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        改進(jìn)GAN結(jié)合SDAE的傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障診斷

        2023-03-03 10:50:36
        微特電機(jī) 2023年2期
        關(guān)鍵詞:故障診斷故障模型

        陳 其

        (商洛職業(yè)技術(shù)學(xué)院,商洛 726099)

        0 引 言

        近年來,可持續(xù)發(fā)展理念的深入和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,帶動(dòng)了太陽能、水電、風(fēng)電等清潔能源的發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì),截至2019年,我國(guó)累計(jì)風(fēng)機(jī)裝機(jī)容量達(dá)到2.1億千瓦,風(fēng)電已成為我國(guó)主要的發(fā)電方式之一。風(fēng)電能源的蓬勃發(fā)展帶動(dòng)了風(fēng)電站的建設(shè),而風(fēng)電機(jī)組是風(fēng)電站的核心設(shè)備,因此,確保風(fēng)電機(jī)組穩(wěn)定安全運(yùn)行,是保障整個(gè)風(fēng)電站安全穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)。由于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行工況復(fù)雜,其傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承容易發(fā)生故障,要保證風(fēng)電機(jī)組正常運(yùn)行,有必要對(duì)其傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障進(jìn)行檢測(cè)與診斷。

        目前,針對(duì)主軸承故障診斷的諸多方法,主要是利用深度學(xué)習(xí)思想對(duì)其進(jìn)行診斷。如盧錦玲等通過在輔助分類生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)上引入梯度懲罰,并在判別器網(wǎng)絡(luò)中引入池化層,提出一種基于改進(jìn)輔助分類生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)主軸承故障診斷方法,可有效診斷風(fēng)電機(jī)組主軸承故障,平均診斷準(zhǔn)確率達(dá)到85%以上[1]。余萍等基于堆疊降噪自動(dòng)編碼器和人工變性天牛算法,提出一種ATLA-SDAE故障診斷方法,提高了故障診斷的效率[2]。卞東學(xué)等針對(duì)早期軸承故障信號(hào)弱的特點(diǎn),結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和快速獨(dú)立分量分析方法,提出一種基于CEEMDAN和FastICA的軸承故障診斷方法,突出了故障特征頻率成分,提高了軸承故障診斷的準(zhǔn)確率[3]。通過上述研究可以發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承振動(dòng)故障診斷方法雖實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷,但診斷的準(zhǔn)確率約為85%,還有待進(jìn)一步提高。

        為解決該問題,本文研究結(jié)合輔助分類器生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(以下簡(jiǎn)稱ACGAN)與堆疊降噪自編碼器(以下簡(jiǎn)稱SDAE),通過采用ACGAN生成高質(zhì)量的新樣本,以擴(kuò)充傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障樣本量的大小,并利用SDAE從含噪樣本中提取魯棒性特征,提出一種基于ACGAN-SDAE故障診斷模型的傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障診斷方法。

        1 基本算法

        1.1 ACGAN基本原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        ACGAN是一種生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(以下簡(jiǎn)稱GAN)的變體算法,通過在GAN的生成器和判別器中添加類別標(biāo)簽,以輔助GAN處理附加信息時(shí),利用類別標(biāo)簽信息生成高質(zhì)量的生成樣本,進(jìn)而提高數(shù)據(jù)樣本的差異性,使其盡可能被有效分類。

        ACGAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示[4]。其目標(biāo)函數(shù)分為面向數(shù)據(jù)是否真實(shí)的代價(jià)函數(shù)Ls和面向數(shù)據(jù)分類準(zhǔn)確性的代價(jià)函數(shù)Lc,表達(dá)式如下[5-6]:

        Ls=Ex-Pdata[logP(source=real|xreal)]+

        Ez-Pz[logP(source=fake|xfake)]

        (1)

        圖1 ACGAN結(jié)構(gòu)示意圖

        Lc=Ex-Pdata[logP(class=c|xreal)]+

        Ez-Pz[logP(class=c|xfake)]

        (2)

        式中:Ex-Pdata表示對(duì)x的真實(shí)數(shù)據(jù)分布的期望值;Ez-Pz(z)表示從噪聲采樣z的期望值;xreal、xfake分別為x的真實(shí)和虛假分布。

        ACGAN訓(xùn)練時(shí),其目的是希望判別器盡可能區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,即使Ls+Lc最大。而生成器的目的是使生成數(shù)據(jù)盡可能判定為真實(shí)數(shù)據(jù)并被有效分類,即使Ls-Lc最小[7]。

        1.2 SDEA網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        (3)

        式中:θ(n+1)表示輸出層參數(shù)集;g(·)為softmax分類器激活函數(shù)。

        微調(diào)階段通過Adam算法進(jìn)行參數(shù)微調(diào),通過最小化交叉熵?fù)p失函數(shù)LSDAE,實(shí)現(xiàn)整體微調(diào)[9]。LSDAE表達(dá)式:

        ln(1-cm)]

        (4)

        式中:Θ={θ1,θ2,…,θn+1}為SDAE參數(shù)集。

        圖2 SDAE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        2 基于ACGAN-SDAE的傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障診斷模型

        2.1 模型整體框架

        根據(jù)上述分析可知,ACGAN可良好地估計(jì)真實(shí)樣本的實(shí)際分布,并擴(kuò)充故障樣本數(shù)量,有利于提高最終故障診斷的準(zhǔn)確率。SDAE可實(shí)現(xiàn)良好的分類,并從含噪樣本中提取魯棒性特征。而實(shí)際傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障數(shù)據(jù)相比于正常數(shù)據(jù)較少,容易導(dǎo)致模型故障診斷性能降低[10];同時(shí),實(shí)際診斷過程中存在大量的噪聲數(shù)據(jù)干擾診斷結(jié)果,為解決上述問題,研究結(jié)合ACGAN和SDAE,提出一種基于ACGAN-SDAE的傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障診斷模型整體框架,如圖3所示。其中,生成器為一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過使用類別標(biāo)簽輔助生成器獲取原始傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障樣本的實(shí)際分布,以擴(kuò)充故障樣本數(shù)量[11]。判別器為SDAE,負(fù)責(zé)對(duì)輸入樣本真實(shí)性和故障類別進(jìn)行判斷。

        圖3 ACGAN-SDAE模型整體框架

        2.2 判別器訓(xùn)練

        判別器訓(xùn)練即是最小化真假標(biāo)簽的誤差和故障類別標(biāo)簽的誤差,如下式[12]:

        (5)

        (6)

        (7)

        2.3 生成器訓(xùn)練

        (8)

        (9)

        式中:LG為模型生成器的損失函數(shù);ΘG為參數(shù)集;Lg為真假標(biāo)簽交叉熵?fù)p失誤差[13]。

        2.4 對(duì)抗訓(xùn)練

        模型對(duì)抗訓(xùn)練分為以下三個(gè)步驟:首先生成器在含特定標(biāo)簽的潛在空間中生成隨機(jī)噪聲假樣本;然后混合真實(shí)樣本與假樣本輸入判別器中,對(duì)樣本真實(shí)性和故障進(jìn)行識(shí)別,并利用損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,更新判別器中的參數(shù)與標(biāo)簽;最后將判別器設(shè)置為不可訓(xùn)練,并固定其參數(shù),更新生成器中的參數(shù),以訓(xùn)練生成器生成更真實(shí)的假樣本,實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練判別器。重復(fù)上述操作,直至生成器和判別器均達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),即完成了模型的對(duì)抗訓(xùn)練。

        2.5 故障診斷流程

        根據(jù)上述分析,將基于ACGAN-SDAE模型的傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障診斷流程設(shè)計(jì)如下:

        (1)數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理。利用傳感器收集傳動(dòng)系統(tǒng)的主軸承原始振動(dòng)信號(hào),由于其復(fù)雜性較高,需要采用快速傅里葉變換將原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為頻譜信號(hào)。

        (2)模型訓(xùn)練。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)按一定比例分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,將訓(xùn)練集輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練,直至模型穩(wěn)定。

        (3)故障分類。將測(cè)試集輸入訓(xùn)練完成的ACGAN-SDAE模型中,輸出診斷分類結(jié)果,即為故障診斷識(shí)別結(jié)果。

        3 仿真實(shí)驗(yàn)

        3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建

        本實(shí)驗(yàn)在Ubuntu16.04操作系統(tǒng)上進(jìn)行,通過Keras深度學(xué)習(xí)框架和Python3.6編程語言進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)配置Intel(R)Core(TM)i7-8700 CPU,NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti GPU,內(nèi)存為16 GB。

        3.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

        本實(shí)驗(yàn)選用美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)公開的CWRU滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集中,以12 kHz采樣頻率采集的1 750 r/min、1 772 r/min和1 797 r/min 3種轉(zhuǎn)速下的電機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù),作為傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承機(jī)械故障診斷的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包括正常(Normal)和損傷直徑為0.001 778 m、0.000 355 6 m、0.000 533 4 m的內(nèi)圈故障(IF)、外圈故障(OF)、球故障(RF)共10種健康狀況[14-15]。

        為獲取數(shù)據(jù)集中每段信號(hào)的頻譜樣本,實(shí)驗(yàn)前對(duì)數(shù)據(jù)集中的每段信號(hào)進(jìn)行了快速傅里葉變換。為使診斷結(jié)果具有一定的參考性,實(shí)驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了劃分,將每個(gè)數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集兩類,其中,每個(gè)訓(xùn)練集包括6 600個(gè)訓(xùn)練樣本,每個(gè)測(cè)試集包括1 000個(gè)測(cè)試樣本。具體劃分情況如表1所示。表1中,A、B、C分別表示軸承負(fù)荷735 W、1 470 W、2 205 W。

        表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集劃分情況

        3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

        本實(shí)驗(yàn)選用準(zhǔn)確率(acc)作為評(píng)估模型性能的指標(biāo),其計(jì)算方法如下:

        acc=(TP+TN)/(P+N)

        (10)

        式中:TP表示真正例;TN表示真負(fù)例;P表示所有正例;N表示所有負(fù)例。

        3.4 參數(shù)設(shè)置

        本實(shí)驗(yàn)將生成器學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.002,通過Adam算法進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練,第一個(gè)一維卷積層的內(nèi)核大小設(shè)置為16,動(dòng)量設(shè)置為0.8,激活函數(shù)設(shè)置為relu函數(shù); 第二個(gè)一維卷積層的內(nèi)核大小設(shè)置為8,激活函數(shù)設(shè)置為雙曲正切tanh函數(shù)。將判別器的學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001,通過Adam算法進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練。

        考慮到噪聲因子是影響ACGAN-SDAE模型診斷性能的關(guān)鍵因素,因此,通過實(shí)驗(yàn)方法選擇適當(dāng)大小的噪聲因子。

        為確定最佳噪聲因子,實(shí)驗(yàn)通過設(shè)置不同噪聲因子并分析不同噪聲因子下模型的診斷準(zhǔn)確率,選擇最佳噪聲因子。表2為不同大小的噪聲因子進(jìn)行10次實(shí)驗(yàn)后模型的診斷平均準(zhǔn)確率。由表2可知,隨著噪聲因子的增大,模型的診斷準(zhǔn)確率先升高后下降,當(dāng)噪聲因子為0.3時(shí),模型的故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到最大值,為98.67%。因此,本實(shí)驗(yàn)將ACGAN-SDAE模型的噪聲因子設(shè)置為0.3。

        表2 不同噪聲因子下模型的診斷準(zhǔn)確率

        3.5 結(jié)果與分析

        3.5.1 不同故障樣本量下模型的診斷效果

        為檢驗(yàn)ACGAN-SDAE模型在不同故障樣本量下的診斷效果,實(shí)驗(yàn)通過將數(shù)據(jù)集A中每種狀態(tài)模式下的不平衡率設(shè)置為25%、40%、50%、75%、100%,研究了不同故障樣本量模型的診斷效果,并將模型與SDAE、SVM、MLP常用故障診斷模型進(jìn)行比較。為避免隨機(jī)誤差對(duì)結(jié)果的影響,實(shí)驗(yàn)分別采用不同模型進(jìn)行了10次實(shí)驗(yàn),并以10次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為最終結(jié)果。不同模型的診斷結(jié)果如表3所示。

        表3 不同故障樣本比例下模型的故障診斷準(zhǔn)確率

        由表3可知,樣本故障量增加可提高模型故障診斷準(zhǔn)確率。整體來看,相較于SDAE、SVM、MLP模型,ACGAN-SDAE模型在不同故障樣本量下的故障診斷準(zhǔn)確率均具有一定的優(yōu)勢(shì),尤其是在25%的小故障樣本量下,ACGAN-SDAE模型的故障診斷優(yōu)勢(shì)更明顯,故障診斷準(zhǔn)確率可達(dá)到78.66%,說明ACGAN-SDAE模型在小故障樣本量下仍具備良好的故障診斷能力。分析其原因是,ACGAN-SDAE模型生成新的帶標(biāo)簽樣本,提高了小故障樣本的質(zhì)量,進(jìn)而提高了模型的故障診斷性能。因此,ACGAN-SDAE模型對(duì)不同故障樣本量的傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷具有良好的診斷性能,且在小故障樣本量下的故障診斷性能更優(yōu)于對(duì)比模型。

        3.5.2 不同信噪比下模型的診斷結(jié)果

        為驗(yàn)證ACGAN-SDAE模型對(duì)不同故障信噪比下的故障診斷性能,實(shí)驗(yàn)在A數(shù)據(jù)集中通過添加不同信噪比的高斯噪聲檢測(cè)模型的抗噪性能,并將其與SDAE、SVM、MLP常用故障診斷模型進(jìn)行比較,結(jié)果如表4所示。由表4可知,不同信噪比下,ACGAN-SDAE模型故障診斷準(zhǔn)確率最高,可達(dá)到90%以上,即使是在信噪比為-6 dB條件下,ACGAN-SDAE模型的故障診斷準(zhǔn)確率也能達(dá)到90%以上,相較于其他對(duì)比模型提高了8%左右,說明ACGAN-SDAE模型對(duì)不同信噪比的傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷具有良好的診斷性能。分析其原因是,ACGAN-SDAE模型結(jié)合了對(duì)抗學(xué)習(xí)和降噪原理,具備了良好的抗噪性能。

        表4 不同信噪比下不同模型的故障診斷準(zhǔn)確率

        3.5.3 跨不同負(fù)載域數(shù)據(jù)下模型的診斷結(jié)果

        為驗(yàn)證ACGAN-SDAE模型在跨不同負(fù)載域數(shù)據(jù)集下對(duì)故障診斷的自適應(yīng)性能,實(shí)驗(yàn)分別以735 W、1 470 W、2 205 W負(fù)載下的任意一種樣本進(jìn)行訓(xùn)練,另外兩種樣本作為測(cè)試,具體數(shù)據(jù)如表1所示,并將其與SDAE、SVM、MLP常用故障診斷模型進(jìn)行比較,結(jié)果如圖4所示。由圖4可知,在跨不同負(fù)載域下,ACGAN-SDAE模型平均故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到93%以上,說明在跨不同負(fù)載域下,ACGAN-SDAE模型對(duì)傳動(dòng)系統(tǒng)故障的診斷效果具有一定的優(yōu)越性。

        圖4 跨不同負(fù)載域下不同模型的診斷準(zhǔn)確率

        整體來看,所有模型從數(shù)據(jù)集C到A和A到C的故障診斷準(zhǔn)確率均低于其他跨域的故障診斷準(zhǔn)確率,說明當(dāng)兩個(gè)工作條件差異明顯時(shí),無論是ACGAN-SDAE故障診斷模型還是其他故障診斷模型,其適應(yīng)性均有所下降。但綜合來看,ACGAN-SDAE模型在傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷上具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

        3.5.4 模型特征提取與樣本生成結(jié)果可視化

        為更好地反映ACGAN-SDAE模型在故障診斷過程中的性能,實(shí)驗(yàn)利用t-SNE技術(shù),將模型的特征提取結(jié)果和樣本生成結(jié)果進(jìn)行了可視化,結(jié)果如圖5所示。由圖5可知,ACGAN-SDAE模型可以將相同傳動(dòng)系統(tǒng)故障類型的特征進(jìn)行聚合,將不同傳動(dòng)系統(tǒng)故障類型的特征進(jìn)行分離,區(qū)分不同傳動(dòng)系統(tǒng)故障類型,具有良好的特征提取能力。

        圖5 ACGAN-SDAE模型特征提取可視化結(jié)果

        圖6為ACGAN-SDAE模型訓(xùn)練損失可視化結(jié)果。由圖6可知,隨著訓(xùn)練進(jìn)行,模型的對(duì)抗損失和分類損失逐漸趨于穩(wěn)定,說明ACGAN-SDAE模型通過訓(xùn)練可獲取理想故障診斷模型。

        圖6 ACGAN-SDAE模型訓(xùn)練損失

        圖7為不同故障狀態(tài)下原始樣本與生成樣本的頻譜示例。由圖7可知,不同故障狀態(tài)下原始樣本分布與其生成樣本分布相似程度較高,說明ACGAN-SDAE模型生成了高質(zhì)量樣本,提高了模型故障診斷的泛化性能。

        圖7 原始樣本和生成樣本的頻譜

        4 結(jié) 語

        綜上所述,基于ACGAN-SDAE的傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障診斷模型,通過采用ACGAN生成高質(zhì)量的新樣本,擴(kuò)充了傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障樣本量的大小,并利用SDAE從含噪樣本中提取魯棒性特征,提高了故障診斷的準(zhǔn)確率,可有效診斷不同故障樣本量下的傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障,且具有良好的域自適應(yīng)性和抗噪性能,平均故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上,相較于SDAE、SVM、MLP常用故障診斷模型,ACGAN-SDAE模型具有一定的優(yōu)越性,為傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障診斷提供了理論基礎(chǔ)。但受條件限制,本研究仍存在一些不足有待改進(jìn),主要表現(xiàn)在研究采用的是單一振動(dòng)信號(hào)作為故障診斷模型的輸入信息,而實(shí)際傳動(dòng)系統(tǒng)主軸承故障的振動(dòng)信號(hào)復(fù)雜,單一振動(dòng)信號(hào)不能完全包括多種狀態(tài)信息,降低了模型的魯棒性。為提高模型的魯棒性,下一步研究將嘗試采用多尺度信號(hào)作為模型輸入。

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