關(guān) 鵬,張 毅

(1.北京市軌道交通建設(shè)管理有限公司,北京 100068;2.城市軌道交通全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)與安全監(jiān)控北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100068)

0 引 言

滾動(dòng)軸承是自動(dòng)扶梯電動(dòng)機(jī)、齒輪箱、驅(qū)動(dòng)軸等關(guān)鍵部件的重要組成部分。由于變速、變載等復(fù)雜工況原因,軸承很容易發(fā)生損傷。

由于加工工藝、工作環(huán)境等因素,軸承的健康狀態(tài)和工作性能會(huì)有不同的退化趨勢(shì),有些軸承運(yùn)行時(shí)間較長,而有的未達(dá)到設(shè)計(jì)壽命就已失效。因此,開展自動(dòng)扶梯軸承健康狀態(tài)評(píng)估和剩余壽命(RUL)預(yù)測(cè)十分必要。

剩余壽命預(yù)測(cè)方法主要分為3類,即基于失效機(jī)理的方法、基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法以及二者融合的方法[1]。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法基于軸承監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和概率統(tǒng)計(jì)方法從數(shù)據(jù)中挖掘出與剩余壽命存在映射關(guān)系的特征指標(biāo),是RUL預(yù)測(cè)的主流方法之一[2]。

因?yàn)榻蛔冚d荷、本身材料、潤滑等因素,軸承的工作狀態(tài)會(huì)劣化,一般包括失效初期、發(fā)展、快速發(fā)展、失效末期4個(gè)階段,且劣化過程不可逆,所以基于這種軸承健康狀態(tài)劣化機(jī)理需要構(gòu)造相應(yīng)的健康指標(biāo)(HI),并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行RUL預(yù)測(cè)。其中,所構(gòu)造的健康指標(biāo)可單調(diào)評(píng)估軸承的劣化趨勢(shì)。常見的健康指標(biāo)包括時(shí)域、頻域、時(shí)頻域、熵域等,例如峰值、峭度、負(fù)熵等[3]。

為了更準(zhǔn)確地構(gòu)建劣化趨勢(shì)健康指標(biāo),很多學(xué)者進(jìn)行了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的研究。研究主要分為基于淺層機(jī)器學(xué)習(xí)方法和基于深度學(xué)習(xí)方法?；跍\層機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)方法[4,5]。基于深度學(xué)習(xí)的健康指標(biāo)構(gòu)建則要將提取的時(shí)空特征輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

LI Xin等人[6]直接將多源數(shù)據(jù)輸入至長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(long and short term memory network,LSTM)實(shí)現(xiàn)剩余壽命預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)了健康指標(biāo)構(gòu)建;但其深層特征提取能力有限。ELLEFSEN A等人[7]結(jié)合了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cyclic neural network,CNN)的空間特征提取特性和LSTM的時(shí)間特征提取特性,并將原始數(shù)據(jù)輸入到卷積神經(jīng)-長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(CNN-LSTM)中構(gòu)建指標(biāo);該方法雖然實(shí)現(xiàn)了端到端的建模分析,但CNN網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力受網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響。

除了上述將原始數(shù)據(jù)直接注入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行指標(biāo)構(gòu)建的方法外,還可結(jié)合故障機(jī)理,先對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,再進(jìn)行特征提取及指標(biāo)構(gòu)建。

GUO Liang等人[8]98-102通過提取振動(dòng)信號(hào)時(shí)域特征指標(biāo)進(jìn)行篩選,輸入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)健康指標(biāo)(RNN-HI);該方法對(duì)頻域特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了結(jié)合,但沒有考慮到信號(hào)的局部非平穩(wěn)特性。王玉靜等人[9]441-445通過傅里葉變換頻域,提取頻域特征,并將頻域特征輸入CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行了健康指標(biāo)構(gòu)建和壽命預(yù)測(cè);該方法在一定程度上實(shí)現(xiàn)了對(duì)突發(fā)故障和漸變故障的壽命預(yù)測(cè),但其健康指標(biāo)的單調(diào)趨勢(shì)性不好。車昱嬌等人[10]采用時(shí)頻域指標(biāo),結(jié)合核主成分分析和LSTM進(jìn)行了軸承RUL預(yù)測(cè)。佘道明等人[11]利用自動(dòng)編碼器(automatic encoder,AE)網(wǎng)絡(luò),對(duì)時(shí)頻域指標(biāo)進(jìn)行了降維,然后提取深層特征,并采用自組織映射網(wǎng)絡(luò)(SOM)進(jìn)行了信息融合,提出了自編碼器和最小量化誤差方法相結(jié)合的HI構(gòu)造方法;但該研究僅對(duì)試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證,并沒有實(shí)際應(yīng)用案例。王奉濤等人[12]采用相關(guān)性和單調(diào)性方法,進(jìn)行了時(shí)頻域特征篩選,并采用基于LSTM的方法,進(jìn)行了滾動(dòng)軸承壽命預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)了有效的特征篩選;但該方法需要在噪聲較大的實(shí)際數(shù)據(jù)中得到進(jìn)一步驗(yàn)證。MAO Wen-tao等人[13]通過原始信號(hào)的希爾伯特-黃變換,得到了其邊際譜,將其作為特征輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行了HI構(gòu)建。

上述方法均提取了某一樣本的時(shí)頻域指標(biāo),并將其輸入網(wǎng)絡(luò),但沒有充分考慮軸承故障樣本波形內(nèi)的局部特性,且軸承早期微弱故障特征易受到外界干擾,在樣本稀缺的實(shí)際案例中難以構(gòu)建性能較好的健康指標(biāo)。因此,需要對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降噪及局部特征提取,以利健康指標(biāo)的構(gòu)建。

由于RNN網(wǎng)絡(luò)能夠建立監(jiān)測(cè)向量序列的前后依賴特性,LSTM網(wǎng)絡(luò)尤其兼顧了序列的短期和長期依賴特性,在構(gòu)建健康指標(biāo)方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。門控循環(huán)(GRU)網(wǎng)絡(luò)作為LSTM的改進(jìn)版,相對(duì)減少了一個(gè)門,模型結(jié)構(gòu)簡單,計(jì)算復(fù)雜度較小,且實(shí)際性能差異不大。

因此,筆者為更有效感知早期故障信息,針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備滾動(dòng)軸承故障全壽命數(shù)據(jù)早期故障特征微弱問題,采用基于變分模態(tài)分解(VMD)方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分解和特征空間擴(kuò)增,更細(xì)致地獲得信號(hào)局部特征空間,提出一種結(jié)合VMD分解和GRU網(wǎng)絡(luò)的VMD-GRU的HI構(gòu)建方法,并基于該方法進(jìn)行滾動(dòng)軸承壽命預(yù)測(cè)。

1 VMD分解

VMD分解可理解為將原信號(hào)分解為具有一定中心頻率和帶寬的子信號(hào),分解的分量為窄帶信號(hào),以滿足本征模式函數(shù)(調(diào)幅調(diào)頻信號(hào))的要求,且分解后的分量能量之和等于原信號(hào)能量。

VMD克服了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法的端點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)分量混疊等問題,具有更堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),可以降低復(fù)雜度高和非線性強(qiáng)的時(shí)間序列非平穩(wěn)性,分解獲得包含多個(gè)不同頻率尺度,且相對(duì)平穩(wěn)的子序列,適用于非平穩(wěn)性的序列。

VMD分解的主要步驟[14,15]如下:

(1)對(duì)每一種模式分量uk,求得實(shí)信號(hào)的解析信號(hào),獲得具有正頻率的單邊譜復(fù)信號(hào);

(2)對(duì)每一種模式分量uk,和具有中心頻率ωk的復(fù)指數(shù)信號(hào)相乘,把各模態(tài)的頻率搬移到基帶;

(3)對(duì)各分量的帶寬通過調(diào)制信號(hào)的高斯平滑度方法進(jìn)行估計(jì),即梯度的L2范數(shù)。

首先,構(gòu)造變分問題,假設(shè)原始信號(hào)f被分解為k個(gè)分量,保證分解序列為具有中心頻率的有限帶寬的模態(tài)分量;同時(shí),各模態(tài)的估計(jì)帶寬之和最小,約束條件為所有模態(tài)之和與原始信號(hào)相等,則相應(yīng)約束變分表達(dá)式為:

(1)

式中:f—原信號(hào);uk—分解獲得的第k個(gè)模態(tài)分量;j—虛數(shù)符號(hào);ωk—第k個(gè)模態(tài)分量的中心頻率;δ(t)—脈沖函數(shù)。

2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

滾動(dòng)軸承的劣化過程是一個(gè)損傷不斷積累和發(fā)展的過程,對(duì)其發(fā)展過程建立模型,不僅與當(dāng)前的故障特征狀態(tài)有關(guān),還與歷史時(shí)刻特征狀態(tài)相關(guān)。因此,需要采用基于時(shí)間序列的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行建模。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

由圖1可知:RNN網(wǎng)絡(luò)主要包括輸入x、隱含層、輸出層等。U是輸入到隱含層的權(quán)重矩陣,W是狀態(tài)到隱含層的權(quán)重矩陣,s為狀態(tài),V為隱含層到輸出層的權(quán)重矩陣。該網(wǎng)絡(luò)具有自循環(huán)特點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)按序列順序逐次進(jìn)行隱藏狀態(tài)和輸出計(jì)算,每個(gè)時(shí)間步中的權(quán)重W、U、V保持不變,具有過濾器機(jī)制,通過這種方法可以實(shí)現(xiàn)參數(shù)共享,同時(shí)可以大大降低參數(shù)[18]。

和LSTM一樣,GRU也是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。它是為了解決長期記憶和反向傳播中的梯度等問題而提出來的。LSTM有結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜、計(jì)算復(fù)雜度較高等問題;而GRU對(duì)LSTM做了很多簡化,比LSTM少一個(gè)門,計(jì)算效率更高,占用內(nèi)存也相對(duì)較少,且在使用效果上差異不大。因此,筆者采用GRU網(wǎng)絡(luò)完成軸承壽命指標(biāo)構(gòu)建。

GRU網(wǎng)絡(luò)工作流程如下:

(1)通過上一時(shí)刻狀態(tài)ht-1和當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的輸入xt來獲取2個(gè)門控狀態(tài)zt(更新門)、rt(重置門),即;

zt=σ(Wz·[ht-1,xt])

(2)

rt=σ(Wr·[ht-1,xt])

(3)

(4)

(3)更新記憶,對(duì)上一時(shí)刻隱藏狀態(tài)信息進(jìn)行選擇性遺忘,并對(duì)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行選擇性記憶,將兩者進(jìn)行相加得到更新后的隱藏狀態(tài),即:

(5)

3 基于VMD-GRU的軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法

基于VMD-GRU滾動(dòng)軸承壽命健康指標(biāo)建立及預(yù)測(cè)過程,如圖2所示。

圖2 VMD-GRU健康指標(biāo)構(gòu)建流程圖

主要步驟如下:

(1)通過原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)白化處理,對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理,使得滾動(dòng)軸承故障特征更加突出;

(2)對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行VMD分解,得到不同尺度下的固有模式分量(IMF);

(3)對(duì)各固有模式分量進(jìn)行時(shí)域指標(biāo)特征提取;

(4)將特征歸一化處理,輸入到GRU循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,進(jìn)行健康指標(biāo)構(gòu)建;

(5)對(duì)預(yù)分析數(shù)據(jù)求解健康指標(biāo),獲得指標(biāo)趨勢(shì),在此基礎(chǔ)上對(duì)待檢數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)。

步驟(3)中所提取的特征指標(biāo)如表1所示。

表1 時(shí)域特征

4 試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

此處試驗(yàn)軸承故障數(shù)據(jù)來源于PRO-NOSTIA試驗(yàn)臺(tái)。它有水平方向和垂直方向的2個(gè)加速度傳感器測(cè)量軸承位置信號(hào),每10 s保存一組數(shù)據(jù),每次保存0.1 s;采樣頻率fs=25 600 Hz,即每組數(shù)據(jù)中有2 560個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

試驗(yàn)共完成3種工況、17組滾動(dòng)軸承的全壽命試驗(yàn),每種工況使用2個(gè)軸承數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,其余數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。試驗(yàn)臺(tái)詳細(xì)參數(shù)可參考文獻(xiàn)[19]。

此處筆者采用VMD-GRU方法使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,并進(jìn)行交叉驗(yàn)證。

首先,筆者對(duì)原始振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行VMD分解,分解IMF數(shù)量為5,以Bearing1_1中某個(gè)樣本為例,分解后的IMF分量如圖3所示。

圖3 訓(xùn)練樣本VMD分解結(jié)果

由圖3可知:低階分量為信號(hào)低頻成分,高階分量為信號(hào)高頻成分。

計(jì)算各分量的時(shí)域特征指標(biāo),選擇12個(gè)特征指標(biāo)輸入模型,則每個(gè)樣本特征空間維度為60;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用3層GRU層,激活函數(shù)采用ReLU,兩層全連接層,并在最后一層輸出健康指標(biāo),Dropout比例設(shè)置為0.4。

筆者采用VMD-GRU方法進(jìn)行訓(xùn)練集交叉驗(yàn)證,得到的結(jié)果如圖4所示。

圖4 基于VMD-GRU滾動(dòng)軸承健康指標(biāo)趨勢(shì)(交叉驗(yàn)證)

筆者僅采用同樣參數(shù)的Raw-GRU網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交叉驗(yàn)證,其結(jié)果如圖5所示。

圖5 基于Raw-GRU滾動(dòng)軸承健康指標(biāo)趨勢(shì)(交叉驗(yàn)證)

由圖(4,5)可知:在趨勢(shì)性、單調(diào)性、魯棒性上,基于VMD-GRU的健康指標(biāo)趨勢(shì)比Raw-GRU網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果具有明顯優(yōu)勢(shì),更能提取出信號(hào)的深層次綜合特征,反映軸承的健康狀態(tài)。

筆者從定量角度對(duì)趨勢(shì)性、單調(diào)性、魯棒性進(jìn)行對(duì)比分析,采用的公式如下[12]306:

(6)

(7)

(8)

式中:HI—健康指標(biāo);HIT—健康指標(biāo)趨勢(shì)項(xiàng);HIR—健康指標(biāo)殘差項(xiàng);δ—單位階躍函數(shù)。

采用同樣的數(shù)據(jù)集進(jìn)行交叉驗(yàn)證,筆者對(duì)比VMD-GRU、Raw-GRU、RNN-HI[8]100-103、基于頻譜CNN-LSTM[9]441等不同算法的效果。

計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)健康指標(biāo)的趨勢(shì)性、單調(diào)性和魯棒性對(duì)比

分析表2可得:VMD-GRU方法在健康指標(biāo)單調(diào)性方面明顯優(yōu)于其他方法,比Raw-GRU、RNN-HI和基于頻譜CNN-LSTM單調(diào)性分別提高0.26、0.19、0.08,該性能在后續(xù)剩余壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性方面均有明顯優(yōu)勢(shì)。

筆者分別采用VMD-GRU方法和Raw-GRU方法,對(duì)驗(yàn)證集1_3數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命預(yù)測(cè),通過對(duì)兩種方法估計(jì),得到健康指標(biāo)進(jìn)行趨勢(shì)擬合,然后計(jì)算預(yù)測(cè)的軸承剩余壽命。

筆者采用多項(xiàng)式擬合方式對(duì)健康指標(biāo)估計(jì)值進(jìn)行回歸分析,得到多項(xiàng)式參數(shù),此處采用4次多項(xiàng)式;計(jì)算當(dāng)多項(xiàng)式輸出為完全失效閾值1時(shí)所得的壽命時(shí)間,此預(yù)測(cè)壽命時(shí)間減去當(dāng)前壽命時(shí)間，即為估計(jì)的剩余使用壽命。

基于VMD-GRU壽命預(yù)測(cè)如圖6所示。

圖6 基于VMD-GRU壽命預(yù)測(cè)

基于GRU壽命預(yù)測(cè)如圖7所示。

圖7 基于GRU壽命預(yù)測(cè)

由圖(6,7)可知:VMD-GRU方法的健康指標(biāo)估計(jì)值的波動(dòng)性較小,在單調(diào)性和趨勢(shì)性方面優(yōu)于Raw-GRU方法。

對(duì)比基于VMD-GRU和Raw-GRU軸承剩余壽命結(jié)果可知,實(shí)際剩余壽命為573,VMD-GRU方法預(yù)測(cè)剩余壽命為403,Raw-GRU方法預(yù)測(cè)剩余壽命為158。

由此可見,基于VMD-GRU方法構(gòu)建的健康指標(biāo)進(jìn)行剩余壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度更高,且由于健康指標(biāo)趨勢(shì)波動(dòng)性較小,預(yù)測(cè)性能的穩(wěn)健性更好。

5 自動(dòng)扶梯電動(dòng)機(jī)軸承數(shù)據(jù)分析

基于以上分析方法,筆者對(duì)某自動(dòng)扶梯電動(dòng)機(jī)軸承進(jìn)行健康指標(biāo)構(gòu)建,以此來表征軸承的損傷狀態(tài)。其中,自動(dòng)扶梯類型為單驅(qū)動(dòng),運(yùn)行速度0.51 m/s;電動(dòng)機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速778 r/min;軸承型號(hào)為6310,采樣頻率12 800 Hz,每個(gè)樣本點(diǎn)具有16 384個(gè)振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)。

該扶梯在某地鐵站同一位置安裝運(yùn)行,先后發(fā)生2次軸承故障,監(jiān)測(cè)系統(tǒng)連續(xù)采集了軸承劣化失效的全生命周期數(shù)據(jù),包括故障發(fā)生、發(fā)展及完全失效整個(gè)過程.

在軸承劣化過程中,第1次故障特征的趨勢(shì)如圖8所示。

圖8 第1次故障特征趨勢(shì)

第2次故障特征的趨勢(shì)如圖9所示。

圖9 第2次故障特征趨勢(shì)

軸承第1次故障樣本VMD分解如圖10所示(圖中signal代表原始數(shù)據(jù),IMF為分解各分量信號(hào))。

圖10 軸承第1次故障樣本VMD分解

軸承第2次故障樣本VMD分解如圖11所示(圖中signal代表原始數(shù)據(jù),IMF為分解各分量信號(hào))。

圖11 軸承第2次故障樣本VMD分解

接下來,筆者擬采用VMD-GRU方法構(gòu)建軸承健康指標(biāo);首先,對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行VMD分解,此處同樣將原始波形分解為5個(gè)IMF分量;然后,統(tǒng)計(jì)各分量的12個(gè)時(shí)域特征指標(biāo),以此指標(biāo)為輸入進(jìn)行GRU網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練(此處采用3個(gè)GRU層,2個(gè)全連接層,其中最后一層為一個(gè)單神經(jīng)元,其激活函數(shù)為Sigmoid函數(shù),在全連接層中設(shè)置了Dropout)。

筆者采用VMD-GRU算法進(jìn)行交叉驗(yàn)證,其結(jié)果如圖12所示。

圖12 基于VMD-GRU健康指標(biāo)構(gòu)建交叉驗(yàn)證

圖12中,由于實(shí)際中電機(jī)軸承僅2組全壽命數(shù)據(jù);因此,筆者對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證,分析模型性能。其中,用第一次故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練,第二次故障驗(yàn)證記為1-2;第二次故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練,第一次故障驗(yàn)證記為2-1。

筆者采用Raw-GRU算法進(jìn)行交叉驗(yàn)證,其結(jié)果如圖13所示。

圖13 基于Raw-GRU健康指標(biāo)構(gòu)建交叉驗(yàn)證

對(duì)比分析圖12與圖13可知,在總體趨勢(shì)和單調(diào)性能方面,VMD-GRU算法更優(yōu)。

對(duì)比VMD-GRU、Raw-GRU、RNN-HI、CNN-LSTM不同算法的效果后,筆者采用該實(shí)際數(shù)據(jù)集進(jìn)行交叉驗(yàn)證。

筆者從健康指標(biāo)趨勢(shì)性、單調(diào)性、魯棒性對(duì)其進(jìn)行定量分析,結(jié)果如表3所示。

表3 自動(dòng)扶梯軸承健康指標(biāo)的趨勢(shì)性、單調(diào)性和魯棒性對(duì)比

由表3可知:通過扶梯軸承故障數(shù)據(jù)驗(yàn)證,基于VMD-GRU方法構(gòu)建的健康指標(biāo)估計(jì)值在趨勢(shì)性、單調(diào)性、魯棒性方面優(yōu)于其他方法,尤其在單調(diào)性方面效果顯著,比Raw-GRU、RNN-HI、CNN-LSTM單調(diào)性分別提高0.48、0.3、0.07。

6 結(jié)束語

針對(duì)滾動(dòng)軸承健康指標(biāo)構(gòu)建及剩余使用壽命預(yù)測(cè)問題,筆者提出了一種結(jié)合變分模態(tài)分解(VMD)和門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)(GRU)的VMD-GRU軸承健康指標(biāo)構(gòu)建方法。該方法利用VMD分解,將原始樣本數(shù)據(jù)分解為多維數(shù)據(jù),再提取時(shí)域特征,特征歸一化后將其輸入到GRU網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練;然后,采用以Sigmoid為激活函數(shù)的全連接層輸出軸承健康指標(biāo),實(shí)現(xiàn)了從高維振動(dòng)數(shù)據(jù)到一維健康指標(biāo)的非線性轉(zhuǎn)化,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè);最后,通過分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)際扶梯軸承故障案例對(duì)該方法的正確性進(jìn)行了驗(yàn)證。

研究結(jié)果表明:

(1)針對(duì)滾動(dòng)軸承故障全壽命數(shù)據(jù)中的早期故障特征微弱問題,采用VMD分解方法將一維數(shù)據(jù)分解為多維數(shù)據(jù),一方面可以將軸承故障特征分離出來,更充分地提取其故障信息,起到降噪的目的;另一方面可以使得分離后的特征空間得到擴(kuò)增,更全面地反映樣本的深層特征,克服傳統(tǒng)算法僅對(duì)全局樣本特征進(jìn)行提取,難以捕捉局部特征的能力,利于軸承健康指標(biāo)的構(gòu)建;

(2)通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)際扶梯軸承故障案例驗(yàn)證表明:在VMD分解構(gòu)建的擴(kuò)增特征空間基礎(chǔ)上,GRU網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的健康指標(biāo)單調(diào)性更優(yōu),試驗(yàn)數(shù)據(jù)中比Raw-GRU、RNN-HI、基于頻譜CNN-LSTM單調(diào)性分別提高了0.26、0.19、0.08,實(shí)際案例中分別提高了0.48、0.3、0.07。

(3)在上述基礎(chǔ)上的軸承剩余壽命預(yù)測(cè)精度及穩(wěn)定性有所提高,因此,該方法為一種滾動(dòng)軸承故障預(yù)警及壽命預(yù)測(cè)的有效方法。

基于VMD-GRU的軸承健康指標(biāo)構(gòu)建方法在某類型扶梯電機(jī)軸承的故障預(yù)警及壽命預(yù)測(cè)中具有良好性能。在后續(xù)的研究工作中,筆者將在更多的實(shí)際軸承故障案例中,對(duì)該方法的故障診斷性能進(jìn)行深入驗(yàn)證。