超等石化：流体机械浅近应用于石油机械类行业，对其进作事态监测、会诊难得具有紧要的实用价值。以旋转式流体机械的典型故障特征为对象，利用LabVIEW软件和MATLAB软件，联想了一套适用于旋转式流体机械的智能故障会诊系统。该系统除了具有常见旋转式流体机械故障会诊中的信号聚集与处理功能、动均衡东谈主机交互功能外，为了栽培系统的智能化水平，还联想了基于遗传算法优化的BP神经汇集智能故障识别系统。基于多功能转子实验台的测试肃除浮现开云体育，该会诊系统在旋转式流体机械故障问题会诊中，具有简易的故障识别率和准确率。上述筹商标明，该测试系统具有精度高、功能皆全、可移植性和拓展性强等特质，不错较好地适用于旋转式流体机械故障会诊科研执行使命。

要津词：旋转式流体机械 故障会诊 信号处理 LabVIEW MATLAB 东谈主工神经汇集

流体机械中的多样扶直都会产生多半反应运作事况的监测数据，其中好多都浮现出了雷同的故障特征。开采基于多样机械故障数据的快速、准确并具有高度泛化智商的通用步调已成为坚苦需要贬责的问题。

LabVIEW使用图形化剪辑谈话G编写设施，产生的设施是框图体式，愈加明晰直不雅，便于阅读【1】。当今，摄取LabVIEW编写的与故障会诊联系的系统主要蚁合于信号聚集与分析步调的栽培【2-4】和应用振动信号进行故障机理的分析【5-8】两方面，鲜关联于故障会诊系统的举座联想的筹商。

BP神经汇集是一种表面化大脑神经功能的信息处理系统，就是模拟东谈主脑的模子，具有很好的非线性拟合智商和空想算计智商【9-10】。将遗传算法、BP神经汇集与石油行业中典型的旋转式流体机械故障会诊问题相伙同，科学合理地联想了转子系统的智能故障会诊系统，贬责了油田中的大型旋转念械故障难以准确、及时会诊预警的问题，为大型旋转念械故障会诊及预警提供了一个灵验的步调，保险了油田坐蓐运载的踏实性，灵验镌汰了扶直管理的老本，栽培了坐蓐组织管贤人商。

1 总体联想

多功能转子实验台转子故障会诊系统如图1所示，同类型实验台不错收尾油膜涡动、分歧中、不屈衡等多种故障的模拟【11-12】。实验台包括硬件与软件两部分。硬件部分主要包括转子试验台、传感器和数据聚集卡。通过传感器和数据聚集卡收尾试验台信号的聚集后，参加软件部分。软件部分包括在线分析、离线分析、特征索求、神经汇集故障识别和东谈主机交互部分。聚集到的信号不错径直参加在线分析系统进行分析，同期不错及时保存。通过历史信号重载收尾离线分析，经过信号分析后不错得到故障的特征【13】，再通过BP神经汇集进行故障识别，判定故障所属的会诊肃除类别，此时，布尔信号灯亮，而况输出会诊肃除笔墨，终末通过东谈主机交互系统完成故障捣毁。同期将历史数据导入数据库，对汇集进行再进修，后头板得到更优的会诊汇集，极猛进程上栽培了转子系统故障识别的准确性和可靠性。

图1 多功能转子实验台转子故障会诊系统

1.1 数据聚集系统

聚集系统硬件部分主要包括位移传感器、光电转速传感器、数据聚集卡等。其中，位移传感器时代参数如表1所示。

表1 位移传感器时代参数

聚集系统通过造访动态链接数据库(DLL)来驱动数据聚集卡进愚弄命，包括翻开扶直、AD开动化、AD聚集、关闭扶直，不同设施之间按照发生的先后摄取层叠式国法结构。

1.2 数据分析系统

数据分析系统包括文献操作、数据聚集、信号分析、动均衡(东谈主机交互)系统、神经汇集中诊系统、匡助等6部分。

数据聚集部分主要通过树立聚集参数收尾多通谈参数信号在线的时期监测浮现以及转子轴心轨迹、转速、时域统计的及时浮现，前边板如图2所示。

图2 数据聚集部分前边板

信号分析部分主邀功能是对及时聚集或者重载信号进行更为详备的分析，主要包括滤波分析、相互关分析、谱分析和时频聚集分析，如图3所示。

图3 信号分析部分前边板

滤波分析主要摄取LabVIEW内置滤波器对含噪声信号进行预处理，滤波器针对不同的信号特征不错采用阶数可调的Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、反Chebyshev滤波器和卵形滤波器。滤波前振动信号如图4所示，其中纵坐标是位移参量。

图4 滤波前振动信号时域

相互关分析筹商的是景色之间是否存在某种依存关系，并针对有依存关系的景色探讨其联系标的及进程【14】。信号x(t)和y(t)相互关界说见式(1)。

Rxy(t)=x(τ)·y(τ+t)d(τ)

(1)

对式(1)进行闹翻化可得式(2)。

(2)

式中：hj——其时移量为j时信号x(t)和y(t)的联系进程，其中j=-(N-1)，

-(N-2)，…，-1，0，1，(M-2)，

(M-1)；

N——信号x(t)的样本数；

M——信号y(t)的样本数。

谱分析摄取快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,缩写为FFT)收尾时频调治，并进行联系的谱分析，包括幅值谱和相位谱。诡计过程如下【15】：

领先，由式(3)诡计得到信号的双边幅度谱。

(3)

式中：A(i)——双边幅值谱；

X(i)——信号的闹翻傅里叶变化；

W——信号中的点数。

其中 i=0，1，2，3，…，W-1

由式(4)将双边幅度谱调治为单边幅度谱：

(4)

式中：B(i)为单边幅值谱；⎣⎤为向下取整运算。单边幅值谱B(i)对应的幅值即为幅值谱，对应的相位即为相位谱。滤波后振动信号如图5所示，其中纵坐标是位移参量。

图5 滤波后振动信号时域

为了充分展示不同类型转子进活动均衡的步调，本系统治受动均衡中常用的影响悉数法编写了转子单平面动均衡、刚性转子双平面动均衡、挠性转子三平面动均衡东谈主机交互系统等，如图6所示。由影响悉数法诡计单平面动均衡肃除如表2所示。

表2 单平面动均衡肃除

图6 动均衡东谈主机交互系统部分前边板

2 智能会诊算法模块

2.1 基于遗传算法优化的BP神经汇集空洞

遗传算法优化BP神经汇集基本想路是将BP神经汇集视为遗传算法的观点函数，当BP神经汇集进修出现管理速率迟缓情况时，将BP神经汇集的各隐含层节点的阈值和权值看成遗传算法的输入信息【16】，进一步将它们编码生成染色体，运用遗传算法的遗传因子产生新的后代，看成BP算法的开动值，接着扩充BP算法进修汇集；重迭运行该操作，直至达到问题要求的弱点精度【17】。遗传算法优化BP神经汇集的过程包括：BP汇集结构委果定、遗传算法优化BP神经汇集的权值和阈值以及BP神经汇集算计3个部分，如图7所示【18】。

图7 遗传算法优化BP神经汇集历程

遗传算法中的观点函数可正可负，而合乎度函数耐久瑕瑜负的，因为需要在观点函数和合乎度函数之间作念相应的数学变换，即偶然求最大值，偶然求最小值，其变换关系为：

(5)

式中：Cmin是一个可任取的极小的数。

遗传算法中处理的基本结构为个体，个体的麇集为种群，个体包含的基因数为S个，各层神经元的数量远离为l、m、n。基因个数公式为：

S=l×m+m+m×n+n

(6)

合乎度是判断观点个体优劣的紧要筹商，合乎度函数的选取是遗传算法管理的要津要素【19】。合乎度值与均方弱点成反比，其诡计公式为：

(7)

式中：ti——输出层第i个节点的守望输出；

ai——输出层第i个节点的骨子输出。

遗传算法需要对种群中的整个个体进行采用排序，以此为概率进行采用参加下一代，采用排序公式为：

(8)

式中：p——合乎度比例；

G——种群鸿沟。

2.2 实验与分析

通过位移传感器得到归拢扶直在不同时代点及不同运行形状下的运作事态数据组。针对机械故障联系各项参数属性远离进行数据预处理，并将处理后的振动位移信号进行快速傅里叶变换(FFT)，得到故障频率特征。数据预处理内容包括数据迁徙、数据筛选、数据组合、数据补全、数据去噪。此过程不错灵验地贬责信号中的环境及噪声打扰，而况与闹翻傅里叶变换(DFT)比拟，不错显贵减少运算量，使有限位运算所导致的存储要乞降诡计弱点都可在有限的字长下收尾。随后，参加智能会诊神经汇集模块远离输入BP神经汇集。

在本智能会诊系统中，索求转子不屈衡、转子分歧中庸油膜涡动3种故障，将0.5f(f为基频)、1.0f、2.0f、3.0f、4.0f和5.0f等6个不同频段的频率特征看成特征参数，进修东谈主工神经汇集，具体特征值如表3所示【20】。

表3 转子故障原因与频率特征的关系

遗传算法的进化代数termgen树立为20次，字据样本大小取开动种群鸿沟为30，交叉概率为0.6，变异概率为0.05。使用遗传算法后的合乎度值进化弧线见图8。由图8可知，进化的代数越大，个体的合乎度值越小。本文对合乎度值求倒数，越优的个体合乎度值越小。遗传算法的种群个体远离在第1代、第6代、第7代、第8代、第14代和第17代逃离了局部最优解，进行了全局寻优，从第18代动手弧线不再不绝发生变化，得到全局最优解，合乎度值随进化代数的变化如图8所示。

图8 合乎度值随进化代数的变化

基于遗传算法优化的BP神经汇集结构为三层节点，远离为输入层节点、隐含层节点和输出层节点。字据6个特征参数和3种故障体式，确定隐藏层神经元数量为4，故本系统治受6-4-3结构。其中输出层为3个神经单位，使用二值型数据(0，0，1)、(0，1，0)、(1，0，0)远离默示转子不屈衡、转子分歧中庸油膜涡动3种故障。对输入和输出的数据进行归一化处理，经算法算计后，再进行反归一化处理。汇集输入数据2 300组，其中2 000 组为进修数据，其余300组为测试数据。

汇集优化及进修罢了以后，利用测试数据对进修好的汇集模子进行测试。在测试蚁合立时抽取每种工况3个巡视样本，文中以为从属度跳跃0.90即可判定故障存在。表4为所摄取的模子样本数据，表5为测试该模子所得到的会诊肃除。由表5均分析肃除不错看出，进修后的模子精确可用【20】。

表4 模子样本数据

表5 模子会诊肃除

以会诊后果最佳的油膜涡动故障为例，画图了样本弱点率弧线，经过进修后的算计弱点率如图9所示。由图9可见，模子算计总体精度跳跃0.95，流露该系统具有较高的可靠性和准确性，可用于现场骨子故障算计与会诊【21】。

图9 油膜涡动的样本弱点率

3 案例分析

转子不屈衡是旋转念械主要的激振源。现场动均衡是指转子使命条目下的动均衡时代，常用于机械难得和调试现场，但其关于操作主谈主员的时代水平要求较高【22】。以转子不屈衡故障为例对该神经汇集智能会诊系统进行测试。

领先提前调理转子试验台处于某一特定的故障条目下骨子采纳信号，测得的骨子使命转速为2 161.57 r/min，然后摄取前述不同的信号处理步调进行在线与离线的处理，得到振动信号的特征。其中，离线信号处理是指将聚集得到的数据及时储存到Microsoft office excel中，运用历史保存的信号大数据对神经汇集进行愈加充分的进修。

图10给出了不屈衡信号测试系统实频繁域分析前边板。由图10可见，在水慈详竖直标的振动均为正弦波性，转子涡动呈现出卵形轨迹。

图10 不屈衡信号测试系统实频繁域分析前边板

图11给出的FFT肃除浮现，谐波能量蚁合于基频振动，不错看出36、72、108和144 Hz近邻都出现了峰值，此4处的频率与转子系统故障特征的基频、两倍频、三倍频以及四倍频相配接近。振动时的时域波形雷同于正弦波，频谱图中，谐波能量蚁合于基频，出现较小的高次谐波，通盘频谱呈现所谓的“纵树形”，由传统故障会诊常识分析，该故障为转子不屈衡故障【23-24】。点击参加基于遗传算法优化的BP神经汇集智能会诊模块，经该模块判断，转子系统应出现转子不屈衡故障，此时，系统中的转子不屈衡布尔信号灯亮，而况左侧故障原因图框中输出笔墨“转子不屈衡”，如图12所示。此论断与表面分析相符，流露系统功能正常可用。

图11 不屈衡信号频域分析统计

图12 神经汇集分析部分前边板

同期，对不屈衡、分歧中、油膜涡动等不同故障的故障信号远离进行实验。经过屡次实验和对比，该系统不错较为准确地聚集故障信号和故障景色点，勾矫健验分析出的肃除也较为空想，流露本文联想的会诊系统具有一定的可靠性。

4 结语

基于LabVIEW软件和MATLAB软件，联想了一套适用于旋转式流体机械的智能故障会诊系统。该系统包括常见旋转念械故障会诊中的信号聚集与处理系统、动均衡东谈主机交互系统、神经汇集故障识别与算计系统。

功能皆全的信号聚集与处理系统鄙俚充分索求信号特征，动均衡交互系统具有较强的实用性，遗传算法优化后的BP神经汇集极地面栽培了会诊肃除的准确性和可靠性。该故障会诊系统具有较高的故障识别率和准确率，不错灵验会诊出旋转念械的故障类型，并具有高度的泛化智商。

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