基于小波神經網絡的設備故障診斷方法研究本科畢業論文(編輯修改稿)

　

【文章內容簡介】 .......................... 53 中國石油大學（華東）碩士學位論文 1 第 1 章 緒論 故障診斷的意義 隨著 科技日新月異 的發展 ， 現代化生產 所用的 生產裝置 也 趨向大型化、高速高效化、自動化和連續化，人們對設備的要求不僅是性能好，效率高，還要求在運行過程中 無 故障 或少故障 。 生產 設備運行狀態的優劣直接影響著社會效益和經濟 效 益。然而， 這些高科技 含量的 設備 難免 出現程度不一的故障 ，輕者 導致性能下降 ， 重者則 使 其 完全 癱瘓 ，更有甚者 會 對 人們的 財產和 生命安全 造成無法估量 的 損失 。 因此 開展設備狀態監測與故障診斷技術研究，已成為當前的重要課題。 故障診斷是根據設備 運行狀態信息查找故障源 并確定相應決策的一門綜合性 的 學科 [1,2]。 故障診斷技術的最終目的是避免故障 (尤其是重大事故 )的 發生，保障 人 身和設備安全， 推動設備維修制度 改革， 延長檢修周期，提高維修 精度和速度，降低維修費用，提高生產效率，獲得最佳經濟效益。目前 ， 許多大規模高精 技術設備 正在我國 廣 泛應用 ，因此 ，對大型設備進行檢測、診斷、控制，是保證設備正常運行，充分發揮最大效益的關鍵環節。 本課題以 CDLY20xx長期導流能力測試裝置中的平流泵 為對象， 著重研究 BP神經網絡的故障診斷方法，以期為克服 BP神經網絡的自身缺點做出菲薄貢獻，并為平流泵提供技術支撐 。 故障診斷技術的 研究現狀 簽于 故障診斷在國民經濟中 的 舉足輕重的 作用，各國都將設備故障診斷作為一項重要的工作。早在 20世紀 60年代末，美國國家宇航局就創立了 機械故障預防小組，英國也成立了機械保健中心，積極從事故障診斷技術的研究和開發。在旋轉 機械故障診斷方面，首推美國西屋公司 ，它于 1990年 完 成 了 網絡化的汽輪發電機組智能化故障診斷專家系統。英國在核發電、鋼鐵和電力 工業等方面都有提供診斷技術服務 的相應機構 。歐洲的一些國家也都在某些 方面具有特色或占領先地位，如瑞典的軸承監測技術，挪威的船舶診斷技術，丹麥的振動診斷技術等等。 我國 故障診斷技術的研究起步于 20世紀 70年代末期， 20世紀 80年代開始 蓬勃發展 ，隨后在各領域分別確定了設備診斷的目標、方向和試點單位。雖然我國 設備診斷技術 起步較晚，但發展速度還是比較 快 的 ，如西安交通大學的“大型旋轉機械計算機狀態 檢測第 1 章 緒論 2 與故障診斷系統”，哈爾濱工業大學的“機組振動微機監測和故障診斷系統”，東北大學的“風機工作狀態監測診斷系統”等。目前，故障診斷技術在我國的化工、冶金、電力、鐵路等行業得到了廣泛的應用， 并 取得了可喜的成果 [3]。 故障診斷方法概述 按照國際故障診斷權威 ，故障診斷的方法可以劃分成三類：基于信號處理的方法、基于解析模型的方法和基于知識的方法 [4,5]。當可以建立比較準確的被控過程的數學模型時，基于解析模型的方法當為首選；當可以得到被控過程的輸入輸出信號，但很難建立被控對象的 解析數學模型時，可采用基于信號處理的方法；當很難建立被控對象的定量數學模型時，可采用基于知識的方法。 1．基于解析模型的方法 基于解析模型的診斷方法 是最早發展起來 的，它需要建立被診斷對象的較為精確的數學模型，通常利用信號模型，如相關函數、頻譜、自回歸滑動平均等，直接分析可測信號，提取諸如方差、幅值、頻率等特征值，從而檢測故障 [6]。其主要內容是統計分析、相關分析、頻譜分析、小波分析和模態分析等，其理論基礎是數理統計與隨機過程。 基于解析模型的診斷方法具有深厚的理論基礎和較強的可實現性，因此在故障診斷領域占據重 要地位。 基于解析模型的方法 又可以分為參數估計方法、狀態估計方法和等價空間方法。 參數估計故障診斷方法的基本思想是把理論建模和參數辨識結合起來。當故障能由參數的顯著變化來描述時，可利用已有的參數估計方法來檢測故障信息，根據參數的估計值與正常值之間的偏差情況來判定系統的故障情況。最小二乘法因其簡單實用且有極強的魯棒性成為參數估計的首選方法。狀態估計方法的基本思想是：首先重構被控過程的狀態，通過與可測變量比較 而 構成殘差序列，再構造適當的模型并用統計檢驗法，從殘差序列中把故障檢測出來 。它 要求系統可觀測或者部分可觀測 ，通常用 Luenberger觀測器及卡爾曼濾波器進行狀態估計。等價空間方法的實質是把測量信息分類，得到最一致的冗余數據子集，用于系統的狀態估計，并識別出最不一致的冗余數據，即可能發生故障的數據。 2．基于信號處理的方法 這類方法不需要對象的準確數學模型，而直接利用信號模型，如相關函數，高階統計量，頻譜和自回歸滑動平均過程，以及現在熱門的小波分析技術 等來檢測故障 ，因此中國石油大學（華東）碩士學位論文 3 適用性較強。 基于信號處理的方法 又 可分為 直接測量系統輸入輸出方法、基于小波變換的方法、輸出信號處理方法、信息匹配診斷法、基于信息融合的方法、信息 校核方法等 [7]。目前應用的較多的是基于小波變換的方法和基于信息融合的方法 。 呂伯權、谷勇等人提出了兩種針對信號在 多尺度 的 小波變換下 不同 表現行為 的 特點及利用小波網絡進行系統故障診斷的方法。 3． 基于知識的方法 基于知識的方法與基于信號處理的方法類似，也不需要系統的定量數學模型，但 它克服了 基于信號處理 方法 的缺點，引入了診斷對象的許多信息，特別是可以充分利用專家診斷知識等， 尤其在非線性系統領域 ， 是一種很有前途的方法。基于知識的方法還可以分為基于癥狀的方法和基于定性模型的方法?；诎Y狀的方法包括 專家系統方法、模式識 別方法、模糊推理方法和神經網絡方法。 其中，神經網絡方法是近年來研究得很多的一種有效的基于癥狀的方法。神經網絡具有 的 自學習、 并行處理、全局作用的能力，使得它在處理非線性問題和在線估計方面有著很強的優勢。另外，模糊推理、定性觀測器等方法善于處理不確定、不準確的知識，符合人的自然推理過程，它們與神經網絡結合，有著巨大的應用前景 [4,5]。 基于定性 模型的方法包括定性觀測器、定性仿真 、 知識觀測器等。 MATLAB 仿真平臺簡介 美國 Mathwork 公司于 1967 年推出了 “Matrix Laboratory”（縮 寫為 Matlab）軟件包， 它是支持從概念設計、算法開發、建模仿真到實時實現的理想的集成環境。 MATLAB長于數值計算，能處理大量的數據，而且效率比較高。它的出現，不僅使科研和工程工作者克服了做大量的數學計算（包括矩陣計算）的困難，而且，它以豐富的函數庫使開發者省去了大量的重復編程工作。 MATLAB 被稱為第四代計算機語言，它有不同于其他高級語言的特點 ： 1．編程效率高 ； 2．用戶使用方便 ； 3．擴充能力強 ，交互性好； 4． 移植性 、 開放性好； 簡單，內涵豐富 ； 6．高效方便的矩陣和數組運算 ； 7．方便的繪圖功能 。 MATLAB 是一套強有力的計算機應用軟件，該軟件自推向市場以來，經過近二十年的不斷發展 與更新，現已成為國際公認的優秀科技應用軟件，加上其發展的過程中 融入 了 一些專業性的理論知識，從而出現了功能強大的 MATLAB 配套工具箱，如模糊邏第 1 章 緒論 4 輯工具箱（ Fuzzy Logic Control）、小波工具箱（ Wavelet Toolbox）、神經網絡工具箱（ Neural Network Toolbox）、圖形化的系統模型設計與仿真環境（ Simulink）等。 由于它 無需 定義 數組的維數，并給出矩陣函數、特殊矩陣專門的庫函數，使之在求解諸如信號處理、建模、系統識別、控制、 優化等領域的問題時，顯得大為簡捷、高效、方便，這是其它高級語言所不能比擬的 [8]。 本文的故障診斷仿真工作就是在 MATLAB 平臺上完成的。 論文的研究內容 本文 著重研究 神經網絡的故障診斷方法。 CDLY20xx 長期導流能力測試裝置是油田井下作業中支撐劑評價實驗不可或缺的設備之一。 在該裝置中，平流泵是驅遣液體的動力源，它的 工作狀況直接影響到整個實驗的成敗。因此，本文針對該測試裝置中 的 平流泵展開故障診斷的研究。 本文 首先選取合適的小波函數，對信號 做 小波包降噪處理， 又 采用小波包分解與重構技術，實現故障能量特征向量的提取。 然后 將 特征向量作為 BP神經網絡的輸入向量，通過對樣本的訓練學習， 使之對不同類別的 故障數據得到設定 的不同輸出 。 最后 用 這個網絡來識別未知 的樣本，根據各樣本所對應的網絡輸出情況來劃分未知樣本的類別， 從而達到故障診斷的目的。 鑒于傳統的 BP算法難于確定網絡結構和初始參數以及容易陷入極小值等缺陷，本文研究設計了 GA+BP算法。它是 用遺傳算法 首先 對 BP神經網絡 進行前期優化，以確定網絡 的隱含層節點數及該結構對應的初始權值、閾值和學習速率，然后用得到 的 最優 網絡對平流泵進行故障診斷， 以期 達到 較 BP神經網絡有著 更 高 診斷 正確率 和 更優訓練性能 等效果。 論文的組織結構 論文的章節安排如下： 第 1 章 對 故障診斷的意義 ， 故障診斷技術的 研究現狀， 故障 診斷方法 ， 以及 MATLAB仿真平臺 作了 概述 ， 并介紹了 論文 的 研究內容 和 論文 的 組織結構。 第 2 章 主要 介紹了本文用于故障診斷的數據的采集方法。 第 3章 在分析了小波函數的眾多性質并參考工程經 驗的基礎上，選擇了適于本文 信號 處理 的小波函數，并 用該函數對信號 做 小波包降 噪、小波包分解與重構，從而提取了中國石油大學（華東）碩士學位論文 5 故障的能量特征向量，為以后的 BP神經網絡故障診斷工作打下基礎。 第 4章首先設計了 BP神經網絡，包括 網絡層數、 輸入、輸出 層的節點數 和 各層的激活函數， 以 隱含層節點數經驗公式 為基礎 ，用試測的 方法得到了隱含層節點數，并確定了網絡的初始權值和閾值， 最后 將該 BP神經網絡應用于平流泵的 故障診斷 。 第 5章 研究設計了 GA+BP算法， 它是用 遺傳算法優化神經網絡， 得到了網絡的隱含層節點數以及該結構對應的最優的權值、閾值 和網絡的學習速率 ，然后 將 GA+BP神經網絡 應用于 平流泵的 故障診斷 。 第 6章 總結全 文，并展望未來的研究工作。 第 2 章 故障信號的采集 6 第 2 章 故障 信號的采集 儀器簡介 CDLY20xx 長期導流能力測試裝置 是油田井下作業中支撐劑評價實驗不可或缺的設備之一 ，它 主要用來測量在一定閉合壓力下不同支撐劑的導流能力。 儀器原理為： 使用一臺液壓機提供閉合壓力，該壓力作用于平板夾持器上（長期導流需經過足夠的時間讓支撐劑達到半穩定狀態），然后讓測試液體（或氣體）流過支撐劑層，測出不同壓力條件下的裂縫寬度、壓差及流速，最后用達西定律計算出支撐劑的滲透率及裂縫導流能力。 儀器的主要功 能有以下三點 ： ； 2. 通過對 不同來源的支撐劑進行優選和質量控制，優選出最佳導流能力的支撐劑 ； 3. 預測支撐劑在地層上覆壓力下的導流能力大小。 實驗方案設計 在 CDLY20xx 長期導流能力測試裝置 中 配備 了 美國 III 型 SSI 平流泵 。 平流泵是驅遣液體的動力源，它的工作狀況直接影響到整個實驗的成敗。因此，觀察平流泵的 運行狀態，及時發現故障信息并查找故障源 ，則顯得尤為重要。 本文 就是 將 該測試裝置中的平流泵 作為對象 展開故障診斷的研究 的 。 實驗裝置構成 CDLY20xx 長期導流能 力測試裝置是一個復雜的自動化系統， 在不破壞其整體流程的前提下， 搭建了 如圖 21 所示的實驗裝置 。 該系統包括三個部分： 1. 注入系統：包括 一臺 美國 III 型 SSI 平流泵， 裝工作液的中間容器，以及 配置 2L的有機玻璃容器 。其中，平流泵 的 流量 范圍是 ～ ， 壓力 范圍是 0～ 40Mpa，流量可調且恒流輸出。 2. 數據采集與處理系統：包括兩支壓力傳感器、研華 PCI1710 模擬信號多功能處理板、研華 PCLD8710 模擬信號輸入調理板和計算機。兩支壓力傳感器分別接在平板夾持器的上游和 下游，其量程范圍是 0～ 25MPa，輸出電信號為 4～ 20 mA。 PCI1710是一款 PCI 總線的多功能數據采集卡 ，提供了 16 路單端或 8 路差分模擬量輸入 ， 或組合方式輸入 ， 采樣 速率 可達 100 ks/s。 PCLD8710 是 支持 PCI1710 卡 ， 且 能在惡劣環境中可靠安裝的工業級端子板 。 中國石油大學（華東）碩士學位論文 7 3. 出流系統：包括燒杯和天平 。 選用德國賽多利斯 BS2202S 天平 ， 它的量程范圍是 0～ 2200g， 分辨率為 。 所用到的 RS232 通信線連接到計算機的 COM 口 ， 可用 Windows XP 自帶的超級終端測試天平是否能夠與計 算機通信。 平 流 泵截 止 閥 1平 板 夾 持 器截 止 閥 2導 流 室端 子 板 P C L D