廉冰嫻,閆波,鄧振明,史珂

(1.山西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,山西 長(zhǎng)治 046011;2.江蘇大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;3.廈門(mén)歐貝傳動(dòng)科技股份有限公司,福建 廈門(mén) 361015)

基于運(yùn)行狀態(tài)的維修是根據(jù)設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài),結(jié)合設(shè)備的結(jié)構(gòu)、負(fù)載以及環(huán)境等因素預(yù)測(cè)設(shè)備的性能退化趨勢(shì),防止設(shè)備失效造成的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡[1], 其主要包括特征提取、 退化狀態(tài)識(shí)別、剩余壽命預(yù)測(cè)等內(nèi)容[2-3]。滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用廣泛且易損傷的部件,從投入使用到失效會(huì)呈現(xiàn)一系列不同程度的退化,這就需要對(duì)軸承運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),了解軸承所處的退化階段并制定相應(yīng)的維修對(duì)策,從而避免停機(jī)檢查或突然失效帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的早期故障識(shí)別一般需要解決2個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：1)提取含有故障信息的退化特征;2)建立階段明確的退化狀態(tài)模型[4]。

提取含有軸承故障信息的特征是實(shí)現(xiàn)早期故障診斷的基礎(chǔ),提取方式多種多樣：文獻(xiàn)[5]使用小波包分解提取滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的低頻分量并進(jìn)行平滑偽Wigner-Ville變換得到原始特征圖;文獻(xiàn)[6]使用自回歸模型對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波,將濾波后剩余分量能量與信號(hào)總能量的比值作為特征輸入模糊C均值(FCM)模型;文獻(xiàn)[7]保持最大方差結(jié)構(gòu)構(gòu)建最大方差和最小領(lǐng)域保持的全局-局部最大目標(biāo)函數(shù),達(dá)到了振動(dòng)信號(hào)原始性能退化特征的全局-局部特征提取。

近年來(lái),深度學(xué)習(xí)逐漸成為各個(gè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),深度自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域典型的特征學(xué)習(xí)算法,其通過(guò)多個(gè)隱含層組成的深度模型逐層提取數(shù)據(jù)特征,從而挖掘振動(dòng)信號(hào)的深層特征信息[8]。在故障檢測(cè)領(lǐng)域：文獻(xiàn)[9]提出基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)與模糊推理相結(jié)合的模型,用于礦用齒輪箱的故障診斷;文獻(xiàn)[10]提出基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法,對(duì)采煤機(jī)截割部減速器故障進(jìn)行了診斷。

性能退化評(píng)估模型是實(shí)現(xiàn)故障程度評(píng)估的關(guān)鍵,目的是使軸承退化各個(gè)階段的分布更加明確?；疑P(guān)聯(lián)度分析(Grey Relation Analysis,GRA)源自灰色系統(tǒng)理論,通過(guò)不同因素的發(fā)展趨勢(shì)確定其關(guān)聯(lián)程度。文獻(xiàn)[11]將灰色關(guān)聯(lián)度分析用于車(chē)削工藝優(yōu)化并取得了很好的效果;文獻(xiàn)[12]提出基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的電網(wǎng)分區(qū)故障診斷方法,取得了較高的故障診斷精度。相對(duì)于傳統(tǒng)的評(píng)估模型,灰色關(guān)聯(lián)度分析能很好地應(yīng)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)匱乏問(wèn)題,還具有計(jì)算量小,算法復(fù)雜度低,識(shí)別效率高等優(yōu)點(diǎn)。

綜上所述,本文使用深度降噪自編碼(Deep Denoising Auto-Encoder,DDAE)提取滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)深層次的特征信息,作為灰度關(guān)聯(lián)分析模型的比較序列,然后以軸承正常樣本數(shù)據(jù)的DDAE特征為參考序列,計(jì)算兩者間的關(guān)聯(lián)度并將其作為性能退化指標(biāo)繪制軸承性能退化曲線。

1 DDAE-GRA分析模型

1.1 DDAE特征提取

降噪自編碼器就是在原始數(shù)據(jù)中加入白噪聲,使編碼器訓(xùn)練得到的特征更具魯棒性,其訓(xùn)練步驟如下：

1)對(duì)DDAE的權(quán)重和變化量進(jìn)行初始化。

2)訓(xùn)練第1層DAE,將第1層隱含層的輸出作為第2層DAE的輸入繼續(xù)訓(xùn)練,得到每一層的參數(shù)W,b,直到達(dá)到設(shè)置的層數(shù)。

3)將訓(xùn)練好的DAE模型疊加,形成DDAE網(wǎng)絡(luò)初步模型。

4)利用反向傳播算法得到DDAE模型的最優(yōu)參數(shù)W,b,提取原始數(shù)據(jù)的深層次特征。

目標(biāo)函數(shù)可表示為

(1)

圖1 深度降噪自編碼訓(xùn)練流程圖

1.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析

在統(tǒng)計(jì)學(xué)上,相關(guān)分析是描述不同因素之間相互關(guān)系的方法,其具有以下性質(zhì)：rxy=ryx,即因素x對(duì)因素y的相關(guān)程度等同于y對(duì)x的相關(guān)程度[13],這種性質(zhì)與實(shí)際是矛盾的。為更好地描述不同因素間的關(guān)聯(lián)程度,灰色關(guān)聯(lián)度分析提供了一種衡量不同因素間關(guān)聯(lián)程度的方法,主要步驟如下：

1)提取正常樣本和待測(cè)樣本的特征分別作為目標(biāo)樣本和參考樣本。

2)計(jì)算待測(cè)樣本特征f0(k)與目標(biāo)樣本特征f1(k)之間的距離,即Δ(k)=|f0(k)-f1(k)|,并組成距離矩陣序列Δ=[Δ(1),Δ(2),…,Δ(k)],其中k=1,2,…,n,。

3)求Δ中的最大值和最小值,即

Vmin=Δmin=minΔ(k),

(2)

Vmax=Δmax=maxΔ(k)。

(3)

4)依次計(jì)算待測(cè)樣本特征與目標(biāo)樣本特征之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)ε(k)并組成關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣,即

(4)

ε=[ε(k)]=[ε(1),ε(2),…,ε(n)],

(5)

式中：ρ為分辨系數(shù),取值范圍為[0,1],本模型取0.5。

5)對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)得到關(guān)聯(lián)度Rk,據(jù)此判斷待測(cè)樣本與目標(biāo)樣本的相似程度。

(6)

1.3 建立模型

基于DDAE-GRA的滾動(dòng)軸承早期故障診斷流程如圖2所示,使用3σ法則確定滾動(dòng)軸承早期故障時(shí)刻,進(jìn)行滾動(dòng)軸承性能退化評(píng)估。

圖2 基于DDAE-GRA的軸承早期故障診斷流程圖

2 試驗(yàn)分析

使用辛辛那提大學(xué)軸承全壽命周期試驗(yàn)數(shù)據(jù)[14]中出現(xiàn)外圈故障的軸承1進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,試驗(yàn)軸承為ZA-2115型雙列圓柱滾子軸承,轉(zhuǎn)速為2 000 r/min,采樣頻率為20 kHz,采樣時(shí)間間隔為10 min,共984個(gè)樣本。

2.1 DDAE-GRA模型評(píng)估結(jié)果

根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)特征提取的效果,將隱含層層數(shù)設(shè)置為2 300-1 500-750。模型的學(xué)習(xí)率越大,訓(xùn)練速度越快,但易導(dǎo)致?lián)p失值爆炸,導(dǎo)致模型訓(xùn)練過(guò)程中容易振蕩,穩(wěn)定性差：因此本文模型取學(xué)習(xí)率為0.001,噪聲比為0.5。

根據(jù)設(shè)置的參數(shù)初始化DDAE模型,提取軸承特征得到984×750的特征矩陣,選取前100組無(wú)故障樣本信號(hào)特征作為參考序列,全壽命數(shù)據(jù)的信號(hào)特征作為比較序列,得到關(guān)聯(lián)度并繪制曲線,如圖3所示：圖中實(shí)線為滾動(dòng)軸承的性能退化趨勢(shì)曲線,虛線為依據(jù)3σ法則得到的早期故障報(bào)警閾值曲線;在第533個(gè)樣本之前,曲線呈現(xiàn)較平穩(wěn)的趨勢(shì);在第533到第710個(gè)樣本之間,曲線急劇下降,說(shuō)明軸承出現(xiàn)了故障;在第711到第952個(gè)樣本之間,曲線上升后又出現(xiàn)下降,說(shuō)明軸承在不斷磨損;曲線在第953個(gè)樣本之后陡直下降,說(shuō)明軸承已經(jīng)完全失效。如果在軸承出現(xiàn)早期故障時(shí)制定相應(yīng)計(jì)劃,在軸承急劇惡化階段密切關(guān)注軸承退化狀態(tài),在即將失效時(shí)停機(jī)更換,就可以避免不必要的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失[15]。

圖3 DDAE-GRA模型評(píng)估結(jié)果

2.2 包絡(luò)譜分析

為驗(yàn)證軸承發(fā)生故障的時(shí)刻位于第533個(gè)樣本,使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和希爾伯特變換結(jié)合的方法進(jìn)行驗(yàn)證。通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解分別提取第532和第533個(gè)樣本的本征模態(tài)分量,采用相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則[16]選取與原始信號(hào)相關(guān)性大于0.5的分量并進(jìn)行希爾伯特變換得到新的信號(hào),最后再進(jìn)行傅里葉變換得到的包絡(luò)譜如圖4所示：在第532個(gè)樣本的包絡(luò)譜中沒(méi)有出現(xiàn)譜峰,而第533個(gè)樣本的包絡(luò)譜中存在230,461和691 Hz譜峰,與試驗(yàn)軸承外圈故障特征頻率(236 Hz)及其倍頻相近(差異原因?yàn)榭赡艽嬖诘幕菩?yīng)[17]),可以確定第533個(gè)樣本為早期故障點(diǎn)出現(xiàn)的樣本。

(a) 第532個(gè)樣本

2.3 對(duì)比分析

為驗(yàn)證DDAE-GRA模型的優(yōu)越性,分別選擇小波包分解-GRA,DDAE-FCM和DDAE-SVDD建立模型對(duì)同一數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,均采用3σ準(zhǔn)則確定報(bào)警閾值,結(jié)果如圖5所示：

(a) 小波包分解-GRA

1)小波包分解采用db5函數(shù),4層分解得到16個(gè)特征構(gòu)成984×16的特征矩陣。此模型得到的初始故障是第533個(gè)樣本,與DDAE-GRA模型一致,但其關(guān)聯(lián)度曲線在后期出現(xiàn)反復(fù)且關(guān)聯(lián)度值沒(méi)有達(dá)到最小,不符合滾動(dòng)軸承發(fā)生故障的實(shí)際情況。

2)FCM模型[18]的迭代閾值ε1=1.0×10-4,模糊加權(quán)指數(shù)q=2,聚類(lèi)數(shù)c=2。通過(guò)DDAE提取軸承特征并輸入模型繪制滾動(dòng)軸承故障程度曲線。DDAE-FCM模型所得初始故障點(diǎn)出現(xiàn)在第546個(gè)樣本,比DDAE-GRA發(fā)現(xiàn)初始故障點(diǎn)的時(shí)間晚了11個(gè)樣本點(diǎn)。

3)通過(guò)DDAE提取滾動(dòng)軸承的特征并將前100組正常樣本特征輸入SVDD模型[19]進(jìn)行訓(xùn)練得到超球體,計(jì)算全部樣本到超球體的廣義距離并繪制滾動(dòng)軸承故障程度曲線,DDAE-SVDD模型所得初始故障點(diǎn)出現(xiàn)在第569個(gè)樣本,比DDAE-GRA發(fā)現(xiàn)初始故障點(diǎn)的時(shí)間晚了36個(gè)樣本點(diǎn)。

綜上,小波包分解-GRA,DDAE-FCM和DDAE-SVDD均不能準(zhǔn)確描述滾動(dòng)軸承的性能退化,DDAE-GRA模型更適用于滾動(dòng)軸承早期故障監(jiān)測(cè)。

3 結(jié)束語(yǔ)

降噪自編碼器在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中加入噪聲,能夠提高特征提取的準(zhǔn)確性和魯棒性,可以提取滾動(dòng)軸承深層次的特征信息;灰色關(guān)聯(lián)度分析不但能很好地應(yīng)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)匱乏問(wèn)題而且計(jì)算量小;DDAE-GRA模型對(duì)滾動(dòng)軸承早期故障點(diǎn)的判定準(zhǔn)確,軸承故障退化的4個(gè)階段區(qū)分明顯,對(duì)實(shí)際應(yīng)用中滾動(dòng)軸承的早期故障診斷具有一定的參考價(jià)值。