秦小剛，于邦廷，賈津耀，王文祥，徐正海

(中海油研究總院有限責(zé)任公司，北京 100010)

0 引言

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，海洋石油的智能油田建設(shè)推進(jìn)設(shè)備完整性管理及數(shù)字化服務(wù)能力的提升，對動設(shè)備開展智能化狀態(tài)監(jiān)測是其重要的組成部分。通過對設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測，實現(xiàn)從事后維修變?yōu)闋顟B(tài)維修和預(yù)知性維修轉(zhuǎn)變，是減少海洋石油設(shè)備故障和降低設(shè)備維修費用的重要途徑[1]。目前的海洋石油平臺擁有眾多關(guān)鍵機(jī)泵，如注水泵、外輸泵等。這都是油氣生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵機(jī)組，其安全可靠運行對于海上油氣正常生產(chǎn)有著重要影響。因此，本文針對海洋石油關(guān)鍵機(jī)泵建立在線監(jiān)測系統(tǒng)，并開展基于數(shù)學(xué)模型的智能預(yù)警技術(shù)研究。

1 在線監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

海洋石油關(guān)鍵機(jī)泵多為電機(jī)-多級離心泵機(jī)組，某海洋石油平臺注水泵技術(shù)參數(shù)如表1所示。基于振動頻譜分析法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)是旋轉(zhuǎn)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷最常用、最有效的方法，已成為目前狀態(tài)監(jiān)測與診斷最為常用的一項專業(yè)技術(shù)手段[2-4]。由于動設(shè)備的絕大多數(shù)機(jī)械故障，都與關(guān)鍵支撐部件有著直接或間接的關(guān)系，因此將振動加速度傳感器布置在海洋油田關(guān)鍵機(jī)泵的軸承座位置上。

表1 某平臺注水泵機(jī)組簡要技術(shù)參數(shù)表

為了更好地收集設(shè)備狀態(tài)信息，除了用振動加速度傳感器原始信號進(jìn)行采集外，還將機(jī)組現(xiàn)場控制盤的參數(shù)通過modulbus協(xié)議接入至在線監(jiān)測系統(tǒng)，豐富狀態(tài)信息。平臺現(xiàn)場中控室或配電間安裝現(xiàn)場級的級服務(wù)器和數(shù)采器，對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲、處理、壓縮、通信，并通過海油內(nèi)網(wǎng)辦公網(wǎng)絡(luò)傳輸至陸地遠(yuǎn)程診斷中心。海洋石油機(jī)泵在線監(jiān)測系統(tǒng)概貌圖如圖1所示。

圖1 機(jī)泵在線監(jiān)測系統(tǒng)

2 智能預(yù)警診斷技術(shù)研究

目前，在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測智能化水平的提升上，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化診斷技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用已取得較為可觀的成果[5-6]?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障識別和知識規(guī)則模型的主體思路一致，知識規(guī)則模型是模仿診斷專家，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模仿人類大腦信息傳遞的方式。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中心思想就是利用神經(jīng)單元實現(xiàn)線性函數(shù)的求解，層與層之間利用激勵函數(shù)對線性解進(jìn)行非線性化處理，并依據(jù)非線性化解模仿人類細(xì)胞的興奮和抑制行為，實現(xiàn)信息的傳遞，并根據(jù)最終的信息輸出得到結(jié)果。圖2為四層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

式(1)、式(2)是層中計算的線性方式，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞的興奮和抑制是非線性的，類似于細(xì)胞動作，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每一節(jié)點的輸出，可以利用激勵函數(shù)進(jìn)行非線性化處理，非線性化后隱含層的輸出可由式(3)計算。

(1)

(2)

(3)

其中f( )為激勵函數(shù)。

網(wǎng)絡(luò)第三層為輸出層，輸出層中和隱含層運算唯一不同的是，不進(jìn)行非線性化處理，最終結(jié)果直接代數(shù)相加，得出預(yù)測結(jié)果，其輸入量為隱含層的輸出量，見式(4)。

(4)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)的正向傳遞過程，權(quán)重系數(shù)信息反向傳遞更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重系數(shù)，直至達(dá)到網(wǎng)絡(luò)設(shè)定的預(yù)測精度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是最小化實際值與預(yù)測值之間的誤差，如式(5)所示。運用梯度下降算法調(diào)整權(quán)重系數(shù)，實現(xiàn)誤差信息的反向傳輸。權(quán)重系數(shù)的更新可由式(6)計算得到。通過偏差對權(quán)重系數(shù)的導(dǎo)數(shù)，更新各層權(quán)重系數(shù)，權(quán)重系數(shù)傳遞如式(7)所示。

(5)

w′i=wi-η·Δwi=wi-η·η·δi·xi

(6)

(7)

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出和理論標(biāo)簽，計算輸出層的誤差項。隱含層模仿人類思考方式，層數(shù)越多意味著考慮問題越全面。隱含層權(quán)重系數(shù)的更新，可以理解為思維的倒推，誤差項是由下一層的誤差項反向計算出來的，誤差項的更新見式(8)。

δi=wi+1·δi+1·fi′ (·)

(8)

式中：δi代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第i層誤差項；fi′ (·)為第i層激勵函數(shù)的導(dǎo)數(shù)；wi+1、δi分別代表第i層與第i+1層的連接權(quán)重系數(shù)和第i+1層誤差項。因此求解隱含層權(quán)重時，式(8)變?yōu)槭?9)。不同的激勵函數(shù)求導(dǎo)結(jié)果不同，輸出層激勵函數(shù)為線性函數(shù)，其求導(dǎo)結(jié)果如式(10)所示，輸出層的權(quán)系數(shù)更新如式(11)所示。雙曲正切激勵函數(shù)能夠形象地描述細(xì)胞間的興奮和抑制動作，其求導(dǎo)結(jié)果如式(12)所示，隱含層的權(quán)系數(shù)更新如式(13)所示。通過上述循環(huán)，實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)重系數(shù)的更新，從而使預(yù)測值達(dá)到規(guī)定的誤差限。式(12)、式(13)為輸入層輸出，即隱含層的輸入。

Δwi=δi·xi=wi+1·δi+1·fi′ (·)·xi

(9)

(10)

w′3=w3-η·Δw3=w3-η·δ3·a′2=w3+

η·(t3-f(w3a′2))·a′2

(11)

(12)

(13)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過線性計算，使非線性的激勵函數(shù)非線性化處理轉(zhuǎn)換為線性輸出。根據(jù)實際輸出和理想輸出之間的誤差，修改權(quán)重系數(shù)，從而達(dá)到分類和回歸預(yù)測。因此可利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)設(shè)備運行工況，實現(xiàn)工況識別，利用學(xué)習(xí)好的模型確定設(shè)備實時運行工況。

3 實驗測試與應(yīng)用

通過設(shè)計實驗，采集雙轉(zhuǎn)子實驗臺轉(zhuǎn)速，驗證工況識別方法。實驗臺為雙轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)由接近開關(guān)測取，試驗臺如圖3所示。采集1#軸和2#軸轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，按照不同運行轉(zhuǎn)速工況建立標(biāo)簽庫，根據(jù)標(biāo)簽庫自動為訓(xùn)練數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽。表2所示為實驗數(shù)據(jù)的設(shè)計轉(zhuǎn)速，由于變頻器控制誤差，實測轉(zhuǎn)速與給定轉(zhuǎn)速存在一定偏差。

圖3 試驗臺

表2 實驗數(shù)據(jù)的設(shè)計轉(zhuǎn)速 單位：r/min

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置為一層輸出層和兩層隱含層。其中設(shè)置隱含層激勵函數(shù)為tansig，輸出激勵為線性，迭代步數(shù)為500步。訓(xùn)練在160步時達(dá)到了設(shè)定的誤差限，且誤差保持平穩(wěn)，梯度下降很慢。由圖4可以看出，訓(xùn)練樣本、交叉驗證樣本、測試樣本以及整個樣本的分類性能均達(dá)到最優(yōu)。

圖4 訓(xùn)練結(jié)果

選擇任意實驗工況，測試訓(xùn)練工況識別模型，表3所示為測試數(shù)據(jù)。圖5(a)所示為測試數(shù)據(jù)變化趨勢，對應(yīng)的理論標(biāo)簽如表3所示，圖5(b)所示為網(wǎng)絡(luò)識別輸出標(biāo)簽。由表3中各實驗工況下最大識別誤差，可以說明網(wǎng)絡(luò)能夠正確匹配實驗工況。

表3 測試工況轉(zhuǎn)速表

圖5 網(wǎng)絡(luò)測試輸出標(biāo)簽

根據(jù)以上設(shè)計與實驗測試，采用程序語言并將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能預(yù)警診斷算法植入海洋石油機(jī)泵在線監(jiān)測系統(tǒng)，開發(fā)出基于數(shù)學(xué)模型的海洋石油機(jī)泵智能診斷系統(tǒng)。通過實際應(yīng)用測試，海洋石油機(jī)泵智能診斷系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對關(guān)鍵機(jī)泵的在線監(jiān)測和及時智能預(yù)警診斷，達(dá)到設(shè)計要求。

4 結(jié)語

針對海洋石油機(jī)泵結(jié)構(gòu)特點，應(yīng)用監(jiān)測技術(shù)，搭建出關(guān)鍵機(jī)泵在線監(jiān)測系統(tǒng)，采用相對成熟的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化預(yù)警診斷技術(shù)，設(shè)計智能預(yù)警診斷核心算法，與海洋石油設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行融合，搭建基于在線監(jiān)測和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海洋石油關(guān)鍵機(jī)泵智能診斷系統(tǒng)。現(xiàn)場應(yīng)用表明，海洋石油關(guān)鍵機(jī)泵的智能診斷系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)有效的智能預(yù)警診斷。