包從望,江 偉,劉永志,車守全

(六盤水師范學(xué)院 礦業(yè)與土木工程學(xué)院,貴州 六盤水 553000)

0 引 言

采煤機作為綜采工作面的關(guān)鍵設(shè)備之一,主要由截割部、牽引裝置、行走裝置及附屬裝置等部分組成。其中,截割部減速器的運行功率占整機功率的90%以上,且因運行工況惡劣,導(dǎo)致其故障頻發(fā)。

為保障礦井的安全生產(chǎn),提高采煤機的采掘效率及智能化水平,建立采煤機故障診斷模型,實現(xiàn)采煤機運行狀態(tài)的實時監(jiān)測尤為重要。然而,受采煤機惡劣工作環(huán)境的影響,如何精準快速地提取故障特征,對采煤機的前期故障進行智能診斷依然是難點問題。

近年來,國內(nèi)外學(xué)者針對采煤機的截割部減速器故障診斷方法進行了大量研究。毛君等人[1,2]以油位、齒輪磨損量、溫度等非振動信號作為診斷信號,基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò),建立了采煤機截割部減速器的故障診斷模型。劉旭南等人[3]采用ANSYS、ADAMS等分析軟件,建立了采煤機截割部齒輪的裂紋、斷齒、及軸承缺陷等故障模型,并基于小波包分解實現(xiàn)了對采煤機截割部傳動系統(tǒng)的故障診斷。曹現(xiàn)剛等人[4]采用主成分分析法,結(jié)合遺傳優(yōu)化算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行了優(yōu)化,形成了基于PCA-GA-BP的采煤機故障診斷模型。LEI Si等人[5,6]基于多尺度模糊熵與支持向量分類模型,實現(xiàn)了對采煤機切屑狀態(tài)的監(jiān)測與故障診斷。郝志勇等人[7]利用銷軸傳感器實現(xiàn)了對采煤機截割部惰輪傳動軸的載荷測量,從而完成了對惰輪軸的載荷監(jiān)測。

目前,在人工智能高速發(fā)展的形勢下,智能故障診斷也已廣泛運用于機械運行狀態(tài)監(jiān)測。SYAHRIL R S等人[8]以有限數(shù)據(jù)樣本,利用最優(yōu)貢獻度測量數(shù)據(jù),基于層疊稀疏自編碼器構(gòu)建了齒輪箱的深度學(xué)習(xí)故障診斷模型。MOSLEM A等人[9]利用電機電流特征分析,基于多傳感信息融合技術(shù),構(gòu)建了二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的齒輪箱故障診斷模型。史光宇等人[10]將軸承的振動信號變換為二維灰度圖像,并基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,實現(xiàn)了對風(fēng)電機組軸承的故障診斷。昝濤等人[11]將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由單輸入層改進為多輸入層,使模型具有更強的魯棒性能,實現(xiàn)了對滾動軸承的故障診斷。WEI D等人[12]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以較高的分類精度實現(xiàn)了對電壓傳輸電路的故障診斷。吳春志等人[13,14]直接以齒輪振動信號作為輸入,基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)了對齒輪箱的故障診斷。

采煤機截割部減速器故障診斷的難點在于故障特征提取,準確的故障特征是實現(xiàn)故障分類的前提。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為典型的深度學(xué)習(xí)方法之一,具有較高的精度和魯棒性,被廣泛用于圖像處理以及模式識別領(lǐng)域。

基于振動信號的時頻分析方法可從不同角度提取截割部減速器的故障特征,但處理過程繁瑣。將振動信號的時頻分析方法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,可解決故障特征提取困難的問題;但傳統(tǒng)方法中只是簡單地將振動信號變?yōu)闀r域二維灰度圖,變換過程中容易丟失頻譜特性,且故障特征的準確性和重復(fù)性受采樣時長的影響較大。

因此,在變工況下,筆者利用快速Kurtogram算法提取采煤機截割部減速器振動信號的譜峭度,并對譜峭度作像素歸一、灰度變換等預(yù)處理,將結(jié)果輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)自適應(yīng)特征提取,以解決傳統(tǒng)方法中存在的不足。

1 CNN及快速Kurtogram算法

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

作為深度學(xué)習(xí)的算法之一,CNN為一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程中不斷改變各個神經(jīng)元的權(quán)值和偏置。最早的CNN作為分類器在圖像識別中有著廣泛的應(yīng)用。CNN結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)

其主要層次結(jié)構(gòu)包括輸入、卷積、池化、全連接及輸出層。在CNN中,圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中后,經(jīng)多個卷積與池化層的計算實現(xiàn)特征的提取,不僅強化了特征而且還增強了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。高緯度特征經(jīng)全連接層與輸出層的激活函數(shù)運算后產(chǎn)生一維特征向量,作為分類器的特征輸入。

相比原始特征提取的方法,其無需關(guān)注特征的形狀與強弱,經(jīng)卷積與池化計算后即可將特征值保存在一維特征向量中。

在卷積層,以上一層的特征圖作為輸入,并利用激活函數(shù)形成新的特征圖,并輸入到池化層,即:

(1)

常用的激活函數(shù)有Sigmoid和Tanh等非線性函數(shù),其表達式如下:

(2)

(3)

因Sigmoid函數(shù)存在梯度丟失問題,筆者在此處采用Tanh函數(shù)。

池化層的作用是對卷積層中的特征圖實現(xiàn)降維,可抑制卷積層中的過擬合問題。常見的池化方式有最大值與均值池化。池化層的計算如下:

(4)

式中:β,b—權(quán)值矩陣和偏置矩陣;down(·)—池化降采樣函數(shù)。

當(dāng)特征提取后,利用全連接層將相鄰層的所有神經(jīng)元相連,即將二維的特征圖轉(zhuǎn)化為一維特征向量。其模型計算如下:

O=f(b0+w0·fv)

(5)

式中:b0,w0—偏置矩陣和權(quán)值矩陣;fv—特征矢量。

1.2 快速Kurtogram算法

譜峭度可較好地反應(yīng)沖擊信號,常用于評價沖擊信號的強弱[15，16]。采煤機的截割部減速器發(fā)生故障時,其所產(chǎn)生的信號可看作沖擊不平穩(wěn)信號,可用快速Kurtogram算法提取其譜峭度,過程如下:

(1)構(gòu)建低通濾波器h0(t)和高通濾波器h1(t),即:

h0(t)=h(t)ejπt/4(f∈[0,1/4])

h1(t)=h(t)ej3πt/4(f∈[1/4,1/2])

(6)

式中:h(t)—截止頻率為1/8的低通濾波器。

快速Kurtogram分解層次如圖2所示。

圖2 快速Kurtogram分解層次

根據(jù)譜峭度的定義,快速譜峭度圖譜的計算如下式:

(7)

(3)經(jīng)快速Kurtogram分解后,頻率與頻率分辨率之間的匹配關(guān)系如圖3所示。

圖3 快速Kurtogram結(jié)構(gòu)圖

在頻譜提取過程中,可根據(jù)頻率分辨的需要對分解層數(shù)進行延伸。

2 減速器故障診斷模型

采煤機截割部減速器的原始診斷信號為一維振動信號,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大優(yōu)點是對二維圖像進行特征提取,因而無法直接將振動信號輸入到卷積網(wǎng)絡(luò)。直接將振動時域信號的二維圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,雖可以實現(xiàn)基本診斷功能,但對時域信號的時長有嚴格要求;且時間長度不一樣將導(dǎo)致振動圖像有區(qū)別,進一步影響故障特征的準確性和重復(fù)性。

采用快速Kurtogram算法,不僅可評價截割部減速器故障振動沖擊信號的峭度指標和頻譜特性,還可將一維振動信號變?yōu)槎S圖譜,以作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,進一步提取特征向量。

2.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方案

本文結(jié)合采煤機截割部減速器故障診斷需求,確定診斷方案如圖4所示。

圖4 采煤機截割部減速器故障診斷方案

首先,基于減速箱故障診斷實驗臺,筆者分別提取不同轉(zhuǎn)速下的齒輪健康、疲勞點蝕、斷齒、齒面裂痕、低磨損和高磨損幾種振動信號,分別作為故障診斷模型的原始信號;并利用快速Kurtogram變換將時域信號變?yōu)樽V峭度,將二維譜峭度圖進行像素尺寸歸一化處理后進行灰度變換,以灰度圖的結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;

然后，筆者以各狀態(tài)的圖譜作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,利用全連接網(wǎng)絡(luò)分別對輸入進行卷積計算和池化計算,以提取其故障特征;

最后，筆者利用分類器將故障狀態(tài)分類,以識別率和特征提取的可視化效果作為網(wǎng)絡(luò)模型的評價指標,判斷所提模型的聚類效果與故障識別性能。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

因采煤機截割部減速箱齒輪的原始振動信號為一維信號,為方便卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像輸入,筆者分別對5種齒輪狀態(tài)下的一維振動信號進行快速Kurtogram變換,獲取二維譜峭度,將譜峭度作像素尺寸歸一化處理變?yōu)?56×256后,作灰度變換。

筆者提取同一故障狀態(tài)、不同工況下的齒輪箱振動信號對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,以增強網(wǎng)絡(luò)對不同工況的魯棒性;設(shè)置采樣頻率為2 kHz,電機轉(zhuǎn)速為500 r/min時,齒輪點蝕原始時域信號的預(yù)處理過程如圖5所示。

圖5 齒輪點蝕數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計

該網(wǎng)絡(luò)模型主要分為特征提取和故障分類識別兩層。

筆者將歸一化處理過之后的譜峭度(256×256)輸入到卷積輸入層,構(gòu)建結(jié)構(gòu)層數(shù)為2層的卷積-池化層對。

其中,第1、2卷積層的核大小分別取5×5,通道數(shù)分別為1、16,激活函數(shù)均采用tanh函數(shù);池化層的核大小均取2×2,通道數(shù)分別為16、32;全連接層的通道數(shù)分別取為512、218。

3 實驗及結(jié)果分析

3.1 實驗描述

為驗證所提采煤機截割部齒輪箱故障診斷的有效性,筆者結(jié)合某采煤機截割部減速器的結(jié)構(gòu)原理搭建減速器實驗臺。

采煤機截割部的減速器一般有3至5級齒輪減速傳動,為精確反映截割部減速器的故障信息,筆者所搭建的實驗臺可利用變速變換檔位將傳動在3、4、5級之間轉(zhuǎn)換。該減速傳動系統(tǒng)中,齒輪1到齒輪9的模數(shù)分別為9、9、9、9、9、14、14、14、14,齒數(shù)分別為19、34、34、23、46、17、28、28、39。

筆者將齒輪的尺寸同比縮減10倍,即模數(shù)分別變?yōu)?、1、1、1、1、1.5、1.5、1.5、1.5,齒數(shù)保持不變,由此構(gòu)建的實驗臺如圖6所示。

圖6 截割部減速箱故障實驗臺1—變頻電機;2—減速箱;3—變速變換檔;4—振動傳感器;5—數(shù)據(jù)采集器;6—速度控制箱

此處利用電火花加工方式,將齒輪的幾種故障加工在不同齒輪上,齒輪的健康狀況如圖7所示。

圖7 實驗用齒輪健康狀況1—健康齒輪;2—疲勞點蝕;3—重度磨損;4—輕度磨損;5—數(shù)齒面裂痕;6—斷齒

筆者分別采集其振動信息。減速器可由速度變換檔進行速度調(diào)節(jié),實現(xiàn)不同速度下的故障驗證。

實驗過程中,振動傳感器安裝在減速箱外殼上,采用頻率設(shè)置為2 kHz。筆者采用Tensor Flow平臺對模型進行編程;計算平臺的基本配置為Intel Core i7-10750和P2000-5 G GPU。

3.2 數(shù)據(jù)處理

實驗過程中,筆者分別測取電機速度為500 r/min、800 r/min、1 000 r/min變工況時,齒輪運行的6種狀態(tài)信息,每種速度下的樣本數(shù)為200個,共600組數(shù)據(jù),并將同一故障狀態(tài)下不同速度所測取的振動信號進行序號打亂,形成故障數(shù)據(jù)集。

電機速度為500 r/min時,齒輪在各種狀態(tài)下的時域振動波形圖如圖8所示。

圖8 齒輪故障振動信號時域波形

圖8中:N、P、HS、LS、CT、MT分別表示健康、疲勞點蝕、輕度磨損、重度磨損、齒面裂痕、斷齒的情況。

上述情況所對應(yīng)的譜峭度如圖9所示。

圖9 各類故障譜峭度

筆者在每種狀態(tài)的數(shù)據(jù)集中選取400個和200個樣本,分別作為模型訓(xùn)練和測試樣本。數(shù)據(jù)集的組成如表1所示。

表1 齒輪故障診斷數(shù)據(jù)集

3.3 結(jié)果分析

為對比實驗效果,筆者借助傳統(tǒng)故障診斷方法,以振動信號的幅值、能量、偏度、標準差等作為故障診斷的特征值,利用SVM作為分類器,將故障診斷的識別率與所提的故障診斷模型進行對比,其方法描述如表2所示。

表2 不同齒輪故障模型描述

筆者將不同方法所提取的特征值運用t-SNE降維算法實現(xiàn)特征學(xué)習(xí)效果可視化對比。

筆者直接對原始振動信號進行t-SNE降維后的可視化結(jié)果如圖10所示。

圖10 原始信號特征t-SNE可視化

圖10結(jié)果表明:原始信號之間存在較強的耦合性,無法區(qū)分齒輪的各個運行狀態(tài);尤其是5種故障信號之間,直接存在特征交融的狀況,因此無法直接將原始信號作為故障識別的特征值。

筆者提取原始信號中的幅值、偏度、標準差、均值等作為故障特征,并對故障特征進行可視化處理,其結(jié)果如圖11所示。

圖11 信號基本特征t-SNE可視化

圖11結(jié)果表明:原始信號作特征提取后具有一定的可分性,尤其是健康狀態(tài)與故障狀態(tài)之間存在明顯的聚類效果,但各類故障特征之間依然存在相互耦合重疊的現(xiàn)象,不利于故障分類。

原始振動信號經(jīng)EMD分解后,筆者提取各分量幅值、能量、偏度、標準差等特征值的t-SNE可視化的效果,如圖12所示。

圖12 EMD分解特征t-SNE可視化

圖12結(jié)果表明:原始信號經(jīng)EMD分解后,所提取的故障特征值聚類效果優(yōu)于原始信號的特征,但各類故障狀態(tài)之間依然存在耦合問題,影響故障的識別問題。

用所提方法將原始信號進行快速Kurtogram變換后,提取譜峭度圖,并將譜峭度圖輸入到CNN網(wǎng)絡(luò),進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)提取故障特征,其結(jié)果如圖13所示。

圖13 CNN學(xué)習(xí)特征t-SNE可視化

圖13結(jié)果表明:經(jīng)CNN網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)提取齒輪的故障特征后,各類故障特征之間沒有出現(xiàn)異類交叉的現(xiàn)象,這與分類結(jié)果基本吻合。

對比圖(10～13)可看出:原始信號經(jīng)所提模型訓(xùn)練后,有較好的特征聚類效果,且各類故障特征間的耦合問題得以解決,充分發(fā)揮了CNN在截割部齒輪故障特征提取的優(yōu)勢,可為故障智能診斷奠定基礎(chǔ)。

為進一步驗證所提模型的有效性,筆者將上述幾種方法進行對比。筆者利用幾種方法提取特征,以SVM作為分類器對故障模式進行識別,其結(jié)果統(tǒng)計如表3所示。

表3 截割部減速箱故障診斷方法對比

表3結(jié)果表明:ORI-SVM的識別率最低,AMP-SVM的識別率在ORI-SVM的基礎(chǔ)上有所提升,最大可達62.9%;

EMD-SVM將振動信號通過模態(tài)分解后得到多組內(nèi)蘊模態(tài)函數(shù),并提取特征表現(xiàn)明顯的前機組內(nèi)蘊模態(tài)函數(shù)的峰值、標準差、偏度、能量、邊際譜等作為特征向量的特征值;

該方法在原有的基礎(chǔ)上提高了識別率,識別率均在86%以上,但特征提取過程繁瑣,影響故障診斷的實時性。CNN-SVM基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用快速Kurtogram提取振動信號的譜峭度,并將圖作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,該方法在充分保留信號的時頻特征的前提下,利用CNN網(wǎng)絡(luò)在特征提取方面的優(yōu)異特性,實現(xiàn)故障特征的提取。對齒輪點蝕、重度磨損、齒面裂痕和斷齒的識別可達100%,其余的健康狀態(tài)與輕度磨損的識別在99%以上,其識別率明顯優(yōu)于前3種。

4 結(jié)束語

筆者通過使用快速Kurtogram算法提取齒輪故障振動信號的譜峭度圖,對譜峭度圖進行了歸一化處理,并提取了灰度圖作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入;利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型代替了傳統(tǒng)故障特征提取,提高了齒輪故障特征提取的能力。

具體過程與結(jié)果如下:

(1)根據(jù)截割部減速器的運行特點,搭建了齒輪箱故障診斷實驗臺,通過實驗獲取了各類故障在不同轉(zhuǎn)速下的振動信號,將同一故障不同速度的故障信息進行亂序操作后作為模型的樣本;

(2)通過t-SNE算法,實現(xiàn)了故障特征降維可視化,表明所提方法具有較好的特征提取能力,降低了故障特征間的耦合性;

(3)在SVM分類器中,采用各種方法對故障特征進行了模式識別,結(jié)果表明所提方法是幾類診斷模型中識別率最高的一種,識別率在99%以上,證明了所提方法的可行性和實用性。

為進一步提高故障的識別效果,在后續(xù)的研究中,筆者將對譜峭度圖作進一步的圖像預(yù)處理,再將結(jié)果輸?shù)剿罱ǖ木矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以增強特征的可區(qū)分度。