徐逍帆 葛強(qiáng)

摘要：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可用于數(shù)據(jù)的運(yùn)算分類及預(yù)測，在故障診斷分析方面應(yīng)用廣泛。全貫流電機(jī)泵特點(diǎn)是電機(jī)的轉(zhuǎn)子代替了水泵的葉輪外殼，電機(jī)泵的電機(jī)故障特點(diǎn)比普通電機(jī)多且復(fù)雜。目前，全貫流泵故障診斷的研究較少，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對電機(jī)故障診斷分析的研究應(yīng)用成熟。運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法嘗試對全貫流泵可能存在的故障進(jìn)行模擬診斷分析與研究，得到了較好的效果。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);全貫流泵;故障診斷

中圖分類號：TP183? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-957X（2021）02-0139-02

0? 引言

在機(jī)電一體化程度越來越高和人工智能迅速發(fā)展的今天，全貫流泵作為新型電機(jī)泵在故障檢測這方面目前還是空白，本文主要是通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來進(jìn)行全貫流電機(jī)泵的故障分析檢測及預(yù)測。因?yàn)槿鄙俅罅康娜灹鞅玫墓收显囼?yàn)數(shù)據(jù)和仿真模擬數(shù)據(jù)，本文通過參考貫流泵和潛水泵的故障，對全貫流泵的故障進(jìn)行預(yù)測分析，得出故障頻率特性，再通過運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出故障分析檢測及預(yù)測。

1? 概述

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1-3]應(yīng)用比較廣泛。BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、中間層（或隱層）和輸出層組成。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)流程比較特殊。以下為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流程：首先初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，然后根據(jù)輸入層和中間層的計(jì)算輸出信號，用輸出的信號與期望值相比較，如果誤差滿足設(shè)定的范圍內(nèi)，則學(xué)習(xí)結(jié)束;否則學(xué)習(xí)修正權(quán)值，再次進(jìn)入迭代學(xué)習(xí)過程，直到誤差在設(shè)定的范圍內(nèi)或者迭代次數(shù)結(jié)束，學(xué)習(xí)結(jié)束。

1.2 全貫流泵簡介

全貫流泵（Entirely Tubular Pump）全稱全貫流潛水電泵，又叫濕定子潛水貫流泵，是現(xiàn)代一種新型電機(jī)一體化產(chǎn)品[4]，是潛水電機(jī)與貫流泵兩種技術(shù)的融合，其原理是電機(jī)的轉(zhuǎn)子代替了水泵的葉輪外殼，水泵葉片安裝在電機(jī)轉(zhuǎn)子內(nèi)腔，使電機(jī)與泵站融為一體，沒有葉頂間隙，水泵的無效部分進(jìn)而轉(zhuǎn)變成為有效部分，既延續(xù)了潛水電泵組裝便捷、組建經(jīng)費(fèi)少、噪音小散熱優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)[5]，又增添了全貫流泵通道流暢、裝置效率高的特點(diǎn)[6]。

1.3 故障診斷

故障診斷是一種了解和掌握機(jī)器在運(yùn)行過程中的狀態(tài)，確定其整體或局部正?；虍惓?，早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因，并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢的技術(shù)[7-8]。要對系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，首先必須對其進(jìn)行檢測，在發(fā)生系統(tǒng)故障時(shí)，對故障類型、故障部位及原因進(jìn)行診斷，最終給出解決方案，實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)。

基于傳統(tǒng)的故障診斷理論對于現(xiàn)代大型的機(jī)械化設(shè)備表現(xiàn)出了很大的局限性[8]，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論就適時(shí)的出現(xiàn)了，近年來在故障診斷技術(shù)中的應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)而深入地研究，類似水泵電機(jī)這樣的機(jī)械設(shè)備主要的故障診斷思路是先測量機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行工作時(shí)或相對靜態(tài)條件下的狀態(tài)信息，然后對所測得的信號信息進(jìn)行處理與分析，并結(jié)合診斷對象的歷史故障情況，來定量識別設(shè)備及其零部件當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，并事先判斷出相關(guān)異常情況、預(yù)測其未來技術(shù)狀態(tài)，從而確定必要對策。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在故障診斷領(lǐng)域顯示出了相當(dāng)大的應(yīng)用潛力，是近來的熱點(diǎn)方向，本文即采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對電機(jī)故障進(jìn)行分析及預(yù)測。

2? 全貫流泵故障分析

2.1 故障診斷機(jī)理

水泵電機(jī)故障診斷的最主要是找出發(fā)生不同故障時(shí)的各個(gè)故障所表現(xiàn)的不同特征，但要找出這些特征，就要分析水泵電機(jī)故障的產(chǎn)生機(jī)理。

本文主要采用頻譜分析法，即每種故障有其對應(yīng)的特征頻率。據(jù)此確定機(jī)器的故障性質(zhì)和嚴(yán)重程度。但從目前的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)來看，全貫流泵作為一種新型的電機(jī)泵，因?yàn)槿鄙俅罅康膶?shí)際與模擬故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)，所以通過參考貫流泵和潛水泵兩種電機(jī)泵的故障特點(diǎn)，結(jié)合兩者裝置結(jié)構(gòu)、運(yùn)行工況上的特點(diǎn)，對全貫流泵的故障進(jìn)行預(yù)測分析，得出故障頻率特性。

2.2 故障診斷分析

通過大量文獻(xiàn)[9-16]得出，全貫流潛水泵的電機(jī)本體屬于三相異步電機(jī)，可參照異步電機(jī)的可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行預(yù)測分析，轉(zhuǎn)子斷條即葉片損壞故障、轉(zhuǎn)子偏心故障、定子繞組匝間短路故障、軸承震動(dòng)故障及其他綜合故障。但全貫流泵又不同于三相異步電機(jī)，其整體為泵裝置，要考慮前后導(dǎo)葉受損情況，所以前后導(dǎo)葉也是其中一個(gè)故障點(diǎn)，因此加了導(dǎo)葉損壞故障。

故擬定設(shè)置六種故障原因，其中葉片損壞和前后導(dǎo)葉損壞嚴(yán)重程度也會影響電機(jī)故障頻率，又可以分為輕微和嚴(yán)重，還有泵裝置本體正常的工作狀態(tài)，故有九種頻率特征：葉片受損（輕微）—f1;葉片受損（嚴(yán)重）—f2;前后導(dǎo)葉受損（輕微）—f3;前后導(dǎo)葉受損（嚴(yán)重）—f4;匝間短路故障—f5;氣隙偏心故障—f6;軸承震動(dòng)故障—f7;其他綜合故障—f8;正常—f9。

3? BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

這里選取2700組數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，2400組作訓(xùn)練集，300組作測試集。訓(xùn)練方法為梯度下降法，訓(xùn)練函數(shù)為traingd，最大訓(xùn)練次數(shù)為100次，訓(xùn)練要求精度為0，學(xué)習(xí)率為0.1，最大失敗次數(shù)為5，最小梯度要求為1e-10，Mu初始值為0.001，Mu最大值為1e10。因?yàn)楸敬斡?xùn)練選取一個(gè)故障頻率檢測點(diǎn)和其定位點(diǎn)（f，N），所以選擇的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)是2，輸出有九種結(jié)果，所以選擇的輸出層節(jié)點(diǎn)是9，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式：

其中：h為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目，m為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)目，n為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)目，a為1～10之間的調(diào)節(jié)常數(shù)。

這里，m取值為2，n取值為9，a在6～7之間選擇，所以這里隱含層數(shù)選擇的是10層。目標(biāo)樣本輸出為一個(gè)9×9的單位矩陣。

3.2 算法結(jié)果

將數(shù)據(jù)帶入MATLAB中進(jìn)行模擬仿真，得出圖1結(jié)果。

由圖1可以看出，這次的訓(xùn)練次數(shù)為58次，只用時(shí)1秒，在第52次訓(xùn)練時(shí)達(dá)到最好的誤差精度4.4501e-4，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就完成了對2700組目標(biāo)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，得到的實(shí)際測試樣本與預(yù)測樣本接近，預(yù)測精度較高，得到了較好的結(jié)果。但由于選取數(shù)據(jù)的數(shù)量級較小，所以選取的典型性較弱，區(qū)分度較低。

4? 結(jié)論

通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出全貫流泵的故障診斷分析的方法，快速便捷，可以適應(yīng)大量故障數(shù)據(jù)的篩選和處理，為以后研究全貫流泵故障診斷分析提供了思路。

但也可以看出本文在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的程序編寫和數(shù)據(jù)典型性的選取上還存在缺陷，還需要進(jìn)一步修改調(diào)試程序，獲取大量有效數(shù)據(jù)。因?yàn)锽P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身也具有學(xué)習(xí)效率低、收斂速度慢、易陷入局部極小值的狀態(tài)，所以可以選擇精度更高，訓(xùn)練效果更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

本次試驗(yàn)，如果有實(shí)際電機(jī)泵實(shí)驗(yàn)和ANSYS有限元仿真作為支撐，所獲得的數(shù)據(jù)更多，數(shù)據(jù)更具有典型性，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果將越好，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)泵故障診斷在工業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)實(shí)踐中的更具有研究意義。

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