【文章內(nèi)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(fā)展 ， 現(xiàn)代化生產(chǎn) 所用的 生產(chǎn)裝置 也 趨向大型化、高速高效化、自動化和連續(xù)化，人們對設(shè)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(chǎn) 設(shè)備運行狀態(tài)的優(yōu)劣直接影響著社會效益和經(jīng)濟 效 益。然而， 這些高科技 含量的 設(shè)備 難免 出現(xiàn)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(chǎn)和 生命安全 造成無法估量 的 損失 。 因此 開展設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)研究，已成為當前的重要課題。 故障診斷是根據(jù)設(shè)備 運行狀態(tài)信息查找故障源 并確定相應(yīng)決策的一門綜合性 的 學科 [1,2]。 故障診斷技術(shù)的最終目的是避免故障 (尤其是重大事故 )的 發(fā)生，保障 人 身和設(shè)備安全， 推動設(shè)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(chǎn)效率，獲得最佳經(jīng)濟效益。目前 ， 許多大規(guī)模高精 技術(shù)設(shè)備 正在我國 廣 泛應(yīng)用 ，因此 ，對大型設(shè)備進行檢測、診斷、控制，是保證設(shè)備正常運行，充分發(fā)揮最大效益的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。 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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，以期為克服 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自身缺點做出菲薄貢獻，并為平流泵提供技術(shù)支撐 。 故障診斷技術(shù)的 研究現(xiàn)狀 簽于 故障診斷在國民經(jīng)濟中 的 舉足輕重的 作用，各國都將設(shè)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(chuàng)立了 機械故障預(yù)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(shù)的研究和開發(fā)。在旋轉(zhuǎn) 機械故障診斷方面，首推美國西屋公司 ，它于 1990年 完 成 了 網(wǎng)絡(luò)化的汽輪發(fā)電機組智能化故障診斷專家系統(tǒng)。英國在核發(fā)電、鋼鐵和電力 工業(yè)等方面都有提供診斷技術(shù)服務(wù) 的相應(yīng)機構(gòu) 。歐洲的一些國家也都在某些 方面具有特色或占領(lǐng)先地位，如瑞典的軸承監(jiān)測技術(shù)，挪威的船舶診斷技術(shù)，丹麥的振動診斷技術(shù)等等。 我國 故障診斷技術(shù)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(fā)展 ，隨后在各領(lǐng)域分別確定了設(shè)備診斷的目標、方向和試點單位。雖然我國 設(shè)備診斷技術(shù) 起步較晚，但發(fā)展速度還是比較 快 的 ，如西安交通大學的“大型旋轉(zhuǎn)機械計算機狀態(tài) 檢測第 1 章 緒論 2 與故障診斷系統(tǒng)”，哈爾濱工業(yè)大學的“機組振動微機監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)”，東北大學的“風機工作狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”等。目前，故障診斷技術(shù)在我國的化工、冶金、電力、鐵路等行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)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(quán)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(shù)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(shù)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(shù)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(fā)展起來 的，它需要建立被診斷對象的較為精確的數(shù)學模型，通常利用信號模型，如相關(guān)函數(shù)、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(nèi)容是統(tǒng)計分析、相關(guān)分析、頻譜分析、小波分析和模態(tài)分析等，其理論基礎(chǔ)是數(shù)理統(tǒng)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(chǔ)和較強的可實現(xiàn)性，因此在故障診斷領(lǐng)域占據(jù)重 要地位。 基于解析模型的方法 又可以分為參數(shù)估計方法、狀態(tài)估計方法和等價空間方法。 參數(shù)估計故障診斷方法的基本思想是把理論建模和參數(shù)辨識結(jié)合起來。當故障能由參數(shù)的顯著變化來描述時，可利用已有的參數(shù)估計方法來檢測故障信息，根據(jù)參數(shù)的估計值與正常值之間的偏差情況來判定系統(tǒng)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(shù)估計的首選方法。狀態(tài)估計方法的基本思想是：首先重構(gòu)被控過程的狀態(tài)，通過與可測變量比較 而 構(gòu)成殘差序列，再構(gòu)造適當?shù)哪Ｐ筒⒂媒y(tǒng)計檢驗法，從殘差序列中把故障檢測出來 。它 要求系統(tǒng)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(tài)估計。等價空間方法的實質(zhì)是把測量信息分類，得到最一致的冗余數(shù)據(jù)子集，用于系統(tǒng)的狀態(tài)估計，并識別出最不一致的冗余數(shù)據(jù)，即可能發(fā)生故障的數(shù)據(jù)。 2．基于信號處理的方法 這類方法不需要對象的準確數(shù)學模型，而直接利用信號模型，如相關(guān)函數(shù)，高階統(tǒng)計量，頻譜和自回歸滑動平均過程，以及現(xiàn)在熱門的小波分析技術(shù) 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(tǒng)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(yīng)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(quán)、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(xiàn)行為 的 特點及利用小波網(wǎng)絡(luò)進行系統(tǒng)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(tǒng)的定量數(shù)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(tǒng)領(lǐng)域 ， 是一種很有前途的方法?；谥R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(tǒng)方法、模式識 別方法、模糊推理方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。 其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yōu)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，有著巨大的應(yīng)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(shè)計、算法開發(fā)、建模仿真到實時實現(xiàn)的理想的集成環(huán)境。 MATLAB長于數(shù)值計算，能處理大量的數(shù)據(jù)，而且效率比較高。它的出現(xiàn)，不僅使科研和工程工作者克服了做大量的數(shù)學計算（包括矩陣計算）的困難，而且，它以豐富的函數(shù)庫使開發(fā)者省去了大量的重復(fù)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(nèi)涵豐富 ； 6．高效方便的矩陣和數(shù)組運算 ； 7．方便的繪圖功能 。 MATLAB 是一套強有力的計算機應(yīng)用軟件，該軟件自推向市場以來，經(jīng)過近二十年的不斷發(fā)展 與更新，現(xiàn)已成為國際公認的優(yōu)秀科技應(yīng)用軟件，加上其發(fā)展的過程中 融入 了 一些專業(yè)性的理論知識，從而出現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱（ Neural Network Toolbox）、圖形化的系統(tǒng)模型設(shè)計與仿真環(huán)境（ Simulink）等。 由于它 無需 定義 數(shù)組的維數(shù)，并給出矩陣函數(shù)、特殊矩陣專門的庫函數(shù)，使之在求解諸如信號處理、建模、系統(tǒng)識別、控制、 優(yōu)化等領(lǐng)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(nèi)容 本文 著重研究 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yè)中支撐劑評價實驗不可或缺的設(shè)備之一。 在該裝置中，平流泵是驅(qū)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(shù)，對信號 做 小波包降噪處理， 又 采用小波包分解與重構(gòu)技術(shù)，實現(xiàn)故障能量特征向量的提取。 然后 將 特征向量作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)得到設(shè)定 的不同輸出 。 最后 用 這個網(wǎng)絡(luò)來識別未知 的樣本，根據(jù)各樣本所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)的 BP算法難于確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和初始參數(shù)以及容易陷入極小值等缺陷，本文研究設(shè)計了 GA+BP算法。它是 用遺傳算法 首先 對 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 進行前期優(yōu)化，以確定網(wǎng)絡(luò) 的隱含層節(jié)點數(shù)及該結(jié)構(gòu)對應(yīng)的初始權(quán)值、閾值和學習速率，然后用得到 的 最優(yōu) 網(wǎng)絡(luò)對平流泵進行故障診斷， 以期 達到 較 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著 更 高 診斷 正確率 和 更優(yōu)訓練性能 等效果。 論文的組織結(jié)構(gòu) 論文的章節(jié)安排如下： 第 1 章 對 故障診斷的意義 ， 故障診斷技術(shù)的 研究現(xiàn)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(nèi)容 和 論文 的 組織結(jié)構(gòu)。 第 2 章 主要 介紹了本文用于故障診斷的數(shù)據(jù)的采集方法。 第 3章 在分析了小波函數(shù)的眾多性質(zhì)并參考工程經(jīng) 驗的基礎(chǔ)上，選擇了適于本文 信號 處理 的小波函數(shù)，并 用該函數(shù)對信號 做 小波包降 噪、小波包分解與重構(gòu)，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(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷工作打下基礎(chǔ)。 第 4章首先設(shè)計了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、 輸入、輸出 層的節(jié)點數(shù) 和 各層的激活函數(shù)， 以 隱含層節(jié)點數(shù)經(jīng)驗公式 為基礎(chǔ) ，用試測的 方法得到了隱含層節(jié)點數(shù)，并確定了網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值， 最后 將該 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于平流泵的 故障診斷 。 第 5章 研究設(shè)計了 GA+BP算法， 它是用 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 得到了網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點數(shù)以及該結(jié)構(gòu)對應(yīng)的最優(yōu)的權(quán)值、閾值 和網(wǎng)絡(luò)的學習速率 ，然后 將 GA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用于 平流泵的 故障診斷 。 第 6章 總結(jié)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(yè)中支撐劑評價實驗不可或缺的設(shè)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(jīng)過足夠的時間讓支撐劑達到半穩(wěn)定狀態(tài)），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(yōu)選和質(zhì)量控制，優(yōu)選出最佳導流能力的支撐劑 ； 3. 預(yù)測支撐劑在地層上覆壓力下的導流能力大小。 實驗方案設(shè)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(qū)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(tài)，及時發(fā)現(xiàn)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(gòu)成 CDLY20xx 長期導流能 力測試裝置是一個復(fù)雜的自動化系統(tǒng)， 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(tǒng)包括三個部分： 1. 注入系統(tǒng)：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(diào)且恒流輸出。 2. 數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng)：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(diào)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(shù)據(jù)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(huán)境中可靠安裝的工業(yè)級端子板 。 中國石油大學（華東）碩士學位論文 7 3. 出流系統(tǒng)：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