王語凡

(安徽醫(yī)科大學(xué)附屬心理醫(yī)院 安徽合肥 230031)

醫(yī)用直線加速器是用來對腫瘤進(jìn)行放射治療的粒子加速器裝置。其通過旋轉(zhuǎn)機(jī)架的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動，實(shí)現(xiàn)對病灶的多角度照射，連接旋轉(zhuǎn)機(jī)架和固定機(jī)架的軸承是完成設(shè)備運(yùn)動的重要機(jī)械零件之一。在投入使用后，該軸承的故障發(fā)生率隨著運(yùn)行時間的不斷增加而呈現(xiàn)逐漸增長趨勢[1]，因此，對醫(yī)用直線加速器主機(jī)架軸承的剩余壽命進(jìn)行檢測，可降低其故障缺陷繼續(xù)惡化造成的影響，以防止醫(yī)用直線加速器的損壞，造成更大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，采取有效措施對軸承的剩余壽命進(jìn)行檢測，以此確定維護(hù)保養(yǎng)方案，可確保醫(yī)用直線加速器安全運(yùn)行[2]。

利用傳感器節(jié)點(diǎn)可實(shí)現(xiàn)軸承原始振動信號的采集，但對該軸承實(shí)施剩余壽命檢測的關(guān)鍵是如何提取原始振動信號中的特征信息，以此反映軸承的運(yùn)行狀態(tài)。因此，從一維原始數(shù)據(jù)中提取多維特征信息對壽命檢測至關(guān)重要。有學(xué)者提出利用多速率傳感器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的采集，利用卡爾曼濾波預(yù)測隱藏的退化信息，通過期望極大化算法調(diào)整未知參數(shù)，并利用概率密度函數(shù)實(shí)現(xiàn)剩余壽命的檢測，但該系統(tǒng)獲取的退化信息特征不夠全面，影響剩余壽命的檢測效果[3]；有學(xué)者采用疲勞壽命估算方法，從材料的S-N曲線出發(fā)，并通過線性累積損傷理論及修正Miner法則獲取其疲勞壽命估算結(jié)果。但該系統(tǒng)在機(jī)械設(shè)備零件剩余壽命預(yù)測方面精度不足[4]。

為了獲得理想的檢測結(jié)果，設(shè)計(jì)了基于傳感器的醫(yī)用直線加速器主機(jī)架軸承壽命檢測系統(tǒng)，確保醫(yī)用直線加速器的安全運(yùn)行。

1 基于傳感器的醫(yī)用直線加速器主機(jī)架軸承壽命檢測系統(tǒng)

圖1為壽命檢測系統(tǒng)的總體框架，主要組成部分為：

圖1 系統(tǒng)的總體框架

(1)傳感器節(jié)點(diǎn)：系統(tǒng)中包含數(shù)個傳感器節(jié)點(diǎn)，采集軸承振動信號，通過簡單操作獲取振動檢測信號的時域、頻域以及時頻域相關(guān)特征參數(shù)[6]，對當(dāng)下波形數(shù)據(jù)進(jìn)行保存，根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量和具體監(jiān)測需求設(shè)定數(shù)據(jù)傳輸周期[5]，按照設(shè)定的固定周期將當(dāng)下振動檢測信號的特征參數(shù)傳輸給收發(fā)器節(jié)點(diǎn)。

(2)收發(fā)器節(jié)點(diǎn)：該節(jié)點(diǎn)具有通信協(xié)議轉(zhuǎn)換功能，可對傳感器節(jié)點(diǎn)的檢測任務(wù)進(jìn)行調(diào)控調(diào)度。收發(fā)器接收到信號特征參數(shù)后，向遠(yuǎn)程終端傳輸該特征參數(shù)進(jìn)行軸承的剩余壽命檢測。收發(fā)器節(jié)點(diǎn)將信號特征參數(shù)傳輸至遠(yuǎn)程終端。

(3)遠(yuǎn)程終端：遠(yuǎn)程終端接收信號特征參數(shù)，通過剩余壽命預(yù)測算法檢測軸承的剩余壽命，并可通過遠(yuǎn)程終端可視化呈現(xiàn)壽命檢測結(jié)果，實(shí)現(xiàn)壽命檢測結(jié)果圖表處理。

1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

各傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成一個星型網(wǎng)絡(luò)，為小型嵌入式系統(tǒng)，共包含以下四個模塊：

(1)傳感器模塊：該模塊的職責(zé)是采集軸承振動信號，并對采集到信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理[8]。

(2)處理器模塊：該模塊CPU、存儲器構(gòu)成，該模塊用于調(diào)度全部傳感器節(jié)點(diǎn)，并對采集的振動檢測信號進(jìn)行保存及簡單處理操作，接收其他傳感器節(jié)點(diǎn)傳送的數(shù)據(jù)信息并作融合處理[7]。

(3)無線通訊模塊：可實(shí)現(xiàn)各傳感器節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)傳輸與通信，信息交互。

(4)能量供應(yīng)模塊：利用小型高能電池為各傳感器節(jié)點(diǎn)供應(yīng)能量。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。以CC2530芯片作為振動信號采集傳感器芯片，可獲取振動信號，通過準(zhǔn)確轉(zhuǎn)換將其變?yōu)榭蓽y量的物理量[9]。

圖2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

構(gòu)建的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，采用ZigBee網(wǎng)絡(luò)組建，根據(jù)軸承壽命檢測時無需過長的通信距離的需求，采用簇樹狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以傳感器和收發(fā)設(shè)備作為簇，通過簇頭節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信，簇頭節(jié)點(diǎn)之間通信采用Cluster-Tree路由協(xié)議，并發(fā)送到匯聚節(jié)點(diǎn)，最后發(fā)送到嵌入式網(wǎng)關(guān)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 無線傳感器ZigBee簇樹狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D

1.2 收發(fā)器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

收發(fā)器節(jié)點(diǎn)在傳感器網(wǎng)絡(luò)與Internet網(wǎng)絡(luò)間架起數(shù)據(jù)通信的橋梁，振動檢測信號傳送給收發(fā)器節(jié)點(diǎn)，通過收發(fā)器節(jié)點(diǎn)傳輸給遠(yuǎn)程服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)軸承的壽命檢測目標(biāo)。收發(fā)器節(jié)點(diǎn)也可對軸承的常規(guī)故障進(jìn)行分析，在線給出診斷結(jié)果。文章系統(tǒng)選用ARM11 S3c6410收發(fā)器，節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 收發(fā)器節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)

1.3 軸承剩余壽命檢測

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network，RNN)只可實(shí)現(xiàn)信息的短期記憶，LSTM的“門”結(jié)構(gòu)，能夠有效融合長期、短期記憶，提升長時間序列的存儲性能，實(shí)現(xiàn)信息的選擇性篩選，使RNN的梯度消失問題得到有效改善。主機(jī)架軸承全壽命數(shù)據(jù)是時間序列數(shù)據(jù)，可利用LSTM實(shí)現(xiàn)軸承的壽命檢測。輸入、輸出及遺忘門構(gòu)成了LSTM的記憶單元，先對遺忘門的輸出進(jìn)行調(diào)整，再對輸入門的輸出進(jìn)行調(diào)整，其輸出由兩部分構(gòu)成，繼續(xù)對當(dāng)下時間點(diǎn)的細(xì)胞狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，然后對當(dāng)下時間點(diǎn)的隱含狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，獲得主機(jī)架軸承壽命預(yù)測結(jié)果，LSTM的前向傳播結(jié)束。

以Ct作為t時間點(diǎn)的輸入振動信號特征參數(shù)，kt-1為t-1時間點(diǎn)的隱含狀態(tài)，將Ct、kt-1輸入到遺忘門的門限結(jié)構(gòu)中，ft為其壽命輸出結(jié)果，可利用sigmoid激活函數(shù)獲取獲得，對于前一時間點(diǎn)的隱含細(xì)胞狀態(tài)，其遺忘概率可通過ft得以反映。利用前一時間點(diǎn)細(xì)胞狀態(tài)與之的乘積可實(shí)現(xiàn)遺忘信息的有效管理，可用下式進(jìn)行表達(dá)：

ft=σUfGt+σWfkt-1+σbf

(1)

it=σUiGt+σWikt-1+σbi

(2)

(3)

(4)

式(4)中：Hadamard積用·表示。

在獲取當(dāng)下時間點(diǎn)的細(xì)胞狀態(tài)后，確定隱含狀態(tài)的輸出結(jié)果。需通過兩步實(shí)現(xiàn)隱含狀態(tài)的調(diào)整。

(1)獲取ot，即輸出門的輸出結(jié)果，可利用sigmoid激活函數(shù)處理前一時間點(diǎn)kt-1、當(dāng)下時間點(diǎn)的輸入Ct得到，并通過下式表達(dá)：

ot=σUoGt+σWokt-1+σbo

(5)

(2)利用tanh函數(shù)處理Ct得到kt：

kt=ot·tanh(Ct)

(6)

當(dāng)下時間點(diǎn)的主機(jī)架軸承的剩余壽命預(yù)測輸出結(jié)果即為：

(7)

采用梯度下降法對LSTM各參數(shù)進(jìn)行更新，執(zhí)行LSTM的反向傳播操作。對于LSTM各參數(shù)，對其損失函數(shù)求偏導(dǎo)是執(zhí)行反向傳播的核心所在，獲取隱含狀態(tài)kt、細(xì)胞狀態(tài)Ct的梯度即可實(shí)現(xiàn)誤差的反向傳播。

2 實(shí)驗(yàn)測試

研究對象如圖7所示，主機(jī)架軸承位于固定機(jī)架及旋轉(zhuǎn)機(jī)架之間。

圖7 醫(yī)用直線加速器

設(shè)定軸承轉(zhuǎn)速為3000r/min，載荷為3500N。文章采用美國PCB公司的工業(yè)型高性能振動加速度傳感器及其調(diào)理模塊作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器節(jié)點(diǎn)。設(shè)定該傳感器為100mV/g，頻響0.5-10kHz，量程±50g，13位分辨率，采樣速率為51kS/s。對軸承零件的振蕩信號進(jìn)行采集，數(shù)據(jù)采集周期為15s，每次采集樣本數(shù)為500個，振動信號正常幅值范圍為±25g，當(dāng)波形幅值增加幅度大于25g時，該軸承零件失效。

該軸承零件全壽命周期內(nèi)振動信號波形如圖8所示。分析圖8可知，軸承零件在運(yùn)行2170s前處于正常工作狀態(tài)，振動信號波形平穩(wěn)，軸承繼續(xù)轉(zhuǎn)動，檢測到軸承零件振動幅度開始增加，直至運(yùn)行到3500s時，振動信號波形呈小幅度波動，之后信號波動幅度快速增長，當(dāng)運(yùn)行至5000s時，信號幅值增長超過預(yù)定范圍，軸承運(yùn)行失效，停止轉(zhuǎn)動。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，軸承退化過程包含三個階段，分別為正常運(yùn)行階段、振動幅值增長階段、失效階段。

為提高主機(jī)架軸承的壽命檢測精度，需為LSTM網(wǎng)絡(luò)選取合適的參數(shù)，分析LSTM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對壽命檢測結(jié)果的影響。不同神經(jīng)元數(shù)量的軸承零件壽命檢測結(jié)果如圖9所示。分析圖9可知，LSTM網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元數(shù)為128時，軸承零件壽命檢測效果好。

圖9 神經(jīng)元數(shù)量對軸承壽命檢測結(jié)果影響

時間步長分別為15、25、35時，時間步長對軸承零件壽命檢測的影響結(jié)果如圖10所示。

由圖10可知，當(dāng)時間步長為15時壽命檢測結(jié)果最趨近于實(shí)際值，當(dāng)增加時間步長，檢測偏差不斷增大，檢測效果下降。原因在于時間步長增大，LSTM中遺忘門會將距離當(dāng)下時間較長的數(shù)據(jù)遺忘，只有距離當(dāng)下時刻較勁的數(shù)據(jù)得以保存，繼續(xù)傳輸，嚴(yán)重影響軸承零件的壽命檢測結(jié)果。因此，可確定最佳時間步長為15。

基于上述實(shí)驗(yàn)，設(shè)置LSTM神經(jīng)元數(shù)為128，時間步長為15。在此基礎(chǔ)上，采用文章方法對醫(yī)用直線加速器主機(jī)架軸承壽命進(jìn)行檢測，記錄軸承隨時間的退化百分比，并與實(shí)際軸承壽命退化百分比進(jìn)行對比，分析文章系統(tǒng)的軸承壽命檢測精度，結(jié)果如圖11所示。

圖11 軸承壽命預(yù)測分析

分析圖11可知，隨著軸承運(yùn)行時間的不斷增長，其退化百分比指標(biāo)呈不斷降低趨勢，軸承使用壽命不斷縮短，在軸承運(yùn)行前期，退化百分比降低幅度較小，在2203s之后降幅逐漸增大，當(dāng)運(yùn)行5000s時，軸承徹底失效，其壽命周期結(jié)束。與軸承的實(shí)際壽命相比，本文系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果偏差極小，誤差保持在2%以內(nèi)。證明本文系統(tǒng)對軸承壽命檢測準(zhǔn)確度高，檢測效果突出。這是因?yàn)槲恼孪到y(tǒng)采用無線傳感器解決了軸承空間振動頻率快導(dǎo)致采集精度難以控制的問題，使終端節(jié)點(diǎn)采集的空間振動信號更為有效，利用LSTM網(wǎng)絡(luò)快速處理壽命特征數(shù)據(jù)，更新模型參數(shù)，使計(jì)算值極高地逼近實(shí)際值。

3 結(jié)語

以醫(yī)用直線加速器的主機(jī)架軸承零件為研究對象，以提高轉(zhuǎn)速及附加載荷方式加速其失效，并用本文系統(tǒng)檢測其剩余壽命，驗(yàn)證文章系統(tǒng)的有效性及應(yīng)用性。首先對該軸承的全壽命周期振動波形進(jìn)行分析；其次分析LSTM各參數(shù)選取對檢測結(jié)果的影響；通過退化百分比指標(biāo)分析文章系統(tǒng)的檢測精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：確定LSTM網(wǎng)絡(luò)最佳神經(jīng)元數(shù)為128、時間步長為15時，軸承壽命檢測準(zhǔn)確度高，檢測效果突出。