楊華芬

(上海工商外國語職業(yè)學院智能制造與信息工程學院，上海 201314)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與信息通信技術(shù)不斷發(fā)展，將大數(shù)據(jù)融入到設備維護、故障診斷、狀態(tài)監(jiān)測及管理中，可以為相關(guān)工作人員提供一定的參考[1]。大型機組設備具備大型化、復雜化和自動化等特點，并且其中某些設備一旦出現(xiàn)故障后，可能會影響機組整體的運作，甚至造成安全隱患[2-3]。因此，為保證大型機組設備的安全、高效運行，對其復雜的系統(tǒng)或者主要部件實行故障診斷極為重要。

以往相關(guān)人員研究的故障診斷方法都存在一定的弊端，陳東寧等[4]和孫鶴旭等[5]分別研究的多尺度排列故障診斷方法和并行模糊C-均值聚類故障診斷方法，這2種方法存在聚類性能相對較差、對于噪聲極為敏感和易引起信息源中斷等問題，導致故障診斷性能下降或者無法實現(xiàn)機組故障的可視化。因此，針對上述問題，本文在大數(shù)據(jù)處理環(huán)境下，提出一種大型機組設備故障可視化診斷方法。

1 大型機組設備故障可視化診斷

1.1 振動可視化技術(shù)

通過ODS動態(tài)處理完成目標對象的振動分析，是振動可視化技術(shù)的核心。其可在輸入定量無法確定的情況下完成設備的定性或者定量的振動分析[6]。振動可視化技術(shù)通過對大型機組設備每個位置部件工作狀態(tài)實行觀察，確定設備待測或者未測試部件的振動信息和振動特征，以此實現(xiàn)機械設備工況和故障的診斷[7]。

為了解決機組設備結(jié)構(gòu)的空間形狀調(diào)整受到結(jié)構(gòu)1個點或多個點變化影響的問題，需要模擬設備的ODS動態(tài)振動情況，且模擬的輸入量是有限個點的受迫振動幅度[8]。通過式(1)求解頻率響應函數(shù)(frequency response function，F(xiàn)RF)矩陣。

(1)

Gs(hυ)為設備振動系統(tǒng)頻率響應函數(shù)的第s階頻域函數(shù)，其表達式為

(2)

為了更好地檢測機組設備動態(tài)載荷位置，將ODS動態(tài)操作的大型機組設備振動系統(tǒng)中的某個點響應作為激振參數(shù)[9]，則

(3)

Tij、xi和xj分別為ODS的相對值、響應絕對值和響應參考值。

1.2 基于模糊減法聚類算法的機組設備故障診斷

在大型機組設備故障診斷中，以依據(jù)振動可視化技術(shù)分析獲取的大型機組設備的故障頻率響應信號為基礎(chǔ)；采用頻率譜估計方法估計大型機組設備故障頻率響應信號的頻率譜特征，然后運用模糊減法聚類算法[10]實現(xiàn)機組設備故障診斷。

(4)

i、j為振動信息時序；k為聚類中心；l與η分別為故障數(shù)據(jù)聚類簇和估計系數(shù)。聚類過程中，通過簇間的歐氏距離將剩余簇分配給簇中心，若滿足

D(xi,Aj(L))=min{D(xi,Aj(L))}

(5)

則Aj(L)為初始化特征空間的狀態(tài)矢量聚類中心。

為了獲取式(6)描述的模糊矩陣聚類中心矩陣，需要滿足如下條件：即刻時序滑動窗口內(nèi)故障特征的頻率譜呈現(xiàn)線性排列，模糊減法聚類算法樣本總數(shù)量和數(shù)量流故障狀態(tài)監(jiān)測時間分別用n和(T1,T2)描述，同時設c(1

V={vij|i=1,2,…,c,j=1,2,…,k}

(6)

利用歐氏距離獲取故障特征鄰近點，則有

U={μij|i=1,2,…,c,j=1,2,…,k}

(7)

模糊減法聚類算法的聚類目標函數(shù)為

(8)

綜上所述，當大型機組設備故障頻率響應信號的頻率譜平均值與上次迭代的平均值相等時，則‖C(l)-C(l-1)‖<ξ；設L=l+1，則大型機組設備的故障頻率響應信號的空間矢量簇心的計算式為

(9)

模糊減法聚類算法下大型機組設備故障診斷過程為：

a.劃分大型機組設備的故障頻率響應信號數(shù)據(jù)集[11]，共分為F(xi,Aj(L))個特征子集。

b.重組最優(yōu)分配方案中的大型機組設備故障頻率譜矢量。

c.當模糊減法聚類次數(shù)I

d.完成大型機組設備的故障特征提取，輸出最終故障特征分類，獲取故障診斷結(jié)果，該診斷結(jié)果以SX信息集呈現(xiàn)。

1.3 基于三維平行散點圖與人機交互的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)

可視化界面可理解為人機交互界面，其作為一種信息交互通道，主要實現(xiàn)人與計算機之間的信息交換；用戶可將信息輸入至計算機中，并完成相關(guān)操作，該輸入和操作通過可視化界面完成，然后再通過可視化界面將相關(guān)的信息呈現(xiàn)給用戶。在大型機組設備故障可視化診斷中，就是將設備運行數(shù)據(jù)輸入至計算機中，然后通過可視化界面展現(xiàn)設備運行狀態(tài)，為故障診斷提供依據(jù)。

根據(jù)上述分析得出大型機組設備故障診斷結(jié)果信息集為SX，sj為其中的三維信息元素，qj為元素映射后形成的三維空間中的點[12]，通過三維平行散點圖將sj映射成1組qj，則映射關(guān)系為

(10)

故障狀態(tài)顯示需要通過著色增強手段處理平行坐標[13]，在顏色區(qū)域內(nèi)用(ri,gi)描述設備運行狀態(tài)。其中，ri為白色，表示設備處于正常運行狀態(tài)；gi為灰色，表示設備處于故障狀態(tài)。設備管理者通過可視化界面獲取機組設備信息后，可以及時獲取應急處理方案，在短時間內(nèi)實現(xiàn)對故障的處理。

為了進一步使設備故障狀態(tài)類別可明顯區(qū)分以及用戶可清晰地了解設備故障的變化規(guī)律，利用SX中的各個數(shù)據(jù)元素sj進行區(qū)分，且通過顏色空間實現(xiàn)[14]。

其可視化呈現(xiàn)的具體步驟如下所述。

a.大型機組設備故障狀態(tài)信息彈性分布式數(shù)據(jù)集DS的讀取，采用彈性分布式數(shù)據(jù)集類的Collect方法實現(xiàn)。讀取分布式數(shù)據(jù)集DS后生成包括聚類編號B、時間點W和監(jiān)測量x1,…,xs等在內(nèi)的設備故障狀態(tài)信息元素列表為ListS。

b.為了獲取聚類編號以及數(shù)據(jù)點集，需要將ListS內(nèi)的不同Vector類型的數(shù)據(jù)元素Di分割成Bi和qi，其中，qi的結(jié)構(gòu)為：

qi={qi1,qi2,…,qij,…,qis}

(11)

qij=(Ti,i,xij)j=1,2,…,s

(12)

以此構(gòu)建相應的聚類編號列表和數(shù)據(jù)點集列表，分別用ListB和Listq表示。

c.獲取著色列表Listcolor，應通過著色處理ListB的各個聚類編號Bi。

d.將Listcolor和Listq作為輸入數(shù)據(jù)，并通過散點方式構(gòu)建三維平行散點圖。

e.采用圖標發(fā)射器類的指令方法，完成三維平行散點圖中的人機交互操作，且呈現(xiàn)單個特征同時間的關(guān)聯(lián)性，可視化圖表同時具有開放式特征。

2 實例測試

為測試本文方法的性能，采用MATLAB7進行模擬實驗，實驗選擇某類型大型機組設備，設置設備轉(zhuǎn)速為2 400 r/min，采樣頻率為60 kHz。模擬實驗中包括曲軸箱故障、驅(qū)動系統(tǒng)故障、發(fā)動機故障、氣缸故障以及軸承磨損故障，即為故障1、故障2、故障3、故障4和故障5。

將FVMD診斷方法(文獻[4]方法)和并行模糊C-均值聚類診斷方法(文獻[5]方法)作為本文方法的對比方法，完成相關(guān)實驗。設置大型機組設備振動故障信號x(t)=cos2πfot，fo=1 kHz，采樣時長為T=0.1 s，振動的故障頻率采樣率為fo=10 kHz。得到設備不同轉(zhuǎn)速下的故障振動信號波形如圖1所示。

圖1 大型機組設備故障振動信號

2.1 時間屬性測試

實驗測試不同方法的故障信息時間屬性，結(jié)果如表1所示。

表1 3種方法的故障信息的時間屬性結(jié)果 s

由表1可知：本文方法針對5種故障信息提取的用時最短，其中提取故障1用時最長，僅為42 s；2種對比方法的最短用時分別為73 s和72 s，2種方法的最短用時較大程度高于本文方法的最高用時。說明本文方法的大型機組設備故障信息時間屬性較高，可快速完成故障信息提取，其主要原因是本文利用模糊減法聚類算法對機組設備故障進行聚類，縮短了機組設備故障數(shù)據(jù)采集時間。

2.2 故障診斷性能測試

通過測試聚類性能，衡量本文方法的故障診斷性能，實驗選取的4種設備故障特征是不同的信號頻域分量，且這些分量的各樣本數(shù)據(jù)包含振動信號頻域中的1x、2x、3x、>3x，同時歸一化操作這些數(shù)據(jù)，最終得到實驗樣本數(shù)據(jù)。

采用本文方法對數(shù)據(jù)進行聚類分析，獲取聚類結(jié)果，如圖2所示。

圖2 本文方法的聚類結(jié)果

分析圖2可知，經(jīng)過本文方法聚類后，學習樣本被聚為3類，聚類中心用M1、M2、M3表示，其分別對應3種故障，說明本文方法具備較好的聚類性能，可有效完成大型機組設備故障聚類，實現(xiàn)設備故障診斷。

2.3 故障信號頻率波數(shù)

大型機組設備故障在可視化呈現(xiàn)時，需對不同的故障數(shù)據(jù)信息進行調(diào)度處理后，完成可視化呈現(xiàn)。以故障2和故障4為例，采用3種方法進行可視化呈現(xiàn)，測試3種方法的可視化頻率波數(shù)，結(jié)果如表2所示。

表2 3種方法的可視化頻率波數(shù)

分析表2可知：在故障數(shù)據(jù)為2 500萬條時，本文方法的可視化呈現(xiàn)驅(qū)動系統(tǒng)故障和氣缸故障的最大頻率波數(shù)均為22.02 cm-1；文獻[4]方法呈現(xiàn)驅(qū)動系統(tǒng)故障和氣缸故障的最大頻率波數(shù)分別為30.07 cm-1、31.02 cm-1；文獻[5]方法呈現(xiàn)驅(qū)動系統(tǒng)故障和氣缸故障的最大頻率波數(shù)分別為31.17 cm-1、30.02 cm-1，由此可知，本文方法在執(zhí)行可視化頻率波數(shù)最小，且隨著數(shù)據(jù)量的增加可視化頻率波數(shù)均較大程度優(yōu)于2種對比方法。由于本文方法在可視化呈現(xiàn)過程中，可完成不同故障可視化任務的調(diào)度處理，并且不會對散點集群中的數(shù)據(jù)進行計算，只計算故障呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，因此，可較大程度降低可視化呈現(xiàn)頻率波數(shù)。綜上分析表明，本文方法具備較好的可視化呈現(xiàn)執(zhí)行效率，滿足大型機組設備故障的可視化需求。

為了進一步驗證本文方法的有效性，以故障診斷的可視化展示效果為實驗指標，對該方法進行測試。在測試中，設置10個設備，分別編號為1～10，其中，設備1、3、6、和10是正常運行狀態(tài)，設備2、4、5、7、8和9處于故障狀態(tài)。采用本文設計的方法對設備診斷結(jié)果進行可視化展示，結(jié)果如圖3所示。

圖3中，白色圓形為設備是正常運行狀態(tài)，灰色三角形為設備處于故障狀態(tài)。根據(jù)圖3顯示的結(jié)果可知，本文方法可以對設備運行狀態(tài)進行準確展示，與預設條件保持一致，該方法的可視化界面中故障診斷信息較為準確，說明其具有較高的應用價值。

圖3 設備故障診斷可視化結(jié)果

3 結(jié)束語

為有效完成大型機組設備的故障診斷，數(shù)據(jù)聚類是診斷的前提，因此本文提出大數(shù)據(jù)處理環(huán)境下大型機組設備故障可視化診斷方法。該方法可有效利用故障頻率響應信號中的頻率譜特征，通過模糊減法聚類算法完成數(shù)據(jù)分類識別，同時利用三維平行散點圖呈現(xiàn)機組設備故障。實驗結(jié)果表明，該方法在數(shù)據(jù)信息提取上具有良好性能，完全可以滿足大型機組設備故障數(shù)據(jù)處理的需求。