錢素娟 ，趙浩，張偉

（1. 鄭州財經學院信息工程學院，鄭州 450000；2. 陜西鎮(zhèn)安抽水蓄能有限公司，西安 710000；3. 河南理工大學機械與動力工程學院，鄭州 450000）

離心泵屬于一項重要的工業(yè)動力設備，被廣泛應用于排水管道等領域中[1-2]。為降低離心泵故障發(fā)生概率，需深入分析轉子退化狀態(tài)與相關影響因素，從而提前檢測出轉子在早期階段的故障問題，由此實現對轉子進行及時維修的功能[3-5]。目前大部分研究人員在提取轉子特征方面開展的研究內容基本都是相關特征參數提取，并且都是采用傳統模式的信號處理方法，同時存在較多冗余特征，但并不能構建得到理想的特征空間[6-7]。SVM 是根據最小結構風險建立的統計學習方法，被廣泛應用于評價機械設備疲勞壽命領域。由于SVM 模型參數通常是參照經驗值進行設置，并不能獲得理想的模型參數，因此會引起模型DI 曲線發(fā)生性能的明顯改變[8-9]。

考慮到構建有效特征空間時面臨難度過大的情況，需對特征提取方法進行優(yōu)化處理[10-11]。其中，堆疊稀疏自編碼器（SSAE）因具備優(yōu)異特征提取性能，可以實現對原始數據的更高效表征，本研究選擇該方法進行特征提取。對于不能建立最優(yōu)模型參數以及無法對轉子早期退化進行準確檢測的情況，此時需構建新的優(yōu)化算法來適應SVM 模型，從而實現對各項參數的自動優(yōu)化分析，根據不同曲線的差異性來準確分辨轉子的正常與故障狀態(tài)，保證高效檢測出轉子初期故障。多目標與聲搜索算法（MOHS）[12]能夠有效避免出現局部最優(yōu)的結果，并且具備很強的全局搜索性能。因此本文選擇MOHS 優(yōu)化SVM 模型參數，有效克服因人為方式進行參數選擇而存在的盲目性。

本文在研究轉子的退化性能模型時，利用SSAE方法獲取特征集中的深層次特征并形成對應特征向量。通過MOHS 優(yōu)化SVM 參數，構建最優(yōu)化評價模型。

1 轉子特征提取

1. 1 多目標和聲搜索優(yōu)化

本文選擇懲罰函數C與高斯和函數σ組成決策變量，通過MOHS 完成優(yōu)化過程，之后利用最佳C與σ使SVM 模型獲得最優(yōu)DI 曲線[13]。MOHS 屬于一種來自音樂創(chuàng)作過程形成的智能優(yōu)化算法，從圖1可以看到本文采用的MOHS-SVM 流程。

圖1 MOHS-SVM 流程示意圖Fig.1 Schematic diagram of MOHS-SVM process

SVM 優(yōu)化過程如下：

首先，以C、σ構建得到決策變量，將其表示成x= {x1，x2} ，接著設定和聲記憶庫HMS、調節(jié)頻寬bw、和聲記憶庫候選概率HMCR 以及基音調整概率PARR，選擇退化指標DI 曲線趨勢corr 與單調性mon 作為優(yōu)化目標函數。

第2 步，初始化和聲記憶庫HM，HM 的計算式如下：

第3 步，經過HMS 次即興創(chuàng)作生成HMS 個新和聲向量，得到新和聲記憶庫HMnew，下式是新解生成表達式：

第4 步，分別計算新老和聲記憶庫內各個解的適應度函數，由此得到HMS 最優(yōu)解。

最后，重新跳轉到第3 步與第4 步，總共迭代NI 次。

1.2 疲勞壽命指標評價準則

本文從轉子振動測試數據中提取得到各項特征參數，包括均方根、偏度、峰峰值、平均絕對振幅、方根幅值等，并對振動信號進行經驗模態(tài)分解生成前6 個IMF 分量，將以上各項時域特征與分量一起組成轉子信號原始特征集。

考慮到轉子在實際使用階段，其性能會發(fā)生持續(xù)退化現象，并且該過程存在無法逆轉的特征，因此良好的轉子疲勞壽命指標DI 曲線需滿足顯著的單調變化規(guī)律。為實現對DI 性能的定量評價，本研究采用趨勢性corr 與單調性mon 二個指標進行評價。其中，corr 用于評價DI 退化趨勢跟運行時間相關程度，mon 用于評價DI 發(fā)生單調遞增或遞減的變化趨勢，對應的計算式如下：

式中K——DI 時間序列長度；

H——DI 均值；

hk——k時刻下的DI 值；

T——采樣點編號均值；

tk——第k個采樣點對應的編號；

dH——DI 曲線某點的差分值。

1.3 疲勞壽命評估流程

圖2 給出了評價轉子疲勞壽命的具體流程。根據1.2 節(jié)的處理方式提取轉子全生命周期中在振動過程中產生的各項加速信號特征[14-15]。進行SSAE 訓練時通過無監(jiān)督的方式完成，對原始特征集數據進行處理并從中獲取深層次特征參數組成對應的特征向量。其中，訓練樣本都是轉子在初期階段產生的無故障特征向量，利用這些樣本數據訓練單值SVM模型，設定目標函數為corr 與mon。為了建立最優(yōu)化的SVM 模型，還需要以MOHS 完成C、σ二個參數的優(yōu)化。根據樣本測試結果將生命周期特征輸入SVM 模型內。

圖2 轉子疲勞壽命評估流程Fig.2 Rotor fatigue life assessment process

2 結果與討論

2. 1 實驗方案

為避免受到異常噪聲點因素的影響，本文將早期故障的判斷條件設置為DI 值出現連續(xù)5 個采樣點都比單值SVM 模型R 更大的狀態(tài)。

圖3 是轉子退化性能測試所使用的裝置結構，為主軸安裝了4 個雙列轉子，同時為各轉子配備了靈敏度很高的石英ICP 加速度計，交流電機保持2 000 r/min 的固定轉速，控制各轉子徑向載荷為30 kN。利用NIDAQ6062E 數據采集卡獲取轉子產生的振動信號，采樣時間1s。得到的轉子參數中共包含3 個數據集。結果發(fā)現，持續(xù)運行160 天時由于發(fā)生明顯的外圈故障而造成轉子失效的結果，共采集了900 組測試數據。

圖3 轉子疲勞壽命實驗平臺Fig.3 Experimental platform for rotor fatigue life

2.2 結果驗證

收集轉子1 的全生命周期參數，再從中提取出特征參數，根據轉子在振動階段產生的信號時域特征，經過信號處理與模態(tài)分解得到各IMF 分量的能量數據，構建了由18 個特征數據組成的數據集。通過歸一化方法完成特征集數據的處理，接著利用SSAE 構建初始特征。圖4 是由三個特征向量構成的時域圖。根據圖4 可知，3 個特征在初始階段保持穩(wěn)定狀態(tài)，進入中后期階段時發(fā)生了單調遞增的變化過程，此時轉子已經發(fā)生了較大程度的退化，根據該參數評價轉子的疲勞壽命狀態(tài)。

圖4 最終選取的3 個特征向量時域圖Fig.4 Time domain diagram of the three feature vectors finally selected

圖5 是算法經過1 000 次迭代而獲得的ParetoFront。結果顯示，在較大的mon 條件下，corr較小。對應最優(yōu)解集來說，corr 只發(fā)生小幅變化，mon 則發(fā)生了較大變化，經綜合分析，本文設定最優(yōu)解 為mon= 0.496 4、corr= 0.865 2。此 時，C= 19.2，σ= 0.72。采用上述參數進行模型進行訓練，根據DI曲線判斷轉子的疲勞壽命程度。為生成更平滑的DI曲線，設定窗口等于8，再利用歸一化方法完成DI曲線的平滑處理。

圖5 ParetoFront 圖Fig.5 ParetoFront figure

為了對本文算法優(yōu)勢進行驗證，對DI 曲線設置了合適的經驗參數，在MOHS 優(yōu)化前以SSAE 方法從中提取出特征參數。圖6～7 給出了以三種方法生成的DI 圖。

圖6 DI 曲線Fig.6 DI curve

根據圖6 可知，采用本文方法計算獲得的DI 值，轉子最初運行階段的前500 個樣本始終接近0，并且比初期故障閾值更小。之后樣本DI 值表現為逐漸上升的變化趨勢，最終超過了設定閾值，根據該結果可以認為轉子中產生了初始故障問題；DI 參數在第701 個樣本的時候呈現迅速上升現象，此時轉子出現了更嚴重的故障，性能發(fā)生了嚴重退化；到800 樣本時，DI 值開始減小，從總體上看呈現持續(xù)上升的變化規(guī)律；樣本增加到965 時，DI 發(fā)生了迅速增大，引起轉子失效現象。

根據圖7 可知，未進行MOHS 優(yōu)化的SVM模型形成了與圖6 基本一致的DI 曲線，最后在第639 個樣本出現了早期故障，與本文算法相比晚了1 080 min，當故障點磨平時，DI 值發(fā)生了明顯下降，甚至達到了與閾值相近的水平，與圖7 相比單調性也更差。因此，采用MOHS 優(yōu)化的模型參數獲得了比手動設置方法更優(yōu)效果。根據以上模型優(yōu)化結果可知，SSAE 可以滿足對原始特征集初始故障敏感特征提取的要求。

圖7 MOHS-DI 曲線Fig.7 MOHS-DI curve

3 結論

（1）在較大的mon 條件下，corr 較小。對應最優(yōu)解集來說，corr 只發(fā)生小幅變化，mon 則發(fā)生了較大變化，本文設定最優(yōu)解為mon = 0.4964、corr = 0.8652。

（2）采用MOHS 優(yōu)化的模型參數獲得了比手動設置參數更優(yōu)的效果。當故障點磨平時，DI 值發(fā)生了顯著下降，表明SSAE 可以有效提取原始特征集早期故障的敏感特征。