崔立業(yè) 陳楠

摘要：在工業(yè)迅猛發(fā)展、生產(chǎn)力大大提高的時(shí)代背景下，人工智能方法在解決機(jī)械設(shè)備的安全問題上有著巨大潛力。一般的，機(jī)械設(shè)備的故障是目前主要的研究方向，其中齒輪箱、軸承故障是研究熱點(diǎn)。通過對(duì)簡(jiǎn)單且容易獲得的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，達(dá)到對(duì)機(jī)械故障的識(shí)別與預(yù)警。本研究提出了一種基于獨(dú)熱編碼及隨機(jī)森林特征選擇的極限學(xué)習(xí)機(jī)軸承故障識(shí)別算法，實(shí)驗(yàn)表明，經(jīng)過特征提取與獨(dú)熱編碼處理類別標(biāo)簽，能有效地提高識(shí)別準(zhǔn)確率，降低故障識(shí)別時(shí)間，能有效地解決軸承故障問題，減少生產(chǎn)危險(xiǎn)事件的發(fā)生。

關(guān)鍵詞：故障診斷;獨(dú)熱編碼;隨機(jī)森林;極限學(xué)習(xí)機(jī)

1 引言

目前，滾動(dòng)軸承故障診斷的方法主要包括振動(dòng)診斷、鐵譜診斷、溫度診斷、聲學(xué)診斷、油膜電阻診斷及光纖監(jiān)測(cè)診斷等方法。其中，應(yīng)用最為廣泛的是振動(dòng)、鐵鋪、溫度診斷技術(shù)。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，軸承元件的工作表面可能會(huì)出現(xiàn)疲勞剝落、壓痕及局部腐蝕，這使軸承在運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生周期性的脈沖信號(hào)[1]。由安裝在軸承座上的傳感器采集這些信號(hào)，為振動(dòng)診斷技術(shù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法的普及，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與振動(dòng)信號(hào)來監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械中軸承的故障變得更為有效[2]。一般的，利用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障診斷的方法會(huì)使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、變分模態(tài)分解、小波分解等信號(hào)處理方法，在時(shí)域、頻域上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，提取有用特征，從而匹配相應(yīng)的故障。胡愛軍等[3]提出一種基于集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與峭度準(zhǔn)則的包絡(luò)解調(diào)方法，解決了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解模態(tài)混疊問題，從而有效地提取滾動(dòng)軸承故障特征信息，能夠?qū)崿F(xiàn)滾動(dòng)軸承故障的精確診斷。劉長(zhǎng)良等[4]提出了以變分模態(tài)分解為信號(hào)處理方法的模糊C均值聚類滾動(dòng)軸承故障診斷方法，實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障的精確診斷。除了利用信號(hào)處理方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征提取，Joshuva A等[5]通過計(jì)算相同長(zhǎng)度信號(hào)的描述性統(tǒng)計(jì)參數(shù)作為信號(hào)特征，使用特征選擇方法J48決策樹選擇有效信號(hào)特征，構(gòu)建決策樹實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)力機(jī)葉片的故障診斷。

可見，對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的處理對(duì)于特征提取至關(guān)重要，本研究提出了一種基于獨(dú)熱編碼作為故障類別標(biāo)簽，通過計(jì)算固定長(zhǎng)度滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的描述性統(tǒng)計(jì)參數(shù)作為特征提取方法，使用隨機(jī)森林進(jìn)行特征選擇，建立極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machines， ELM）故障診斷模型，對(duì)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)（CWRU）軸承數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的特征提取與特征選擇方法有效的提高了模型的故障診斷精度，并且使用ELM作為模型則更加快速。

2 振動(dòng)信號(hào)處理

從CWRU獲取的軸承數(shù)據(jù)是由安裝在基座上的加速度計(jì)采集的包含采樣頻率為12K、48K驅(qū)動(dòng)端、12K風(fēng)扇端軸承故障數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)頻率及轉(zhuǎn)速下正常的基座數(shù)據(jù)。本研究提取了0馬力（電機(jī)轉(zhuǎn)速為1797轉(zhuǎn)/分）下12KHZ采樣頻率的驅(qū)動(dòng)端軸承與對(duì)應(yīng)正常的基座數(shù)據(jù)。CERU的數(shù)據(jù)其中包含10種故障類別，分別為正常數(shù)據(jù)以及人工放電加工植入0.007、0.014、0.021英寸深度下產(chǎn)生的內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障、外圈故障。使用由張偉[6]提出的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，處理為10000組，信號(hào)長(zhǎng)度為864（2個(gè)周期）的數(shù)據(jù)集。

2.1振動(dòng)信號(hào)特征提取

由于軸承故障信號(hào)為時(shí)域信號(hào)，無法直接作為特征輸入到模型中進(jìn)行故障診斷。因此，對(duì)這10000組數(shù)據(jù)分別計(jì)算其描述性統(tǒng)計(jì)參數(shù)，這些參數(shù)包括信號(hào)點(diǎn)之和、均值、中位數(shù)、最大值、最小值、極差、偏度、峰度、標(biāo)準(zhǔn)差、樣本方差。

其中偏度、峰度公式如下：

（2-1）

（2-2）

其中， 為均值， 為標(biāo)準(zhǔn)差。

2.2振動(dòng)信號(hào)的特征選擇

良好的特征選擇有利于提高模型精度并減少分類時(shí)間，隨機(jī)森林是一個(gè)包含多個(gè)決策樹的分類器，本研究采用隨機(jī)森林（Random Forests， RF）方法，通過對(duì)第二節(jié)得到的10個(gè)描述性統(tǒng)計(jì)參數(shù)與對(duì)應(yīng)的獨(dú)熱編碼進(jìn)行預(yù)分類實(shí)驗(yàn)，得到所選特征的重要性排序。

根據(jù)圖2-1可知，描述性統(tǒng)計(jì)參數(shù)中的中位數(shù)與偏度的重要性比前八個(gè)參數(shù)要低很多，因此，特征選擇前八個(gè)參數(shù)作為模型的輸入。

2.2 歸一化

由于使用ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，而對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要消除輸入特征之間不同量綱的影響，所以需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入，即8個(gè)描述性統(tǒng)計(jì)參數(shù)進(jìn)行歸一化處理。公式如下：

（2-3）

其中， 為歸一化后數(shù)據(jù)， 、 分別為該特征最小值和最大值。

3 建立極限學(xué)習(xí)機(jī)故障診斷模型

如圖3-1所示，極限學(xué)習(xí)機(jī)是一種是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有一個(gè)輸入層，一個(gè)單層隱藏層和一個(gè)輸出層，相比于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它不依靠基于梯度的反向傳播來調(diào)整權(quán)重，而是通過穆爾-彭羅斯廣義逆（Moore-Penrose generalized inverse）來設(shè)置權(quán)值a和b，因此其訓(xùn)練時(shí)間非常短，具有良好的泛化性能以及極快的學(xué)習(xí)能力[7]。

4實(shí)驗(yàn)

4.1評(píng)價(jià)指標(biāo)

軸承故障診斷是多類分類問題，所以為了驗(yàn)證模型的有效性，使用準(zhǔn)確率（accuracy）、精確率（precision）、召回率（recall）、F1-Measure作為分類性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（4-1）

（4-2）

（4-3）

（4-4）

其中，F(xiàn)N：False Negative，被判定為負(fù)樣本，但事實(shí)上是正樣本。FP：False Positive，被判定為正樣本，但事實(shí)上是負(fù)樣本。TN：True Negative，被判定為負(fù)樣本，事實(shí)上也是負(fù)樣本。TP：True Positive，被判定為正樣本，事實(shí)上也是正樣本。

4.2實(shí)驗(yàn)

4.2.1特征選擇有效性實(shí)驗(yàn)

為了顯示特征選擇的重要性，分別做了特征選擇前后的分類實(shí)驗(yàn)。結(jié)果如表4-1所示，可以看出，通過特征選擇后的建模算法在計(jì)算時(shí)間與各評(píng)價(jià)指標(biāo)上均有所改善，證明特征選擇方法對(duì)于建模具有減少時(shí)間和提高精度的作用。

4.2.2不同模型之間的對(duì)比實(shí)驗(yàn)

為了顯示本研究所提算法的有效性，分別與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Net， DNN）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine， SVM）建模方法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果如表4-2所示，對(duì)于大樣本數(shù)據(jù)來說，RF-ELM與RF-SVM在計(jì)算時(shí)間上相比于RF-DNN有更大優(yōu)勢(shì)。然而，RF-ELM相比剩余兩種方法具有更高的準(zhǔn)確率、精確率以及F1-Measure。綜合比較3種方法，可以得知，本研究提出的RF-ELM具有更好的分類性能。

5參考文獻(xiàn)

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[6] 張偉. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷算法研究[D]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2017.

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