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    基于卷積網(wǎng)絡(luò)的浮式平臺人員舒適度評價

    2021-02-25 05:31:26姚驥武文華于思源
    關(guān)鍵詞:特征參數(shù)維數(shù)舒適度

    姚驥, 武文華, 于思源

    (大連理工大學(xué) 工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國家重點實驗室,遼寧 大連 116024)

    半潛式生產(chǎn)平臺由于其甲板面積大、穩(wěn)性好、造價低等優(yōu)點,在深海油氣開發(fā)中有著廣泛的應(yīng)用。在惡劣的環(huán)境下工作,半潛式平臺呈現(xiàn)出強(qiáng)非線性和非平穩(wěn)特性等復(fù)雜動力狀態(tài),對人員的作業(yè)和生活帶來威脅。因此分析半潛式平臺在環(huán)境荷載作用下的舒適度問題具有一定的現(xiàn)實意義。

    目前,很多學(xué)者對海洋環(huán)境荷載及海洋結(jié)構(gòu)物的動力學(xué)性能開展了研究。在海洋環(huán)境荷載研究方面,Takbash等[1]從長期衛(wèi)星記錄中利用極值分析方法分析全球風(fēng)速和有義波高數(shù)據(jù)集,分析超過閾值的峰值,并證明極值分析受初始分布方法和平均條件的局限。在結(jié)構(gòu)動力學(xué)性能研究方面,NG等[2]基于勢流理論和莫里森公式,運(yùn)用數(shù)值分析和試驗分析的方法對半潛式平臺的運(yùn)動響應(yīng)進(jìn)行了研究;Yilmaz等[3]應(yīng)用頻域和時域分析方法對半潛式平臺運(yùn)動響應(yīng)進(jìn)行了模擬分析。

    近年來,人們對振動環(huán)境下人員作業(yè)的舒適度的影響越發(fā)關(guān)注。Muksian等[4]為研究坐姿人體生物力學(xué)特性,建立了六自由度和二自由度模型。Matsumoto等[5]對豎向振動下人體站姿振動特性進(jìn)行了研究。Boileau等[6]對車輛駕駛員在垂直驅(qū)動機(jī)械阻抗特性在0.625~10 Hz進(jìn)行測量,并建立了基于試驗數(shù)據(jù)的四自由度模型。Chang等[7-8]對振動周期為0.1~0.25 Hz的高層建筑水平振動引起的振動舒適度進(jìn)行了研究,并給出了基于水平振動加速度的五級舒適度標(biāo)準(zhǔn)。宋志剛[9]提出基于煩惱率模型的工程結(jié)構(gòu)振動舒適度評價方法。但是,目前對海洋半潛式平臺六自由度運(yùn)動響應(yīng)對人員舒適度的影響及其預(yù)測的研究較少。

    本文基于卷積網(wǎng)絡(luò),結(jié)合現(xiàn)場實測數(shù)據(jù),開展半潛式平臺人員舒適度評價研究。首先,利用分形學(xué)理論和統(tǒng)計分析的方法,提取了實測荷載數(shù)據(jù)的特征參數(shù),降低了輸入荷載的維數(shù);同時,將平臺運(yùn)動描述為六自由度剛體運(yùn)動,利用中心差分法和矢量疊加理論結(jié)合ISO6897-1984(E)標(biāo)準(zhǔn),給出適用于半潛式平臺人員舒適度評價指標(biāo);基于卷積網(wǎng)絡(luò),提出了半潛式平臺人員舒適度評價方法。

    1 海洋環(huán)境荷載混合特征參數(shù)提取

    1.1 海洋荷載信息原型監(jiān)測

    自2011年起,文獻(xiàn)[10]在“南海挑戰(zhàn)號”半潛式平臺(NHTZ FPS)建立了現(xiàn)場監(jiān)測系統(tǒng),并對其環(huán)境荷載要素、浮體運(yùn)動響應(yīng)以及系泊系統(tǒng)力學(xué)性能進(jìn)行實時監(jiān)測。圖1給出了該現(xiàn)場監(jiān)測系統(tǒng)示意圖。

    圖1 “南海挑戰(zhàn)號”FPS 現(xiàn)場監(jiān)測系統(tǒng)

    其中環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)主要測量風(fēng)參數(shù)(風(fēng)速、風(fēng)向)、海流參數(shù)(流速、流向)和波浪參數(shù)(波高、周期和壓力)。

    為了更好地研究環(huán)境荷載對平臺人員舒適度的影響,選取適當(dāng)?shù)沫h(huán)境荷載參數(shù)十分關(guān)鍵。

    1.2 計盒維數(shù)與Hausdorff維數(shù)

    分形維數(shù)是測量對象自相似性的一種數(shù)學(xué)工具,可以用來分析一組不規(guī)則的時間序列數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的隨機(jī)性越大分形維數(shù)越大。傳統(tǒng)的分形維數(shù)分為兩大類,即計盒維數(shù)和Hausdorff維數(shù)。

    計盒維數(shù)表示為:

    D=2-H

    (1)

    Hausdorff維數(shù)表示為:

    (2)

    對于風(fēng)速時間序列{xi},i=1,2,…,取某一時間段τ=tn-t1, 其域值R(τ)為:

    (3)

    標(biāo)準(zhǔn)差S(τ)為:

    (4)

    (5)

    分形維數(shù)具體計算步驟為:采用時間序列{xi}計算標(biāo)準(zhǔn)差S(τ)和累計偏差A(yù)(τ,tj),由累計偏差計算出域值R(τ),然后由式(1)和(2)得出計盒維數(shù)和Hausdorff維數(shù)。

    1.3 混合特征參數(shù)選取

    表1給出了海洋環(huán)境荷載監(jiān)測信息及采樣頻率。

    表1 海洋環(huán)境監(jiān)測信息

    本文人員舒適度指標(biāo)依據(jù)國際標(biāo)準(zhǔn)化組織給出的ISO6897-1984(E)的準(zhǔn)則,該標(biāo)準(zhǔn)以人體在海洋浮式平臺等工作區(qū)域工作至少10 min為前提,因此選取10 min的荷載信息作為一個荷載樣本,并選取表2所示混合特征參數(shù)作為荷載樣本信息參數(shù)。

    其中風(fēng)速及壓力荷載特征參數(shù)選取統(tǒng)計特征參數(shù),可以直觀地反映該時間段內(nèi)風(fēng)速與壓力的變化范圍及平均強(qiáng)度;同時選取分形維數(shù)作為特征參數(shù),可以反映該時間段內(nèi)的風(fēng)速及壓力的隨機(jī)程度及復(fù)雜特性。

    表2 環(huán)境荷載樣本特征參數(shù)

    波高、周期、流速、流向選取實測數(shù)據(jù)的最大采樣頻率作為特征參數(shù)。該樣本集混合特征參數(shù)包含分形維數(shù)、統(tǒng)計值以及力學(xué)特征參數(shù),可以較為全面地包含海洋環(huán)境荷載特性。

    2 半潛式平臺作業(yè)人員舒適度指標(biāo)

    2.1 半潛式平臺響應(yīng)信息原型監(jiān)測

    響應(yīng)監(jiān)測系統(tǒng)主要通過INS / GPS的組合系統(tǒng)測量浮體的六自由度。由于NHTZ FPS遠(yuǎn)離陸地,缺乏基站作為參考點,因此采用基于星際差分原理的DGPS測量橫蕩、縱蕩和垂蕩運(yùn)動,INS(慣性導(dǎo)航系統(tǒng))用于測量浮體的橫搖、縱搖和艏搖運(yùn)動。

    2.2 人員舒適度指標(biāo)評價方法

    振動舒適度標(biāo)準(zhǔn)給出了振動環(huán)境下容許的振動加速度水平,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)給出的限值,只要知道結(jié)構(gòu)的振動加速度,就可以判斷出建筑結(jié)構(gòu)的振動水平是否滿足舒適度標(biāo)準(zhǔn)的要求[11]。

    國際標(biāo)準(zhǔn)化組織針對海洋平臺人員舒適度問題提出了ISO6897舒適度標(biāo)準(zhǔn)[12]。圖2繪出了人員舒適度標(biāo)準(zhǔn)曲線圖。該標(biāo)準(zhǔn)適用于頻率為0.063~1 Hz且人員所處時間不低于10 min的情況。

    圖2 ISO6897舒適度標(biāo)準(zhǔn)

    曲線A:操作限,超過此限人員無法進(jìn)行任何工作且對人體造成損害。

    曲線B:舒適限,超過此限人員明顯感到眩暈等不舒適感。

    曲線C:平均振感閾值,人員剛好感覺到振動。

    曲線D:人體振感下限,低于此限人員幾乎無法感覺到振動。

    2.3 平臺運(yùn)動加速度的確定

    將平臺上部結(jié)構(gòu)的六自由度運(yùn)動簡化為剛體運(yùn)動,包括沿x、y、z軸的平動及繞x、y、z軸的轉(zhuǎn)動,如圖3所示。

    圖3 平臺六自由度運(yùn)動

    1)平動加速度。

    設(shè)平臺上一點P(x0,y0,z0),利用中心差分法求解其沿x、y、z3個方向的平動速度:

    (6)

    (7)

    (8)

    式中:vx,t、vy,t、vz,t分別為t時刻P點沿x、y、z方向的平動速度;Dx,t、Dy,t、Dz,t分別為平臺t時刻的橫蕩、縱蕩、垂蕩;τ為采樣間隔。

    同樣對速度進(jìn)行中心差分,得到P點沿x、y、z3個方向的平動加速度:

    (9)

    (10)

    (11)

    式中ax,t、ay,t、az,t為P點沿x、y、z方向的平動加速度。

    此時,P點的平動加速度為:

    atran,t=ax,ti+ay,tj+az,tk

    (12)

    2)轉(zhuǎn)動加速度。

    利用中心差分法求解轉(zhuǎn)動角速度:

    (13)

    (14)

    (15)

    式中:ωx,t、ωy,t、ωz,t分別為t時刻P點繞x、y、z軸轉(zhuǎn)動的角速度;θx,t、θy,t、θz,t分別為平臺t時刻橫搖、縱搖、艏搖的角度;τ為采樣間隔。

    轉(zhuǎn)動加速度由法向加速度及切向加速度2部分構(gòu)成。法向加速度為:

    (16)

    (17)

    (18)

    式中:an,x,t、an,y,t、an,z,t為t時刻P點繞x、y、z轉(zhuǎn)動的法向加速度;Rx、Ry、RZ為3個方向的回轉(zhuǎn)半徑:

    Rx=-y0j-z0k

    (19)

    Ry=-x0i-z0k

    (20)

    Rz=-x0i-yoj

    (21)

    切向加速度與轉(zhuǎn)動的角加速度有關(guān),因此首先利用中心差分法求解角加速度:

    (22)

    (23)

    (24)

    此時,切向加速度為:

    (25)

    (26)

    (27)

    t時刻P點運(yùn)動的全加速度為:

    at=atran,t+an,x,t+an,y,t+an,z,t+atan,x,t+atan,y,t+atan,z,t

    (28)

    2.4 人員舒適度指標(biāo)計算

    對于式(28)得到的平臺任一點加速度時間序列at,取10 min時間間隔,切分為{a1,a2,…,ai,…,an},依次對其進(jìn)行頻域分析:

    (29)

    式中Fi(ω) 為ai的頻譜。

    計算得到頻率對應(yīng)的幅值:

    i=1,2,…,n

    (30)

    加速度頻率范圍較大,因此采用1爭鋒頻率劃分成幾個段落,每個段落成為頻帶或頻程。頻率的中心頻率為:

    (31)

    式中:fu和fd為該頻帶的上限和下限頻率。其中:

    fu=2mfd

    (32)

    當(dāng)m=1/3時,成為1/3倍頻程。

    并根據(jù)ISO6897給出的1/3倍頻程頻率范圍及中心頻率進(jìn)行劃分。將每個頻帶中所有的加速度響應(yīng)幅值相加并平均,并與ISO6897-1984(E)給出的人員舒適度分界線進(jìn)行對比分析,得到人員舒適度指標(biāo)。

    3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人員舒適度評價

    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    作為一種深度學(xué)習(xí)方法,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計選擇局部連接,符合生物神經(jīng)元的稀疏響應(yīng)特性,這樣可以大大降低網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)規(guī)模,對訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的依賴性降低[13]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用有監(jiān)督梯度下降方法得到模型的參數(shù),經(jīng)過訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)模型具有特征提取與識別的能力。

    如圖4所示,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、卷積層、池化層、全連接層與輸出層構(gòu)成。卷積層與池化層在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前幾層交替出現(xiàn),全連接層靠近輸出層。

    圖4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入一般為二維輸入x。卷積層使用卷積核對輸入x進(jìn)行處理,可以學(xué)習(xí)到魯棒性較高的特征[14]。卷積是一種重要的線性計算,可以表示為:

    h(i)=conv(h(i-1),w(i),′method′)

    (33)

    式中:w(i)為第i層卷積核的權(quán)重向量;h(i)為第i層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出;conv(·)為表示卷積核和第i-1層輸出的卷積計算;method為表示卷積類型(方法),常用包括3種Full卷積、Same卷積、Valid卷積。

    池化層一般在卷積層之后,本質(zhì)上,池化層執(zhí)行空間或特征類型的聚合,降低空間維度,主要目的是:1)減少計算量,刻畫平移不變特性;2)使下一層級的參數(shù)有效減少,有效抑制過擬合風(fēng)險[15]。

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過卷積層與池化層的特征提取和降維操作后,將得到的特征數(shù)據(jù)輸入全連接層,對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或分類工作。

    3.2 人員舒適度評價研究

    選取監(jiān)測期間某3天實測信息進(jìn)行模型建立。表3給出了該監(jiān)測期間的海況信息,由該3天海況信息可以看出,最大風(fēng)速為17.1 m/s,最小風(fēng)速為0 m/s,最大浪高為6.38 m/s,最小浪高為0.30 m/s。分別對應(yīng)著7級風(fēng)~0級風(fēng)和7級海況~2級海況,可以看出,該監(jiān)測期間海況較為復(fù)雜,較能反映工作人員在臺期間的所受典型海況。

    表3 數(shù)據(jù)集統(tǒng)計信息

    將實測荷載信息進(jìn)行特征參數(shù)提取,并將每10 min特征參數(shù)作為一個輸入樣本,共包含97個參數(shù),為了便于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,以補(bǔ)0的方式將輸入樣本參數(shù)擴(kuò)展為144個。樣本數(shù)為432,其中360個樣本作為訓(xùn)練集,72個樣本作為檢驗集。

    選取點(4,3,0)處位置進(jìn)行加速度計算,如圖5所示,該位置位于平臺塔架底部附近,為日常施工區(qū)域,該點的人員舒適度指標(biāo)具備較高的工程價值。但本方法不局限于某一位置的人員舒適度研究,而是可以對平臺任一位置進(jìn)行計算。

    基于ISO6897規(guī)定的舒適度標(biāo)準(zhǔn)給出該位置處人員舒適度指標(biāo)。圖6繪出了人員舒適度指標(biāo)分布圖。

    由圖7所示,A以上未有樣本點存在,說明樣本選取時間未發(fā)生五年一遇的極端海況。將曲線A與B之間的點設(shè)為Ⅱ級預(yù)警情況。將曲線B、C之間的點設(shè)為Ⅰ級預(yù)警情況,人員可能稍有頭暈等情況。將曲線C以下的點設(shè)正常工作狀態(tài),人員基本感覺不到晃動。

    圖5 點(4,3,0)所在位置

    圖6 人員舒適度指標(biāo)分布

    圖7 訓(xùn)練準(zhǔn)確率變化

    將人員舒適度指標(biāo)作為輸出樣本,利用卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。首先將輸入樣本矩陣變換成12×12的格式進(jìn)行輸入,卷積層數(shù)為2,第1個卷積層卷積核大小為2×2,卷積核數(shù)為8,池化層大小為2×2,池化方式采用最大池化;第2個卷積核大小為2×2,卷積核數(shù)為64,池化層大小為2×2,池化方式為最大池化。全連接層數(shù)為2,節(jié)點數(shù)分別為100、3。選用交叉熵代價函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練次數(shù)為10 000次。

    圖7和圖8分別給出了準(zhǔn)確率和損失值變化曲線,其中損失值計算采用交叉熵?fù)p失函數(shù):

    (34)

    由準(zhǔn)確率變化圖集最終檢驗準(zhǔn)確率可以看出,當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)為5 000次時,準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到97.69%,最終10 000次訓(xùn)練完成時,準(zhǔn)確率達(dá)到99.77%,檢驗集準(zhǔn)確率為100%。可以看出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于平臺工作人員舒適度指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果較為準(zhǔn)確,且計算成本較低。

    圖8 損失圖變化

    3.3 不同方法結(jié)果對比分析

    同時,采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和單隱藏層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建荷載特征參數(shù)與人員舒適度指標(biāo)的關(guān)系。圖9、10分別繪出了不同方法準(zhǔn)確率和損失值變化對比圖。

    圖9 不同方法訓(xùn)練準(zhǔn)確率對比

    圖10 不同方法損失值對比

    由圖9可以看出,DNN與BP均出現(xiàn)局部收斂的問題,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地避免了局部收斂的問題,訓(xùn)練準(zhǔn)確率達(dá)到99.77%。

    表4給出了最終訓(xùn)練準(zhǔn)確率對比結(jié)果。由對比結(jié)果可以看出,相同訓(xùn)練次數(shù)下,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到100%,DNN與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率僅為79%。

    表4 不同方法準(zhǔn)確率對比

    4 結(jié)論

    1)本文基于分形維數(shù)及統(tǒng)計分析,利用實測荷載信息,給出了用于分析平臺人員舒適度的荷載混合特征參數(shù)選取的方法。

    2)本文對于平臺運(yùn)動特性進(jìn)行分析,采用了中心差分與矢量疊加法結(jié)合ISO6987標(biāo)準(zhǔn),利用頻域分析法推導(dǎo)人員舒適度指標(biāo)。

    3)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建人員舒適度評價模型。該模型可以很好的對于平臺工作人員作業(yè)進(jìn)行指導(dǎo)。

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