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    燃?xì)庹{(diào)壓器的故障及其診斷分析

    2020-10-09 11:13:10席魁
    科學(xué)與信息化 2020年26期
    關(guān)鍵詞:診斷故障

    席魁

    摘 要 隨著我們國(guó)家的繁榮發(fā)展,天然氣消費(fèi)增長(zhǎng)快速,供氣安全保障問(wèn)題比較嚴(yán)峻。天然氣的安全問(wèn)題主要出現(xiàn)在輸送和使用過(guò)程中,天然氣通過(guò)燃?xì)庹{(diào)壓器調(diào)節(jié)管道之間的壓力來(lái)實(shí)現(xiàn)輸運(yùn),調(diào)壓器成了安全供氣的重要保障。所以,對(duì)調(diào)壓器進(jìn)行實(shí)時(shí)故障診斷對(duì)于整個(gè)燃?xì)廨斶\(yùn)系統(tǒng)有著重大的意義。

    關(guān)鍵詞 燃?xì)庹{(diào)壓器;故障;診斷

    引言

    隨著社會(huì)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,人們環(huán)保意識(shí)逐漸增強(qiáng)。作為一種清潔高效能源,天然氣不僅可以優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、緩解供需矛盾,同時(shí)還能提高人民生活質(zhì)量,改善環(huán)境和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。近年來(lái),天然氣的使用范圍越來(lái)越廣,國(guó)內(nèi)天然氣用量不斷攀升。目前,國(guó)內(nèi)的天然氣多采用管道輸送,燃?xì)庹{(diào)壓閥作為輸氣管道的輔助設(shè)備,能為用戶提供精準(zhǔn)的供氣壓力。壓力調(diào)節(jié)閥作為調(diào)壓閥的一種,因?yàn)椴恍枰渌鈦?lái)能源如電源、氣源,僅靠介質(zhì)自身的能量來(lái)驅(qū)動(dòng)主閥動(dòng)作,使用方便,安裝完畢后設(shè)定好壓力值即可投入自動(dòng)運(yùn)行,作為一種純機(jī)械結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)閥門,在控制精度要求不高又缺乏電源、氣源的場(chǎng)合,得到了廣泛使用。

    1故障診斷

    在光纖傳輸系統(tǒng)的運(yùn)輸中,由于外部的振動(dòng),激光干涉儀調(diào)制發(fā)送信號(hào),對(duì)干擾信號(hào)的輸出信號(hào)進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換,然后進(jìn)行采樣、分析和處理,可以達(dá)到對(duì)光纖的作用,通過(guò)傳感器的信號(hào),提高燃?xì)庹{(diào)壓器系統(tǒng)的安全,減少故障,結(jié)構(gòu)和工作原理如下:在電纜中選定燃?xì)庹{(diào)壓器作為干涉儀的兩個(gè)臂,是核心指標(biāo),到干涉儀的位置右端距離為,因此,使用一個(gè)雙向傳輸設(shè)備,干涉儀能夠延遲兩個(gè)干擾信號(hào),以精確定位,在橫向中的應(yīng)用要保證質(zhì)量,避免破壞其工作效率,以避免損害的發(fā)生,提高安全生產(chǎn)[1]。

    2故障診斷方法

    2.1 模型建立

    差分平穩(wěn)化完成后,輸入平穩(wěn)的時(shí)間序列,得到自相關(guān)系數(shù)(ACF)和偏自相關(guān)系數(shù)(PACF)圖形。首先識(shí)別模型的種類386-388:①若自相關(guān)系數(shù)是拖尾的,偏自相關(guān)系數(shù)是截尾的,則序列適合AR(p)模型;②若自相關(guān)系數(shù)是截尾的,偏自相關(guān)系數(shù)是拖尾的,則序列適合MA(q)模型;③若自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)均是拖尾的,則序列適合ARMA(p,q)模型。這里的拖尾性是指ACF和PACF隨著時(shí)滯的增加逐步衰減為0,截尾性是指從某階后突然衰減為0。如果時(shí)間序列需平穩(wěn)化處理,差分平穩(wěn)化處理后的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)均是拖尾的,那么,根據(jù)上述選擇的ARIMA(p,q)模型,建立ARIMA(p,d,q)模型,差分階數(shù)d已通過(guò)第2.3.1節(jié)的步驟確定。然后通過(guò)自相關(guān)系數(shù)(ACF)和偏自相關(guān)系數(shù)(PACF)圖中的延遲階數(shù)確定模型中的p和q。延遲階數(shù)即指從某一階后,序列的值不再有相關(guān)性,則稱此階為延遲階數(shù)388-389。如果自相關(guān)系數(shù)從m階后延遲,即m階后自相關(guān)系數(shù)均在置信區(qū)間內(nèi),則q在1至m間取值;如果偏自相關(guān)系數(shù)從n階后均在置信區(qū)間內(nèi),則p在1至n間取值。由于判斷p和q的方法具有主觀性,因此,可以結(jié)合貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian Information Criterion,BIC)進(jìn)行多次檢驗(yàn),BIC的值越小,則擬合優(yōu)度越好,以此選擇p和q的最優(yōu)組合。

    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障判別模型

    在完成調(diào)壓器聲發(fā)射信號(hào)的特征提取后,采用三層BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建調(diào)壓器聲發(fā)射故障判別模型。三層分別是輸入層、隱含層和輸出層。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為上一節(jié)提取的特征向量維度,本文中即8個(gè)節(jié)點(diǎn)。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)是可以調(diào)整的,節(jié)點(diǎn)數(shù)越多意味著模型的復(fù)雜度越高,計(jì)算量越大,本文中使用32個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)。因?yàn)槭呛?jiǎn)單的二分類問(wèn)題,輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)量為1。從輸入層進(jìn)入網(wǎng)絡(luò),經(jīng)由隱含層逐層進(jìn)行處理,直至輸出層輸出。每一層的神經(jīng)元狀態(tài)只會(huì)影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層得不到期望輸出,信號(hào)的傳遞流程則轉(zhuǎn)入反向傳播,根據(jù)預(yù)測(cè)誤差不斷調(diào)整權(quán)值和閾值,從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸出結(jié)果不斷逼近期望輸出值。

    2.3 參數(shù)尋優(yōu)

    交叉驗(yàn)證(Cross Validation)避免了選取的參數(shù)只在固定的訓(xùn)練驗(yàn)證集最優(yōu),不能達(dá)到很好的推廣性能,可以通過(guò)不斷改變訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,充分利用有限的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練核參數(shù)g和懲罰參數(shù)C,提高尋優(yōu)性能。本文考慮樣本容量及計(jì)算效率確定交叉重復(fù)度為10,即采用10折交叉驗(yàn)證,對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和訓(xùn)練性能評(píng)價(jià)。粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,簡(jiǎn)稱PSO)是一種基于種群的隨機(jī)優(yōu)化技術(shù),尋優(yōu)過(guò)程等效為搜尋空間中粒子的方位。

    2.4 示范站數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)方案

    調(diào)壓示范站數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用的是TBOX MS模塊化RTU數(shù)字化系統(tǒng),它可提供多種背板配置且易擴(kuò)展的I/O采集點(diǎn),是集控制和多通信為一體的模塊化系統(tǒng)。TBOXRTU自身配置了24路模擬量輸入,能夠?qū)崿F(xiàn)壓力、溫度等相關(guān)管道信號(hào)的實(shí)時(shí)采集,該系統(tǒng)模塊兼容4-20mA/-10-10V信號(hào)和Pt100/Pt1000熱電阻信號(hào)。除此之外,TBOXRTU同時(shí)具有報(bào)警管理和記錄遠(yuǎn)傳等功能。這一系列特點(diǎn)可以為診斷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)集監(jiān)控、報(bào)警和遠(yuǎn)傳的綜合智能化管理功能。

    2.5 預(yù)測(cè)出口壓力

    依據(jù)得到的檢驗(yàn)通過(guò)后的模型,做出模型對(duì)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)結(jié)果圖,輸出出口壓力預(yù)測(cè)值。應(yīng)用ARIMA模型對(duì)燃?xì)庹{(diào)壓器出口壓力進(jìn)行預(yù)測(cè)所產(chǎn)生的相對(duì)誤差,定義為出口壓力預(yù)測(cè)值減去實(shí)際值,再除以實(shí)際值。利用相對(duì)誤差對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。若預(yù)測(cè)結(jié)果圖中擬合值與觀測(cè)值幾乎重合,且相對(duì)誤差在±5%以內(nèi),則說(shuō)明此模型達(dá)到良好的預(yù)測(cè)效果,可以對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)調(diào)壓器出口壓力進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    3結(jié)束語(yǔ)

    調(diào)壓閥作為天然氣管道調(diào)壓的重要設(shè)備之一,直接影響到管道供氣質(zhì)量和供氣安全,作為調(diào)壓閥的管理單位,應(yīng)該落實(shí)好調(diào)壓閥的日常安全監(jiān)測(cè),做好密封圈、膜片、彈簧、濾芯等易損零部件的儲(chǔ)備工作,加強(qiáng)操作和維護(hù)人員的日常培訓(xùn),掌握設(shè)備的結(jié)構(gòu)原理,發(fā)現(xiàn)設(shè)備問(wèn)題及時(shí)修復(fù)故障,保障天然氣管道供氣平穩(wěn)。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 衣光宇.燃?xì)庹{(diào)壓器的故障及其診斷分析[J].化工管理,2019(16): 150,155.

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