CN114548272A - 一种离心泵空化状态识别方法 - Google Patents

一种离心泵空化状态识别方法 Download PDF

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CN114548272A CN202210160954.3A CN202210160954A CN114548272A CN 114548272 A CN114548272 A CN 114548272A CN 202210160954 A CN202210160954 A CN 202210160954A CN 114548272 A CN114548272 A CN 114548272A
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Abstract

本发明公开一种离心泵空化状态识别方法，该方法将其不同空化状态下的振动信号作为原始数据，使用集合经验模态分解对振动信号进行分解，计算各个IMF分量能量，并计算不同空化状态下同一阶IMF分量能量的方差值，通过方差值的大小来选取有效IMF能量，作为主要特征向量；提取离心泵振动信号的时域特征和频域特征组成复合特征向量，然后对复合特征向量进行降维，得到辅助特征向量；将主要特征向量和辅助特征向量组合，构建混合域特征向量，并输入到支持向量机中进行数据训练和验证，最终实现离心泵空化状态识别。该方法能够提高离心泵空化识别准确率。

Description

一种离心泵空化状态识别方法
技术领域
本发明涉及离心泵的空化领域，具体涉及一种离心泵空化状态识别方法。
背景技术
空化是离心泵最常见的故障之一，又称汽蚀。空化会导致扬程的降低，容易引发强烈的振动和噪声，同时对叶轮产生腐蚀作用，影响泵的使用寿命。如果能及时地对空化进行监测识别，可以提高离心泵的利用率和使用寿命，降低经济成本。振动信号中蕴含着离心泵运行时丰富的状态信息，其中既有空化时泵内流体产生的振动，也有泵体自身的机械振动。现有空化识别技术主要包括：扬程下降法，高速摄影法，压力脉动法，振动法等，其中扬程下降法灵敏性较差，高速摄影法等成本和器材要求较高，压力脉动法需要对管道或者泵体钻孔进行传感器安装，振动法通过在泵表面布置加速度传感器收集振动信号，再经统计分析或者模式识别等方法对空化状态进行识别，其中振动信号的处理对最终识别结果对影响较大，较为常用的有时域，频域，时频域处理法，空化状态一般只选择单一域处理法，因此经处理过的信号特征单一，影响后续识别结果。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出一种离心泵空化状态识别方法，该方法能够对离心泵的空化状态进行进一步细分和识别，且识别准确率高。
本发明的目的通过如下的技术方案来实现：
一种离心泵空化状态识别方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：空化状态标定和数据集增强
(1.1)根据离心泵的性能曲线，收集离心泵至少包括工作区间范围内的最小流量、额定流量、最大流量三种工况的数据，根据下式，分别计算各个工况下正常运行时的扬程系数ψ和空化数σ；
(1.2)：按照离心泵的空化严重程度，将离心泵空化分为不少于两个空化状态；
(1.3)：对于步骤(1.1)中的所有流量工况，均采用恒流量恒转速的方法，使离心泵稳定运行在某个流量工况下一段时间，并收集外特性数据和振动信号，然后逐渐降低离心泵的进口压力至分别出现步骤二中的每个空化状态，并同步采集每个空化状态下的离心泵的泵振动数据；
(1.4)：采用数据窗对每个工况下离心泵稳定运动和空化状态下运行采集的泵振动数据进行样本段划分，且保持前后样本段之间存在重叠；
步骤二：构建主要特征矩阵
(2.1)对离心泵的振动信号样本段进行集合经验模态分解，得到若干阶固有模态分量IMF和一个残差分量；
(2.2)对各个固有模态分量IMF进行能量提取，并计算各阶固有模态分量IMF的样本方差；
(2.3)将样本方差按照从大到小依次排列，选取排名靠前的若干个固有模态分量IMF的能量作为有效固有模态分量IMF的主要特征矩阵T1；
步骤三：构建辅助特征矩阵
(3.1)提取不同空化状态下的离心泵振动信号的时域特征和频域特征，构建特征矩阵D；
(3.2)因时域、频域特征值之间的具有一定的关联性，则对特征矩阵D进行降维，并将降维后的时域特征和频域特征组成辅助特征矩阵T2；
步骤四：将能量特征矩阵T1和辅助特征矩阵T2合并，组成T，并对T进行归一化处理，得到归一化后的混合域特征向量R；
步骤五：建立离心泵空化状态识别模型
选取核函数支持向量机作为振动信号分类的基础模型，采用步骤四得到的混合域特征向量R对支持向量机中的核函数系数g和惩罚因子C进行寻参，得到优化后的核函数系数g和惩罚因子C，对核函数SVM进行配置，以建立离心泵空化识别模型；
步骤六：对于待测离心泵重复步骤一～四，得到混合域特征向量R，输入步骤五建立的离心泵空化识别模型，模型输出待测离心泵所属的空化状态。
进一步地，所述步骤(1.2)中的不少于两个空化状态具体为：以扬程系数下降率ΔΨ作为界定，ΔΨ＝0为空化状态A，0％<ΔΨ<1％为空化状态B，1％<ΔΨ<3％为空化状态C，3％<ΔΨ为空化状态D。
进一步地，所述步骤(1.4)具体为：
设某一流量工况下的某一类空化状态的振动信号长度为q，对长度为q的原始振动信号以固定长度为c的窗口截取信号，再对窗口移动固定的步长d，得到下一个样本数据，保持前后样本段之间存在着长度为l的重叠；每个空化状态均得到p个振动信号样本段；
其中，l≤中，号c，d＝c-l；
Figure BDA0003514646500000021
Figure BDA0003514646500000031
其中，k为正整数系数，f为振动传感器的采用频率，n为离心泵的转速；[]表示取整。
进一步地，所述步骤(2.2)中，对各个固有模态分量IMF进行能量提取的计算公式为：
Figure BDA0003514646500000032
其中，IMFi(t)为为原始信号经集合经验模态分解后的第i阶IMF分量，i＝1,2,3,…，m；Ei为各阶IMF分量的能量；
各阶固有模态分量IMF的样本方差的计算公式如下：
Figure BDA0003514646500000033
式中：Si 2为第i阶IMF分量的样本方差，i＝1,2,3,…，m；n为状态点个数；
Figure BDA0003514646500000034
为第i阶IMF分量的样本均值；j＝1,2,3,…，n，j表示不同流量下的工况。
进一步地，所述步骤(3.1)中的时域特征包括峭度D1、标准差D2、整流平均值D3和均方根D4，频域特征包括平均频率D5、重心频率D6、均方根频率D7、频率标准差D8、频率峭度D9。
进一步地，所述步骤五中，选用径向基函数作为支持向量机的核函数。
进一步地，所述步骤五中，对核函数系数g和惩罚因子C进行寻参时，首先采用全局搜索能力较好的网格搜索法进行大范围的SVM参数搜寻，然后使用局部最优搜寻能力较好的遗传算法来进行小范围的SVM参数搜寻。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明的方法中，针对离心泵振动信号的样本划分，结合离心泵的实际转速和传感器采样频率来确定信号截取窗口的长度，使用滑移固定长度的窗口来截取振动信号，保证前后样本数据存在一定程度的重叠，避免截断点处的特征信息丢失。
(2)与将时域特征和频域特征直接组合形成特征向量不同，本发明通过主元分析法融合了离心泵振动信号的时域特征和频域特征，并对其进行维数约简，能够减少了数据冗余，缩短了后续空化识别模型的训练时间，提高离心泵空化识别准确率。
(3)对于集合经验模态分解(EEMD)对离心泵振动信号分解后所得的IMF向量的能量，本发明通过计算不同空化状态下同一阶的IMF的样本方差，根据样本方差的大小来选取有效IMF向量的能量，能够准确的提取出特征较为明显的IMF分量能量，以提高后续模型的识别准确率。
(4)针对传统网格搜索算法缺少局部最优搜寻能力的不足，建立了改进的SVM模型，首先使用全局搜索能力较好的网格搜索法进行大范围的SVM参数搜寻，然后使用局部最优搜寻能力较好的遗传算法来进行小范围的SVM参数搜寻，能够更准确地寻找到SVM中的最优参数。
附图说明
图1为本发明的离心泵空化状态识别流程图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明的离心泵空化状态识别方法，该方法将其不同空化状态下的振动信号作为原始数据，使用集合经验模态分解(EEMD)对振动信号进行分解，计算各个IMF分量能量，并计算不同空化状态下同一阶IMF分量能量的方差值，通过方差值的大小来选取有效IMF能量，作为主要特征向量；然后提取离心泵振动信号的时域特征和频域特征组成复合特征向量，然后使用主元分析法对复合特征向量进行降维，并计算累计贡献率，选取累计贡献率100％的主成分分量作为辅助特征向量；最后将主要特征向量和辅助特征向量组合，构建混合阈特征向量，并输入到支持向量机(SVM)中进行数据训练和验证，最终实现离心泵空化状态识别。
该方法包括如下步骤：
步骤一 空化状态标定和数据集增强
步骤1.1：根据离心泵的性能曲线，确定离心泵若干个流量工况，其中必须包括性能曲线中工作区间的最小流量、额定流量、最大流量3种工况。计算离心泵各个工况下正常运行时的扬程系数和空化数作为基准数，其中扬程系数为：
Figure BDA0003514646500000041
式中，u为叶轮圆周速度，g取9.8m/s2，H为离心泵扬程。
空化数为：
Figure BDA0003514646500000042
式中pi为泵进口净压，pv为液体介质饱和蒸汽压值。
步骤1.2：按照离心泵的空化严重程度，将离心泵空化分为不少于两个空化状态。工程上通常以扬程下降率作为反映离心泵空化的指标，根据国标GB-3216规定扬程下降3％为临界汽蚀点，作为其中一种优选的实施方式，以扬程系数下降率ΔΨ作为界定，ΔΨ＝0为空化状态A，0％<ΔΨ<1％为空化状态B，1％<ΔΨ<3％为空化状态C，3％<ΔΨ为空化状态D。一共4类空化状态。
步骤1.3：对于步骤1.1中的所有流量工况，均采用恒流量恒转速的方法，使离心泵稳定运行在某个流量工况下一段时间，并收集外特性数据和振动信号，然后逐渐降低离心泵的进口压力至分别出现步骤二中的每个空化状态，并同步采集每个空化状态下的离心泵的泵振动数据。
步骤1.4：结合离心泵转速和振动传感器的采样频率采用数据窗对每个工况下离心泵稳定运动和空化状态下运行采集的泵振动数据进行数据集合增强和样本段划分，且保持前后样本段之间存在重叠，避免截断点处的特征信息丢失，将每类状态下的振动信号分为若干个振动信号样本段。具体步骤如下：
设某一流量工况下的某一类空化状态的振动信号长度为q，对长度为q的原始振动信号以固定长度为c的窗口截取信号，再对窗口移动固定的步长d，得到下一个样本数据，保持前后样本段之间存在着长度为l的重叠；每个空化状态均得到p个振动信号样本段，总共得到4i个样本段；
其中，l≤中，；c，d＝c-l；
Figure BDA0003514646500000051
Figure BDA0003514646500000052
其中，k为正整数系数，f为振动传感器的采用频率，n为离心泵的转速；[]表示取整。
步骤二：构建主要特征矩阵
步骤2.1：选取离心泵某一振动信号样本段，记为X(t)，对X(t)进行集合经验模态分解(EEMD)，得到若干阶固有模态分量IMF和一个残差分量，具体步骤如下：
(1)选取噪声比系数μ为0.2，向X(t)添加随机高斯白噪声序列n(t)，得到N(t)
N(t)＝X(t)+n(t)
(2)对N(t)进行经验模态分解(EMD)分解，结果得到m个固有模态分量(IMF)和一个残差分量：
Figure BDA0003514646500000053
(3)选取总体平均次数Z＝100，并重复步骤(1)和步骤(2)共Z次。
(4)利用不相关的随机序列统计均值为零的特性，对上述Z组分量里各个分量求取平均值，以消除步骤(1)中加入的白噪声nk(t)对信号的影响。最终得到EEMD分解原始振动信号后的各阶IMF
Figure BDA0003514646500000061
步骤2.2：对各个IMF向量进行能量提取
Figure BDA0003514646500000062
其中，IMFi(t)为为原始信号经EEMD分解后的第i阶IMF分量，i＝1,2,3,…，m；Ei为各阶IMF分量的能量。
为评定不同状态点下的信号各阶IMF分量的差异程度，计算各阶IMF分量的样本方差
Figure BDA0003514646500000063
式中：Si 2为第i阶IMF分量的样本方差，i＝1,2,3,…，m；n为状态点个数；
Figure BDA0003514646500000064
为第i阶IMF分量的样本均值；j＝1,2,3,…，n，j表示不同流量下的工况。
步骤2.4：按照方差值大小，从大到小依次排列对应的IMF分量，选取排名靠前的IMF向量的能量作为有效IMF能量特征T1。作为其中一个优选，选取前4个IMF向量的能量作为有效IMF能量特征T1，记为T1＝[E1,E2,E3,E4]。
步骤三：构建辅助特征矩阵
步骤3.1：提取不同空化状态下的离心泵振动信号的时域特征和频域特征，构建特征矩阵D；作为其中一种实施方式，其中，时域特征包括峭度D1、标准差D2、整流平均值D3和均方根D4；频域特征包括平均频率D5、重心频率D6、均方根频率D7、频率标准差D8、频率峭度D9。因此，特征矩阵D＝[D1,D2,…,D9]
步骤3.2：因时域、频域特征值之间的具有一定的关联性，导致样本信息出现一定程度的重叠，存在着数据冗余，则需要对特征矩阵D进行降维。作为其中一种实施方式，采用主元分析法(PCA)对特征矩阵D＝[D1,D2,…,D9]进行降维，得到得到主成分分量，并计算各个分量的贡献率和累计贡献率，并将降维后的时域特征和频域特征组成辅助特征矩阵T2；具体步骤如下：
(1)对矩阵D进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1，得到处理后的样本(s1，s2，…，sm),并构建矩阵S＝(s1，s2，…，sm)。
(2)计算矩阵S的协方差矩阵X
Figure BDA0003514646500000071
(3)将矩阵X的特征向量按照对应的特征值的大小顺序依次排列成矩阵P
X＝PΛPT
式中，Λ＝diag(λ1，λ2，…，λm)为协方差矩阵X的特征值按从大到小顺序排列的对角矩阵。
(4)计算矩阵P中各个分量的累计贡献率βk
Figure BDA0003514646500000072
(5)选取矩阵P中累计贡献值为100％的a个主成分分量构成特征矩阵T2，记为T2＝[P1,P2,P3…Pa]。
步骤四：构建混合域特征向量R
将能量特征矩阵T1和辅助特征矩阵T2合并，组成T，并对T进行归一化处理。作为其中一种实施方式，T＝[T1,T2]＝[E1,E2,E3,E4,P1,P2,P3…Pa]
归一化公式如下：
Figure BDA0003514646500000073
式中，xi′为对应样本段的特征向量归一化后的数据，xi为对应样本段的特征向量，ximin为对应样本段的特征向量中最小值,ximax为对应样本段的特征向量中的最大值，i代表各个样本段，i＝1,2，…，n。得到归一化后的混合域特征向量R，R＝[R1,R2,R3,R4,R5,R6,R7…Rn]。
步骤五：建立离心泵空化状态识别模型
选取核函数支持向量机作为振动信号分类的基础模型，首先使用网格搜索法进行大范围的SVM参数搜寻，然后使用局部最优搜寻能力较好的启发式算法来进行小范围的SVM参数搜寻，当模型识别准确率高于95％时候，选取此时c值和g值作为最优参数，对核函数SVM进行配置，以建立离心泵空化识别模型，实现离心泵空化状态识别。
具体步骤如下：
步骤5.1：选取SVM中的核函数为径向基函数K(x,fi)：
K(x，fi)＝exp(-|x-fi|)/g2
式中K(x,fi)中的(,)为内积，fi为特征向量，g为核函数系数，其中x，fi∈Rn。
支持向量机最优决策函数为：
Figure BDA0003514646500000081
式中C为支持向量机的惩罚因子，ai为对应的拉格朗日系数，b*为分类阈值。
步骤5.2：先采用网格搜索法和K-CV交叉验证对步骤5.1中的核函数SVM中的每组c和g进行查找和验证，首先设置c和g搜索范围为[2-y，2y]，K值为5。
步骤5.3：将离心泵在i类空化状态下的振动信号分为训练集和测试集，其比值为3：1，训练集用于识别模型的数据训练，测试集用于识别模型的验证。
步骤5.4：对步骤1.4中的p个样本段进行混合域特征向量的提取和归一化，并输入到支持向量机中进行数据训练和验证，得到c和g的值，分别记为c1，g1。
步骤5.5：在步骤5.4得到c1，g1值的基础上，采用遗传算法对步骤5.2中的核函数SVM中的c和g参数进行查找，设置c和g的搜索范围为[c1*2y-x,g1*2y-x，x＝1,2,…,n，其中n＝y-1，K-CV交叉验证中K值设置为5。
步骤5.6：依次改变步骤5.5中的x值来对核函数SVM中的c和g查找，并记录每次查找的c值和g值和识别准确率。当模型识别准确率高于95％时候，选取此时c值和g值作为最优参数，对核函数SVM进行配置，以建立离心泵空化识别模型，实现离心泵空化状态识别。
步骤六：对于待测离心泵重复步骤一～四，得到混合域特征向量R，输入步骤五建立的离心泵空化识别模型，模型输出待测离心泵所属的空化状态。
下面以一个具体的实施例说明本发明的方法的优点。
根据上述步骤对某一离心泵进行空化状态识别示例，示例中选取了4类空化状态，具体外特性参数如表1所示，不同特征向量的识别结果对比如表2所示。
表1示例的离心泵的外特性参数表
状态点 转速r/min 进口压力/m 扬程H/m NPSHa/m 扬程下降/％
状态A 2896.3 -4.88 80.12 3.99 0
状态B 2895.4 -8.27 79.28 2.08 0.928
状态C 2895.7 -8.62 76.55 1.72 4.339
状态D 2895.6 -8.81 72.30 1.51 9.652
表2不同特征向量的识别结果对比表
Figure BDA0003514646500000082
Figure BDA0003514646500000091
从表2可以看出，本发明采用的混合域特征向量(T1+T2)识别效果较好，准确率为95.69％，使用未经PCA降维的时域、频域特征与有效IMF能量特征组成的复合特征向量(T1+D)识别率略低为93.97％。仅使用有效IMF能量向量的识别率为90.52％，使用未经PCA降维的时域、频域特征组合的特征向量识别率为76.72％。通过最终识别率对比，表明本发明提出的离心泵空化状态识别方法能够有效的识别不同的离心泵空化状态。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种离心泵空化状态识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤一：空化状态标定和数据集增强
(1.1)根据离心泵的性能曲线，收集离心泵至少包括工作区间范围内的最小流量、额定流量、最大流量三种工况的数据，根据下式，分别计算各个工况下正常运行时的扬程系数ψ和空化数σ；
(1.2)：按照离心泵的空化严重程度，将离心泵空化分为不少于两个空化状态；
(1.3)：对于步骤(1.1)中的所有流量工况，均采用恒流量恒转速的方法，使离心泵稳定运行在某个流量工况下一段时间，并收集外特性数据和振动信号，然后逐渐降低离心泵的进口压力至分别出现步骤二中的每个空化状态，并同步采集每个空化状态下的离心泵的泵振动数据；
(1.4)：采用数据窗对每个工况下离心泵稳定运动和空化状态下运行采集的泵振动数据进行样本段划分，且保持前后样本段之间存在重叠；
步骤二：构建主要特征矩阵
(2.1)对离心泵的振动信号样本段进行集合经验模态分解，得到若干阶固有模态分量IMF和一个残差分量；
(2.2)对各个固有模态分量IMF进行能量提取，并计算各阶固有模态分量IMF的样本方差；
(2.3)将样本方差按照从大到小依次排列，选取排名靠前的若干个固有模态分量IMF的能量作为有效固有模态分量IMF的主要特征矩阵T1；
步骤三：构建辅助特征矩阵
(3.1)提取不同空化状态下的离心泵振动信号的时域特征和频域特征，构建特征矩阵D；
(3.2)因时域、频域特征值之间的具有一定的关联性，则对特征矩阵D进行降维，并将降维后的时域特征和频域特征组成辅助特征矩阵T2；
步骤四：将能量特征矩阵T1和辅助特征矩阵T2合并，组成T，并对T进行归一化处理，得到归一化后的混合域特征向量R；
步骤五：建立离心泵空化状态识别模型
选取核函数支持向量机作为振动信号分类的基础模型，采用步骤四得到的混合域特征向量R对支持向量机中的核函数系数g和惩罚因子C进行寻参，得到优化后的核函数系数g和惩罚因子C，对核函数SVM进行配置，以建立离心泵空化识别模型；
步骤六：对于待测离心泵重复步骤一～四，得到混合域特征向量R，输入步骤五建立的离心泵空化识别模型，模型输出待测离心泵所属的空化状态。
2.根据权利要求1所述的离心泵空化状态识别方法，其特征在于，所述步骤(1.2)中的不少于两个空化状态具体为：以扬程系数下降率ΔΨ作为界定，ΔΨ＝0为空化状态A，0％<ΔΨ<1％为空化状态B，1％<ΔΨ<3％为空化状态C，3％<ΔΨ为空化状态D。
3.根据权利要求1所述的离心泵空化状态识别方法，其特征在于，所述步骤(1.4)具体为：
设某一流量工况下的某一类空化状态的振动信号长度为q，对长度为q的原始振动信号以固定长度为c的窗口截取信号，再对窗口移动固定的步长d，得到下一个样本数据，保持前后样本段之间存在着长度为l的重叠；每个空化状态均得到p个振动信号样本段；
其中，l≤中，号c，d＝c-l；
Figure FDA0003514646490000021
Figure FDA0003514646490000022
其中，k为正整数系数，f为振动传感器的采用频率，n为离心泵的转速；[]表示取整。
4.根据权利要求1所述的离心泵空化状态识别方法，其特征在于，所述步骤(2.2)中，对各个固有模态分量IMF进行能量提取的计算公式为：
Figure FDA0003514646490000023
其中，IMFi(t)为为原始信号经集合经验模态分解后的第i阶IMF分量，i＝1,2,3,…，m；Ei为各阶IMF分量的能量；
各阶固有模态分量IMF的样本方差的计算公式如下：
Figure FDA0003514646490000024
式中：Si 2为第i阶IMF分量的样本方差，i＝1,2,3,…，m；n为状态点个数；
Figure FDA0003514646490000025
为第i阶IMF分量的样本均值；j＝1,2,3,…，n，j表示不同流量下的工况。
5.根据权利要求1所述的离心泵空化状态识别方法，其特征在于，所述步骤(3.1)中的时域特征包括峭度D1、标准差D2、整流平均值D3和均方根D4，频域特征包括平均频率D5、重心频率D6、均方根频率D7、频率标准差D8、频率峭度D9。
6.根据权利要求1所述的离心泵空化状态识别方法，其特征在于，所述步骤五中，选用径向基函数作为支持向量机的核函数。
7.根据权利要求6所述的离心泵空化状态识别方法，其特征在于，所述步骤五中，对核函数系数g和惩罚因子C进行寻参时，首先采用全局搜索能力较好的网格搜索法进行大范围的SVM参数搜寻，然后使用局部最优搜寻能力较好的遗传算法来进行小范围的SVM参数搜寻。
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