胥佳瑞

(中國大唐集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究總院有限公司華北電力試驗(yàn)研究院，北京 100040)

0 前言

旋轉(zhuǎn)機(jī)械作為工業(yè)行業(yè)的重要設(shè)備，在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用廣泛。若旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生故障會嚴(yán)重影響現(xiàn)場生產(chǎn)，甚至造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[1]。針對上述問題，對發(fā)生故障的旋轉(zhuǎn)設(shè)備進(jìn)行人工智能診斷已成為研究的重點(diǎn)問題，由此可進(jìn)一步提高設(shè)備運(yùn)行的安全性及可靠性，具有重要的經(jīng)濟(jì)效益。

目前人工智能發(fā)展迅速，研究成果層出不窮，其中云模型和LSTM算法近年來也受到諸多學(xué)者的關(guān)注。如張寬等人[2]基于不同故障的標(biāo)準(zhǔn)云模型與改進(jìn)D-S證據(jù)理論建立故障診斷模型進(jìn)行故障診斷。趙榮珍等[3]將處理后的信號云化，結(jié)合集成極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行故障診斷。田松峰等[4]采用EEMD處理信號后，利用云模型理論進(jìn)行特征提取，結(jié)合支持向量機(jī)進(jìn)行故障診斷。高玉才等[5]將振動信號輸入Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)中，獲取振動信號深層特征，最終通過全連接層和Softmax層輸出設(shè)備故障診斷結(jié)果。呂云開等[6]利用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LSTM相結(jié)合的故障診斷方法，對原始振動信號進(jìn)行特征提取，根據(jù)相似度判斷完成故障診斷。魏永合、宮俊宇[7]提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM模型和注意力機(jī)制相結(jié)合的故障診斷方法，加強(qiáng)故障特征明顯的信息，以此提高模型診斷準(zhǔn)確率。

由上述研究成果可看出云模型和LSTM算法在故障診斷中已開展研究，本文作者基于此提出云模型與LSTM算法相結(jié)合的故障診斷研究，分別利用云模型中逆向云發(fā)生器算法和LSTM算法的信息記憶能力，實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷，并與能量法、SVM模型進(jìn)行對比分析，進(jìn)一步驗(yàn)證新方法的準(zhǔn)確率。

1 云模型

1.1 云模型理論

設(shè)定X是一個(gè)定量論域，C用來表示X的定性概念，X中的x是對C的隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，x對C的隸屬度μ(x)屬于[0，1]，則x在論域上的分布為云模型，即：

X→[0,1],?x∈X,x→μ(x)

(1)

在云模型中，x被稱為云滴。云模型可以表示由定性概念到定量表示的過程，也可表示由定量到定性概念的過程[8]。

1.2 特征參數(shù)

云模型主要有3個(gè)特征參數(shù)[9]：期望Ex、熵En、超熵He，通過3個(gè)特征參數(shù)表征不同故障的定量特征。

期望Ex表征樣本的中心點(diǎn)，即最典型樣本點(diǎn)；熵En表征樣本不確定性，即熵越大表明樣本模糊性越大；超熵He表征熵的不確定性，即體現(xiàn)云滴的聚集程度。

1.3 云發(fā)生器

云發(fā)生器主要是指云模型生成的算法，包括正向發(fā)生器和逆向發(fā)生器。文中主要采用逆向云發(fā)生器模型，故簡要介紹逆向云發(fā)生器。

逆向云發(fā)生器是將定量云團(tuán)轉(zhuǎn)化為定性概念的一種云發(fā)生器，最終由云模型的3個(gè)特征參數(shù)表示，如圖1所示。

圖1 逆向云發(fā)生器

逆向云發(fā)生器算法有2種：(1)是有確定度，根據(jù)確定度信息計(jì)算；(2)是無確定度，文中采用第二種算法，已知m個(gè)云滴信息，通過以下公式進(jìn)行計(jì)算[10]：

(1)期望Ex的估計(jì)值

(2)

(2)熵En的估計(jì)值

(3)

(3)超熵He的估計(jì)值

(4)

1.4 云模型應(yīng)用

利用云模型基本原理，以振動故障數(shù)據(jù)作為云團(tuán)云滴，構(gòu)建逆向云發(fā)生器，通過振動數(shù)據(jù)擬化作云團(tuán)，以此轉(zhuǎn)化為定性概念，利用3個(gè)數(shù)字特征表征故障特征，從而應(yīng)用到故障診斷模型中。由于逆向云發(fā)生器計(jì)算得出的是特征估計(jì)值，故樣本數(shù)據(jù)越少，誤差越大。隨著云滴即故障數(shù)據(jù)增多，誤差會相應(yīng)減少，進(jìn)一步驗(yàn)證云模型在故障診斷中的可應(yīng)用性。

2 LSTM算法

2.1 LSTM原理

LSTM即長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是為了解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network，RNN)在長序列樣本中存在的梯度消失、梯度爆炸等問題而改善的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。LSTM改進(jìn)點(diǎn)主要是在RNN基礎(chǔ)上增加了3個(gè)控制單元：輸入門、輸出門、遺忘門[11-12]，如圖2所示。

其中遺忘門可以保留上一刻重要的信息，一些不重要信息進(jìn)行“遺忘”，數(shù)學(xué)描述[13-14]如下：

ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)

(5)

式中：Wf、bf分別為遺忘門激活函數(shù)的權(quán)重與偏置。

輸入門決定了t時(shí)刻的輸入信號和t-1時(shí)刻輸出信號中保留信息，數(shù)學(xué)描述[13-14]如下：

it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)

(6)

(7)

(8)

式中：Wi、bi分別為輸入門激活函數(shù)的權(quán)重與偏置；Wc、bc分別為輸入門激活函數(shù)的權(quán)重與偏置；Ct為新得到的細(xì)胞狀態(tài)信息。

輸出門決定了下一層隱藏的信息，數(shù)學(xué)描述[13-14]如下：

Ot=σ(Wo[ht-1,xt]+bo)

(9)

ht=Ot×tanh(Ct)

(10)

式中：Wo、bo分別為輸出門激活函數(shù)的權(quán)重與偏置。

2.2 LSTM算法應(yīng)用

由于LSTM算法采用門結(jié)構(gòu)，可以將之前輸入的信息較好地保留到最后，不會導(dǎo)致傳播中途部分重要信息丟失，具備良好的長、短時(shí)記憶能力。而在故障診斷過程中，需要將連續(xù)的故障信息向后傳播，保證信息可持續(xù)性，可提高故障診斷準(zhǔn)確率，從而進(jìn)一步驗(yàn)證了LSTM算法在故障診斷中具備可應(yīng)用性。

3 故障診斷應(yīng)用

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提取

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)通過Bently-RK4轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺模擬得到，如圖3所示。實(shí)驗(yàn)臺主要由轉(zhuǎn)軸、軸承、傳感器、鍵相、油泵、儲油槽、圓盤、碰摩螺釘固定塊等部件組成。

振動信號采集系統(tǒng)如圖4所示，此實(shí)驗(yàn)?zāi)M轉(zhuǎn)子4種故障實(shí)驗(yàn)，包括質(zhì)量不平衡、轉(zhuǎn)子不對中、動靜碰磨、油膜渦動，采樣頻率為1 280 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為1 024，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為3 000 r/min。

圖4 振動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于采集振動數(shù)據(jù)含有其他噪聲等干擾，且不同噪聲干擾對后續(xù)特征提取及故障診斷影響較大，故在特征提取前對不同振動故障數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理。文中采用EEMD方法對振動原始數(shù)據(jù)進(jìn)行提純[15]，通過全體噪聲均值方法削弱噪聲，利用相關(guān)系數(shù)法提取分解的有效IMF分量，從而實(shí)現(xiàn)降噪效果，作為云模型輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。

3.3 實(shí)驗(yàn)應(yīng)用

文中采用云模型與LSTM算法相結(jié)合的故障診斷方法，通過云模型的逆向發(fā)生器進(jìn)行計(jì)算，獲取各類故障的特征數(shù)據(jù)，并將它輸入到LSTM算法中進(jìn)行故障診斷。為了驗(yàn)證該方法的有效性，引用特征提取中常用的能量法和少量樣本常用的故障診斷SVM模型，原始數(shù)據(jù)相同，采用云模型和能量法分別進(jìn)行特征數(shù)據(jù)提取，輸入到LSTM算法和SVM模型中進(jìn)行故障診斷，對比不同方法之間的故障診斷效果。下列實(shí)驗(yàn)中采用4種不同故障分類：質(zhì)量不平衡、油膜渦動、轉(zhuǎn)子不對中、動靜碰磨。

3.3.1 基于能量法與SVM的故障診斷

通過實(shí)驗(yàn)得到4種振動故障數(shù)據(jù)，采用EEMD進(jìn)行降噪處理，得到有效IMF分量后計(jì)算能量分布，公式為

(11)

(12)

式中：ci(t)為原始數(shù)據(jù)分解得到的第i個(gè)IMF分量；Ei為每個(gè)分量的能量。

由于計(jì)算中發(fā)現(xiàn)分量能量量級相差較大，故統(tǒng)一處理，采用能量熵定義，即每個(gè)分量占總能量的百分比進(jìn)行表示，其定義為

pi=Ei/E

(13)

(14)

由上述計(jì)算可得出不同故障的特征數(shù)據(jù)，此次實(shí)驗(yàn)?zāi)M4種不同故障類型數(shù)據(jù)，每種故障數(shù)據(jù)共獲取80個(gè)樣本，訓(xùn)練和測試樣本平均分開。部分計(jì)算結(jié)果如表1所示。

表1 能量法提取部分特征數(shù)據(jù)

文中采用試算法，確定SVM中懲罰系數(shù)C為2，核函數(shù)采用徑向基核函數(shù)。將上述的特征數(shù)據(jù)輸入到SVM模型中，得到故障診斷結(jié)果如圖5所示，故障診斷準(zhǔn)確率如表2所示。

表2 能量法與SVM的故障診斷準(zhǔn)確率

圖5 能量法與SVM的故障診斷結(jié)果

3.3.2 基于能量法與LSTM的故障診斷

采用與第3.3.1節(jié)相同的原始數(shù)據(jù)，利用能量法得出不同故障的特征數(shù)據(jù)，每個(gè)故障訓(xùn)練樣本40個(gè)，測試樣本40個(gè)。特征數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果如表1所示。

LSTM模型中隱藏單元數(shù)目設(shè)置為100，求解器設(shè)置為“adam”，執(zhí)行環(huán)境選“cpu”，設(shè)置mini-batch size為27，maxEpochs為100。將特征數(shù)據(jù)輸入到LSTM模型中，得到故障診斷結(jié)果如圖6所示，故障診斷準(zhǔn)確率如表3所示。

表3 能量法與LSTM的故障診斷準(zhǔn)確率

圖6 能量法與LSTM的故障診斷結(jié)果

3.3.3 基于云模型與SVM的故障診斷

通過實(shí)驗(yàn)獲取4種故障數(shù)據(jù)，利用公式(2)—(4)計(jì)算不同故障云模型特征數(shù)據(jù)，采用相同數(shù)量訓(xùn)練、測試樣本。部分計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4 云模型提取部分特征數(shù)據(jù)

SVM模型設(shè)置與第3.3.1中相同，將上述的特征數(shù)據(jù)輸入到SVM模型中，得到故障診斷結(jié)果如圖7所示，故障診斷準(zhǔn)確率如表5所示。

表5 云模型與SVM的故障診斷準(zhǔn)確率

圖7 云模型與SVM的故障診斷結(jié)果

3.3.4 基于云模型與LSTM的故障診斷

特征數(shù)據(jù)獲取與第3.3.3節(jié)相同，每個(gè)故障訓(xùn)練、測試樣本也相同。特征數(shù)據(jù)如表4所示。

LSTM模型與第3.3.2中相同，將特征數(shù)據(jù)輸入到LSTM模型中，得到故障診斷結(jié)果如圖8所示，故障診斷準(zhǔn)確率如表6所示。

表6 云模型與LSTM的故障診斷準(zhǔn)確率

圖8 云模型與LSTM的故障診斷結(jié)果

3.4 對比分析

為了驗(yàn)證基于云模型與LSTM算法的故障診斷準(zhǔn)確性高，上述引用了共4種故障診斷方法進(jìn)行對比分析，對比圖5—6的故障診斷結(jié)果可以看出：采用能量法特征提取對于動靜碰磨故障診斷準(zhǔn)確率較低，由于動靜碰磨產(chǎn)生能量發(fā)散，故特征提取數(shù)據(jù)偏差較大；由圖7—8的故障診斷結(jié)果可以看出：云模型特征提取對于故障數(shù)據(jù)與健康數(shù)據(jù)期望值偏差較小時(shí)，特征提取數(shù)據(jù)會存在誤差，故在質(zhì)量不平衡、油膜渦動故障準(zhǔn)確率偏低；由表2—6診斷準(zhǔn)確率中可以看出：組合LSTM算法的故障準(zhǔn)確率較高，對比于SVM算法準(zhǔn)確率存在明顯優(yōu)勢，驗(yàn)證了基于云模型與LSTM算法故障診斷的優(yōu)越性。

4 結(jié)論

文中采用基于云模型與LSTM算法相結(jié)合的故障診斷方法，通過實(shí)驗(yàn)獲取4種故障診斷數(shù)據(jù)，引用能量法和SVM模型共4種故障診斷方法進(jìn)行對比分析，最終驗(yàn)證了基于云模型與LSTM算法的故障診斷優(yōu)異性。文中采用實(shí)驗(yàn)獲取故障數(shù)據(jù)樣本有限，但基于小樣本情況下足以驗(yàn)證該方法可實(shí)用性，證明了此方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中具備良好應(yīng)用前景。