基于進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓氣機(jī)結(jié)垢性能退化評估

賀星，劉永葆，趙雄飛

（1.海軍工程大學(xué)船舶與動力學(xué)院，武漢 430033;2.海軍駐431廠軍事代表室，遼寧 葫蘆島 125004）

基于進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓氣機(jī)結(jié)垢性能退化評估

賀星1，劉永葆1，趙雄飛2

（1.海軍工程大學(xué)船舶與動力學(xué)院，武漢 430033;2.海軍駐431廠軍事代表室，遼寧 葫蘆島 125004）

賀星(1982)，男，博士，講師，研究方向?yàn)楝F(xiàn)代熱力學(xué)與燃?xì)廨啓C(jī)性能。

采用進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過測量參數(shù)對壓氣機(jī)結(jié)垢性能退化模式進(jìn)行了定量監(jiān)控和評估。運(yùn)用粒子群算法優(yōu)化徑向基函數(shù)（Radial Base Function，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值，即由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本所得到的實(shí)際和期望的輸出之間的誤差平方和構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)，對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層中心、半徑以及輸入輸出權(quán)值進(jìn)行全局尋優(yōu)搜索，設(shè)計(jì)了進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對模擬得到的壓氣機(jī)結(jié)垢的樣本進(jìn)行訓(xùn)練和測試。結(jié)果表明：進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別能力比普通RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要強(qiáng)，對燃?xì)廨啓C(jī)性能退化評估和健康管理具有重要理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

性能退化；壓氣機(jī)；結(jié)垢；進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；徑向基函數(shù)；評估；優(yōu)化

0 引言

綜合的故障診斷、預(yù)測與健康管理技術(shù)（Prognostics and Health Management，PHM）[1-2]已經(jīng)成為歐美等國提高復(fù)雜系統(tǒng)“5性”（可靠性、維修性、測試性、保障性和安全性）和降低系統(tǒng)壽命費(fèi)用的關(guān)鍵技術(shù)。作為PHM技術(shù)在燃?xì)廨啓C(jī)上的應(yīng)用，燃?xì)廨啓C(jī)健康管理(Engine Health Management，EHM)[3-6]就是在傳統(tǒng)發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷的基礎(chǔ)上，綜合利用信息技術(shù)、人工智能等學(xué)科的最新研究成果提出的1種全新解決方案。EHM建立在對發(fā)動機(jī)信息的辨識、獲取、處理和融合基礎(chǔ)上，采取積極主動的措施監(jiān)視發(fā)動機(jī)的健康狀態(tài)，預(yù)測其性能變化趨勢、部件故障發(fā)生時(shí)機(jī)及剩余使用壽命，采取必要的措施緩解發(fā)動機(jī)的性能退化、部件故障/失效的決策和執(zhí)行過程[7-8]。實(shí)施EHM已經(jīng)成為緩解發(fā)動機(jī)向高性能、低成本這2個(gè)相互矛盾的方向發(fā)展不可或缺的途徑。

燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組在運(yùn)行中，壓氣機(jī)葉片結(jié)垢是不可避免的性能退化模式之一，導(dǎo)致發(fā)動機(jī)性能參數(shù)（健康參數(shù)）變化，如壓氣機(jī)流量和效率下降等，從而引起溫度、壓力和轉(zhuǎn)速等可測參數(shù)的變化。積極探索性能退化的外在表征（即健康參數(shù)和測量參數(shù)之間的內(nèi)在規(guī)律），可為視情維修提供依據(jù)。

本文主要采用粒子群算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)針對壓氣機(jī)結(jié)垢后監(jiān)控系統(tǒng)測量參數(shù)變化量構(gòu)建性能退化樣本。

1 壓氣機(jī)結(jié)垢機(jī)理及危害

結(jié)垢由進(jìn)入燃?xì)廨啓C(jī)通流部分的微粒附著而造成。特別是在海洋環(huán)境濕度比較大、含鹽率較高、加上軸承中產(chǎn)生的潤滑油霧的條件下，容易在通流部分和葉片上形成與微粒之間的“黏附基”，而進(jìn)氣過濾系統(tǒng)一般只能過濾掉尺寸在5～10 μm以上的顆粒，而更小的顆粒（如煙霧、油霧、鹽霧和沙塵等）就進(jìn)入了燃?xì)廨啓C(jī)的通流部分，在其運(yùn)行一段時(shí)間后很容易結(jié)垢。而且燃?xì)廨啓C(jī)耗氣量較大，對于本研究對象而言，其耗氣量為85 kg/s，則該燃?xì)廨啓C(jī)工作10 h就要吸入3.0×106kg的空氣，設(shè)吸入的空氣經(jīng)進(jìn)氣系統(tǒng)過濾后還有百萬分之一的微粒進(jìn)入，那么該燃?xì)廨啓C(jī)工作10 h吸入的微粒量為30.6 kg，其中的一部分微粒將逐漸黏附在通流部分上，造成結(jié)垢。

葉片結(jié)垢后，其表面光潔度降低，葉形改變，通流面積變小，而摩擦、氣流分離、渦流和端部的損失等增大，從而導(dǎo)致葉片的氣動性能降低。而壓氣機(jī)葉片結(jié)垢后，其流量和效率都下降，在“流量-壓比”性能曲線中，不僅等轉(zhuǎn)速線向右下移，而且喘振邊界也下移。

2 燃?xì)廨啓C(jī)性能退化評估

燃?xì)廨啓C(jī)性能退化與性能參數(shù)、測量參數(shù)之間的信息傳輸如圖1所示。從圖1中可見，燃?xì)廨啓C(jī)部件的氣路性能退化（病灶）導(dǎo)致部件性能（健康因子）的下降，進(jìn)而導(dǎo)致測量參數(shù)變化（征兆異常）。燃?xì)廨啓C(jī)的使用、管理和維護(hù)人員可以利用測量參數(shù)中存在的異常征兆，逆向進(jìn)行性能評估和健康管理。

壓氣機(jī)結(jié)垢是燃?xì)廨啓C(jī)最常見的性能退化模式之一，且屬于可恢復(fù)性的性能退化模式，可以通過清洗的方式去除壓氣機(jī)通流部分的污垢，進(jìn)而恢復(fù)壓氣機(jī)性能[9-10]。清洗方法包括人工清洗、干洗和水洗。在這3種清洗方式中，雖然人工清洗效果最好，但由于操作繁雜，不僅需要打開壓氣機(jī)機(jī)匣，而且對清洗人員的清洗要求很高，故不常采用。對于干洗方式，由于干洗的物質(zhì)（如碾碎的核桃殼）常堵塞燃?xì)廨啓C(jī)的引氣管路和渦輪葉片的冷卻孔，且易劃傷壓氣機(jī)和渦輪葉片，也很少采用。與上述2種清洗方式比較，水洗是最常用的清洗方式。目前對于燃?xì)廨啓C(jī)的水清洗，一般根據(jù)其運(yùn)行時(shí)數(shù)定時(shí)進(jìn)行。但該方法在以下3方面存在不科學(xué)性：（1）從使用角度來看，雖然經(jīng)常進(jìn)行水清洗能夠恢復(fù)其壓氣機(jī)性能，但由于水清洗會將一些水分帶入燃?xì)廨啓C(jī)通流部分，如果水分滲入軸承和其他精密部件，將導(dǎo)致其腐蝕和潤滑性能降低等；（2）從經(jīng)濟(jì)角度來看，周期性水清洗沒有基于燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，由于受外界環(huán)境變化的影響，燃?xì)廨啓C(jī)的性能退化不可能呈周期性，可能在某種因素的副作用下（如高濕高鹽環(huán)境），其結(jié)垢速率大增，性能退化加快，這就需要進(jìn)行視情水清洗；（3）從環(huán)境保護(hù)的角度來看，頻繁和大量地使用水清洗劑將污染環(huán)境。

基于上述3方面因素，要求使用和管理者能夠詳細(xì)地分析各種重要的運(yùn)行環(huán)境因素對壓氣機(jī)結(jié)垢的影響并進(jìn)行判別，在適合的時(shí)機(jī)增加或減少水清洗次數(shù)，這對使用和管理者的要求是過分和苛刻的。為此，可以通過燃?xì)廨啓C(jī)可測參數(shù)的異常變化來定量分析和評估壓氣機(jī)性能退化程度，為使用和管理者的視情水清洗提供決策參考。

圖1 燃?xì)廨啓C(jī)性能退化信息傳遞

3 算法運(yùn)用

3.1 粒子群算法

粒子群算法[11]與其他進(jìn)化類算法類似，也采用“群體”與“進(jìn)化”的概念，也是依據(jù)個(gè)體（粒子）的適應(yīng)值進(jìn)行操作。所不同的是，粒子群算法不對個(gè)體使用進(jìn)化算子，而是將每個(gè)個(gè)體看作是在維搜索空間中的1個(gè)沒有質(zhì)量和體積的粒子，并在搜索空間中以一定的速度飛行，其飛行速度由個(gè)體和群體的飛行經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。

設(shè)Xi=（xi1,xi2,…,xin）為i粒子的當(dāng)前位置；Vi=（vi1, vi2,…,vin）為粒子i的當(dāng)前飛行速度；Pi=（pi1,pi2,…,pin）為粒子i所經(jīng)歷的最好位置，也就是粒子i所經(jīng)歷過的具有最好適應(yīng)值的位置，稱為個(gè)體最好位置。對于最小化問題，目標(biāo)函數(shù)值越小，對應(yīng)的適應(yīng)值越好。

設(shè)f（X）為最小化的目標(biāo)函數(shù)，則粒子i的當(dāng)前最

設(shè)群體中的粒子數(shù)為s，所有粒子所經(jīng)歷過的最好位置為Pg（t），即全局最好位置，則基本粒子群算法的進(jìn)化方程為

式中：下角標(biāo)j為粒子的第j維；t為第t代；c1、c2為加速常數(shù)，通常在0～2間取值；r1=rand（0,1），r2=rand（0,1），為2個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)函數(shù)。

從上述粒子進(jìn)化方程可見，c1調(diào)節(jié)粒子飛向自身最好位置方向的步長，又被稱為“自我認(rèn)識系數(shù)”；c2調(diào)節(jié)粒子向全局最好位置飛行的步長，又被稱為“社會學(xué)習(xí)系數(shù)”。為了減少在進(jìn)化過程中粒子離開搜索空間的可能性，vij通常限定于一定范圍內(nèi)，即vmin≤vij≤vmax。如果問題的搜索空間限定在[-xmax,xmax]內(nèi)，則可設(shè)定vmax=k·xmax，0.1≤k≤1。

式（3）的右邊可以分成3部分：第1部分為粒子飛行中的原先的速度項(xiàng)，即慣性作用，是粒子能夠飛行的基本保證；第2、3部分分別表示對原先速度的修正。其中，第2部分考慮該粒子歷史最好位置對當(dāng)前位置的影響，表示粒子飛行中考慮到自身的經(jīng)驗(yàn)，向其曾經(jīng)找到過的最好點(diǎn)靠近；而第3部分考慮粒子群體歷史最好位置對當(dāng)前位置的影響，表示粒子飛行中考慮到社會的經(jīng)驗(yàn)，向領(lǐng)域中其他粒子學(xué)習(xí)，使粒子在飛向領(lǐng)域內(nèi)所有粒子曾經(jīng)找到過的最好點(diǎn)靠近。對于基本粒子群算法而言，進(jìn)化方程式（3）中的第1項(xiàng)保證算法具有一定的全局搜索能力。

3.2 進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性逼近能力強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單和學(xué)習(xí)速度快等優(yōu)點(diǎn)，然而，有效地確定其結(jié)構(gòu)和參數(shù)卻沒有系統(tǒng)的規(guī)律可循。在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中需要確定的參數(shù)有隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱層節(jié)點(diǎn)的中心值和寬度、隱層到輸出層的連接權(quán)值。隱層節(jié)點(diǎn)中心值的選取對網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力具有很大影響，不恰當(dāng)?shù)剡x取會使網(wǎng)絡(luò)收斂慢，甚至造成網(wǎng)絡(luò)發(fā)散。確定隱層節(jié)點(diǎn)中心值通常采用聚類方法，也可按照一定的規(guī)則從學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中得到，本文采用的方法是從學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中好位置由下式確定利用粒子群算法優(yōu)化選取隱層節(jié)點(diǎn)中心和輸入（輸出）層的權(quán)值，該方法簡單實(shí)用，且能找到隱層節(jié)點(diǎn)中心值和輸入（輸出）層的權(quán)值的全局最優(yōu)值。

進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)步驟如下[11]。

（1）粒子群向量編碼。要使用粒子群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，首先要將問題域表示成粒子個(gè)體。網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)重是在1個(gè)很小的范圍(例如[-2,2])內(nèi)隨機(jī)選擇的。針對特定的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對所列出的所有神經(jīng)元中各權(quán)重和閾值級按順序串聯(lián)在一起，采用實(shí)數(shù)編碼，轉(zhuǎn)換成粒子群空間中的個(gè)體。

（2）初始化粒子群。根據(jù)粒子群的規(guī)模，按照其向量編碼的個(gè)體結(jié)構(gòu)隨機(jī)產(chǎn)生一定數(shù)量的個(gè)體，其中不同的粒子表示RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的1組不同權(quán)值。

（3）定義適應(yīng)度函數(shù)。定義適應(yīng)度函數(shù)來評估粒子的性能，該函數(shù)必須評估給定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能?？梢允褂糜缮窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本所得到的實(shí)際和期望的輸出之間的誤差平方和作為適應(yīng)度函數(shù)。這樣，適應(yīng)度越小，網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際和期望的輸出誤差越小。

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的優(yōu)化。將粒子群中的各向量編碼映射為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，從而重塑1個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對于各粒子對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入訓(xùn)練樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，并得到各個(gè)體的適應(yīng)度。

（5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化。由適應(yīng)度判斷是否需要更新粒子自身和全局的最佳值，并轉(zhuǎn)入（4）進(jìn)行循環(huán)訓(xùn)練。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)滿足預(yù)定的條件或達(dá)到最大迭代數(shù)時(shí)終止訓(xùn)練。將訓(xùn)練過程中得到的全局最小適應(yīng)度對應(yīng)的個(gè)體作為最佳個(gè)體保存并輸出。

（6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試。將訓(xùn)練得到的全局最佳個(gè)體映射為最佳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的初值，對樣本進(jìn)行測試。進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程如圖2所示。

4 數(shù)值試驗(yàn)及結(jié)果分析

目前某型燃?xì)廨啓C(jī)實(shí)際監(jiān)控參數(shù)為6個(gè)，分別是高壓壓氣機(jī)出口壓力p3、低壓渦輪出口壓力p6、動力渦輪進(jìn)口溫度T6、低壓軸轉(zhuǎn)速nL、高壓軸轉(zhuǎn)速nH和動力渦輪轉(zhuǎn)速nPT?？紤]到動力渦輪和燃?xì)獍l(fā)生器沒有物理連接，nPT對壓氣機(jī)結(jié)垢的響應(yīng)有限，而且nPT還受到負(fù)載的影響，故不將其作為監(jiān)控壓氣機(jī)結(jié)垢的測量參數(shù)。壓氣機(jī)結(jié)垢的性能評估參數(shù)為4個(gè)健康因子，分別為低壓壓氣機(jī)效率健康因子η?LC、高壓壓氣機(jī)效率健康因子、低壓壓氣機(jī)折合流量健康因子和高壓壓氣機(jī)折合流量健康因子

圖2 進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程

采用穩(wěn)態(tài)性能退化模型獲得壓氣機(jī)結(jié)垢數(shù)據(jù)共50個(gè)樣本，將其中40個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，10個(gè)作為測試樣本，運(yùn)用進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。

RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)置為：5×16×4。粒子群的設(shè)置為：自我認(rèn)識系數(shù)c1=1.49445，社會學(xué)習(xí)系數(shù)c2= 1.49445，總循環(huán)次數(shù)為10次，粒子個(gè)數(shù)為10個(gè)。

經(jīng)過95.8440 s的訓(xùn)練后，進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳適應(yīng)度為0.013085，而普通RBF的最佳適應(yīng)度為0.013858。如果增加粒子數(shù)和總循環(huán)次數(shù)，其最佳適應(yīng)度將更小，但訓(xùn)練時(shí)間將更長。

進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的適應(yīng)度如圖3所示，測試結(jié)果和樣本的相對誤差如圖4所示。

圖3中的平均適應(yīng)度并非一直變小，而是1個(gè)震蕩的過程。研究表明，即使增加一定數(shù)量的粒子個(gè)數(shù)和總循環(huán)次數(shù)，平均適應(yīng)度的變化也是震蕩的。這表明粒子群算法在整個(gè)尋優(yōu)的過程中，能保持一定的全局尋優(yōu)能力，避免過早收斂于局部最優(yōu)。

圖4的測試結(jié)果表明，由普通的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得測試結(jié)果中，測試結(jié)果和樣本的最大相對誤差為0.094 682%。而由進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得測試結(jié)果中，測試結(jié)果和樣本的最大相對誤差為0.066 760%，而且所有樣本除第1個(gè)樣本外，測試結(jié)果和樣本的相對誤差均小于由普通的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得的相對誤差。由此可見，進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能好于普通的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。

學(xué)習(xí)和訓(xùn)練后的進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可運(yùn)用到燃?xì)廨啓C(jī)壓氣機(jī)結(jié)垢的評估中，通過監(jiān)控系統(tǒng)中的測量參數(shù)的變化量做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，進(jìn)行模式識別，得到壓氣機(jī)結(jié)垢的定量結(jié)果。

圖3 進(jìn)化RBF適應(yīng)度曲線

圖4 訓(xùn)練值和期望值的相對誤差

5 結(jié)論

本文以壓氣機(jī)結(jié)垢這一性能退化模式為例，采用進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對燃?xì)廨啓C(jī)性能退化進(jìn)行評估。

（1）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠解決高度非線性映射問題，顯示出其優(yōu)良的模式識別的能力。所以，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為壓氣機(jī)結(jié)垢評估和視情水清洗等燃?xì)廨啓C(jī)健康管理工作提供了1個(gè)有效的工具。

（2）采用粒子群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本所得到的實(shí)際和期望的輸出之間的誤差平方和構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)，對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層中心、半徑以及輸入輸出權(quán)值進(jìn)行全局尋優(yōu)搜索，得到了進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

（3）性能退化評估結(jié)果表明：較由普通RBF得到的最佳適應(yīng)度、測試結(jié)果和樣本的誤差而言，由進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的誤差都要小，故其模式識別能力較普通RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要強(qiáng)。如果增加粒子數(shù)和總循環(huán)次數(shù)，其最佳適應(yīng)度將更小，但訓(xùn)練時(shí)間將更長。而且進(jìn)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均適應(yīng)度并非一直變小，而是1個(gè)震蕩的過程，即使增加一定數(shù)量的粒子個(gè)數(shù)和總循環(huán)次數(shù)，平均適應(yīng)度的變化也是震蕩的。表明粒子群算法在整個(gè)尋優(yōu)過程中，能保持一定的全局尋優(yōu)能力，避免過早收斂于局部最優(yōu)。

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Performance Deterioration Evaluation of Compressor Fouling Based on Evolving Neural Network

HE Xing1，LIU Yong-bao1，ZHAO Xiong-fei2
（1.College of Naval Architecture and Marine Power,Naval University of Engineering, Wuhan 430033,China；2.Military Representative Office of Navy in NO.431 Factory, Huludao Liaoning 125004,China）

Based on evolving neural network method,the performance deterioration mode of compressor fouling was quantitative supervised and evaluated by measurement parameters.The initial weighted values of Radial Base Function(RBF)neural network were optimized by particle swarm algorithm,which was the sum of error squares obtained by the actual and expectation output of neural network training samples as the fitness function.The global optimization search of hidden center,radius,input and output weighted values for RBF neural network was conducted.The evolving RBF neural network was designed,the simulated samples of compressor fouling was trained and tested.The results show that the mode identification capability of evolving RBF neural network is better than simple RBF artificial neural network.It is important theoretical and application value for gas turbine performance deterioration evaluation and health management.

performance deterioration；compressor；fouling；evolving neural network；evaluation；optimization

國防預(yù)研項(xiàng)目(40101020102)資助

2011-10-25