基于多重残差神经网络的离心泵转子故障严重性评估

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Fault severity assessment for centrifugal pump rotors based on multiple residual neural networks

　　

转子故障严重性的准确评估对于离心泵的安全经济运行至关重要。为克服传统诊断方法在区分不同故障严重性水平方面灵敏度有限的问题，本研究提出了一种基于多重残差神经网络（Multiple Residual Neural Networks, ResNet）的离心泵转子故障严重性评估框架。研究人员建立了一个实验测试台，以模拟不同等级的转子不平衡（imbalance）和平行不对中（parallel misalignment）。将收集到的振动信号转换为三种互补的表示形式，即频谱数据（spectral data）、功率谱密度数据（power spectral density, PSD）和时频表示（time-frequency representations, TFR），用于训练三个神经网络分支。利用序贯最小二乘二次规划（Sequential Least Squares Quadratic Programming, SLSQP）算法在决策层融合这些分支的输出，以确定优化的融合权重。结果表明，所提出的人工智能框架在识别故障类型和故障严重性方面均实现了高且稳定的精度，优于单个分支和选定的基准方法。这些发现证明了多重残差神经网络、多表示特征学习（multi-representation feature learning）和约束决策级融合（constrained decision-level fusion）在离心泵转子定量故障诊断中的有效性。

### 论文解读

#### 研究背景与问题

离心泵作为航空航天、能源、石油化工等工业系统中的关键流体输送设备，其转子系统在长期运行中常受复杂载荷、频繁工况调整以及装配或磨损引起的扰动，导致不平衡（imbalance）和不对中（misalignment）等转子故障频发。这些故障会引起振动加剧、效率下降甚至非计划停机。准确评估转子故障严重性对于保障运行安全和降低维护成本至关重要。然而，传统数据驱动诊断方法（如K近邻、贝叶斯分类器、决策树、反向传播神经网络BPNN、支持向量机SVM等）依赖手工特征提取，在非线性、非平稳或弱可分信号下性能退化。例如，BPNN收敛慢，SVM对超参数敏感，贝叶斯方法依赖简化分布假设。深度学习（如卷积神经网络CNN、深度残差网络DRN、生成对抗网络GAN等）虽在旋转机械故障诊断中取得进展，但多数研究集中于故障检测或类型分类，对更直接关联维护决策的故障严重性评估关注不足。此外，基于单一信号表示的诊断结果可能受限于故障特征表达不完整。为解决上述问题，研究人员提出一种基于多重残差神经网络（Multi-ResNet）的框架，通过多表示特征学习和基于SLSQP的决策级融合，增强严重性识别的灵敏度和鲁棒性。该论文发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。

#### 主要关键技术方法

研究人员采用的关键技术方法包括：（1）多重残差神经网络（Multiple Residual Neural Networks, ResNet）架构，利用残差连接缓解深度网络中的梯度消失问题；（2）多表示特征学习，将同一振动信号转换为频谱数据（spectral data）、功率谱密度数据（Power Spectral Density, PSD）和时频表示（Time-Frequency Representations, TFR）三种互补形式，分别输入三个独立的残差网络分支；（3）基于序贯最小二乘二次规划（Sequential Least Squares Quadratic Programming, SLSQP）的决策级融合算法，在满足权重非负且和为1的约束下优化融合权重，提升整体诊断精度与稳定性。实验样本来自自主搭建的离心泵转子故障模拟试验台，测试对象为额定流量Qd=10.6 m3/h、额定转速nd=2900 r/min、额定扬程H=26 m、比转速ns=52.97的离心泵，通过橡胶柔性接头消除管道振动干扰。

#### 研究结果

**SLSQP算法部分**：研究人员将SLSQP用于三个子网络输出在决策层的融合权重优化。与无约束优化或手动分配权重相比，SLSQP因满足非负性和归一化约束而更适用于本框架，可有效确定最优融合系数，实现多分支信息互补。

**实验平台与故障模拟**：在离心泵试验台上，研究人员模拟了不同等级的转子不平衡（如不同质量偏心程度）和平行不对中（如不同偏移量）故障。通过采集振动信号并转换为三种表示形式，训练三个独立的残差网络分支。各分支分别从频域、功率谱密度域和时频域提取故障特征，最终通过SLSQP融合输出。

**诊断性能验证**：实验结果表明，所提出的Multi-ResNet框架在同时识别故障类型（不平衡或不对中）和故障严重性（轻度、中度、重度等）方面，取得了高且稳定的准确率。与单一分支（仅使用一种信号表示）以及传统基准方法（如单残差网络、支持向量机等）相比，该融合框架在所有测试工况下均显著更优，证明了多表示特征学习和约束决策级融合在提升故障严重性评估灵敏度与鲁棒性方面的有效性。

#### 结论与讨论

在离心泵转子不平衡与不对中故障识别领域，精确评估故障严重性至关重要。然而，传感器布置、信号处理技术和特征提取方法等因素可能影响评估精度，导致后续诊断信息不完整。为应对这一挑战，本文提出了一种基于多重残差神经网络（ResNet）的诊断框架：利用三种互补的振动信号表示（频谱、功率谱密度、时频表示）分别输入三个并行的残差网络，并由SLSQP算法在决策层对网络输出进行融合，以识别故障类型与严重性。研究结果表明，该框架在故障严重性量化评估方面具有高鲁棒性和准确性。研究结论翻译如下：本研究提出的多表示融合残差网络框架，通过约束决策级融合有效整合了频域、功率谱密度域和时频域特征，显著提升了离心泵转子故障严重性评估的性能，为定量转子故障诊断提供了有效途径。