基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海上離心泵智能預(yù)警診斷技術(shù)研究

秦小剛，于邦廷，賈津耀，王文祥，徐正海

(中海油研究總院有限責(zé)任公司，北京 100010)

0 引言

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，海洋石油的智能油田建設(shè)推進(jìn)設(shè)備完整性管理及數(shù)字化服務(wù)能力的提升，對(duì)動(dòng)設(shè)備開展智能化狀態(tài)監(jiān)測(cè)是其重要的組成部分。通過(guò)對(duì)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)從事后維修變?yōu)闋顟B(tài)維修和預(yù)知性維修轉(zhuǎn)變，是減少海洋石油設(shè)備故障和降低設(shè)備維修費(fèi)用的重要途徑[1]。目前的海洋石油平臺(tái)擁有眾多關(guān)鍵機(jī)泵，如注水泵、外輸泵等。這都是油氣生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵機(jī)組，其安全可靠運(yùn)行對(duì)于海上油氣正常生產(chǎn)有著重要影響。因此，本文針對(duì)海洋石油關(guān)鍵機(jī)泵建立在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并開展基于數(shù)學(xué)模型的智能預(yù)警技術(shù)研究。

1 在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

海洋石油關(guān)鍵機(jī)泵多為電機(jī)-多級(jí)離心泵機(jī)組，某海洋石油平臺(tái)注水泵技術(shù)參數(shù)如表1所示?；谡駝?dòng)頻譜分析法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)是旋轉(zhuǎn)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷最常用、最有效的方法，已成為目前狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷最為常用的一項(xiàng)專業(yè)技術(shù)手段[2-4]。由于動(dòng)設(shè)備的絕大多數(shù)機(jī)械故障，都與關(guān)鍵支撐部件有著直接或間接的關(guān)系，因此將振動(dòng)加速度傳感器布置在海洋油田關(guān)鍵機(jī)泵的軸承座位置上。

表1 某平臺(tái)注水泵機(jī)組簡(jiǎn)要技術(shù)參數(shù)表

為了更好地收集設(shè)備狀態(tài)信息，除了用振動(dòng)加速度傳感器原始信號(hào)進(jìn)行采集外，還將機(jī)組現(xiàn)場(chǎng)控制盤的參數(shù)通過(guò)modulbus協(xié)議接入至在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，豐富狀態(tài)信息。平臺(tái)現(xiàn)場(chǎng)中控室或配電間安裝現(xiàn)場(chǎng)級(jí)的級(jí)服務(wù)器和數(shù)采器，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、處理、壓縮、通信，并通過(guò)海油內(nèi)網(wǎng)辦公網(wǎng)絡(luò)傳輸至陸地遠(yuǎn)程診斷中心。海洋石油機(jī)泵在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)概貌圖如圖1所示。

圖1 機(jī)泵在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

2 智能預(yù)警診斷技術(shù)研究

目前，在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)智能化水平的提升上，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化診斷技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用已取得較為可觀的成果[5-6]。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障識(shí)別和知識(shí)規(guī)則模型的主體思路一致，知識(shí)規(guī)則模型是模仿診斷專家，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模仿人類大腦信息傳遞的方式。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中心思想就是利用神經(jīng)單元實(shí)現(xiàn)線性函數(shù)的求解，層與層之間利用激勵(lì)函數(shù)對(duì)線性解進(jìn)行非線性化處理，并依據(jù)非線性化解模仿人類細(xì)胞的興奮和抑制行為，實(shí)現(xiàn)信息的傳遞，并根據(jù)最終的信息輸出得到結(jié)果。圖2為四層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

式(1)、式(2)是層中計(jì)算的線性方式，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞的興奮和抑制是非線性的，類似于細(xì)胞動(dòng)作，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每一節(jié)點(diǎn)的輸出，可以利用激勵(lì)函數(shù)進(jìn)行非線性化處理，非線性化后隱含層的輸出可由式(3)計(jì)算。

(1)

(2)

(3)

其中f( )為激勵(lì)函數(shù)。

網(wǎng)絡(luò)第三層為輸出層，輸出層中和隱含層運(yùn)算唯一不同的是，不進(jìn)行非線性化處理，最終結(jié)果直接代數(shù)相加，得出預(yù)測(cè)結(jié)果，其輸入量為隱含層的輸出量，見式(4)。

(4)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)的正向傳遞過(guò)程，權(quán)重系數(shù)信息反向傳遞更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重系數(shù)，直至達(dá)到網(wǎng)絡(luò)設(shè)定的預(yù)測(cè)精度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是最小化實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的誤差，如式(5)所示。運(yùn)用梯度下降算法調(diào)整權(quán)重系數(shù)，實(shí)現(xiàn)誤差信息的反向傳輸。權(quán)重系數(shù)的更新可由式(6)計(jì)算得到。通過(guò)偏差對(duì)權(quán)重系數(shù)的導(dǎo)數(shù)，更新各層權(quán)重系數(shù)，權(quán)重系數(shù)傳遞如式(7)所示。

(5)

w′i=wi-η·Δwi=wi-η·η·δi·xi

(6)

(7)

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出和理論標(biāo)簽，計(jì)算輸出層的誤差項(xiàng)。隱含層模仿人類思考方式，層數(shù)越多意味著考慮問(wèn)題越全面。隱含層權(quán)重系數(shù)的更新，可以理解為思維的倒推，誤差項(xiàng)是由下一層的誤差項(xiàng)反向計(jì)算出來(lái)的，誤差項(xiàng)的更新見式(8)。

δi=wi+1·δi+1·fi′ (·)

(8)

式中：δi代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第i層誤差項(xiàng)；fi′ (·)為第i層激勵(lì)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)；wi+1、δi分別代表第i層與第i+1層的連接權(quán)重系數(shù)和第i+1層誤差項(xiàng)。因此求解隱含層權(quán)重時(shí)，式(8)變?yōu)槭?9)。不同的激勵(lì)函數(shù)求導(dǎo)結(jié)果不同，輸出層激勵(lì)函數(shù)為線性函數(shù)，其求導(dǎo)結(jié)果如式(10)所示，輸出層的權(quán)系數(shù)更新如式(11)所示。雙曲正切激勵(lì)函數(shù)能夠形象地描述細(xì)胞間的興奮和抑制動(dòng)作，其求導(dǎo)結(jié)果如式(12)所示，隱含層的權(quán)系數(shù)更新如式(13)所示。通過(guò)上述循環(huán)，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)重系數(shù)的更新，從而使預(yù)測(cè)值達(dá)到規(guī)定的誤差限。式(12)、式(13)為輸入層輸出，即隱含層的輸入。

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)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過(guò)線性計(jì)算，使非線性的激勵(lì)函數(shù)非線性化處理轉(zhuǎn)換為線性輸出。根據(jù)實(shí)際輸出和理想輸出之間的誤差，修改權(quán)重系數(shù)，從而達(dá)到分類和回歸預(yù)測(cè)。因此可利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)設(shè)備運(yùn)行工況，實(shí)現(xiàn)工況識(shí)別，利用學(xué)習(xí)好的模型確定設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行工況。

3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與應(yīng)用

通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，采集雙轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)轉(zhuǎn)速，驗(yàn)證工況識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)臺(tái)為雙轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)由接近開關(guān)測(cè)取，試驗(yàn)臺(tái)如圖3所示。采集1#軸和2#軸轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，按照不同運(yùn)行轉(zhuǎn)速工況建立標(biāo)簽庫(kù)，根據(jù)標(biāo)簽庫(kù)自動(dòng)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽。表2所示為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速，由于變頻器控制誤差，實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)速與給定轉(zhuǎn)速存在一定偏差。

圖3 試驗(yàn)臺(tái)

表2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速 單位：r/min

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置為一層輸出層和兩層隱含層。其中設(shè)置隱含層激勵(lì)函數(shù)為tansig，輸出激勵(lì)為線性，迭代步數(shù)為500步。訓(xùn)練在160步時(shí)達(dá)到了設(shè)定的誤差限，且誤差保持平穩(wěn)，梯度下降很慢。由圖4可以看出，訓(xùn)練樣本、交叉驗(yàn)證樣本、測(cè)試樣本以及整個(gè)樣本的分類性能均達(dá)到最優(yōu)。

圖4 訓(xùn)練結(jié)果

選擇任意實(shí)驗(yàn)工況，測(cè)試訓(xùn)練工況識(shí)別模型，表3所示為測(cè)試數(shù)據(jù)。圖5(a)所示為測(cè)試數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，對(duì)應(yīng)的理論標(biāo)簽如表3所示，圖5(b)所示為網(wǎng)絡(luò)識(shí)別輸出標(biāo)簽。由表3中各實(shí)驗(yàn)工況下最大識(shí)別誤差，可以說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)能夠正確匹配實(shí)驗(yàn)工況。

表3 測(cè)試工況轉(zhuǎn)速表

圖5 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試輸出標(biāo)簽

根據(jù)以上設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)測(cè)試，采用程序語(yǔ)言并將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能預(yù)警診斷算法植入海洋石油機(jī)泵在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，開發(fā)出基于數(shù)學(xué)模型的海洋石油機(jī)泵智能診斷系統(tǒng)。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用測(cè)試，海洋石油機(jī)泵智能診斷系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)關(guān)鍵機(jī)泵的在線監(jiān)測(cè)和及時(shí)智能預(yù)警診斷，達(dá)到設(shè)計(jì)要求。

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)海洋石油機(jī)泵結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，應(yīng)用監(jiān)測(cè)技術(shù)，搭建出關(guān)鍵機(jī)泵在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采用相對(duì)成熟的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化預(yù)警診斷技術(shù)，設(shè)計(jì)智能預(yù)警診斷核心算法，與海洋石油設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行融合，搭建基于在線監(jiān)測(cè)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海洋石油關(guān)鍵機(jī)泵智能診斷系統(tǒng)?，F(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用表明，海洋石油關(guān)鍵機(jī)泵的智能診斷系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)有效的智能預(yù)警診斷。