基于混沌鄄懒蚂蚁SVM_的抽油机故障识别

第41卷　第1期吉林大学学报(信息科学版)Vol.41　No.12023年1月Journal of Jilin University (Information Science Edition)Jan.2023
文章编号
:1671⁃5896(2023)01⁃0138⁃07基于混沌⁃懒蚂蚁SVM 的抽油机故障识别
收稿日期:2022⁃04⁃26
作者简介:李倩(1995 ),女,黑龙江大庆人,东北石油大学助理工程师,硕士研究生,主要从事电工理论与新技术研究,(Tel)86⁃182****9434(E⁃mail)1340128463@;付光杰(1962 ),女,吉林通化人,东北石油大学教授,博士生导师,主要从事电力电子技术㊁电机调速控制技术和电力系统节能技术等研究,(Tel)86⁃139****0179(E⁃mail)fgjmhw@㊂李　倩,付光杰
(东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318)
摘要:由于抽油机故障诊断因故障种类繁多且系统复杂而导致识别准确率低,增加了故障诊断难度,因此根据SVM(Support Vector Machine)工作原理,应用蚁群算法并用其调整SVM 的惩罚系数以及核函数参数,为避免蚁群算法陷入局部最优解,通过引入懒蚂蚁策略,在蚁群算法停滞后利用懒蚂蚁再次更新信息素从而使蚁群获取新的路径㊂为进一步降低蚁群算法出现局部最优解的问题并提高蚁群算法普通蚂蚁个体在寻优初期的搜索速度,通过利用混沌初始化和扰动优化懒蚂蚁使其具有更好的全局寻优特性㊂并利用抽油机井的测试数据作为检验该故障诊断系统的样本数据,实验结果表明,该故障诊断系统具有较高的故障识别准确率㊂
关键词:抽油机;故障诊断;支持向量机;蚁群算法;混沌算法
中图分类号:TM93文献标志码:A
Fault Identification of Pumper Based on Chaos⁃Idle Ant SVM
LI Qian,FU Guangjie
(School of Electrical and Information Engineering,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)Abstract :Failure diagnosis of oil pumping machine has low identification accuracy due to various faults and complex system,which increases the difficulty of fault diagnosis.After clarifying the working principle of SVM,the ant colony algorithm is carefully studied to adjust the penalty coefficient of SVM(Support Vector Machine)and the kernel function parameters.The ant colony algorithm has the problem of easy to fall into the local optimal solution,which introduces the idle ant to update the pheromone again after the ant colony algorithm fails to enable the ant group to obtain new paths.In order to further reduce the problem of local optimal solution of ant colony algorithm and improve the search speed of ordinary ants in the early stage of optimization,idle ants are optimized by using chaotic initialization and chaotic perturbation.The test data of the pumping machine shows that the proposed fault diagnosis system has high fault identification accuracy.
Key words :pumping unit;fault diagnosis;support vector machine (SVM );ant colony algorithm;
Chaotic algorithm 0　引　言
抽油机故障诊断技术开展的比较早,受当时技术水平的影响,诊断技术的实施并不理想㊂目前抽油
机井故障诊断仍然是以人工巡视油井为主,这需要大量的人力资源[1]㊂随着科技的快速发展,智能检测技术的重要性逐渐凸显[2]㊂由于抽油机井在野外分散分布,而已经使用无线巡检装置的油田依然不能准确地获取到抽油机现场实时数据和完成计算机数据的处理[3]㊂为及时准确了解油井工况,因此将智能诊断技术应用于油田生产中,进而实现油田产量的改善,同时也使其经济效益得到提高㊂
我国开始大量研究抽油机故障诊断技术是在20世纪70年代,近年来随着科技的快速发展,人工智能算法得到了飞速发展,并已广泛应用于各领域的故障诊断㊂2001年,孙玉龙[4]将神经网络应用于抽油机故障诊断系统中,提出了一种能自适应学习的神经网络学习算法,创建系统预测模块,并经过大量的测试验证了该方法的有效性㊂2017年,于德亮等[5]采用自适应遗传算法优化RBF(Radial Basis Function)神经网络,将能反映出抽油机运行状态的特征向量输入到故障诊断模型,进而实现抽油机诊断㊂2020年,杜娟等[6]将轻量注意力卷积神经网络引入到抽油机故障诊断中,该种方法可减少硬件的存储容量,有效提高故障诊断效果㊂国内外诸多学者均高度重视抽油机故障诊断技术的研究与发展㊂目前的诊断方法已能较准确地判断抽油机工况,但准确性还有待提高㊂
抽油机故障诊断的实现途径是通过现场采集抽油机机电设备运行参数后将所得数据全部传输到计算机中进行数据处理,实现对抽油机的故障诊断以及预警,保障采油作业的安全以及采油效率,进而实现油井产量的增长,最终实现油田的智能化与数字化㊂笔者主要针对支持向量机(SVM:Support Vector
Machine)进行优化,为改进蚁群算法性能先将混沌策略与蚁群算法相结合,然后用混沌⁃蚁群算法实现SVM优化,再将其用于抽油机井的故障诊断㊂
1　SVM基本原理
SVM的算法策略为在高维的空间内通过最大间隔的超平面分开样本数据[7],当样本数据分开后,在这个最大间隔的超平面的两边分别创建一个平行的超平面,对这两个超平面进行隔离,使其间的距离最宽㊂SVM的理想状态就是超平面间的距离足够宽,使分类的效果更加明显㊂对样本集(x i,y i)构造适用于线性不可分问题的超平面的优化函数和约束条件如下
min:W=‖w‖2/2+c∑iξi,　c>0,(1) subject to:y i(w㊃x i+b)≥1-ξi,　ξi≥0,　∀i㊂(2)其中w为权值矢量;ξi为松弛变量;c为惩罚因子,表示对错误的惩罚程度;b为阈值㊂
根据KKT(Karush⁃Kuhn⁃Tucker Conditions)理论和拉格朗日变换以及核函数K(x i,x j),二次凸规划最优化的问题可变换为
min:W=∑n i=1αi-12∑n i=1∑n j=1αiαj y i y j K(x i,x j),(3)
subject to:∑n i=1αi y i=0,　0≤αi≤c,　∀i,(4)其中K(x i,x j)=exp(-‖x i-x j‖2/2σ2)㊂
在特定的样本中,若c的取值较小,将会使训练误差惩罚程度变小,SVM的复杂度变小但导致了经验风险变大;在c的取值接近无穷大时,样本将会符合全部约束条件,此时SVM算法能对全部样本准确识别,但计算量非常巨大[8]㊂核函数参数σ与学习样本的空间范围有关,输入空间越大,其值也应越大㊂由此可见,要想SVM的识别效果达到最优,就要找寻到适合的c和σ㊂
2　懒蚂蚁算法
2.1　蚁群算法基本原理
假设蚁群中蚂蚁个体的数量为m,该问题中共包含l个城市,城市i和j(i,j=1,2, ,l)之间距离记作d ij,在d ij路径上含有的信息素浓度随时间的变化量记作τij(t);对任意一只蚂蚁个体k需要在其游历城市时标记已经走过的城市和还需要游历的城市,分别对应禁止访问和允许访问,这两个表被称为禁忌
表tab u k和允许访问表allowed k㊂根据
p k ij(t)=
ταij(t)ηβij(t)
∑s∈allowedταij(t)ηβij(t),j∈allowed k,
0,
ì
î
í
ï
ï
ï
ï
其他
(5)
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第1期李倩,等:基于混沌⁃懒蚂蚁SVM的抽油机故障识别
定义蚂蚁k 在时刻t 时从城市i 转向城市j 的概率[9]㊂其中ηij (t )为启发式信息变量,可反映蚂蚁k 进行
本次城市转移的期望程度;参数α和β为常数,分别体现信息浓度和启发式信息对路径选择与判断的重要性程度㊂
为有效利用蚁群个体对路径的寻优经验,在构建路径时蚁群系统采取 伪随机比例规则”㊂以蚂蚁个体k 为例,其从城市i 转移至城市j 的规则如下:
j =arg max{τij [ηij ]β},q ≤q 0,J ,其他{,(6)
其中arg max()为最大值自变量点集函数;q 为随机变量,满足在区间[0,1]内的均匀分布,q 0为可设置的决定路径构建的常量;J 为根据式(5)所得的概率而定的变量,即体现了状态转移规则㊂
若在时刻n ,蚂蚁k 完成了对l 个城市的游历,则需要进行信息素浓度更新,记当前时刻的信息素浓
度需更新为τk ij (t +n ),其表达式如下:τk ij (t +n )=ρτk ij (t )+Δτk ij ,
(7)其中ρ为信息素浓度衰减系数;Δτk ij 为蚂蚁k 在d ij 上的信息素含量,其计算公式如下:
Δτk ij =Q /L k ,蚂蚁k 在本次循环中经过城市i 和j ,0,蚂蚁k 在本次循环中未经过城市i 和j {,(8)
其中Q 为数值为正的常量;L k 为蚂蚁k 在本次完成所有城市游历后所走的距离和[10]㊂
2.2　懒蚂蚁策略针对蚁群算法易陷入局部最优解的问题,引入懒蚂蚁(IAC:Idle Ant Colony)策略, 懒蚂蚁”能在蚁群觅食过程中起到信息交互㊁危机预警以及事项分派的作用㊂因此,这些 懒蚂蚁”对复杂系统的寻优可进行有效引导,加快算法的搜索效率,并可在普通蚂蚁陷入困境时释放懒蚂蚁增加全局寻优的概率㊂懒蚂蚁的路径搜索过程主要包括:懒蚂蚁初始化㊁路径构建和信息素更新㊂懒蚂蚁寻优的初始化包括两部分:信息素和位置初始化[11]㊂当普通蚂蚁进行了θ次循环后需要舍弃部分路径㊂将构成当前最优解的n 个路径进行长度排序,选取长度前m (m <n )个路径的节点作为这些懒蚂蚁的初始位置㊂
懒蚂蚁路径构建公式如下:
s =L nn_list [i ][r ],q ≤q 0and V best ,S ,其他{,(9)
其中V best 为由长度前m 个路径涉及的城市所组成的城市表;q 为随机变量,满足在区间[0,1]内的均匀分布,q 0为可设置的决定路径构建的常量;S 为满足式(6)的随机变量,L nn_list [i ][r ]为城市近邻表,表示城市i 周围最近的r 个城市索引号,若有L nn_list [i ][r ]=j 则表示下一个转移的城市为j ㊂这一规划方法则会加大对当前已寻路径的利用㊂
懒蚂蚁信息素更新策略如下:
τij (t +1)=(1-ρ)τij (t )+ψ(h )ρΔτbs ij ,(10)
其中Δτbs ij 为最优蚂蚁个体完成本次循环后释放的信息素;ψ(h )为对最优路径上信息素的影响函数,其中
Δτbs ij =1/C bs ,表示最优蚂蚁释放的信息素含量,C bs 为最优路径的总长;ρ为信息素的蒸发速度,h 为蚁群系统当前时刻最优路径成为最优路径的次数㊂设定同一路径持续成为最优路径的最大次数为M ,当出现h >M 时,需要降低该路径的信息素浓度[12],因此ψ(h )的计算公式如下:ψ(h )=M /h -1㊂(11)
3　混沌⁃懒蚂蚁优化SVM
3.1　混沌⁃蚁群算法 混沌”是指一个具有确定性的系统中展现出的不规则运动㊂该运动看似毫无规则,不具有周期性㊁
确定性㊁可重复性,但在微观层面上具有无穷嵌套的自相似几何结构,同时呈现出有序性㊂混沌系统常见的映射为Logistic 映射,其混沌变量的更新公式如下:041吉林大学学报(信息科学版)第41卷
x (t +1)=μx (t )(1-x (t )), 0<x (t )<1,
(12)其中当控制变量μ取值设定为4时,混沌变量x (t )在(0,1)取值内具有最具遍历性㊂
该算法策略的优势在于可利用混沌算法进行混沌初始化和扰动㊂混沌懒蚂蚁算法的主要操作说明如下㊂
普通蚂蚁混沌初始化:蚁群系统在进行算法初始化时,将路径的信息素浓度均设置为相同的浓度值㊂这样的设置虽然有助于让蚂蚁个体寻遍所有的城市[13],但无疑会在算法初期加大蚂蚁个体的工作量从而影响收敛速度㊂为加快收敛速度,可利用混沌算法率先针对所有的路径产生相同数量的混沌量,
并初步判断出相对优秀的路径从而加大对这些路径信息素浓度的设置以便引导普通蚂蚁对优秀路径做出选择㊂
懒蚂蚁混沌扰动:如果释放懒蚂蚁后寻优精度仍不能满足要求则启动混沌扰动措施㊂混沌扰动是指利用混沌系统的随机性产生一个伪随机变量作为混沌扰动㊂当这个混沌扰动加入到基于懒蚁群算法中的全局信息素更新过程中可继续帮助懒蚂蚁算法提高算法的收敛精度,跳出由懒蚂蚁产生的局部最优解㊂混沌扰动作用下懒蚂蚁算法的全局信息素更新公式如下:
τij (t +1)=(1-ρ)τij (t )+ψ(h )ρΔτbs ij +λz ij ,(13)其中λ为混沌变量的调整参数;z ij 为混沌变量;i ,j 为游历城市;该z ij 变量由式(12)产生,每次循环完成后产生一个新的混沌变量并将其代入式(13)便可得到信息素更新㊂
混沌优化懒蚂蚁算法(Chaos Idle Ant Colony)时需在懒蚂蚁完成信息素更新后评选出最优蚂蚁,然后利用混沌算法在该最优蚂蚁个体的周围进行搜索,如果搜索到更优解则将该解信息赋值给最优蚂蚁个体实现最优个体的更新㊂混沌算法的搜索范围需要预先设定,但随着实际问题的需要固定的搜索半径并不能始终展现良好的搜索效果㊂因此,提出动态调整混沌算法搜索半径的思想,使搜索半径随着迭代的不断进行而不断缩小[14]㊂实现搜索半径的动态调整的主要操作是将式(11)中的混沌变量(0,1)的取值区间通过线性变换转换为(r ,-r )范围内,r 即混沌搜索变量,只需要在混沌算法参数初始化时设置r 的初始值,r 在算法进行过程中的动态调整如下:
r (t )=1-(1+exp(-0.02t +4))-1㊂(14) 基于混沌优化的懒蚂蚁算法的具体实现步骤为:步骤1)　蚁群算法㊁混沌算法参数设置及普通蚂蚁个体混沌初始化;
步骤2)　利用普通蚂蚁进行寻优搜索,并判断算法是否出现停滞,若未停滞则不断进行普通蚂蚁的寻优操作,若出现停滞则进入步骤3);步骤3)　释放懒蚂蚁并进入懒蚂蚁算法,对现有的最优蚂蚁个体进行信息素浓度更新和路径规划;
步骤4)　判断算法是否达到所需的寻优精度,若满足精度要求则输出寻优结果,否则进入步骤
5);步骤5)　启用混沌搜索,计算搜索半径值并在半径范围内进行搜索操作,搜索到更优解后替代现有的最优解;
步骤6)　更新最优解后进行蚁群算法的全局更新;
步骤7)　判断算法是否达到最大迭代次数或满足算法的精度要求,若达到终止条件则停止搜索并输出最优解;否则并跳转至2)进入下一次大循环㊂
3.2　混沌⁃懒蚂蚁算法SVM 的故障诊断利用混沌⁃懒蚂蚁算法优化SVM 参数的方法在于选取两组蚁群分别优化SVM 的惩罚系数c 和核函数参数σ㊂蚁群算法以对未知样本预测的训练误差最小为目标函数㊂两个蚁群每次迭代后得到参数最优值后代输入SVM 模型中计算诊断的准确率;并在该路径上增加信息素浓度,进入下一次的迭代寻优,直至达到算法停止条件㊂用混沌⁃懒蚂蚁算法优化SVM 参数c 和σ的具体流程如下:1)初始化,设置两个蚁群的勤蚂蚁和懒蚂蚁数量㊁信息素浓度㊁迭代次数㊁初始路径㊁混沌搜索半
1
41第1期李倩,等:基于混沌⁃懒蚂蚁SVM 的抽油机故障识别
径㊁c 和σ等参数进行初始化处理;2)配置SVM 中的所有数据集㊂包括训练数据集㊁训练数据标签㊁目标数据集㊁以及目标数据标签;3)以SVM 训练误差为适应度函数计算适应度值,利用混沌⁃懒蚁群算法对两种群进行优化搜索并输出最优结果;4)判断算法迭代次数是否达到终止条件,若未达到迭代次数加1后跳转至2);若已达到最大迭代
次数则执行5);
5)确定SVM 的最优参数c best 和σbest ㊂混沌⁃懒蚂蚁算法优化SVM 参数的执行过程如图1所示
㊂
图1　混沌⁃懒蚂蚁算法优化SVM 参数流程
Fig.1　The chaos⁃idle ant algorithm optimizes the SVM parameter flow 4　仿真验证仿真实验利用LibSVM 工具箱自有的训练与预测函数㊂仿真测试的示功图全部来源于某油田采油厂的数据库,选取8种具有代表性的典型示功图,包括正常工况示功图,编码记作1;7种典型故障的示功图分别为气体影响㊁供液不足㊁游动阀漏失㊁固定阀漏失㊁油井出砂㊁活塞下行碰泵㊁抽油杆断脱,分别编码记作2~8㊂在数据库中总共选取190个示功图,选择105个示功图作为训练样本,其余的85个示功图作为测试样本㊂在小波不变矩特征值经过转换法归一化后进行仿真实验㊂SVM 的参数通过经验值设定为c =2和σ=0.03,进行故障识别㊂按照预先分好的训练与测试样本集进行实验,首先选择105个示功图的小波不变矩特征值作为训练集进行训练,创建SVM 分类器模型,识别的结果如图2a 所示㊂SVM 分类器模型创建后,将85个示功图的小波不变矩特征值作为测试数据输入到SVM 分类器进行识别㊂识别后的结果如图2b 所示
㊂
图2　传统SVM 故障识别结果
Fig.2　Traditional SVM fault identification results 从图2可看出,训练样本与测试样本的识别率都不是很理想,其准确性均未超过80%,分别为75.24%和71.94%,选择经验值设置SVM 的参数的识别效果有限,不能很好地进行故障识别,需要对SVM 算法中参数σ和c 进行优化㊂为进一步提升SVM 算法识别率,笔者使用CIAC(Chaos Idle Ant Colony)算法优化SVM 的参数σ和c ㊂CIAC 参数设定为:CIAC⁃SVM 中蚁群个数为100,最大迭代次数为400,α=1,β=2,ρ=0.1㊂核函数241吉林大学学报(信息科学版)第41卷
使用RBF 函数,根据文献[15]中的研究结果设定参数范围分别为c ∈(2-7,212)和σ∈(2-10,220)㊂在对惩罚因子c 与参数σ寻优后,再次采用训练样本进行训练,创建SVM 分类器模型,通过CIAC 优化后SVM 识别结果如图3a 所示㊂SVM 分类器模型创建后,再次将85个示功图的小波不变矩特征值作为测试数据输入到SVM 分类器进行识别㊂经过CIAC 优化后SVM 识别结果如图3b 所示
㊂
图3　CIAC⁃SVM 故障识别结果
Fig.3　The CIAC⁃SVM fault identification result 从图3可看出,使用混沌⁃懒蚂蚁算法得出的参数σ和c 作为SVM 的参数,训练样本的识别率持续维持在高水平,测试样本的识别率也均在96%以上㊂因此,经CIAC 优化后SVM 算法与传统的经验法相比,采用混沌⁃懒蚂蚁的参数选择方法使SVM 的学习能力得到了较大提高,同时也使SVM 识别效果得到很大提升㊂5　结　语针对传统支持向量机面对复杂的故障识别时出现故障识别准确度低的问题,笔者利用蚁群算法对其关键参数进行优化㊂为提高蚁群算法搜索全局最优解的准确性和寻优速度,提出了混沌⁃懒蚂蚁算法,利用混沌初始化和混沌扰动使懒蚂蚁算法具有跳出算法停滞的能力㊂通过和传统蚁群算法故障识别准确性进行对比验证,该方法的准确率得到明显提升,其有效性和准确性得到充分验证㊂虽然笔者利用智能算法搭建了抽油机井的故障识别系统,但仍存在一定的不足,例如样本数据还不够充足,该系统是否适用于其他油田的抽油机井故障识别还有待验证,将在日后的工作中不断检验㊂
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(责任编辑:张洁)。