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    基于支持向量機(jī)的燃?xì)夤艿佬孤┳R(shí)別方法研究*

    2021-07-12 02:25:08毛興翔吳世德王文明孫海波梁海官張繼鋒
    石油機(jī)械 2021年7期
    關(guān)鍵詞:超平面燃?xì)夤?/a>頻域

    毛興翔 吳世德 王文明 孫海波 梁海官 張繼鋒

    (1.中國石油大學(xué)(北京)機(jī)械與儲(chǔ)運(yùn)工程學(xué)院 2.浙江清華長三角研究院)

    0 引 言

    管道運(yùn)輸是連接燃?xì)赓Y源與市場的高效率、低成本和安全可靠的關(guān)鍵環(huán)節(jié),在油氣領(lǐng)域起著越來越重要的作用[1-3]。燃?xì)夤艿篮苋菀资艿诫姼g及自然腐蝕的影響,形成點(diǎn)蝕砂眼或裂縫,造成燃?xì)庑孤?,從而危害環(huán)境甚至引發(fā)安全事故,因此燃?xì)夤艿赖亩ㄆ诰S護(hù)檢測至關(guān)重要。目前國內(nèi)外對于燃?xì)夤艿佬孤┑臋z測方法可以分為管內(nèi)檢測和管外檢測。管外檢測主要包括實(shí)時(shí)瞬態(tài)模擬法[4]、負(fù)壓波法[5]、聲波法[6]、壓力點(diǎn)分析法、氣體檢測法、土壤法、光纖檢測法、聲發(fā)射法、探地雷達(dá)法、超聲導(dǎo)波法和紅外線照相法等。這些方法操作靈活,但受限于管線的環(huán)境和檢測設(shè)備的復(fù)雜性,對于微小泄漏的檢測難度相對較大。管內(nèi)檢測方法主要包括聲信號(hào)法、壓力檢測法、電渦流法和超聲內(nèi)檢測技術(shù)等。相對于管外檢測而言,管內(nèi)檢測可以使搭載傳感器的檢測器更加靠近泄漏點(diǎn),使得泄漏檢測的效率和精確度更高。

    國內(nèi)外學(xué)者開展了管內(nèi)檢測器的研究,取得了一定成果。德國Gottsberg Leak Detection公司的GLD管道泄漏檢測裝置[7]通過搭載到傳統(tǒng)PIG式檢測器上來檢測泄漏噪聲。O.HUNAIDI等[8]研究了不同泄漏類型、管道壓力、流速和季節(jié)等對PVC管道泄漏噪聲信號(hào)的影響及其衰減特性;A.S.PAPASTEFANOU等[9]通過試驗(yàn)驗(yàn)證了泄漏湍流是造成泄漏噪聲的主要因素。楊進(jìn)等[10]給出了一種基于相關(guān)分析和近似熵的泄漏信號(hào)特征提取識(shí)別方法。美國ASI(Acoustic System INC)公司開發(fā)了Wave Alert型聲波泄漏檢測系統(tǒng)[11]。加拿大Pure Technologies公司研制的smartball檢漏系統(tǒng)利用球形載體,內(nèi)部搭載麥克風(fēng)聲學(xué)傳感器來檢測管道泄漏[12]。山東省光纖傳感技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的趙林等[13]設(shè)計(jì)了光纖負(fù)壓波管道泄漏監(jiān)測系統(tǒng)。中山大學(xué)王海蓉等[14]對燃?xì)夤艿佬⌒孤┕r下的壓力波數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效的識(shí)別分析。天津大學(xué)與中石化華南銷售公司聯(lián)合研制了用于管道泄漏檢測的球形內(nèi)檢測器[15]。近年來發(fā)展的智能檢測方法,例如支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)和人工智能方法已逐漸應(yīng)用于管道泄漏的檢測。但是對于網(wǎng)絡(luò)的正確性和準(zhǔn)確性以及應(yīng)用到泄漏檢測效果如何,缺少相應(yīng)的驗(yàn)證,因此本文開展了基于支持向量機(jī)的泄漏檢測機(jī)器人的開發(fā)和研究。

    燃?xì)夤艿佬孤┛梢暈閲娏鬟^程,并伴隨噴流噪聲的產(chǎn)生[16]。本文研究中檢測機(jī)器人搭載聲學(xué)傳感器,采集并識(shí)別燃?xì)夤艿纼?nèi)的聲學(xué)信號(hào),通過支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)對燃?xì)夤艿佬孤┑呐袛?,提出了一種小管徑燃?xì)夤艿佬孤z測機(jī)器人方案。

    1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    1.1 檢測器結(jié)構(gòu)

    燃?xì)夤艿佬孤z測機(jī)器人由檢測部分、柔性結(jié)構(gòu)部分和驅(qū)動(dòng)部分組成。檢測機(jī)器人樣機(jī)如圖1a所示,它能夠在直徑為100 mm的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)中主動(dòng)驅(qū)動(dòng),實(shí)現(xiàn)前進(jìn)和后退。驅(qū)動(dòng)部分具有主動(dòng)驅(qū)動(dòng)、主動(dòng)伸張和里程輪功能,如圖1b所示。驅(qū)動(dòng)部分和柔性結(jié)構(gòu)部分的支撐保證了檢測器在管道內(nèi)的運(yùn)行保持在中心軸線上,如圖1c所示。里程輪與驅(qū)動(dòng)輪安裝在同一軸線上,基于霍耳傳感器記錄檢測機(jī)器人行駛過的里程信息。

    1—柔性外殼;2—電子倉;3—傳動(dòng)帶;4—滾動(dòng)軸承;5—驅(qū)動(dòng)輪;6—里程輪;7—絲杠電機(jī);8—驅(qū)動(dòng)電機(jī);9—蝸輪蝸桿。

    1.2 硬件設(shè)計(jì)

    檢測機(jī)器人控制系統(tǒng)包括主控制器、電機(jī)驅(qū)動(dòng)板及檢測傳感器等。主控制器選用了小體積、安裝Linux系統(tǒng)的單板計(jì)算機(jī)(Raspberry Pi ZeroW),如圖2所示。它具有體積小、運(yùn)算快的優(yōu)點(diǎn)。選用了微型麥克風(fēng)、IMU GY-85、XY-160D電機(jī)驅(qū)動(dòng)板、BF-M4霍耳傳感器、SHT31溫濕度傳感器及GY-BMP280大氣壓強(qiáng)傳感器。利用Raspberry Pi完成對驅(qū)動(dòng)電機(jī)和絲杠電機(jī)的控制及對管道內(nèi)泄漏聲信號(hào)、霍耳傳感器數(shù)據(jù)和IMU數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)。檢測結(jié)束后,使用存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行上位機(jī)處理,判斷燃?xì)夤艿朗欠癜l(fā)生了泄漏并進(jìn)行定位。

    圖2 檢測系統(tǒng)硬件組成

    2 模擬試驗(yàn)

    2.1 試驗(yàn)臺(tái)設(shè)計(jì)

    為了模擬燃?xì)夤艿赖恼鎸?shí)泄漏,制備了相應(yīng)的試驗(yàn)平臺(tái),其示意圖如圖3所示。

    圖3 試驗(yàn)平臺(tái)示意圖

    設(shè)置的管線總長為17 m,管道內(nèi)徑為100 mm,管道兩端為進(jìn)氣口和出氣口,并分別安裝有壓力表以檢測管道內(nèi)的實(shí)時(shí)壓力,通過氣壓泵對管道內(nèi)的壓力環(huán)境進(jìn)行控制。在試驗(yàn)管道上設(shè)有一個(gè)圓孔,并且圓孔處安裝有可開關(guān)的通氣閥,設(shè)泄漏孔直徑為1 mm,以此來模擬當(dāng)燃?xì)廨斔凸艿腊l(fā)生小孔徑泄漏時(shí)的檢測。

    2.2 試驗(yàn)方案

    將檢測機(jī)器人放置于模擬燃?xì)夤艿纼?nèi)運(yùn)行并采集其中的泄漏聲信號(hào)。為研究燃?xì)夤艿佬孤r(shí)管道內(nèi)聲信號(hào)的變化特征,設(shè)計(jì)了如表2所示的幾組試驗(yàn)工況,并進(jìn)行了多次試驗(yàn)來獲取同一工況下的大量數(shù)據(jù)。

    第1組和第2組試驗(yàn)用于對比有泄漏發(fā)生和無泄漏發(fā)生狀態(tài)下的數(shù)據(jù)差別。第2組至第5組用于對比在與泄漏點(diǎn)不同距離點(diǎn)處時(shí)所檢測到的數(shù)據(jù)差別。通過對比可以得到,當(dāng)燃?xì)夤艿腊l(fā)生泄漏時(shí),檢測機(jī)器人從距離管道較遠(yuǎn)處向較近處的位置變化過程中泄漏聲信號(hào)的變化規(guī)律;通過對比第6組和第7組可以得到有泄漏時(shí)的電機(jī)噪聲;通過對比第8組和第9組可以得到無泄漏情況時(shí)的電機(jī)噪聲。最終確定的電機(jī)噪聲信號(hào)將用于后期數(shù)據(jù)處理的濾波中。

    表1 試驗(yàn)組工況設(shè)計(jì)

    2.3 試驗(yàn)步驟

    (1)將管道泄漏檢測機(jī)器人放置在管道內(nèi),開啟閥門1和閥門2,使用氣泵將管道內(nèi)注入空氣,觀察壓力變送器數(shù)值,使管內(nèi)壓力保持在0.6 MPa,通過泄漏孔上閥門的開閉來模擬管道的泄漏。

    (2)在管道上對距離泄漏點(diǎn)0、1、2、3及4 m位置處進(jìn)行標(biāo)記。

    (3)檢測機(jī)器人在管內(nèi)距離泄漏點(diǎn)0、1、2、3及4 m位置處依次固定放置,分別進(jìn)行管內(nèi)聲信號(hào)數(shù)據(jù)的采集。

    (4)控制檢測機(jī)器人在管道內(nèi)平穩(wěn)行進(jìn),可以由細(xì)繩牽引或電機(jī)驅(qū)動(dòng)使檢測機(jī)器人前進(jìn)。檢測機(jī)器人從距離泄漏點(diǎn)4 m位置行駛至泄漏點(diǎn)處,再由泄漏點(diǎn)處駛離至距離泄漏點(diǎn)4 m處,檢測機(jī)器人采集此行程中的管內(nèi)聲信號(hào)。

    (5)根據(jù)設(shè)計(jì)的工況進(jìn)行大量試驗(yàn),采集足夠多的數(shù)據(jù)用于后期的數(shù)據(jù)分析。

    3 試驗(yàn)結(jié)果分析

    3.1 基于時(shí)域的數(shù)據(jù)處理

    為研究燃?xì)夤艿纼?nèi)泄漏聲信號(hào)的特征,判斷燃?xì)夤艿朗欠癜l(fā)生泄漏,首先對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行了時(shí)域分析判斷,得到的時(shí)域分析圖像如圖4所示。從圖4a~4e中對比可以得到,當(dāng)發(fā)生泄漏時(shí),所采集到的聲信號(hào)強(qiáng)度會(huì)有明顯的增大,并且隨著檢測機(jī)器人距泄漏點(diǎn)的距離越來越近,采集到的聲信號(hào)強(qiáng)度會(huì)越來越大。圖4f為檢測機(jī)器人從距離泄漏點(diǎn)4 m處駛向泄漏點(diǎn)處,接著又駛離泄漏點(diǎn)的過程中所采集到的聲信號(hào)的時(shí)域特征變化,可以看到幅值具有先增大后減小的變化規(guī)律。通過對管道內(nèi)聲信號(hào)的時(shí)域判斷,證明了采集和識(shí)別管道內(nèi)的聲信號(hào)可以判斷燃?xì)夤艿朗欠癜l(fā)生了泄漏。當(dāng)檢測機(jī)器人在管道內(nèi)連續(xù)行進(jìn)檢測的過程中,因?yàn)闄z測環(huán)境的復(fù)雜性,所采集到的聲信號(hào)會(huì)受到明顯的干擾,使得檢測機(jī)器人僅僅是通過時(shí)域信息來判斷泄漏的準(zhǔn)確度大大降低,所以還需要更深入的算法對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。

    圖4 泄漏數(shù)據(jù)時(shí)域分析圖像

    3.2 基于頻域的數(shù)據(jù)處理

    相對于時(shí)域分析,頻域分析可以將不同頻率的信號(hào)特征放大,同時(shí)易于對噪聲信號(hào)進(jìn)行過濾。對采集到的信號(hào)進(jìn)行頻域分析,得到的結(jié)果如圖5所示。

    從圖5可以得到,當(dāng)燃?xì)夤艿腊l(fā)生泄漏時(shí),采集的聲信號(hào)在1 800 Hz和3 000 Hz附近的幅值相對于無泄漏狀態(tài)時(shí)會(huì)有明顯的增大。通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)整理,確定了泄漏聲信號(hào)頻域特征的變化范圍主要集中在1 500~3 500 Hz,在這個(gè)范圍內(nèi)頻域幅值會(huì)有明顯的增大,因此設(shè)計(jì)了一個(gè)帶通濾波器,用以對干擾信號(hào)進(jìn)行濾波處理??紤]到驅(qū)動(dòng)電機(jī)對聲信號(hào)的影響,通過對比設(shè)定了帶通濾波器后,比較在電機(jī)開啟和關(guān)閉狀態(tài)下檢測機(jī)器人所采集到數(shù)據(jù)的頻域特征,電機(jī)噪聲對泄漏識(shí)別判斷的影響較小,即有泄漏和無泄漏時(shí),在1 500~3 500 Hz的頻率范圍內(nèi)差距仍然比較明顯。通過驗(yàn)證,設(shè)計(jì)的濾波器對噪聲數(shù)據(jù)的處理起到了較好的作用。

    圖5 泄漏數(shù)據(jù)頻域分析圖像

    4 基于SVM的燃?xì)夤艿佬孤z測

    4.1 SVM理論

    驗(yàn)證分析表明,利用燃?xì)夤艿纼?nèi)的聲信號(hào)對燃?xì)夤艿赖奈⑿⌒孤┛走M(jìn)行檢測是可行的,管道內(nèi)聲信號(hào)的變化特征在時(shí)域和頻域均較為明顯。利用時(shí)域和頻域分析可以判斷管道是否發(fā)生了泄漏,但是由于存在干擾,燃?xì)鈾z測器對管道是否泄漏的判斷會(huì)受到一定的影響。為了提高檢測器的檢測效率,實(shí)現(xiàn)檢測器對于燃?xì)夤艿佬孤┑淖灾髋袛?,提出了基于支持向量機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析燃?xì)夤艿佬孤?shù)據(jù),提高對燃?xì)夤艿佬孤┑臋z測精度。

    支持向量機(jī)是在1995年由C.CORTES等[17]發(fā)明的一種模式識(shí)別方法。在分類和回歸問題中,支持向量機(jī)的算法占據(jù)著重要優(yōu)勢,其最主要優(yōu)勢在于可以解決小樣本、非線性和高緯模式識(shí)別問題[18-19]。當(dāng)樣本的輸入線性不可分時(shí),需要采用線性不可分SVM模型進(jìn)行特征空間上的訓(xùn)練學(xué)習(xí)[20]。支持向量機(jī)模型訓(xùn)練的最終目的是在特征空間上得到一個(gè)最優(yōu)超平面,基于SVM利用間隔最大化能夠求得一個(gè)最優(yōu)分離超平面,所得到的超平面的解也唯一[21]。

    4.2 C-SVC算法參數(shù)確定

    燃?xì)夤艿佬孤z測所采集到的聲信號(hào)的識(shí)別屬于線性不可分問題。對于線性不可分問題需要選擇合適的SVM模型來構(gòu)建一個(gè)最合適的超平面,從而將泄漏和無泄漏的兩類數(shù)據(jù)分類,選用SVM方法中的支持向量二分類算法,也叫作C-SVC(C-SVM for Classification)模型[22-23]。C-SVC模型的優(yōu)勢在于其不僅解決了線性分類器到非線性的問題[24],而且對于數(shù)據(jù)的訓(xùn)練計(jì)算過程也相對較為簡便。應(yīng)用中要找到C-SVC分類模型的最佳分離超平面。

    通過非線性映射φ(·)將樣本數(shù)據(jù)從原空間映射到高維空間。在高維空間中構(gòu)建最優(yōu)超平面C-SVC模型的模型優(yōu)化函數(shù),如式(1)所示。對于那些分布在分類超平面和支持向量所在的超平面中間的數(shù)據(jù)點(diǎn),需要給予一個(gè)松弛變量,同時(shí)對于這種錯(cuò)分進(jìn)行一定的懲罰。最優(yōu)超平面還應(yīng)該滿足式(2)中的約束條件。最終得到的決策函數(shù)如式(3)所示。

    (1)

    yi(ωTφ(xi)+b)≥1-ξi

    (2)

    (3)

    式中:xi為輸入樣本;yi為期望輸出矢量;ω為權(quán)值矢量;C為懲罰參數(shù),C∈(0,+∞);l為樣本數(shù);ξi為吸引度的松馳變量,ξi≥0(i=1,2,……,l);b為偏置常數(shù);K(xi,x)為核函數(shù);αi為Lagrange乘子;其中ω和b確定了最優(yōu)超平面的位置。

    4.3 支持向量機(jī)模型參數(shù)確定

    支持向量機(jī)對于一些非線性不可分問題存在著錯(cuò)分現(xiàn)象,所以對于一個(gè)支持向量機(jī)模型選用不同數(shù)值大小的懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g,對支持向量機(jī)的分類精度具有重要的影響。當(dāng)懲罰參數(shù)C的數(shù)值過小時(shí),訓(xùn)練得到的支持向量機(jī)的擬合精度降低,而且很容易出現(xiàn)對數(shù)據(jù)的錯(cuò)分,也稱為“欠學(xué)習(xí)”[25]。當(dāng)C的數(shù)值選擇過高時(shí),也會(huì)出現(xiàn)“過學(xué)習(xí)”現(xiàn)象,模型的泛化能力會(huì)削弱。核函數(shù)參數(shù)g影響著支持向量機(jī)模型對于輸入數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)程度,其數(shù)值的過大、過小都會(huì)影響預(yù)測模型的置信范圍大小,并最終影響到支持向量機(jī)模型的學(xué)習(xí)能力。因此,對C-SVC中的懲罰參數(shù)C值和核函數(shù)參數(shù)g值需要進(jìn)行最優(yōu)化確定。

    對于SVM模型的C值和g值的選擇方法有多種,本文選用的是網(wǎng)格參數(shù)尋優(yōu)法(Grid Search,GS)來確定C值和g值的大小。首先設(shè)定C值和g值的取值范圍為:C∈[-8 ,8],g∈[-8 ,8],設(shè)置一定的C值和g值的變化步長。再利用交叉驗(yàn)證(K-Cross Vilidation,K-CV)的思想,設(shè)置交叉驗(yàn)證折數(shù)V值為5,對訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,對分類效果進(jìn)行評(píng)估并記錄,通過對比不同參數(shù)的C值和g值得到分類模型的準(zhǔn)確度,最終得到最優(yōu)的C值和g值。

    對檢測器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換,將其在0~5 000 Hz上所有對應(yīng)的幅值記為一組數(shù)據(jù),對于管道在泄漏情況下采集到的數(shù)據(jù)組標(biāo)記為1,對管道在無泄漏情況下的數(shù)據(jù)組標(biāo)記為0。通過載入120組訓(xùn)練集樣本和40組測試集合樣本,對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行歸一化處理后,利用grid search方法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。繪制SVC參數(shù)選擇結(jié)果3D視圖,當(dāng)C=0.25和g=0.003 906 3時(shí),可以得到最優(yōu)超平面,如圖6所示。此時(shí)對于燃?xì)夤艿佬孤?shù)據(jù)的分類判斷準(zhǔn)確度可以達(dá)到98.019 8%。

    圖6 SVC參數(shù)選擇結(jié)果3D視圖

    將燃?xì)夤艿涝诎l(fā)生泄漏情況下支持向量機(jī)預(yù)測值定義為1,燃?xì)夤艿涝谖窗l(fā)生泄漏情況下支持向量機(jī)預(yù)測值定義為0。通過對得到的SVM模型進(jìn)行驗(yàn)證,輸入40組已知試驗(yàn)結(jié)果的測試集到訓(xùn)練得到的支持向量機(jī)模型中,得到的預(yù)測結(jié)果與樣本試驗(yàn)結(jié)果對比如圖7所示。從圖7可知,共有39組數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確,1組預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生了誤差。

    圖7 測試集的實(shí)際分類和預(yù)測分類圖

    驗(yàn)證結(jié)果證明,能夠利用支持向量機(jī)算法來判斷燃?xì)夤艿朗欠癜l(fā)生了泄漏,并且能夠達(dá)到98%的檢測精度,實(shí)際驗(yàn)證也取得了很好的檢測效果。

    5 結(jié) 論

    (1)通過檢測機(jī)器人對燃?xì)夤艿纼?nèi)的聲信號(hào)進(jìn)行采集,并對采集的聲信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析,分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)燃?xì)夤艿腊l(fā)生泄漏時(shí),所采集的聲信號(hào)在時(shí)域和頻域上具有明顯的識(shí)別特征。

    (2)當(dāng)燃?xì)夤艿腊l(fā)生泄漏時(shí),聲信號(hào)在時(shí)域上的幅值會(huì)有明顯的增加,且距離泄漏點(diǎn)越近其幅值越大;聲信號(hào)在頻域上的幅值位于1 800和3 000 Hz附近時(shí)明顯增大。

    (3)基于支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對燃?xì)夤艿佬孤┑穆曅盘?hào)進(jìn)行訓(xùn)練和測試,能夠精確地對燃?xì)夤艿佬孤┻M(jìn)行識(shí)別,彌補(bǔ)了基于時(shí)域和頻域判斷泄漏的不足,提高了管道泄漏檢測器的檢測精度和自主識(shí)別分析能力。

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