CN116933170B - 一种机械密封故障分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及流体密封技术领域，具体公开了一种机械密封故障分类算法，包括以下步骤：步骤1：信号分解，对机械密封的入口压力信号采用经验模态分解算法进行分解，提取不同时间尺度的本征模态函数；步骤2：特征提取，对本征模态函数和压力信号提取多种时域特征，利用这些时域特征建立表征机械密封健康状态的特征矩阵；步骤3：分类，采用K近邻学习算法对训练集样本进行学习，再对测试集样本进行分类。本发明实现了机械密封健康状态分类，接入系统后能够实时对机械密封状态做出判断。
Description
技术领域
本发明属于流体密封技术领域，具体涉及一种机械密封故障分类方法。
背景技术
核电站对我国的发展有着重大意义，其有利于保护国家能源安全，调整能源结构，提高装备制造业水平。因此核电站的安全运行与维护事关重大，核主泵机械密封是核电站的关键部件之一，由三级机械密封串联而成。密封泄漏量是评估密封健康状态的最重要指标。但在实际应用中，由于结构限制等原因，没有对每一级核主泵机械密封的泄漏量设置监测；且由于核电工艺系统限制，很难增加传感器来获取每一级机械密封的泄漏量。这导致核主泵机械密封的健康状态评估一直是行业共性难题。
机械密封的压力信号与泄漏量信号一样，包含丰富的状态信息，可被用于机械密封的状态评估。但由于技术复杂等原因，一直没有开发出这方面的技术，未能实现通过机械密封的压力信号来评估机械密封的健康状态。
因此，从压力信号中挖掘有用信息，开发出能够自动识别核主泵机械密封故障状态的系统，对于保障核主泵机械密封安全运行具有重大意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种机械密封故障分类方法，实现核主泵机械密封的故障分类，以指导核主泵机械密封的可靠运维，保障设备安全。
本发明的技术方案如下：
一种机械密封故障分类方法，包括以下步骤：
步骤1：信号分解
对机械密封的入口压力信号采用经验模态分解算法进行分解，提取不同时间尺度的本征模态函数；
其中，从一台核主泵的一段连续时长的某一级机械密封入口压力信号中随机采样抽取N个样本作为训练集，从另一台核主泵的一段连续时长的同一级机械密封入口压力信号中随机采样抽取K个样本作为测试集；
步骤2：特征提取
对本征模态函数和压力信号提取多种时域特征，利用这些时域特征建立表征机械密封健康状态的特征矩阵；
其中，将N个训练集样本构建训练集特征矩阵，将K个测试集样本构建测试集特征矩阵；
步骤3：分类
采用k近邻学习算法对N个训练集样本进行学习，再对K个测试集样本进行分类。
步骤1中提取的不同时间尺度的本征模态函数必须满足两个条件：1)在整个时间范围内，极值点的数目和过零点的数目必须相等或相差不超过1个；2)在任意时刻，由极大值形成的上包络线和极小值形成的下包络线均值为0。
步骤1中，将训练集和测试集的样本都分别分为正类样本和负类样本；
正类样本和负类样本的分类标准是：将某一时刻压力且这一时刻后第50小时压力且这一时刻后50小时内压力平均值高于特定阈值的样本定义为健康，作为正类样本；将某时刻压力或这一时刻后第50小时压力或这一时刻后50小时内压力平均值低于特定阈值的样本定义为异常，作为负类样本；
测试集与训练集的正类样本和负类样本分类标准一致。
步骤1中，训练集和训练集的正类样本和负类样本比例均为1：1。
步骤1中，找出测试集和训练集中每一个样本x(t)的所有局部极大值点并用三次样条插值拟合形成上包络线s+(t)；找出每一个样本x(t)的所有极小值点并用三次样条插值拟合形成下包络线s-(t)；计算第k次迭代的上下包络线均值mk(t)为：
mk(t)＝(1/2)×[s+(t)+s-(t)]，
式中，k是迭代次数；
用x(t)减去上下包络线的均值mk(t)，得到剩余信号ck(t)为：
ck(t)＝x(t)-mk(t)，
若ck(t)不满足本征模态函数的两个条件，则对ck(t)继续执行求解上下包络线均值以及做差步骤；若ck(t)满足本征模态函数的两个条件，此时的ck(t)为第k个本征模态函数分量，得到新的剩余信号rk(t)为：
rk(t)＝rk-1(t)-ck(t)，
式中，rk-1(t)是第k-1个剩余信号值；
当rk(t)为单调函数或者ck(t)小于特定阈值时，循环终止；否则把rk(t)作为待处理信号执行求解上下包络线均值以及做差步骤，此处求解上下包络线均值即将rk(t)当做x(t)，计算(1/2)×[s+(t)+s-(t)]，做差即rk(t)-(1/2)×[s+(t)+s-(t)]，此时，原始压力信号样本x(t)可以表示为n个本征模态函数分量与残差分量之和：
式中，ci(t)为各阶本征模态函数分量，代表压力信号的不同时间尺度特征；rn(t)为残差分量，代表压力信号的平稳趋势；n代表n阶本征模态函数。
步骤2中，对每一个样本提取前三阶本征模态函数，对这些本征模态函数和原始压力信号提取12维时域特征，包括均值、峰峰值、整流平均值、方均根值、标准差、波形因子、峰值因子、脉冲因子、方根幅值、裕度因子、峭度、偏度，最终得到48维特征；将N个训练集样本构建训练集特征矩阵{X1}N×48，将K个测试集样本构建测试集特征矩阵{X2}K×48。
步骤3中，分类过程为：给定测试集样本，基于距离度量算法找出训练集中与之最接近的k个训练集样本，基于k个“邻居”进行预测；对分类结果采用选择k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。
在步骤2完成之后、步骤3开始之前，还要对训练集特征矩阵和测试集特征矩阵进行归一化处理。
在步骤2完成之后、步骤3开始之前，还要采用主成分分析方法，将训练集特征矩阵和测试集特征矩阵降维至二维。
降维的具体操作方法为：
将训练集特征矩阵{X1}N×48中的样本x1,x2,…,xn去中心化，公式如下：
式中，xj是去中心化的向量，xi是{X1}N×48中的向量，n是向量的个数；
将去中心化后的{X1}N×48中的样本x1,x2,…,xn方差变为1，公式如下：
经过上述预处理步骤后的{X1}N×48变为计算其协方差矩阵/>对协方差矩阵进行特征值分解，对所求得的特征值进行排序：λ1≥λ2≥...≥λd，取前d’个特征值对应的特征向量构成W*＝{w1,w2,...,wd′}，这就是主成分分析的解；
{X2}K×48的降维操作方法同{X1}N×48；
降维后的
本发明的显著效果在于：
(1)本发明利用经验模态分解(EMD)提取了机械密封压力信号多时间尺度特征，即多阶本征模态函数，并对本征模态函数提取多种时域特征，利用这些时域特征建立表征机械密封健康状态的特征矩阵。
(2)本发明基于主成分分析算法实现了特征矩阵数据压缩，可以防止过拟合现象且提高分类效率。
(3)本发明基于K近邻(KNN)算法实现了机械密封健康状态分类，接入系统后能够实时对机械密封状态做出判断。
附图说明
图1为本发明实施例算法流程图；
图2为k近邻分类器示意图；
图3为三台泵的第三级密封前压力示意图；
图4为本发明实施例预测结果准确率示意图。
具体实施方式
为了进一步理解本发明，下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明，但明确，这些描述只是为进一步说明本发明的特征和优点，而不是对本发明的限制。
如图1所示的一种机械密封故障分类方法，包括以下步骤：
步骤1：信号分解
对机械密封的入口压力信号采用经验模态分解算法(EMD)进行分解，提取不同时间尺度的本征模态函数(IMF)；本征模态函数必须满足两个条件：1)在整个时间范围内，极值点的数目和过零点的数目必须相等或相差不超过1个；2)在任意时刻，由极大值形成的上包络线和极小值形成的下包络线均值为0；
从某核电站的一台核主泵的一段连续时长的某一级机械密封入口压力信号中随机采样抽取N个样本作为训练集，每个样本x(t)有100个压力值，且正类样本和负类样本比例为1：1；正类样本和负类样本的分类标准是：将某一时刻压力且这一时刻后第50小时压力且这一时刻后50小时内压力平均值高于特定阈值的样本定义为健康，作为正类样本；将某时刻压力或这一时刻后第50小时压力或这一时刻后50小时内压力平均值低于特定阈值的样本定义为异常，作为负类样本；
从某核电站的另一台核主泵的一段连续时长的与前一台核主泵同一级机械密封(即选择与前一台核主泵相同的某一级机械密封，例如前一台核主泵选择第一级，另一台核主泵也要选择第一级)入口压力信号中随机采样抽取K个样本作为测试集，正类样本和负类样本比例为1：1，正类样本和负类样本的分类标准与训练集一致；
找出测试集和训练集中每一个样本x(t)的所有局部极大值点并用三次样条插值拟合形成上包络线s+(t)；找出每一个样本x(t)的所有极小值点并用三次样条插值拟合形成下包络线s-(t)；计算第k次迭代的上下包络线均值mk(t)为：
mk(t)＝(1/2)×[s+(t)+s-(t)]，
式中，k是迭代次数；
用x(t)减去上下包络线的均值mk(t)，得到剩余信号ck(t)为：
ck(t)＝x(t)-mk(t)，
若ck(t)不满足本征模态函数的两个条件，则对ck(t)继续执行求解上下包络线均值以及做差步骤；若ck(t)满足本征模态函数的两个条件，此时的ck(t)为第k个本征模态函数分量，得到新的剩余信号rk(t)为：
rk(t)＝rk-1(t)-ck(t)，
式中，rk-1(t)是第k-1个剩余信号值；
当rk(t)为单调函数或者ck(t)小于特定阈值时，循环终止；否则把rk(t)作为待处理信号执行求解上下包络线均值以及做差步骤，此处求解上下包络线均值即将rk(t)当做x(t)，计算(1/2)×[s+(t)+s-(t)]，做差步骤即rk(t)-(1/2)×[s+(t)+s-(t)]，此时，原始压力信号样本x(t)可以表示为n个本征模态函数分量与残差分量之和：
式中，ci(t)为各阶本征模态函数分量，代表压力信号的不同时间尺度特征；rn(t)为残差分量，代表压力信号的平稳趋势；n代表n阶本征模态函数；
步骤2：特征提取
对每一个样本x(t)提取前三阶本征模态函数，对这些本征模态函数和原始压力信号提取12维时域特征，包括均值、峰峰值、整流平均值、方均根值、标准差、波形因子、峰值因子、脉冲因子、方根幅值、裕度因子、峭度、偏度，最终得到48维特征；将N个训练集样本构建训练集特征矩阵{X1}N×48，将K个测试集样本构建测试集特征矩阵{X2}K×48；
步骤3：归一化
为了防止不同量纲的影响，需要对{X1}N×48和{X2}K×48进行归一化处理，例如选择采用Z标准化方法(Z-Score)；
步骤4：降维
为了防止特征维数过多导致机器学习模型过拟合，采用主成分分析方法，将原始特征值空间{X1}N×48和{X2}K×48降维至二维，降维后的特征空间为{X1 *}N×2和{X2 *}K×2；
具体的操作方法为：
将{X1}N×48中的样本x1,x2,…,xn去中心化，公式如下：
式中，xj是去中心化的向量，xi是{X1}N×48中的向量，n是向量的个数；
将去中心化后的{X1}N×48中的样本x1,x2,…,xn方差变为1，公式如下：
经过上述预处理步骤后的{X1}N×48变为计算其协方差矩阵/>对协方差矩阵进行特征值分解，对所求得的特征值进行排序：λ1≥λ2≥...≥λd，取前d’个特征值对应的特征向量构成W*＝{w1,w2,...,wd′}，这就是主成分分析的解；
{X2}K×48的降维操作方法同{X1}N×48；
降维后的
步骤5：分类
采用k近邻(KNN)学习算法对N个训练集样本进行学习，再对K个测试集样本进行分类；分类过程为：给定降维后的测试集样本，基于距离度量算法找出训练集中与之最接近的k个训练集样本，基于k个“邻居”进行预测；对分类结果采用“投票法”，即选择k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；
图2给出了k近邻分类器的示意图，在给定k值的条件下，选择最近的k个训练集样本，这些样本中比例最高的类别就是测试集归属的类；其中，k是一个重要参数，当其取不同值时，分类结果会显著不同；另外，若采用不同的距离度量方式，找出的邻近点也可能不同，导致分类结果不同。例如，当k取1时，选择的训练集样本中“■”类别最多，则测试集样本归属的类“？”判别为“■”；当k取3时，选择的训练集样本中“▲”类别最多，则测试集样本归属的类“？”判别为“▲”。
实施例
以某动压式核主泵机械密封为例，其第三级机械密封前压力值的正常范围为4.7～5.4MPa。在某核电站3台核主泵启动后，其第三级机械密封入口压力约为5.2MPa，在正常范围内。由图3可知，运行一段时间后，三台主泵的第三级机械密封入口压力出现了不同程度的非正常下降；同时，第三级机械密封入口压力的非正常下降伴随着第三级机械密封泄漏量的增加，这表明机械密封入口压力与机械密封故障有着重要直接联系。故将第三级机械密封入口压力确定为反映机械密封健康状态的重要特征。
采用经验模态分解算法(EMD)分解提取x(t)不同时间尺度特征，保留前三阶IMF；对每个x(t)提取其自身和前三阶IMF的时域特征，包括均值、峰峰值、整流平均值、方均根值、标准差、波形因子、峰值因子、脉冲因子、方根幅值、裕度因子、峭度、偏度，每一个x(t)处理后能得到48维特征，将1000个样本构建特征矩阵{X}1000×48；对{X}1000×48进行归一化处理后，利用主成分分析方法将{X}1000×48降维至二维，得到{X*}1000×2。
根据长期运维经验，将机械密封入口压力4.7MPa设定为表征核主泵第三级机械密封健康状态的下限阈值。从某核电站3号主泵一整年的第三级机械密封入口压力信号中随机采样抽取590个样本作为训练集，每个样本x(t)有100个压力值，正类样本和负类样本比例为1：1；分类标准是：将某一时刻压力且这一时刻后第50小时压力且这一时刻后50小时内压力平均值高于阈值(4.7MPa)的样本定义为健康；将某一时刻压力或这一时刻后第50小时压力或这一时刻后50小时内压力平均值低于阈值(4.7MPa)的样本定义为异常；
从1号泵一整年的第三级机械密封入口压力中随机采样抽取150个样本作为测试集，分类标准和训练集一致，正负样本比例为1：1。最后采用k近邻学习分类算法进行训练与测试，测试准确率如图4所示，图4中横坐标为k近邻算法预测结果；纵坐标为测试集样本的真实标签；如果分类正确，则预测结果和真实标签应该一致，可以看出“健康”样本的预测精确率为96％，“异常”样本的预测精确率为73％。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点，对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，实施例中的技术方案也可以经适当组合与扩展，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (8)
1.一种机械密封故障分类方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：信号分解
对机械密封的入口压力信号采用经验模态分解算法进行分解，提取不同时间尺度的本征模态函数；
其中，从一台核主泵的一段连续时长的某一级机械密封入口压力信号中随机采样抽取N个样本作为训练集，从另一台核主泵的一段连续时长的同一级机械密封入口压力信号中随机采样抽取K个样本作为测试集；
将训练集和测试集的样本都分别分为正类样本和负类样本；
正类样本和负类样本的分类标准是：将某一时刻压力且这一时刻后第50小时压力且这一时刻后50小时内压力平均值高于特定阈值的样本定义为健康，作为正类样本；将某时刻压力或这一时刻后第50小时压力或这一时刻后50小时内压力平均值低于特定阈值的样本定义为异常，作为负类样本；
步骤2：特征提取
对本征模态函数和压力信号提取多种时域特征，利用这些时域特征建立表征机械密封健康状态的特征矩阵；
其中，将N个训练集样本构建训练集特征矩阵，将K个测试集样本构建测试集特征矩阵；
对每一个样本提取前三阶本征模态函数，对这些本征模态函数和原始压力信号提取12维时域特征，包括均值、峰峰值、整流平均值、方均根值、标准差、波形因子、峰值因子、脉冲因子、方根幅值、裕度因子、峭度、偏度，最终得到48维特征；将N个训练集样本构建训练集特征矩阵{X1}N×48，将K个测试集样本构建测试集特征矩阵{X2}K×48；
步骤3：分类
采用k近邻学习算法对N个训练集样本进行学习，再对K个测试集样本进行分类；
给定测试集样本，基于距离度量算法找出训练集中与之最接近的k个训练集样本，基于k个“邻居”进行预测；对分类结果采用选择k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。
2.如权利要求1所述的一种机械密封故障分类方法，其特征在于：步骤1中提取的不同时间尺度的本征模态函数必须满足两个条件：1)在整个时间范围内，极值点的数目和过零点的数目必须相等或相差不超过1个；2)在任意时刻，由极大值形成的上包络线和极小值形成的下包络线均值为0。
3.如权利要求2所述的一种机械密封故障分类方法，其特征在于：步骤1中，测试集与训练集的正类样本和负类样本分类标准一致。
4.如权利要求3所述的一种机械密封故障分类方法，其特征在于：步骤1中，训练集和训练集的正类样本和负类样本比例均为1：1。
5.如权利要求4所述的一种机械密封故障分类方法，其特征在于：步骤1中，找出测试集和训练集中每一个样本x(t)的所有局部极大值点并用三次样条插值拟合形成上包络线s+(t)；找出每一个样本x(t)的所有极小值点并用三次样条插值拟合形成下包络线s-(t)；计算第k次迭代的上下包络线均值mk(t)为：
mk(t)＝(1/2)×[s+(t)+s-(t)]，
式中，k是迭代次数；
用x(t)减去上下包络线的均值mk(t)，得到剩余信号ck(t)为：
ck(t)＝x(t)-mk(t)，
若ck(t)不满足本征模态函数的两个条件，则对ck(t)继续执行求解上下包络线均值以及做差步骤；若ck(t)满足本征模态函数的两个条件，此时的ck(t)为第k个本征模态函数分量，得到新的剩余信号rk(t)为：
rk(t)＝rk-1(t)-ck(t)，
式中，rk-1(t)是第k-1个剩余信号值；
当rk(t)为单调函数或者ck(t)小于特定阈值时，循环终止；否则把rk(t)作为待处理信号执行求解上下包络线均值以及做差步骤，此处求解上下包络线均值即将rk(t)当做x(t)，计算(1/2)×[s+(t)+s-(t)]，做差即rk(t)-(1/2)×[s+(t)+s-(t)]，此时，原始压力信号样本x(t)可以表示为n个本征模态函数分量与残差分量之和：
式中，ci(t)为各阶本征模态函数分量，代表压力信号的不同时间尺度特征；rn(t)为残差分量，代表压力信号的平稳趋势；n代表n阶本征模态函数。
6.如权利要求1所述的一种机械密封故障分类方法，其特征在于：在步骤2完成之后、步骤3开始之前，还要对训练集特征矩阵和测试集特征矩阵进行归一化处理。
7.如权利要求1所述的一种机械密封故障分类方法，其特征在于：在步骤2完成之后、步骤3开始之前，还要采用主成分分析方法，将训练集特征矩阵和测试集特征矩阵降维至二维。
8.如权利要求7所述的一种机械密封故障分类方法，其特征在于：降维的具体操作方法为：
将训练集特征矩阵{X1}N×48中的样本x1,x2,…,xn去中心化，公式如下：
式中，xj是去中心化的向量，xi是{X1}N×48中的向量，n是向量的个数；
将去中心化后的{X1}N×48中的样本x1,x2,…,xn方差变为1，公式如下：
经过处理后的{X1}N×48变为计算其协方差矩阵/>对协方差矩阵进行特征值分解，对所求得的特征值进行排序：λ1≥λ2≥...≥λd，取前d’个特征值对应的特征向量构成W*＝{w1，w2，...，wd′}，这就是主成分分析的解；
{X2}K×48的降维操作方法同{X1}N×48；
降维后的X1 *＝W*T{X1}N×48,X2 *＝W*T{X2}K×48。
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