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        基于模糊神經(jīng)算法的風(fēng)電機組齒輪箱故障在線診斷

        2017-12-19 13:34:01孟祥萍田凱喬王磊
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年35期
        關(guān)鍵詞:在線監(jiān)測

        孟祥萍+田凱喬+王磊

        摘 要:文章提出了一種以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)為核心算法的風(fēng)電機組齒輪箱故障在線診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)采集、特征提取和波形識別三部分,通過識別齒輪磨損、齒輪點濁和齒輪斷齒三種重要齒輪故障的波形,不僅可以在線檢測風(fēng)電機組齒輪箱運行狀態(tài),而且可以對潛在故障進行預(yù)警。FNN是對模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點進行深入分析,再將兩者優(yōu)點相結(jié)合的一種算法。通過對振動信號進行分析和處理,用以上三種故障波形對FNN進行訓(xùn)練,同時采取多振動傳感器的方式,確保了振動信號的準(zhǔn)確性。

        關(guān)鍵詞:模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);故障預(yù)警;在線監(jiān)測;故障波形識別

        中圖分類號:TH132.41 文獻標(biāo)志碼:A 文章編號:2095-2945(2017)35-0031-02

        引言

        對于任何大型發(fā)電設(shè)施,例如核電廠的發(fā)電機或火力發(fā)電機,在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)對于故障檢測和事故預(yù)警是非常重要的。在機器損壞之前及時進行停機檢修,可以避免設(shè)備損壞帶來的不必要的經(jīng)濟損失和人身傷亡[1]。機械振動是工程中普遍存在的現(xiàn)象,風(fēng)電機組齒輪箱的振動信號,無疑是直接反應(yīng)其健康狀況的重要數(shù)據(jù)。當(dāng)齒輪或軸承出現(xiàn)故障時,會有特殊頻率的振動,我們可以通過分析這種特征頻率的振動來檢測齒輪及軸承是否完好。但是,在齒輪箱內(nèi)部會產(chǎn)生多種振動信號,為了避免系統(tǒng)誤報警,需要對采集的振動信號進行深度分析[2]。研究者通常運用模糊邏輯與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)來識別和分析以上三種振動信號[3][4]。模糊邏輯強項是邏輯推理,一種用數(shù)學(xué)模型模擬人腦進行結(jié)果分析,但是并不具有對歷史數(shù)據(jù)總結(jié)的能力和對已分析結(jié)果的儲存[5]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恰恰相反,它具備對歷史數(shù)據(jù)反復(fù)學(xué)習(xí)和挖掘的功能,并且有一定的容錯能力。所以才將兩個算法合并,取長補短,發(fā)揮每種算法的最大優(yōu)點以解決實際復(fù)雜問題[6]。

        1 風(fēng)電機組齒輪箱常見故障

        1.1 齒輪磨損

        齒輪的磨損是指在齒輪箱在運作過程中,齒輪與齒輪不慎進入金屬微粒或沙粒,使齒面擦傷或者齒面涂層掉落。會導(dǎo)致齒輪變薄,側(cè)縫間隙變大,咬合不穩(wěn)甚至形成斷齒。而這種故障占齒輪總故障的14%。本文所涉及到的齒輪磨損均指齒面均勻磨損,在這種情況下,齒輪之間咬合不穩(wěn),形成的震動幅度與正常齒輪有明顯差別,可以被傳感器探測到。

        1.2 齒輪點蝕

        點蝕是齒輪箱傳動系統(tǒng)中普遍故障類型,占總事故比例的31%。指齒輪產(chǎn)生微小裂痕后,由于齒輪長期互相擠壓,將潤滑劑擠壓進裂縫,使之壓力增大很容易擴大裂痕。點蝕的出現(xiàn)會使齒輪局部變形,這會進一步加大局部接觸壓力,最終形成斷齒危險。在點蝕發(fā)生過程中,由于局部壓力大,導(dǎo)致有周期凸起振幅,容易識別。

        1.3 齒輪斷齒

        斷齒是齒輪箱中容易發(fā)生而且最危險的故障類型,經(jīng)常會導(dǎo)致停產(chǎn)停工,占齒輪故障的41%。細分為過載斷齒,疲勞斷齒和缺陷斷齒。由于齒輪收到周期性高負(fù)荷壓力,齒輪會變彎疲勞,長期以往便會出現(xiàn)斷齒現(xiàn)象。斷齒的震蕩波形有別于上述兩種,在斷齒處的振幅會有大規(guī)模擾動。

        2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用數(shù)學(xué)模型模擬人類大腦神經(jīng)元的推理過程,對大量神經(jīng)元也就是節(jié)點互相連接的網(wǎng)絡(luò)進行計算。這樣計算多重聯(lián)系的關(guān)系網(wǎng),不同經(jīng)典算法是無能為力的,這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢。而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)善于模擬人類思考過程,以及推理。

        2.2 模糊邏輯控制

        如果讓計算機計算很龐大的數(shù)學(xué)運算是很容易的,但如果讓計算機告訴你一杯水燙不燙,這個人是否年輕,這就很難。但是實際生活中的問題,往往都是不能用0,1去表示,所以我們引入了模糊邏輯控制。模糊控制善于模仿一種抽象的思維方式,提供了一種對不確定的非線性問題的控制方法。但是由于這種模仿的抽象思維方式,對于處理少量、單一的數(shù)據(jù)時往往精度不夠。但如果一味增加個體數(shù)據(jù),卻會讓處理時間增加,運算速度降低。

        2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        以上兩種算法的合并,便成為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合了兩種算法的優(yōu)點,又避免了二者的缺點。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由大量的模糊或非模糊神經(jīng)元互相連接而成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。既有模糊算法中的非線性數(shù)據(jù)處理能力,又有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)良的自學(xué)習(xí)功能以及運算時間短的優(yōu)點。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴大了系統(tǒng)處理信息的范圍,使系統(tǒng)對確定行與非確定性信息能力加大,處理變得更靈活。

        3 實現(xiàn)方法

        FNN系統(tǒng)包括三個組件:數(shù)據(jù)采集,特征提取和模式識別。下面將分別進行討論。

        3.1 數(shù)據(jù)采集

        在對FNN系統(tǒng)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練時,由于不能人為地制造出振動波形圖,因此我們使用三種齒輪箱故障波形圖來對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。但是單個傳感器的精度和魯棒性難以滿足我們的需求,多傳感器測量齒輪箱振動成為必要。通過添加生成三個相應(yīng)的數(shù)據(jù)集高斯函數(shù)值,取平均值為0,方差為0.1的數(shù)據(jù)收集為震動信號,這三個數(shù)據(jù)集代表三種不同類型的故障振動波形圖。

        3.2 特征提取

        我們知道,旋轉(zhuǎn)機械中潛在的故障會產(chǎn)生特定的振動頻率,這種頻率可以通過頻譜分析振動幅度在旋轉(zhuǎn)頻率的倍數(shù)處的變化得到。典型頻率可以通過以下方式獲得:

        (1)找到哪些頻率以及他們特定機械動作。

        (2)每個頻率的幅度和幅值。

        (3)頻率和峰值之間的相互聯(lián)系。

        使用FNN的頻譜分析的最常用的方法是直接輸入頻率方法,其中輸入神經(jīng)元被分配給每個頻率。

        3.3 模式識別

        從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取的特征的FNN,用于識別振動模式并且確定齒輪箱中是否存在一些故障,最終結(jié)果將提示FNN是否可以成功診斷齒輪中的故障。在該過程中,采用三層前饋FNN。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括六個輸入單元,它們連接到四個輸出單元的三十二個隱藏單元。當(dāng)成本函數(shù)或誤差低于0.1%時,認(rèn)為任務(wù)被解決。反向傳播(BP)學(xué)習(xí)算法用于訓(xùn)練。然而,BP學(xué)習(xí)算法通常缺乏在合理時間內(nèi)為給定任務(wù)產(chǎn)生有效網(wǎng)絡(luò)的能力。因此,有必要在實際應(yīng)用中克服這個問題。在研究中,通過動態(tài)更新訓(xùn)練參數(shù),模糊模型被用來加速BP學(xué)習(xí)算法的收斂速度。

        4 結(jié)束語

        在本文中,使用的FNN診斷系統(tǒng)為大型電機機組的安全運行和事故預(yù)警提供了理論依據(jù)。用多傳感器采集信息比單傳感器更加準(zhǔn)確可靠并減小了隨機振動信號對總數(shù)據(jù)的干擾。盡管對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用,但是它缺乏在合理時間內(nèi)針對給定任務(wù)產(chǎn)生有效網(wǎng)絡(luò)的能力。 而模糊邏輯理論提供了一個數(shù)學(xué)框架來捕捉與人類認(rèn)知過程相關(guān)的不確定性,如思維和推理。它還提供了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來模仿與人類認(rèn)知相關(guān)的某些感知和語言屬性。

        參考文獻:

        [1]彭華東.風(fēng)電機組故障智能診斷技術(shù)及系統(tǒng)研究[J].電網(wǎng)與清潔能源,2011:1673-3814.

        [2]彭春陽.基于振動信號分析的齒輪箱故障診斷儀的研究[D].重慶大學(xué),2011.

        [3]韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程[M].北京:北京郵電大學(xué)出版社,2006.

        [4]劉強.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在汽輪發(fā)電機組振動故障預(yù)測中的應(yīng)用[D].杭州:浙江大學(xué),2005.

        [5]周潤景,張麗娜.基于MATLAB與Fuzzy TECH的模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計[M].電子工業(yè)出版社,2010.

        [6]閆春望,黃瑋,王勁松.一種并行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最短路徑算法[J].算法研究探討,2016(11).endprint

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