基于SWLSTM的换热器在线性能预测.pdf
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1、第45卷第2 1期2023年11月舰船科学技术SHIP SCIENCEAND TECHNOLOGYVol.45,No.21Nov.,2023基于 SWLSTM 的换热器在线性能预测余文敏,余刃,毛伟,于巍峰2(1.海军工程大学核科学技术学院,湖北武汉430 0 30;2.中核武汉核电运行技术股份有限公司,湖北武汉430 0 7 4)摘要:换热器是一种把热量从一种介质传递到另一种介质的装置。由于换热表面污垢的存在,换热器的性能随着时间的推移而恶化。为了保持换热器的高效率,有必要定期对换热器的性能进行评估,在线监测的工艺参数能够帮助对换热器换热性能进行预测。本文利用温度和流量等参数计算表征换热器性
2、能相关的指标,并基于共享权重长短时记忆网络(SWLSTM)建立预测模型,利用历史运行数据对其进行训练。通过与验证数据比较,验证了所建立模型预测的高精度和快速性;同时与传统神经网络模型进行比较,可见本模型在预测精度的优越性。通过换热性能参数的预测,能够合理规划停机清洗时间,降低成本。关键词:共享权重长短时记忆网络;换热器;性能;预测中图分类号:U664.5+3文章编号:16 7 2-7 6 49(2 0 2 3)2 1-0 153-0 5On-line performance prediction of heat exchanger based on SWLSTM(1.School of Nuc
3、lear Science and Technology,Naval University of Engineering,Wuhan 430300,China;2.China Nuclear Power Operation Technology Corporation,Ltd.,Wuhan 430074,China)Abstract:The performance of heat exchangers deteriorates over time due to fouling on the surface of heat exchangers.In order to maintain the h
4、igh efficiency of heat exchanger,it is necessary to evaluate the performance of heat exchanger regu-larly.The process parameters monitored online can help predict the heat transfer performance of heat exchanger.In this pa-per,parameters such as temperature and flow rate are used to calculate the ind
5、icators related to the performance of heat ex-changer,and a prediction model is established based on the shared weight short and long time memory network(SWLSTM),which is trained with historical operation data.By comparing with the validation data,the accuracy and rapidity of predic-tion of the esta
6、blished model are verified.Moreover,compared with the traditional neural network model,it can be seen thatthe superiority of this model in prediction accuracy.Through the prediction of heat exchange performance parameters,main-tenance personnel can reasonably plan the downtime cleaning time and redu
7、ce the cost of production loss.Key words:SWLSTM;heat exchanger;performance;prediction0引言换热器是一种利用温度差来促进2 种流体之间有效传热的装置。在核能行业,换热器普遍用于设备冷却,支持安全相关设备执行功能,发挥重要功能2 。换热设备经长时间运转后,由于介质的腐蚀、冲蚀、积垢等原因,使内外表面都有不同程度的结垢,甚至堵塞,严重影响换热器的性能3。对换热器性能指标建模和预测可提前判断换热器性能,优化换热器的维收稿日期:2 0 2 2-0 7-0 5基金项目:中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室基
8、金资助项目(LRSDT2017302)作者简介:余文敏(19 8 8),女,博士研究生,研究方向为核设施健康管理技术。文献标识码:AYU Wen-min,YU Ren,MAO Wei,YU Wei-feng?doi:10.3404/j.issn.1672-7649.2023.21.028修策略,显著减少换热器停机时间4。传统建模和预测算法主要基于经验方法或特定的热交换器动力学模型。例如污垢过程分析模型基于速率方程5,其中污垢沉积增长速率被估计为一个确定性函数或一个随机近似。污垢形成和物质沉积的过程是通过盐的结晶、流体流的颗粒沉积、生物物质的沉积和生长、工质中各种反应物的化学反应副产物和腐蚀等过
9、程发生的,每一种单独的现象都以不同的速率(时间尺度)发生,因此,从基本原理建立准确的预154测模型很困难7-8 。由于经验和基于模型预测技术的局限性,数据驱动预测方法得以发展。以数据驱动的方法,通过容易测量的热交换器参数来预测其性能。神经网络模型广泛用来模拟、优化和预测换热器的性能指标参数9-1。这些属于经典机器学习技术范畴的方法,通常受到数据规模的限制。本文提出一种共享权重的长短时记忆神经网络,对换热器性能相关参数进行预测,有较高的预测精度,并能以较快速度收敛拟合。1换热器性能计算已知冷水和热水的进口温度、出口温度和流量,采用对数平均温差法(LMTD)计算相关性能参数,计算公式如下12-13
10、:Oh=phfhCph(Thi-Tho),Qc=PcfCpc(Tco-Tci),一QhThi-ThoR=Thi-Tci(Thi-Tco)-(Tho-Tci)LMTDlnThi-Tco(Tho-Tci)UhLMTDQhQcUcLMTD式中:fh热侧流速;fe为冷侧流速;Cph为热侧流体比热容;Cpc为冷侧流体比热容;Thi为热侧进口温度;Tho为热侧出口温度;Tci为冷侧进口温度;Tco为冷侧出口温度;S为效力,LMTD为对数平均温差;Uh为热流侧换热系数;U为冷流侧换热系数。2主要方法介绍方法中涉及的3种RNN和主要原理以及模型评估指标。2.1 LSTM 与 GRU图1为LSTM和GRU算法模
11、型示意图14-15,LSTM结构包括输入门、忘记门和输出门。LSTM状态包含2个向量:一个隐藏的状态向量h和细胞状态c。在每个时间步,输人门it、遗忘门ft、输出门ot和块输入gt的舰船科学技术遗忘门(a)图1LSTM和GRU算法模型示意图Fig.1 Schematic diagram of LSTM and GRUalgorithm models激活向量,可以描述为下式:it=o(Wihht-1+WixXt+bi),fi=o(Wfhi-1+Wfxxi+br),Ot=o(Wohht-1+WoxX+bo),(1)gr=tanh(Wgh-1+Wghxi+bg).其中:Woh,W i h,W g h
12、,W f h 是隐藏到隐藏矩阵;Wox(2)Wix,W g x,W f x 是输入到隐藏矩阵;bi,bf,bo,bg是偏置Qc(3)(4)(5)(6)(7)第45卷输出门Zh(b)向量。双曲正切tanh(x)被用作块的输入和输出的激活函数。计算门的激活向量后,更新下一个细胞状态和隐藏状态如下式:Ct=fioci-1+itogt,ht=0,Otanh(ct)。其中,为叉积符号。GRU包括2 个内部门变量中更新门z保护采用隐藏状态ht;重置门rt允许覆盖隐藏状态的复位门rt,控制与输人门x的交互,可以描述为下式:Zt=o(WzXt+U,ht-1+bz),rt=(Wrxt+Urht-1+br),ht
13、=(1-zt)ogt+ztoht-1。其中:gt=tanh(Whxi+Uh(rroht-1+bh)。W z,W r,W h以及Uz,Ur,Uh为参数矩阵,bz,br,bh为偏置矩阵。2.2SWLSTM为了减少LSTM中需要优化的变量数量和训练时间,提出共享权长短期记忆网络(SWLSTM)。SW L-STM将输入门、输出门和遗忘门组合成一个新的门结构,称为共享门。SWLSTM网络结构如图2 所示。在时刻t时共享门和信息门的计算如下式:nett=Wht-1+WxXi+b,输入输出(8)(9)(10)(11)(12)(13)(14)(15)(16)(17)第45卷C-1二隐藏层Ean7输入层图2 S
14、WLSTM算法模型示意图Fig.2 Schematic diagram of SWLSTM algorithm modelSt=(nett)=(whht-1+WxXt+b),at=tan h(net)=tanh(wh ht-1+wx Xf+b)。更新单元状态如下式:C,=S,*Ci-1+(1-st)*ato计算隐藏层的输出如下式:ht=St*tanh(C)。输出层的预测值输出如下式:yt=o(zt)=o(wy-ht+by)式中:xt,St,at分别为输入层的输人,为共享门,为当期信息状态;Ct-1和C分别代表前一时期和当前时期的细胞状态。ht-1、h t 分别为隐含层上一周期和当前周期的输出;
15、yt为当期预测值。net,和z,都是中间变量。Wh,Wx,b和wy,by是2 组需优化的权值变量;符号表示矩阵乘法;符号*表示矩阵元素之间的乘法,o(x)和 tanh(x)是 Sigmoid 和 tanh的激活函数。其计算公式及导数公式下式:19(a)=y=1+eg(x)=y(1-y)。余文敏,等:基于SWLSTM的换热器在线性能预测Ch,输出层tanhh,1553案例研究3.1案例1)数据集某换热器在线工艺监测参数冷水和热水的进口温度、出口温度和流量以每秒一次进行监测,本数据集获取到一个连续时间段的监测数据。由于原始数据采样较为频繁,首先针对明显异常的数据进行预处理(替代为前一取样值),按照
16、每小时作为数据区间进行取平均值处理,获取得到按照小时间隔的工艺参数,各工艺参数随时间变化(h)如图3所示。(18)4035(19)302520150(20)300029002.8002700(21)2.60025000图3某换热器主要工艺参数监测值(22)Fig.3 Monitoring values of main process parameters of根据换热器性能计算公式,得到性能相关参数如图3。2)输人数据构造本文预测对象为图4中的火用效率和效力2 个换热器无量纲性能指标,对其进行重组,以训练监督机器学习技术,其中最近的时间步长用作输人变量,下一个时间步长作为输出变量。S(t-k)
17、S(2-k)1=热流侧进口温度热流侧出口温度冷流侧进口温度冷流侧出口温度200400600800100012001.400热流测流速冷流测流速200400600800100012001400a heat exchangerS(t-1)St1S(t2-1)St2(25),e-e-xtan h(x)=y=ex+e-xtanh(x)=1-y2。2.3模型评估指标RMSE16定义为平方误差均值的平方根,公式如下:RMSE=(24)T.Z(oi-Y)2式中:yi表示预测值;Y;表示观察值。Te为测试集样本的大小。RMSE越小,预测精度越高。(23)1TeS(td-k)2=Q=(1,2)。对上述数据做归一
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