پایش وضعیت کمپرسورهای رفت و برگشتی با استفاده از شبکه عصبی احتمالی و بهینه‌سازی با الگوریتم ژنتیک

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

2 استادیار، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

چکیده

در این پژوهش، مدل ریاضی یک کمپرسور رفت و برگشتی دو مرحله‌ای و عیوب مرسوم برای استفاده به عنوان سیستم مورد پایش، شبیه ‌سازی شده است. شبکه عصبی مورد استفاده شبکه عصبی احتمالی است که وظیفه اصلی آن طبقه بندی است. کلاس‌ های طبقه‌ بندی شامل یک کلاس کمپرسور سالم و هفت کلاس کمپرسور معیوب است که مجموعاً هشت کلاس می‌ باشد. طبقه ‌بندی با شبکه عصبی احتمالی با استفاده از ویژگی ‌های حوزه زمان و طیف پوش فرکانس انجام گرفته شده است. سپس با استفاده از الگوریتم ژنتیک ویژگی‌ های انتخابی قبل از خوراندن به شبکه عصبی احتمالی بهینه ‌سازی شده‌ اند. طبقه بندی با شبکه عصبی احتمالی با استفاده از ویژگی‌ های حوزه زمان درصد طبقه‌ بندی ضعیفی با دقت ۴۴درصد را نشان ‌می‌دهد. اما طبقه‌ بندی با شبکه عصبی احتمالی و استفاده از ویژگی‌ های طیف پوش دقت ۹۵ درصدی در طبقه ‌بندی صحیح دارد. همچنین بهینه‌ سازی انتخاب ویژگی ‌های آماری حوزه زمان و طیف پوش فرکانس با الگوریتم ژنتیک، به ترتیب ۴۸ و ۹۹ درصد دقت صحیح در طبقه‌ بندی را به همراه دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]        K. Pichler, E. Lughofer, M. Pichler, T. Buchegger, E. P. Klement, and M. Huschenbett, "Detecting Cracks in Reciprocating Compressor Valves using Pattern Recognition in the pV Diagram," Pattern Analysis and Applications, Vol. 18, pp. 461-472, 2015, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10044-014-0431-5.
 
[2]        F. Wang, L. Song, L. Zhang, and H. Li, "Fault Diagnosis for Reciprocating Air Compressor Valve using pV Indicator Diagram and SVM," in 2010 Third International Symposium on Information Science and Engineering, 2010: IEEE, pp. 255-258, doi: https://doi.org/10.1109/ISISE.2010.91.
 
[3]        M. Elhaj, F. Gu, A. Ball, A. Albarbar, M. Al-Qattan, and A. Naid, "Numerical Simulation and Experimental Study of a Two-stage Reciprocating Compressor for Condition Monitoring," Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 22, No. 2, pp. 374-389, 2008, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2007.08.003.
 
[4]        J. Liebetrau and S. Grollmisch, "Predictive Maintenance with Airborne Sound Analysis," Process. Mag, Vol. 1, p. 15587140, 2017.
 
[5]        S. M. Ali, K. Hui, L. Hee, and M. S. Leong, "Automated Valve Fault Detection Based on Acoustic Emission Parameters and Support Vector Machine," Alexandria Engineering Journal, Vol. 57, No. 1, pp. 491-498, 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.aej.2016.12.010.
 
[6]        S. M. Ali, K. Hui, L. Hee, M. S. Leong, A. M. Abdelrhman, and M. A. Al-Obaidi, "Observations of Changes in Acoustic Emission Parameters for Varying Corrosion Defect in Reciprocating Compressor Valves," Ain Shams Engineering Journal, Vol. 10, No. 2, pp. 253-265, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.asej.2019.01.003.
 
[7]        Y. Wang, C. Xue, X. Jia, and X. Peng, "Fault Diagnosis of Reciprocating Compressor Valve with the Method Integrating Acoustic Emission Signal and Simulated Valve Motion," Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 56, pp. 197-212, 2015, doi: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2014.11.002.
 
[8]        M. Yadav and S. Wadhwani, "Vibration Analysis of Bearing for Fault Detection using Time Domain Features and Neural Network," International Journal of Applied Research in Mechanical Engineering, Vol. 1, no. 1, pp. 69-74, 2011, doi: http://dx.doi.org/10.47893/IJARME.2011.1013.
 
[9]        P. Raharjo, "An Investigation of Surface Vibration, Airbourne Sound and Acoustic Emission Characteristics of a Journal Bearing for Early Fault Detection and Diagnosis," University of Huddersfield, 2013.
 
[10]      G. Feng, A. Mustafa, J. X. Gu, D. Zhen, F. Gu, and A. D. Ball, "The Real-time Implementation of Envelope Analysis for Bearing Fault Diagnosis Based on Wireless Sensor Network," in 2013 19th International Conference on Automation and Computing, 2013: IEEE, pp. 1-6, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s11633-014-0862-x.
 
[11]      M. Ahmed, F. Gu, and A. Ball, "Feature Selection and Fault Classification of Reciprocating Compressors Using a Genetic Algorithm and a Probabilistic Neural Network," In Journal of Physics: Conference Series, 2011, Vol. 305, No. 1: IOP Publishing, p. 012112, doi: 10.1088/1742-6596/305/1/012112.
 
[12]      B. Samanta, K. R. Al-Balushi, and S. A. Al-Araimi, "Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm for Bearing Fault Detection," Soft Computing, Vol. 10, pp. 264-271, 2006, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s00500-005-0481-0.
 
[13]      B. Samanta, K. R. Al-Balushi, and S. A. Al-Araimi, "Bearing Fault Detection Using Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm," EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Vol. 2004, pp. 1-12, 2004, doi: https://doi.org/10.1155/S1110865704310085.
 
[14]      H.-b. Yang, J.-a. Zhang, L.-l. Chen, H.-l. Zhang, and S.-l. Liu, "Fault Diagnosis of Reciprocating Compressor Based on Convolutional Neural Networks with Multisource Raw Vibration Signals," Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2019, 2019, doi: https://doi.org/10.1155/2019/6921975.
 
[15]      Y. Zhang, G. Yang, D. Zhang, and T. Wang, "Investigation on Recognition Method of Acoustic Emission Signal of the Compressor Valve Based on the Deep Learning Method," Energy Reports, Vol. 7, pp. 62-71, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.10.053.
 
[16]      M. A. A.-O. Salah et al., "Automated Valve Fault Detection Based on Acoustic Emission Parameters and Artificial Neural Network," In MATEC Web of Conferences, 2019, Vol. 255: EDP Sciences, p. 02013, doi: https://doi.org/10.1051/matecconf/201925502013.
 
[17]      Y. Zhang, J. Ji, and B. Ma, "Reciprocating Compressor Fault Diagnosis Using an Optimized Convolutional Deep Belief Network," Journal of Vibration and Control, Vol. 26, No. 17-18, pp. 1538-1548, 2020, doi: https://doi.org/10.1177/1077546319900115.
 
[18]      T.-S. Kwon, D.-H. Lee, and S.-K. Sul, "Reduction of Engine Torque Ripple at Starting with Belt Driven Integrated Starter Generator," In Twentieth Annual IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition, 2005. APEC 2005., 2005, Vol. 2: IEEE, pp. 1035-1040, doi: http://dx.doi.org/10.1109/APEC.2005.1453119.
 
[19]      J. A. Gutiérrez-Gnecchi et al., "DSP-based Arrhythmia Classification Using Wavelet Transform and Probabilistic Neural Network," Biomedical Signal Processing and Control, Vol. 32, pp. 44-56, 2017, doi: http://dx.doi.org/10.1016%2Fj.bspc.2016.10.005.