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    基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的絞吸挖泥船施工產(chǎn)量預(yù)測研究及分析

    2019-12-18 02:00:24王柳艷陳新華王偉
    中國港灣建設(shè) 2019年12期
    關(guān)鍵詞:絞刀挖泥船濾波

    王柳艷,陳新華,王偉

    (中交疏浚技術(shù)裝備國家工程研究中心有限公司,上海 201208)

    目前,在絕大多數(shù)的疏浚工程中,疏浚員能調(diào)節(jié)的控制變量主要有絞刀轉(zhuǎn)速、橋架下放深度、泥泵轉(zhuǎn)速、橫移速度、臺車步進(jìn)距離,這些重要的控制參數(shù)主要依靠疏浚員豐富的施工經(jīng)驗(yàn)來確定。在施工過程中,影響絞吸挖泥船產(chǎn)量的因素眾多,考慮到工程項(xiàng)目及作業(yè)環(huán)境等因素,許多因素很難量化,隨機(jī)性大且相互影響。鑒于該控制系統(tǒng)是多參數(shù)、非線性、大時滯系統(tǒng),以往基于絞吸挖泥船疏浚作業(yè)過程進(jìn)行的理論研究及物理模型搭建,在控制系統(tǒng)中沒有太大的實(shí)際應(yīng)用意義。因此,本文研究將5 個可控操作變量和絞吸挖泥船的瞬時產(chǎn)量看作黑盒問題,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法建立絞吸挖泥船產(chǎn)量模型并進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測,該模型可為下一步對絞吸挖泥船優(yōu)化控制器的實(shí)現(xiàn)提供較為精準(zhǔn)的產(chǎn)量模型。

    1 絞吸挖泥船施工產(chǎn)量RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型設(shè)計(jì)

    1.1 絞吸挖泥船理論模型

    絞吸挖泥船的瞬時產(chǎn)量W(m3/h)取決于流量Q(m3/h)和泥漿混合物濃度C(%),表達(dá)式通常如下[1]:

    式中:r 為排泥管半徑;v 為泥漿流速。

    在本次施工工況確定的條件下,根據(jù)開挖的土質(zhì),所需的排距及相應(yīng)的排高、揚(yáng)程也基本確定,因此泥泵的流量一般不能提高[2]。由于壓力傳感器安裝在泥泵吸口處,密度計(jì)與流量計(jì)安裝在泥泵管路上,相距較遠(yuǎn),采集的數(shù)據(jù)之間存在一定的時間間隔,因此,式(1)存在大時滯問題。

    絞刀破土切削過程中,絞刀切削泥土的體積量隨絞刀切削面和橫移速度的變化而變化[3]:

    式中:Vc為單位時間內(nèi)絞刀切削泥沙的體積;bc為絞刀切削寬度;dc為絞刀切削深度;vs為橫移速度。

    泥沙被切削后,隨著絞刀旋轉(zhuǎn)與水形成泥漿混合物,絞刀切削下的泥沙粉碎程度與單位時間內(nèi)切泥厚度和當(dāng)前土質(zhì)有關(guān)。切削厚度dd的表達(dá)式如下[4]:

    式中:Zc為絞刀臂數(shù);nc為絞刀轉(zhuǎn)速。

    管道內(nèi)泥漿的體積濃度表達(dá)式為:

    式中:Vm為單位時間內(nèi)進(jìn)入管道的泥沙體積;Dpipe為泥漿輸送管道內(nèi)徑,v 為泥漿流速。

    在正常疏浚情況下,Vm和單位時間內(nèi)絞刀切削的泥沙體積按式(5)進(jìn)行換算:

    式中:K 為絞刀挖掘系數(shù),可取0.8~0.9[5]。

    通過式(2)~式(4)可知泥漿在管道內(nèi)形成過程中,絞刀轉(zhuǎn)速、橫移速度、步進(jìn)距離、橋架下放深度、泥泵轉(zhuǎn)速會對泥漿濃度產(chǎn)生影響。但在實(shí)際施工過程中,現(xiàn)場作業(yè)環(huán)境多變,經(jīng)驗(yàn)系數(shù)不可取,控制參數(shù)與實(shí)際操作下輸出量的關(guān)系不明確,以上線性表達(dá)的絞刀切削系統(tǒng)及管道輸送系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型是無法應(yīng)用在本次產(chǎn)量控制系統(tǒng)這樣的多輸入單輸出非線性模型中的。因此本文將絞吸挖泥船產(chǎn)量與影響其關(guān)鍵控制因素之間的關(guān)系看作黑盒問題,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法進(jìn)行研究。

    1.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建模

    絞吸挖泥船施工產(chǎn)量多輸入單輸出的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),見圖1。

    圖1 絞吸挖泥船施工產(chǎn)量RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.1 RBF neural network model for construction output of cutter suction dredger

    RBF 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,輸入和輸出向量分別為:

    式中:cutter_s 為絞刀轉(zhuǎn)速;ladder_dep 為橋架下放深度;pump_s 為泥泵轉(zhuǎn)速;step_dis 為步進(jìn)距離;swing_s 為橫移速度;ins_pro 為瞬時產(chǎn)量。

    1.3 RBF 網(wǎng)絡(luò)評價指標(biāo)

    決定系數(shù)R2表達(dá)式如式(8)[6]。

    對模型進(jìn)行線性回歸后,評價回歸模型系數(shù)擬合優(yōu)度,R2取值在0 到1 之間,R2越大(接近于1),所擬合的回歸方程越優(yōu)[7]。

    2 正交實(shí)驗(yàn)

    為了對絞吸挖泥船的控制變量因素與瞬時產(chǎn)量進(jìn)行準(zhǔn)確建模,滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對數(shù)據(jù)集特征值的提取更為準(zhǔn)確,保證該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的泛化能力,本次研究采用正交試驗(yàn)法獲取絞吸挖泥船的施工數(shù)據(jù)。

    本文所采用的施工數(shù)據(jù)來自同一艘絞吸式挖泥船,分別在2 個施工地點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣,這2個施工區(qū)域土質(zhì)具有明顯的區(qū)別和代表性,如表1 所示。

    表1 施工工況土質(zhì)類型表Table 1 Construction condition soil type

    2.1 正交試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

    正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)是研究多因素多水平的一種設(shè)計(jì)方法,它是根據(jù)正交性從全面試驗(yàn)中挑選出部分有代表性的點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)[8]。本次正交試驗(yàn)按五因素、四水平進(jìn)行設(shè)計(jì)。四水平指根據(jù)每個控制變量的可調(diào)節(jié)安全施工范圍分別取4 個水平,即低、中、高、最高?;谝陨瞎潭ür,在數(shù)據(jù)采集過程中,橫移速度與絞刀轉(zhuǎn)速是連續(xù)變化的,在橋架抬升及下放、臺車步進(jìn)及換樁過程中,數(shù)據(jù)持續(xù)存儲,每組試驗(yàn)均采滿1 個橫移周期。

    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    1)插值

    由于實(shí)船數(shù)據(jù)采集過程中,傳感器并非每秒都采集存儲數(shù)據(jù),只有當(dāng)信號發(fā)生變化時,數(shù)據(jù)才進(jìn)行存儲,因此每個信號點(diǎn)的數(shù)據(jù)記錄都不是完整的,首先需要對建模輸入輸出的5 組數(shù)據(jù)進(jìn)行插值,本文采用臨近點(diǎn)插值法進(jìn)行信號點(diǎn)插值、補(bǔ)充。

    2)濾波

    由于絞吸挖泥船上的大部分信號采集裝置在信號產(chǎn)生、轉(zhuǎn)換、傳輸?shù)母鱾€環(huán)節(jié)中易受供電電源及現(xiàn)場施工條件干擾,導(dǎo)致這些信號點(diǎn)存儲的數(shù)據(jù)中包含噪聲和干擾信號,因此,在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模前需要對輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波,本次濾波采用中值濾波法。濾波結(jié)果見圖2、圖3。

    圖2 絞刀轉(zhuǎn)速濾波前后對比圖Fig.2 Comparison of cutter speed before and after filtering

    圖3 橫移速度濾波前后對比圖Fig.3 Comparison of swing speed before and after filtering

    3)數(shù)據(jù)切割

    在絞吸挖泥船換樁時,瞬時產(chǎn)量都是非常低的值。因此,為了準(zhǔn)確地對影響挖泥船產(chǎn)量的控制因素進(jìn)行影響因子分析,本文將施工數(shù)據(jù)按1個換樁周期進(jìn)行切割,刪除在換樁時的數(shù)據(jù),截取在換樁周期內(nèi)的挖泥數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    3.1 可控制因素分析

    信息增益是特征選擇的重要指標(biāo),它定義為1 個特征能夠?yàn)榉诸愊到y(tǒng)帶來多少信息,帶來的信息越多,說明該特征越重要,相應(yīng)的信息增益也就越大。

    本次研究將通過信息增益率對影響產(chǎn)量的控制因素進(jìn)行影響因子分析,探索施工過程中這些控制因素對產(chǎn)量影響的大小。絞吸挖泥船在施工地點(diǎn)A 與施工地點(diǎn)B 的信息增益率排序情況如表2 所示。

    表2 施工地點(diǎn)A 與施工地點(diǎn)B 的控制變量對產(chǎn)量影響的信息增益率Table 2 Information gain rate of control variables on production in working condition A and B

    通過計(jì)算得到施工地點(diǎn)B 各變量的平均信息增益率為0.716。由表2 的信息增益率可以看出,無論在中粗砂工況下,還是粉砂粉土混合工況下,橫移速度的信息增益率都是最大的,在挖泥切削過程中,影響產(chǎn)量的主要控制變量為橫移速度。

    3.2 產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果

    將經(jīng)過插值、濾波預(yù)處理后的數(shù)據(jù),對本文所設(shè)計(jì)的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真預(yù)測。

    1)在施工地點(diǎn)A 的數(shù)據(jù)采集過程中,絞吸挖泥船進(jìn)行了上、下兩層土質(zhì)的挖掘,本次試驗(yàn)選取下層土挖掘時間段,該時間段內(nèi)數(shù)據(jù)集共計(jì)數(shù)據(jù)樣本8 763 個,從中選取前4 382 個樣本作為訓(xùn)練集樣本,選后4 381 個樣本作為測試集樣本,對RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的瞬時產(chǎn)量進(jìn)行評價,與測試樣本的實(shí)際瞬時產(chǎn)量進(jìn)行對比,預(yù)測效果對比如圖4 所示。

    圖4 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試集A 實(shí)際產(chǎn)量與預(yù)測產(chǎn)量對比圖Fig.4 Comparison of actual output and predicted output of RBF neural network test set A

    從圖4 可以看出,本次模型訓(xùn)練及預(yù)測共耗時約24 s,R2=0.85,從預(yù)測結(jié)果可以看到該模型不僅預(yù)測到測試集樣本的變化,且R2=0.85,表明預(yù)測精度及擬合效果較好。

    2)在施工地點(diǎn)B 的數(shù)據(jù)采集中,本次試驗(yàn)數(shù)據(jù)集共計(jì)數(shù)據(jù)樣本21 500 個,從中選取前11 000個樣本作為訓(xùn)練集樣本,選后10 500 個樣本作為測試集樣本,對RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的瞬時產(chǎn)量進(jìn)行評價,與測試樣本的實(shí)際瞬時產(chǎn)量進(jìn)行對比,預(yù)測效果對比如圖5 所示。

    圖5 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試集B 實(shí)際產(chǎn)量與預(yù)測產(chǎn)量對比圖Fig.5 Comparison of actual output and predicted output of RBF neural network test set B

    由于本次訓(xùn)練集測試集樣本數(shù)較大,訓(xùn)練及預(yù)測耗時稍長,約183 s。對比圖5 中瞬時產(chǎn)量的實(shí)際值與預(yù)測值可以發(fā)現(xiàn),預(yù)測結(jié)果可以較好地跟蹤實(shí)際產(chǎn)量的變化,且R2=0.85,表明預(yù)測精度及擬合效果也較好。

    4 結(jié)語

    針對絞吸挖泥船控制系統(tǒng)中施工產(chǎn)量的預(yù)測,本文提出基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,分別在A、B兩種不同工況下,利用正交試驗(yàn)獲得的實(shí)際施工數(shù)據(jù),建立絞吸挖泥船施工產(chǎn)量預(yù)測模型,通過對測試樣本集的瞬時產(chǎn)量值與預(yù)測值進(jìn)行對比,結(jié)果表明采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式,利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法適用于控制變量因素對產(chǎn)量的模型搭建及預(yù)測,且預(yù)測效果良好,該預(yù)測模型將為下一步的控制器設(shè)計(jì)提供可靠的數(shù)學(xué)模型。但在實(shí)際應(yīng)用中船機(jī)設(shè)備及動力配備對控制因素的限制問題,以及對5 個控制變量相互之間的影響關(guān)系亟需進(jìn)行深入研究。

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