基于PSO-LSSVR的CNG氣瓶損傷監(jiān)測(cè)方法

摘要：針對(duì)車載氣瓶損傷診斷問(wèn)題，對(duì)氣瓶診斷方法進(jìn)行研究，提出基于最小二乘支持向量回歸（LSSVR）以及粒子群優(yōu)化算法（PSO）的氣瓶損傷診斷方法，通過(guò)PSO進(jìn)行LSSVR參數(shù)尋優(yōu)，得到優(yōu)化的LSSVR模型。采用隨機(jī)振動(dòng)的有限元計(jì)算方法，模擬多組損傷氣瓶在運(yùn)輸中的情況，并收集氣瓶振動(dòng)時(shí)損傷位置的垂直加速度以及等效應(yīng)力作為模型輸入，得到氣瓶損傷的診斷結(jié)果。以診斷值與實(shí)際值的均方根誤差作為評(píng)判，采用PSO進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化，將診斷誤差穩(wěn)定在1%以內(nèi)，得出較為合適的優(yōu)化模型。將該模型與未優(yōu)化的LSSVR算法進(jìn)行對(duì)比，可得出，該模型在低損傷以及高損傷位置識(shí)別精度較高。為進(jìn)一步體現(xiàn)該模型優(yōu)勢(shì)，將其與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量回歸（SVR）算法進(jìn)行比較，結(jié)果顯示，該模型在識(shí)別精度以及穩(wěn)定性上都較高。

關(guān)鍵詞：CNG氣瓶；加速度；等效應(yīng)力；隨機(jī)振動(dòng)；PSO-LLSVR

中圖分類號(hào)：TE88 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A doi：10.3969/j.issn.1006-0316.2024.04.011

文章編號(hào)：1006-0316 （2024） 04-0074-07

A CNG Cylinder Damage Monitoring Method Based on PSO-LSSVR

YANG Zaiming，ZHANG Xianmeng，ZHANG Yike，SU Zhiwei，LI Zhe，

WANG Yehan，CHEN Haosen

（ The First Research Institute of Nuclear Power Institute of China， Chengdu 610213， China ）

Abstract：In this paper， focusing on the on-board cylinder damage diagnosis， the cylinder damage diagnosis method is studied， and a cylinder damage diagnosis method based on least square support vector regression （LSSVR） and particle swarm optimization algorithm （PSO） is proposed. The LSSVR parameters are optimized by PSO， and the optimized LSSVR model is obtained. The finite element method of random vibration is used to simulate the situation of multiple groups of damaged cylinders during transportation， and the vertical acceleration and equivalent stress of the damaged location are collected as the inputs to the model to obtain the diagnosis results of cylinder damage. Taking the root mean square error between the diagnostic value and the actual value as the criterion， PSO is adopted to optimize the model parameters， and the diagnostic error is stabilized within 1%， and a more appropriate optimization model is obtained. Compared with BP neural network， support vector regression （SVR） algorithm and unoptimized LSSVR algorithm， the results show that this model exhibits higher accuracy and stability in identification.

Key words：CNG cylinders；acceleration；equivalent stress；random vibration；PSO-LLSVR

長(zhǎng)管拖車是典型的特種壓力容器設(shè)備，對(duì)安全性能要求較高[1]。該設(shè)備的主要部件CNG（Compressed Natural Gas，壓縮天然氣）氣瓶若在運(yùn)輸時(shí)出現(xiàn)損傷，可能會(huì)發(fā)生危險(xiǎn)氣體泄漏、爆炸等重大安全事故。目前防止此類事故發(fā)生的主要手段是定期對(duì)CNG氣瓶進(jìn)行磁粉探傷、外觀檢查、水壓試驗(yàn)等檢查，綜合評(píng)估該氣瓶的機(jī)械性能從而判斷其是否可用。但該檢驗(yàn)過(guò)程繁瑣，得出的結(jié)果為主觀判斷，且無(wú)法動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)運(yùn)輸時(shí)的狀態(tài)，容易導(dǎo)致事故發(fā)生。為保證氣瓶的安全性，吳斌[2]提出以氣瓶振動(dòng)狀態(tài)作為安全監(jiān)測(cè)的參數(shù)，并利用光纖光柵傳感技術(shù)設(shè)計(jì)了振動(dòng)監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證其可行性；高宏[3]提出以氣瓶應(yīng)力狀態(tài)作為判斷氣瓶安全性的依據(jù)；趙誠(chéng)[4]、江國(guó)華[5]設(shè)計(jì)了基于超聲波的在線高溫壓力容器監(jiān)測(cè)技術(shù)，并提出該技術(shù)在特定條件下需注意的監(jiān)測(cè)問(wèn)題；沈功田[6]指出聲發(fā)射在線監(jiān)測(cè)是壓力容器監(jiān)測(cè)的主要發(fā)展方向。但這些多為監(jiān)測(cè)參數(shù)研究，并未提出相應(yīng)的診斷方法。

因此，本文提出一種基于PSO-LSSVR的CNG氣瓶損傷監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群優(yōu)化）算法對(duì)LSSVR（Least Square Support Vector Regression，最小二乘支持向量回歸）的模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，得到較優(yōu)的LSSVR故障診斷模型，并采用隨機(jī)振動(dòng)的有限元計(jì)算方法，模擬損傷氣瓶運(yùn)輸中的情況，將其損傷位置的振動(dòng)特征參數(shù)（垂直加速度）以及等效應(yīng)力設(shè)定為診斷參數(shù)，對(duì)氣瓶損傷深度進(jìn)行故障定量分析，利用該數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法的有效性。

1 氣瓶有限元分析

1.1 氣瓶幾何模型

本文以長(zhǎng)管拖車常用的CNG氣瓶作為研究對(duì)象，其材料性能如表1所示，按照?qǐng)D1進(jìn)行建模仿真分析。采用有限元中隨機(jī)振動(dòng)的方法模擬其在運(yùn)輸過(guò)程中的主要狀態(tài)[7]，即振動(dòng)情況，并對(duì)多組損傷氣瓶進(jìn)行仿真分析，得出仿真數(shù)據(jù)，對(duì)該方法的可靠性以及可行性進(jìn)行分析。

之后進(jìn)行該模型的網(wǎng)格劃分。劃分采用掃掠法，得到20節(jié)點(diǎn)的6面體單元（SOLID186），其部分網(wǎng)格結(jié)果如圖2所示。

1.2 運(yùn)輸過(guò)程模擬

為模擬氣瓶在運(yùn)輸過(guò)程中的實(shí)際情況，采用隨機(jī)振動(dòng)的方法對(duì)氣瓶進(jìn)行分析。實(shí)際運(yùn)輸中，氣瓶?jī)啥耸枪潭ǖ?，因此在氣瓶瓶口端面添加固定約束；氣瓶工作壓力P＝20 MPa，且需添加地球重力加速度（取9.8 m/s2）。另外，氣瓶?jī)?nèi)壓會(huì)對(duì)瓶口產(chǎn)生軸向應(yīng)力T，計(jì)算為[8]：

2.3 "PSO-LSSVR結(jié)果分析

LSSVR能夠有效處理非線性問(wèn)題，且復(fù)雜度較低，但LSSVR的診斷精度主要依靠模型參數(shù)的制定。而模型參數(shù)大多采用經(jīng)驗(yàn)法制定，其主觀性較強(qiáng)，導(dǎo)致模型診斷結(jié)果較差。為提高診斷精度，采用PSO算法對(duì)其主要參數(shù)（C、γ）結(jié)果尋優(yōu)。其中γ為控制近似誤差的懲罰程度的正則化參數(shù)。提出PSO-LSSVR算法，其流程如圖5所示[18]。

可以看出，PSO-LSSVR的步驟為：

（1）將診斷數(shù)據(jù)按照規(guī)定的比例分成兩個(gè)集合，即訓(xùn)練集和測(cè)試集；

（2）設(shè)置合適的LSSVR模型參數(shù)（即C和γ）取值范圍，通過(guò)訓(xùn)練集完成模型擬合，并獲取對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度MSE（Mean Squared Error，均方根誤差）；

（3）初始化粒子群算法的速度和位置，通過(guò)不同搜索路線各粒子之間的信息交流進(jìn)行迭代更新，保留優(yōu)勢(shì)個(gè)體；

（4）迭代至設(shè)置好的代數(shù)后，得出C和γ的最優(yōu)解，其可作為L(zhǎng)SSVR的參數(shù)，得到最終優(yōu)化模型。

對(duì)上述POS-LSSVR模型的可行性進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)中，以1.2節(jié)的模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，設(shè)定氣瓶運(yùn)輸時(shí)的速度為80 km/h（22.3 m/s），在各損傷等級(jí)（Dt）選取十組不同損傷位置的垂直加速度（Vt）以及應(yīng)力（It）數(shù)據(jù)，共520組數(shù)據(jù)。

設(shè)定LSSVR需要進(jìn)行優(yōu)化的模型參數(shù)C和γ的尋優(yōu)區(qū)間為：C∈[2-15， 215]和γ∈[2-15， 23]。

之后通過(guò)粒子群算法優(yōu)化其主要參數(shù)。設(shè)置PSO算法粒子群種群數(shù)為50，最大迭代數(shù)為100，權(quán)重 ＝0.8，學(xué)習(xí)因子c1＝0.5，c2＝0.5。粒子的速度位置通過(guò)式（10）、式（11）進(jìn)行更新。

將最小化預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的均方根誤差作為此次優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，表示為[19]：

（12）

（13）

（14）

式中：S為L(zhǎng)SSVR的最優(yōu)參數(shù)取值集合； 、 分別為預(yù)測(cè)值與真實(shí)值。

針對(duì)上文得到的LSSVR模型，通過(guò)訓(xùn)練集和測(cè)試集進(jìn)行優(yōu)化，算法不斷迭代，設(shè)置迭代次數(shù)為100，參數(shù)優(yōu)化方案為：C＝32 654.1525，γ＝7.8822。

未優(yōu)化LSSVR通過(guò)測(cè)試集所得診斷值如圖6所示，得均方根誤差 ＝0.0158。

將最小化預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的均方根誤差作為此次優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，其中式（13）、式（14）表示優(yōu)化參數(shù)范圍[20]。

之后通過(guò)粒子群算法尋優(yōu)得出LSSVR的最優(yōu)參數(shù)取值集合S，粒子的速度位置通過(guò) " 式（10）、式（11）進(jìn)行更新，獲取最優(yōu)的參數(shù)集合S后，即確定了粒子群優(yōu)化后的最小二乘支持向量回歸模型。

將所得數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練模型，得出診斷結(jié)果與未優(yōu)化的LSSVR算法進(jìn)行對(duì)比，其診斷圖如圖7所示。

可以看出，未經(jīng)優(yōu)化的LSSVR與PSO- LSSVR都能較好地對(duì)氣瓶損傷進(jìn)行識(shí)別。相比于LSSVR模型，POS-LSSVR模型的診斷輸出在大多數(shù)情況都更貼近損傷的實(shí)際值，尤其是在1～150組和400～500組的樣本區(qū)間，其輸出值波動(dòng)較小，這也解釋了PSO-LSSVR模型的MSE較小的現(xiàn)象。這表明，PSO-LSSVR模型不僅可以提高損傷診斷的精度，還能使大部分預(yù)測(cè)損傷值與實(shí)際損傷值的波動(dòng)較小，其在一定水平上保證了損傷識(shí)別的精度以及穩(wěn)定程度。但在300～400樣本區(qū)間內(nèi)，PSO-LSSVR模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相差較大，發(fā)生該現(xiàn)象可能是由于隨機(jī)振動(dòng)試驗(yàn)誤差或者由于運(yùn)行環(huán)境發(fā)生較大變化導(dǎo)致出現(xiàn)少部分離群值，而且在小樣本環(huán)境下，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少會(huì)更容易產(chǎn)生識(shí)別偏差較大的狀況。但少部分的離群值擬合效果較差并不會(huì)影響模型整體的識(shí)別性能，這進(jìn)一步證明了該模型的可行性。

目前公開(kāi)的識(shí)別模型中，BRB（Belief Rule Base，置信規(guī)則庫(kù)）算法、SVR（Support Vector Regression，支持向量回歸）算法，以及BP（Back Propagation，反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都有較好的損傷識(shí)別能力。為進(jìn)一步體現(xiàn)PSO-LSSVR算法的優(yōu)勢(shì)，將PSO-LSSVR、LSSVR算法以及上述部分算法在隨機(jī)振動(dòng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)里進(jìn)行效果對(duì)比。且除了MSE外，還采用平均絕對(duì)誤差作為評(píng)價(jià)不同算法損傷識(shí)別能力的標(biāo)準(zhǔn)。

診斷圖如圖8所示、結(jié)果比較如表4所示?？梢钥闯?，PSO-LSSVR模型的診斷精度較高，所以其適合作為氣瓶損傷的故障診斷方法。

3 結(jié)論

本文以典型壓力容器車載氣瓶作為研究對(duì)象，提出一種基于PSO-LSSVR的氣瓶損傷診斷模型，通過(guò)PSO算法對(duì)LSSVR進(jìn)行優(yōu)化，提高其診斷準(zhǔn)確率。通過(guò)隨機(jī)振動(dòng)仿真實(shí)驗(yàn)得出數(shù)據(jù)集對(duì)算法可行性進(jìn)行驗(yàn)證，并將其與不同算法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，PSO-LSSVR算法具有較高的診斷精度，相較于性能較好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其均方根誤差和絕對(duì)誤差分別下降了17%和33%，所以其能利用氣瓶運(yùn)輸中的機(jī)械信號(hào)對(duì)氣瓶微小損傷進(jìn)行判定，進(jìn)一步提高氣瓶安全性。但該數(shù)據(jù)是模擬得到的，與實(shí)際數(shù)據(jù)相比存在一定的誤差。之后會(huì)通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)收集實(shí)際數(shù)據(jù)，進(jìn)一步驗(yàn)證模型的可行性。

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