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    基于改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的堵塞檢測(cè)研究

    2020-09-10 19:14:10黨嬌
    環(huán)球市場(chǎng) 2020年4期
    關(guān)鍵詞:煤泥

    黨嬌

    摘要:針對(duì)煤泥管道傳輸時(shí)的堵塞問(wèn)題,搭建煤泥管道輸送實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)管道傳輸?shù)倪^(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,討論外界環(huán)境對(duì)過(guò)程數(shù)據(jù)的影響,在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)煤泥輸送管道的堵塞點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)時(shí),通過(guò)改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法完成堵塞檢測(cè),提高檢測(cè)精度。

    關(guān)鍵詞:煤泥;管道傳輸;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);堵塞檢測(cè)

    近年來(lái),管道輸送己經(jīng)成為煤泥處理過(guò)程中主要的輸送手段,但是管道輸送時(shí)堵塞問(wèn)題頻出,傳統(tǒng)的人工處理方式對(duì)輸送系統(tǒng)造成了很多不可逆的傷害,嚴(yán)重影響了煤泥的管道傳輸效率。本文通過(guò)對(duì)煤泥傳輸過(guò)程中的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,研究小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用,并在原有小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上將權(quán)重型和激活函數(shù)相結(jié)合,提高檢測(cè)精度。

    一、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將小波算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法既具有小波變換的時(shí)頻局部特性和變焦特性,又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的自學(xué)習(xí)推理能力和良好的容錯(cuò)性,因此被廣泛應(yīng)用在了故障診斷過(guò)程中。在實(shí)際應(yīng)用中,常見(jiàn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有兩種結(jié)構(gòu)形式,一種是先將特征信號(hào)進(jìn)行小波變換再進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的松散型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另一種則是將小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接融合到一起的激活函數(shù)型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),激活函數(shù)型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使用小波基函數(shù)來(lái)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù),用小波基函數(shù)的尺度和平移參數(shù)來(lái)代替應(yīng)的輸入層到隱層的權(quán)值和隱層的閾值。

    二、煤泥輸送管道堵塞產(chǎn)生的原因分析

    在煤泥的管道輸送過(guò)程中,可以通過(guò)安裝相應(yīng)的傳感器來(lái)獲得管道運(yùn)輸過(guò)程中的特征信號(hào),通過(guò)對(duì)傳感器采集到的特征信號(hào)進(jìn)行分析,當(dāng)輸送管道沒(méi)有故障發(fā)生時(shí),傳感器采集到的特征信號(hào)處于穩(wěn)定狀態(tài),但是當(dāng)發(fā)生故障時(shí),故障點(diǎn)附近的特征信號(hào)會(huì)發(fā)生突變。在這種情況下,只要及時(shí)檢測(cè)到突變的發(fā)生即能檢測(cè)到故障的發(fā)生。但是煤泥的狀態(tài)和處理都是相對(duì)復(fù)雜的,作為煤炭洗選過(guò)程的產(chǎn)物,煤泥中也容易摻入其他物質(zhì),影響煤泥質(zhì)量,進(jìn)而影響煤泥管道輸送過(guò)程的穩(wěn)定性,使得堵塞故障發(fā)生。通過(guò)對(duì)煤泥的輸送過(guò)程及存放環(huán)境等因素進(jìn)行分析,總結(jié)出煤泥管道輸送過(guò)程中產(chǎn)生堵塞的原因主要有煤泥的含水量、輸送管道的設(shè)計(jì)不合理、煤泥攪拌不均勻、存放時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、摻入過(guò)大的雜質(zhì)、輸送系統(tǒng)工作不穩(wěn)定等因素。在管道發(fā)生堵塞時(shí),如果故障不嚴(yán)重,煤泥還可以繼續(xù)傳輸,但是傳輸效率會(huì)嚴(yán)重降低,如果故障嚴(yán)重,則會(huì)影響系統(tǒng)的正常運(yùn)行甚至損壞系統(tǒng)。

    三、煤泥輸送管道堵塞故障建模

    根據(jù)力學(xué)和勢(shì)力學(xué)的基本定律,分析煤泥在管道中流動(dòng)的過(guò)程,可推斷出煤泥輸送過(guò)程中的質(zhì)量、動(dòng)量及能量都守恒,則可建立煤泥在管道輸送過(guò)程中的流動(dòng)模型。設(shè)煤泥的密度為ρ,輸送的時(shí)間為t,管道內(nèi)部的壓力為P,煤泥在管道中的位置為x,通過(guò)對(duì)煤泥傳輸過(guò)程中的特征信號(hào)進(jìn)行分析,結(jié)合質(zhì)量可得出煤泥在管道中流動(dòng)時(shí)的連續(xù)方程為:管道分為每段為△x的N等份,假設(shè)流過(guò)每段的時(shí)間為△t,時(shí)間和距離之間要滿足△x≥α△t,可在x-t平面內(nèi)對(duì)求解式(4)、(5)和(6),將該求解過(guò)程放到煤泥輸送管道的壓力輸送過(guò)程中,則可根據(jù)采集到的壓力、溫度等信號(hào)得到發(fā)生堵塞時(shí)的壓力變化。因此可選擇不同形狀的傳輸管道進(jìn)行分析,在所選管道兩端安裝壓力傳感器,分析故障發(fā)生前后壓力信號(hào)的變化,可知故障發(fā)生前壓力信號(hào)平穩(wěn)。故障發(fā)生后堵塞點(diǎn)前端壓力傳感器采集到的值上升,后端采集到的值下降。根據(jù)壓力值的變化可判斷出管道是否發(fā)生堵塞。

    四、基于改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的堵塞點(diǎn)檢測(cè)算法

    根據(jù)煤泥輸送管道堵塞故障模型,結(jié)合管道發(fā)生堵塞故障時(shí)的實(shí)際情況,在檢測(cè)過(guò)程中,本文將權(quán)重型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和激活函數(shù)型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,具體檢測(cè)算法如下:

    (1)通過(guò)用提升小波變換的方法對(duì)采集到的特征信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,并對(duì)處理過(guò)的信號(hào)進(jìn)行小波變換,提取新的特征序列;

    (2)用提取到的特征序列進(jìn)行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練;

    (3)檢測(cè)到信號(hào)在某時(shí)刻發(fā)生了突變,則管道發(fā)生了堵塞故障,否則說(shuō)明管道運(yùn)行正常,采集新的特征信號(hào)并重復(fù)步驟(1)。

    (4)檢測(cè)到故障并進(jìn)行堵塞報(bào)警,并進(jìn)入下一輪的特征信號(hào)采集并重復(fù)步驟(1)。

    五、改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法完成管道堵塞檢測(cè)

    使用改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)堵塞檢測(cè)算法隨采集到的特征信號(hào)進(jìn)行仿真測(cè)試,根據(jù)測(cè)試結(jié)果可知管道在發(fā)生堵塞故障時(shí)會(huì)突變,而信號(hào)的突變點(diǎn)即為煤泥在輸送管道發(fā)生的故障點(diǎn)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]高美靈,柴洪偉.煤炭洗選對(duì)中國(guó)相關(guān)工業(yè)的影響[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2014(3):78.

    [2]李禎,李彥平,孫萍等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漿體管道輸送系統(tǒng)故障診斷[J].機(jī)床與液壓,2012,40(7):194-197.

    [3]侯慶民.燃?xì)忾L(zhǎng)直管道泄漏檢測(cè)及定位方法研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)博士論文,2014.4.

    基金項(xiàng)目:重慶電子工程職業(yè)學(xué)院科研項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):XJZK201904。

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