馬毅臻,趙思夏,徐立友,陳小亮

(河南科技大學(xué) 車輛與交通工程學(xué)院,河南 洛陽 471003)

0 引 言

聯(lián)合收割機(jī)是一種可以一次性完成作物收割、輸送、脫粒、分離清選的大型農(nóng)用復(fù)雜機(jī)械[1,2],其工作過程中的可靠性直接關(guān)系著農(nóng)作物收獲作業(yè)的質(zhì)量和效率[3]。

由于收割機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)復(fù)雜,傳動(dòng)系統(tǒng)的裝配故障會(huì)導(dǎo)致聯(lián)合收割機(jī)工作過程中零部件磨損加劇,嚴(yán)重減少無故障工作時(shí)間[4]。因此,有必要對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的裝配故障檢測(cè)方法進(jìn)行研究,以提高其工作的可靠性。

目前,針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的故障診斷研究很多,其中的大部分研究都是采用智能算法構(gòu)建起故障的診斷系統(tǒng),然后再對(duì)機(jī)械系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析。作為一種多方法融合的模式識(shí)別過程,故障診斷通常包括4個(gè)步驟,即振動(dòng)信號(hào)采集、信號(hào)預(yù)處理、故障信號(hào)特征提取、構(gòu)建分類器[5]。其中,構(gòu)建分類器是完成故障診斷工作的最后一環(huán);同時(shí),分類器的性能優(yōu)劣會(huì)直接影響整個(gè)診斷過程的效果。

作為一種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,支持向量機(jī)(SVM)于1960年被推出,之后SVM得到了大量應(yīng)用,常用于故障診斷系統(tǒng)分類器的構(gòu)建[6,7]。

李運(yùn)等人[8]提出了一種基于SVM的新異類故障檢測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)望遠(yuǎn)鏡驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的性能檢測(cè)。周建民等人[9]通過構(gòu)建優(yōu)化后的SVM分類器,實(shí)現(xiàn)了對(duì)滾動(dòng)軸承退化狀態(tài)的識(shí)別。SUYKENS J A K等人[10]將最小二乘線性理論引入傳統(tǒng)SVM中,將原始的SVM不等式約束轉(zhuǎn)化為線性等式約束,并提出了最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM),使其求解過程更加高效、簡(jiǎn)潔,提升了計(jì)算的速度和精度。

但是LSSVM的分類效果極易受到模型中各參數(shù)的影響,因此,一些學(xué)者采用遺傳算法(genetic algorithm,GA)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)優(yōu)化LSSVM參數(shù)[11,12]。

但是,這些算法仍然存在局部能力弱、全局搜索能力一般、易早熟等缺點(diǎn)。

鯨魚優(yōu)化算法(WOA)[13]是2016年由澳大利亞學(xué)者M(jìn)IRJALILI S提出的一種新的群智能算法。標(biāo)準(zhǔn)的WOA算法具有參數(shù)少、全局收斂性好等優(yōu)點(diǎn)。

董東林等人[14]使用WOA來優(yōu)化ELM,實(shí)現(xiàn)了對(duì)礦井突水水源的快速判別。謝麗蓉等人[15]利用WOA對(duì)LSSVM進(jìn)行了優(yōu)化,建立了超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型。

雖然WOA具有參數(shù)少、操作簡(jiǎn)單、尋優(yōu)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),但仍存在收斂精度低、容易陷入局部最優(yōu)解等問題[16,17]。基于此,國內(nèi)外一些學(xué)者對(duì)WOA進(jìn)行了改進(jìn)研究。

湯安迪等人[18]通過引入立方映射混沌算子改善鯨魚種群,對(duì)無人機(jī)的航機(jī)規(guī)劃問題進(jìn)行了優(yōu)化。劉浩然等人[19]提出了一種基于交叉變異算子和動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)整策略的WOA算法。鄭威迪等人[20]用萊維飛行方法代替了原始WOA的參數(shù)隨機(jī)選擇方法,加快了WOA算法的收斂速度。孔芝等人[21]提出了一種基于自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重和搜索策略的鯨魚優(yōu)化算法,解決了算法的早熟問題。

雖然WOA已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域,但在處理更加復(fù)雜的優(yōu)化問題時(shí),仍然存在尋優(yōu)速度慢和易陷入局部最優(yōu)解等問題。同時(shí),一些學(xué)者在改進(jìn)算法時(shí),在算法的種群位置更新初期增加了權(quán)重因子,以增加種群的多樣性,但這會(huì)造成收縮包圍后期種群的更新變化速度變緩,使其無法很好地平衡局部搜索和全局搜索的能力。

針對(duì)上述問題中存在的不足,筆者在WOA基礎(chǔ)上引入余弦控制因子和正弦時(shí)變自適應(yīng)權(quán)重。在算法迭代初期,種群較為分散,余弦控制因子變化較慢有利于算法的全局搜索;在迭代后期,余弦控制因子變化速度增加,算法的局部搜索能力增強(qiáng)。而且,筆者僅在螺旋位置更新時(shí)加入正弦時(shí)變自適應(yīng)權(quán)重,增強(qiáng)了算法全局搜索和跳出局部最優(yōu)的能力。

筆者首先使用8個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)改進(jìn)的鯨魚優(yōu)化算法(IWOA)進(jìn)行測(cè)試,然后采用IWOA對(duì)LSSVM進(jìn)行優(yōu)化,并將其與互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)[22]相結(jié)合,構(gòu)建起聯(lián)合收割機(jī)零部件裝配質(zhì)量檢測(cè)模型,并將其在東方紅4LZ-9A2聯(lián)合收割機(jī)上進(jìn)行試驗(yàn),以驗(yàn)證檢測(cè)模型的有效性。

1 鯨魚優(yōu)化算法

鯨魚優(yōu)化算法是一種通過模擬座頭鯨氣泡網(wǎng)捕獵行為的元啟發(fā)式優(yōu)化算法。其狩獵過程主要包括3個(gè)階段:包圍獵物、氣泡攻擊和搜尋獵物。

(1)包圍獵物。座頭鯨可以識(shí)別獵物,并且對(duì)其進(jìn)行包圍。

假設(shè)當(dāng)前最佳種群個(gè)體的位置為目標(biāo)獵物位置,或者最接近最佳的目標(biāo)獵物位置,其余個(gè)體會(huì)朝著目標(biāo)位置前進(jìn),并更新自身的位置,其位置更新公式為:

X(t+1)=X*(t)-A·D

(1)

D=|C·X*(t)-X(t)|

(2)

式中:A,C—系數(shù)向量;X*(t)—種群中最優(yōu)個(gè)體所處位置;D—最優(yōu)個(gè)體與當(dāng)前個(gè)體位置X(t)之間的距離。

向量A與C的表達(dá)式分別為:

A=2a×r1-a

(3)

C=2·r2

(4)

(5)

式中:tmax—最大迭代次數(shù);r1,r2—取值范圍在[0,1]中的隨機(jī)向量。

其中:a的值隨t的增加從2線性下降到0。

(2)氣泡攻擊。捕食模型包括兩部分:

第一部分是收縮包圍,A的值隨控制參數(shù)a而變化,為局部搜索階段;

第二部分是螺旋位置更新,鯨魚根據(jù)自身與目標(biāo)之間的距離,以螺旋運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)包圍,其數(shù)學(xué)模型可表示為:

D′=|X*·(t)-X(t)|

(6)

X′(t+1)=D′·ebl·cos(2πl(wèi))+X*(t)

(7)

式中:D′—第i只鯨魚到目標(biāo)的距離;l—[-1,1]之間隨機(jī)變換生成的參數(shù);b—螺旋常數(shù)。

鯨魚在攻擊獵物時(shí),收縮包圍和螺旋位置更新同時(shí)進(jìn)行,具有相同的發(fā)生概率。其具體數(shù)學(xué)模型為:

(8)

式中:p—[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)。

(3)搜索階段。鯨魚在攻擊獵物時(shí),會(huì)隨機(jī)搜索獵物。

當(dāng)|A|>1時(shí),隨機(jī)選取個(gè)體位置進(jìn)行全局搜索以免進(jìn)入局部最優(yōu)解,其表達(dá)式為:

D=|C·Xrand-X(t)|

(9)

X(t+1)=Xrand-A·D

(10)

式中:Xrand—隨機(jī)選擇的鯨魚個(gè)體位置向量;X(t)—當(dāng)前個(gè)體的位置向量。

2 鯨魚優(yōu)化算法的改進(jìn)

2.1 余弦控制因子

鯨魚優(yōu)化算法具有原理簡(jiǎn)單易懂、超參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn),但在尋優(yōu)過程中也需要平衡局部搜索和全局尋優(yōu)的能力,即通過改變A的值進(jìn)行調(diào)整。

由式(3)可知,A的值由參數(shù)a進(jìn)行控制,a值越大,算法全局搜索能力越強(qiáng);a值越小,算法局部搜索能力越強(qiáng)。

在標(biāo)準(zhǔn)的鯨魚優(yōu)化算法中,a的值為從2線性下降到0的參數(shù)。其在運(yùn)行過程中容易陷入局部最優(yōu)解,因此筆者在此處使用非線性控制因子,其表達(dá)式為:

(11)

從式(11)可以看出:在算法迭代前期,a值較大,且從2開始緩慢減小,以充分進(jìn)行全局搜索;在算法迭代后期,a值減小，速度增加,局部搜索能力增強(qiáng)。

2.2 正弦時(shí)變自適應(yīng)權(quán)重因子

文獻(xiàn)[23]指出,權(quán)重因子較大時(shí)有利于算法的全局搜索,而權(quán)重因子較小時(shí)有利于算法的局部搜索,因此,為了有效平衡算法的局部搜索和全局搜索能力,筆者在算法更新位置時(shí)引入自適應(yīng)權(quán)重因子,以此來提高算法的收斂速度和精度。

更改后的數(shù)學(xué)模型為:

(12)

其中,權(quán)重w(t)表達(dá)式為:

(13)

2.3 改進(jìn)算法復(fù)雜度分析

時(shí)間復(fù)雜度體現(xiàn)了算法的運(yùn)行效率,是評(píng)判算法性能優(yōu)劣的重要因素[24]。在改進(jìn)的鯨魚優(yōu)化算法中,鯨魚算法的種群規(guī)模為N,個(gè)體的設(shè)置維度為n。

筆者設(shè)置最優(yōu)個(gè)體初始位置與適應(yīng)度初值的時(shí)間為t1,初始化鯨魚個(gè)體位置每一維的時(shí)間為t2,則初始化階段的時(shí)間復(fù)雜度為:

T1=O(t1+N(n·t2))

(14)

開始迭代以后,總的迭代次數(shù)為M。假設(shè)種群中每只鯨魚計(jì)算目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)度值的時(shí)間為f(n),與當(dāng)前最有適應(yīng)度值比較替換的時(shí)間為t3,系數(shù)向量A和C的計(jì)算時(shí)間為t4,則該階段的時(shí)間復(fù)雜度為:

T2=O(N(f(n)+t3+t4))

(15)

假設(shè)種群中有m1只鯨魚進(jìn)行尋走覓食,位置更新時(shí)間為t5;m2只鯨魚對(duì)獵物進(jìn)行收縮包圍,位置更新時(shí)間為t6;m3只鯨魚進(jìn)行螺旋位置更新,執(zhí)行時(shí)間為t7;在進(jìn)行位置更新時(shí),引入的正弦時(shí)變自適應(yīng)權(quán)重w(t),增加了t8的計(jì)算時(shí)間,頭鯨螺旋游走攻擊獵物N=m1+m2+m3,0≤m1,m2,m3≤N,則該階段的時(shí)間復(fù)雜度為:

T3=O(N(m1(n·t5)+m2(n·t7)+
m3(n·(t7+t8))))

(16)

綜上所述,IWOA的總的時(shí)間復(fù)雜度為:

T=T1+M(T2+T3)

(17)

此外,空間復(fù)雜度S(n)主要受種群規(guī)模和搜索空間維度的影響,可以表示為:

S(n)=O(f(n))=O(N×n)

(18)

2.4 算法性能測(cè)試

為了驗(yàn)證IWOA算法的性能,筆者采用8個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行測(cè)試,并將其與WOA算法進(jìn)行比較,將兩種算法所求的最優(yōu)值均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

筆者設(shè)置種群數(shù)為30,最大迭代次數(shù)為100,維度為30。

基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)如表1所示。

表1中,F1～F4為連續(xù)單模態(tài)函數(shù),F5～F8為非線性多模態(tài)函數(shù)。

表1 基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)

考慮到實(shí)驗(yàn)結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性,筆者將兩種算法分別在8個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)上獨(dú)立運(yùn)行30次。

尋優(yōu)計(jì)算的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和運(yùn)行時(shí)間如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

分析表2結(jié)果可知:

在8個(gè)測(cè)試函數(shù)中,IWOA算法的尋優(yōu)能力比WOA算法要好;其中,F5和F6作為非線性多模態(tài)函數(shù),一般情況下很難找到全局最優(yōu)解,而IWOA算法不僅短時(shí)間內(nèi)找到了最優(yōu)解,并且達(dá)到了理論值;

從優(yōu)化均值和標(biāo)準(zhǔn)差來看:IWOA算法明顯優(yōu)于WOA算法,因此,IWOA算法擁有更高的收斂精度和更好的尋優(yōu)能力;

從運(yùn)行時(shí)間來看:IWOA尋優(yōu)時(shí)長要高于WOA,這是因?yàn)镮WOA在引入余弦控制因子和正弦時(shí)變自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)后,增加了算法的復(fù)雜度,進(jìn)而增加了尋優(yōu)時(shí)長。

3 試驗(yàn)與分析

3.1 試驗(yàn)流程

此處的被測(cè)樣機(jī)型號(hào)為東方紅4LZ-9A2聯(lián)合收割機(jī),其發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為780 r/min,聯(lián)合收割機(jī)所有工作部件空載工作。信號(hào)采集裝置為東華測(cè)試的DH5902型動(dòng)態(tài)信號(hào)測(cè)試分析儀。傳感器采用東華測(cè)試的IEPE壓電式加速度傳感器。

該試驗(yàn)的裝配質(zhì)量問題為人為手動(dòng)注入,具體類型和影響分別為:(1)攪龍未對(duì)中,引起積糧和攪龍堵塞;(2)割刀未對(duì)中,造成收割機(jī)工作過程中漏割和割刀堵塞;(3)割刀傳動(dòng)壓緊輪松動(dòng),造成割刀的動(dòng)力不足。

裝配質(zhì)量問題的故障注入如圖1所示。

圖1 故障注入

筆者通過采集振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)聯(lián)合收割機(jī)裝配質(zhì)量情況,將隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)時(shí)域頻域特征和分解后的信息熵融合作為特征向量,利用IWOA-LSSVM模型對(duì)其進(jìn)行分類。

聯(lián)合收割機(jī)裝配質(zhì)量檢測(cè)流程如圖2所示。

圖2 裝配質(zhì)量檢測(cè)流程圖

由圖2可知,聯(lián)合收割機(jī)裝配質(zhì)量檢測(cè)具體步驟如下:

(1)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)注入裝配故障問題并進(jìn)行信號(hào)采集;

(2)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行樣本劃分,并使用CEEMD進(jìn)行分解,得到若干IMF分量;

(3)利用相關(guān)系數(shù)選取IMF分量,提取各分量的信息熵和信號(hào)的時(shí)域頻域特征,融合為混合特征集作為最終特征向量;

(4)將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入IWOA-LSSVM中進(jìn)行訓(xùn)練,得到最優(yōu)模型并保存;

(5)將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入優(yōu)化后的LSSVM中進(jìn)行分類。

3.2 IWOA-LSSVM的模型建立

最小二乘支持向量機(jī)的正則化參數(shù)γ和核函數(shù)參數(shù)σ直接影響著模型的分類準(zhǔn)確率,因此,筆者使用IWOA對(duì)γ和σ進(jìn)行優(yōu)化。

IWOA-LSSVM模型如圖3所示。

圖3 IWOA-LSSVM流程圖

由圖3可知,IWOA-LSSVM具體流程如下:

(1)初始化算法參數(shù),設(shè)置種群數(shù)量N,最大迭代次數(shù)tmax,對(duì)數(shù)螺旋常數(shù)b,隨機(jī)數(shù)l等參數(shù);

(2)在解空間內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生種群,將最小二乘支持向量機(jī)的分類精度誤差作為個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù),計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值,以適應(yīng)度最優(yōu)位置作為目標(biāo)位置;

(3)更新參數(shù)a,A,C,l,p,根據(jù)規(guī)則更新鯨魚位置得到最優(yōu)位置,并記錄保存;

(4)判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù),若滿足條件,輸出最優(yōu)值和最優(yōu)個(gè)體位置,否則返回步驟(2)繼續(xù)搜索。

3.3 信號(hào)采集

筆者分別對(duì)正常信號(hào)和故障信號(hào)進(jìn)行采集并進(jìn)行時(shí)頻域分析。

正常信號(hào)的時(shí)域圖和頻域圖如圖4所示。

圖4 正常信號(hào)的時(shí)域圖和頻域圖

割刀故障信號(hào)的時(shí)域圖和頻域圖如圖5所示。

圖5 割刀故障信號(hào)的時(shí)域圖和頻域圖

通過對(duì)比圖4和圖5可以看出:正常信號(hào)和故障信號(hào)振幅對(duì)比不明顯,時(shí)域部分通過觀察難以對(duì)信號(hào)進(jìn)行區(qū)分,而對(duì)比頻域圖可以發(fā)現(xiàn)聯(lián)合收割機(jī)頻域成分比較復(fù)雜,受到的干擾信號(hào)較多。僅靠時(shí)域頻域特征難以準(zhǔn)確對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行辨別。因此,筆者使用CEEMD對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解并提取信息熵和時(shí)域頻域特征構(gòu)造混合特征集。

3.4 特征提取

筆者使用CEEMD對(duì)正常數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并提取信息熵。單個(gè)樣本數(shù)據(jù)長度為2 000。其中,類別1為正常狀態(tài);類別2為攪龍未對(duì)中故障;類別3為割刀未對(duì)中故障;類別4為割刀傳動(dòng)壓緊輪松動(dòng)故障。各類樣本長度為200,總樣本長度為800。

各樣本中,1～150為訓(xùn)練樣本,150～200為測(cè)試樣本,訓(xùn)練樣本總數(shù)量為600,測(cè)試本總數(shù)量為200。

其中,分類準(zhǔn)確率為各類樣本中的正確分類樣本數(shù)與總體樣本數(shù)之比。準(zhǔn)確率計(jì)算方法為:

(19)

式中:ACC—準(zhǔn)確率;N—總樣本數(shù);TP—將正類預(yù)測(cè)為正類數(shù);TN—將負(fù)類預(yù)測(cè)為負(fù)類數(shù);FP—將負(fù)類預(yù)測(cè)為正類數(shù);FN—將正類預(yù)測(cè)為負(fù)類數(shù)。

數(shù)據(jù)集展示如表3所示。

表3 數(shù)據(jù)集展示

CEEMD分別對(duì)正常狀態(tài)、攪龍故障、割刀故障和傳動(dòng)系統(tǒng)故障4類信號(hào)進(jìn)行分解,得到多個(gè)IMF分量,并使用相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析,選擇出包含主要故障信息的IMF分量。原始信號(hào)與虛假分量、噪聲的相關(guān)系數(shù)比較小,與真實(shí)分量的相關(guān)系數(shù)比較大。

在各工況下,原始信號(hào)與各階IMF分量的相關(guān)系數(shù)如表4所示。

表4 相關(guān)系數(shù)表

在各工況下,原始信號(hào)與IMF6的相關(guān)系數(shù)均小于0.2,因此,筆者只對(duì)前5個(gè)IMF分量進(jìn)行信息熵特征提取,將信息熵和信號(hào)的峰值、均方根值和波形因子等時(shí)域特征以及中心頻率、頻率均方根和頻率峭度等頻域特征融合為混合特征集,作為最終的特征向量。

3.5 基于IWOA-LSSVM的故障識(shí)別

筆者使用訓(xùn)練集對(duì)IWOA-LSSVM進(jìn)行訓(xùn)練,利用測(cè)試集來驗(yàn)證已訓(xùn)練模型的精度。

為了驗(yàn)證筆者所提出的優(yōu)化算法的有效性,筆者將其與粒子群算法(PSO)、遺傳算法(GA)、WOA這3種方法進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比。其中GA參數(shù)設(shè)置:p1=0.6,p2=0.01;PSO參數(shù)設(shè)置:c1=0.5,c2=0.3,w=0.9;4種算法的種群個(gè)體總數(shù)均設(shè)置為30,最大迭代次數(shù)為100。

各方法在使用不同特征時(shí)的分類準(zhǔn)確率如表5所示。

表5 使用不同特征的分類準(zhǔn)確率 (%)

從表5可以看出,使用各類單一特征時(shí),分類的準(zhǔn)確率要低于使用混合特征集時(shí)的準(zhǔn)確率。這是由于聯(lián)合收割機(jī)振動(dòng)信號(hào)比較復(fù)雜,振動(dòng)測(cè)點(diǎn)的信號(hào)由多個(gè)部位振源激勵(lì)耦合,振動(dòng)測(cè)點(diǎn)的信號(hào)容易受到其他部位振動(dòng)的干擾。

因此,使用單一特征無法準(zhǔn)確識(shí)別出故障類型,筆者使用混合特征集作為最終的特征向量。

筆者使用混淆矩陣(confusion matrix)將測(cè)試集的分類結(jié)果可視化。各類方法測(cè)試集的混淆矩陣如圖6所示。

圖6 4種方法的混淆矩陣

從圖6可以看出:測(cè)試集的4類樣本中,類別1和類別2的分類準(zhǔn)確率較高,類別3和類別4不易區(qū)分,分類誤差較大。

圖6(a)為使用PSO優(yōu)化LSSVM的混淆矩陣,其中類別3的分類效果較差,有20個(gè)樣本被誤分為類別4;

圖6(b)為使用GA優(yōu)化LSSVM的混淆矩陣,其中類別3的分類準(zhǔn)確率相比于PSO算法有所提高;

圖6(c)為使用WOA優(yōu)化LSSVM的混淆矩陣,其中類別3分類效果最差,有14個(gè)樣本被誤分為類別3;

由圖6(d)可知:相比于WOA算法,IWOA對(duì)類別2、類別3和類別4的辨識(shí)度均有所提高,其中類別3的分類準(zhǔn)確率提升約15%。

采用各類方法的適應(yīng)度曲線如圖7所示。

圖7 適應(yīng)度曲線

從圖7可知:IWOA算法適應(yīng)度值可以達(dá)到0.095,迭代至15次左右已找到最優(yōu)解,且趨于穩(wěn)定;與其他算法相比,IWOA不僅收斂速度最快,適應(yīng)度值也最優(yōu)。

因此,IWOA可以用于聯(lián)合收割機(jī)的裝配質(zhì)量檢測(cè)。

為了避免隨機(jī)因素的干擾,筆者對(duì)所提出的模型進(jìn)行穩(wěn)定性和泛化能力分析,構(gòu)建不同的測(cè)試集對(duì)各類方法進(jìn)行10次試驗(yàn),并記錄平均準(zhǔn)確率和標(biāo)準(zhǔn)差。

10次試驗(yàn)診斷結(jié)果如表6所示。

表6 10次試驗(yàn)診斷結(jié)果

10次試驗(yàn)診斷準(zhǔn)確率如圖8所示。

圖8 10次試驗(yàn)診斷準(zhǔn)確率

由表6和圖8可以看出:筆者所提方法的平均準(zhǔn)確率達(dá)到91.3%,相比于WOA提升了7%,說明WOA在迭代過程中無法很好地平衡局部和全局搜索能力,容易過早收斂,陷入局部最優(yōu);PSO平均準(zhǔn)確率最低,僅為80.5%,遠(yuǎn)不如筆者所提方法;GA平均準(zhǔn)確率雖然略高于PSO和WOA,但標(biāo)準(zhǔn)差較高,為1.63%。

筆者所提方法標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.98%,相比WOA降低了0.68%,說明穩(wěn)定性更好。

試驗(yàn)結(jié)果證明,筆者所提出的CEEMD-IWOA-LSSVM模型可以有效地識(shí)別聯(lián)合收割機(jī)的裝配故障類型。

4 結(jié)束語

針對(duì)聯(lián)合收割機(jī)裝配質(zhì)量檢測(cè)方面存在的不足,筆者首先采用IWOA對(duì)LSSVM進(jìn)行了優(yōu)化,并將其與CEEMD相結(jié)合,構(gòu)建起了聯(lián)合收割機(jī)裝配質(zhì)量檢測(cè)模型,并將其在東方紅4LZ-9A2聯(lián)合收割機(jī)上進(jìn)行了試驗(yàn),以驗(yàn)證檢測(cè)模型的有效性。

主要研究過程及結(jié)論如下:

(1)針對(duì)WOA易早熟、搜索能力不平衡等問題,引入非線性控制因子和自適應(yīng)權(quán)重進(jìn)行了改進(jìn);通過8種通用測(cè)試函數(shù),驗(yàn)證了改進(jìn)算法的一般適用性,其整體優(yōu)化效果優(yōu)于WOA算法;

(2)筆者對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的裝配質(zhì)量檢測(cè)問題進(jìn)行了研究,提出了一種基于CEEMD信息熵提取、時(shí)頻特征融合和IWOA優(yōu)化LSSVM相結(jié)合的聯(lián)合收割機(jī)裝配故障診斷方法;

(3)通過試驗(yàn)驗(yàn)證了收割機(jī)裝配質(zhì)量檢測(cè)模型的有效性。

由對(duì)比分析結(jié)果可知,筆者所提方法雖然取得了最好的診斷效果,但91.3%的準(zhǔn)確率仍存在提升空間。由于特征提取方法對(duì)診斷結(jié)果的影響較大,且數(shù)據(jù)量、模型迭代次數(shù)和批量樣本數(shù)均會(huì)對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生極大影響,目前的模型仍存在一定的優(yōu)化空間。

因此,針對(duì)以上優(yōu)化結(jié)果,下一步筆者的研究思路包括:(1)增加故障類型和批量樣本數(shù)量,提高模型的泛化能力;(2)使用更為先進(jìn)的特征提取方法,提高診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率。