陳琳偉, 應(yīng)娉婷, 湯何勝, 任 燕, 向家偉

(溫州大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院, 浙江溫州 325035)

引言

在液壓系統(tǒng)連續(xù)運(yùn)行過程中,軸向柱塞泵的故障診斷發(fā)揮非常重要的作用。如果軸向柱塞泵故障未能及時(shí)發(fā)現(xiàn),直接影響液壓系統(tǒng)的動(dòng)力安全,甚至設(shè)備損壞,危及人身安全[1-2]。但在大多數(shù)情況下,液壓系統(tǒng)的固有噪聲和外部干擾噪聲等強(qiáng)背景噪聲下,比如氣蝕、管道共振[3]等,軸向柱塞泵發(fā)生故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)存在信噪比低,非線性,非平穩(wěn),難以提取和識(shí)別等問題。因此,尋找一種能夠在強(qiáng)背景噪聲下識(shí)別軸向柱塞泵故障微弱信號(hào)特征的有效方法是軸向柱塞泵故障診斷的關(guān)鍵。

近十幾年來,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能故障診斷方法正在逐步發(fā)展,并且已經(jīng)成為軸向柱塞泵故障診斷研究中的重要手段。這些方法主要分為特征提取和模式識(shí)別兩個(gè)步驟[4]。由于軸向柱塞泵振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)、非線性等特征,導(dǎo)致柱塞泵的振動(dòng)信號(hào)特征提取變得困難,很難使用傳統(tǒng)方法(比如快速傅立葉變換方法等)提取有用的信號(hào)特征[5]。隨著非線性動(dòng)力學(xué)方法的發(fā)展,基于熵的特征提取方法在機(jī)械故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用,如樣本熵、排列熵,多尺度熵等。SHANG Yunlong等[6]利用樣本熵來分析和預(yù)測(cè)不同電池的早期故障特征。但是,樣本熵處理長數(shù)據(jù)時(shí)間序列樣本,計(jì)算耗時(shí)較長。相比之下,排列熵是一種計(jì)算簡單、快速的評(píng)價(jià)指標(biāo)。陳東寧等[7]提出了一種基于多尺度排列熵的智能檢測(cè)方法用于軸承故障診斷,取得了良好的檢測(cè)效果。然而,排列熵的計(jì)算過程中未能考慮信號(hào)幅值之間的差異,忽略了振幅中隱藏的有效信息。為了解決上述問題,散布熵作為一種新的衡量信號(hào)規(guī)律性的評(píng)價(jià)指標(biāo)被提出[8],克服了樣本熵與排列熵的部分缺陷,充分考慮了振幅的差異,提高了計(jì)算速度。由于散布熵只能量化單個(gè)尺度下信號(hào)的不規(guī)則性,會(huì)導(dǎo)致其他尺度上的重要信息丟失。AZAMI H等[9]基于散布熵的優(yōu)點(diǎn),將多尺度熵與散布熵相結(jié)合,提出了多尺度散布熵算法,充分度量時(shí)間序列在不同尺度上的復(fù)雜性。針對(duì)柱塞泵振動(dòng)信號(hào)單一,收集到的信息不夠全面等問題,使用多個(gè)傳感器進(jìn)行多信息源融合,獲取信號(hào)的完整信息,比單一傳感器采集到的信息更可靠[10]。FERNANDEZ A等[11]提出了多元多尺度散布熵用于分析多通道時(shí)間序列組成的信號(hào)數(shù)據(jù),該方法同時(shí)考慮了信號(hào)時(shí)間維度和通道維度的信息,對(duì)多通道信號(hào)進(jìn)行更全面的分析。

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的模式識(shí)別能力,常被用于機(jī)械故障的檢測(cè)和診斷。為了解決深度網(wǎng)絡(luò)的退化問題,HE K等[12]提出一種深度殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)框架,解決梯度消失、梯度爆炸和模型退化等問題。XIONG Shouchong等[13]采用多級(jí)相關(guān)堆棧深度殘差網(wǎng)絡(luò)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障進(jìn)行診斷。CHEN L等[14]提出了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的深度殘差網(wǎng)絡(luò),同時(shí)兼顧故障位置的檢測(cè)和故障嚴(yán)重程度的判斷。但軸向柱塞泵收集的振動(dòng)信號(hào)通常包含大量的背景噪聲,深度殘差網(wǎng)絡(luò)在處理強(qiáng)背景噪聲信號(hào)時(shí)分類效果往往會(huì)下降。因此ZHAO M等[15]提出了殘差收縮網(wǎng)絡(luò),通過注意力機(jī)制,利用軟閾值函數(shù)降低樣本噪聲及無關(guān)特征干擾,達(dá)到了更高的分類精度。

綜上所述,本研究提出了一種基于多傳感器數(shù)據(jù)融合深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的軸向柱塞泵故障診斷方法。首先,將多傳感器采集到的信號(hào)融合,形成一個(gè)多通道數(shù)據(jù)。然后,利用多元多尺度散布熵提取故障信號(hào)的特征,得到一維特征向量。最后,特征向量被輸入到深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步降噪,以實(shí)現(xiàn)更高的分類精度。

1 理論背景

1.1 多元多尺度散布熵

多元多尺度散布熵(mvMDE)可以結(jié)合多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)有效地多尺度度量時(shí)間序列的非線性復(fù)雜度。給定一個(gè)多通道的時(shí)間序列,mvMDE的具體步驟如下:

(1)

式中,N—— 粗?；盘?hào)的長度

(2)

(3)

式中,c—— 類別個(gè)數(shù)

(4) 為了同時(shí)考慮空間和時(shí)間域,計(jì)算多通道嵌入向量Zm(j):

Zm(j)=[Z1,j,Z1,j+d1,…,Z1,j+(m1-1)d1,Z2,j,Z2,j+d2,…,Z2,j+(m2-1)d2,…,Zp,j,Zp,j+dp,…,Zp,j+(mp-1)dp]j=1,2,...,N-(m-1)d

(4)

式中,m=[m1,m2,…,mp]表示嵌入維數(shù),d=[d1,d2,…,dp]表示時(shí)延,假設(shè)dk=d,mk=m,即所有嵌入維數(shù)和時(shí)延值都相等。

(6) 計(jì)算每個(gè)散布的模式πv0v1…vmp-1的概率:

(5)

式中, number(πv0v1…vmp-1)指Zm(j)映射到πv0v1…vmp-1的個(gè)數(shù)。

(7) 基于香農(nóng)熵的定義,mvMDE計(jì)算如下:

(6)

在使用mvMDE之前,需要設(shè)置4個(gè)參數(shù),包括類別c、比例因子τ、嵌入維數(shù)m、時(shí)間延遲d,本研究選取c=6,τ=30,m=4,d=1進(jìn)行分析。

1.2 深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)

深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(Deep Residual Shrinkage Network,DRSN)是深度殘差網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)有效變體,對(duì)含大量噪聲的樣本有較好的分類效果。在一個(gè)數(shù)據(jù)集中的各個(gè)樣本所包含的噪聲量往往是不同的,通過引進(jìn)注意力機(jī)制和軟閾值函數(shù)給樣本的各個(gè)特征通道設(shè)定不同閾值,自適應(yīng)地剔除掉冗余信息保留重要特征,達(dá)到降噪的目的。

殘差收縮模塊(Residual Shrinkage Building Unit,RSBU)如圖1所示。假設(shè)卷積層第l層輸入的特征向量為xl,尺寸為C×W。xl通過兩層卷積層、批標(biāo)準(zhǔn)化層、激活函數(shù)ReLU得到xl+2:

圖1 殘差收縮模塊Fig.1 Residualshrinkage module

xl+1=ReLU(ωl+1xl+bl+1)

(7)

xl+2=ωl+2ReLU(ωl+1xl+bl+1)+bl+2

(8)

(9)

對(duì)xl+2進(jìn)行軟閾值化處理得到y(tǒng):

(10)

將軟閾值化后的y與殘差項(xiàng)F(xl)相加后得到最后的輸出xl+3。

2 方法流程

結(jié)合mvMDE在特征提取、DRSN在故障分類方面的優(yōu)勢(shì),提出了一種軸向柱塞泵故障診斷方法如圖2所示,步驟如下:

圖2 軸向柱塞泵故障診斷模型Fig.2 Fault diagnosis model of axial piston pump

(1) 利用多個(gè)加速度傳感器在采樣頻率為48 kHz時(shí),采集軸向柱塞泵不同狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào);

(2) 將故障特征較為明顯的3個(gè)傳感器所獲得的振動(dòng)信號(hào)放入不同通道, 在通道上進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。并將信號(hào)分割,獲得多組數(shù)據(jù);

(3) 為了表征軸向柱塞泵的狀態(tài),使用多尺度散布熵計(jì)算不同尺度下每類振動(dòng)信號(hào)的熵值。然后,將所有樣本的熵值合并成一個(gè)特征向量集;

(4) 將特征向量輸入到深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。

在本研究的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型中選擇交叉熵作為損失函數(shù):

(11)

式中,N—— 故障類別總數(shù)

yi—— softmax預(yù)測(cè)的標(biāo)簽

運(yùn)用ADAM算法在反向傳播時(shí)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,使預(yù)測(cè)值與真實(shí)值更加接近。

3 實(shí)驗(yàn)研究

為了驗(yàn)證智能診斷模型的有效性,與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、深度殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)等診斷方法進(jìn)行比較,提高軸向柱塞泵故障分類的精度。

3.1 實(shí)驗(yàn)過程

軸向柱塞泵試驗(yàn)臺(tái)用于監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)并驗(yàn)證診斷模型。如圖3所示,本實(shí)驗(yàn)選用25SCY14-1B系列泵。采用16通道振動(dòng)信號(hào)采集儀(ECON AVANT MI-7016)采集加速度信號(hào)。13個(gè)加速度傳感器安裝在軸向柱塞泵的各個(gè)垂直位置,收集不同狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)。采樣頻率為48 kHz,采樣時(shí)間為6 s,電機(jī)轉(zhuǎn)速為 860 r/min。

圖3 軸向柱塞泵故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.3 Axial piston pump fault simulation test bench

在本實(shí)驗(yàn)中,測(cè)試包含5種狀態(tài):1種健康狀態(tài)和4種不同零件的損傷狀態(tài)。圖4所示為4種故障類型。故障類型為配流盤故障、柱塞故障、滑靴故障和回程盤故障。配流盤的故障長度為1.5 mm,柱塞的故障長度為1.8 mm,滑靴的深度為1.8 mm,回程盤的故障長度為1.8 mm。實(shí)驗(yàn)所采用的故障類型、訓(xùn)練集和測(cè)試集的劃分等,如表1所示。

表1 樣本設(shè)計(jì)表Tab.1 Sampledesign table

圖4 關(guān)鍵零件故障Fig.4 Key components failures

本研究采用故障診斷方法中mvMDE熵提取故障特征。當(dāng)軸向柱塞泵摩擦副發(fā)生故障,靠近故障部件的信號(hào)特征比較明顯。因此,根據(jù)故障類型,分別選取3個(gè)靠近故障部件的傳感器所獲取的振動(dòng)信號(hào),并將信號(hào)按通道拼成一個(gè)矩陣輸入到熵值計(jì)算程序中,如圖5所示。

圖5 含局部故障軸向柱塞泵的mvMDE熵曲線Fig.5 mvMDE entropy curve of axial piston pumps with local faults

將得到的熵值特征向量輸入到DRSN模型中進(jìn)行計(jì)算,有故障的樣本中隨機(jī)取162個(gè)作為測(cè)試對(duì)象,其中訓(xùn)練集為123個(gè),測(cè)試集為40個(gè);正常的樣本中隨機(jī)取100個(gè)作為測(cè)試對(duì)象,訓(xùn)練集60個(gè),測(cè)試集40個(gè)。該模型的訓(xùn)練迭代次數(shù)設(shè)為200次,批尺寸設(shè)為30,學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較與分析

準(zhǔn)確率、損失和混淆矩陣作為模型的評(píng)價(jià)指標(biāo),如圖6和圖7所示,可以看出經(jīng)過60次迭代后,訓(xùn)練誤差從1.372降低到0.001,分類正確率從45.8%增加到100%。

圖6 模型準(zhǔn)確率和損失值曲線Fig.6 Accuracy and loss curve of model

圖7 混淆矩陣圖Fig.7 Confusion matrix diagram

為了驗(yàn)證本研究提出模型的性能,將相同數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取后,選取CNN模型和ResNet模型進(jìn)行對(duì)比。為減少偶然性,在劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集時(shí)進(jìn)行10次隨機(jī)劃分并記錄結(jié)果。10次實(shí)驗(yàn)平均結(jié)果如圖8所示,平均準(zhǔn)確率如表2所示。其中,CNN模型準(zhǔn)確率較差,僅達(dá)到93.56%,原因是CNN模型只是簡單地堆疊卷積層,數(shù)據(jù)特征難以有效地被提取。ResNet模型在CNN模型基礎(chǔ)上添加了殘差塊,實(shí)現(xiàn)各卷積層的跨層連接,其準(zhǔn)確率相較于CNN模型提高了2.42%。但是由于以上模型都不能進(jìn)行進(jìn)一步消噪,而軸向柱塞泵在運(yùn)行過程中的噪聲較大,導(dǎo)致前2種網(wǎng)絡(luò)模型的分類準(zhǔn)確率偏低。本研究提出的方法可以充分檢測(cè)到微弱故障,并進(jìn)行有效消噪,平均測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)到99.23%。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Experimental results

圖8 重復(fù)性實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.8 Repetitive experimental results

本研究采用t-分布隨機(jī)鄰居嵌入(t-SNE)降維技術(shù)實(shí)現(xiàn)軸向柱塞泵故障特征可視化。與CNN和ResNet診斷方法對(duì)比,如圖9所示,本研究所提方法的故障特征分類效果最好。

圖9 軸向柱塞泵故障特征可視化Fig.9 Fault feature visualization of axial piston pump

從圖9可以看出:CNN模型可視化后有稍許誤差,柱塞故障誤分類到滑靴上,滑靴故障比較分散,且柱塞和配流盤故障比較貼近;ResNet模型的分類精度比CNN模型高,少量配流盤和回程盤故障分類到柱塞上;DRSN模型的分類效果最好,故障類型可以完全區(qū)分,且不同故障類型之間的聚類距離較大。

為了驗(yàn)證多傳感器融合的優(yōu)勢(shì),將3個(gè)傳感器所測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)分別輸入到相同結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)的DRSN模型中進(jìn)行訓(xùn)練,選取的3個(gè)傳感器位置與多傳感器融合所選取的傳感器位置相同。表3為不同零件故障條件下單傳感器故障分類準(zhǔn)確率?；ジ惫收戏诸悳?zhǔn)確率為98.02%,柱塞副故障分類準(zhǔn)確率為93.51%,配流副故障分類準(zhǔn)確率為94.49%。圖10所示為單傳感器條件下軸向柱塞泵含局部故障分類的混淆矩陣。單傳感器對(duì)于配流盤、柱塞與滑靴故障的分類效果一般,靠近配流副的傳感器對(duì)于識(shí)別回程盤故障與正常情況仍有誤差。單傳感器的故障分類準(zhǔn)確率均低于本研究所提的方法。由于單傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)故障特征信息不全面,因此融合多個(gè)傳感器采集到的信號(hào),有效提取柱塞泵的故障信號(hào)特征,提高了故障分類的準(zhǔn)確率。

表3 單傳感器實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Experimental results of individual sensor

圖10 軸向柱塞泵含局部故障分類的混淆矩陣Fig.10 Confusion matrix diagram of axial piston pump with local fault classification

4 結(jié)論

本研究針對(duì)軸向柱塞泵振動(dòng)信號(hào)具有強(qiáng)背景噪聲,振動(dòng)信號(hào)單一,故障特征信號(hào)微弱等特點(diǎn),提出了一種基于多傳感器數(shù)據(jù)融合深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的軸向柱塞泵故障診斷方法。軸向柱塞泵故障診斷的應(yīng)用驗(yàn)證了該方法的有效性。本研究的主要結(jié)論如下:

(1) 多個(gè)傳感器采集到的信號(hào)在通道上進(jìn)行融合,能結(jié)合柱塞泵不同位置的振動(dòng)信號(hào),提高信號(hào)的可靠性,有效地增強(qiáng)振動(dòng)信號(hào)中的故障特征信息;

(2) 多元多尺度散布熵能顯著提升特征提取的性能。通過獲取多通道信號(hào)在不同尺度上的散布熵值,考慮了信號(hào)幅值的重要信息及跨通道特征,進(jìn)一步提高了診斷微弱故障信號(hào)的能力;

(3) 深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能提高強(qiáng)背景噪聲下振動(dòng)信號(hào)的分類能力。故障診斷的平均準(zhǔn)確率能達(dá)到99.23%,相較于CNN、ResNet,該網(wǎng)絡(luò)分類準(zhǔn)確率分別提高了5.67%,3.25%。