裴紅蕾

(無(wú)錫工藝職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電與信息工程學(xué)院,江蘇 宜興 214200)

0 引 言

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械重要的組成部分,與其他的機(jī)械設(shè)備相比,軸承壽命的離散性非常大。滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí),會(huì)影響產(chǎn)品質(zhì)量、造成設(shè)備停產(chǎn),嚴(yán)重時(shí)可能會(huì)造成巨大經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡的嚴(yán)重后果[1]。為了確保機(jī)械設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行,對(duì)于滾動(dòng)軸承的故障診斷方法進(jìn)行研究具有重要的意義。

滾動(dòng)軸承故障診斷得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷的研究較多,其熱點(diǎn)主要集中在故障診斷模型構(gòu)建和算法優(yōu)化上[2,3]。

王建軍等人[4]采用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,對(duì)礦井提升機(jī)的故障進(jìn)行了診斷,診斷結(jié)果顯示其辨識(shí)效果良好;但是這種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在對(duì)故障特征參數(shù)提取不充分、訓(xùn)練樣本要求較大的問(wèn)題。曹惠玲等人[5]將基于多核學(xué)習(xí)構(gòu)建的組合核函數(shù)作為支持向量機(jī)的新映射函數(shù),使用支持向量機(jī)法,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行了診斷;該診斷模型的優(yōu)點(diǎn)是其尋優(yōu)的準(zhǔn)確度較高,缺點(diǎn)是其對(duì)大量并聯(lián)數(shù)據(jù)的處理能力偏弱。李艷紅等人[6]使用改進(jìn)的DS證據(jù)理論,對(duì)不確定條件下多故障證據(jù)的數(shù)據(jù)融合問(wèn)題進(jìn)行了研究,并將其應(yīng)用于礦用帶式輸送機(jī)故障診斷之中,診斷結(jié)果顯示其效果良好;但是該方法的智能化水平還不夠高。朱永利等人[7]在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷基礎(chǔ)上,使用數(shù)據(jù)融合方法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果進(jìn)行了智能判別,解決了復(fù)雜電力系統(tǒng)智能化故障診斷的問(wèn)題;但是由于其故障特征提取和模式識(shí)別精度不夠,使得數(shù)據(jù)融合方法的診斷精度還有待于提高。

已有的文獻(xiàn)報(bào)道類似故障診斷模型還很多,但是在針對(duì)并聯(lián)機(jī)械系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)輸入和多故障診斷輸出的研究上,上述研究普遍還不夠深入。

為了提高軸承故障診斷中大量多源信號(hào)的處理效率,同時(shí)增強(qiáng)故障診斷預(yù)判的自動(dòng)化和智能化程度,筆者將前置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和后置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合(其中,前置網(wǎng)絡(luò)可以降低復(fù)雜度、減少計(jì)算量,后置網(wǎng)絡(luò)可以提高故障識(shí)別可信度),筆者通過(guò)整合多源信息融合的信息處理優(yōu)勢(shì)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能優(yōu)勢(shì),建立軸承故障診斷模型,以實(shí)現(xiàn)軸承故障較高精度的故障診斷。

1 綜合啟發(fā)信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

根據(jù)數(shù)據(jù)融合類型和與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合位置不同,可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為前置信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和后置信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩類。其中,前置信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度,減少其計(jì)算量;后置信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提高故障的識(shí)別可信度,提升診斷的精度。

為了融合兩種網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),筆者提出一種綜合啟發(fā)信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

1.1 前置融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型

基于前置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型的結(jié)構(gòu)示意圖,如圖1所示。

圖1 前置信息融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷結(jié)構(gòu)圖

圖1中,基于前置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前端設(shè)置信息融合,先將信號(hào)進(jìn)行融合前處理,再輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。

該方法顯著的優(yōu)勢(shì)是能夠去除和合并冗余項(xiàng),有利于在計(jì)算初期提取故障的特征信息。

圖1中,在輸入信號(hào)在融合后,以特征向量Xi(i=1,2,…,np)的形式輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);圖中第P層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)記為np個(gè),輸入層神經(jīng)元根據(jù)特征參數(shù)數(shù)量確定,輸出層神經(jīng)元數(shù)量根據(jù)故障種類確定。

輸入到第P層的第i個(gè)神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)記為wij,則該網(wǎng)絡(luò)的變換關(guān)系可表示如下[8,9]:

(1)

(2)

式中:f—非線性映射函數(shù),無(wú)量綱。

其中:p=1,2,…,P;i=1,2,…,np;j=1,2,…,np-1。

在學(xué)習(xí)算法中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鏈接權(quán)系數(shù)wij需要不斷進(jìn)行調(diào)整,為了保證較好的自學(xué)習(xí)計(jì)算精度,筆者采用最小二乘法或梯度搜索算法,以網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際計(jì)算輸出值與期望的輸出值之間誤差值的均方最小作為尋優(yōu)依據(jù),通過(guò)迭代計(jì)算,使計(jì)算值無(wú)限逼近期望值,以此確定式(2)中的鏈接權(quán)系數(shù)。

其主要算法如下:

(3)

(4)

(5)

(6)

其中:q=Q,Q-1,…,1。

由式(3～6)可知,如果網(wǎng)絡(luò)有足夠多的神經(jīng)元np,以及有足夠多的隱層層數(shù),網(wǎng)絡(luò)可以無(wú)限地逼近于任意非線性函數(shù)f,產(chǎn)生式(1)中的函數(shù)映射關(guān)系。

但是在實(shí)際的運(yùn)用過(guò)程中,一方面由于計(jì)算資源有限,不可能無(wú)限地?cái)U(kuò)大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模;另一方面過(guò)多的神經(jīng)元和隱層會(huì)影響計(jì)算的收斂性,造成畸變。因此,也需要設(shè)定一個(gè)可信度的域值,該模型在計(jì)算中均假設(shè)可接受誤差范圍≤4%。

權(quán)系數(shù)計(jì)算方法確定后,需要對(duì)誤差的計(jì)算方法進(jìn)行推導(dǎo)。下面筆者從誤差的角度推導(dǎo)權(quán)系數(shù)的變化量。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,假設(shè)第k隱層的第i個(gè)神經(jīng)元來(lái)自第k-1層的輸入誤差為E,則權(quán)值系數(shù)的變化量為[10,11]:

(7)

式中:ζ—學(xué)習(xí)系數(shù),無(wú)量綱,一般為正值。

(8)

(9)

將式(9)代入式(7)中可得:

(10)

前置信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體計(jì)算流程圖如圖2所示。

圖2 計(jì)算流程圖

圖2中,模型采用上述算法的全局逼近方法求最優(yōu)值,這種方法對(duì)于提高結(jié)果的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和提高網(wǎng)絡(luò)函數(shù)的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力效果較好;采用式(10)可以計(jì)算輸出層以及隱層的權(quán)值變化量,利用權(quán)值系數(shù)的變化量可以不斷調(diào)整權(quán)值,直到滿足誤差要求為止[12,13]。

為了對(duì)上述模型進(jìn)行驗(yàn)證,筆者以美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承試驗(yàn)數(shù)據(jù)為樣本,建立該軸承的前置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。

該故障庫(kù)包含4類工作狀態(tài),即正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障,分別將其命名為故障A～D,1代表有故障(例如有A類故障,故障A=1),0代表無(wú)故障(例如無(wú)A類故障,故障A=0)。

以該系統(tǒng)采集的50組數(shù)據(jù)為學(xué)習(xí)樣本,筆者先進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,再使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷自學(xué)習(xí)計(jì)算,然后建立前置融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。

前置診斷模型的一組輸出如表1所示。

表1 前置診斷模型計(jì)算結(jié)果

表1中:節(jié)點(diǎn)1輸出為1、其余為0表示診斷結(jié)果為故障A;節(jié)點(diǎn)2輸出為1、其余為0表述診斷結(jié)果為故障B,以此類推。

從表1中可見(jiàn),在該次輸出中,基于前置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型準(zhǔn)確地識(shí)別出了軸承的故障類型。

為了體現(xiàn)前置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),在相同全局誤差下,筆者將前置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和不融合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了比較。

兩種網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)與隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量的變化如圖3所示。

圖3 前置數(shù)據(jù)融合對(duì)比圖

由圖3可以看出:在相同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的前提下,前置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在一定程度上減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代計(jì)算次數(shù),減少其計(jì)算量,提高了網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算效率,節(jié)約了其計(jì)算時(shí)間。

1.2 后置融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型

后置融合是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)末端設(shè)置信息融合,其優(yōu)點(diǎn)是可以對(duì)故障診斷的結(jié)果進(jìn)行智能地識(shí)別和判斷,對(duì)可能出現(xiàn)的診斷誤差和錯(cuò)誤進(jìn)行糾正,可以提高診斷的準(zhǔn)確性。

后置融合使用文獻(xiàn)[14]中D-S證據(jù)論和Dempster組合規(guī)則進(jìn)行融合計(jì)算,其模型結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 后置信息融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷結(jié)構(gòu)圖

仍然以上述軸承系統(tǒng)的測(cè)試數(shù)據(jù)為樣本,筆者共取兩組具有故障特征和非故障特征的樣本數(shù)據(jù)。其中第一組樣本容量為40,第二組樣本容量為50;使用這兩組樣本來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),并建立該軸承的后置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。

故障診斷準(zhǔn)確度仿真分析結(jié)果如圖5所示。

圖5 故障診斷準(zhǔn)確度仿真分析結(jié)果

圖5中,分別給出了第一組樣本不使用后置融合、第二組樣本不使用后置融合、兩組樣本使用后置融合的故障診斷準(zhǔn)確率。

由圖5可以看出:加入后置融合模塊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識(shí)別準(zhǔn)確率明顯高于不融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別準(zhǔn)確率。這是因?yàn)楹笾萌诤夏K可以用于對(duì)故障診斷的結(jié)果進(jìn)行智能識(shí)別和判斷,對(duì)可能出現(xiàn)的診斷誤差和錯(cuò)誤進(jìn)行糾正,故大大提高了其故障診斷的準(zhǔn)確性。

1.3 綜合信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型

結(jié)合前置和后置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型的優(yōu)點(diǎn),在上述兩種模型基礎(chǔ)上,筆者建立了綜合信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

綜合信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6 綜合信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷結(jié)構(gòu)圖

綜合信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型有以下特點(diǎn):

(1)在前置信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前加入了信息篩選和分配模塊,對(duì)信息進(jìn)行了篩查、分類、打包等預(yù)處理,提高了融合和網(wǎng)絡(luò)計(jì)算精度和效率;

(2)采用多個(gè)并聯(lián)結(jié)構(gòu)的前置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多信息系統(tǒng)進(jìn)行了故障診斷;

(3)模型末端的后置決策信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提高后置融合效率和故障診斷精度。

該綜合診斷模型是一個(gè)串并聯(lián)相結(jié)合的混聯(lián)結(jié)構(gòu),這種結(jié)構(gòu)可以避免串聯(lián)和并聯(lián)的固有缺陷,提高系統(tǒng)整體的穩(wěn)定性、可移植性和魯棒性。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 數(shù)據(jù)獲取

此處,筆者以美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)電氣工程實(shí)驗(yàn)室的軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。

該實(shí)驗(yàn)臺(tái)由測(cè)試軸承、驅(qū)動(dòng)端電機(jī)、扭矩傳感器、加載電機(jī)等設(shè)備組成,如圖7所示。

圖7 軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)

實(shí)驗(yàn)測(cè)試中所用的軸承為6205—2RS JEM SKF型深溝球軸承。

SKF6205軸承參數(shù)如表2所示。

表2 SKF6205軸承參數(shù)(單位:mm)

在采樣頻率為12 kHz、轉(zhuǎn)速為1 750 r/min的情況下,筆者通過(guò)軸承座上的振動(dòng)加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào)。

實(shí)驗(yàn)測(cè)試中,軸承的損傷是采用電火花加工的單點(diǎn)損傷,其損傷直徑為0.177 8 mm,損傷深度為0.279 4 mm,損傷位置分別在軸承內(nèi)圈、滾動(dòng)體以及軸承外圈。

實(shí)驗(yàn)中共使用滾動(dòng)軸承4種狀態(tài)的數(shù)據(jù),分別為內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障、外圈故障(6點(diǎn)位置損傷)以及正常狀態(tài)下的軸承振動(dòng)信號(hào)。

從4種狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)中,筆者每組提取100組數(shù)據(jù),每組有2 048個(gè)樣本點(diǎn);在每種狀態(tài)下,隨機(jī)選取80組數(shù)據(jù)用于融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,其余20組用于診斷精度測(cè)試。

滾動(dòng)軸承4種狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖如圖8所示。

圖8 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形圖

從圖8中可以看出:在滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí),其信號(hào)波形出現(xiàn)規(guī)律性的幅值突然升高的現(xiàn)象(而在軸承正常狀態(tài)下,其信號(hào)波形的幅值變化緩慢,且隨機(jī)性強(qiáng))。

因此,可以使用融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從振動(dòng)信號(hào)中提取出故障特征。

2.2 融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與融合前對(duì)比

按照前文所述,筆者首先使用每種狀態(tài)下80組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,其余20組作為測(cè)試樣本。

基于1.3節(jié)中的綜合信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,筆者將采集到的樣本進(jìn)行自學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并構(gòu)建了多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以預(yù)測(cè)和診斷該多缸柴油機(jī)系統(tǒng)的故障。

為了進(jìn)行對(duì)比,筆者設(shè)置了3種診斷網(wǎng)絡(luò),分別去除該模型結(jié)構(gòu)(圖6)中的前置信息融合模塊、后置信息融合模塊,并重新構(gòu)造了網(wǎng)絡(luò)。

3種網(wǎng)絡(luò)模型的故障診斷準(zhǔn)確率如表3所示。

表3 3種網(wǎng)絡(luò)模型診斷準(zhǔn)確率(%)

由以上數(shù)據(jù)可以看出:

無(wú)后置融合的故障診斷準(zhǔn)確率均值為90.45%,無(wú)前置融合的故障診斷準(zhǔn)確率為89.93%,綜合融合網(wǎng)絡(luò)的故障診斷準(zhǔn)確率均值為99.33%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于另外兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

這是因?yàn)榫C合融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)兼具前置融合和后置融合的優(yōu)勢(shì),能夠有效提取信號(hào)中的故障特征并進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別;且后置融合模塊可以對(duì)故障診斷的結(jié)果進(jìn)行智能識(shí)別和判斷,對(duì)可能出現(xiàn)的診斷誤差和錯(cuò)誤進(jìn)行糾正。

2.3 融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他方法對(duì)比

為了進(jìn)一步驗(yàn)證綜合信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軸承故障診斷中的優(yōu)越性,筆者將其與VMD+改進(jìn)DBN[15]的診斷方法進(jìn)行比較分析。

對(duì)測(cè)試樣本采用兩種方法進(jìn)行診斷所得到的結(jié)果如圖9所示。

圖9 兩種方法診斷結(jié)果對(duì)比

由圖9可以看出:

VMD+改進(jìn)DBN故障診斷準(zhǔn)確率為93.75%,綜合信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷準(zhǔn)確率為98.75%,比VMD+改進(jìn)DBN診斷精度高了5個(gè)百分點(diǎn),說(shuō)明綜合融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和適應(yīng)性較好。

這是因?yàn)楹笾眯畔⑷诤夏K可以對(duì)前置信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果進(jìn)行核對(duì)和校正,使診斷系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性較好。

由以上分析可以看出,綜合融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在軸承故障診斷中具有較高的診斷精度、較強(qiáng)的魯棒性和適應(yīng)性。

3 結(jié)束語(yǔ)

為了提高軸承故障診斷中的處理效率,增強(qiáng)故障診斷的智能化程度,在建立了前置和后置融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型的基礎(chǔ)上,筆者將前置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和后置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合,建立了集信息篩選、管理、整合的綜合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,并將該模型應(yīng)用于軸承的故障診斷之中,以實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障的高精度診斷;最后進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,其對(duì)故障的診斷效果良好。

研究結(jié)論如下:

(1)前置信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,能夠減少計(jì)算量,提高計(jì)算效率;后置信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,能夠提高故障診斷的診斷可信度,提升診斷的精度;

(2)綜合信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷模型,提高了故障診斷時(shí)的識(shí)別準(zhǔn)確率,且系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性和適應(yīng)性。

后續(xù)筆者的研究方向?yàn)?

(1)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更加高效、合理的計(jì)算方法,使得網(wǎng)絡(luò)提取的特征更加敏感,對(duì)故障的識(shí)別更加準(zhǔn)確;(2)對(duì)融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障遷移、多故障混合時(shí)的適用性需進(jìn)行更深一步的研究。