陸鳳清,岳 夏,王亞?wèn)|,翁潤(rùn)庭,張春良※
(1.廣州大學(xué)機(jī)械與電氣工程學(xué)院,廣州 510006;2.廣州市機(jī)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣州 510006)
行星齒輪箱以承載力大、傳遞平穩(wěn)、高效率等特點(diǎn)成為風(fēng)力發(fā)電機(jī)的核心傳動(dòng)系統(tǒng)[1]。然而,齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)和受力情況極為復(fù)雜,且是在變工況、變載荷的情況下運(yùn)行,加之齒輪箱高速級(jí)的齒輪和軸承潤(rùn)滑環(huán)境較差,更提高了齒輪箱故障發(fā)生的概率[2]。因此,對(duì)行星齒輪箱的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)以及故障診斷具有重要意義。
在行星齒輪箱故障診斷中,廣泛應(yīng)用的信號(hào)分解方法有小波分析,經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等。小波變換作為一種時(shí)頻分析方法,在時(shí)域和頻域內(nèi)都具有良好的局部化特性,已被廣泛用于行星齒輪箱的故障特征提取[3-8]。但由于小波分解不是自適應(yīng)的,分解后的各個(gè)分量失去了本身的物理意義。針對(duì)小波變換的局限性,自適應(yīng)EMD時(shí)頻分析方法被應(yīng)用于行星齒輪箱故障特征提取,去噪及特征提取精度得到一定的改善[9],但存在模態(tài)混疊現(xiàn)象以及停止條件缺陷等問(wèn)題,從而限制了其性能。鄭近德等[10]改進(jìn)的方法EEMD減少了模態(tài)混合問(wèn)題,但白噪聲的選擇仍然是一個(gè)大挑戰(zhàn)。
2014年,Dragomiretskiy等[11]提出了一種新的信號(hào)處理方法-變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)。該方法是一種新的時(shí)頻分析方法,能夠?qū)⒍喾至啃盘?hào)一次性分解成多個(gè)單分量調(diào)幅調(diào)頻信號(hào),避免了迭代過(guò)程中遇到的端點(diǎn)效應(yīng)和虛假分量問(wèn)題。因此,VMD較EMD、EEMD能有效避免模態(tài)混疊、過(guò)包絡(luò)、欠包絡(luò)、邊界效應(yīng)等問(wèn)題。近些年來(lái),VMD算法在行星齒輪箱故障診斷中得到廣泛應(yīng)用[12-16],例如Vikas Sharma[17]用VMD算法通過(guò)尋找瞬態(tài)的峰值對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解,成功診斷了不同程度的行星齒輪箱故障。但是該方法也存在著不足,例如VMD的分解模數(shù)K和懲罰因子都需要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定,若參數(shù)選擇不準(zhǔn)確,則影響分解性能。
基于時(shí)頻域分析的信號(hào)處理方法一般存在分辨率受限、模態(tài)混疊、依賴(lài)研究者豐富的專(zhuān)業(yè)知識(shí)等問(wèn)題,不適合普通用戶(hù)使用。隨著人工智能的發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)理論的自適應(yīng)特征提取方法因其所選擇的特征適合于被測(cè)信號(hào)而成為新的研究熱點(diǎn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有較好的模式識(shí)別優(yōu)勢(shì),被廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域,如Chen等[18]為了實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪退化狀態(tài)的監(jiān)測(cè),提出一種基于奇異譜分解(SSD)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)的齒輪退化狀態(tài)識(shí)別方法。Qiao等[19]為研究不同噪聲和載荷下軸承故障診斷問(wèn)題,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的雙輸入模型。
綜上所述,在對(duì)行星齒輪箱進(jìn)行故障診斷時(shí),關(guān)鍵是能夠提取反映被監(jiān)測(cè)對(duì)象的特征。本文為了實(shí)現(xiàn)行星齒輪箱的自動(dòng)化診斷,建立自動(dòng)變分模態(tài)分解模型(Automatic Variational Mode Decomposition,A-VMD)對(duì)分解后包絡(luò)信號(hào)中的故障特征信息進(jìn)行自動(dòng)化提取,創(chuàng)建更全面的故障特征信息,并與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合建立從特征提取到智能識(shí)別的自動(dòng)化診斷模型,實(shí)現(xiàn)行星齒輪箱故障診斷的全程自動(dòng)化。
分解模數(shù)K的取值對(duì)信號(hào)的分解效果影響較大。因此,本文提出一種基于最優(yōu)峭度峰值確定分解模數(shù)的算法對(duì)分解參數(shù)K進(jìn)行全局尋優(yōu),進(jìn)而獲取與實(shí)際信號(hào)較為匹配的分解模數(shù)K。對(duì)任意信號(hào)自適應(yīng)確定分解模數(shù)K的算法步驟如下。
(1)設(shè)定VMD參數(shù)中K的搜索范圍。
(2)確定自適應(yīng)參數(shù)。將信號(hào)分解后的敏感分量的峭度值ku作為適應(yīng)度值。對(duì)于給定信號(hào)x(t),其分解后的峭度值代入下式:
式中:xi為原始信號(hào)經(jīng)Hilbert變換后的包絡(luò)。
找出分解后IMF的最大峭度值,即適應(yīng)度函數(shù)為
式中:ku j為分解模數(shù)為u時(shí),第j個(gè)IMF的峭度值;ku為分解模數(shù)為u時(shí)的峭度最大值。
(3)求出峭度最大值的峰值。
式中:n為峰值個(gè)數(shù)。
將峰值pn作為尋優(yōu)過(guò)程中的適應(yīng)度值,目標(biāo)是尋得全局最優(yōu)峰值,從而得到最優(yōu)分解模數(shù)。
(4)保存峭度最大值峰值及其所對(duì)應(yīng)的分解模數(shù)k。
(5)根據(jù)pn確定K值,當(dāng)n=0時(shí),說(shuō)明峭度最大值沒(méi)有峰值,故取k=10,當(dāng)n=1時(shí),最優(yōu)峰值為p1,同時(shí)得到最優(yōu)分解模數(shù)k。
(6)當(dāng)步驟4所得的k≤3,且n>1時(shí),最優(yōu)峰值更新為p2,得到分解模數(shù)k,更新最優(yōu)k值。
A-VMD模型的故障特征提取與創(chuàng)建過(guò)程主要分為5個(gè)步驟:自適應(yīng)確定分解模數(shù)K、VMD分解、敏感分量選取、包絡(luò)譜解調(diào)、故障特征向量構(gòu)建。流程如圖1所示。
圖1 A-VMD故障特征提取與創(chuàng)建模型
(1)分解模數(shù)K的確定:根據(jù)所提出的VMD參數(shù)優(yōu)化算法確定分解模數(shù)K,并對(duì)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分解。
(2)敏感分量的選?。涸趯?duì)行星齒輪箱進(jìn)行診斷過(guò)程中,故障特征提取還需要對(duì)VMD分解所得到的敏感分量進(jìn)行解調(diào)分析。常用的解調(diào)方法是選擇一個(gè)包含最多故障相關(guān)成分的敏感子帶進(jìn)行進(jìn)一步分析,然而大量存在于其他子帶的故障相關(guān)分量被忽略。因此,本文提出根據(jù)峭度值選擇故障特征信息明顯的多個(gè)敏感分量提取包含部分冗余信息的故障特征。
(3)故障特征向量構(gòu)建:為了保障卷積網(wǎng)絡(luò)輸入的一致性,首先每個(gè)敏感分量中均按診斷需求提取n個(gè)故障特征頻率的幅值作為特征。同時(shí)根據(jù)預(yù)設(shè)的敏感分量冗余度m,每個(gè)樣本均提取統(tǒng)一的m×n個(gè)故障特征,共同構(gòu)成故障特征向量。m和n均為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前通過(guò)分析確定的常量,故障識(shí)別過(guò)程中無(wú)需進(jìn)行設(shè)置。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于在模式識(shí)別上有較大的優(yōu)勢(shì),已被廣泛應(yīng)用于故障診斷研究領(lǐng)域。在以往的行星齒輪箱故障診斷識(shí)別中,很多學(xué)者會(huì)截取振動(dòng)時(shí)域圖像或者將分解后的所有敏感分量的全部數(shù)據(jù)點(diǎn)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練。然而,數(shù)據(jù)截取過(guò)多時(shí)會(huì)導(dǎo)致信息冗余,且數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng);若數(shù)據(jù)截取過(guò)少又不能涵蓋所有信息,導(dǎo)致信息缺失。因此,在保證故障振動(dòng)信號(hào)盡可能豐富的情況下提取數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)成為數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵。本研究中所提出的A-VMD模型正好解決了此問(wèn)題,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)一般含有多層,其中,隱含的卷積層與池化層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取功能的核心模塊,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。圖中,小長(zhǎng)形代表特征圖,特征圖存在于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層中,輸入的特征圖經(jīng)過(guò)卷積濾波器可得到一個(gè)特征圖,且每個(gè)特征圖含有多個(gè)神經(jīng)元。
圖2 一般CNN結(jié)構(gòu)示意圖
基于A(yíng)-VMD和CNN的故障診斷方法如圖3所示。將采集的振動(dòng)信號(hào)通過(guò)A-VMD模型提取出具有標(biāo)準(zhǔn)化的特征信息,并將樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。首先通過(guò)訓(xùn)練樣本CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并保存訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型,現(xiàn)場(chǎng)診斷時(shí)直接采用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)A-VMD提取的故障特征向量進(jìn)行分類(lèi)。
圖3 基于A(yíng)-VMD和CNN的故障診斷流程
在行星齒輪箱故障診斷識(shí)別中,保證故障振動(dòng)信號(hào)盡可能豐富的情況下提取數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)成為數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵。A-VMD模型將原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,提取出盡量豐富的故障特征信息再輸入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練,大大減少了訓(xùn)練時(shí)間。如圖4所示為A-VMD和CNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。圖中,振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)參數(shù)自適應(yīng)的VMD算法分解后,選取多分量進(jìn)行故障特征提取,將提取后的故障特征向量進(jìn)行重構(gòu),產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù),然后通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層輸入,經(jīng)過(guò)兩層池化層和卷積層對(duì)特征進(jìn)行提取,最后由平均池化層和Softmax完成對(duì)故障類(lèi)型和故障程度的分類(lèi)。
圖4 A-VMD和CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
通過(guò)A-VMD模型獲取故障特征點(diǎn)以生成樣本數(shù)據(jù)后,從全部訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中抽取一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練,使網(wǎng)絡(luò)的輸出值逐步逼近真實(shí)值,每進(jìn)行一次訓(xùn)練便更新網(wǎng)絡(luò)模型的偏置以及權(quán)重,直到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的誤差達(dá)到預(yù)先設(shè)定的迭代次數(shù)。結(jié)束訓(xùn)練后,網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)以及訓(xùn)練時(shí)的超參數(shù)即為訓(xùn)練的結(jié)果,有了這些結(jié)果便可依據(jù)相應(yīng)的行星齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的情況預(yù)測(cè)出行星齒輪箱的故障狀態(tài)。根據(jù)故障類(lèi)型搭建的網(wǎng)絡(luò)模型的各層類(lèi)別,維度和參數(shù)數(shù)目如表1所示。
表1 故障分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)
為了驗(yàn)證所提出的行星齒輪箱故障診斷方法在平穩(wěn)工況下的有效性,本研究采用了SpectraQuest行星齒輪箱故障綜合實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),如圖5所示。
圖5 行星齒輪箱故障綜合實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
試驗(yàn)臺(tái)由變速驅(qū)動(dòng)電機(jī)、扭力傳感器和編碼器、一級(jí)行星齒輪箱、平行軸齒輪箱、磁粉制動(dòng)器、變頻驅(qū)動(dòng)控制器、負(fù)載控制器和數(shù)據(jù)采集箱組成。行星齒輪箱輸入軸的轉(zhuǎn)速由轉(zhuǎn)速表測(cè)量,振動(dòng)信號(hào)由安裝在行星齒輪箱上的加速度傳感器測(cè)量。行星變速箱參數(shù)如表2所示。
表2 行星齒輪箱參數(shù)
在實(shí)驗(yàn)中,為了模擬行星齒輪箱各種工作狀態(tài),采集4種不同損傷情況下太陽(yáng)齒輪的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。4種損傷狀態(tài)分別為齒根裂紋、齒面磨損、斷齒、齒面剝落,如圖6所示。電機(jī)輸入軸轉(zhuǎn)速固定為1 800 r/min,磁粉制動(dòng)器的負(fù)載固定為25.6 N·m,采樣頻率設(shè)置為12 800 Hz。其中每個(gè)樣本的采樣時(shí)間為2 s,樣本時(shí)域信號(hào)采樣點(diǎn)共25 600個(gè)。
圖6 太陽(yáng)輪故障類(lèi)型
通過(guò)對(duì)所提故障診斷模型對(duì)齒輪不同故障類(lèi)型以及不同故障程度的數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)試。故障分類(lèi)模型中,采用準(zhǔn)確率、誤報(bào)率和漏報(bào)率對(duì)模型診斷結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,如表3所示。
表3 A-VMD和CNN模型故障類(lèi)型診斷結(jié)果評(píng)估
為了對(duì)本文所提故障診斷模型的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行更為詳細(xì)地分析,本文引入混淆矩陣對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行定量分析。通過(guò)混淆矩陣可得到該齒輪類(lèi)型的確診、誤判的具體情況。圖7所示為平穩(wěn)工況下齒輪故障分類(lèi)混淆矩陣,每一類(lèi)故障樣本個(gè)數(shù)為72個(gè)。從圖中可以得到,該模型對(duì)該數(shù)據(jù)集的綜合識(shí)別率高98.33%,其中,對(duì)正常與故障的識(shí)別率為99.72%,對(duì)斷齒故障的識(shí)別準(zhǔn)確率為94.44%,對(duì)齒面磨損故障和齒面剝落故障識(shí)別率為100%。斷齒故障中有1個(gè)漏判為正常齒輪,有3個(gè)被誤判齒根裂紋故障。由此可以看出,該模型識(shí)別準(zhǔn)確率較高。
圖7 齒輪診斷多類(lèi)型故障混淆矩陣
(1)針對(duì)行星齒輪箱診斷過(guò)程中,VMD分解的參數(shù)設(shè)置對(duì)診斷結(jié)果影響較大的問(wèn)題,提出了一種基于峭度峰值的參數(shù)自適應(yīng)尋優(yōu)算法確定K值,并結(jié)合峭度選擇多個(gè)敏感分量提取故障特征的自動(dòng)化診斷方法A-VMD;A-VMD不僅實(shí)現(xiàn)了參數(shù)設(shè)置的自適應(yīng)處理,還獲取了更加全面的故障特征信息。
(2)通過(guò)A-VMD模型提取并創(chuàng)建包含部分冗余信息標(biāo)準(zhǔn)化故障特征向量,不僅提取了更加全面的故障特征信息,創(chuàng)建了結(jié)構(gòu)一致的特征向量數(shù)據(jù)集,且更加方便與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。
(3)將不同故障類(lèi)型的齒輪故障數(shù)據(jù)輸入A-VMD和CNN診斷模型中進(jìn)行自動(dòng)化識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過(guò)A-VMD和CNN診斷模型能夠充分發(fā)揮VMD和CNN的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了無(wú)需人工干預(yù)診斷便可以對(duì)行星齒輪箱進(jìn)行自動(dòng)化智能診斷,且對(duì)太陽(yáng)輪典型故障的識(shí)別率能達(dá)到98.33%。