王蘭蘭,朱 捷,周正平,常兆慶

(1.鄭州鐵路職業(yè)技術學院,河南 鄭州 451460;2.鄭州航空工業(yè)管理學院 管理工程學院,河南 鄭州 450046;3.南京航空航天大學 自動化學院,江蘇 南京 211106;4.江蘇曙光光電有限公司,江蘇 揚州 225000)

0 引 言

滾動軸承是旋轉機械的關鍵部件,一旦其發(fā)生故障,會嚴重影響設備的安全穩(wěn)定運行,并可能會造成安全事故,以及難以估計的經(jīng)濟損失。因此,準確識別滾動軸承的故障狀態(tài),并對軸承進行故障診斷具有重要的意義[1,2]。

滾動軸承故障辨識屬于典型的多分類問題。隨著當前機械設備(旋轉機械)逐步向大型化和系統(tǒng)化方向發(fā)展,軸承的故障特征也往往具有多樣性;并且在對軸承的故障進行信息處理過程中,還往往存在進化的知識,因此,在處理這類復雜數(shù)據(jù)時,采用傳統(tǒng)的單一分類器往往會顯得力不從心。

為了提高最終的故障辨識效率,利用融合算法整合多個分類器,將是今后軸承故障辨識領域研究的關鍵之一[3,4]。

隨機森林(random forests,RF)是集成學習的代表算法之一。該算法通過將隨機性引入到?jīng)Q策樹中,改善了決策樹易過擬合的現(xiàn)象,解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(artificial neural networks,ANN)收斂速度過慢,且易陷于過擬合的問題;同時,也克服了支持向量機(support vector machines,SVM)在處理大樣本數(shù)據(jù)時能力不足的缺點。隨機森林算法具有較強的抵抗噪聲干擾能力,通過集成多種特征向量,可以有效地提高故障診斷的準確率。

吳海濱等人[5]通過改進多尺度幅值感知排列熵與隨機森林,解決了滾動軸承故障類別辨識問題,以及對故障嚴重程度進行分類的問題。張西寧等人[6]提出了一種基于多維縮放和隨機森林的軸承故障診斷方法;該方法先利用多維縮放對故障特征集進行了降維處理,再利用隨機森林算法對軸承故障進行了辨識。

為了解決傳統(tǒng)的隨機森林算法存在的故障特征數(shù)目過大、復雜度過高及易產(chǎn)生過擬合等問題,李兵等人[7]提出了一種基于改進隨機森林的故障診斷方法;該方法分別改進了決策樹bagging方式和綜合投票方法,可以很好地對電機軸承故障狀態(tài)進行識別。者娜等人[8]先利用變分模態(tài)分解(VMD)方法,對軸承故障原始信號進行了預處理,并提取出了其特征向量,然后利用隨機森林模型對反應堆金屬撞擊信號進行了識別。陳石等人[9]提出了一種基于小波包能量熵和隨機森林的級聯(lián)H橋多電平逆變器故障診斷方法;該方法利用PCA對故障特征進行了降維,然后再利用隨機森林算法對逆變器故障進行了分類,提高了逆變器故障識別的準確率。

由此可見,隨機森林算法目前已廣泛應用于故障診斷、數(shù)據(jù)挖掘和圖像處理等領域[10-12]。

基于上述分析,筆者提出一種基于隨機森林的滾動軸承故障模式辨識方法。首先,提取出滾動軸承振動信號的時域統(tǒng)計指標,作為特征向量;然后,利用隨機森林算法對滾動軸承故障進行診斷;最后,利用綜合故障模擬實驗臺的軸承數(shù)據(jù),將其與傳統(tǒng)分類器的診斷結果進行對比,以驗證該模式辨識方法的有效性。

1 原理介紹

隨機森林(RF)[13,14]是以CART決策樹作為弱分類器的一種集成學習算法。該算法在決策樹的基礎上引入隨機屬性選擇,其本質是一個包含多個決策樹的組合分類器,由Leo Breiman和Adele Cutler于2001年提出。

隨機森林由多個決策樹{h(x,θm),m=1,2,…M}組成,其中,θm是相互獨立的隨機向量,其最終的分類結果由多個決策樹的綜合投票來決定。相比于單個分類器,隨機森林算法具有更好的分類結果,可以有效地提升學習系統(tǒng)的泛化能力。

假定一數(shù)據(jù)集為D={Xi,Yi},Xi∈Rk,Yi∈{1,2,…c},隨機地建立一個由多個決策樹{h(x,θm),m=1,2,…M}組成的森林,各決策樹之間沒有關聯(lián),當輸入樣本xi時,隨機森林的基決策樹都會給出各自的識別結果,最后將投票數(shù)多的類別作為該輸入的最終分類。

隨機森林算法流程如下:

(1)利用bootstrap重采樣方法[15]從原始數(shù)據(jù)集中隨機抽取n個樣本,組成單決策樹的訓練集(依次為每一個bootstrap訓練集訓練組建分類數(shù),共產(chǎn)生n棵決策樹構成一片“森林”,這些決策樹均不進行剪枝),每個訓練集大小約為原始數(shù)據(jù)集的2/3。雖然隨機的有放回采樣存在一定的重復率,但可以避免決策樹陷入局部最優(yōu)的情況;

(2)定義訓練樣本的輸入特征個數(shù)為M。隨機森林中的單棵決策樹從根節(jié)點開始自上而下遞歸分裂,每棵決策樹在每個節(jié)點上分裂時,從M個特征向量里隨機(無放回)選擇m個特征向量(m取M的向下整數(shù)),然后按照分裂節(jié)點不純度最小的原則從上述特征中挑選出一個最好的特征進行分裂生長。m在整個森林生長的過程中保持不變,重復上述過程依次分裂,直至該決策樹遍歷所有的特征屬性;

(3)在分類階段,通過集合n棵決策樹的分類結果,采用相對多數(shù)投票原則來決定樣本的類別。

隨機森林的分類原理決定了它在處理數(shù)據(jù)時,能夠避免由于模型輸入數(shù)據(jù)維數(shù)上升而使得分類精度下降的情況,保證了在原始信號特征維數(shù)較大的情況下,仍能獲得良好的分類效果。

隨機森林分類過程如圖1所示。

圖1 隨機森林分類過程

2 隨機森林分類模型

2.1 振動信號采集

此處的原始數(shù)據(jù)來源于一雙跨雙轉子綜合故障模擬平臺—HZXT-DS-001型綜合故障模擬實驗臺。

該綜合故障模擬平臺實物圖如圖2所示。

圖2 雙跨雙轉子綜合故障模擬平臺

該綜合故障模擬平臺的軸承安裝端實物圖,如圖3所示。

圖3 故障軸承安裝端

由圖3左半部分可見,采樣通道共5個。

實驗中,筆者測得滾動軸承NSK6308在滾動體故障、保持架故障、內圈故障、外圈故障、正常情況共5種狀態(tài)下的振動信號各80組。其中,訓練樣本30組,測試樣本20組,剩下30組作為驗證樣本。

采樣轉速分別為2 600 r/min、2 800 r/min、3 000 r/min、3 200 r/min,采樣頻率為8 kHz。

2.2 振動信號處理及特征提取

采樣轉速在3 000 r/min下,在通道1中采集到滾動軸承的5種運行狀態(tài)結果,如圖4所示。

圖4 滾動軸承在部分故障下的振動信號

為了降低采集到的原始信號中環(huán)境噪聲等干擾信息,筆者先將原始振動信號經(jīng)一維小波消噪,然后再提取信號中所包含的時域、頻域和時頻域的多域特征。

最后筆者提取到的16個多域特征如表1所示。

由于有5個通道,此處共可得到5×16=80維的特征,筆者將原始的特征數(shù)據(jù)集歸一化處理至[-1,1]的區(qū)間。

表1 為chi通道構造的原始特征參數(shù)(i=1,2,3,4,5)

2.3 基于隨機森林的故障辨識模型建立

基于隨機森林算法的故障辨識具體流程如下:

輸入:高維特征訓練集T和測試集U;

輸出:故障類別集S;

(1)采集振動數(shù)據(jù),并進行處理;

(2)從時域、頻域和時頻域方面提取特征指標,構建原始數(shù)據(jù)特征集并進行數(shù)據(jù)歸一化處理;

(3)隨機森林故障辨識

1)Fori=1 ∶N(i為基學習器數(shù)目,此處的基學習器為決策樹)

①對訓練集T采用Bagging方法中的重采樣算法,得到訓練子集Ti;

②利用訓練子集Ti訓練出決策樹,為Hi;

③將測試集U輸入至Hi,得到結果Si;

2)對Si利用相對多數(shù)投票法得到最終分類結果S;

End

隨機森林中基決策樹數(shù)目與辨識精度的關系曲線圖如圖5所示。

圖5 隨機森林中基決策樹數(shù)目與辨識精度的關系

從圖5中可以看出:隨著基決策樹數(shù)目增多,隨機森林的分類準確率逐漸增加。

圖5中,由于基決策樹數(shù)目為30,筆者在保證單個決策樹的識別精度不低于65的基礎上,將每個輸入值各決策樹的特征數(shù)設為35。

3 實驗與結果分析

3.1 不同轉速下隨機森林法辨識結果

為了對隨機森林故障辨識模型的故障分類能力進行驗證,在2 600 r/min、2 800 r/min、3 000 r/min、3 200 r/min幾種采樣轉速下,筆者分別對幾種故障狀態(tài)進行故障辨識。

不同轉速下,隨機森林的分類識別率如表2所示。

表2 隨機森林不同轉速下故障辨識結果

從表2中看出:在不同轉速下,隨機森林對幾種故障狀態(tài)的分類準確率都比較高。

3.2 不同分類器的辨識精度對比

為了驗證隨機森林法在故障辨識精度上的優(yōu)越性,筆者將該算法獲得的分類準確率與分類器,即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(back propagation neural network,BPNN)、k近鄰分類(k-nearest neighbor classification,KNN)、支持向量機(support vector machines,SVM)獲得的分類準確率進行了對比。

不同分類器的分類結果如表3所示。

表3 不同分類器的分類準確率

從表3中可以看出:

在不同轉速下,隨機森林的分類準確率高于其他3種分類方式。這是因為相比傳統(tǒng)的分類器BP、KNN、SVM,隨機森林不需要繁瑣的參數(shù)尋優(yōu)過程和最優(yōu)的特征向量選擇;

同時,隨機森林算法可以利用簡單的弱分類器(決策樹),以投票的形式產(chǎn)生最終的分類結果,從而可以有效地提高診斷的精度。

3.3 變工況下隨機森林法的辨識精度

在變工況和轉速波動條件下,為了驗證隨機森林方法的辨識精度,筆者分別選擇2 600 r/min～2 800 r/min,2 800 r/min～3 000 r/min,3 000 r/min～3 200 r/min,2 600 r/min～2 800 r/min～3 000 r/min的4個轉速范圍對隨機森林方法的辨識性能進行驗證。

在變工況下,隨機森林分類識別率如表4所示。

表4表明,在轉速波動時,隨機森林方法仍然具有較高的辨識精度。

表4 隨機森林在變工況下分類準確率

3.4 不同訓練樣本數(shù)下隨機森林法的辨識精度

為了進一步測試不同訓練樣本數(shù)目對隨機森林法故障辨識精度的影響,筆者隨機設置訓練樣本數(shù)目分別為10、15、20、25、30,經(jīng)測試,得到了不同訓練樣本數(shù)目與故障識別率的關系,如圖6所示。

圖6 不同訓練樣本比例對應的平均識別正確率

從圖6可以看出:

(1)隨著訓練樣本數(shù)目的增加,幾種分類器故障識別準確率不斷增大;

(2)在訓練樣本數(shù)較少的情況下,隨機森林分類識別準確率一直保持穩(wěn)定,而其他傳統(tǒng)分類器的故障分類準確率則受訓練樣本數(shù)目的影響較大。

3.5 不同分類器的抗噪性對比

由于在實際情況下采集到的滾動軸承振動信號往往伴隨噪聲等干擾信息,為了驗證隨機森林法的抗干擾能力,筆者在所建立的測試集中加入隨機擾動。

擾動矩陣定義為M=0.2*F(120,16),F為隨機函數(shù),旨在產(chǎn)生區(qū)間為[0,1]的隨機數(shù);120表示測試樣本的數(shù)量為120個,16表示測試集特征參數(shù)的個數(shù)為16個。

各分類方法故障識別率如圖7所示。

圖7 各分類方法在抗噪性方面的對比

圖7結果表明:

與傳統(tǒng)的分類方法相比,隨機森林具有更好的抗噪聲等干擾能力。

由此可見,筆者提出的方法在滾動軸承故障辨識方面有良好的工程實用價值。

4 結束語

針對滾動軸承故障診斷中存在的特征選取困難,以及分類精度較低的問題,筆者提出了一種基于隨機森林的滾動軸承故障辨識方法。首先,提取出滾動軸承振動信號中的時域特征,將其作為特征向量;然后,以這些特征向量作為隨機森林算法的輸入,對軸承進行了故障診斷;最后,利用SQI實驗平臺軸承數(shù)據(jù),對該方法的可行性與有效性進行了驗證。

研究結果表明:

(1)在不同轉速下,隨機森林對幾種故障狀態(tài)分類準確率都比較高;并且在變工況和波動轉速下,隨機森林方法也具有良好的辨識性能;

(2)在不同轉速下,與BP、KNN、SVM 3種分類方式相比,隨機森林的分類準確率更高;

(3)在樣本數(shù)目較少的情況下,隨機森林仍然能保持穩(wěn)定的分類識別率;

(4)相較于BP、KNN、SVM分類器,隨機森林算法具有良好的抗噪聲干擾能力。

在VMD的分解中,分解個數(shù)K值的選擇直接決定著VMD分解的結果,因此,在后續(xù)的工作中,筆者將對如何合理有效地選取K值做進一步的研究。