基于多特征融合的MLP压裂泵单向阀故障诊断研究*

2021-10-27潘灵永

机电工程 2021年10期

潘灵永

(中石化四机石油机械有限公司,湖北荆州 434000)

0 引言

压裂泵是油气田开发压裂装备的“心脏”,由于其工作压力大、工作介质含砂石等因素,造成压裂泵的单向阀工作寿命相对较短,且不稳定,给设备的安全运行造成影响。

目前,人工检泵成为保障该类设备安全运行的必要手段[1]。而据不完全统计,人工检泵有效率不超过60%,存在人力资源浪费和设备运行安全难以保证等问题。若不能及时排查出故障,会进一步导致其阀座损坏,甚至泵体本身损坏[2]。因此,针对压裂泵单向阀的故障诊断具有重要意义。

目前,针对页岩气开采中使用的压裂泵单向阀,对其进行故障诊断的研究仍然处于探索阶段。与常规旋转机械设备故障诊断相似,对单向阀进行故障诊断的基本原理仍是根据机械设备振动、功率、声音等信息,以此来分析设备的健康状况[3]。

国内针对高压隔膜泵的单向阀故障诊断相关研究较多。熊鹏博等人[4]提出了一种基于多时域特征与SVM的单向阀故障诊断方法,但需要人工挑选特征,且其采用的模型为浅层模型。吴漫等人[5]提出了基于VMD-SVD的单向阀微弱故障诊断方法,但是其特征的提取过程比较复杂,且要依赖于专家的经验。

随着计算机技术的快速发展,深度学习技术的应用不断深化,其在图像识别和语音处理领域展现了强大的自学习能力[6],许多学者开始将深度学习技术应用到机械故障诊断领域。

文龙等人[7]将滚动轴承原始振动数据输入卷积神经网络模型进行了轴承故障诊断,获得了良好的效果。梁杰等人[8]采用多段特征融合输入深度信念网络的方法,实现了对滚动轴承的故障诊断。TAMILSELVAN P等人[9]第一次把DBN应用到了飞机发动机的故障诊断领域。冯雪等人[10]利用双卷积神经网络并行模型对滚动轴承进行了故障特征提取,最终取得了很好的诊断结果。罗继辉等人[11]将S变换和深度置信网络结合应用于复式高压隔膜泵单向阀故障诊断,取得了良好的效果,但是其特征提取以及深度学习模型过于复杂。朱冠霖等人[12]将神经网络和证据理论融合技术应用到液压泵故障诊断,构建了多源传感器数据融合模型,提高了液压泵故障诊断的准确率。

本研究提出基于多特征融合的多层感知器的压裂泵单向阀故障诊断方法,首先获取振动信号和压力信号的时域和频域有关特征,利用主成分分析技术(principal component analysis,PCA)实现特征降维,依据PCA后特征成分占比,提取主要特征构成新的特征向量,输入多层感知器进行深度特征提取,进而实现对压裂泵单向阀的故障诊断。

1 单向阀故障诊断模型

1.1 振动机理分析

单向阀安装及结构图,即柱塞泵局部实物图如图1所示。

图1 柱塞泵局部实物图

曲轴带动活塞做周期性往复运动,使得泵体内压力变化,进而实现流体吸入与排出,而其中控制流体流动方向的关键部件是锥阀式单向阀,其结构简图如图2所示。

图2 单向阀结构简图

根据压裂泵以及单向阀的工作原理分析可知,泵体振动的主要成分包含3类[13]:(1)柱塞往复运动激起的泵体振动,这与曲轴转速相关;(2)单向阀启闭瞬间对单向阀座冲击产生的振动,这受到单向阀故障的影响;(3)流量脉动振动成分,也会受到单向阀故障的影响。

本文研究的五缸单作用柱塞泵,单一曲柄驱动一个柱塞,其曲柄错位角为2π/5。

柱塞在曲轴回转中的运动公式为:

(1)

(2)

a=Rω2(cosα+λsin2α)x

(3)

式中:x—柱塞位移;v—柱塞速度;a—柱塞加速度;R—曲柄长度;λ—连杆比(曲柄长度和连杆长度比值);a—曲柄转角,α=ωt。

柱塞泵单个缸体的瞬时流量为:

(4)

则柱塞泵的瞬时流量:

(5)

式中:m—排流过程中的柱塞数。当柱塞泵的柱塞数为偶数时,m=z/2;当柱塞数为奇数时,m=(z±1)/2(其中:0≤α≤π/z时取正,π/z≤α≤2π/z时取负)。

1.2 信号特征提取与分析

从1.1节对振动机理的分析可知,柱塞泵泵体的振动信号中包含的信息丰富,包括柱塞泵及其单向阀的健康状态。此外,从流量分析过程中也可知,单向阀故障对于整个柱塞泵的吸入和排出压力也会产生影响,因此,压力信号也是重要的信息[14]。

通常,采用的时域特征包括:总能量、最大值、最小值、标准差、方差、极差、整流平均值、偏度、峭度、均方根、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子;频域信号可以计算的特征包括:总能量、最小值、标准差、方差、极差、整流平均值、偏度、均方根。

从理论上来说,当柱塞泵工作状态(工作转速、工作压力以及健康状况)发生变化时,上述特征值会发生变化。

5类故障情况下,7种工况时输入压力时序方差如图3所示。

图3 输入压力时域信号方差特征对比图A—所有单向阀正常测试;B—1号吸入轻微故障;C—2号排出严重故障;D—3号吸入轻微故障且3号排出轻微故障;E—3号吸入轻微故障且3号排出严重故障

5类故障情况下,输出压力0～1.5倍频整流平均值的特征变化曲线,如图4所示。

图4 输出压力频域信号0～1.5倍基频整流平均值特征对比图A—所有单向阀正常测试;B—1号吸入轻微故障;C—2号排出严重故障;D—3号吸入轻微故障且3号排出轻微故障;E—3号吸入轻微故障且3号排出严重故障

可以发现,工况变化和故障类型具有一定的可分离性,但单一特征在一些工况下无法显著区分故障类型。

多层感知器MLP是一种前馈人工神经网络模型,其网络结构如图5所示。

图5 MLP结构简图

MLP由可视层、隐藏层和输出层构成,每层均由同类神经元构成[15]。其中,可视层为网络结构的输入层,用于输入特征向量;隐藏层用于知识提取;输出层则为结果输出,可以接SoftMax分类层。依靠层间激活函数,MLP对于非线性可分的数据分类很有效。

因此,为了利用MLP的数据分类能力,笔者采用的故障诊断模型如图6所示。

图6 压裂泵单向阀故障诊断模型

首先,笔者对采集到的多个测点的振动信号以及吸入和排出压力信号进行样本划分,逐个样本计算上述特征,并进行特征融合,再利用PCA选取其中主要特征,对深度学习模型进行训练,构建故障诊断模型,然后用测试集对其进行验证。

2 柱塞泵单向阀故障诊断实验

2.1 实验描述

为了验证整个柱塞泵单向阀故障诊断模型的有效性,本文设计了柱塞泵单向阀故障模拟实验,通过放置已知故障类型和故障程度的单向阀,人为构造设备故障,来采集柱塞泵单向阀的运行数据。

实验设备为柴驱5缸压裂柱塞泵,拥有吸入和排出单向阀各5个,根据需求,笔者在单向单向阀的安装位置附近用强磁铁吸附10个加速度传感器。

柴驱压裂泵传感器布置示意图如图7所示。

图7 柴驱压裂泵传感器布置示意图

此外,笔者在吸入和排出管汇安装了压力传感器采集流体的压力信号,其采样频率均为5 120 Hz。

故障单向阀采用实际生产过程中损坏的单向阀,其故障单向阀样本如图8所示。

图8 故障单向阀样本

实验安排的单向阀故障类型组合如表1所示。

笔者根据表1的组合在压裂柱塞泵中安装传感器。运行工况采用实际生产中常用的参数:

表1 下实验安排单向阀故障类型组合

电机输出转速772 r/min、817 r/min、861 r/min,排出压力30 MPa、60 MPa、80 MPa,每种故障组合均遍历这9种工况。

1,2,3,4,5—测点位置;In—吸入单向阀;Out—排出单向阀;A—轻微故障;B—严重故障

2.2 结果分析

笔者对2.1节模拟故障实验的数据进行采集,以及按照故障类型和工况进行划分后,按照故障诊断模型框图,采用移动窗的方法截取数据样本,对每个样本计算1.2节描述的时域和频域特征,构成特征向量,建成样本库。

本文采用的全连接神经网络模型,共包括输入层、3层隐藏层和分类层(输出层);其中,输入层的节点数由输入的特征维数决定,输出层节点数由故障类型数决定,其他参数设置参考文献[16]。

具体分析结果如下:

2.2.1 数据降维分析

根据前文描述,每段样本均计算所有传感器(压力传感器和加速度传感器的XYZ3个方向)的时域统计特征和频域统计特征,其中频域采用转速倍频的方式分频段,最终的特征向量为3 008个特征值。从输入模型的维度来说,数据量比较庞大,模型训练时间较长。

经过初步分析,结合泵体的固有频率,笔者选择吸入单向阀位置处的加速度传感器的Y方向数据,以及前述的2个压力传感器数据计算特征向量。另一方面,并非所有的时域和频域特征都具有很好的故障分离能力,尽管如1.2节所描述,需要多特征进行融合,但引入冗余特征反倒会适得其反,因此,此处采用常见的主成分分析方法对主要特征进行提取。

PCA后特征成分占比如图9所示。