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基于GA-BP網(wǎng)絡的聲發(fā)射檢測儲罐底板腐蝕評價
2020年電子技術應用第1期
劉琪華1，張世杰2
1.天津大學 精密儀器與光電子工程學院，天津300072；2.交通運輸部天津水運工程科學研究院，天津300456
摘要： 采取聲發(fā)射技術檢測獲得儲罐底板聲發(fā)射信息，結合儲罐本身參數(shù)，用遺傳算法(GA)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法建立模型對儲罐腐蝕情況進行了評估，分別建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡評價模型和GA-BP網(wǎng)絡評價模型，并將兩模型結果進行對比。結果表明, GA-BP儲罐底板腐蝕網(wǎng)絡評價模型較單獨使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的評價模型具有更好的適應性和更高的預測精度，對聲發(fā)射檢測常壓儲罐腐蝕情況的評估具有參考價值，為我國自主研發(fā)常壓儲罐在線聲發(fā)射檢測評估系統(tǒng)提供了支持。
中圖分類號： TN06；TQ050.9
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.190863
中文引用格式： 劉琪華，張世杰. 基于GA-BP網(wǎng)絡的聲發(fā)射檢測儲罐底板腐蝕評價[J].電子技術應用，2020，46(1)：76-80.
英文引用格式： Liu Qihua，Zhang Shijie. Corrosion evaluation of tank floor based on acoustic emission detection based on GA-BP network[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(1)：76-80.
Corrosion evaluation of tank floor based on acoustic emission detection based on GA-BP network
Liu Qihua1，Zhang Shijie2
1.State Key Laboratory of Precision Measuring Technology and Instruments，Tianjin University，Tianjin 300072，China； 2.Tianjin Research Institute for Water Transport Engineering，M.O.T，Tianjin 300456，China
Abstract： Acoustic emission on-line detection method was used to obtain the acoustic emission information of the tank bottom. Combined with the parameters of the tank itself, a genetic algorithm(GA) and BP neural network were combined to establish a model to evaluate the corrosion of the tank. BP neural network evaluation model and GA-BP network evaluation model were established respectively, and the results of the two models were compared. The results show that the GA-BP corrosion evaluation model of the tank bottom has better adaptability and higher prediction accuracy than the BP neural network evaluation model alone. The experiment has reference value for the on-line detection of atmospheric tank corrosion, and provides support for China′s independent research and development of acoustic emission detection system of atmospheric pressure metal storage tanks.
Key words : tank corrosion；acoustic emission detection；BP neural network；genetic algorithm

0 引言

    常壓儲罐是石油化工生產(chǎn)中廣泛使用的儲存設備，調(diào)查顯示，儲罐的絕大多數(shù)損壞都是由腐蝕造成的，儲罐腐蝕的危害及其帶來的損失都很大[1]。其中，儲罐底板均勻腐蝕、坑蝕的部分是腐蝕泄露高發(fā)區(qū)，故而儲罐腐蝕狀況評價的核心是儲罐底板腐蝕狀況的檢測。

    目前，大型常壓儲罐主要采用離線檢測和在線檢測相結合的方式進行腐蝕方面的安全檢測。在線檢測方面，相比于傳統(tǒng)的漏磁[2]、導波檢測技術，聲發(fā)射檢測技術檢測周期短、經(jīng)濟損耗少，并且可對儲罐底板進行持續(xù)在線測量，是國際上進行儲罐底板腐蝕在線檢測的最優(yōu)選擇[3]。美國PAC公司研發(fā)了TANKPAC大型常壓金屬儲罐底板聲發(fā)射檢測專家評估系統(tǒng)，并成功地在世界范圍進行了應用和驗證。而我國尚未研發(fā)出大型常壓儲罐底板聲發(fā)射評估系統(tǒng)，目前主要應用PAC公司的TANKPAC系統(tǒng)對大型常壓儲罐的腐蝕情況進行檢測和評估。

    近年來，國內(nèi)科研工作者也進行了很多相關研究。我國制訂了《無損檢測-常壓金屬儲罐-聲發(fā)射檢測及評價方法》，并廣泛應用于常壓儲罐的無損檢測工作中[4]；發(fā)現(xiàn)了聲發(fā)射信號活度與儲罐底板腐蝕速率之間的關系[5]，并且能區(qū)分出不同聲發(fā)射信號的產(chǎn)生類型從而對聲發(fā)射信息進行適當修正[6]；此外，在提高罐底不同性質(zhì)聲發(fā)射源的判別準確率方面也有著不錯的進展[7]。

    本文使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡及由遺傳算法（GA）優(yōu)化過的BP神經(jīng)網(wǎng)絡（GA-BP網(wǎng)絡）來構建基于聲發(fā)射檢測的儲罐底板腐蝕評價模型，并對其進行訓練和測試，最后對優(yōu)化前后的結果做出對比。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡模型

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    BP網(wǎng)絡即誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡(Back-Propagation Neural Network)，該神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)結構和功能構建，由輸入層、輸出層和隱含層組成，其內(nèi)神經(jīng)元輸出層層傳遞，并通過對各層間傳遞權值的調(diào)整來調(diào)整輸出，使其增強或者減弱以達到網(wǎng)絡要求[8]。3層BP網(wǎng)絡是一種常見的BP網(wǎng)絡類型[9]，如圖1所示，設輸入層神經(jīng)元為i，隱蔽層神經(jīng)元為j，輸出層神經(jīng)元為k，ω為網(wǎng)絡的權值矩陣，O為每一層的輸出。

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    隱蔽層第j個神經(jīng)元的輸入為：

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    BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以將信息分開存儲并同時執(zhí)行多個處理，且具有較好的自學習、自組織、自適應能力和容錯性，并可以很好地進行非線性映射關系的建立，但是它也存在兩點問題：網(wǎng)絡收斂速度慢、會在局部極小值處循環(huán)導致無法得到整體最優(yōu)解。遺傳算法是一種高效率的全局搜索方法[10]，很適用于優(yōu)化復雜系統(tǒng)，因此考慮將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，以此來構建更加準確而高效的模型[11]。

1.2 GA-BP網(wǎng)絡

    GA-BP網(wǎng)絡模型的搭建需要3個步驟：BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構確定、遺傳算法優(yōu)化權值和閾值、BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練及預測。其中，網(wǎng)絡的拓撲結構是根據(jù)樣本輸入輸出參數(shù)確定的，確定拓撲結構后就得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值數(shù)量，即為遺傳算法需要優(yōu)化的參數(shù)個數(shù)，進而可以確定種群個體的編碼長度[12]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值是隨機選取的，一般限定在[-0.5，0.5]的區(qū)間內(nèi)，這個初始參數(shù)對網(wǎng)絡訓練的影響很大，不同初始參數(shù)帶來的訓練結果不同，本文希望可以在網(wǎng)絡訓練前就得到最佳的初始參數(shù)，故而引入遺傳算法，來得到最佳的初始權值閾值矩陣。遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法流程圖如圖2所示。

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2 聲發(fā)射信息

    聲發(fā)射檢測過程采集到信號，信號經(jīng)過篩選處理得到相應的特性參數(shù)，這便是本文需要的聲發(fā)射信息。儲罐底板腐蝕聲發(fā)射信號屬于典型的突發(fā)型信號，其主要特性參數(shù)包括：幅度、上升時間、持續(xù)時間、振鈴計數(shù)、撞擊計數(shù)、事件計數(shù)和能量計數(shù)等[13]。儲罐的質(zhì)量等級理論上便和這些參數(shù)相關。

    然而在實際檢測中發(fā)現(xiàn)，由于現(xiàn)場工況復雜，聲發(fā)射信號從聲源處傳播至傳感器的路徑較遠并且傳播途徑復雜，傳感器接收到的聲發(fā)射信號的幅值、能量參數(shù)值以及分布規(guī)律已較難反映聲源處信號的真實特征，因此現(xiàn)場檢測時幅值、能量等參數(shù)一般用于濾除噪聲信號而非直接參與結果評定。撞擊數(shù)和事件數(shù)不僅能夠反映腐蝕的活性以及泄漏的程度，而且容易提取和處理，受傳播途徑的影響也較小，足以表征腐蝕和泄漏的嚴重程度。除聲發(fā)射檢測信號外，儲罐的自身條件如儲罐尺寸、使用年限等，也對其腐蝕安全評價有著很強的參考價值。綜合上述考量，確定神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入及輸出參數(shù)，詳見表1，其中，X1~X6是網(wǎng)絡輸入，Y是網(wǎng)絡輸出。

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    為了對所構建的罐底聲發(fā)射信號模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，首先從儲罐聲發(fā)射檢測數(shù)據(jù)庫中提取出150組儲罐信息，信息中包含聲發(fā)射檢測信號特性參數(shù)、儲罐信息及聲發(fā)射評級結果，取上述樣本前120組數(shù)據(jù)用于網(wǎng)絡訓練，后30組數(shù)據(jù)用于訓練后的樣本驗證。

3 模型構建

    利用MATLAB工具箱及Sheffield大學的遺傳算法工具箱Gatbx建立BP模型和GA-BP模型。

    在模型構建過程中，不同評價指標往往具有不同的量綱及量綱單位,在儲罐腐蝕評價模型中，各輸入?yún)⒘繌膫€位數(shù)到五位數(shù)都有，參量之間有著4個等級的數(shù)量差，若是直接進行模型構建，會給數(shù)據(jù)分析的結果帶來很大的負面影響，為了提高訓練時的收斂速度和網(wǎng)絡預測精度，需要各參量在訓練時處于同等狀態(tài)，為此對數(shù)據(jù)進行歸一化處理。本文采取的歸一化方法是通過運算將數(shù)據(jù)映射至0～1之間。歸一化公式為：

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式中，X是各樣本數(shù)據(jù)歸一化后的結果；X0為樣本各數(shù)據(jù)歸一化前的原始數(shù)據(jù)；Xmin是該類數(shù)據(jù)組原始數(shù)據(jù)中的最小值，Xmax為最大值。

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    對設計好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行多次實驗，出現(xiàn)了兩種類型的結果，如圖3所示。

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    圖3取自多次訓練后獲得的誤差最小的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，顯示的是預測樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡輸出與其期望輸出的對比圖，該組數(shù)據(jù)的平均絕對誤差為0.222 7。

    由于神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出Y中鮮有整數(shù)，將Y四舍五入后得到整數(shù)，即為BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測的儲罐腐蝕情況評級，與期望值對比可知該模型的準確度為86.67%，結果對比詳見表2，其中，計算值是BP網(wǎng)絡的直接輸出值，經(jīng)過上述處理后得到估測值，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型輸出的儲罐底板腐蝕程度評級。

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    圖4是另一種訓練結果相應的訓練界面，可以看到在訓練次數(shù)達到2 000后網(wǎng)絡仍未達到指定誤差，且后期趨于穩(wěn)定，認為該次訓練BP網(wǎng)絡陷入了局部極小值，其平均絕對誤差為32.493 5。

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    以上是BP網(wǎng)絡的兩種訓練結果，圖3代表的BP網(wǎng)絡結果準確率只有86.67%，準確率不高且網(wǎng)絡穩(wěn)定性不好；圖4則顯示著BP網(wǎng)絡的一種常見弊端——網(wǎng)絡陷入局部最小循環(huán)從而無法找到全局最優(yōu)值。針對以上兩個問題，選取遺傳算法來對BP網(wǎng)絡進行優(yōu)化。

3.2 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    遺傳算法部分，根據(jù)經(jīng)驗與重復實驗，設置初始種群數(shù)量為40個，個體編碼方式采用二進制編碼，代溝取0.95，交叉概率取0.7，變異概率取0.01，最大遺傳代數(shù)設為80代。選擇算子采用隨機遍歷抽樣，交叉算子為單點交叉算子，變異采用隨機方法，適應度函數(shù)選取排序的適應度分配函數(shù)：FitnV=raning(obj)。由于本實驗旨在對儲罐底板腐蝕的評級結果進行預測，為了減小預測誤差，選取樣本預測值與期望值的誤差矩陣范數(shù)作為目標函數(shù)輸出。

    設定好參數(shù)后對網(wǎng)絡進行訓練，GA-BP網(wǎng)絡的進化過程如圖5所示，仿真預測與原數(shù)據(jù)的對比如圖6所示，該組數(shù)據(jù)的平均絕對誤差為0.133 1。

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    將神經(jīng)網(wǎng)絡輸出Y四舍五入后即可得到儲罐腐蝕情況的GA-BP評級，模型準確度為96.67%，結果對比詳見表3，同BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型一樣，網(wǎng)絡計算值是GA-BP網(wǎng)絡的直接輸出值，估測值為整個GA-BP網(wǎng)絡模型輸出的儲罐底板腐蝕程度評級。

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3.3 結果分析

    將BP神經(jīng)網(wǎng)絡與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的評估結果整合到表4中。對比BP網(wǎng)絡的最優(yōu)訓練模型可知，GA-BP網(wǎng)絡的平均絕對誤差減少了40.23%，準確度提升了10%。故而相比傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡而言，遺傳算法優(yōu)化過的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有更好的穩(wěn)定性與準確度。GA-BP網(wǎng)絡構建的儲罐腐蝕情況評價模型準確度可達96.67%，若有更多的實驗樣本和更詳實的數(shù)據(jù)構成，這個數(shù)字還有增大空間，故而利用GA-BP網(wǎng)絡構建的基于聲發(fā)射檢測的儲罐腐蝕評價模型對罐體的腐蝕級別評估具有可靠性。

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4 結束語

    本文針對國內(nèi)缺乏常壓儲罐底板腐蝕情況的評估技術和方法的現(xiàn)狀，提出了利用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡評價方法。

    實驗證明，遺傳算法的優(yōu)化可以顯著改善BP網(wǎng)絡陷入局部極小值從而無法得到最優(yōu)解的問題，以及BP網(wǎng)絡精度不足、收斂速度慢的問題。利用GA-BP網(wǎng)絡可以對大型常壓儲罐的罐底腐蝕情況做出更為準確的預測，為我國自主研發(fā)儲罐在線檢測系統(tǒng)提供參考。

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作者信息:

劉琪華1，張世杰2

(1.天津大學 精密儀器與光電子工程學院，天津300072；2.交通運輸部天津水運工程科學研究院，天津300456)

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