李亦滔,雷奶華,湯紹釗

(寧德出入境檢驗檢疫局,福建寧德 352100)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機轉(zhuǎn)子不平衡檢測研究*

李亦滔,雷奶華,湯紹釗

(寧德出入境檢驗檢疫局,福建寧德 352100)

針對振動信號非平穩(wěn)的特點,為了快速準確地判斷引起轉(zhuǎn)子不平衡的原因,提出了一種基于小波包分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的電機故障檢測研究方法,對采集的振動信號進行小波包分解,利用分解的小波系數(shù)求取各個頻帶峭度,根據(jù)頻帶峭度的變化提取特征向量,應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行檢測識別,并通過MATLAB仿真實現(xiàn)。

小波包分解;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);振動信號;轉(zhuǎn)子不平衡

0 引 言

近年來,故障診斷技術(shù)發(fā)展迅速,研究成果層出不窮。電機作為現(xiàn)代工業(yè)的重要能源動力設(shè)備,其作用不可替代。電機一旦發(fā)生故障,將帶來較大的經(jīng)濟損失。因此,針對電機故障診斷技術(shù)的研究,具有重要的理論研究價值和實際意義[1]。

轉(zhuǎn)子不平衡是最常見的電機故障,主要是轉(zhuǎn)子部件質(zhì)量偏心或轉(zhuǎn)子部件出現(xiàn)缺損引起的。當電機轉(zhuǎn)子質(zhì)量分布不均勻時,引起重心偏移,產(chǎn)生變化的作用力,導(dǎo)致電機運行不穩(wěn)定。引起轉(zhuǎn)子不平衡的主要原因有:動靜碰磨;轉(zhuǎn)子零部件脫落或移位;絕緣收縮造成轉(zhuǎn)子線圈移位、松動;聯(lián)軸器不平衡;以及冷卻風(fēng)扇與轉(zhuǎn)子表面均勻積垢等[2]。當電機轉(zhuǎn)子出現(xiàn)不平衡時,其振動信號會發(fā)生變化,引起不平衡的不同原因具有對應(yīng)特定的典型特征。

由于振動信號屬于非平穩(wěn)隨機信號,傳統(tǒng)的傅里葉變換從頻域角度進行信號分析,只能說明信號中某頻率成分幅值的大小和頻率密度,不能檢測奇異信號點的時域信息,而且還可能將含有豐富故障信息的微弱信號作為噪聲濾去。因此,不能完全滿足振動信號特征提取的要求。為解決這一問題,筆者提出一種基于小波包分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機轉(zhuǎn)子不平衡檢測研究方法,該方法采用小波分解系數(shù)求取峭度值,將各個頻帶峭度的變化作為故障特征量,應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行檢測分析,判斷引起電機轉(zhuǎn)子不平衡的原因及位置,為電機故障研究提供了一種新思路。

1 小波包分解與信號特征提取

1.1 小波包分解基本原理

小波包分析是一種在多分辨分析基礎(chǔ)上擴展更優(yōu)越的時-頻分析法,特別是針對非平穩(wěn)瞬態(tài)信號,具有表征信號局部特征的能力,對于低頻部分有著較高的頻率分辨率,對于高頻部分有著較高的時間分辨率。

小波包對離散信號進行分解,從濾波器的原理來看,相當于將信號先后通過一個高通濾波器與一個低通濾波器,最終濾波后可分解成高頻與低頻兩組信號。

小波包分解算法為:

式中:pk,qk為小波重構(gòu)共軛濾波器系數(shù)。

1.2 小波包峭度特征提取方法

小波包在時域和頻域中同時對信號進行分析,有效區(qū)分信號中的突變點與噪聲,筆者采用db3小波對降噪后的信號進行三層小波包分解,如圖1所示。

圖1 小波包分解示意圖

其中,A為低頻部分,D為高頻部分,末尾的序號數(shù)表示小波包分解的層數(shù)(即尺度數(shù))。分解具有關(guān)系:S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3 +DDD3。

經(jīng)有關(guān)資料統(tǒng)計表明,峭度指標是反映振動信號分布特性的數(shù)值統(tǒng)計量,是歸一化的4階中心矩,對沖擊信號特別敏感,特別適用于早期表面損傷類故障[3]。因此可以利用各個頻帶峭度的變化來提取故障特征,頻帶峭度可以由小波包分解系數(shù)來求取,具體步驟如下。

(1)對小波分解系數(shù)重構(gòu),提取各頻帶范圍的信號。假設(shè)原始信號S(t)中信號最低頻率為0,最高頻率為f,則提取小波包分解信號Sj(j=0,…,7)頻率成分所代表的頻率范圍如表1所列。

表1 小波包分解頻率范圍

(2)重構(gòu)小波包系數(shù),求各頻帶信號的峭度指標。設(shè)各頻帶信號Sj對應(yīng)的峭度為Kj,則有:式中:xj為信號值;x-為信號均值;N為采樣長度;σj為標準差。

(3)以峭度指標構(gòu)造特征向量,特征向量T構(gòu)造如下:

2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于一種前饋型式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),典型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層三層組成,如圖2所示。

圖2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

設(shè)輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)分別為k、n、p,將故障特征向量作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量:X=[x1,x2,...,xk]T,故障類型作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,用Y=[y1,y2,...,yp]T表示。網(wǎng)絡(luò)的隱含層輸出只依靠輸入向量與徑向基函數(shù)中心的距離,選擇高斯函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的徑向量函數(shù)[4]。

式中:σi為高斯函數(shù)的寬度;Ci=[Ci1,Ci2,…,Cim]T為高斯基函數(shù)的中心。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層是對線性權(quán)值進行調(diào)整,其傳遞函數(shù)是線性函數(shù),令其輸出為Yj(X),則:

式中:ωij為隱含層和輸出層之間的連接權(quán)值。

給定學(xué)習(xí)因子和動量因子,進行網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練,其算法為:

3 電機轉(zhuǎn)子不平衡檢測試驗及分析

3.1 電機轉(zhuǎn)子不平衡檢測試驗流程

電機轉(zhuǎn)子不平衡檢測試驗流程如圖3所示。

圖3 檢測試驗流程

首先通過試驗臺和各種信號檢測裝置進行振動信號檢測試驗,獲取振動信號數(shù)據(jù);然后利用matlab軟件對獲取的信號進行小波包分解和重構(gòu),進而求出各子頻帶信號峭度,以此為元素構(gòu)造特征向量,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;最后設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本和結(jié)構(gòu),通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果實現(xiàn)檢測識別。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計及訓(xùn)練

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計為8個輸入節(jié)點,T=[K0,K1,K2, K3,K4,K5,K6,K7]代表小波包分解的8個頻段信號特征矢量,輸出層設(shè)計為2個神經(jīng)元節(jié)點,Y=[Y1, Y2]以二進制形式表示引起電機轉(zhuǎn)子不平衡典型原因,(0,0)表示動靜碰磨、(0,1)表示零部件松動脫落、(1,0)表示聯(lián)軸器不平衡、(1,1)接口結(jié)垢。

3.3 檢測識別及結(jié)果分析

本試驗數(shù)據(jù)在某電氣工程實驗室采集,試驗平臺選用一臺三相異步電動機Y100L1-4,以及一個加速度傳感器,一個功率計和電子控制設(shè)備等組成,采集電機殼體驅(qū)動端的振動信號,并在電機上布置了轉(zhuǎn)子不平衡故障。轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為1 420 r/min,采樣頻率12 000 Hz,獲得4 096點故障數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)單位為電壓V),在MATLAB環(huán)境下進行仿真試驗,利用小波包分解后提取的特征向量(峭度值),建立特征向量集,選取72組樣本數(shù)據(jù),對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,其中63組作為訓(xùn)練樣本,9組作為測試樣本,以便進行電機轉(zhuǎn)子不平衡典型原因分類。用表2的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,用表3的數(shù)據(jù)送入已訓(xùn)練完畢的網(wǎng)絡(luò)進行檢驗,輸出結(jié)果見表4。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分訓(xùn)練樣本

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試樣本

表4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試驗結(jié)果

觀察表3中網(wǎng)絡(luò)的實際輸出和網(wǎng)絡(luò)的理論輸出, 8組測試樣本吻合得較好,較理想,只有1種出錯了,說明了小波包分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機結(jié)合對電機轉(zhuǎn)子不平衡的檢測研究是可行的,但是試驗中發(fā)現(xiàn)該方法訓(xùn)練時間較長,而且對樣本的數(shù)量要求盡量多,需要人工排除奇異樣本,才能提高識別的準確性。由于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)泛化能力不足,需要優(yōu)化改進。

4 結(jié) 論

將小波包分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的檢測方法應(yīng)用于研究引起電機轉(zhuǎn)子不平衡的典型原因,分別對動靜碰磨、零部件松動脫落、聯(lián)軸器不平衡、接口結(jié)垢的實測振動信號進行了分析。結(jié)果表明,該方法可有效地確定引起電機轉(zhuǎn)子不平衡的原因,是診斷電機故障的一種有用工具。但該方法對于試驗樣本的質(zhì)量要求較高,為了提高診斷的準確性,需先對樣本進行篩選,增加了訓(xùn)練的時間,筆者對可能的原因進行了探討。筆者認為如果再結(jié)合遺傳算法的方法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化可能會取得更好的效果,還有待于進一步的實驗驗證。

[1] 鐘秉林,黃 仁.機械故障診斷學(xué)[M].北京:機械工業(yè)出版社, 2006.

[2] 王 芳,魯順昌.基于小波包分析的電機故障檢測[J].電機與控制應(yīng)用,2008,35(7):52-54.

[3] 矯立新,張麗娟.基于小波變換的異步電機故障檢測與分析[J].電氣自動化,2011,33(2):73-75.

[4] 張敬齋.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水輪發(fā)電機故障診斷中的應(yīng)用[J].計算機仿真,2011,28(12): 314-317.

Detection for Paroxysmal Rotor Unbalance of Motor Based on Neural Network

LI Yi-tao,LEI Nai-hua,TANG Shao-zhao
(Ningde Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau,Ningde Fujian 352100,China)

Aiming at the non-station of vibration signals,this paper presents a motor fault diagnosis method based on the wavelet packet decomposition and the neural network for the sake of quick and accurate detection to the reasons of rotor unbalance.This method strikes the kurtosis of frequency band through the coefficient of wavelet packet,and gains the feature vector from various changes in the kurtosis of each frequency band,and identifies fault with RBF neural network,and uses the MATLAB software to realize it.The experimental results show that the method is effective and feasible for the detection of the rotor unbalance,and provides effective way for the detection of motor fault.

wavelet packet decomposition;neural network;vibration signal;rotor unbalance

TM305.3;TP806.3

A

1007-4414(2015)05-0184-04

10.16576/j.cnki.1007-4414.2015.05.068

2015-07-14

福建檢驗檢疫局科技計劃項目(編號:FK2013-40)

李亦滔(1988-),男,福建寧德人,碩士,研究方向:模式識別與電機故障診斷。