王婉 張寶偉 汪星星

摘 要：本文首先介紹了基于徑向基函數(shù)（radial basis function， RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷接機(jī)振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的總體方案設(shè)計(jì)；然后對硬件設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了說明；接著詳細(xì)描述了系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)部分，包括數(shù)據(jù)交互處理、時(shí)域特征識別、FFT分析過程和特征提取等模塊。最后，對卷接機(jī)振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的研制成果進(jìn)行總結(jié)。

關(guān)鍵詞：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；振動(dòng)監(jiān)測；卷接機(jī)

1 引言

卷接機(jī)是卷煙生產(chǎn)過程中的一個(gè)重要設(shè)備，其功能是將煙絲卷制成煙支。隨著卷接設(shè)備的高速發(fā)展，卷接設(shè)備的結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜、精密，為了實(shí)現(xiàn)高效生產(chǎn)，提高卷煙速度，僅憑技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，效果畢竟有限，難以推動(dòng)生產(chǎn)效率真正躍上新臺階。主要原因在于，機(jī)械損耗和意外故障等難以預(yù)料的因素導(dǎo)致卷接機(jī)無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)而引起的緊急關(guān)停，嚴(yán)重影響了卷接機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)率。為了進(jìn)一步減少卷接機(jī)故障停機(jī)時(shí)間，提高設(shè)備有效作業(yè)率，本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷接機(jī)振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。

在故障設(shè)備診斷中，故障特征與故障模式并不是簡單的一一對應(yīng)關(guān)系，其構(gòu)成的特征空間比較復(fù)雜，常常線性不可分。而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠映射這種任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，本文提取振動(dòng)信號的時(shí)、頻域特征，輸入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征識別和分類，進(jìn)而對振動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測。

2 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)

卷接機(jī)振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)總體方案如圖1所示，包括傳感采集模塊、振動(dòng)信號監(jiān)測模塊、人機(jī)交互模塊。

傳感采集模塊選用頻率響應(yīng)范圍10 kHz的振動(dòng)傳感器以滿足系統(tǒng)對振動(dòng)頻率的要求，考慮到卷接機(jī)組空間范圍的限制，振動(dòng)傳感器采用磁吸方式吸附。

振動(dòng)信號監(jiān)測模塊選用倍福C6000系列處理器作為控制單元，采用多任務(wù)并行處理方式，首先對振動(dòng)信號進(jìn)行滑動(dòng)平均濾波；然后測量振動(dòng)信號的時(shí)域特征RMS，和頻率特征FFT；最后提取特征向量，輸入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成振動(dòng)故障預(yù)判。

人機(jī)交互模塊，采用C#編程語言，完成角色管理、權(quán)限分配、日志管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、故障報(bào)警和參數(shù)設(shè)置等功能。

3 硬件設(shè)計(jì)

采用工業(yè)式PC模塊，超采樣模擬量輸入端子模塊，帶IEPE接口的加速度傳感器模塊和工控機(jī)組成。超采樣模擬量輸入端子模塊首先完成配置濾波器和供電電流的調(diào)整，然后以10倍的采樣倍數(shù)完成振動(dòng)數(shù)據(jù)的采集。采集的振動(dòng)數(shù)據(jù)輸入工業(yè)式PC模塊。工業(yè)式PC模塊對采集的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，并完成振動(dòng)特征數(shù)據(jù)的計(jì)算與存儲(chǔ)。然后通過ADS通信協(xié)議與工控機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。工控機(jī)完成RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和數(shù)據(jù)的測試，實(shí)現(xiàn)故障診斷和界面顯示功能。振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測的硬件連接圖如圖2所示。

4 軟件設(shè)計(jì)

4.1 數(shù)據(jù)交互

本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理主要分布在工業(yè)式PC和工控機(jī)兩端，具體過程如圖3所示。需經(jīng)過以下步驟。

1.工業(yè)式PC端

（1）濾波器和供電電流配置；

（2）參數(shù)初始化；

（3）以10 KHz速率完成振動(dòng)信號采樣；

（4）數(shù)據(jù)濾波；

（5）填充輸入緩沖區(qū)；

（6）進(jìn)行FFT變換和RMS值計(jì)算；

（7）數(shù)據(jù)輸出與存儲(chǔ)。

2.工控機(jī)端

（1）從cvs文件讀取保存的頻譜值，頻譜值分為7個(gè)頻段；

（2）初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存；

（3）申請樣點(diǎn)誤差內(nèi)存；

（4）初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

（5）計(jì)算個(gè)體誤差和總體誤差；

（6）如果未達(dá)到訓(xùn)練次數(shù)且樣點(diǎn)誤差小于閾值，循環(huán)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出和樣點(diǎn)輸出的誤差，直到條件不成立，輸出中心向量、基寬、輸出權(quán)重；

（7）數(shù)據(jù)測試、輸出結(jié)果。

4.2 時(shí)域特征識別

機(jī)械振動(dòng)的瞬時(shí)值隨著時(shí)間而不斷地變化，作為表示這種振動(dòng)變化大小的方法，廣泛地使用有效值。利用時(shí)域參數(shù)RMS值（有效值）進(jìn)行簡易診斷，即判斷電機(jī)是否有故障。振動(dòng)信號的時(shí)域特征有效值（RMS）是振動(dòng)振幅的均方根值，定義如下：

電機(jī)正常時(shí)RMS波形如圖4所示，RMS值約為105；電機(jī)故障時(shí)RMS波形如圖5所示，RMS值約為237，RMS值有明顯變化。

4.3 FFT分析過程

圖6為50%重疊的FFT分析過程，長度為1600的緩沖區(qū)由數(shù)據(jù)流進(jìn)行填充。前一個(gè)緩沖區(qū)包含在緩沖區(qū)n的數(shù)據(jù)評估中，所以現(xiàn)在窗口中的數(shù)據(jù)包包含3200個(gè)值。窗函數(shù)的最大值正好在兩個(gè)緩沖區(qū)的中間，在兩個(gè)緩沖區(qū)的邊緣處趨于為零。零填充將數(shù)據(jù)包擴(kuò)展到4096個(gè)值，長度為2的冪，因此可以用FFT算法有效的計(jì)算。FFT的結(jié)果是一個(gè)有4096個(gè)值的數(shù)據(jù)包，如果數(shù)據(jù)是實(shí)數(shù)，F(xiàn)FT結(jié)果可以減少到2049個(gè)值。在計(jì)算緩沖區(qū)n時(shí)，填充緩沖區(qū)n+1，并將緩沖區(qū)n包含在其計(jì)算中。這種方法總是導(dǎo)致窗口時(shí)間范圍有50%的重疊。

電機(jī)的振動(dòng)頻率成分十分豐富，每一種特定的故障都對應(yīng)特定的頻率成分。電機(jī)正常運(yùn)行時(shí)FFT波形如圖7所示，波峰處于550 Hz，幅度為0.95。電機(jī)故障時(shí)波形如圖8所示，此時(shí)波峰處于180 Hz，幅度為2.0。無故障情況下，峰值很小，說明運(yùn)轉(zhuǎn)平穩(wěn)，當(dāng)電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)出現(xiàn)沖擊，波峰會(huì)明顯加大，甚至是成倍增加。頻譜分析法可確定電機(jī)振動(dòng)信號的頻率構(gòu)成，振動(dòng)能量在各頻率成分上的分布。

4.4 特征提取

振動(dòng)特征數(shù)據(jù)與故障模式并非簡單的線性關(guān)系，所構(gòu)成的故障特征空間比較復(fù)雜，而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠轉(zhuǎn)換這種復(fù)雜的非線性映射，具有最佳逼近性能和全局最有解。所以采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替人工對振動(dòng)故障特性進(jìn)行診斷是實(shí)際可行的。

在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息傳遞過程中，第一層為輸入層，輸入層節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)接收來自外界的數(shù)據(jù)信息，將輸入數(shù)據(jù)傳遞到隱含層；第二層為隱含層，隱含層激活函數(shù)通常選取高斯函數(shù)，主要是對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，將低維的模式輸入變換到高維空間內(nèi)；第三層為輸出層，輸出層是對隱含層采用線性加權(quán)求和得到網(wǎng)絡(luò)輸出，這樣使得網(wǎng)絡(luò)的收斂速度很快。

假設(shè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)大小為：M-H-1，其各層輸入輸出關(guān)系描述如下。

（1）輸入層

（2）隱含層

隱含層是對輸入信息進(jìn)行變換，傳遞函數(shù)常選用標(biāo)準(zhǔn)的高斯函數(shù)，在t時(shí)刻，隱含層第h個(gè)神經(jīng)元的輸出表示式如下所示：

（3）輸出層

卷接機(jī)組的振動(dòng)信號在頻域內(nèi)的能量分布具有比較明顯的特點(diǎn)，因此，選取7段譜特征作為模型的輸入向量。具體將（0.01～0.35）f，（0.36～0.45）f，（0.46～0.99）f， （1.01～1.5）f，（1.5～2）f，（3～5）f，等7個(gè)頻段的頻譜和作為特征頻率，根據(jù)公式（2）計(jì)算各個(gè)頻段的頻譜和，其中W為頻譜和，為頻率范圍。

在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作以前，需要確定一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心、方差、連接權(quán)保持固定。這樣輸入測試樣本就可以獲得結(jié)果，當(dāng)測試樣本的特征與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)的某個(gè)特征相近時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出該類故障。本文同時(shí)結(jié)合振動(dòng)信號的RMS值和7段譜特征作為構(gòu)造特征向量，在故障特征向量空間內(nèi)進(jìn)行分類，然后以這些特征向量為學(xué)習(xí)樣本，輸入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得出中心向量、基寬、輸出權(quán)重，完成結(jié)果值預(yù)測。

5 結(jié)語

本文提出一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷接機(jī)振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，基于倍福的多任務(wù)并行處理器C6000，對經(jīng)過滑動(dòng)平均濾波處理后的振動(dòng)信號，有效提取時(shí)域特征RMS值和FFT頻域的7段譜特征，以此構(gòu)造rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征向量，進(jìn)行特征向量空間的分類，完成故障狀態(tài)的預(yù)測。

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