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    基于LSTM的水下電子模塊溫度預(yù)測及預(yù)警方法*

    2022-03-11 04:03:56王瑩瑩安維崢喬婷婷朱春麗楊旭光祝鴻山
    中國海上油氣 2022年1期
    關(guān)鍵詞:趨勢預(yù)警閾值

    王瑩瑩 安維崢 喬婷婷 朱春麗 楊旭光 祝鴻山

    (1. 中國石油大學(xué)(北京) 人工智能學(xué)院 北京 102249; 2. 中國石油大學(xué)(北京) 安全與海洋工程學(xué)院 北京 102249;3. 中海油研究總院有限責(zé)任公司 北京 100028)

    水下控制模塊(Subsea Control Module,SCM)是復(fù)合電液水下控制系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備,可實(shí)時(shí)監(jiān)測水下井口和水下生產(chǎn)系統(tǒng)的工作狀況,被稱為水下生產(chǎn)系統(tǒng)的中樞神經(jīng)系統(tǒng)[1]。水下電子模塊(Subsea Electronic Module,SEM),主要用于接收水上控制單元的命令,同時(shí)將水下監(jiān)測的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)送給水上控制單元,是SCM數(shù)據(jù)交換中的核心部件。SEM的機(jī)械結(jié)構(gòu)是一個(gè)外部抗壓、內(nèi)部充滿氮?dú)獾拿芊鈿んw,其內(nèi)部安裝有可編程邏輯控制器(Programmable Logic Controller,PLC)模塊、模擬量輸入模塊、數(shù)字量輸入輸出模塊、傳感器、工業(yè)以太網(wǎng)交換機(jī)等,頂部安裝有電連接器和光纖連接器,用于連接外部傳感器和控制閥的尾部電纜。SEM長期處于密閉環(huán)境中,內(nèi)部PLC在運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生自熱現(xiàn)象,導(dǎo)致SEM內(nèi)部溫度升高,盡管通過熱傳導(dǎo)、熱對(duì)流、熱輻射等手段與介質(zhì)進(jìn)行熱交換,會(huì)帶走一定的熱量,但因其長期在密閉環(huán)境中,加上外部海水溫度基本恒定,溫度散熱到一定程度將會(huì)達(dá)到平衡,持續(xù)密閉溫度產(chǎn)生的熱應(yīng)力將對(duì) SEM內(nèi)部傳感器產(chǎn)生較大影響,容易引發(fā)SEM出現(xiàn)短路、開路、電氣擊穿、過熱燒毀等問題,從而導(dǎo)致水下控制系統(tǒng)發(fā)生失效故障,甚至造成水下生產(chǎn)系統(tǒng)停工從而造成油氣田停產(chǎn)等風(fēng)險(xiǎn)。盡管復(fù)合電液水下控制系統(tǒng)本身具備溫度實(shí)時(shí)監(jiān)測報(bào)警功能,但尚不具備溫度預(yù)測預(yù)警功能。因此,開展SEM內(nèi)部溫度趨勢預(yù)測與故障預(yù)警研究,對(duì)于后期運(yùn)維階段提高SEM的安全可靠性,減少SCM的檢查維修時(shí)間十分必要。

    近年來,已有不少學(xué)者針對(duì)水下控制系統(tǒng)故障診斷與可靠性等方面開展了一定的研究[2-6],但針對(duì)水下控制系統(tǒng)的SEM溫度預(yù)測和預(yù)警方面的研究尚未見公開報(bào)道。目前,學(xué)者們利用人工智能方法進(jìn)行溫度預(yù)測的研究,主要集中在航空發(fā)動(dòng)機(jī)尾氣溫度、車輛軸承溫度、風(fēng)力發(fā)電機(jī)等領(lǐng)域[7-12]。本文基于國內(nèi)首套水下控制系統(tǒng)中的SEM內(nèi)部溫度預(yù)警早期微弱故障特征不敏感,抗異常值干擾能力差,以及溫度變化具有非線性、季節(jié)性和周期性變化特征等問題,提出了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long-short Term Memory,LSTM)的SEM溫度趨勢預(yù)測與預(yù)警模型,基于移動(dòng)平均技術(shù)和二叉決策算法,實(shí)現(xiàn)了SEM溫度健康狀態(tài)的整體趨勢預(yù)測和故障預(yù)警。

    1 SEM工作原理與內(nèi)部溫度傳感器失效模式

    SEM與外部交互主要通過蓋板上的電氣及光纖接頭,其主要工作原理如圖1所示。通過電氣接頭得到電力供應(yīng),將電力單元輸入的高壓交流電轉(zhuǎn)換成電路板芯片所需要的3 V、5 V直流電源以及各類傳感器和電磁換向閥所需要的24 V直流穩(wěn)壓電源。通過電氣或光纖接頭接受主控站發(fā)送的控制命令,由通訊模塊將電力載波信號(hào)解調(diào)成相應(yīng)指令傳輸給主控板。主控板將主控站發(fā)出的控制命令分配并通過數(shù)字量輸入輸出模塊(I/O口)發(fā)送至方向控制閥(DCV),從而控制水下生產(chǎn)設(shè)備上的各類功能閥門。同時(shí),由數(shù)據(jù)采集模塊采集壓力、溫度、濕度、高壓交流電壓及低壓直流電流等傳感器上的信號(hào),處理后傳送給主控板,再通過電氣或光纖接頭傳至主控站,使平臺(tái)工作人員能實(shí)時(shí)監(jiān)測水下生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀況并發(fā)出相關(guān)操作指令。

    圖1 SEM工作原理圖[1]

    SEM的溫度傳感器為電流型傳感器,輸出信號(hào)為標(biāo)準(zhǔn)的兩線制4~20 mA信號(hào),量程為-40~70 ℃,閾值為-20~40 ℃。量程范圍比閾值范圍相對(duì)大些,若溫度超過量程,傳感器將可能遭到永久性損壞,無法正常顯示。若溫度超過閾值,傳感器不會(huì)立即損壞,而是發(fā)生性能下降,但若長期超出閾值,會(huì)逐漸影響其性能和使用壽命,進(jìn)而導(dǎo)致永久性損壞。故若能預(yù)測出數(shù)據(jù)何時(shí)將到達(dá)閾值,進(jìn)而發(fā)出相應(yīng)預(yù)警提示信息,對(duì)延長SEM的使用壽命,提高水下控制系統(tǒng)的安全可靠性具有重要工程意義。

    2 基于LSTM的SEM溫度預(yù)測及預(yù)警模型構(gòu)建

    研究SEM硬件失效的模式特征與信息,經(jīng)相應(yīng)的接口采集到溫度傳感器的測試數(shù)據(jù)后,需要通過對(duì)數(shù)據(jù)的綜合分析判斷SEM的運(yùn)行狀態(tài),建立基于硬件運(yùn)行參數(shù)的SEM溫度預(yù)測模型,開展SEM溫度傳感器的溫度趨勢預(yù)測和故障預(yù)警研究,算法路線如圖2所示。

    圖2 SEM溫度傳感器溫度趨勢預(yù)測及預(yù)警算法路線圖

    2.1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

    由Hochreiter和Schmidhuber[14]在1997年首次提出的LSTM屬于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)。LSTM在傳統(tǒng)的RNN結(jié)構(gòu)上做了相對(duì)復(fù)雜的改進(jìn),使得LSTM相對(duì)于經(jīng)典的RNN能更好地解決梯度爆炸和梯度消失的問題,讓循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備更好更強(qiáng)的記憶功能。圖3是t時(shí)刻下LSTM網(wǎng)絡(luò)的實(shí)施過程[15]。

    圖3 t時(shí)刻的一個(gè)LSTM單元[15]

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    式(1)~(6)中:[at-1,xt]為兩個(gè)向量相連接;Wf、Wu、Wo、Wc為待訓(xùn)練的參數(shù)矩陣;bf、bu、bo、bc為待訓(xùn)練的偏置項(xiàng);Ct-1表示t-1時(shí)刻的細(xì)胞態(tài),*表示矩陣中的每個(gè)相同位置的元素對(duì)應(yīng)相乘。

    綜上所述,各個(gè)控制門的權(quán)重可通過對(duì)其相應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練而得到。第n-1層所獲得的輸出yt的數(shù)據(jù)信息將作為 LSTM 模型下一層的輸入信息,從而遞歸可得LSTM的預(yù)測模型。

    基于LSTM的SEM溫度預(yù)測模型(圖4),由1個(gè)輸入層、3個(gè)LSTM層、2個(gè)防止過擬合(Dropout)層和1個(gè)輸出層組成。輸入層將一定時(shí)間間隔內(nèi)的溫度測試數(shù)據(jù)輸入至LSTM層,LSTM層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)規(guī)律進(jìn)行下階段溫度數(shù)據(jù)預(yù)測,Dropout層防止模型訓(xùn)練效果過擬合,輸出層輸出溫度預(yù)測數(shù)據(jù)。同時(shí),輸出層數(shù)據(jù)將進(jìn)一步借助移動(dòng)平均技術(shù)和二叉決策算法,從而實(shí)現(xiàn)SEM溫度趨勢預(yù)測和故障預(yù)警功能。

    圖4 基于LSTM的SEM溫度預(yù)測模型

    2.2 基于移動(dòng)平均技術(shù)的SEM溫度趨勢預(yù)測

    實(shí)現(xiàn)SEM溫度趨勢預(yù)測需要根據(jù)訓(xùn)練好的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由歷史及實(shí)時(shí)溫度數(shù)據(jù)給出溫度數(shù)據(jù)變化預(yù)測,再利用移動(dòng)平均技術(shù),給出溫度數(shù)據(jù)整體的變化走向或趨勢,形成溫度變化趨勢圖。移動(dòng)平均對(duì)原序列有修勻或平滑的作用,使得原序列的上下波動(dòng)被削弱,可以更直觀地看出預(yù)測數(shù)據(jù)走勢[16-17]。假設(shè)預(yù)測數(shù)據(jù)為x1,x2,…,xn,取m組數(shù)據(jù)(遠(yuǎn)小于n)按如下過程,對(duì)預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行k次雙向取均值操作,具體如下:

    1) 正向移動(dòng)平均,即

    (7)

    2) 反向移動(dòng)平均,即

    (8)

    3) 重復(fù)前兩個(gè)步驟,循環(huán)k次。

    訓(xùn)練好的SEM溫度預(yù)測模型輸出預(yù)測數(shù)據(jù)后,借助移動(dòng)平均技術(shù)進(jìn)行平滑處理(本模型經(jīng)調(diào)節(jié)優(yōu)化最終取參數(shù)m=7,k=5),從而實(shí)現(xiàn)SEM溫度趨勢預(yù)測功能,完成SEM健康狀態(tài)整體趨勢預(yù)測。同時(shí),模型輸出預(yù)測數(shù)據(jù)可借助二叉決策算法實(shí)現(xiàn)后續(xù)SEM溫度故障預(yù)警功能。

    2.3 基于二叉決策算法的SEM溫度預(yù)警

    SEM的溫度趨勢預(yù)測算法主要用于解決溫度數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)預(yù)測問題,同時(shí)實(shí)現(xiàn)波動(dòng)浮度相對(duì)減少的預(yù)測數(shù)據(jù)整體走勢,但當(dāng)預(yù)測數(shù)據(jù)達(dá)到一定的閾值范圍時(shí)需進(jìn)行SEM溫度故障預(yù)警實(shí)現(xiàn)。首先需確定SEM溫度預(yù)測數(shù)據(jù)在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)超出閾值的頻次,以及是否存在超出閾值較大的預(yù)測數(shù)據(jù)(用flag=1代表存在,flag=0代表不存在)。根據(jù)頻次大小和是否有超出閾值較大的數(shù)據(jù)綜合判斷,給出相應(yīng)的SEM預(yù)警消息。定義溫度閾值大小為df,超出閾值較大的溫度界限為maxdata,一定時(shí)間段內(nèi)超出溫度閾值df的頻次大小為f,頻次閾值為f0,其算法判斷過程如圖5所示。

    圖5 二叉決策算法流程圖

    3 SEM溫度預(yù)測及預(yù)警算法實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析

    3.1 溫度數(shù)據(jù)獲取及處理

    由于目前缺少實(shí)際工況數(shù)據(jù),為驗(yàn)證本文模型與算法的可行性,這里采用Max Planck Institute for Biogeochemistry[18]的大氣溫度數(shù)據(jù)作為SEM溫度模擬數(shù)據(jù)源,該模擬數(shù)據(jù)源共包括4 764組數(shù)據(jù)。

    SEM 內(nèi)部溫度傳感器的量程為-40~70 ℃,閾值為-20~40 ℃,對(duì)溫度模擬數(shù)據(jù)整體經(jīng)適當(dāng)變換,使溫度數(shù)值大致分布在-20~40 ℃,但保留少量超出閾值的異常點(diǎn)(表1)。

    表1 模擬溫度數(shù)據(jù)源變換表

    3.2 SEM溫度預(yù)測及預(yù)警算法實(shí)現(xiàn)

    SEM溫度趨勢預(yù)測與故障預(yù)警算法實(shí)現(xiàn)分為5個(gè)步驟,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、趨勢預(yù)測及故障預(yù)警實(shí)現(xiàn)(圖6)。

    圖6 SEM溫度預(yù)測及預(yù)警算法實(shí)現(xiàn)框圖

    1) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。將溫度模擬數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到相應(yīng)的.csv文件中,后續(xù)將借助Pycharm平臺(tái)進(jìn)行后續(xù)預(yù)處理操作。

    2) 數(shù)據(jù)預(yù)處理。首先,通過滑動(dòng)窗口技術(shù)將時(shí)間序列問題轉(zhuǎn)換為監(jiān)督學(xué)習(xí)問題,創(chuàng)建滯后觀察列和預(yù)測列是必需的,滯后觀察列X作為模型數(shù)據(jù)輸入,預(yù)測列Y作為模型期望輸出,即有監(jiān)督學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)標(biāo)簽;其次,對(duì)溫度模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,LSTM網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部激活函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)比較敏感,將數(shù)據(jù)歸一到0~1模型效果會(huì)更好;最后,劃分?jǐn)?shù)據(jù)集,將輸入數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及預(yù)測集,遵循6∶2∶2的劃分比例,每個(gè)數(shù)據(jù)集在模型訓(xùn)練的不同階段發(fā)揮不同的作用。

    3) 模型訓(xùn)練。在此階段,使用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集作為模型輸入數(shù)據(jù),訓(xùn)練集用于訓(xùn)練優(yōu)化模型,調(diào)試模型的參數(shù);驗(yàn)證集階段性查看模型訓(xùn)練的效果是否朝著壞的方向進(jìn)行,不參與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新。首先借助Pycharm和Tensorflow平臺(tái)構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后向構(gòu)建好的LSTM模型中輸入訓(xùn)練集和驗(yàn)證集數(shù)據(jù),可以觀察到輸出數(shù)據(jù)集(即經(jīng)過LSTM模型產(chǎn)生的預(yù)測值)與溫度模擬數(shù)據(jù)值之間的損失逐步下降至平穩(wěn)。

    4) 模型評(píng)估。用預(yù)測集作為模型輸入數(shù)據(jù),驗(yàn)證模型泛化能力,選取均方根誤差和擬合系數(shù)作為評(píng)估指標(biāo),評(píng)價(jià)所建立的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效果是否滿足要求。

    5) 趨勢預(yù)測、故障預(yù)警。在此階段,可以得到SEM溫度預(yù)測數(shù)據(jù)整體趨勢曲線,并利用移動(dòng)平均達(dá)到趨勢擬合,得到SEM溫度實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測曲線;若溫度預(yù)測數(shù)據(jù)達(dá)到一定閾值范圍,則SEM產(chǎn)生預(yù)警提醒。

    3.3 SEM溫度預(yù)測及預(yù)警模型結(jié)果分析

    采取均方根誤差(RMSE)和擬合系數(shù)(R2)對(duì)SEM溫度預(yù)測預(yù)警模型進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。利用模擬溫度數(shù)據(jù)測試集試驗(yàn)得到RMSE為0.476 89,表明SEM的溫度預(yù)測模型具有較高的計(jì)算精度。同時(shí)得到R2為0.792 775,表明SEM溫度預(yù)測模型和模擬溫度數(shù)據(jù)擬合程度較高,SEM溫度預(yù)測模型處于強(qiáng)相關(guān)等級(jí)。

    3.3.1SEM溫度趨勢預(yù)測曲線

    圖7為SEM溫度預(yù)測數(shù)據(jù)波動(dòng)走勢圖,可以看出,溫度模擬數(shù)據(jù)與溫度預(yù)測數(shù)據(jù)相差不大,但SEM溫度預(yù)測數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度較大,不易觀察數(shù)據(jù)整體的變化走向。

    圖8為溫度預(yù)測數(shù)據(jù)平滑趨勢圖。對(duì)比圖7,本文利用移動(dòng)平均技術(shù)減弱了溫度時(shí)間序列中的不規(guī)則變動(dòng),更易顯示溫度的變化趨勢,其預(yù)測波動(dòng)浮動(dòng)也相對(duì)減少,更有利于判斷溫度預(yù)測數(shù)據(jù)的整體走勢。

    圖7 SEM溫度預(yù)測數(shù)據(jù)波動(dòng)走勢

    圖8 SEM溫度預(yù)測數(shù)據(jù)平滑趨勢

    3.3.2SEM溫度預(yù)警效果圖

    圖9為SEM溫度預(yù)警曲線,其中黑色虛線為設(shè)置的溫度閾值上限df,將df設(shè)置為40 ℃,超出閾值較大的溫度界限maxdata設(shè)置為45 ℃,超出閾值df的頻次上限f0設(shè)置為3。圖9中藍(lán)色為溫度模擬數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)源劃分為5段,前3段輸入得到預(yù)測數(shù)據(jù)顯示綠色,表明SEM溫度正常,在該時(shí)間段內(nèi)沒有產(chǎn)生超出閾值df的預(yù)測數(shù)據(jù);第4段預(yù)測顯示黃色,表明SEM溫度有異常跡象,在該時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)超出閾值df的預(yù)測數(shù)據(jù),但異常數(shù)據(jù)的數(shù)值大小尚未超過溫度界限maxdata且出現(xiàn)頻次小于f0;第5段預(yù)測顯示紅色,表明SEM溫度異常,在該時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)超出閾值df但尚未超過maxdata的預(yù)測數(shù)據(jù),且異常數(shù)據(jù)的頻次≥f0。

    圖9 溫度預(yù)警效果

    圖10為SEM溫度預(yù)測模型期望輸出與SEM溫度預(yù)測數(shù)據(jù)值之間的絕對(duì)誤差圖,其誤差范圍在-0.8~0.4 ℃,集中分布在-0.6~0.2 ℃,模型精確度較高。

    圖10 SEM溫度預(yù)測模型期望輸出與溫度預(yù)測值誤差

    4 結(jié)論

    1) 通過劃分不相交訓(xùn)練、驗(yàn)證、測試數(shù)據(jù)集對(duì)SEM內(nèi)部溫度進(jìn)行預(yù)測,建立了基于LSTM的SEM溫度預(yù)測模型,對(duì)其進(jìn)行超參數(shù)網(wǎng)格優(yōu)化及交叉驗(yàn)證,驗(yàn)證了SEM溫度預(yù)測模型的精度和穩(wěn)定性能。

    2) 構(gòu)建了一種基于LSTM和移動(dòng)平均技術(shù)的SEM溫度趨勢預(yù)測方法,能夠?qū)崿F(xiàn)SEM內(nèi)部的溫度趨勢整體預(yù)測。

    3) 提出了一種基于二叉決策算法的SEM溫度故障預(yù)警方法,用戶可以實(shí)現(xiàn)不同預(yù)警級(jí)別的溫度預(yù)警功能。同時(shí),通過溫度模擬數(shù)據(jù)與SEM溫度預(yù)測數(shù)據(jù)值之間的絕對(duì)誤差,用戶可直觀判斷模型的故障預(yù)警效果。

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