往復(fù)式壓縮機是石油化工行業(yè)的核心裝備,在其他領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用。由于往復(fù)式壓縮機結(jié)構(gòu)復(fù)雜、易損件多,且工況變化范圍大、故障率較高且故障原因難以確定,近年來,其故障診斷技術(shù)逐漸成為學(xué)者或者工程師們的研究熱點。在眾多故障中,由于氣閥的工作環(huán)境比較惡劣,閥片受到高速、高溫氣流的沖擊以及與閥座和升程限制器頻繁撞擊,氣閥的故障率最高

,因此其故障診斷也一直是人們研究的重點之一。

隨著技術(shù)的發(fā)展,機械領(lǐng)域的故障診斷大致分為傳統(tǒng)的故障診斷方法和基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷兩種方法

。傳統(tǒng)的故障診斷方法通常包括特征提取和故障分類兩個步驟,特征提取主要是依賴于一些信號處理技術(shù),例如傅里葉變換(FFT)

、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)

、小波變換(WT)

、局部均值分解(LMD)

、變分模態(tài)分解(VMD)

等,有時還會涉及一些特征降維技術(shù),例如主成分分析(PCA)

、距離評估技術(shù)(DET)

等;故障分類主要是通過支持向量機(SVM)

、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)

、決策樹(DT)

等分類器來實現(xiàn)。王金東等提出一種EMD和SVM相結(jié)合的診斷技術(shù),通過EMD對壓縮機軸承信號分解,計算其信息熵作為SVM的輸入來實現(xiàn)故障診斷

。Yang等利用小波變換和統(tǒng)計方法從原始振動信號中提取特征,并比較了多種分類技術(shù),最終發(fā)現(xiàn)SVM具有更高的分類準(zhǔn)確率

。傳統(tǒng)的故障診斷方法實現(xiàn)起來較為繁瑣,而且比較依賴于有關(guān)機器運行的專業(yè)知識和經(jīng)驗。

近年來,隨著人工智能的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)逐漸被應(yīng)用到機械的故障診斷領(lǐng)域中,其中應(yīng)用較為廣泛的有深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)

和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

等,CNN的應(yīng)用最為廣泛,但一般被認(rèn)為是處理圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像語義分割等問題,鑒于其在圖像方面強大的特征學(xué)習(xí)與分類能力,很多學(xué)者利用振動信號或者聲發(fā)射信號的時頻圖或者其他二維圖像,再經(jīng)過CNN處理來實現(xiàn)故障診斷

。也有一部分學(xué)者基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出簡易快捷的故障診斷方案,取得了令人滿意的效果

,Ince等提出一種新的電機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),利用真實的電機電流作為1D-CNN的輸入,實驗結(jié)果證明了該系統(tǒng)的有效性

;Guo等將壓縮機各級的壓差和溫差作為1D-CNN的輸入來實現(xiàn)故障診斷,實驗結(jié)果表明,該方法的故障識別率達(dá)到100%

。但是將壓縮機各級的壓差和溫差作為輸入缺乏連續(xù)性,增加了人工的特征提取過程,僅僅是將CNN作為一種分類器來使用。基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷技術(shù)掀起了熱潮,在各領(lǐng)域的故障診斷方面都取得優(yōu)異效果,利用深度學(xué)習(xí)或者其他人工智能技術(shù)進行往復(fù)式壓縮機的故障診斷是未來的發(fā)展趨勢

。目前,對于往復(fù)式壓縮機氣閥的故障診斷而言,1D-CNN的應(yīng)用并不多見,大多是以氣閥的原始振動信號直接作為1D-CNN的輸入,存在大量的干擾信息和冗余信息。

本文以中國銀行、工商銀行、交通銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、民生銀行、北京銀行、寧波銀行、光大銀行、招商銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行、平安銀行、南京銀行16家上市商業(yè)銀行為研究對象，采集2007—2016年面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于東方財富網(wǎng)、新浪財經(jīng)和各大銀行的年度報告。所有數(shù)據(jù)采用對數(shù)形式，模型回歸分析選用軟件Eviews9.0。

在往復(fù)式壓縮機氣閥的故障診斷領(lǐng)域,盡管溫度、振動信號等都能反映壓縮機氣閥的工作狀況,但是振動信號易獲取,而且能夠反映氣閥的工作狀態(tài),因此依托于振動信號的故障診斷技術(shù)在工業(yè)現(xiàn)場更具有可行性。往復(fù)式壓縮機的振動信號具有典型的非線性和非平穩(wěn)性,為了解決傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)實現(xiàn)繁瑣、1D-CNN應(yīng)用不完善的問題,以及實現(xiàn)往復(fù)式壓縮機氣閥簡單易行并具有高準(zhǔn)確率的故障診斷,本文提出一種基于1D-CNN的往復(fù)式壓縮機氣閥故障診斷模型,并通過實驗?zāi)M氣閥故障,驗證了該模型的準(zhǔn)確性。

全連接層通常位于CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的最后,將經(jīng)卷積層和池化層處理過的二維特征圖轉(zhuǎn)化為一維向量,通過Softmax分類層來實現(xiàn)多分類任務(wù)。

在完全利率市場化之后，相對于銀行存款的優(yōu)勢會更小。在目前的利率管制制度下，資金的實際使用成本遠(yuǎn)高于銀行存款利率，貨幣基金完全投資于協(xié)議存款就有很高的收益率，而不用像美國貨幣基金去承受債券市場的風(fēng)險，因此貨幣基金的收益率會隨著銀行間的同業(yè)市場利率波動而波動。未來"寶寶類"產(chǎn)品收益可能還會下降，貨幣基金規(guī)模增長的速度可能放緩，有望更健康平穩(wěn)發(fā)展。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受哺乳動物視覺皮層結(jié)構(gòu)和功能啟發(fā)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),隨著研究的不斷深入,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)得到不斷優(yōu)化,其應(yīng)用領(lǐng)域也得到了擴展,從手寫字符識別、圖像分類等領(lǐng)域到語音識別、自然語言處理、故障診斷等領(lǐng)域,應(yīng)用范圍不再局限于傳統(tǒng)的計算機視覺領(lǐng)域,并呈現(xiàn)應(yīng)用的智能化、復(fù)雜化和實時化的發(fā)展趨勢

。

典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般包括卷積層、池化層和全連接層等,如圖1所示。其實質(zhì)是構(gòu)建多個對輸入數(shù)據(jù)卷積和池化操作的濾波器,不斷提取輸入數(shù)據(jù)的特征

。

1.1 卷積層

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入通常是二維圖像,然后通過卷積層實現(xiàn)對前一層的輸出特征圖進行卷積操作,再經(jīng)過激活函數(shù)實現(xiàn)非線性變換得到新的特征圖

神經(jīng)外科患者免疫力低,侵入性操作多,是醫(yī)院感染監(jiān)測的重點人群。通過主動性目標(biāo)監(jiān)測,及時發(fā)現(xiàn)感染的危險因素,采取針對性的預(yù)防控制措施。

1.2 池化層

池化層一般緊隨卷積層之后,能夠減少CNN內(nèi)部的參數(shù)和計算量,也能起到防止過擬合的作用。池化層包括最大池化和平均池化,近年來發(fā)現(xiàn)最大池化具有更好的應(yīng)用效果,池化過程如下

腦靜脈都血栓病患在臨床上的主要表現(xiàn)為會出現(xiàn)惡心嘔吐以及發(fā)熱和視物模糊的情況，部分病患還會出現(xiàn)精神異常以及癲癇的癥狀。在本次所選取的研究對象當(dāng)中，出現(xiàn)惡心嘔吐現(xiàn)象的病患有：11例，出現(xiàn)發(fā)熱以及合并有精神異常的病患有：13例，出現(xiàn)癲癇現(xiàn)象的病患有：16例。而在研究對象入院進行治療之后其展現(xiàn)的臨床表現(xiàn)主要有意識方面的障礙、運動的障礙、白細(xì)胞的含量增高以及大腦皮質(zhì)的刺激。

1.3 全連接層

醫(yī)院是發(fā)展不可或缺的組成部分，對社會的和諧穩(wěn)定發(fā)展有著極為重要的意義，而良好的財務(wù)預(yù)算管理事關(guān)醫(yī)院整體發(fā)展，傳統(tǒng)的財務(wù)預(yù)算管理存在著許多亟待解決的問題，高消耗、高成本的財務(wù)管理現(xiàn)狀對醫(yī)院良好發(fā)展產(chǎn)生嚴(yán)重的制約與阻礙，因此，必須要加強醫(yī)院成本控制，減少資金方面的消耗與浪費，才能在激烈的市場競爭中以最低的成本獲取最高的效益。

2 基于1D-CNN的故障診斷模型

本文提出的1D-CNN故障診斷模型的實現(xiàn)步驟如圖3所示,首先獲取往復(fù)式壓縮機氣閥的振動信號,然后將原始信號作一定的預(yù)處理,將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、劃分為固定長度的樣本,構(gòu)建樣本庫,再經(jīng)過傅里葉變換,將樣本從時域轉(zhuǎn)換到頻域,接著劃分訓(xùn)練集和測試集,訓(xùn)練集用以訓(xùn)練和調(diào)整模型以達(dá)到預(yù)期效果,測試集用來驗證訓(xùn)練好的1D-CNN模型的效果。

振動信號是一維數(shù)據(jù),而CNN起初就是用以實現(xiàn)圖像的分類,在圖像分類領(lǐng)域起著重要的作用,部分學(xué)者會選擇將一維振動信號處理成時頻圖,作為二維圖像輸入到CNN中實現(xiàn)故障診斷,這取得了一定的成效,但是上述的操作令數(shù)據(jù)處理過程變得繁瑣。因此本文選擇直接建立一維的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積核也是一維的,將原始振動信號經(jīng)過傅里葉變換從時域信號轉(zhuǎn)換到頻域信號作為1D-CNN的輸入,經(jīng)過卷積層、池化層、全連接層等,最后通過Softmax實現(xiàn)故障分類,整個1D-CNN的網(wǎng)絡(luò)框架如圖2所示。

3 模型驗證

3.1 故障模擬實驗

為了驗證本文所提出的故障診斷模型的效果,設(shè)計了往復(fù)式壓縮機氣閥的故障模擬實驗。往復(fù)式壓縮機實驗臺如圖4所示。壓縮機的轉(zhuǎn)速為625 r/min,進氣壓力為0.1 MPa,排氣壓力為0.42 MPa。對進氣閥分別設(shè)置了氣閥正常、彈簧失效、閥片裂紋和閥片斷裂這4種氣閥工作狀態(tài),如圖5所示,并采用PCB352C33單軸振動加速度傳感器測量壓縮機氣閥蓋上的振動加速度值。

本文所提1D-CNN模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)定如表1所示,前幾層卷積層設(shè)定較多數(shù)目的卷積核,充分挖掘頻域信號中代表氣閥工作狀態(tài)的信息。每兩層卷積層后面緊跟一層最大池化層,激活函數(shù)均為softsign函數(shù);為了抑制模型中過擬合的問題,在最后一層池化層后加入比率為0.5的Dropout層,50%的神經(jīng)元賦予零權(quán)重;采用交叉熵作為損失函數(shù),并應(yīng)用adam優(yōu)化器來提高計算效率。

結(jié)合圖6中氣閥4種工作狀態(tài)下振動信號的頻域波形圖,對正常和故障狀態(tài)下氣閥的振動特征進行分析:閥片正常工作時,振動信號能量主要分布在由閥片撞擊閥座和升程限制器引起的高頻處;閥片出現(xiàn)單條裂紋時,漏氣使得閥片受氣流脈動沖擊,低頻處的振動增大,且閥片撞擊閥座和升程限制器的振動增大,高頻振動能量增加;閥片出現(xiàn)斷裂,漏氣增多,閥片出現(xiàn)顫振現(xiàn)象,閥片撞擊閥座和升程限制器引起的振動大大增加,與閥片裂紋的情況比較,振動信號的能量向高頻處移動

;彈簧失效時閥片失去緩沖作用,氣缸內(nèi)壓力變化的幅度較失效前差異較大,高壓氣體通過氣閥時,振動信號中的低頻振幅變小

;氣閥出現(xiàn)彈簧失效故障時,也會導(dǎo)致氣閥開啟、關(guān)閉的提前或滯后,但不會出現(xiàn)像閥片斷裂時整個工作循環(huán)的漏氣,所以其頻譜沒有出現(xiàn)明顯的低頻段能量集中現(xiàn)象

。

因此,在不同的氣閥工作狀態(tài)下,氣閥蓋上的振動頻域信號有明顯的區(qū)別,適合用于故障診斷。

3.2 1D-CNN故障診斷模型參數(shù)設(shè)置

本實驗臺中PCB352C33單軸加速度傳感器的靈敏度為10.23 mV/(m·s

),采樣率設(shè)置為10 kHz。同時在壓縮機飛輪處安裝鍵相傳感器,采樣率與加速度傳感器的采樣率保持一致,調(diào)整鍵相傳感器安裝的位置,使得壓縮機每轉(zhuǎn)一圈轉(zhuǎn)到上止點時,鍵相傳感器就會產(chǎn)生一個階躍信號,每兩個階躍信號發(fā)生時刻之內(nèi)的振動信號為壓縮機一個完整工作循環(huán)內(nèi)的樣本。氣閥每種工作狀態(tài)125個樣本,數(shù)據(jù)集總計500個樣本。然后經(jīng)傅里葉變換,將振動加速度從時域轉(zhuǎn)換到頻域。氣閥4種運行狀態(tài)下的振動信號頻域波形圖如圖6所示。

從1986年到1992年的六年時間里，我參加了錢學(xué)森先生親自主持的系統(tǒng)學(xué)討論班。討論班是一座科學(xué)圣殿，指引我研究系統(tǒng)思維和包括社會科學(xué)的系統(tǒng)學(xué)，對我一生的學(xué)術(shù)研究發(fā)生了至關(guān)重要的影響。

3.3 結(jié)果及分析

為了實現(xiàn)本文所提模型,采用Keras及Python語言來搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。分別將振動時域信號直接作為1D-CNN的輸入,將頻域信號作為1D-CNN的輸入,即本文提出的模型,整個訓(xùn)練階段的損失函數(shù)下降趨勢如圖7所示,準(zhǔn)確率隨迭代次數(shù)的變化如圖8所示。

對于500個樣本的數(shù)據(jù)集,將其中70%的樣本用以訓(xùn)練,剩余30%的樣本用以測試。經(jīng)過不斷實驗,adam優(yōu)化器的學(xué)習(xí)率

=0.001,指數(shù)衰減率

=0.9,指數(shù)衰減率

=0.999,迭代次數(shù)設(shè)置為40,批尺寸設(shè)置值為4時,模型效果良好。

由圖7、圖8可以看出,本文所提模型將振動頻域信號作為1D-CNN的輸入,在訓(xùn)練階段就已經(jīng)有明顯的優(yōu)越性,準(zhǔn)確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于將時域信號作為輸入的模型,損失函數(shù)值也遠(yuǎn)低于將時域信號作為輸入的模型。在CNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,隨著迭代步數(shù)的增加,損失函數(shù)值總體會呈下降趨勢,但也會有一定的波動。圖7中第23次迭代時損失函數(shù)值偶然增大,是因為當(dāng)某一個樣本的損失函數(shù)值較大時,使得整體損失函數(shù)值出現(xiàn)了偶然的增大,但不影響整體損失函數(shù)的穩(wěn)定性。

對照組實施常規(guī)護理，研究組在此基礎(chǔ)上實施臨床護理路徑。第一，術(shù)前臨床護理路徑。為患者介紹醫(yī)院的環(huán)境，保持病房環(huán)境的干凈整潔，針對患者的個人情況檢查術(shù)前的身體指標(biāo)。想患者詳細(xì)介紹手術(shù)的過程?；颊邥κ中g(shù)產(chǎn)生焦慮、抑郁、緊張、恐懼等負(fù)面情緒，應(yīng)該和患者多進行溝通交流，緩解患者的負(fù)面情緒，多給患者講解一些治療成功案例，提升患者的勇氣和信心；第二，術(shù)后臨床護理路徑。將患者送入病房，密切觀察患者的血壓、脈搏等生命體征，協(xié)助患者進入舒適的體位，指導(dǎo)患者進行術(shù)后的康復(fù)訓(xùn)練；第三，出院臨床護理路徑。向患者及其家屬講解疾病以及護理相關(guān)的健康知識、用藥、飲食相關(guān)注意事項，如果需要復(fù)查，告知患者復(fù)查時間[2] 。

進一步采用驗證集的混淆矩陣來評價模型的效果,將時域信號作為輸入的模型和本文所提模型的混淆矩陣分別如圖9、圖10所示?；煜仃嚨拿恳恍写碓擃惖恼鎸崢?biāo)簽的實例,每一列代表該類的預(yù)測標(biāo)簽的實例,其中標(biāo)簽1代表閥片正常、標(biāo)簽2代表閥片斷裂、標(biāo)簽3代表閥片裂紋、標(biāo)簽4代表彈簧失效。

根據(jù)圖9、圖10所示的混淆矩陣可以看出,將時域信號作為輸入的模型在分類時出現(xiàn)較多錯誤,經(jīng)計算準(zhǔn)確率為94.67%;而本文所提模型在分類時未發(fā)生錯誤,經(jīng)計算準(zhǔn)確率高達(dá)100%。因此,本文所提模型在往復(fù)式壓縮機氣閥故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用具有良好的效果,具有較大的推廣價值。

4 結(jié) 論

本文提出了基于1D-CNN的往復(fù)式壓縮機氣閥故障診斷模型,能夠?qū)崿F(xiàn)端到端的快速故障診斷,直接將原始振動信號進行傅里葉變換,再通過1D-CNN實現(xiàn)特征提取和故障分類,減少了人工提取特征帶來的不確定性和主觀因素,經(jīng)實驗得到以下結(jié)論:

(1)往復(fù)式壓縮機氣閥蓋上的振動信號無論是時域上還是頻域上都能夠明顯反映氣閥的工作狀態(tài),而且信號易提取、十分適合用于氣閥的故障診斷;

(2)將振動信號從時域轉(zhuǎn)換成頻域作為CNN的輸入極大提高了故障分類的準(zhǔn)確率,避免了輸入信號時延性帶來的誤差;

(3)本文所提1D-CNN方法在定工況下的往復(fù)式壓縮機氣閥故障分類的準(zhǔn)確率高達(dá)100%,而且技術(shù)實現(xiàn)過程簡單易行,在工業(yè)現(xiàn)場具有較大的應(yīng)用潛力。

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