基于特征快速構(gòu)造與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)泵故障識(shí)別研究*

焦瀚暉，胡明輝,*，王 星，馮 坤，石保虎

(1.北京化工大學(xué) 發(fā)動(dòng)機(jī)健康監(jiān)控及網(wǎng)絡(luò)化教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029；2.北京化工大學(xué) 高端機(jī)械裝備健康監(jiān)控與自愈化北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029；3.中國(guó)石化銷售股份有限公司華南分公司，廣東 廣州 510180)

0 引 言

機(jī)泵是各工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)機(jī)械，由于其結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，工作在高溫、高速的惡劣條件下，使其比較容易發(fā)生各種機(jī)械故障，輕則產(chǎn)生巨大的運(yùn)行噪音，影響泵的工作效率和流程工業(yè)正常進(jìn)行，造成企業(yè)經(jīng)濟(jì)損失，重則引起設(shè)備損壞甚至造成重大事故。因此，研究并發(fā)展機(jī)泵的故障識(shí)別技術(shù)是當(dāng)前科技和工業(yè)發(fā)展的重要研究課題之一[1]。

傳統(tǒng)機(jī)泵故障識(shí)別方法主要是針對(duì)機(jī)組振動(dòng)設(shè)置固定報(bào)警閾值。當(dāng)觸發(fā)報(bào)警時(shí)，技術(shù)人員對(duì)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行趨勢(shì)分析、頻譜分析及包絡(luò)分析等，依靠技術(shù)人員的專業(yè)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)對(duì)機(jī)泵運(yùn)行狀態(tài)及故障類型作出判斷。但這一過程存在如下兩個(gè)問題：(1)要想實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的故障分析，現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員不但要具備全面的故障診斷專業(yè)知識(shí)和振動(dòng)信號(hào)處理理論，還需要積累足夠的現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，然而這些要求對(duì)大多數(shù)現(xiàn)場(chǎng)來說均難以滿足；(2)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試所得的振動(dòng)信號(hào)往往包含復(fù)雜的環(huán)境噪聲，會(huì)對(duì)振動(dòng)報(bào)警值設(shè)定、信號(hào)濾波分析產(chǎn)生極大阻礙。

近年來，隨著對(duì)深度學(xué)習(xí)模型研究的深入，越來越多的模型被應(yīng)用到設(shè)備故障智能診斷中。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是深度學(xué)習(xí)方法的典型模型之一，在很多領(lǐng)域有著出色的表現(xiàn)，尤其是在圖像處理領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，國(guó)內(nèi)外學(xué)者也逐漸將其應(yīng)用到設(shè)備故障診斷中。肖雄[2]利用信號(hào)-圖像轉(zhuǎn)換技術(shù)將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為不同維度的信號(hào)，并對(duì)二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化，利用軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法在軸承故障識(shí)別中的有效性。Chen等[3]通過繪制振動(dòng)信號(hào)的特征統(tǒng)計(jì)圖作為CNN的輸入，成功實(shí)現(xiàn)了齒輪箱故障診斷。孫偉芳[4]提出了一種采用雙樹復(fù)小波變換(DTCWT)來獲取多尺度信號(hào)的特征，并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)方法，自動(dòng)識(shí)別了來自多尺度信號(hào)特征的故障特征，通過齒輪故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法能有效識(shí)別齒輪故障。Lu等[5]將CNN應(yīng)用到滾動(dòng)軸承的故障診斷中，并驗(yàn)證了該方法在噪聲環(huán)境下的魯棒性。Ma等[6]通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包變換提取頻域信息，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于深度殘差卷積網(wǎng)絡(luò)的輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)故障預(yù)測(cè)方法。Wen等人[7]利用時(shí)域振動(dòng)信號(hào)，直接寫入二維矩陣中，利用該方法實(shí)現(xiàn)了CNN在多種設(shè)備故障診斷的應(yīng)用。李桓[8]利用短時(shí)傅里葉變換將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)頻圖，然后利用CNN實(shí)現(xiàn)了軸承故障診斷。熊鵬[9]利用小波包變換，將小波包系數(shù)作為二維矩陣輸入，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了行星齒輪箱的故障診斷。陳仁祥等人[10]利用離散小波變換得到了時(shí)頻圖，基于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承的故障診斷。胡蔦慶等人[11]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了行星輪系齒輪箱故障診斷。

目前，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立故障診斷模型的研究已經(jīng)初見成效，但以上方法均存在計(jì)算量龐大，進(jìn)而難以實(shí)現(xiàn)實(shí)際工程應(yīng)用的問題。由于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要二維輸入，需要對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行繁瑣的處理和轉(zhuǎn)化，才能將一維信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖片信息，而信號(hào)維度轉(zhuǎn)換是導(dǎo)致其計(jì)算量龐大的核心因素。

為解決上述問題，基于旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)特點(diǎn)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，筆者建立機(jī)泵故障智能識(shí)別模型，提出一種新的快速生成二維輸入矩陣的方法。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)圖像有良好的識(shí)別性能，現(xiàn)在已經(jīng)被大規(guī)模應(yīng)用于圖形識(shí)別等領(lǐng)域。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層以及輸出層構(gòu)成。卷積層的輸入為一系列特征圖，每一個(gè)特征圖都對(duì)應(yīng)卷積層內(nèi)部一個(gè)卷積核。這些卷積核通過一組權(quán)重來實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算，其輸出作為下一層的輸入。

以最先應(yīng)用的圖像識(shí)別為例，CNN中卷積層實(shí)現(xiàn)過程如下：從圖像某一子塊學(xué)習(xí)得到一些特征后，將這些特征作為探測(cè)器，應(yīng)用到所有子塊中去，獲取不同子塊的激活值。CNN中的卷積就利用了圖像的這種固有特性，每個(gè)卷積核檢測(cè)輸入特征圖所有位置上的特定特征，實(shí)現(xiàn)了同一輸入特征圖上的權(quán)值共享。

卷積的計(jì)算公式如下：

x=f(∑x?wij+b)

(1)

式中：?—二維離散運(yùn)算符；b—偏置；wij—卷積核；x—輸入特征圖；f(·)—激活函數(shù)。

池化層的功能有兩個(gè)：(1)大幅度減少輸入卷積層的維度，降低計(jì)算成本；(2)可以控制過擬合，使測(cè)試集準(zhǔn)確度更接近訓(xùn)練集準(zhǔn)確度，并提高模型的魯棒性。

主流的池化方式有最大池化和平均池化。池化的一般公式為：

x=f(βdown(x)+b)

(2)

式中：β—乘性偏置；down()—下采樣函數(shù)；b—偏置；f(·)—激活函數(shù)。

全連接層與上一層輸出的所有神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)相互相連，最終利用softmax完成分類。其輸出如下式所示：

h(x)=f(wx+b)

(3)

式中：x—全連接層的輸入；h(x)—全連接層的輸出層；w—權(quán)值；b—加性偏置；f(·)—激活函數(shù)。

2 本文提出的方法

2.1 二維特征集快速構(gòu)造

頻譜分析是機(jī)泵振動(dòng)分析的核心手段。對(duì)于機(jī)泵故障診斷而言，除了常規(guī)的轉(zhuǎn)速一倍頻、二倍頻等低階諧波成分需重點(diǎn)關(guān)注外，滾動(dòng)軸承、齒輪所產(chǎn)生的沖擊成分以及葉片通過頻率等成分亦是故障識(shí)別不可忽視的成分。

筆者提出利用轉(zhuǎn)子工頻及其倍頻之間頻帶峰值和能量的變化情況來反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

(1)利用傅里葉變換得到時(shí)域振動(dòng)信號(hào)的頻譜。傅里葉變換公式如下：

(4)

式中：X(f)—頻域波形；x(t)—時(shí)域波形；f—頻率；e—自然對(duì)數(shù)的底；j—虛數(shù)單位。

(2)以轉(zhuǎn)速頻率fr為基準(zhǔn)將頻譜分割，分割個(gè)數(shù)為n，其計(jì)算如下(即頻譜被分割成(0,fr]，(fr,2fr]，

(2fr,3fr]…(n-1)fr,Fmax]共n個(gè)分量)：

(5)

式中：Fmax—分析頻率;ceil(·)—向上取整數(shù)，如ceil(0.2)=1；n—頻率分量個(gè)數(shù)。

(3)求解每個(gè)分量的頻譜峰值和頻譜能量。

頻譜峰值的求解公式為：

本文旨在揭示數(shù)值格式的適度耗散可由色散-耗散條件確定. 作為演示驗(yàn)證, 將色散-耗散條件用于減弱以往發(fā)展的加權(quán)基本無振蕩格式WENO-CU6-M2[15]所造成的偽波, 通過數(shù)值算例給出該格式的兩種直接改進(jìn)并加以對(duì)比確認(rèn).

(6)

式中：Mi—頻譜峰值；i—表示頻段序號(hào)；j—單個(gè)頻段內(nèi)頻譜成分的序號(hào)；fij—第i個(gè)頻段內(nèi)第j個(gè)信號(hào)分量的幅值。

頻譜能量的求解公式為：

(7)

式中：Ei—頻譜能量。

(4)構(gòu)造二維特征矩陣。為使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分考慮頻譜中所有成分的影響，將2n個(gè)元素M1，M2…Mn,E1，E2…En均作為特征矩陣的元素；為便于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析且盡可能減小計(jì)算量，上述2n個(gè)元素盡量只在特征矩陣中出現(xiàn)一次，同時(shí)該特征矩陣形式上應(yīng)盡可能接近于方陣。

因此，矩陣列數(shù)取為s，其計(jì)算如下：

(8)

式中：s—特征矩陣維度；2n—所有特征值個(gè)數(shù)。

將M1，M2…Mn,E1，E2…En等特征值依次從矩陣首行填入特征矩陣中，最后一行未填滿元素補(bǔ)0，可得二維特征矩陣T，其表達(dá)式如下：

(9)

上述二維特征矩陣即可作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)。由于該矩陣元素?cái)?shù)遠(yuǎn)小于原振動(dòng)波形的點(diǎn)數(shù)，導(dǎo)致其計(jì)算量小、構(gòu)造速度快；同時(shí)，該矩陣充分考慮了適用于機(jī)泵振動(dòng)信號(hào)分析的主要關(guān)注成分，即從故障診斷意義上來說，特征集構(gòu)造過程未造成顯著的有效信息丟失，使其能夠準(zhǔn)確地描繪和反映設(shè)備狀態(tài)，最終用于故障識(shí)別。

2.2 故障智能識(shí)別模型

筆者提出基于卷積網(wǎng)絡(luò)的機(jī)泵故障智能識(shí)別模型，該故障識(shí)別模型如圖2所示。

具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

圖2 故障識(shí)別模型

(1)二維特征矩陣構(gòu)造。利用2.1節(jié)所述的方法，使用訓(xùn)練樣本中設(shè)備正常和故障狀態(tài)下的振動(dòng)時(shí)域信號(hào)分別構(gòu)造特征集，作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；

(2)初始網(wǎng)絡(luò)建立。初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，給定網(wǎng)絡(luò)初始化參數(shù)，包括：卷積層尺寸、池化方式及尺寸、學(xué)習(xí)率、批處理個(gè)數(shù)、最大迭代次數(shù)，生成初始網(wǎng)絡(luò)；

(3)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練及生成。將訓(xùn)練樣本輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)模型Loss函數(shù)值α低于0.5%后，保存模型，即建立了該機(jī)泵的故障識(shí)別模型；

(4)故障識(shí)別。將待分析數(shù)據(jù)(即測(cè)試樣本)輸入模型，即可進(jìn)行該數(shù)據(jù)的分類，即實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別。

3 故障識(shí)別實(shí)例

3.1 設(shè)備及數(shù)據(jù)情況介紹

筆者使用的振動(dòng)數(shù)據(jù)均來自石化企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

具體的樣本數(shù)據(jù)集如表1所示。

表1 樣本數(shù)據(jù)集

本研究共選取兩臺(tái)設(shè)備數(shù)據(jù)：

(1)設(shè)備1。某石化催化裝置油漿泵為懸臂離心泵，轉(zhuǎn)速為2 890 r/min，運(yùn)行過程中發(fā)生了不平衡故障，選取該泵無故障及不平衡故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；

(2)設(shè)備2。某石化常減壓裝置底油為雙支撐離心泵，轉(zhuǎn)速為2 890 r/min，運(yùn)行過程中發(fā)生了軸承故障，選取該泵無故障及軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

上述信號(hào)均為泵軸承座處振動(dòng)加速度，采樣頻率為25.6 kHz，每個(gè)樣本采樣時(shí)間為0.64 s，樣本數(shù)據(jù)長(zhǎng)度均為16 384，4組狀態(tài)下一半樣本作為訓(xùn)練樣本，一半作為測(cè)試樣本。

3.2 二維特征集構(gòu)造

將訓(xùn)練集中每個(gè)樣本數(shù)據(jù)按照本文第2.1節(jié)方法構(gòu)造二維特征集。

設(shè)備1無故障和不平衡故障的特征集可視化灰度圖如圖3所示。

圖3 設(shè)備1二維特征集可視化

設(shè)備2無故障和軸承故障的特征集可視化灰度圖如圖4所示。

圖4 設(shè)備2二維特征集可視化

將數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，圖(3，4)中顏色由白色到黑色數(shù)值逐漸變大，最小為0，最大為1。設(shè)備1模型中90組生成特征集耗時(shí)0.7 s，設(shè)備2模型中65組訓(xùn)練樣本生成特征集耗時(shí)0.6 s，即平均每組樣本生成特征集耗時(shí)小于10 ms，完全可滿足實(shí)時(shí)化應(yīng)用需求。

3.3 網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練及生成

參考其對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置的研究[12]，筆者確定本文使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本文模型參數(shù)如表2所示。

表2 模型參數(shù)表

本文模型由2個(gè)卷積層，2個(gè)最大池化層和一個(gè)全連接層組成。為保障神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有豐富的感知視野以提取到更多的有效特征，同時(shí)避免冗余計(jì)算，卷積核的大小和數(shù)量須適當(dāng)。

筆者將表1中訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)生成的二維特征矩陣作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，特征集維度分別為24×24。當(dāng)模型Loss函數(shù)值低于0.5%后，保存模型，即分別建立了該機(jī)泵的故障識(shí)別模型。

模型訓(xùn)練Loss函數(shù)曲線如圖5所示。

圖5 模型訓(xùn)練Loss函數(shù)曲線

由圖5可知：以二維特征集作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，Loss函數(shù)收斂曲線平滑，幾乎接近于0，即分類效果較佳。

設(shè)備1網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間為34.348 s，設(shè)備2網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間為22.341 s。

由于模型訓(xùn)練只需要在剛開始應(yīng)用或新案例識(shí)別效果不好情況下再次開展，并非每組測(cè)試數(shù)據(jù)都需要重新訓(xùn)練，上述訓(xùn)練時(shí)間已非常理想。

3.4 故障識(shí)別結(jié)果分析

將4種狀態(tài)下的測(cè)試樣本分別輸入對(duì)應(yīng)模型進(jìn)行計(jì)算，測(cè)試集信息及結(jié)果如表3所示。

表3 測(cè)試集信息及結(jié)果

主要結(jié)果如下：

(1)對(duì)于設(shè)備1的50組無故障測(cè)試樣本，模型誤識(shí)別率為0%；對(duì)于設(shè)備1的50組不平衡故障測(cè)試樣本，模型的故障識(shí)別準(zhǔn)確率為95%；

(2)對(duì)于設(shè)備2的50組無故障測(cè)試樣本，模型誤識(shí)別率為2%；對(duì)于設(shè)備2的15組軸承故障測(cè)試樣本，模型的故障識(shí)別準(zhǔn)確率為100%；

(3)模型1的100組測(cè)試樣本測(cè)試時(shí)間0.11 s，設(shè)備2的65組測(cè)試樣本測(cè)試時(shí)間0.15 s。

由識(shí)別結(jié)果可以看出，筆者提出的故障診斷識(shí)別模型對(duì)不平衡、軸承故障都有理想的識(shí)別效果。同時(shí)，未出現(xiàn)明顯的無故障數(shù)據(jù)誤識(shí)別問題。此外，每組樣本測(cè)試時(shí)間均小于3 ms，完全可滿足工程應(yīng)用中的實(shí)時(shí)化要求。

3.5 與其他方法的對(duì)比結(jié)果分析

為說明該方法在機(jī)泵故障識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)，筆者將該方法與文獻(xiàn)中的方法進(jìn)行對(duì)比。以軸承故障為例，筆者分別從特征集生成時(shí)間、模型訓(xùn)練時(shí)間、模型收斂情況和模型識(shí)別準(zhǔn)確度4個(gè)方面進(jìn)行全面的對(duì)比。

方法1。使用振動(dòng)原始數(shù)據(jù)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將振動(dòng)信號(hào)直接寫入輸入矩陣中，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取、濾波和降維，最終實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別[13]。

方法2。利用復(fù)雜的算法，將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為具有故障特征的二維圖片特征，利用時(shí)頻變換的方法將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)頻譜圖，以時(shí)頻譜圖作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和檢測(cè)樣本[14]。

在相同的計(jì)算條件下，使用石化現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備2的無故障及軸承故障數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，利用文獻(xiàn)中的2種方法和該方法分別搭建模型，不同方法訓(xùn)練和檢測(cè)結(jié)果如表4所示。

表4 不同方法訓(xùn)練和檢測(cè)結(jié)果

以相同的訓(xùn)練樣本數(shù)量作為輸入，文獻(xiàn)中兩種方法均出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象。

文獻(xiàn)方法Loss函數(shù)曲線如圖6所示。

圖6 文獻(xiàn)方法Loss函數(shù)曲線

由于過擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)，導(dǎo)致以上兩種方法訓(xùn)練得到的故障識(shí)別模型均未能達(dá)到訓(xùn)練預(yù)期目標(biāo)，故障識(shí)別率低，正常數(shù)據(jù)誤識(shí)別率高；同時(shí)，訓(xùn)練所需時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過筆者提出的方法。

對(duì)比筆者提出的方法可知，在快速生成輸入樣本的前提下，能夠準(zhǔn)確識(shí)別故障；在特征集生成時(shí)間、模型訓(xùn)練時(shí)間、模型收斂情況和模型識(shí)別準(zhǔn)確度等方面均有明顯優(yōu)勢(shì)。

通過利用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，對(duì)不同模型進(jìn)行的對(duì)比結(jié)果，證明筆者所提的方法更適用于工程中機(jī)泵故障的識(shí)別。

4 結(jié)束語

基于機(jī)泵振動(dòng)信號(hào)特點(diǎn)，筆者提出了一種新的二維特征集快速構(gòu)造方法。該方法通過對(duì)頻譜進(jìn)行截?cái)啵妙l譜分量的峰值和能量，快速構(gòu)造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二維特征集，特征集中全面包含了機(jī)泵故障診斷的關(guān)注信息，同時(shí)特征集構(gòu)造過程計(jì)算簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)了快速降維。

該算法每組數(shù)據(jù)特征值構(gòu)造不超過8 ms，解決了構(gòu)造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入計(jì)算量巨大、耗時(shí)長(zhǎng)，無法實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)化的問題。

基于特征快速構(gòu)造算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，筆者提出了一種機(jī)泵故障智能識(shí)別模型；利用石化現(xiàn)場(chǎng)機(jī)泵的軸承和不平衡故障數(shù)據(jù)，對(duì)故障識(shí)別模型進(jìn)行了測(cè)試，識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)95%以上。從特征集生成時(shí)間、訓(xùn)練識(shí)別速率及識(shí)別準(zhǔn)確率四方面，與其他故障模型相比，筆者提出的模型在機(jī)泵故障智能識(shí)別中具有明顯的優(yōu)勢(shì)。