式壓縮機(jī)狀態(tài)變量;ht-1為t-1時(shí)刻的隱層狀態(tài)值;Wf,Wi,Wo,Wa為遺忘門、輸入門、輸出門和特征提取過(guò)程中ht-1的權(quán)重系數(shù);Uf,Ui,Uo,Ua為遺忘門、輸入門、輸出門和特征提取過(guò)程中xt的權(quán)重系數(shù);bf,bi,bo,ba為遺忘門、輸入門、輸出門和特征提取過(guò)程中的偏置值[18];tanh為正切雙曲函數(shù);σ為激活函數(shù)Sigmoid。

經(jīng)過(guò)遺忘門與輸入門計(jì)算得到t時(shí)刻的細(xì)胞狀態(tài)C(t)如下:

C(t)=C(t-1)⊙f(t)+i(t)⊙a(bǔ)(t)

(12)

式中:⊙為Hadamard積。

t時(shí)刻的隱藏層狀態(tài)h(t)由輸出門o(t)和當(dāng)前時(shí)刻的細(xì)胞狀態(tài)C(t)得出:

h(t)=o(t)⊙tanh(C(t))

(13)

3.2 雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

雙向長(zhǎng)短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Bi-LSTM)[19]是2個(gè)獨(dú)立的LSTM逆向組合而成的,將輸入序列分別以正序與逆序輸入至2個(gè)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后進(jìn)行特征提取,將2個(gè)輸出向量(即提取后的特征向量)進(jìn)行拼接后形成的向量作為最終特征表達(dá)。這樣做不僅改善了由于LSTM前后數(shù)據(jù)信息重要程度變化而導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度下降的問(wèn)題,同時(shí)也使得t時(shí)刻所獲得的特征數(shù)據(jù)同時(shí)擁有過(guò)去和將來(lái)的信息。

Bi-LSTM結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

圖3 Bi-LSTM結(jié)構(gòu)圖

4 數(shù)據(jù)分析與預(yù)處理

4.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析

為了充分挖掘離心式壓縮機(jī)運(yùn)行參數(shù)中的隱藏信息,筆者在XBOA-Bi-LSTM模型中引入注意力機(jī)制的思想,對(duì)模型中的各權(quán)重值合理分配,采用LSTM層的輸入序列與輸出目標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)作為注意力系數(shù)的分配參考指標(biāo)。筆者選取灰色關(guān)聯(lián)度相關(guān)系數(shù)作為輸入?yún)?shù)的各個(gè)特征,并對(duì)其分配合理的注意力系數(shù)。

灰色關(guān)聯(lián)度表征數(shù)據(jù)序列間的相似度,灰色關(guān)聯(lián)度與相似度成正比。假設(shè)存在離心式壓縮機(jī)監(jiān)控變量組成的輸入序列X0={X0(1),X0(2)…X0(n)}與離心式壓縮機(jī)預(yù)測(cè)變量序列Xi={Xi(1),Xi(2)…Xi(n)},則監(jiān)控變量序列X0與預(yù)測(cè)變量序列Xi間的灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式如下:

ξi=

(14)

式中:ρ為分辨率系數(shù),一般取0.5。

4.2 數(shù)據(jù)歸一化

由于此處采用的各運(yùn)行參數(shù)間存在量綱差別,為了消除參數(shù)間的量綱影響,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

筆者采取Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法,其轉(zhuǎn)化函數(shù)如下:

(15)

式中:μ為所有樣本的均值;σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

4.3 預(yù)警閾值確定

筆者定義狀態(tài)變量實(shí)際值與預(yù)測(cè)值為殘差,殘差的大小代表部件偏離正常工況的程度,在發(fā)生故障的前一段時(shí)刻內(nèi),殘差值會(huì)表現(xiàn)出逐漸升高的趨勢(shì)。

假設(shè)離心式壓縮機(jī)某預(yù)測(cè)變量的殘差序列如下:[y1,y2,y3…yN]。

在該序列的基礎(chǔ)上,筆者選取寬度為n(n≤N)的滑動(dòng)窗口,計(jì)算殘差的平均值,表示如下:

(16)

筆者通過(guò)分析正常工況下的參數(shù)值分布設(shè)定預(yù)警閾值,利用滑動(dòng)窗口法消除異常點(diǎn)對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響,提升了故障預(yù)警模型的精度。

5 基于注意力機(jī)制與XBOA-Bi-LSTM的預(yù)警模型

基于注意力機(jī)制與XBOA-Bi-LSTM預(yù)警模型的算法流程圖如圖4所示。

圖4 基于注意力機(jī)制與XBOA-Bi-LSTM的預(yù)警模型算法流程圖

具體步驟如下:

1)從管道機(jī)組提取離心式壓縮機(jī)運(yùn)行參數(shù)相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理與歸一化,將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集與故障集(其中,歸一化處理采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化函數(shù));

2)根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度分析得到的關(guān)聯(lián)系數(shù),將關(guān)聯(lián)系數(shù)歸一化處理后,采用注意力機(jī)制給離心式壓縮機(jī)各監(jiān)控參數(shù)進(jìn)行賦權(quán);

3)初始化XBOA算法,以均方根誤差作為適應(yīng)度函數(shù),通過(guò)迭代獲得Bi-LSTM的最優(yōu)初始學(xué)習(xí)率與隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);

4)采用最優(yōu)超參數(shù)組合建立XOA-Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò),將賦權(quán)后的參數(shù)序列輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使用平均絕對(duì)誤差、均方根誤差和線性相關(guān)系數(shù)來(lái)驗(yàn)證模型精度是否達(dá)到預(yù)期目標(biāo);

5)采用測(cè)試集建立XBOA-Bi-LSTM預(yù)警模型,計(jì)算并預(yù)測(cè)離心式壓縮機(jī)預(yù)測(cè)變量偏離度與預(yù)警閾值;

6)引入故障集驗(yàn)證模型預(yù)警效果。

6 壓縮機(jī)實(shí)例分析

6.1 數(shù)據(jù)分析與預(yù)處理

以某天然氣長(zhǎng)輸管道機(jī)組的離心式壓縮機(jī)2020年9月25日19時(shí)0分至2020年10月1日23時(shí)59分的運(yùn)行數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。該機(jī)組壓縮機(jī)是6DRSA-1型號(hào)離心式壓縮機(jī),進(jìn)氣壓力為2.0 MPa～4.5 MPa,排氣壓力為4.0 MPa～6.0 MPa,額定轉(zhuǎn)速為994 r/min,進(jìn)口溫度為10.9 ℃,排氣量為151.4 Nm3/d～525.7×104Nm3/d。

離心式壓縮機(jī)如圖5所示。

圖5 離心式壓縮機(jī)

離心式壓縮機(jī)進(jìn)氣過(guò)濾器在維持壓縮機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行起到了重要的作用,它一方面保證了壓縮機(jī)進(jìn)氣的潔凈質(zhì)量,另一方面保障了所生產(chǎn)氣體的潔凈質(zhì)量。當(dāng)進(jìn)氣過(guò)濾器壓差異常時(shí),說(shuō)明入口氣體出現(xiàn)了嚴(yán)重的問(wèn)題,會(huì)對(duì)離心式壓縮機(jī)本體造成損傷,影響輸氣管道機(jī)組的經(jīng)濟(jì)性與安全性。

因此,筆者選擇進(jìn)氣過(guò)濾器壓差異常故障進(jìn)行離心式壓縮機(jī)故障預(yù)警研究,選取故障相關(guān)的測(cè)點(diǎn)共16個(gè)。

監(jiān)控變量如表1所示。

表1 監(jiān)控變量

筆者從管道壓縮機(jī)組系統(tǒng)采集2021年9月30日01:25至2021年9月30日18:01期間共200個(gè)狀態(tài)的正常歷史數(shù)據(jù),采樣間隔為5 min。由于數(shù)據(jù)量綱不同,筆者采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,再使用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)歷史數(shù)據(jù)按關(guān)聯(lián)度系數(shù)大小進(jìn)行排列。

灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)分析表如表2所示。

表2 灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)分析表

由表2數(shù)據(jù)并結(jié)合運(yùn)行工況與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際,筆者選取灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)大于0.75的運(yùn)行參數(shù)作為故障預(yù)警模型的輸入?yún)?shù),對(duì)進(jìn)氣過(guò)濾器壓差值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

6.2 XBOA-Bi-LSTM預(yù)警模型預(yù)測(cè)結(jié)果

預(yù)測(cè)模型以進(jìn)氣過(guò)濾器壓差1為輸出結(jié)果,Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)待優(yōu)化超參數(shù)為初始學(xué)習(xí)率[0.001,1]與隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)[1,100]。

經(jīng)過(guò)XBOA優(yōu)化算法迭代可得出Bi-LSTM的最優(yōu)超參數(shù)初始學(xué)習(xí)率為0.037 6,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為60。

XBOA-Bi-LSTM與Bi-LSTM預(yù)測(cè)模型圖如圖6所示。

圖6 預(yù)測(cè)模型對(duì)比圖

預(yù)測(cè)殘差對(duì)比圖如圖7所示。

圖7 預(yù)測(cè)殘差對(duì)比圖

由圖6、圖7可以發(fā)現(xiàn):XOA-Bi-LSTM預(yù)測(cè)模型相較于傳統(tǒng)Bi-LSTM預(yù)測(cè)模型更加貼合真實(shí)值,預(yù)測(cè)殘差也小于傳統(tǒng)Bi-LSTM預(yù)測(cè)模型。

為合理評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)性能,筆者采用平均絕對(duì)誤差(mean square error,MAE)、均方根誤差(root mean square error,RMSE)與線性相關(guān)系數(shù)(R2)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

(17)

(18)

(19)

兩種模型預(yù)測(cè)性能如表3所示。

表3 模型預(yù)測(cè)性能

從表3可以看出:XBOA-Bi-LSTM預(yù)測(cè)模型性能均優(yōu)于傳統(tǒng)Bi-LSTM預(yù)測(cè)模型,證明XOBA-Bi-LSTM模型可以用于有效預(yù)測(cè)離心式壓縮機(jī)運(yùn)行工況。

6.3 故障預(yù)警模型驗(yàn)證

筆者提取離心式壓縮機(jī)進(jìn)氣過(guò)濾器壓差異常故障前后的400條數(shù)據(jù),并將其輸入到已經(jīng)建立好的XOA-Bi-LSTM故障預(yù)警模型中,對(duì)進(jìn)氣過(guò)濾器差壓2進(jìn)行預(yù)測(cè)。

進(jìn)氣過(guò)濾器差壓預(yù)測(cè)圖如圖8所示。

圖8 進(jìn)氣過(guò)濾器差壓預(yù)測(cè)圖

由圖8可以發(fā)現(xiàn):通過(guò)查看進(jìn)氣過(guò)濾器故障記錄,該壓縮機(jī)進(jìn)氣過(guò)濾器在第329個(gè)樣本點(diǎn)時(shí)發(fā)出壓差異常報(bào)警,說(shuō)明該預(yù)警模型預(yù)測(cè)誤差在壓差異常故障發(fā)生前就已經(jīng)發(fā)生明顯波動(dòng),并逐漸增大。

故障進(jìn)氣過(guò)濾器差壓殘差預(yù)測(cè)如圖9所示。

圖9 故障進(jìn)氣過(guò)濾器差壓殘差預(yù)測(cè)圖

由圖9可以發(fā)現(xiàn):如果使用殘差值設(shè)定固定閾值直接進(jìn)行預(yù)警,在運(yùn)行過(guò)程中有多個(gè)異常點(diǎn),預(yù)警模型會(huì)產(chǎn)生較高的虛警率,導(dǎo)致預(yù)警結(jié)果不準(zhǔn)確。

基于此問(wèn)題,筆者采用滑動(dòng)窗口法確定故障預(yù)警閾值,選取滑動(dòng)窗口M=20,設(shè)置窗口滑動(dòng)步長(zhǎng)為0.5,殘差閾值為0.8。每當(dāng)殘差平均值超過(guò)[-0.8,0.8]時(shí),則模型發(fā)出預(yù)警,可以有效避免異常點(diǎn)對(duì)模型預(yù)警準(zhǔn)確度的影響。

基于滑動(dòng)窗口法的故障進(jìn)氣過(guò)濾器滑動(dòng)窗口內(nèi)差壓殘差平均值如圖10所示。

圖10 故障進(jìn)氣過(guò)濾器滑動(dòng)窗口內(nèi)差壓殘差平均值

由圖10可以發(fā)現(xiàn):滑動(dòng)窗口內(nèi)的殘差平均值在第286個(gè)點(diǎn)的時(shí)候超過(guò)了預(yù)警閾值且殘差發(fā)生明顯跳變,說(shuō)明此時(shí)進(jìn)氣過(guò)濾器出現(xiàn)故障征兆,離心式壓縮機(jī)運(yùn)行工況出現(xiàn)異常,系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警,比實(shí)際報(bào)警點(diǎn)提前3.5 h。

事后經(jīng)檢查,檢修人員發(fā)現(xiàn)進(jìn)氣過(guò)濾器濾芯表面和過(guò)濾網(wǎng)表面附著大量黑色粉塵,替換濾芯后消除了本次故障,系統(tǒng)恢復(fù)正常運(yùn)行。

為了驗(yàn)證該預(yù)警模型的泛化能力,筆者選取了離心式壓縮機(jī)的支撐軸承溫度異常這一故障,并對(duì)其進(jìn)行故障預(yù)警。筆者使用上述天然氣長(zhǎng)輸管道機(jī)組的離心式壓縮機(jī)2020年10月13日12時(shí)00分至2020年10月14日04時(shí)40分的運(yùn)行數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),采樣周期為5 min,共200組數(shù)據(jù),選取故障相關(guān)的測(cè)點(diǎn)共12個(gè)。

監(jiān)控測(cè)點(diǎn)如表4所示。

表4 監(jiān)控測(cè)點(diǎn)

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后,筆者采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,選取灰色關(guān)聯(lián)度大于0.75的測(cè)點(diǎn)建立灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)表。

灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)表如表5所示。

表5 灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)表

筆者以表5中3個(gè)運(yùn)行參數(shù)建立XOA-Bi-LSTM故障預(yù)警模型,提取離心式壓縮機(jī)徑向軸承溫度異常故障前后200條數(shù)據(jù),并將其輸入到XOA-Bi-LSTM故障預(yù)警模型中。

支撐軸承溫度預(yù)測(cè)圖如圖11所示。

圖11 支撐軸承溫度預(yù)測(cè)圖

支撐軸承溫度預(yù)測(cè)殘差平均值圖如圖12所示。

圖12 支撐軸承溫度預(yù)測(cè)殘差平均值

由圖11、圖12可以發(fā)現(xiàn):支撐軸承溫度殘差預(yù)測(cè)平均值在第114個(gè)點(diǎn)的時(shí)候超過(guò)了預(yù)警閾值且殘差發(fā)生明顯跳變,說(shuō)明此時(shí)支撐軸承出現(xiàn)故障征兆,系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警,比實(shí)際報(bào)警點(diǎn)提前了2.1 h。事后經(jīng)檢查,檢修人員發(fā)現(xiàn)軸瓦表面存在裂紋,需要對(duì)巴氏合金進(jìn)行重新澆筑,更換軸瓦后系統(tǒng)恢復(fù)正常運(yùn)行。

綜上可知,采用該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)離心式壓縮機(jī)故障的早期預(yù)警目的。

7 結(jié)束語(yǔ)

筆者采用注意力機(jī)制,并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度分析法和改進(jìn)的蝴蝶算法,建立了Bi-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)警模型,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),證明了采用該方法可對(duì)離心式壓縮機(jī)的故障進(jìn)行預(yù)警。

研究結(jié)果表明:

1)采用灰色關(guān)聯(lián)度法對(duì)輸入?yún)?shù)進(jìn)行了分析,篩選出關(guān)聯(lián)度更高的參數(shù),并進(jìn)行了建模,采用注意力機(jī)制對(duì)輸入?yún)?shù)進(jìn)行了賦權(quán)處理,有效提高了Bi-LSTM模型的預(yù)測(cè)精度;

2)針對(duì)傳統(tǒng)蝴蝶算法種群多樣化差與尋優(yōu)能力弱的問(wèn)題,提出了一種參考迭代次數(shù)與種群離散度的自適應(yīng)慣性轉(zhuǎn)換概率,從而提升了算法的尋優(yōu)能力;其次,通過(guò)引入混沌序列提高了蝴蝶算法的種群多樣性;

3)采用改進(jìn)蝴蝶算法對(duì)Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合,建立了Bi-LSTM預(yù)警模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該故障預(yù)警方法可以用于有效預(yù)測(cè)離心式壓縮機(jī)的運(yùn)行工況,可以在發(fā)生故障前提前發(fā)出預(yù)警,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

目前,采用該方法可對(duì)離心式壓縮機(jī)起到有效的故障預(yù)警作用。筆者后續(xù)會(huì)對(duì)離心式壓縮機(jī)的振動(dòng)信號(hào)處理進(jìn)行研究,以實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)類故障進(jìn)行故障預(yù)警的目的。