李志杰,蘭 媛,2*,黃家海,2,牛藺楷,2,袁科研,范佳祺,武 兵,2

(1.太原理工大學(xué) 機械與運載工程學(xué)院,山西 太原 030024;2.太原理工大學(xué) 新型傳感器與智能控制教育部重點實驗室,山西 太原 030024)

0 引 言

因結(jié)構(gòu)緊湊、功率密度高且壽命長,目前,軸向柱塞泵在各種機械設(shè)備中得到了廣泛應(yīng)用。然而,空化現(xiàn)象的產(chǎn)生制約了柱塞泵向高速高壓方向的進一步發(fā)展[1]。

在標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下,液壓油中會不可避免地含有一部分空氣,當(dāng)壓力降低到空氣分離壓時,空氣會從液體中析出,并聚集成氣泡游離于流體中。壓力越低,析出的空氣越多,形成的氣泡直徑越大,甚至形成空泡團[2],這些空泡會在泵內(nèi)高壓區(qū)發(fā)生潰滅,從而產(chǎn)生局部高溫,同時也會對泵體產(chǎn)生沖擊。輕微的空化會導(dǎo)致柱塞泵振動的加劇,并導(dǎo)致其內(nèi)部的局部區(qū)域發(fā)生空蝕破壞,最終降低其機械性能[3];當(dāng)空化嚴(yán)重到一定程度時,甚至?xí)l(fā)安全事故。

所以,對柱塞泵的空化狀態(tài)進行有效檢測可以提高整個液壓系統(tǒng)的性能,其意義重大。

為有效識別空化狀態(tài),國內(nèi)外相關(guān)研究人員已經(jīng)開展了大量研究。

(1)國內(nèi)方面。在嚴(yán)重空化、側(cè)板磨損和齒輪磨損3種運行狀態(tài)下,姚春江等人[4]研究了齒輪泵各頻段小波包能量熵的變化規(guī)律。采用頻譜分析的方法,駱斌等人[5]研究了離心泵正常和汽蝕運行狀態(tài)的外特性,結(jié)果表明,空化現(xiàn)象會引發(fā)泵體的共振,擴大其共振的頻率范圍,且其振動幅值會隨著空化程度的加劇而增大。賀國等人[6]提出了一種基于改進倍頻帶特征的空化狀態(tài)識別方法,并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對4種不同程度揚程下降的泵體的空化狀態(tài)進行了識別。段向陽等人[7]采用水聽器,采集了離心泵發(fā)生空化時的高頻輻射噪聲信號,通過對高頻輻射噪聲信號進行分析,得到了典型的空化聲壓變化規(guī)律。曹玉良等人[8]搭建了一種棧式自編碼網(wǎng)絡(luò)(SAE),并對離心泵的不同空化狀態(tài)進行了實驗識別,實驗結(jié)果表明,該方法對弱空化狀態(tài)有較好的識別效果。陳保家等人[9]采用CNN-LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對滾動軸承進行了智能故障診斷,直接從滾動軸承的原始振動信號中自適應(yīng)地提取出了故障特征信息。孫娜等人[10]采用正則化超限學(xué)習(xí)機(RELM),對金沙江控制站的日徑流進行了預(yù)測。

(2)國外方面。AL-OBAIDI A R[11]利用振動信號的均值和均方根值,對離心泵內(nèi)汽蝕的產(chǎn)生和發(fā)展進行了預(yù)測。NASIRI M R等人[12]從離心泵不同空化程度的振動信號中提取到了多種統(tǒng)計特征,并將其作為多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,為離心泵的狀態(tài)監(jiān)測提供了一種智能化方法。TIWARI R和BORDOLOI D J等人[13]將離心泵壓力信號的幾種時域統(tǒng)計特征進行組合,然后將其作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進行了訓(xùn)練,成功識別了不同轉(zhuǎn)速下離心泵堵塞和空化的嚴(yán)重程度。

雖然上述研究都在空化狀態(tài)的識別方面取得了顯著成果,但其研究對象大部分為水力機械,其設(shè)備的傳輸介質(zhì)主要是水,且水泵與液壓泵在結(jié)構(gòu)和工作原理上也有較大差異。

所以,在柱塞泵空化現(xiàn)象的研究方面,結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與非線性分類器的優(yōu)點,筆者提出一種基于CBLRE(CNN+BiLSTM+RELM)模型的柱塞泵空化狀態(tài)識別方法(檢測模型),即利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取信號特征,利用雙向長短期記憶(Bi-LSTM)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征序列的時間依賴性,利用正則化極限學(xué)習(xí)機(RELM)的非線性分類器進行分類。

該模型結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與非線性分類器的優(yōu)點,直接利用一維原始振動信號,對柱塞泵空化現(xiàn)象進行狀態(tài)識別。

1 CBLRE模型理論

1.1 CNN提取特征的基本原理

CBLRE模型的特征提取由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)層來完成。CBLRE模型通過多層次的非線性映射關(guān)系,學(xué)習(xí)柱塞泵振動信號的深層特征。

CNN最重要的部分為卷積池化層,其相鄰層之間采用局部連接和權(quán)值共享的方式進行運算,自動提取輸入信號的局部特征。

通過卷積運算可以得到具有旋轉(zhuǎn)和平移不變性的分類特征,其計算過程如下:

(1)

卷積運算后,為加速模型的收斂,并防止其過擬合,CNN通常采用ReLU函數(shù)作為激活函數(shù),以獲得其非線性特征。同時,為了減少特征維數(shù)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù),通常會在卷積層之后增加池化層,以此來進行下采樣。

常用的池化方式有兩類,即平均池化和最大池化。筆者采用最大池化的方式來計算特征矩陣的局部極值,縮減數(shù)據(jù)維度。

其計算過程如下:

(2)

其中:x∈[(j-1)N+1,jN],N—池化區(qū)域的寬度。

1.2 BiLSTM層的基本原理

由于CBLRE模型僅僅是利用CNN網(wǎng)絡(luò)來提取振動信號的局部特征,而不是其最終表示,還需要利用RNN網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)特征序列的時間依賴性[14]。

雙向長短時記憶(BiLSTM)網(wǎng)絡(luò)彌補了LSTM網(wǎng)絡(luò)只能學(xué)習(xí)到前向歷史信息的缺陷。它可以綜合利用時間序列的兩向歷史信息,因此,有效提高了LSTM網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力[15]。

雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)是由連接著同一個輸出層的前向LSTM層和后向LSTM層構(gòu)成,其輸出為前后兩向LSTM層輸出之和[16]。

兩向LSTM層的結(jié)構(gòu)和計算方法均相同,但兩向LSTM層中神經(jīng)元的權(quán)值不能共享[17，18]。

雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖1中,LSTM隱層神經(jīng)元主要由遺忘門、輸入門和輸出門3個門結(jié)構(gòu)構(gòu)成。

由CNN層提取的局部特征信息輸入到LSTM單元后,通過遺忘門對作用小的信息進行選擇性遺忘。

其計算公式如下:

通過輸入門選擇加入到記憶單元的新信息,并更新記憶單元,即:

ft=σ(ωxfxt+ωhfht-1+bf)

(3)

式中:ωxf,ωhf,bf—遺忘門的權(quán)重矩陣和偏置。

信息it的表達式為:

it=σ(ωxixt+ωhiht-1+bi)

(4)

式中:ωxi,ωhi,bi—輸入門的權(quán)重矩陣和偏置。

(5)

式中:ωxc,ωhc,bc—記憶單元的權(quán)重矩陣和偏置。

當(dāng)前時刻的記憶單元ct的表達式為:

(6)

最終,輸出ht由輸出門的輸出ot與記憶單元ct共同決定,其計算公式如下:

ot=σ(ωxoxt+ωhoht-1+bo)

(7)

式中:ωxo,ωho,bo—輸出門的權(quán)重矩陣和偏置;xt—當(dāng)前輸入;ht-1—前一個單元的輸出。

當(dāng)前單元的輸出ht的表達式為:

ht=ot·tanh(ct)

(8)

1.3 RELM的基本原理

CBLRE模型在學(xué)習(xí)到振動信號的多層次信息后,利用非線性分類器進行故障識別,可以有效避免線性分類器存在的局限。

HUANG G B等人[19]提岀了一種結(jié)構(gòu)簡單、學(xué)習(xí)速度快,且泛化能力強的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—ELM(extremel learning machine)。然而,ELM模型在利用最小二乘損失函數(shù)構(gòu)建時,僅僅考慮了模型的經(jīng)驗風(fēng)險,沒有考慮模型的結(jié)構(gòu)風(fēng)險,從而使其極易產(chǎn)生過擬合。

為此,有研究者將正則系數(shù)引入ELM模型,構(gòu)建出了正則化極限學(xué)習(xí)機(RELM)模型,大大提高了ELM模型的泛化能力[20]。

RELM模型優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為:

(9)

式中:‖ε‖2,‖β‖2—經(jīng)驗風(fēng)險和結(jié)構(gòu)風(fēng)險;C—正則化系數(shù);ε—訓(xùn)練誤差和。

其中,訓(xùn)練誤差和ε的計算公式為:

(10)

式中:x—輸入;y—期望輸岀;g(x)—隱含層神經(jīng)元的激活函數(shù),最為常用的是sigmoid函數(shù);L—隱層神經(jīng)元個數(shù);N—樣本個數(shù);ωi—連接輸入神經(jīng)元和第i個隱層神經(jīng)元的輸入權(quán)重;bi—第i個隱層神經(jīng)元的閾值;βi—連接第i個隱層神經(jīng)元與輸岀神經(jīng)元的輸岀權(quán)重。

此處引入拉格朗日乘子λ,構(gòu)建拉格朗日方程,即:

(11)

分別對上式求偏導(dǎo),求解出輸岀權(quán)重矩陣為:

β=[HTH+I/C]+HTY

(12)

式中:I—單位矩陣;H—隱含層的輸出矩陣;[HTH+I/C]+—矩陣HTH+I/C的廣義逆摩爾矩陣。

最終得到RELM的預(yù)測結(jié)果為:

(13)

2 基于CBLRE模型的空化識別方法

2.1 模型概況

CBLRE診斷模型由原始信號層、濾波器層、BiLSTM層,以及非線性分類輸出層組成,其具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 CBLRE模型結(jié)構(gòu)圖

從圖2可以看出,基于CBLRE模型的柱塞泵空化狀態(tài)識別流程如下:

(1)對一維原始振動信號進行數(shù)據(jù)增強以及標(biāo)準(zhǔn)化處理,并輸入到濾波器層;

(2)濾波器層會對輸入信號進行多次卷積與池化運算,自動提取信號特征并進行特征降維;但濾波器層提取的多尺度抽象特征缺少時間關(guān)聯(lián)性,所以其將輸入到BiLSTM層,讓模型從前后兩向?qū)W習(xí)特征序列的時間依賴性;

(3)使用RELM非線性分類器對空化狀態(tài)進行識別,完成故障診斷。

2.2 實驗臺及數(shù)據(jù)采集

為了有效檢測柱塞泵的空化[21，22]狀態(tài),在37 kW的液壓工作站上,筆者搭建了柱塞泵的空化實驗臺。

柱塞泵空化實驗臺的原理圖如圖3所示。

圖3 柱塞泵空化實驗臺原理圖

此外,根據(jù)實驗方案,筆者設(shè)置了兩種不同的回路負載壓力(即1 200 r/min—10 MPa和1 200 r/min—15 MPa兩種工況)。

在進行實驗采集數(shù)據(jù)時,在不同的空化狀態(tài)下,筆者同步采集了兩種工況下柱塞泵的振動信號、出油口的壓力和流量信號;在進行數(shù)據(jù)采集時,筆者又將LabVIEW軟件中的采樣頻率設(shè)置為45 kHz;此外,每種狀態(tài)采集5組數(shù)據(jù),每組采樣時間為2 s,共計90 000個數(shù)據(jù)點。

筆者利用WS(window slicing)方法對各空化運行狀態(tài)下采集的柱塞泵原始振動數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強。

其中,窗口大小設(shè)為1 000,偏移量設(shè)置為500。在進行窗口平移的同時,對每個窗口中的1 000個數(shù)據(jù)點進行minimax歸一化。

最終,每個樣本包含1 000個數(shù)據(jù)點,每類柱塞泵運行狀態(tài)包含895個樣本,空化數(shù)據(jù)集包含2 685個樣本。

在1 200 r/min—10 MPa工況下,柱塞泵的不同空化狀態(tài)時域波形,如圖4所示。

圖4 不同空化狀態(tài)原始振動信號

2.3 模型訓(xùn)練及參數(shù)設(shè)置

筆者使用交叉熵損失函數(shù)來評估模型實際輸出與期望輸出的距離;然后,利用Adam算法不斷優(yōu)化交叉熵損失函數(shù),以減小兩個分布之間的距離。

此外,在模型的訓(xùn)練過程中,為減小過擬合,筆者引入了Dropout正則化手段;同時,在每個濾波器層之后,都會進行批標(biāo)準(zhǔn)化處理(batch normalization),以減少參數(shù)調(diào)節(jié),使網(wǎng)絡(luò)能加速收斂,避免過擬合。

在構(gòu)建模型時,卷積核的數(shù)量和大小、雙向長短時記憶層的神經(jīng)元數(shù)、批大小和學(xué)習(xí)率等參數(shù)的選取對模型的訓(xùn)練速度及最終結(jié)果有很大影響。

模型的具體參數(shù)如表1所示。

表1 模型參數(shù)設(shè)置

續(xù)表

3 實驗及結(jié)果分析

3.1 模型比較

為測試CBLRE模型的性能,筆者使用相同的數(shù)據(jù)集對不同的模型進行測試,并進行相應(yīng)的微調(diào)。模型的參數(shù)按照表1進行設(shè)置,并訓(xùn)練10次求其平均值。

不同模型結(jié)構(gòu)的驗證集平均準(zhǔn)確率如表2所示。

表2 不同模型結(jié)構(gòu)的驗證集平均準(zhǔn)確率

從表2中可看出,筆者為了驗證雙向長短時記憶層(Bi-LSTM)是否學(xué)習(xí)到了特征序列的時間依賴性,在濾波器層后直接利用RELM分類器進行分類,即CNN+RELM,結(jié)果發(fā)現(xiàn)其精度明顯降低,且模型偏差很大,說明有必要在模型中加入雙向長短時記憶層。

當(dāng)?shù)螖?shù)為20時(平均訓(xùn)練時長為23 s),在雙向長短時記憶層后利用全連接層和SoftMax層進行分類,即CNN+Bilstm,其識別率可以達到99.15%;而利用RELM分類器時,即CBLRE,其識別率可以達到99.90%。其中,全連接層神經(jīng)元數(shù)為30;RELM分類器的隱層神經(jīng)元個數(shù)為100;

當(dāng)?shù)螖?shù)為10時,CNN+Bilstm模型的識別率僅為93.38%,但CBLRE模型的識別率仍能達到99.60%。

以上結(jié)果表明:在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中加入非線性分類器,在保證識別準(zhǔn)確率的前提下,可以提前結(jié)束迭代,節(jié)省其計算成本。

3.2 模型魯棒性分析

考慮到設(shè)備在實際使用中負載會發(fā)生變化,筆者對10 MPa和15 MPa負載下的柱塞泵空化狀態(tài)識別分別進行研究。

由于兩種工況的數(shù)據(jù)集規(guī)模相同,筆者對每個數(shù)據(jù)集分別進行10次重復(fù)實驗,模型迭代次數(shù)為10,不同負載下空化狀態(tài)的識別率為99.60%和99.32%,分類器的神經(jīng)元數(shù)為190和80,得到的最終結(jié)果由混淆矩陣表示。

此外,筆者同時采用兩種負載下的樣本對模型進行訓(xùn)練和測試,其中,每種負載的樣本各占總樣本數(shù)的1/2;數(shù)據(jù)集的規(guī)模與之前相同,模型迭代次數(shù)為20,經(jīng)過10次重復(fù)實驗,其精度仍能達到99.03%,神經(jīng)元數(shù)為110。

10 MPa時,由混淆矩陣表示的識別結(jié)果如圖5所示。

圖5 10 MPa時的識別結(jié)果

15 MPa時,由混淆矩陣表示的識別結(jié)果如圖6所示。

圖6 15 MPa時的識別結(jié)果

10 MPa+15 MPa時,由混淆矩陣表示的識別結(jié)果如圖7所示。

圖7 10 MPa+15 MPa時的識別結(jié)果

3.3 空化與其他故障的區(qū)分

為驗證該模型是否可以將柱塞泵的空化與其他故障區(qū)分開來,筆者將柱塞泵其他典型故障的數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽,然后將其加入到了空化數(shù)據(jù)集中,利用上述數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CBLRE模型,且兩種負載都進行了10次重復(fù)實驗,并求其平均值。模型迭代次數(shù)為10,兩種負載下柱塞泵故障的識別率為99.49%和99.88%,分類器的神經(jīng)元數(shù)為40和80。

10 MPa時,多種故障的識別率如圖8所示。

圖8 10 MPa時多種故障的識別率

15 MPa時,多種故障的識別率如圖9所示。

圖9 15 MPa時多種故障的識別率

由圖(8,9)可知:雖然故障的種類有所增多,但模型可以學(xué)習(xí)的樣本數(shù)量也相應(yīng)增加,所以模型的性能有所提升,可以在花費較少時間的情況下,有效地識別柱塞泵的各種故障。

4 結(jié)束語

為了對柱塞泵的空化狀態(tài)進行檢測,對柱塞泵進行智能故障診斷,筆者提出了一種基于CBLRE(CNN+BiLSTM+RELM)模型的柱塞泵空化狀態(tài)識別方法。

該方法結(jié)合了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與非線性分類器的優(yōu)點,先利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)自動提取一維原始振動信號的特征,然后再學(xué)習(xí)特征序列的時間依賴性,用非線性分類器進行分類,實現(xiàn)了柱塞泵的空化狀態(tài)檢測與智能故障診斷;最后,筆者將CBLRE模型與其他模型進行了對比實驗,分析了該模型在不同工況下的性能。

研究結(jié)論如下:

(1)CBLRE模型可以自適應(yīng)地提取柱塞泵振動信號的特征,且無論是在相同工況還是在混合工況下,對柱塞泵空化狀態(tài)的識別率均在99%以上,這表明該模型有很強的魯棒性;

(2)相較于其他模型結(jié)構(gòu),CBLRE模型結(jié)構(gòu)更為穩(wěn)定,其訓(xùn)練時間更短,對空化狀態(tài)的識別率更高;

(3)CBLRE模型可以將空化和其他柱塞泵故障有效地區(qū)分開,且其識別率同樣在99%以上。

從上述結(jié)果可以看出,這種基于CBLRE模型的柱塞泵空化狀態(tài)識別方法可以對柱塞泵的空化狀態(tài)進行準(zhǔn)確識別。

在后續(xù)的研究中,筆者將采集空化現(xiàn)象和柱塞泵其他故障耦合發(fā)生時的振動信號,并結(jié)合故障解耦機理,訓(xùn)練出一個復(fù)合故障診斷模型,以實現(xiàn)對柱塞泵復(fù)合故障進行診斷的目的。