CN114997246A - 一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，属于大数据学习模型领域。本发明利用空化数据集训练自适应神经网络形成空化状态识别模型，从而可以通过布置于目标离心泵上不同位置的所有振动传感器在线采集振动信号序列，并将采集的振动信号序列输入训练得到的空化状态识别模型中，在线预测得到目标离心泵当前的实时空化强度。而且本发明所预测的空化强度可以采用更加细致的量化标签，从而实现了对空化发展程度的细粒度预测。
Description
技术领域
本发明属于大数据学习模型领域，具体涉及一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法。
背景技术
泵作为一种输送流体的通用机械，广泛应用于可再生能源发电、石油化工、航天航空和城市供水等领域，占全球能源消耗的近18%。泵在运行过程中，过流部件某一局部压力降低会诱导空化现象的发生。空化干扰和破坏了叶轮内能量交换规律，造成泵综合性能下降、诱导振动噪声以及空蚀破坏等。因此准确掌握泵内空化现象对泵高效、安全、稳定运行意义重大。
现有的监测离心泵空化的方法有能量下降法、高速摄影法以及基于噪声、压力脉动、电流、以及振动信号测量的识别方法。扬程的下降百分比和空化的发展程度存在明显的滞后和不对等情况，即当泵内空化已经发展到肉眼可见程度时，监测到的泵扬程却没有明显的下降。因此，扬程下降百分比的方法无法准确表征泵的真实空化过程，运用这一指标进行泵空化监测存在明显的误差。高速摄影法无法直接应用于实际的工业场景中，但其可以提供最为准确的空化演变过程。传统基于信号的空化故障诊断方法主要对比健康状态和空化状态下手动提取的特征矩阵，运用分类算法进行故障诊断。
近年来，深度学习技术和大数据应用的结合发展迅速，已广泛应用于人工智能领域。相较于手动提取有限个人为定义的空化故障特征，深度学习能自动进行特征提取，并通过多层次的非线性映射关系学习深层次隐藏的故障特征，其中最有代表性的是卷积神经网络模型，已在计算机视觉和自然语言处理等领域中取得突破性进展。由于卷积神经网络模型强大的自我挖掘能力和隐形特征表征能力，特别适用于机械系统复杂工况下的自动故障诊断。尽管部分研究将其应用在轴承、齿轮等机械零部件的故障诊断中，但针对泵，尤其是离心泵的空化在线自动识别研究较少。除此之外，大部分的研究仍然以二维CNN为主，CNN的输入仍然需要人工提取特征，进而转换为二维图像，弱化了其强大的特征自学习能力。振动等一维时间序列信号存在一定的时空关联性，人为进行二维形式的转换一定程度上破坏了信号在空间的相关性，有可能淹没故障信息。
现有的空化识别方法中通常将空化状态人为划分为无空化、弱空化、严重空化等几种状态，运用粗粒度的空化标签去训练机器学习模型，然后运用模式识别等技术进行空化状态的识别。由于输入的样本标签无法准确表征空化的发展程度，因此识别结果也较为粗糙。
因此，如何解决上述空化状态识别存在的缺陷，是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
为了解决现有技术中手动提取空化特征耗时耗力且不一定能准确表征空化，同时粗粒度的空化标签容易导致空化识别不准确、二次处理无法实现“端到端”的在线自动识别等问题，本发明提出了一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法。
本发明所采用的具体技术方案如下：
本发明提供了一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其包括：
S1：获取针对目标离心泵构建的空化数据集；所述空化数据集中的每个训练样本包括输入数据和标签，所述输入数据为布置于离心泵上不同位置的所有振动传感器在一个空化条件下采集的振动信号序列，所述标签为离心泵在输入数据对应的空化条件下的空化强度；且所述空化强度是在壳体透明的离心泵运行过程中利用外部成像设备拍摄泵内叶轮区域图像，并进一步通过计算从图像中识别的空化区域和叶轮流道的面积之比而得到的；
S2：利用所述空化数据集训练自适应神经网络，得到空化状态识别模型；所述自适应神经网络以布置于离心泵上不同位置的所有振动传感器采集的振动信号序列为输入，通过对输入的振动信号序列进行高维特征提取，最终通过分类和回归输出对应的空化强度预测值；
S3、通过布置于目标离心泵上不同位置的所有振动传感器在线采集振动信号序列，并将采集的振动信号序列输入训练得到的空化状态识别模型中，在线预测得到目标离心泵当前的实时空化强度。
作为优选，当目标离心泵得到多组在线预测结果后，将其中置信度高于阈值的振动信号序列和对应的空化强度构建为新的训练样本，并扩充至所述空化数据集中，重新训练自适应神经网络，更新空化状态识别模型，使模型定期进行自主学习。
作为优选，所述空化数据集通过将测试泵安装于测试系统中进行多工况试验得到，且所述测试泵的壳体采用透明材质，内部结构与目标离心泵完全相同。
作为优选，所述多工况试验的具体方法为：
在目标离心泵的流量调节范围内，采样不同的流量条件，并在每一种流量条件下对测试泵进行空化试验；在每一次空化试验过程中，先保证测试泵内的流量稳定在当前流量条件下，然后按照预设的压力控制点逐步降低测试泵入口压力使得测试泵内逐渐产生空化，且在每一个压力控制点处维持一段稳态时间并在该段稳态时间中利用布置于测试泵上不同位置的振动传感器分别采集的振动信号序列，同时同步利用布置于测试泵外部的成像设备透过透明壳体拍摄泵内叶轮区域图像；针对拍摄得到的泵内叶轮区域图像进行空化区域和叶轮流道的识别，并用空化区域的像素数量与叶轮流道的像素数量之比作为对应的流量条件和压力控制点下的空化强度。
作为优选，所述测试泵进行空化试验，测试泵连接于供水的储罐上，通过调节储罐内部的负压程度来改变测试泵入口压力。
作为优选，所述自适应神经网络采用自适应一维卷积神经网络模型，模型由输入层、多层卷积池化模块、全连接层和输出层级联而成；
所述输入层中，首先对输入的振动信号序列进行归一化，然后将每个传感器的振动信号序列按照固定时间窗口滑移切分为一系列序列切片，每个序列切片的长度至少覆盖离心泵叶轮的一个转动周期；
每层所述卷积池化模块均由一层卷积层之后级联一层最大池化层组成，其中卷积层的输入为上一层网络层的输出，卷积层的激活函数输出作为最大池化层的输入，最大池化层输出作为下一网络层的输入；且最后一层卷积池化模块中的最大池化层对卷积核大小进行自适应调整，使其输出的特征向量适应于所述输出层的输入维度；
所述全连接层中，对最后一层卷积池化模块输出的特征向量进行全连接操作；
所述输出层中，通过对全连接层输出的特征向量进行分类回归，得到空化强度的预测标签。
作为优选，所述自适应神经网络中，分别对每一个振动传感器采集的振动信号序列输出对应的空化强度标签概率分布，然后将所有振动传感器对应的空化强度标签概率分布进行平均，从平均概率分布中选择概率最大的空化强度标签作为最终输出的空化强度预测值。
作为优选，所述最大池化层中对输入特征进行补零的最大池化操作。
作为优选，S2中训练自适应神经网络时，先将所有空化强度标签进行分组，再以空化强度标签为依据对空化数据集进行划分，每一组空化强度标签得到一个子数据集，利用每个子数据集分别训练一个自适应神经网络并形成对应的空化状态识别模型；所述S3中进行在线预测时，将在线采集的振动信号序列分别输入各个空化状态识别模型中，分别在线预测得到目标离心泵当前的空化强度标签以及其置信度，选择置信度最高的空化强度标签作为最终的实时空化强度。
作为优选，所述成像设备采用高速摄像机。
作为优选，所述目标离心泵上的振动传感器分别布置于泵入口、泵出口以及出入口之间的壳体上。
本发明相对于现有技术而言，具有以下有益效果：
1）本发明通过融合离心泵运行过程中不同工况下的振动信号和空化图像等多源数据，训练了能够预测空化强度量化值的空化状态识别模型，进而实现了对离心泵内空化状态的端到端实时在线自动化诊断。
2）本发明的空化状态识别模型可采用自适应一维卷积神经网络，该网络能够采用原始的时域信号序列作为输入，不需要经过其他复杂的转换，极大简化了诊断步骤，降低对计算量的要求，可以借助边缘设备实现实时诊断的目的。
3）本发明利用高速摄像机等成像设备对泵叶轮内部的空化状态进行图像拍摄，并通过图像识别分割技术对拍摄后的图像进行空泡边界识别，从而将识别出的空化区域和叶轮流道面积占比作为空化强度的量化表征指标，实现了对空化发展程度的细粒度预测。
附图说明
图1为一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法的步骤流程图。
图2为本发明实施例中所建立的空化试验实验系统示意图。
图3为本发明实施例中的空化特性曲线示例。
图4为本发明实施例中所建立的自适应一维卷积神经网络模型结构。
图中符号说明：储水罐1、进口液体流量计2、进口压差传感器3、测试泵4、驱动电机5、出口压差传感器6、出口阀7、出口液体流量计8、出口调节阀9、旋流分离器10、排气阀11、真空泵12、放水阀13和高速摄像机14。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。本发明各个实施例中的技术特征在没有相互冲突的前提下，均可进行相应组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，当一个元件被认为是“连接”另一个元件，可以是直接连接到另一个元件或者是间接连接即存在中间元件。相反，当元件为称作“直接”与另一元件连接时，不存在中间元件。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于区分描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
如图1所示，在本发明的一个较佳实施例中，提供了一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其包括以下S1~S3步骤。下面对各步骤的实现方式进行展开描述：
S1：获取针对目标离心泵构建的空化数据集；所述空化数据集中的每个训练样本包括输入数据和标签，所述输入数据为布置于离心泵上不同位置的所有振动传感器在一个空化条件下采集的振动信号序列，所述标签为离心泵在输入数据对应的空化条件下的空化强度；且所述空化强度是在壳体透明的离心泵运行过程中利用外部成像设备拍摄泵内叶轮区域图像，并进一步通过计算从图像中识别的空化区域和叶轮流道的面积之比而得到的。
需要说明的是，本发明中的目标离心泵是后续需要在线实际检测的离心泵，即构建空化数据集时所采用的离心泵需要与后续实际在线预测的离心泵形式相同。但是，由于本发明中构建样本标签时需要拍摄泵内叶轮区域图像，因此需要将目标离心泵的壳体替换成透明材料，从而形成一个测试时专用的测试泵。
作为本发明实施例的一种较佳实现方式，上述空化数据集可通过将测试泵安装于测试系统中进行多工况试验得到，且测试泵的壳体采用透明材质，但内部结构与目标离心泵完全相同。本发明中的每一个空化条件可以通过改变测试泵中的流量和测试泵入口压力等参数来构建，测试泵可在各空化条件下分别获取相应的数据。
进一步的，作为本发明实施例的一种较佳实现方式，上述多工况试验的具体方法可按照如下方式实现：
在目标离心泵的流量调节范围内，采样不同的流量条件，并在每一种流量条件下对测试泵进行空化试验。而且在每一次空化试验过程中，可按照如下步骤得到相应的试验数据：首先，保证测试泵内的流量稳定在当前流量条件下，然后按照预设的压力控制点逐步降低测试泵入口压力使得测试泵内逐渐产生空化，且在每一个压力控制点处维持一段稳态时间并在该段稳态时间中利用布置于测试泵上不同位置的振动传感器分别采集的振动信号序列，同时同步利用布置于测试泵外部的成像设备透过透明壳体拍摄泵内叶轮区域图像；针对拍摄得到的泵内叶轮区域图像进行空化区域和叶轮流道的识别，并用空化区域的像素数量与叶轮流道的像素数量之比作为对应的流量条件和压力控制点下的空化强度。
需要说明的是，各压力控制点可以根据实际进行调节，一般来说在试验前期压力控制点的间距可以设置较大，而在接近空化发生位置时的压力控制点间距可以逐渐缩小。
需要说明的是，测试泵上布置振动传感器的位置可以根据实际情况进行优化，亦可参考现有技术中的布点方式，应当尽量分布在壳体的不同关键位置上。作为本发明实施例的一种较佳实现方式，振动传感器可分别布置于泵入口、泵出口以及分散布置在出入口之间的壳体上。
上述测试泵进行空化试验时，可以构造相应的测试系统。为了实现本发明中需要调节测试泵入口压力的目的，可将测试泵连接于供水的储罐上，然后通过真空泵对调节储罐内部的负压程度进行调节，从而改变测试泵入口压力。测试泵的流量可通过在管路上设置阀门等方式来实现，对此不做限制。
作为本发明实施例的一种较佳实现方式，为了保证图像采集的可靠性，上述成像设备可采用高速摄像机。
S2：利用所述空化数据集训练自适应神经网络，得到空化状态识别模型；所述自适应神经网络以布置于离心泵上不同位置的所有振动传感器采集的振动信号序列为输入，通过对输入的振动信号序列进行高维特征提取，最终通过分类和回归输出对应的空化强度预测值。
需要说明的是，自适应神经网络（adaptive neural network）是具有自适应学习能力的人工神经网络，其具体结构不限，可用于实现本发明的空化强度预测即可。
作为本发明实施例的一种较佳实现方式，上述自适应神经网络采用自适应一维卷积神经网络模型，该自适应一维卷积神经网络模型由输入层、多层卷积池化模块、全连接层和输出层级联而成。下面分别对输入层、多层卷积池化模块、全连接层和输出层的具体功能和结构进行展开描述：
1）在输入层中，首先对输入的振动信号序列进行归一化，然后将每个传感器的振动信号序列按照固定时间窗口滑移切分为一系列序列切片，每个序列切片的长度至少覆盖离心泵叶轮的一个转动周期。
2）每层所述卷积池化模块均由一层卷积层之后级联一层最大池化层组成，其中卷积层的输入为上一层网络层的输出，卷积层的激活函数输出作为最大池化层的输入，最大池化层输出作为下一网络层的输入；且最后一层卷积池化模块中的最大池化层对卷积核大小进行自适应调整，使其输出的特征向量适应于所述输出层的输入维度。其中，上述最大池化层中可对输入特征进行补零的最大池化操作。
需要说明的是，每个卷积池化模块中卷积层的上一层网络层需要根据其前端级联的模块而定。
3）在全连接层中，需要通过多层感知机（MLP）对最后一层卷积池化模块输出的特征向量进行全连接操作；
4）在输出层中，需要通过对全连接层输出的特征向量进行分类回归，得到空化强度的预测标签。
需要说明的是，上述自适应神经网络中的输入中，包含了多个传感器采集的振动信号序列，而自适应神经网络对于输入的不同传感器采集的振动信号序列都需要进行相应的标签预测，最终在对所有得到的标签进行融合，输出最终的空化强度预测标签。标签的具体融合方式可采用投票机制，或者直接对分布概率进行融合。作为本发明实施例的一种较佳实现方式，上述自适应神经网络中，分别对每一个振动传感器采集的振动信号序列输出对应的空化强度标签概率分布，然后将所有振动传感器对应的空化强度标签概率分布进行平均，从平均概率分布中选择概率最大的空化强度标签作为最终输出的空化强度预测值。
需要说明的是，上述自适应神经网络的训练过程可参考现有技术中的神经网络训练方法，通过设置损失函数，以最小化损失函数为目的进行参数的迭代更新即可。由于本发明中的输出是标签分类，因此损失函数可设置为均方误差 (MSE)。
S3、通过布置于目标离心泵上不同位置的所有振动传感器在线采集振动信号序列，并将采集的振动信号序列输入训练得到的空化状态识别模型中，在线预测得到目标离心泵当前的实时空化强度。
需要说明的是，此步骤中的目标离心泵是真正实际应用的离心泵，其形式与前述的测试泵是一致的，但无需设置透明壳体。该目标离心泵上的所有振动传感器的安装位置与测试泵上的安装位置需要完全一致。
另外，为了解决神经网络训练样本不足导致的预测准确性问题，作为本发明实施例的一种较佳实现方式，还进一步设置了网络自学习策略，其具体做法是：
当目标离心泵得到一定数量（具体数量可设置）的在线预测结果后，将其中置信度高于阈值的振动信号序列和对应的空化强度构建为新的训练样本，并扩充至前述的空化数据集中，然后基于扩充后的空化数据集重新训练自适应神经网络，更新空化状态识别模型，使模型定期进行自主学习。
另外，基于与上述实施例中提供的一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法相同的发明构思，本发明的另一较佳实施例中提供了一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别系统，该识别系统包括以下功能模块：
数据集获取模块，用于获取针对目标离心泵构建的空化数据集；所述空化数据集中的每个训练样本包括输入数据和标签，所述输入数据为布置于离心泵上不同位置的所有振动传感器在一个空化条件下采集的振动信号序列，所述标签为离心泵在输入数据对应的空化条件下的空化强度；且所述空化强度是在壳体透明的离心泵运行过程中利用外部成像设备拍摄泵内叶轮区域图像，并进一步通过计算从图像中识别的空化区域和叶轮流道的面积之比而得到的；
网络训练模块，用于利用所述空化数据集训练自适应神经网络，得到空化状态识别模型；所述自适应神经网络以布置于离心泵上不同位置的所有振动传感器采集的振动信号序列为输入，通过对输入的振动信号序列进行高维特征提取，最终通过分类和回归输出对应的空化强度预测值；
在线预测模块，用于通过布置于目标离心泵上不同位置的所有振动传感器在线采集振动信号序列，并将采集的振动信号序列输入训练得到的空化状态识别模型中，在线预测得到目标离心泵当前的实时空化强度。
由于上述流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法解决问题的原理与本发明上述实施例的流体机械振动数据驱动的空化状态识别系统相似，因此该实施例中系统的各模块具体实现形式未尽之处亦可参见上述S1~S3所示方法部分的具体实现形式，重复之处不再赘述。
另外需要说明的是，上述实施例提供的系统中，各模块在被执行是相当于是按序执行的程序模块，因此其本质上是执行了一种数据处理的流程。且所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请所提供的各实施例中，所述方法和系统中对于步骤或者模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或步骤可以结合或者可以集成到一起，一个模块或者步骤亦可进行拆分。
下面本发明将进一步通过一个具体实例，来展示上述实施例中流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法在具体实例上的详细实现过程，以便于理解本发明的实质。
实施例
在本实例中，为了实现上述流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，建立包括测试泵、高速摄像机和信号采集模块的同步泵空化试验实验系统，图2为所建立的测试系统示意图。在该系统中，基本组件包括储水罐1、进口液体流量计2、进口压差传感器3、测试泵4、驱动电机5、出口压差传感器6、出口阀7、出口液体流量计8、出口调节阀9、旋流分离器10、排气阀11、真空泵12、放水阀13和高速摄像机14。其中，储水罐1通过管路顺次连接进口液体流量计2、进口压差传感器3、测试泵4、出口压差传感器6、出口阀7、出口液体流量计8、出口调节阀9、旋流分离器10，然后水流由旋流分离器10分离内部气泡后重新循环回到储水罐1。驱动电机5的输出轴连接测试泵4用于驱动泵工作，驱动电机5采用带有变频控制器的三相异步电动机。测试泵4上安装有振动传感器。
在该系统中，可通过同步控制器来协同控制振动传感器和高速摄像机，保证采集到的信息来自于同一空化工况。
在本实施例中，泵以恒定转速1500rpm、流量20m3/h运行。采集振动信号的装置包括PCB35振动传感器和磁性吸座。通过透明双面胶将振动传感器和磁性吸座粘贴在泵壳表面。对于相吸的铁质泵壳或者管路，则直接借助磁性吸座将传感器吸附。通过NI数据采集系统进行振动信号采集。采集频率为25600Hz。在泵的各个部位总共布置了8个振动传感器，其中入口处1个，出口处1个，其余泵体上分布6个。对于每个空化状态，传感器在相应位置采集信号，并以矩阵的形式保存，公式如下：
泵壳使用有机玻璃制成透明。使用高速相机记录可视化，提供1024×1024像素的全分辨率，并配备尼康50mm/f1.8成像镜头，以保证合理的对焦距离，所有测试的采集速率为4000 fps。测量区域的切片照明由连续激光提供，由24V直流电源供电。
本实施例在获取训练样本数据的空化实验中，可向储水罐1中注入清水，关闭排气阀11和放水阀13，使得泵内液路与大气隔绝。打开出口阀7，出口调节阀9打开至50%开度，开启驱动电机5并调节至指定的转速。根据进口液体流量计2测得的流量，通过缓慢调节出口调节阀9开度来调节液路中循环的液体流量，直至需求的流量为止。在无空化状态下，采集相应的振动信号以及高速摄像机14拍摄的空化图像，同时采集通过进口压差传感器3和出口压差传感器6采集测试泵4的进出口压力差。启动真空泵12，按照预设的压力控制点不断降低储水罐内的压力，进而降低泵进口处的压力，空化状态从无空化发展到初始空化，最后是临界空化。每个压力控制点维持15分钟，在持续约15分钟的一种空化工况下，水温需保持恒定，并在这一段稳态时间内，采集这个空化工况下相应的汽蚀余量、扬程、振动信号以及空化图像。如图3所示，为本实施例中的一种流量下12个压力控制点处的采集数据形成的空化特性曲线。
在本实施例中，构建训练样本标签时，需要对拍摄后的图像进行空化区域识别和空化发展程度的量化，具体的识别方法和量化方法如下：编写空泡边界识别的计算机程序，利用灰度值相似性捕捉具有较大对比度的气液界面，对于一些难以识别的区域则需要根据经验进行必要的手动调整。叶轮流道区域用同样的方法获得。识别出的空化区域和叶轮流道面积占比使用像素计数方法确定，即分别计量空化区域和叶轮流道区域各包含的像素个数，两者像素个数的比值表征了空化强度，公式如下：
C r = pixel cavity /pixel blade
式中，C r 代表空化强度，pixel cavity 代表空化区域的像素个数，pixel blade 代表相邻两个叶片中间叶轮流道的像素个数。
本实施例中，如图4所示，为设计的一维卷积神经网络（1D-CNN）模型络构，包括输入层（I）、两个卷积池化模块（C1和C2）和两个MLP层（F1和F2）、输出层（O）。其中，卷积池化模块C1又包含卷积层C11和最大池化层C12，卷积池化模块C2又包含卷积层C21和最大池化层C22。
输入层的作用是将原始时间序列信号分段预处理，构造1D-CNN的输入数据集。将时间序列信号进行归一化处理后按照固定时间滑移窗口切分，具体的滑移长度和窗口宽度按照进行优化确定，切分后形成的信号片段组成卷积神经网络模型的是数据集。对于第i个传感器在第j个空化条件下采样的振动信号序列x i,j ，将原始时间序列信号归一化成平均值为0、标准差为1的范围。然后，数据序列被划分成具有恒定样本长度n L 的n个序列。切片长度应保证至少包含一个转动周期的振动信息，即：
n L ≥m* (60/n 0 )* f
式中：n L 为每段时间序列切片包含的信号长度，m为正整数，表示选择共转动m圈的信号；n 0 为泵的转速，单位r/min，f为采样频率，单位Hz。
以x i,j 信号序列为例，其切片后的形式表示为：
式中：
分别表示第1~n个切片。
在本实施例中按照上述公式计算后，可得到480个振动信号的数据片段集合。8个传感器共计3840个数据片段。
卷积池化模块（记为CNN层）包括一层卷积层和一层最大池化层。利用卷积层中的多个卷积核实现对原始时间序列信号的的高维特征提取，得到多个特征矢量。最大池化算子实现对特征矢量维数的约简，减少模型的冗杂程度，提高非线性特征的鲁棒性。为了简化网络拓扑结构，并使任何输入层维度的自由度独立于卷积神经网络参数，将卷积层和池化层堆叠在一起并共享权重，即一个卷积层后面跟随一个最大池化层。对于最后一个卷积池化模块中的最大池化层中，卷积核的大小自适应地变为MLP输入层的维度。该自适应卷积神经网络拓扑结构设计保证了可以输入任何长度的信号片段数据。
上述CNN层中的计算过程用公式表示如下：
式中，其中N l-1 是第l-1层的神经元个数，
是第l层第k个神经元的输入，
分
别代表第i个神经元在第l-1层的输入。
是第l-1层第i个神经元到第l层第k个神经元
的权重矩阵，
是第l层第k个神经元的偏差。
是
经过 Tanh的激活函数f后得到的，
表示补零的最大池化操作。
利用同步采集的信号建立振动信息与空化演变形态的映射关系，将利用空化图像获取的空化强度作为振动信号的标签，将训练集信号输入到构造的一维卷积神经网络模型中，利用一维卷积自适应地获得信号的多尺度特征向量。
网络模型使用反向传播(BP)方法进行训练，训练时以均方误差 (MSE) 作为损失函数，并采用随机梯度下降(SGD)优化算法。学习率初始化为0.001，每进行20次迭代，学习率下降99%。BP训练设置了双重停止标准，包括训练误差小于0.1%或BP迭代达到500。训练完毕后即可得到空化状态识别模型，该模型中由于输入了多个传感器的振动信号序列，因此其最终的空化识别标签通过每个传感器的标签概率分布进行平均得到的。
对于第j个工况下第q个标签的概率EMP j,q ，其计算公式如下：
式中：P l,j,q 代表第l个振动传感器采集的振动信号序列预测出的第j个工况下第q个标签的概率，i是振动传感器总数。
下面使用训练好的空化状态识别模型对真实参与训练的训练样本进行分类，其结果如表1所示，表中的数值即为概率EMP j,q ，c1~c12是训练样本对应的12个空化强度标签集合。从中可以发现应用本发明所提出的方法可以通过振动信号有效识别曾参与训练的空化状态。
表1 空化状态识别模型对训练样本的分类结果
另外，为使用训练好的网络模型对真实的未参与训练的样本进行了空化强度标签分类。而且本实施例中为了验证本发明的自适应效果，未参与训练的样本使用了不同长度的振动信号数据，分别为：4秒的振动信号数据，19.2秒的振动信号数据以及10秒的振动信号数据。结果显示应用本发明建立的空化状态识别模型能够有效识别未曾参与过训练的空化状态。例如，输入在c3空化状态下采集的振动信号。训练好的空化状态识别模型将最多的输入样本分类到了c2标签中。但仍然有一部分样本被分类到了c4标签中。由于建立空化状态识别模型对曾参与训练的空化状态识别精度均高于95%，所以推测输入的振动信号来源于c3空化状态。
由此，本发明上述训练得到的空化状态识别模型满足了应用的准确性要求，在实际应用中，可通过布置于目标离心泵上不同位置的所有振动传感器在线采集振动信号序列，并将采集的振动信号序列输入训练得到的空化状态识别模型中，在线预测得到目标离心泵当前的实时空化强度。
而且为了使模型定期进行自主学习，目标离心泵得到多组在线预测结果后，将其中置信度高于阈值的振动信号序列和对应的空化强度构建为新的训练样本，并扩充至所述空化数据集中，重新训练自适应神经网络，更新空化状态识别模型。
在本实施例中，选择训练样本的具体标准可以根据实际调整，例如在进行自学习样本扩充时，假如一个样本预测得到的概率EMP j,q >0.95，则表明所识别的空化状态数据与训练模型时所用的数据集相似度极高，将该空化测试集数据加入原来模型的训练集，不断扩充模型训练集的样本数量，提高模型的准确率。
另外，上述实施例中空化强度标签有12个，但该标签粒度可以根据实际进行优化调整。例如，在其他实施例中，还可以进一步对空化强度标签设置更细的粒度，但随着标签粒度的细化，自适应神经网络会存在难以拟合的问题，不仅增加训练时间，也会降低模型精度。因此，可以在利用空化数据集训练自适应神经网络获得空化状态识别模型时，可将所有空化强度标签分为两组或多组（尽可能按照空化强度排序后按序划分，相近的标签位于同一组），以空化强度标签为依据对空化数据集进行划分，每一组空化强度标签形成一个子数据集，每一个子数据集分别训练一个自适应神经网络并形成空化状态识别模型，从而降低自适应神经网络对于细粒度标签的拟合难度。而在线预测阶段，可将在线采集的振动信号序列分别输入各个空化状态识别模型中，分别在线预测得到目标离心泵当前的空化强度标签以及其置信度，选择置信度最高的空化强度标签作为最终的实时空化强度。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，然其并非用以限制本发明。有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型。因此凡采取等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，包括：
S1：获取针对目标离心泵构建的空化数据集；所述空化数据集中的每个训练样本包括输入数据和标签，所述输入数据为布置于离心泵上不同位置的所有振动传感器在一个空化条件下采集的振动信号序列，所述标签为离心泵在输入数据对应的空化条件下的空化强度；且所述空化强度是在壳体透明的离心泵运行过程中利用外部成像设备拍摄泵内叶轮区域图像，并进一步通过计算从图像中识别的空化区域和叶轮流道的面积之比而得到的；
S2：利用所述空化数据集训练自适应神经网络，得到空化状态识别模型；所述自适应神经网络以布置于离心泵上不同位置的所有振动传感器采集的振动信号序列为输入，通过对输入的振动信号序列进行高维特征提取，最终通过分类和回归输出对应的空化强度预测值；
S3、通过布置于目标离心泵上不同位置的所有振动传感器在线采集振动信号序列，并将采集的振动信号序列输入训练得到的空化状态识别模型中，在线预测得到目标离心泵当前的实时空化强度。
2.如权利要求1所述的流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，当目标离心泵得到多组在线预测结果后，将其中置信度高于阈值的振动信号序列和对应的空化强度构建为新的训练样本，并扩充至所述空化数据集中，重新训练自适应神经网络，更新空化状态识别模型，使模型定期进行自主学习。
3.如权利要求1所述的流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，所述空化数据集通过将测试泵安装于测试系统中进行多工况试验得到，且所述测试泵的壳体采用透明材质，内部结构与目标离心泵完全相同。
4.如权利要求3所述的流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，所述多工况试验的具体方法为：
在目标离心泵的流量调节范围内，采样不同的流量条件，并在每一种流量条件下对测试泵进行空化试验；在每一次空化试验过程中，先保证测试泵内的流量稳定在当前流量条件下，然后按照预设的压力控制点逐步降低测试泵入口压力使得测试泵内逐渐产生空化，且在每一个压力控制点处维持一段稳态时间并在该段稳态时间中利用布置于测试泵上不同位置的振动传感器分别采集的振动信号序列，同时同步利用布置于测试泵外部的成像设备透过透明壳体拍摄泵内叶轮区域图像；针对拍摄得到的泵内叶轮区域图像进行空化区域和叶轮流道的识别，并用空化区域的像素数量与叶轮流道的像素数量之比作为对应的流量条件和压力控制点下的空化强度。
5.如权利要求4所述的流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，所述测试泵进行空化试验，测试泵连接于供水的储罐上，通过调节储罐内部的负压程度来改变测试泵入口压力。
6.如权利要求1所述的流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，所述自适应神经网络采用自适应一维卷积神经网络模型，模型由输入层、多层卷积池化模块、全连接层和输出层级联而成；
所述输入层中，首先对输入的振动信号序列进行归一化，然后将每个传感器的振动信号序列按照固定时间窗口滑移切分为一系列序列切片，每个序列切片的长度至少覆盖离心泵叶轮的一个转动周期；
每层所述卷积池化模块均由一层卷积层之后级联一层最大池化层组成，其中卷积层的输入为上一层网络层的输出，卷积层的激活函数输出作为最大池化层的输入，最大池化层输出作为下一网络层的输入；且最后一层卷积池化模块中的最大池化层对卷积核大小进行自适应调整，使其输出的特征向量适应于所述输出层的输入维度；
所述全连接层中，对最后一层卷积池化模块输出的特征向量进行全连接操作；
所述输出层中，通过对全连接层输出的特征向量进行分类回归，得到空化强度的预测标签。
7.如权利要求1所述的流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，所述自适应神经网络中，分别对每一个振动传感器采集的振动信号序列输出对应的空化强度标签概率分布，然后将所有振动传感器对应的空化强度标签概率分布进行平均，从平均概率分布中选择概率最大的空化强度标签作为最终输出的空化强度预测值。
8.如权利要求1所述的流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，所述S2中训练自适应神经网络时，先将所有空化强度标签进行分组，再以空化强度标签为依据对空化数据集进行划分，每一组空化强度标签得到一个子数据集，利用每个子数据集分别训练一个自适应神经网络并形成对应的空化状态识别模型；所述S3中进行在线预测时，将在线采集的振动信号序列分别输入各个空化状态识别模型中，分别在线预测得到目标离心泵当前的空化强度标签以及其置信度，选择置信度最高的空化强度标签作为最终的实时空化强度。
9.如权利要求1所述的流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，所述成像设备采用高速摄像机。
10.如权利要求1所述的流体机械振动数据驱动的空化状态识别方法，其特征在于，所述目标离心泵上的振动传感器分别布置于泵入口、泵出口以及出入口之间的壳体上。
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