劉永明，葉國文，趙轉(zhuǎn)哲+，張 振

(1.安徽工程大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000；2.安徽工程大學(xué) 人機(jī)自然交互和高效協(xié)同技術(shù)研究中心安徽省新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，安徽 蕪湖 241000)

0 引言

旋轉(zhuǎn)矢量(Rotate Vector, RV)減速器是一種新型的擺線針輪行星傳動(dòng)的二級減速器，目前主要應(yīng)用在機(jī)器人領(lǐng)域和航空領(lǐng)域。隨著工業(yè)機(jī)器人的需求日益增加，作為機(jī)器人核心部件，形成鮮明對比的是RV減速器的可靠性問題，亟需一種關(guān)于RV減速器的故障診斷和壽命預(yù)測平臺(tái)來降低由于RV減速器故障帶來的損失。

近年來，學(xué)者們對于減速器做了大量研究，潘柏松等[1]在考慮齒輪磨損的情況下對行星齒輪減速器做了傳動(dòng)精度的可靠性分析；AN等[2]提出一種使用聲發(fā)射(Acoustic Emission, AE)測量的基于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的RV減速器故障檢測。CHEN等[3]提出一種基于非線性輸出頻率響應(yīng)函數(shù)(Nonlinear Output Frequency Response Fuctions, NOFRFs)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)的RV減速器故障診斷新方法。為了識(shí)別RV減速器在不同工況下的故障，PENG等[4]提出一種噪聲深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Noise deep Convolution Neural Network, NOSCNN)模型。YANG等[5]提出一種二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(2D-CNN)用于安裝在工業(yè)機(jī)器人(Industrial Robot, IR)上的RV減速器的故障診斷。ROHAN等[6]提出使用控制單元(Motor Current Signature Analysis, MCSA)的嵌入式電流信號作為檢測和診斷機(jī)械故障的方法，并將其應(yīng)用到RV減速器上。GUO等[7]提出一種帶有基于水平的學(xué)習(xí)群優(yōu)化器(Level-based Learning Swarm Optimizer with Extreme Learning Machine, LLSO-ELM)的極限學(xué)習(xí)機(jī)，用于工業(yè)機(jī)器人RV減速器的故障診斷。WANG等[8]利用RV減速器剛度波動(dòng)機(jī)理實(shí)現(xiàn)對RV減速器缺陷部位的快速診斷，具有很強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值。李哲等[9]采用在多個(gè)位置放置傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，并進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)行初步處理，將解析出的信息引入到深度卷積神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中，改善了現(xiàn)有針對減速器故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性；王久根等[10]將振動(dòng)試驗(yàn)臺(tái)測得的不同故障模式數(shù)據(jù)輸入殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和5折交叉驗(yàn)證，并與多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較，同時(shí)采用西儲(chǔ)大學(xué)數(shù)據(jù)庫驗(yàn)證；毛君等[11]將減速器常見的幾種故障特征作為輸入，有無故障作為輸出；彭鵬等[12]明確提出了噪聲影響下的卷積神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)體模型，將RV減速器的一維振動(dòng)數(shù)據(jù)信號二維化后轉(zhuǎn)變成灰度圖像，將其作為輸入并融合了特征；陳樂瑞等[13]根據(jù)離散系統(tǒng)的輸出相位頻率特征函數(shù)和核主成分分析(Kernel Principle Component Analysis, KPCA)，選擇了一種緊密結(jié)合頻帶的方法，并選擇了大量可能的優(yōu)化算法，得到前4個(gè)頻帶值在每種情況下，使用KPCA解決方案后，引入支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM),并與多種診斷方法進(jìn)行比較。安海博等[14]分析了RV減速器動(dòng)力學(xué)的基本原理，建立了RV減速器內(nèi)部聲發(fā)射數(shù)據(jù)信號的傳播模型；于寧等[15]對故障信號進(jìn)行組合模態(tài)函數(shù)(Combined Mode Function, CMF)分解，改進(jìn)局部均值分解(Complementary Ensemble Local Mean Decomposition, CELMD)，結(jié)合多尺度排列熵法(Multiscale Permutation Entropy, MPE)選取乘積函數(shù)(Product Function, PF)分量進(jìn)行重構(gòu)和包絡(luò)分析等綜合診斷方法。QIAN等[16]提出一種使用克里金模型的具有多種故障模式的工業(yè)機(jī)器人RV減速器的時(shí)變可靠性方法。上述針對RV減速器的故障診斷方法精度較高，但方法內(nèi)容較復(fù)雜，復(fù)雜計(jì)算較多，同時(shí)需要大量的數(shù)據(jù)支撐，往往RV減速器在產(chǎn)生初期故障的時(shí)候數(shù)據(jù)特征較少，而且大多數(shù)故障診斷的特征均從時(shí)域和頻域入手，選擇旋轉(zhuǎn)周期作為故障特征較少。

隨著人工智能發(fā)展,極限學(xué)習(xí)機(jī)由于其運(yùn)行速度快，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少，作為一種模式識(shí)別得到了重視，WANG等[17]采用極限學(xué)習(xí)機(jī)方法對燃油系統(tǒng)的故障進(jìn)行分類。GUO等[18]將圓模型和極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extereme Learning Machine, ELM)相結(jié)合，形成一種線性模擬電路的故障診斷方法。XIA等[19]報(bào)告了一種結(jié)合核熵分量分析(Kernel Entropy Component Analysis, KECA)和基于投票的ELM(Voting based ELM, VELM)的冷水機(jī)組早期故障的有效診斷方法。LI等[20]提出一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)和AdaBoost. SAMME的核電站故障診斷框架。LIU等[21]提出了一種使用有限元法(Finite Element Method, FEM)仿真和ELM的個(gè)性化故障診斷方法來檢測齒輪中的故障。上述研究通過各種方法與極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)合進(jìn)行故障診斷，取得了較好的結(jié)果，但大多普適性較差，而且由于ELM的權(quán)值和閾值具有隨機(jī)性，每次出的結(jié)果并不穩(wěn)定，容易影響預(yù)測結(jié)果。

對此，本文提出一種基于集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的小樣本工業(yè)機(jī)器人RV減速器PSO-ELM故障診斷分類模型。每個(gè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械受加工精度和裝配精度等因素影響，在運(yùn)行時(shí)都會(huì)或多或少地偏離軸心，假設(shè)偏離的距離為h,h=Asin(ωθ+γ)，式中:A表示旋轉(zhuǎn)時(shí)偏移軸心的最大距離;ω表示旋轉(zhuǎn)時(shí)的周期頻率，γ表示旋轉(zhuǎn)時(shí)的初始相位角。隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械使用時(shí)間的增長，在摩擦磨損作用下，其偏離的距離h會(huì)隨著使用時(shí)間的增長而變大和變得不規(guī)律，繼而產(chǎn)生斷裂等故障。由于故障的位置不同，h也會(huì)產(chǎn)生不同的變化，而導(dǎo)致h變化的原因?yàn)閣θ+γ發(fā)生變化，其中ω變化在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中可通過分析測得數(shù)據(jù)的周期性得知。

由于RV減速器產(chǎn)生的故障特征并不明顯，造成了RV減速器在運(yùn)行時(shí)的精度降低而無法發(fā)覺，基于旋轉(zhuǎn)機(jī)械ω變化可通過分析測得數(shù)據(jù)的周期性的思想，本文提出一種基于EEMD-PSO-ELM的故障診斷模型。其中，EEMD可以很好地反應(yīng)出數(shù)據(jù)在故障時(shí)的瞬時(shí)頻率，在故障數(shù)據(jù)信息較少的情況下，從瞬時(shí)頻率中反映出的周期性可以提高RV減速器故障診斷的準(zhǔn)確率，進(jìn)行合理的故障檢測。

1 工業(yè)機(jī)器人RV減速器

1.1 工業(yè)機(jī)器人RV減速機(jī)結(jié)構(gòu)

如圖1所示，RV減速器由太陽輪作為輸入軸，由少齒數(shù)的太陽輪帶動(dòng)多齒數(shù)、大一點(diǎn)的行星輪轉(zhuǎn)動(dòng)進(jìn)行一級減速;大行星輪推動(dòng)曲柄軸旋轉(zhuǎn)，曲柄軸帶動(dòng)2個(gè)RV輪旋轉(zhuǎn)，兩個(gè)RV輪轉(zhuǎn)動(dòng)一圈，針齒輪轉(zhuǎn)動(dòng)一齒，進(jìn)行二級減速。

曲柄軸由于其重心不在軸心上，其扭矩會(huì)隨著轉(zhuǎn)動(dòng)呈周期性變化，計(jì)算公式如式(1)所示[22]：

(1)

(2)

由于RV減速器曲柄軸不需要曲柄平衡塊，對于RV減速器式子可以表示為：

(3)

扭矩因數(shù)可以表示為：

(4)

(5)

而擺線輪的中心與軸心不在一條線上，假設(shè)其差值為s，擺線輪的半徑為r，則擺線輪的公式為:

(6)

擺線輪與針齒輪傳遞扭矩時(shí)，其扭矩需要添加一個(gè)嚙合系數(shù)c1。則其最終的輸出扭矩為:

(7)

由于效率公式為：

(8)

式中n表示減速比，則由式(8)可以得出正常運(yùn)行RV減速器的效率具有周期性。

2 EEMD-PSO-ELM模型的建立

2.1 EEMD預(yù)處理

經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition, EMD)是一種可以反映出數(shù)據(jù)瞬時(shí)頻率的分解方法，但由于加入的噪聲為隨機(jī)產(chǎn)生，容易導(dǎo)致模態(tài)混疊、端點(diǎn)效應(yīng)、篩分迭代停止標(biāo)準(zhǔn)等問題。針對上述問題，WU等[23]提出了集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)。該方法通過加入白噪聲填補(bǔ)非連續(xù)信號段信號解決模態(tài)混疊現(xiàn)象。在噪聲信號分解的過程中，運(yùn)用白噪聲信號的濾波特性，多次求解本征模態(tài)分量(IMF)平均值，消除在非連續(xù)點(diǎn)白噪聲對于原始信號的干擾[12]。

數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟如下：

步驟1將故障數(shù)據(jù)劃分為若干個(gè)樣本數(shù)據(jù)，對每個(gè)樣本數(shù)據(jù)x(t)樣本數(shù)據(jù)較大添加正態(tài)白噪聲Sw(ω)，得到一個(gè)新的整體xs(t)，即

xs(t)=x(t)+Sw(ω)。

(9)

其中正態(tài)白噪聲Sw(ω)的表達(dá)式如下：

(10)

式中：Rw(l)=σ2δl，l=0,±1,±2,…。

(11)

(12)

步驟2對已添加白噪聲的樣本數(shù)據(jù)xs(t)進(jìn)行EMD分解，得到若干IMF分量，其表達(dá)式如下所示:

式中：imfc(t)為EMD分解的第c個(gè)IMF；rn(t)為分解n個(gè)IMF后的參與分量。

步驟3重復(fù)上述步驟，每次加入新的白噪聲序列。

步驟4將每次得到的IMF進(jìn)行定積分并除以分段長度，為了防止分解后數(shù)值的正負(fù)號影響，故在之前先將IMF絕對值化處理。其流程圖如圖2所示。

2.2 PSO-ELM模型

ELM是由HUANG等[25]提出的一種針對單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Single-hiddenLayerFeedforwardNeuralnetwork，SLFN)的算法。ELM具有訓(xùn)練參數(shù)少、學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強(qiáng)大等特點(diǎn)，訓(xùn)練過程中隨機(jī)生成了輸入層和隱藏層之間的連接權(quán)重W和閾值B，然后連接權(quán)重與訓(xùn)練集的輸入矩陣相乘疊加求和，由于W和B為隨機(jī)生成，在一定程度上影響了ELM的準(zhǔn)確度。而粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法可以有更多機(jī)會(huì)求解全局的最優(yōu)解，同時(shí)還可以進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，具有搜索速度快，效率高的優(yōu)點(diǎn)。用PSO算法來優(yōu)化ELM權(quán)重W與隱含神經(jīng)元的閾值B以達(dá)到提升ELM準(zhǔn)確度的目的。

過程1設(shè)輸入層與隱含層間的連接權(quán)值W為:

(13)

設(shè)隱含層神經(jīng)元的閾值B為:

(14)

將W與B分別作為PSO的速度與位置代入,得到最優(yōu)解。

過程2定義適應(yīng)度函數(shù)，從PSO的粒子中得到ELM的原始權(quán)值W和閾值B，使用n個(gè)任意不同的訓(xùn)練樣本練習(xí)ELM神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。

(15)

其中：i=1,2,3,…,n；xi=[xi1,xi2,…,xid]T∈Rd；ti=[ti1,ti2,…,tiK]T∈Rk；xi、ti分別表示訓(xùn)練樣本輸入的特征值和輸出的真實(shí)值；d、k分別表示輸入特征值與輸出真實(shí)值的維數(shù)；L表示隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；j=1,2,3,…,n；g(x)為其中的激勵(lì)函數(shù)；βi=[βi1,βi2,…,βik]為隱含層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)與輸出層之間的連接權(quán)值。

Hβ=T。

(16)

將式(16)寫為矩陣形式

(17)

(18)

(19)

其中：H為隱含輸出矩陣；T為期望輸出向量矩陣。

根據(jù)廣義陣矩陣?yán)碚?，求解?16)的最小范數(shù)二乘解，從而求得β:

(20)

式中：H+為H的Moore-Penrose廣義逆矩陣；E為單位矩陣；與HHT具有相同的維數(shù)；G為常量。

過程3測量粒子的適應(yīng)度值，以均方根誤差為適應(yīng)度函數(shù)，求出個(gè)體的最佳值及其全局值。

過程4通過設(shè)定的目標(biāo)誤差判斷是否達(dá)到迭代的終止條件,若達(dá)到目標(biāo)誤差，則將得到的最優(yōu)的權(quán)值W和隱含層閾值B，如未達(dá)到，則返回上一層繼續(xù)尋優(yōu)，直到最大迭代次數(shù)為止。

其流程框圖如圖3所示。

2.3 模型性能測試

模型測試采用西安交通大學(xué)XJTU-SY軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集[26]，實(shí)驗(yàn)中采樣頻率設(shè)置為25.6 kHz，采樣間隔為1 min，每次采樣時(shí)長為1.28 s。軸承的轉(zhuǎn)速設(shè)置均為2 100 r/min，受到的徑向力均為12 kN，每個(gè)樣本包含32 768組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包含一個(gè)豎直方向加速度數(shù)據(jù)和一個(gè)水平方向加速度數(shù)據(jù)。由文獻(xiàn)[27]可知，水平方向的振動(dòng)信號能夠包含更多的退化信息，故選取水平方向加速度標(biāo)準(zhǔn)差作為評判標(biāo)準(zhǔn)，采用了數(shù)據(jù)集中的Bearing1_1、Bearing1_4、Bearing1_5作為測試數(shù)據(jù)集，其對應(yīng)的故障形式如表1所示，根據(jù)測試結(jié)果，無故障數(shù)據(jù)樣本選取Bearing1_4前10個(gè)樣本作為正常的數(shù)據(jù)集。

表1 軸承數(shù)據(jù)信息

Bearing1_1數(shù)據(jù)集的部分水平方向的振動(dòng)信號及故障形式如圖4a和圖4b所示，均值為-0.004 2，標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.119 4。

Bearing1_4數(shù)據(jù)集的部分水平方向的振動(dòng)信號及故障形式如圖5a和圖5b所示，均值為-0.004 9，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.466 3。

Bearing1_5數(shù)據(jù)集的部分水平方向的振動(dòng)信號及故障形式如圖6a和圖6b所示，均值為-0.000 523，標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.892 8。

Bearing1_4數(shù)據(jù)集前10個(gè)樣本的部分水平方向的振動(dòng)信號及正常形式如圖7a和圖7b所示，均值為-0.004 4，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.428 2。

將數(shù)據(jù)樣本均分為16組樣本數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行EEMD分解。將分解后的IMF作為輸入，分類號作為輸出，其中分類1表示外圈故障、分類2表示保持架故障、分類3表示內(nèi)圈、外圈故障，分類4表示正常。其輸出結(jié)果如表2和圖8所示。

表2 模型預(yù)測對比表

由表2和圖8可以看出，PSO-ELM模型的預(yù)測準(zhǔn)確度高于ELM模型預(yù)測準(zhǔn)確度。PSO-ELM模型100次迭代誤差變化如圖9所示，由圖9可以看出，PSO-ELM預(yù)測模型的性能較好，運(yùn)行速度快，均方誤差較小，穩(wěn)定性較好。

3 試驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析

3.1 試驗(yàn)平臺(tái)

試驗(yàn)所用的RV減速器測試平臺(tái)如圖10所示，伺服電機(jī)的功率為5 kw，扭矩傳感器的量程為15 N·m，力矩傳感器的量程為200 N·m，磁粉制動(dòng)器的規(guī)格為1.5 kw。主軸的轉(zhuǎn)速設(shè)置為151 r/min，RV減速機(jī)的輸入軸和輸出軸均由扭矩傳感器測得數(shù)據(jù)，RV減速機(jī)型號為RV-20E。每隔0.5 s采樣一次，實(shí)驗(yàn)在常溫下進(jìn)行，共采集200 h的數(shù)據(jù)。RV減速器平臺(tái)型號參數(shù)如表3所示。

表3 RV減速器平臺(tái)型號參數(shù)

采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖11所示。

試驗(yàn)結(jié)束后，其扭矩、轉(zhuǎn)速、功率出現(xiàn)反常數(shù)據(jù)，如圖12所示，減速機(jī)出現(xiàn)故障。

為避免試驗(yàn)的偶然性，進(jìn)行了多次試驗(yàn)的數(shù)據(jù)采集，選取故障前的數(shù)據(jù)和故障后的效率數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，如圖13和圖14所示。

由圖13和圖14可知，故障前效率具備一定的周期性，故障后的效率周期性明顯遭到破壞，符合式(8)的結(jié)論；拆解RV減速器后，發(fā)現(xiàn)曲柄軸磨損如圖15所示；為了保證測試系統(tǒng)的傳動(dòng)剛度，軸向連接施加一定的預(yù)緊力，預(yù)緊力的施加及同軸度誤差的存在，導(dǎo)致齒輪嚙合存在一定偏載，故障后由于RV減速器曲柄磨損導(dǎo)致行星輪沿軸向發(fā)生微弱滑動(dòng)，預(yù)緊力減小，曲柄軸桿力與軸向夾角減小，曲柄軸桿力徑向分量減小，偏心距h減小，齒輪嚙合偏載狀態(tài)及潤滑狀態(tài)改善，嚙合點(diǎn)處摩擦力減小，傳動(dòng)效率上升。

3.2 EEMD-PSO-ELM故障分類模型仿真

運(yùn)用MATLAB R2018a編程，分別選取故障前效率和故障后效率1 680個(gè)監(jiān)測數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行EEMD分解，得到的部分圖形如圖16和圖17所示。

由圖16和圖17可以看出正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)在經(jīng)過EEMD分解后差異明顯。由于信號的能量主要集中在較低的IMF中[25]，每組均取前6個(gè)IMF分量進(jìn)行平均驗(yàn)算。

兩組數(shù)據(jù)經(jīng)過集合平均計(jì)算后分別得到21個(gè)特征值，此時(shí)將特征值輸入PSO-ELM分類模型進(jìn)行訓(xùn)練與分類，ELM隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)定為5，激活函數(shù)為sigmoid；粒子的速度范圍設(shè)置為-1～1，位置范圍設(shè)置為[0.3-0.9]，最大迭代次數(shù)設(shè)置為100，c1設(shè)置為2.8，c2設(shè)置為1.3。

在運(yùn)行EEMD-PSO-ELM模型時(shí)，同時(shí)與ELM、EEMD-ELM、EEMD-PNN、EEMD-GRNN、EEMD-DE-ELM和EEMD-GA-ELM 6種模型進(jìn)行對比,其結(jié)果如圖18和圖19所示：

由圖18可以看出，ELM的識(shí)別準(zhǔn)確率最低，為30%，在加入EEMD后，準(zhǔn)確率有了明顯提高，達(dá)到了60%，效果較為顯著，但概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Probabilistic Neural Networks, PNN)和廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(General Regression Neural Network, GRNN)表現(xiàn)較差，準(zhǔn)確率分別為50%和40%，而差分優(yōu)化算法(Differential Evolution, DE)優(yōu)化的ELM在本次運(yùn)行效果并不明顯；遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)優(yōu)化的ELM在本次運(yùn)行效果較為明顯，準(zhǔn)確率達(dá)到了80%；EEMD-PSO-ELM識(shí)別模型在本次運(yùn)行結(jié)果的準(zhǔn)確率達(dá)到了90%，優(yōu)化效果最為顯著。

為排除試驗(yàn)結(jié)果的偶然性，共運(yùn)行20次，其結(jié)果如圖19所示。

表4 運(yùn)行20次后各模型準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì) %

由圖19和表4可知，ELM模型的準(zhǔn)確率最低，且不穩(wěn)定，準(zhǔn)確率經(jīng)常在30%～50%之間浮動(dòng)，整體的準(zhǔn)確率只有45.5%；加入EEMD后的ELM準(zhǔn)確率有了明顯提高，整體的準(zhǔn)確率達(dá)到了61.5%，但不穩(wěn)定，在50%～80%之間浮動(dòng)；而EEMD-PNN模型和EEMD-GRNN模型雖然穩(wěn)定，但準(zhǔn)率卻沒有EEMD-ELM模型高，整體準(zhǔn)確率分別只有50%和47%，表明了ELM的準(zhǔn)確度比一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高；而EEMD-DE-ELM模型雖然偶爾的準(zhǔn)確率達(dá)到100%但其準(zhǔn)確度最低能達(dá)到20%，極不穩(wěn)定；EEMD-GA-ELM模型準(zhǔn)確率較高，多數(shù)在80%左右，偶爾會(huì)達(dá)到90%。EEMD-PSO-ELM模型整體準(zhǔn)確率最高，20次的平均準(zhǔn)確率達(dá)到了91.5%，整體準(zhǔn)確率在90%以上，甚至有幾次達(dá)到100%，準(zhǔn)確率較為穩(wěn)定。

綜上所述，EEMD-PSO-ELM工業(yè)機(jī)器人RV減速器故障診斷模型的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性均優(yōu)于另外6種模型。

4 結(jié)束語

本文將RV減速機(jī)測試平臺(tái)所測得的數(shù)據(jù)經(jīng)過EEMD法分解出RV減速器在故障時(shí)的特征值，包含效率監(jiān)測數(shù)據(jù)潛在特征。將ELM的連接權(quán)值W及隱含層神經(jīng)元閾值B用PSO進(jìn)行優(yōu)化，從而提升ELM的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。將特征值作為輸入導(dǎo)入到PSO-ELM故障識(shí)別模型。

以此構(gòu)建的EEMD-PSO-ELM工業(yè)機(jī)器人RV減速器故障診斷分類模型與ELM、EEMD-ELM、EEMD-PNN、EEMD-GRNN、EEMD-DE-ELM、EEMD-GA-ELM模型相比，該模型更加快速、精確度更高且更穩(wěn)定。

及時(shí)準(zhǔn)確地判斷出RV減速機(jī)運(yùn)行狀態(tài)有利于對RV減速機(jī)進(jìn)行及時(shí)的維護(hù)，能有效地幫助工廠及企業(yè)降低損失，更可以在一定程度上幫助RV減速機(jī)測試廠家提升測量RV減速機(jī)測試數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，從而達(dá)到減少RV減速機(jī)使用廠家的經(jīng)濟(jì)損失，提升RV減速機(jī)使用廠家效益的目的。

未來，作者團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)在基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)機(jī)器人RV減速器故障診斷和在線健康評估方向開展持續(xù)性研究。