向 川,任澤俊,趙 晶,周佳慧

(1.大連海事大學(xué) 船舶電氣工程學(xué)院,遼寧 大連 116026;2.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司 電力科學(xué)研究院,山東 濟(jì)南 250000)

0 引 言

滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的一個(gè)重要組成部分,被廣泛用于社會(huì)生產(chǎn)中的各個(gè)領(lǐng)域。經(jīng)研究表明:在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備發(fā)生的故障中,有大約30%是由滾動(dòng)軸承的損傷所引起的[1],這對(duì)設(shè)備本身及生產(chǎn)安全都造成了嚴(yán)重危害;所以,針對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷具有重要的意義。

目前,對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷的常用方法中,其診斷過(guò)程可分為兩個(gè)階段:特征提取階段與特征識(shí)別階段(即故障類型的識(shí)別)[2]。在特征提取的過(guò)程中,主要包括了傳統(tǒng)信號(hào)分析方法和深度學(xué)習(xí)方法兩大類。

就傳統(tǒng)信號(hào)分析方法來(lái)說(shuō):文獻(xiàn)[3]通過(guò)頻譜分析來(lái)判斷電機(jī)軸承的故障類型;文獻(xiàn)[4]利用了多重分形譜參數(shù)來(lái)表征不同的故障狀態(tài),通過(guò)比較不同的多重分形特征來(lái)進(jìn)行故障狀態(tài)的識(shí)別;文獻(xiàn)[5]利用了奇異值分解及Hilbert變換,對(duì)軸承故障信號(hào)的瞬時(shí)幅值函數(shù)和頻率函數(shù)進(jìn)行了解調(diào),最后通過(guò)觀察瞬時(shí)故障特征頻率,來(lái)識(shí)別軸承的故障狀態(tài)。

這些信號(hào)分析法在故障診斷中可以達(dá)到不錯(cuò)的效果。但是,它們提取特征是通過(guò)人工選擇的方式,這一過(guò)程需要大量的信號(hào)處理知識(shí)及故障診斷經(jīng)驗(yàn)。此外,這種根據(jù)特定情況進(jìn)行人工提取特征的方法,很可能在變換數(shù)據(jù)集后就不再適用了。

深度學(xué)習(xí),如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural networks,DNN)、自編碼網(wǎng)絡(luò)(auto-encoder, AE)等,是近幾年興起的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的擴(kuò)展,它在圖像、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域已經(jīng)取得了豐碩的成果。由于它在進(jìn)行特征提取時(shí),無(wú)需人工干涉,可以自行挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部存在的特性,近年來(lái)其在故障診斷領(lǐng)域上的應(yīng)用也越來(lái)越多。

文獻(xiàn)[6]中,將局部放電的時(shí)域波形作為一維CNN的輸入,學(xué)習(xí)其內(nèi)部特征,在網(wǎng)絡(luò)的最后一層加入了Softmax分類器,對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行分類;文獻(xiàn)[7]中將軸承的振動(dòng)信號(hào)輸入到多層的DNN中,來(lái)診斷故障類型。以上基于DNN和CNN的方法雖然能取得不錯(cuò)的故障診斷準(zhǔn)確率,但其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常較深,需要大量的數(shù)據(jù)才能達(dá)到理想的故障診斷效果。

AE屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的非監(jiān)督學(xué)習(xí),是一種以重構(gòu)輸入信息為目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它可以在無(wú)標(biāo)記的樣本中自行學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征,并且具有較淺的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和較強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力。在深度學(xué)習(xí)中,經(jīng)常使用它生成的特征來(lái)代替原始數(shù)據(jù),以此達(dá)到更好的診斷效果。

文獻(xiàn)[8]通過(guò)稀疏自編碼(sparse auto-encoder,SAE)網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲取軸承數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征,再動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率,來(lái)提高故障診斷的準(zhǔn)確率;文獻(xiàn)[9]是將提取到的特征放入稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)中,進(jìn)行學(xué)習(xí),進(jìn)而來(lái)判斷其故障類型。但這些方法僅構(gòu)建了淺層的自編碼網(wǎng)絡(luò),沒有充分利用到自編碼網(wǎng)絡(luò)的特性,也沒有提取到數(shù)據(jù)深層的特征,因此,其網(wǎng)絡(luò)的抗噪性能較差。

在特征識(shí)別方面,傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法在進(jìn)行這類分類問(wèn)題時(shí),都有著不錯(cuò)的效果。文獻(xiàn)[10]使用粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)(support vector machine,SVM),進(jìn)行對(duì)故障類別的判斷;文獻(xiàn)[11]使用深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief network, DBN),對(duì)軸承的故障進(jìn)行了判斷識(shí)別。XGBoost屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)的一種算法,在多分類、高維分布上,相對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它有明顯優(yōu)勢(shì);相比較深度學(xué)習(xí),其又有計(jì)算花銷小、可解釋性等優(yōu)點(diǎn)。文獻(xiàn)[12]使用XGBoost算法對(duì)處理后的風(fēng)電機(jī)組數(shù)據(jù)進(jìn)行了故障的診斷,取得了較好的結(jié)果。

本文提出一種基于改進(jìn)堆棧稀疏自編碼(ISSAE)網(wǎng)絡(luò)和極端梯度提升(XGBoost)的軸承故障診斷方法。

1 算法介紹

1.1 AE原理

AE的結(jié)構(gòu)框圖及其展開結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 AE結(jié)構(gòu)圖

y=f(x)

(1)

(2)

式中:f,g—分別為編碼及解碼過(guò)程的激活函數(shù)。

本文選擇tanh函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)。AE所關(guān)注的并不是網(wǎng)絡(luò)的輸出值,而是中間的編碼部分,即輸入到編碼的映射;編碼信號(hào)y是對(duì)輸入信號(hào)x的映射,其包含了原始數(shù)據(jù)中的內(nèi)在隱含關(guān)系[13]。

(3)

式中:(W,b)—網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)集;W—權(quán)值矩陣;b—偏置向量;d—樣本個(gè)數(shù)。

其通過(guò)迭代優(yōu)化,使損失函數(shù)最小。此時(shí),認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)包含了輸入向量的大部分信息,參數(shù)集獲得了輸入向量的最佳隱含關(guān)系。

1.2 ISSAE網(wǎng)絡(luò)

SAE是在AE的基礎(chǔ)上,通過(guò)增加約束條件得來(lái)的。為避免網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生過(guò)擬合,在原損失函數(shù)的基礎(chǔ)上,增加稀疏懲罰項(xiàng)來(lái)解決這一問(wèn)題。

SAE一般選用Kullback-Leibler散度作為網(wǎng)絡(luò)的懲罰項(xiàng),其改進(jìn)之后的損失函數(shù)J為:

(4)

(5)

式中:α—稀疏懲罰項(xiàng)系數(shù);ρ—稀疏參數(shù);ρm—隱藏層第m個(gè)節(jié)點(diǎn)的平均激活量。

普通的SAE僅有3層,難以學(xué)習(xí)到輸入向量的全部?jī)?nèi)在特征,對(duì)數(shù)據(jù)缺乏足夠的表征能力。因此,BENGIO Y等人[14]提出了堆疊自編碼網(wǎng)絡(luò),將淺層的稀疏自編碼(SAE)堆疊起來(lái),就形成了堆棧稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)(SSAE)。在SSAE中,每一個(gè)SAE單獨(dú)訓(xùn)練,低層SAE的隱藏層作為高層SAE的輸入層,依次訓(xùn)練每個(gè)SAE網(wǎng)絡(luò),直到所有網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成為止。

在自編碼網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)誤差上,加適當(dāng)?shù)恼齽t項(xiàng)(懲罰項(xiàng))可使網(wǎng)絡(luò)獲取更好的特性[15]。這一思想源于奧卡姆剃刀原理:即添加懲罰項(xiàng),可降低構(gòu)造函數(shù)的維度,使其具有更好的泛化性能。

因此,本文將在SSAE網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,增加額外的懲罰項(xiàng),其最終使用的損失函數(shù)為:

(6)

其中：

(7)

式中:E(W)—增加的懲罰項(xiàng);λ—控制懲罰項(xiàng)的參數(shù);ej—編碼過(guò)程的最后一層。

該懲罰項(xiàng)代表編碼層對(duì)輸入信號(hào)的偏導(dǎo)數(shù)的平方和,即編碼層對(duì)于輸入信號(hào)的雅克比矩陣Y:

(8)

式中:m—樣本的數(shù)量;n—編碼器提取到特征的數(shù)量。

在優(yōu)化迭代最終改進(jìn)的堆棧稀疏自編碼(ISSAE)網(wǎng)絡(luò)時(shí),本文使用Adam算法完成優(yōu)化,該算法是KINGMA D P等[18]在2015年提出的一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法。

1.3 XGBoost算法

極端梯度提升(XGBoost)算法是華盛頓大學(xué)的陳天奇博士提出來(lái)的一個(gè)基于決策樹的算法,其定義的目標(biāo)函數(shù)為:

(9)

Ω(fk)值越小，樹的復(fù)雜度越低，泛化能力越強(qiáng),即：

(10)

式中：T—葉子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；ω—節(jié)點(diǎn)的類別；λ,γ—比例系數(shù)；‖ω‖2—對(duì)ω進(jìn)行L2正則化處理。

然后,利用二階泰勒展開式展開式(9)的損失函數(shù),并對(duì)其求一階導(dǎo)數(shù)與二階導(dǎo)數(shù),最后經(jīng)整理后可得:

(11)

式中：Gj—階導(dǎo)數(shù)的和；Hj—二階導(dǎo)數(shù)的和。

2 滾動(dòng)軸承故障診斷流程

本文提出基于ISSAE-XGBoost網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法,以軸承的測(cè)量信號(hào)作為輸入,將多個(gè)SAE疊加起來(lái),在損失函數(shù)上添加懲罰項(xiàng),形成ISSAE網(wǎng)絡(luò);ISSAE可以獲取數(shù)據(jù)的深層內(nèi)在特征向量,并提高網(wǎng)絡(luò)的抗噪能力;最后利用XGBoost識(shí)別軸承的故障類型。

其具體的診斷流程如圖2所示。

圖2 ISSAE-XGBoost軸承故障診斷流程圖

具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下所述:

步驟1:將原始測(cè)量信號(hào)劃分為訓(xùn)練集與測(cè)試集;

步驟2:為獲取數(shù)據(jù)的內(nèi)部特征,將訓(xùn)練集投入到ISSAE網(wǎng)絡(luò)中,針對(duì)重構(gòu)誤差優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù);

步驟3:為網(wǎng)絡(luò)的最后一層添加分類器,將網(wǎng)絡(luò)的輸出與樣本標(biāo)簽一同放入XGBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲得最終的診斷模型;

步驟4:將測(cè)試集放入訓(xùn)練好的ISSAE-XGBoost網(wǎng)絡(luò),得到故障診斷結(jié)果;將其與實(shí)際標(biāo)簽進(jìn)行比較,以驗(yàn)證本文方法的有效性。

3 實(shí) 驗(yàn)

本文將采用美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、深溝球軸承數(shù)據(jù)及圓錐滾子軸承數(shù)據(jù),來(lái)驗(yàn)證ISSAE-XGBoost方法的有效性,及其在不同類型軸承實(shí)驗(yàn)中的適用性。

3.1 凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)

本文先使用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)電子工程實(shí)驗(yàn)室的軸承故障實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,驗(yàn)證提出的軸承故障診斷模型。其實(shí)驗(yàn)平臺(tái)裝置如圖3所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

圖3中,實(shí)驗(yàn)臺(tái)由1個(gè)電動(dòng)機(jī)、1個(gè)扭矩傳感器、1個(gè)功率測(cè)試計(jì)及電子控制器組成;軸承一般由內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體及保持架組成,它的主要故障有內(nèi)圈故障(IRF)、外圈故障(ORF)及滾動(dòng)體故障(BAF)。

實(shí)驗(yàn)中,故障是由電火花加工單點(diǎn)損傷形成的,通過(guò)構(gòu)造不同的損傷直徑來(lái)增加故障類別,損傷直徑有0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm、0.711 2 mm和1.016 mm;ORF的損傷點(diǎn)可以設(shè)置在不同的地方,分別為時(shí)鐘3點(diǎn)鐘、6點(diǎn)鐘及12點(diǎn)鐘3個(gè)位置;在電動(dòng)機(jī)的風(fēng)扇端(FE)及驅(qū)動(dòng)端(DE),各放置了1個(gè)加速度傳感器來(lái)采集軸承的振動(dòng)加速度信號(hào),信號(hào)由16通道數(shù)據(jù)記錄儀采集,采集頻率為12 kHz或48 kHz。

3.1.1 樣本訓(xùn)練集

在訓(xùn)練和測(cè)試故障診斷模型時(shí),本文選取在3馬力下,轉(zhuǎn)速為1 730 r/min、采集頻率為12 kHz的FE及DE的數(shù)據(jù)(雖然采樣點(diǎn)不同,但對(duì)應(yīng)的軸承故障是確定的)。數(shù)據(jù)集包含正常狀態(tài)數(shù)據(jù)和9種故障數(shù)據(jù),分別是損傷直徑在0.177 8 mm、0.355 6 mm、0.533 4 mm下的BAF、IRF和ORF處數(shù)據(jù),ORF的損傷點(diǎn)選擇6點(diǎn)鐘方向。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

由表1可知:每種故障選取102 400個(gè)連續(xù)的振動(dòng)信號(hào),正常狀態(tài)選擇204 800個(gè)振動(dòng)信號(hào)組成整體的樣本集;在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí),使用了快速傅里葉變換的方法,該方法每次分解一半的數(shù)據(jù),共進(jìn)行l(wèi)og2N次分解(N—樣本的長(zhǎng)度),所以單個(gè)樣本長(zhǎng)度的選擇應(yīng)為2n;本文選擇將每1 024個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一組,則初始數(shù)據(jù)集的維度(20,102 400)變?yōu)?2 000,1 024),即共有2 000組樣本,10種狀態(tài)下各有200組樣本。

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

3.1.2 ISSAE-XGBoost網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇

在利用ISSAE-XGBoost網(wǎng)絡(luò)對(duì)軸承進(jìn)行診斷之前,需要先確定該ISSAE的隱含層結(jié)構(gòu)形式(這里的隱含層結(jié)構(gòu)表示編碼部分),分別設(shè)置不同的隱含層層數(shù)l(l=2,3,4),對(duì)輸入的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,取5次結(jié)果的平均值作為最終結(jié)果,如表2所示。

表2 隱含層選擇

從表2中可以看出:當(dāng)隱藏層為3層時(shí),故障識(shí)別的準(zhǔn)確率最高。綜合考慮識(shí)別效果和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度,本文選擇隱含層數(shù)l=3,隱含層結(jié)構(gòu)為1024-512-256-128-10。

本文采用Adam算法優(yōu)化迭代ISSAE網(wǎng)絡(luò),在不同迭代次數(shù)下,與傳統(tǒng)的隨機(jī)梯度下降法(SGD)相比,其故障識(shí)別的準(zhǔn)確率如表3所示。

表3 不同迭代次數(shù)下Adam與SGD算法的比較

由表3可知:在相同迭代次數(shù)下,本文所用Adam算法的故障識(shí)別準(zhǔn)確率高于SGD,且SGD需要較多的迭代次數(shù)才能將識(shí)別率提升到較高水平。因此,Adam算法在時(shí)間與精度上都優(yōu)于傳統(tǒng)SGD算法。

本文故障診斷模型為隱層深度為3的ISSAE網(wǎng)絡(luò),選擇Adam算法對(duì)其進(jìn)行迭代優(yōu)化,最后構(gòu)造60棵不同的決策樹,來(lái)判斷待測(cè)軸承的狀態(tài),并比較普通SSAE網(wǎng)絡(luò)與改進(jìn)的ISSAE網(wǎng)絡(luò)對(duì)各個(gè)故障類型的識(shí)別診斷狀況。

兩種方法各取兩次實(shí)驗(yàn)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)所得混淆矩陣的熱力圖如圖4所示。

圖4 故障診斷準(zhǔn)確率熱力圖

圖4中,SSAE網(wǎng)絡(luò)故障診斷的準(zhǔn)確率,其值為97%,95%;ISSAE網(wǎng)絡(luò)的故障診斷準(zhǔn)確率,其值為100%和99.7%。由此可見,使用SSAE網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷時(shí),有較高的準(zhǔn)確率;同時(shí),在損失函數(shù)中添加懲罰項(xiàng)對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)后,ISSAE網(wǎng)絡(luò)可進(jìn)一步提高故障診斷的準(zhǔn)確率。

3.1.3 抗噪性驗(yàn)證

為驗(yàn)證改進(jìn)的ISSAE-XGBoost的抗噪性,筆者對(duì)原始數(shù)據(jù)增加噪聲,并與改進(jìn)前SSAE-XGBoost比較此時(shí)故障診斷的準(zhǔn)確率。

信噪比(SNR)是指一個(gè)設(shè)備或者系統(tǒng)中信號(hào)與噪聲的比例,其表達(dá)式為:

(12)

式中:Psignal—有用的信號(hào)功率;Pnoise—噪聲功率。

由上式可知:信噪比越高,噪聲越小。

當(dāng)SNR為-4時(shí),本文方法與SSAE-XGBoost(方法1)、ISSAE-SVM(方法2)對(duì)故障進(jìn)行診斷的效果比較結(jié)果,如圖5所示。

圖5 噪聲環(huán)境下3種診斷方法準(zhǔn)確率對(duì)比

圖5中,橫軸為SNR,縱軸為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的迭代次數(shù),二者對(duì)應(yīng)的值為該信噪比及迭代次數(shù)下的故障診斷準(zhǔn)確率。

由圖5可知:增加噪聲后,SSAE-XGBoost網(wǎng)絡(luò)的故障識(shí)別準(zhǔn)確率只有74%,使用改進(jìn)的ISSAE網(wǎng)絡(luò)搭配SVM分類器的準(zhǔn)確率為86%,而本文所提ISSAE-XGBoost方法的識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)90%。

這表明在噪聲環(huán)境下,使用ISSAE網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的重構(gòu)及特征提取后,可使模型面對(duì)微小擾動(dòng)時(shí)不產(chǎn)生影響,該網(wǎng)絡(luò)仍將具有更高的故障診斷準(zhǔn)確率;此外,還表明在特征提取階段都采用ISSAE模型的情況下,使用XGBoost模型進(jìn)行分類要比SVM等傳統(tǒng)方法效果好。

3.2 本實(shí)驗(yàn)室軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證ISSAE-XGBoost在其他類型的軸承故障診斷中的適用性,下面采用本實(shí)驗(yàn)室深溝球軸承、滾子軸承對(duì)其進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。

3.2.1 深溝球軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)室的深溝球軸承實(shí)驗(yàn)平臺(tái)選用三菱的IPM作為電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng),其型號(hào)為PM75CL1A120,并用英特爾公司Altera的Cyclone IV E系列的FPGA作為其控制器;電機(jī)采用380 V電壓、5.03 A電流、2.2 kW功率作為其參數(shù),且其轉(zhuǎn)速為1 430 r/min,極對(duì)數(shù)為2;試驗(yàn)電機(jī)的軸承為6206單滾道深溝球軸承,其節(jié)圓直徑為46 mm,滾珠直徑為9.6 mm。

在軸承的外環(huán)上設(shè)置4種不同直徑的故障,采用型號(hào)為IT 60-S的霍爾電流傳感器采集電流信號(hào)。在50 Hz的電源頻率,1 kHz的采樣頻率下,采集正常狀態(tài)及不同故障狀態(tài)下的電機(jī)定子電流信號(hào),并將其作為診斷模型的輸入。

試驗(yàn)設(shè)備平臺(tái)如圖6所示。

圖6 深溝球軸承故障診斷平臺(tái)

該實(shí)驗(yàn)包含故障直徑為0.3 mm、0.55 mm、0.8 mm及1 mm的外圈故障軸承和無(wú)故障軸承,將模型的輸出由10類改為5類。其中,ISSAE-XGBoost網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選擇,以及網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法均與前文一致。

筆者在提取到的電流信號(hào)數(shù)據(jù)集中,添加SNR為-4的噪聲。不同數(shù)量的訓(xùn)練樣本條件下,用本文方法、方法1和方法2對(duì)深溝球軸承故障進(jìn)行識(shí)別的準(zhǔn)確率,如圖7所示。

圖7 不同方法的故障診斷準(zhǔn)確率對(duì)比

由圖7可知:隨著樣本數(shù)量的增加,3種方法對(duì)軸承故障的識(shí)別準(zhǔn)確率均有提升;采用相同數(shù)量樣本時(shí),本文ISSAE-XGBoost方法的識(shí)別準(zhǔn)確率最高;當(dāng)樣本數(shù)量超過(guò)100時(shí),其識(shí)別準(zhǔn)確率能達(dá)到99%以上;當(dāng)樣本數(shù)量較少時(shí),本文方法也具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率,如樣本數(shù)量?jī)H為20時(shí),其識(shí)別準(zhǔn)確率也能達(dá)到90%。

3.2.2 圓錐滾子軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)

齒輪箱軸承采用圓錐滾子軸承,筆者在其驅(qū)動(dòng)端放置振動(dòng)傳感器,以其采集的振動(dòng)信號(hào)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)設(shè)置了3種故障狀態(tài),其故障類型如表4所示。

表4 圓錐滾子軸承故障類型

該實(shí)驗(yàn)構(gòu)建了每個(gè)故障類別樣本數(shù)為50的訓(xùn)練集,和每個(gè)故障類別樣本數(shù)為20的測(cè)試集。將訓(xùn)練集輸入ISSAE網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取時(shí),減少迭代的次數(shù)。在進(jìn)行故障診斷前,由于只有4類數(shù)據(jù),將XGBoost診斷網(wǎng)絡(luò)的最后1層改為4,其余網(wǎng)絡(luò)參數(shù)保持不變。

采用不同算法的故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 不同算法診斷結(jié)果準(zhǔn)確率對(duì)比%

由表5可知:本文算法對(duì)幾種故障類型的識(shí)別率均有較大提升;相比SSAE-XGBoost和ISSAE-SVM,本文改進(jìn)算法的總體故障診斷準(zhǔn)確率分別提升了7.98%和2%。這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了本文所提的軸承診斷方法具有較廣的適用性。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文建立了ISSAE-XGBoost滾動(dòng)軸承故障診斷模型,將多個(gè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集到的軸承振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,經(jīng)ISSAE提取數(shù)據(jù)深層特征值后送入XGBoost分類器,對(duì)不同的軸承故障類型進(jìn)行了診斷;多個(gè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的試驗(yàn),驗(yàn)證了本文方法針對(duì)不同故障軸承的適用性及在小樣本、含噪聲的情況下的故障識(shí)別效果。

本文主要研究結(jié)論如下:

(1)提出的ISSAE-XGBoost模型在對(duì)軸承的測(cè)量信號(hào)進(jìn)行特征提取時(shí),無(wú)需分析信號(hào)的頻譜或圖譜,也無(wú)需大量的先驗(yàn)知識(shí),簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理與特征提取的過(guò)程;

(2)對(duì)多個(gè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的軸承故障診斷結(jié)果表明:相比于SSAE-XGBoost和ISSAE-SVM,本文提出的ISSAE-XGBoost方法故障識(shí)別準(zhǔn)確率更高,能達(dá)到99%。深溝球軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步表明本文方法在樣本數(shù)量較少,如僅為20組時(shí),其識(shí)別準(zhǔn)確率也能達(dá)到近90%。圓錐滾子軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法不但故障診斷準(zhǔn)確率高,且具有較廣泛的適用性;

(3)在軸承原始測(cè)量信號(hào)中添加噪聲后,改進(jìn)的ISSAE-XGBoost模型故障準(zhǔn)確率相比改進(jìn)前有較大的提升,能達(dá)到90%以上。改進(jìn)模型中添加的懲罰項(xiàng)可抑制微小擾動(dòng)的干擾,對(duì)含有噪聲的數(shù)據(jù)有一定的抗噪性。

由于本文只對(duì)有標(biāo)簽故障軸承樣本進(jìn)行訓(xùn)練,沒有通過(guò)該方法訓(xùn)練無(wú)標(biāo)簽樣本。在后續(xù)的研究中,筆者將對(duì)無(wú)標(biāo)簽樣本進(jìn)行研究。