CN111929054B - 一种基于prvfln的气动调节阀并发故障诊断方法 - Google Patents

一种基于prvfln的气动调节阀并发故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于PRVFLN的气动调节阀并发故障诊断方法，首先，通过数据采集装置采集气动调节阀运行过程的气室压力与阀杆位移信号；然后，对过程信号进行预处理，提取相应时域与频域特征；最后，将提取的故障特征作为输入，采用基于并行随机向量函数链接网络(PRVFLN)的发故障诊断框架进行诊断。本发明能够获得较高的诊断精度，同时提高了方法的泛化性。

Description

一种基于PRVFLN的气动调节阀并发故障诊断方法
技术领域
本发明涉及阀门故障检测与诊断领域，具体是一种基于PRVFLN的气动调节阀并发故障诊断方法。
背景技术
气动调节阀作为工业自动化控制系统的终端执行设备，广泛应用于石化、冶金、轻工、食品等行业，其故障检测与诊断关系到安全与生产。传统的故障检修方式是根据经验定期排查，这不仅浪费了大量的人力物力，还造成了大量的正常阀门因检修拆装而故障。如何利用气动调节阀运行过程数据，在非拆解的情况下实现故障的识别与诊断，是众多工程师关注的问题。近年来，许多数据驱动的气动调节阀故障诊断方法被提了出来，取得了较好的诊断效果。但是，现有数据驱动的气动调节阀故障诊断方法仅考虑了单一故障，忽略了故障并发的情况。而在实际应用中，调节阀多种故障同时发生的情况并不少见。故障并发时，通常是一种故障预兆对应多个故障原因，或者一个故障原因对应多个故障预兆，从而形成一种多对多的映射关系，不同故障预兆和故障原因构成不同的影响域，这使得并发故障的诊断极为复杂，使用单一故障的诊断方法，难以取得较好的诊断效果。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于PRVFLN的气动调节阀并发故障诊断方法，在解决单一故障诊断的基础上，解决了气动调节阀并发故障诊断的问题，提高了故障诊断的泛化性。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于PRVFLN的气动调节阀并发故障诊断方法，首先，通过数据采集装置采集气动调节阀运行过程的气室压力与阀杆位移信号；然后，对过程信号进行预处理，提取相应时域与频域特征；最后，将提取的故障特征作为输入，采用基于并行随机向量函数链接网络(PRVFLN) 的发故障诊断框架进行诊断，具体包括以下步骤：
步骤A、过程信号的采集
在气动调节阀螺盖上方和气室供气孔处分别安装位移传感器和压力传感器，给定电流输入信号，通过移传感器和压力传感器采集阀门运行过程的气室压力P(t)和阀杆位移d(t)，并通过串口通信发送给上位机保存；
步骤B、故障特征的提取：
样本采集完毕后，对样本进行预处理和特征提取，将样本按照不同阀门开度分为A段数据，然后从包含压力和位移信号共计2A段数据中提取样本特征X，样本特征X包括绝对均值、均方根、均方差、波形指标、峰值因子；
步骤C、并发故障诊断框架的学习：
提取完故障特征X后，为无故障和单一故障样本贴上标签1-6，分别代表无故障、漏气故障、摩擦力增大故障、弹簧刚性减弱故障、阀座异物故障和阀芯磨损故障，这些样本将用于标签网络的学习；为无故障、单一故障和并发故障样本添加故障个数，这些样本将用于计数网络的学习。本发明采用基于PRVFLN的并发故障诊断框架解决并发故障诊断的问题。通过训练数据学习并发故障诊断框架的模型参数：计数网络输出权重矩阵βC和标签网络输出权重矩阵βL，具体学习过程包括以下步骤：
步骤C.1、计数网络的学习：计数网络采用RVFLN网络，随机选取输入权重aj和偏置bj，选取激活函数h(·)为sigmoid函数，计算隐含层输出矩阵HC，按照下式计算计数网络输出权重矩阵βC：
Figure RE-GDA0002716037950000021
式中，F表示故障个数，学习好的计数网络输出为：m＝fC(X)＝hC(X)βC，其中，m表示预测故障个数，fC(X)表示待测样本的计数网络输出结果，X表示待测样本，hC(X)表示待测样本计数网络的隐含层输出；
步骤C.2、标签网络的学习：标签网络采用引入正则项后的RVFLN网络，随机选取输入权重aj和偏置bj，选取激活函数h(·)为sigmoid函数，计算隐含层输出矩阵HL，按照下式计算标签网络输出权重矩阵βL
Figure RE-GDA0002716037950000022
式中，I表示单位矩阵，T表示标签的向量形式，学习好的标签网络输出为： fL(X)＝hL(X)βL，fL(X)表示待测样本标签网络的输出，X表示待测样本，hL(X)表示待测样本标签网络的隐含层输出，C表示正则化参数；
步骤D、故障诊断：
学习好并发故障诊断框架后，即可将整个故障诊断框架应用于待检测阀门的并发故障诊断。首先，采集待测阀门运行过程的气室压力P'(t)和阀杆位移d'(t)，提取故障特征向量x'；然后，将提取的故障特征向量输入到步骤C中学习好的并发故障诊断框架，按照 m＝fC(X)＝hC(X)βC得到计数网络的输出，即待测阀门的故障种类数；接着，按照 fL(X)＝hL(X)βL即得到标签网络的输出，即待测阀门各故障的置信度；最后，通过输出决策函数Label(X)＝argmax{1,2,…,m-1,m}fL(X)输出最终的并发故障标签，这里输出决策函数表示选择标签网络输出矩阵fL(X)中前m大的标签作为最终输出的并发故障标签序列。
优选的：步骤B中绝对均值、均方根、均方差、波形指标、峰值因子计算方法如下：
步骤B.1、绝对均值
Figure RE-GDA0002716037950000031
式中，Xmean表示绝对均值，N表示信号的采样点数，xi是信号的时域序列，实际采集到的是连续信号xt的离散点，用xi表示采集到的离散信号的时域序列，xi相当于xt，其中 i＝1,2,…,N；
步骤B.2、均方根
Figure RE-GDA0002716037950000032
式中，Xrms表示均方根；
步骤B.3、均方差
Figure RE-GDA0002716037950000033
式中，Xsd表示均方差，
Figure RE-GDA0002716037950000034
表示该段数据的平均值；
步骤B.4、波形指标
Figure RE-GDA0002716037950000035
式中，XSF表示波形指标；
步骤B.5、峰值因子
Figure RE-GDA0002716037950000036
式中，XCF表示峰值因子，max(x)表示该段数据的最大值。
优选的：步骤A中给定电流输入信号大小为4-20mA。
优选的：气动调节阀的运行状态有C种，包括1种正常状态、B种单一故障状态和C-B-1 种并发故障状态；每种状态采集到的气室压力和阀杆位移数据作为一个原始样本；通过不同故障强度采集到同一状态的不同样本，每种状态采集Num个样本，采集的样本总数为N1＝Num*C。
本发明相比现有技术，具有以下有益效果：
本发明采用基于PRVFLN的并发故障诊断框架，将单一故障诊断方法扩展到并发故障诊断问题上，既保留了单一故障诊断方法优势，又解决了并发故障诊断的问题，本发明获得了较高的诊断精度，提高了故障诊断的泛化性。
附图说明
图1为本发明工作流程图；
图2基于PRVFLN的并发故障诊断框架图；
图3不同方法的并发故障诊断结果对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
一种基于PRVFLN的气动调节阀并发故障诊断方法，如图1所示，包括以下步骤：
A、过程信号的采集
在气动调节阀螺盖上方和气室供气孔处分别安装位移传感器和压力传感器，给定4-20mA 的电流输入信号，通过数据采集装置采集阀门运行过程的气室压力P(t)和阀杆位移d(t)信号，并通过串口通信发送给上位机保存；
气动调节阀的运行状态有12种，包括1种正常状态、5种单一故障状态和6种并发故障状态；每种状态采集到的气室压力和阀杆位移数据作为一个原始样本。通过不同故障强度可以采集到同一状态的不同样本，每种状态采集150个样本，采集的样本总数为1800；
B、故障特征的提取
样本采集完毕后，对样本进行预处理和特征提取，将样本按照不同阀门开度分为9段数据，然后从包含压力和位移信号共计18段数据中提取样本特征X，具体包括如下特征：
B.1、绝对均值
Figure RE-GDA0002716037950000051
式中xi是信号的时域序列，实际采集到的是连续信号xt的离散点，用xi表示采集到的离散信号的时域序列，xi相当于xt，其中i＝1,2,…,N。
B.2、均方根
Figure RE-GDA0002716037950000052
B.3、均方差
Figure RE-GDA0002716037950000053
式中
Figure RE-GDA0002716037950000054
表示该段数据的平均值。
B.4、波形指标
Figure RE-GDA0002716037950000055
B.5、峰值因子
Figure RE-GDA0002716037950000056
式中max(x)表示该段数据的最大值。
C、并发故障诊断框架的学习：
提取完故障特征X后，为无故障和单一故障样本贴上标签1-6，分别代表无故障、漏气故障、摩擦力增大故障、弹簧刚性减弱故障、阀座异物故障和阀芯磨损故障，这些样本将用于标签网络的学习；为无故障、单一故障和并发故障样本添加故障个数，这些样本将用于计数网络的学习。本发明采用基于PRVFLN的并发故障诊断框架解决并发故障诊断的问题。通过训练数据学习并发故障诊断框架的模型参数：计数网络输出权重矩阵βC和标签网络输出权重矩阵βL，具体学习过程包括以下步骤：
C.1、计数网络的学习。计数网络采用常规RVFLN，随机选取输入权重aj和偏置bj，选取激活函数h(·)为sigmoid函数，计算隐含层输出矩阵HC，按照下式计算计数网络输出权重矩阵βC
Figure RE-GDA0002716037950000061
式中F表示故障个数，学习好的计数网络输出为：m＝fC(X)＝hC(X)βC；
C.2、标签网络的学习。标签网络采用引入正则项后的RVFLN，随机选取输入权重aj和偏置bj，选取激活函数h(·)为sigmoid函数，计算隐含层输出矩阵HL，按照下式计算标签网络输出权重矩阵βL
Figure RE-GDA0002716037950000062
式中I表示单位矩阵，T表示标签的向量形式，学习好的标签网络输出为：fL(X)＝hL(X)βL；
D、故障诊断模型的应用：
学习好并发故障诊断框架后，即可将整个故障诊断框架应用于待检测阀门的并发故障诊断。首先，采集待测阀门运行过程的气室压力P(t)和阀杆位移d(t)信号，按照步骤B中所述方法提取故障特征向量x；然后，将提取的故障特征向量输入到步骤C中学习好的并发故障诊断框架，按照m＝fC(X)＝hC(X)βC即可得到计数网络的输出，即待测阀门的故障种类数；接着，按照fL(X)＝hL(X)βL即可得到标签网络的输出，即待测阀门各故障的置信度；最后，通过输出决策函数Label(X)＝argmax{1,2,…,m-1,m}fL(X)输出最终的并发故障标签，这里输出决策函数表示选择标签网络输出矩阵fL(X)中前m大的标签作为最终输出的并发故障标签序列。
基于PRVFLN的并发故障诊断框架如图2所示，从图中可以看出整个框架有计数网络、标签网络和输出决策函数三部分组成。表1给出了不同方法针对单一故障与并发故障的整体诊断结果，图3是不同方法对6种并发故障的诊断精度，从表1和图3中可以看出本发明有效解决了气动调节阀并发故障诊断的问题。
表1不同方法的诊断结果
Figure RE-GDA0002716037950000063
综上所述，本发明结构简单，效果明显，在解决单一故障诊断的基础上，将方法扩展到并发故障诊断问题上，获得了较高的诊断精度，提高了故障诊断的泛化性；此外，本发明实现简单，通用性较好，一般操作人员均可掌握，提高了气动调节阀故障诊断的自动化与智能化。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于PRVFLN的气动调节阀并发故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A、过程信号的采集
在气动调节阀螺盖上方和气室供气孔处分别安装位移传感器和压力传感器，给定电流输入信号，通过移传感器和压力传感器采集阀门运行过程的气室压力P(t)和阀杆位移d(t)；
步骤B、故障特征的提取：
将样本按照不同阀门开度分为A段数据，然后从包含压力和位移信号共计2A段数据中提取样本特征X，样本特征X包括绝对均值、均方根、均方差、波形指标、峰值因子；
步骤C、并发故障诊断框架的学习：
步骤C.1、计数网络的学习：计数网络采用RVFLN网络，随机选取输入权重aj和偏置bj，选取激活函数h(·)为sigmoid函数，计算隐含层输出矩阵HC，按照下式计算计数网络输出权重矩阵βC：
Figure FDA0003602782620000012
式中，F表示故障个数，学习好的计数网络输出为：m＝fC(X)＝hC(X)βC，其中，m表示预测故障个数，fC(X)表示待测样本的计数网络输出结果，X表示待测样本，hC(X)表示待测样本计数网络的隐含层输出；
步骤C.2、标签网络的学习：标签网络采用引入正则项后的RVFLN网络，随机选取输入权重aj和偏置bj，选取激活函数h(·)为sigmoid函数，计算隐含层输出矩阵HL，按照下式计算标签网络输出权重矩阵βL
Figure FDA0003602782620000011
式中，I表示单位矩阵，T表示标签的向量形式，学习好的标签网络输出为：fL(X)＝hL(X)βL，fL(X)表示待测样本标签网络的输出，X表示待测样本，hL(X)表示待测样本标签网络的隐含层输出，C表示正则化参数；
步骤D、故障诊断：
首先，采集待测阀门运行过程的气室压力P'(t)和阀杆位移d'(t)，提取故障特征向量x'；然后，将提取的故障特征向量输入到步骤C中学习好的并发故障诊断框架，按照m＝fC(X)＝hC(X)βC得到计数网络的输出，即待测阀门的故障种类数；接着，按照fL(X)＝hL(X)βL即得到标签网络的输出，即待测阀门各故障的置信度；最后，通过输出决策函数Label(X)＝argmax{1,2,…,m-1,m}fL(X)输出最终的并发故障标签，这里输出决策函数表示选择标签网络输出矩阵fL(X)中前m大的标签作为最终输出的并发故障标签序列；
所述步骤B中绝对均值、均方根、均方差、波形指标、峰值因子计算方法如下：
步骤B.1、绝对均值
Figure FDA0003602782620000021
式中，Xmean表示绝对均值，N表示信号的采样点数，xi是信号的时域序列，实际采集到的是连续信号xt的离散点，用xi表示采集到的离散信号的时域序列，xi相当于xt，其中i＝1,2,…,N；
步骤B.2、均方根
Figure FDA0003602782620000022
式中，Xrms表示均方根；
步骤B.3、均方差
Figure FDA0003602782620000023
式中，Xsd表示均方差，
Figure FDA0003602782620000024
表示该段数据的平均值；
步骤B.4、波形指标
Figure FDA0003602782620000025
式中，XSF表示波形指标；
步骤B.5、峰值因子
Figure FDA0003602782620000026
式中，XCF表示峰值因子，max(x)表示该段数据的最大值；
所述步骤A中给定电流输入信号大小为4-20mA；
所述气动调节阀的运行状态有C种，包括1种正常状态、B种单一故障状态和C-B-1种并发故障状态；每种状态采集到的气室压力和阀杆位移数据作为一个原始样本；通过不同故障强度采集到同一状态的不同样本，每种状态采集Num个样本，采集的样本总数为N1＝Num*C；
所述标签网络与计数网络是独立学习的，训练集包括单一故障样本集和单一故障和并发故障样本集；单一故障样本集训练正则PVFLN标签网络，输出预测标签置信度标签置信度矩阵，输出最终预测标签；单一故障和并发故障样本集训练PVFLN计数网络，输出预测故障类别数，输出最终预测标签。
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