CN117948289A - 基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于潜液式低温离心泵生产应用技术领域，尤其涉及一种基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法。本发明根据潜液式低温离心泵的使用特性，充分考虑其使用环境，以音频信号和流量信号最为补充特征，通过特征级的融合使其作为长短期记忆网络的输入，并通过粒子群算法优化长短期记忆网络的超参数，进而获取更为准确的是否处于正常运行状态的信息，进而对液式低温离心泵的安全使用，提供可靠依据。
Description
技术领域
本发明属于潜液式低温离心泵生产应用技术领域，尤其涉及一种基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法。
背景技术
潜液式低温离心泵是用于液氮、液化天然气等低温液体输送时所使用的离心泵，在使用时，潜液式低温离心泵置于液氮、液化天然气存储罐内，对罐内的液氮、液化天然气完成输送。
由于液氮、液化天然气等低温液体具有低温(大气压下，液氮为-196℃、液化天然气为 -162℃)、危险、易汽化等特征，其输送时对泵的要求较高，其需要泵耐低温、轴封应无介质泄漏、系统冷损应尽量小等的特点。而机械设备的使用必然存在损耗，潜液式低温离心泵的使用安全是关系到安全生产的重要因素。
为此，需要对潜液式低温离心泵的状态进行监控，现有针对潜液式低温离心泵的状态主要是通过潜液式低温离心泵自身产生的振动来提取潜液式低温离心泵信号，并通过特征提取算法或故障诊断算法来确定是否存在故障，然而，由于采集信息的单一性，对故障的识别具有根本局限性，且单一传感器采集的数据会增加的不确定和模糊性，影响诊断决策，降低诊断的准确性。而诊断的不准确性，轻则影响生产，重则关系到安全。
发明内容
本发明针对现有单一传感器诊断所存在的技术问题，提出一种设计合理、方便简单且结构多种传感器实现精准判断的基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为，本发明提供一种基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法，包括以下步骤:
a、首先获取潜液式低温离心泵的音频信号、振动信号以及潜液式低温离心泵排气孔处的气体流量信号；
b、对a步骤获取的音频信号进行预处理，并计算其分帧峭度，同时，对a步骤获取的振动信号采用VMD算法进行特征提取，并选取IMF3分量进行信号重构获取模态特征分量；
c、将b步骤处理后的音频信号和振动信号经一维的卷积神经网络结构获取信息特征，将a步骤中获取的气体流量信号经双向门控循环单元获取时序特征；
d、将c步骤获取的信息特征和时序特征进行特征融合，并将融合后得特征信息作为改进的长短期记忆网络的输入判断潜液式低温离心泵是否处于正常状态；
其中，所述改进的长短期记忆网络为通过粒子群算法获得长短期记忆网络的隐含层节点、训练次数以及初始学习率，其中，粒子群算法中的适应度函数为长短期记忆网络的损失函数，其具体公式为：
，
其中，为粒子，为粒子的种群规模，为长短期记忆网络预测值，为期望输出值。
作为优选，所述d步骤中，粒子群算法的惯性权重的确定公式为：
，
其中，为第次迭代的惯性权重，为最大惯性权重，为最小惯性权重，为当前
迭代次数，为最大迭代次数。
作为优选，所述d步骤中，粒子群算法的学习因子、的确定公式为：
，
其中，为学习因子的最大值，为学习因子的最小值，为学习因子的最大
值，为学习因子的最小值。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于，
1、 本发明提供一种基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法，根据潜液式低温离心泵的使用特性，充分考虑其使用环境，以音频信号和流量信号最为补充特征，通过特征级的融合使其作为长短期记忆网络的输入，并通过粒子群算法优化长短期记忆网络的超参数，进而获取更为准确的是否处于正常运行状态的信息，进而对液式低温离心泵的安全使用，提供可靠依据。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合实施例对本发明做进一步说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
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，本发明还可以采用不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开说明书的具体实施例的限制。
实施例1，本实施例提供一种基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法，
潜液式低温离心泵相对于传统的离心泵，其具有泵与电机同轴组成的特点，这样，只需要设置在潜液式低温离心泵上的加速传感器，就可以获取电机包括离心泵部分的准确振动信号，而音频信号则获取电机轴承部分运行的音频信号即可。
同时，液氮、液化天然气等低温液体具有非导电性的特点(液体可以进入电机内部)，泵与电机之间无需设置轴封，低温液体从下端的吸入段吸入，并通过出液管进入上端盖，最终经上端盖各流道汇集入出液通道后向上吐出。
由于液氮、液化天然气的气化作用，其会带走电机部分大量的热量，这样，就使得无法通过热量来获取电机的运行情况，而如果电机升温，其气化效果加大，进而增加气化量，为此，在本实施例中，在潜液式低温离心泵的位置处安装流量计，获取其气化流量，判断电机是否升温。
由于潜液式低温离心泵是属于液下工作，这样，其音频信息除了潜液式低温离心泵自身的音频信息以外，还有液氮、液化天然气流动产生的噪音，为此，需要对其进行预处理，减少相应的干扰，同时，音频信号和振动信号具有非稳态、非线性信号的特点，为此，为了方便后续的特征级融合，对其进行预处理。
分帧峭度作为时域指标，通过峭度指标进行水泵电机早期故障诊断和健康预测，反应速度更快，特征指标明显。峭度参数对于信号的冲击非常敏感，有利于对设备早期故障进行诊断，对峭度特征进行预测，可以精准地预测水泵电机的故障。为此，在本实施例中，将分帧峭度作为潜液式低温离心泵健康预测的音频特征指标。
同样，振动指标采用常用的重构分量作为潜液式低温离心泵健康预测的音频特征指标。
由于流量指标是具有明显时序特征的多简单数据，其不需要大量的预处理，为此，在此处不做处理。
为了有效的提取音频信号、振动信号的信息特征，同时，提取流量信号的时序特征，在本实施例中，采用一维卷积神经网络提取音频信号、振动信号的时频特征，在本实施例中，一维卷积神经网络包括两层卷积层和两个池化层的两层卷积层核个数分别为32、16，第一层卷积大小为64×1，第二层为5×1，步长为2，1，两个池化层区域大小均为2×1，步长为2，采用最大池化，函数为ReLU函数。
而BiGRU可以在时间维度上从正向和反向两个方向充分提取出流量数据的时序特征。
考虑到潜液式低温离心泵的工作特性且获取的大部分信号特征都是潜液式低温离心泵正常工作的特征，为此，在本实施例，也仅考虑潜液式低温离心泵正常和非正常的两种状态，为此，在本实施例中，接受潜液式低温离心泵正常状态时样本量大于非正常状态的样本量的问题，使最终的模型存在过拟合的情况。这样，非正常状态就进行报警，以避免安全事故的发生。
为此，在本实施例中，采用Concatenate层进行特征融合，该层可以将多个相同维度的特征向量按照指定的维度进行拼接，得到一个维度更大的特征向量。在不丢失任何信息的情况下，将多个不同来源、不同类型的特征向量进行整合，从而得到一个更加综合、全面的特征表示。以通过三个方面来确保潜液式低温离心泵处于正常状态。
长短记忆网络具有更长时间记住信息的特性，使其不会发生梯度消失和梯度爆炸的问题，为此，在本实施例中，使用长短记忆网络作为判断的模型。
但LSTM(长短记忆网络)模型的隐含层节点数、训练次数和初始学习率等参数取值会对模型的拟合能力产生很大影响。参数的选取往往与数据的特性有关，或大或小的参数都未必可以取得很好的预测结果。为了寻找更加合理有效的LSTM初始超参数，本实施例选择了粒子群算法优化LSTM的超参数，以获得更好的预测结果。具体的说：
先确定LSTM算法需要优化的超参数（隐含层节点、训练次数以及初始学习率），然
后初始化粒子群算法的参数，包括种群规模=100、粒子维度M=3、速度上限，速度下
限，惯性权重最大值，惯性权重最小值，最大迭代次数
、初始化粒子的初始位置和初始速度。
将数据集分割为训练集和测试集，并归一化，设置输出的维度。以LSTM的损失函数作为适应度函数：
，
其中，为粒子，为粒子的种群规模，为长短期记忆网络预测值，为期望输出值。
然后，更新粒子的速度参数和位置参数，根据适应度函数重新评估，判断是否达到最大迭代次数，如果未达到最大迭代次数，更新粒子的速度参数和位置参数。如果达到最大迭代次数，此时输出最优参数。
最后，将寻优后的参数赋值给LSTM神经网络，按此参数训练和预测。
在更新速度参数和位置参数时，需要考虑的就是惯性权重和学习因子，惯性权重决定着粒子先前的飞行速度对于当前飞行速度的影响程度，能有效平衡粒子群体的全局搜索和局部搜索的性能。粒子群体飞行过程，适应度值越好的粒子，越有可能搜索到最优解或其邻近区域，此时粒子更新速度应当受粒子原有速度的影响越小，从而增强其局部搜索能力；而适应度值越差的粒子，搜索到最优解或其邻近区域的可能性小，此时粒子更新速度应当受粒子原有速度的影响越大，应当增强其全局搜索能力。
在本实施例中，根据其特性，提出一种非线性惯性权重更新公式，即：
，
其中，为第次迭代的惯性权重，为最大惯性权重，为最小惯性权重，为当前
迭代次数，为最大迭代次数。
这样，其前期值大且变化力度大，方便全局搜索，后期值小且变化力度小，方便局部寻优。
同样，由于粒子种群搜索时，初期要关注个体的自我学习认知能力，后期需要注重
个体的获取社会信息的能力，为此，粒子群算法的学习因子、的确定公式为：
，
其中，为学习因子的最大值，为学习因子的最小值，为学习因子的最大
值，为学习因子的最小值。
这样，随着迭代的进行，学习因子在不断的变小，学习因子在不断的增加，这
样，在前期确保其全局搜索能力强，在后期，加快算法的收敛速度，形成与惯性权重的配合。
在本实施例中，和均设置为2.5，和均设置有0.5。
由于本身就要求模型出现过拟合的情况，即准确的识别出正常状态，为此，进行输出即可。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其它领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法，其特征在于，包括以下步骤:
a、首先获取潜液式低温离心泵的音频信号、振动信号以及潜液式低温离心泵排气孔处的气体流量信号；
b、对a步骤获取的音频信号进行预处理，并计算其分帧峭度，同时，对a步骤获取的振动信号采用VMD算法进行特征提取，并选取IMF3分量进行信号重构获取模态特征分量；
c、将b步骤处理后的音频信号和振动信号经一维的卷积神经网络结构获取信息特征，将a步骤中获取的气体流量信号经双向门控循环单元获取时序特征；
d、将c步骤获取的信息特征和时序特征进行特征融合，并将融合后得特征信息作为改进的长短期记忆网络的输入判断潜液式低温离心泵是否处于正常状态；
其中，所述改进的长短期记忆网络为通过粒子群算法获得长短期记忆网络的隐含层节点、训练次数以及初始学习率，其中，粒子群算法中的适应度函数为长短期记忆网络的损失函数，其具体公式为：
，
其中，为粒子/>，/>为粒子的种群规模，/>为长短期记忆网络预测值，/>为期望输出值。
2.根据权利要求1所述的基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法，其特征在于，所述d步骤中，粒子群算法的惯性权重的确定公式为：
，
其中，为第/>次迭代的惯性权重，/>为最大惯性权重，/>为最小惯性权重，/>为当前迭代次数，/>为最大迭代次数。
3.根据权利要求2所述的基于多传感器监测潜液式低温离心泵状态的方法，其特征在于，所述d步骤中，粒子群算法的学习因子、/>的确定公式为：
，
其中，为学习因子/>的最大值，/>为学习因子/>的最小值，/>为学习因子/>的最大值，/>为学习因子/>的最小值。
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