基于MOHS-SVM算法的离心泵转子疲劳寿命评估研究

2021-08-06钱素娟赵浩张伟

化工设备与管道 2021年2期

钱素娟，赵浩，张伟

（1. 郑州财经学院信息工程学院，郑州 450000；2. 陕西镇安抽水蓄能有限公司，西安 710000；3. 河南理工大学机械与动力工程学院，郑州 450000）

离心泵属于一项重要的工业动力设备，被广泛应用于排水管道等领域中[1-2]。为降低离心泵故障发生概率，需深入分析转子退化状态与相关影响因素，从而提前检测出转子在早期阶段的故障问题，由此实现对转子进行及时维修的功能[3-5]。目前大部分研究人员在提取转子特征方面开展的研究内容基本都是相关特征参数提取，并且都是采用传统模式的信号处理方法，同时存在较多冗余特征，但并不能构建得到理想的特征空间[6-7]。SVM 是根据最小结构风险建立的统计学习方法，被广泛应用于评价机械设备疲劳寿命领域。由于SVM 模型参数通常是参照经验值进行设置，并不能获得理想的模型参数，因此会引起模型DI 曲线发生性能的明显改变[8-9]。

考虑到构建有效特征空间时面临难度过大的情况，需对特征提取方法进行优化处理[10-11]。其中，堆叠稀疏自编码器（SSAE）因具备优异特征提取性能，可以实现对原始数据的更高效表征，本研究选择该方法进行特征提取。对于不能建立最优模型参数以及无法对转子早期退化进行准确检测的情况，此时需构建新的优化算法来适应SVM 模型，从而实现对各项参数的自动优化分析，根据不同曲线的差异性来准确分辨转子的正常与故障状态，保证高效检测出转子初期故障。多目标与声搜索算法（MOHS）[12]能够有效避免出现局部最优的结果，并且具备很强的全局搜索性能。因此本文选择MOHS 优化SVM 模型参数，有效克服因人为方式进行参数选择而存在的盲目性。

本文在研究转子的退化性能模型时，利用SSAE方法获取特征集中的深层次特征并形成对应特征向量。通过MOHS 优化SVM 参数，构建最优化评价模型。

1 转子特征提取

1. 1 多目标和声搜索优化

本文选择惩罚函数C与高斯和函数σ组成决策变量，通过MOHS 完成优化过程，之后利用最佳C与σ使SVM 模型获得最优DI 曲线[13]。MOHS 属于一种来自音乐创作过程形成的智能优化算法，从图1可以看到本文采用的MOHS-SVM 流程。

图1 MOHS-SVM 流程示意图Fig.1 Schematic diagram of MOHS-SVM process

SVM 优化过程如下：

首先，以C、σ构建得到决策变量，将其表示成x= {x1，x2} ，接着设定和声记忆库HMS、调节频宽bw、和声记忆库候选概率HMCR 以及基音调整概率PARR，选择退化指标DI 曲线趋势corr 与单调性mon 作为优化目标函数。

第2 步，初始化和声记忆库HM，HM 的计算式如下：

第3 步，经过HMS 次即兴创作生成HMS 个新和声向量，得到新和声记忆库HMnew，下式是新解生成表达式：

第4 步，分别计算新老和声记忆库内各个解的适应度函数，由此得到HMS 最优解。

最后，重新跳转到第3 步与第4 步，总共迭代NI 次。

1.2 疲劳寿命指标评价准则

本文从转子振动测试数据中提取得到各项特征参数，包括均方根、偏度、峰峰值、平均绝对振幅、方根幅值等，并对振动信号进行经验模态分解生成前6 个IMF 分量，将以上各项时域特征与分量一起组成转子信号原始特征集。

考虑到转子在实际使用阶段，其性能会发生持续退化现象，并且该过程存在无法逆转的特征，因此良好的转子疲劳寿命指标DI 曲线需满足显著的单调变化规律。为实现对DI 性能的定量评价，本研究采用趋势性corr 与单调性mon 二个指标进行评价。其中，corr 用于评价DI 退化趋势跟运行时间相关程度，mon 用于评价DI 发生单调递增或递减的变化趋势，对应的计算式如下：

式中K——DI 时间序列长度；

H——DI 均值；

hk——k时刻下的DI 值；

T——采样点编号均值；

tk——第k个采样点对应的编号；

dH——DI 曲线某点的差分值。

1.3 疲劳寿命评估流程

图2 给出了评价转子疲劳寿命的具体流程。根据1.2 节的处理方式提取转子全生命周期中在振动过程中产生的各项加速信号特征[14-15]。进行SSAE 训练时通过无监督的方式完成，对原始特征集数据进行处理并从中获取深层次特征参数组成对应的特征向量。其中，训练样本都是转子在初期阶段产生的无故障特征向量，利用这些样本数据训练单值SVM模型，设定目标函数为corr 与mon。为了建立最优化的SVM 模型，还需要以MOHS 完成C、σ二个参数的优化。根据样本测试结果将生命周期特征输入SVM 模型内。

图2 转子疲劳寿命评估流程Fig.2 Rotor fatigue life assessment process

2 结果与讨论

2. 1 实验方案

为避免受到异常噪声点因素的影响，本文将早期故障的判断条件设置为DI 值出现连续5 个采样点都比单值SVM 模型R 更大的状态。

图3 是转子退化性能测试所使用的装置结构，为主轴安装了4 个双列转子，同时为各转子配备了灵敏度很高的石英ICP 加速度计，交流电机保持2 000 r/min 的固定转速，控制各转子径向载荷为30 kN。利用NIDAQ6062E 数据采集卡获取转子产生的振动信号，采样时间1s。得到的转子参数中共包含3 个数据集。结果发现，持续运行160 天时由于发生明显的外圈故障而造成转子失效的结果，共采集了900 组测试数据。

图3 转子疲劳寿命实验平台Fig.3 Experimental platform for rotor fatigue life

2.2 结果验证

收集转子1 的全生命周期参数，再从中提取出特征参数，根据转子在振动阶段产生的信号时域特征，经过信号处理与模态分解得到各IMF 分量的能量数据，构建了由18 个特征数据组成的数据集。通过归一化方法完成特征集数据的处理，接着利用SSAE 构建初始特征。图4 是由三个特征向量构成的时域图。根据图4 可知，3 个特征在初始阶段保持稳定状态，进入中后期阶段时发生了单调递增的变化过程，此时转子已经发生了较大程度的退化，根据该参数评价转子的疲劳寿命状态。

图4 最终选取的3 个特征向量时域图Fig.4 Time domain diagram of the three feature vectors finally selected

图5 是算法经过1 000 次迭代而获得的ParetoFront。结果显示，在较大的mon 条件下，corr较小。对应最优解集来说，corr 只发生小幅变化，mon 则发生了较大变化，经综合分析，本文设定最优解为mon= 0.496 4、corr= 0.865 2。此时，C= 19.2，σ= 0.72。采用上述参数进行模型进行训练，根据DI曲线判断转子的疲劳寿命程度。为生成更平滑的DI曲线，设定窗口等于8，再利用归一化方法完成DI曲线的平滑处理。

图5 ParetoFront 图Fig.5 ParetoFront figure

为了对本文算法优势进行验证，对DI 曲线设置了合适的经验参数，在MOHS 优化前以SSAE 方法从中提取出特征参数。图6～7 给出了以三种方法生成的DI 图。

图6 DI 曲线Fig.6 DI curve

根据图6 可知，采用本文方法计算获得的DI 值，转子最初运行阶段的前500 个样本始终接近0，并且比初期故障阈值更小。之后样本DI 值表现为逐渐上升的变化趋势，最终超过了设定阈值，根据该结果可以认为转子中产生了初始故障问题；DI 参数在第701 个样本的时候呈现迅速上升现象，此时转子出现了更严重的故障，性能发生了严重退化；到800 样本时，DI 值开始减小，从总体上看呈现持续上升的变化规律；样本增加到965 时，DI 发生了迅速增大，引起转子失效现象。

根据图7 可知，未进行MOHS 优化的SVM模型形成了与图6 基本一致的DI 曲线，最后在第639 个样本出现了早期故障，与本文算法相比晚了1 080 min，当故障点磨平时，DI 值发生了明显下降，甚至达到了与阈值相近的水平，与图7 相比单调性也更差。因此，采用MOHS 优化的模型参数获得了比手动设置方法更优效果。根据以上模型优化结果可知，SSAE 可以满足对原始特征集初始故障敏感特征提取的要求。