閆霞,任鴻翔,高菲

(大連海事大學 航海動態(tài)仿真和控制交通運輸行業(yè)重點實驗室,遼寧 大連 116026)

近年來,隨著船舶智能化水平的推進,傳統(tǒng)的定期維護與事后維修已經無法滿足現(xiàn)代航運的發(fā)展要求,2020年3月,中國船級社最新發(fā)布的《智能船舶規(guī)范》[1]中已明確將故障診斷技術列為新一代智能船舶的關鍵運維技術,該技術旨在面向大數據環(huán)境,尋求實現(xiàn)船舶設備視情維修、智能化管理的動態(tài)運維方法。

滾動軸承是船舶設備中的關鍵構件,在推進電動機、感應發(fā)電機、主軸、齒輪箱、液壓泵等中均有應用。由于滾動軸承需要在高速、大載荷的工況下持續(xù)運轉,且船舶長期處于鹽霧、振動、潮濕等惡劣環(huán)境下,軸承容易受到銹蝕、潤滑、異物等影響,進而產生故障[2],若不及時處理將會產生巨大的安全隱患[3]。因此,對滾動軸承進行高效、準確的故障判別是船舶機械系統(tǒng)健康監(jiān)測中的重要一環(huán),對保障船舶的安全運行,快速定位故障位置,降低維修成本具有重要意義[4]。

目前,基于數據驅動的故障診斷技術通過對歷史數據進行分析及處理即可獲得精度較高的故障診斷模型,成為當前故障診斷技術的主流研究方向[5]:文獻[6]應用一維全局均值池化層改進了一維卷積神經網絡,對滾動軸承進行故障診斷;文獻[7]將改進的周期圖法與支持向量機相結合,對低信噪故障特征的分析效果較好,實現(xiàn)了船舶感應電機軸承的早期故障診斷;文獻[8]提出了基于時延降噪的循環(huán)雙譜方法,通過分析定子電流對電機軸承進行故障檢測;文獻[9]將AlexNet與自適應提升(Adaboost)相結合對滾動軸承進行故障診斷;文獻[10]提出了自適應變分模態(tài)分解與最小二乘支持向量機相結合的方法,將多頻率的復雜信號進行分解進而對滾動軸承進行故障診斷。

由上述文獻可知,將滾動軸承的故障信號先進行濾波與頻率分解,再選取合適的智能診斷模型是當前主流的故障診斷方式[11],所研究的滾動軸承故障信號主要為振動信號與定子電流信號。目前具有代表性的時頻分析算法主要有傅里葉變換窗函數、小波分析、經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)[12-13]以及變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)[14]等,其中VMD算法具有可避免模態(tài)混疊現(xiàn)象,無端點效應,計算效率高等優(yōu)點,在信號分析與圖像處理領域應用廣泛,但在參數優(yōu)化上大多采用智能算法,由于參數搜索范圍大,導致計算復雜度較高。目前智能分類算法主要有支持向量機(Support Vector Machines,SVM)、卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)等,其中VGG神經網絡[15]以CNN與AlexNet為基礎,加深了網絡層數,減少了卷積層參數,表現(xiàn)出較好的圖像分類效果。

本文針對滾動軸承故障信號重構誤差大,信號來源復雜等問題,提出應用分離系數評價VMD分解效果的方法,降低參數優(yōu)化的計算復雜度;依據分離系數選取最優(yōu)分解方式,依據能量熵值篩選模態(tài)分量并進行快速傅里葉變換,應用頻譜極值排序重構故障特征向量,減小信號的重構誤差;最后優(yōu)化VGG神經網絡參數,應用故障特征向量訓練模型,實現(xiàn)對滾動軸承的故障診斷。

1 故障信號分解

1.1 變分模態(tài)分解原理

VMD通過構造并求解變分問題,將原始復合信號分解為若干不同頻帶下的調頻調幅子信號,有效避免了模態(tài)混疊現(xiàn)象,有利于分析故障信息以及對故障信號的特征提取。VMD分解步驟如下:

(1)

3)重復執(zhí)行步驟2使(2)式成立或n大于最大迭代次數(取500),其中ε為誤差,

(2)

1.2 分離系數

VMD采用完全非遞歸的計算方式,可以將復雜信號自適應地分解,分解前,需人工預先設置分解個數K與二次懲罰函數α。K值較大時,各子模態(tài)的頻率中心差值較小,易產生中心頻率混疊;K值較小時,容易濾除部分有效頻帶的信號,影響信息的有效性。因此,需選取適當的K值以達到最優(yōu)的分解效果。

依據VMD分解原理,每個信號都能被分解為K個模態(tài)并獲得對應的中心頻率,依據中心頻率可以判斷VMD分解是否發(fā)生了模態(tài)混疊或未完全分解的現(xiàn)象。本文定義的VMD分離系數ξ為

(3)

分離系數依據各子模態(tài)的中心頻率與其數學期望的偏離程度來表征分解結果的離散程度,分離系數越大,中心頻率離散度越高,發(fā)生模態(tài)混疊現(xiàn)象的概率越小。本文應用提出的分離系數對VMD分解參數K進行優(yōu)化,并對不同分解模態(tài)個數時的分解效果進行評估,將分離系數最大的分解數據作為最優(yōu)分解結果進行后續(xù)分析處理。

1.3 能量熵

滾動軸承發(fā)生故障的位置不同時,其產生的沖擊信號的周期及強度也會相應改變,信號的強度可以用能量來表示,由此可以確定信號的有效性。VMD能量熵可以表征各本征模態(tài)函數(Intrinsic Mode Function,IMF)的離散程度與其在總信號中的能量占比,應用能量熵較高的子模態(tài)構建故障特征向量可以減小信號的重構誤差,VMD能量熵HEi為

HEi=-pilgpi,

(4)

pi=Ei/E,

(5)

式中:pi為第i個IMF的能量比重;xi為第i個IMF的時域信號;Fi為第i個IMF的頻域信號;N為時域或頻域數據的離散點個數。

本文通過計算每個IMF的能量熵,確定在原始信號中能量占比較大及離散度較高的模態(tài)分量,能量熵值越大則其中包含原始信號的有效信息越多,據此對故障特征數據進行篩選。將各IMF能量熵值由大至小排列,按照VGG模型的輸入數據結構選取相對應的IMF個數,以在最大程度上表征分解后的原始信號的主要頻率特征,減小信號重構誤差。

1.4 頻譜極值

周期性信號具有固定的頻率,滾動軸承在工作過程中高速旋轉,其固有工作頻率與故障頻率會影響信號的特征,VMD算法可以對信號進行初步分解,但各IMF的排列缺少一定的規(guī)律性,不利于故障診斷模型的訓練及診斷。為此,本文應用各分解信號的頻譜極值對分解信號進行特征向量的排序整理,首先求得每個IMF頻譜極值的對應頻率,然后對故障信號進行排序,構造故障特征向量。頻譜極值及其對應頻率的求解為

Mi=k,Fi(k)=max{Fi} ,

(6)

式中:Mi為第i個模態(tài)分量中頻率峰值的對應頻率。

由于每個IMF都表示原始信號中某一段頻率特征,因此,每個模態(tài)分量的主要頻率分布不同且同種故障類型所對應的各IMF有較大相似,但受樣本截取等因素影響,各信號的排列方式存在差異。應用本方法可以快速找到各IMF的頻譜極值所在位置并將其按照頻譜極值排序,使相同故障類型的特征數據排列相似度更高,更有規(guī)律性,便于VGG模型從數據中快速準確地提取故障特征,提高模型訓練效果。

2 基于VGG的滾動軸承故障診斷

VGGNet是由牛津大學視覺幾何小組提出的一種深層卷積網絡結構,具有良好的分類性能[16]。VGG通過堆疊3×3的小型卷積核來代替AlexNet中較大的卷積核,如圖1所示,可以使網絡感受野相同的同時減少訓練參數,增加網絡深度,在一定程度上提高神經網絡的效果。

圖1 應用2個3×3卷積核代替5×5卷積核示意圖

由于本文中輸入模型的數據類型為窄而長的二維頻域數據,數據結構簡單、規(guī)律性強且故障分類情況較為確定,應用小卷積核對數據進行處理更加合理,且VGG網絡模型具有較好的分類性能,因此選擇VGG網絡結構搭建神經網絡模型。試驗中采用的VGG網絡結構如圖2所示,每個VGG子模塊都由2個卷積層和1個池化層組成,第1個VGG子模塊內卷積層的卷積核數量為16,卷積核的數量隨著VGG子模塊的疊加而遞增, 最后應用Softmax分類器進行分類。該模型在VGG模型的基礎上減少了單個卷積層的卷積核數量,減少了訓練參數且分類效果顯著。

模型搭建完成后,構造故障特征向量用于網絡的輸入。首先將原始信號進行樣本劃分,然后對數據樣本進行VMD分解,并應用分離系數得出最優(yōu)模態(tài)分解個數,進而計算最優(yōu)模態(tài)分解信號的能量熵,保留能量熵值較大的前K個模態(tài)分量,再將K個模態(tài)分量進行快速傅里葉變換并按照頻譜極值進行排序,構造故障特征向量。故障特征向量構建流程如圖3所示。

圖3 故障特征向量構建流程

構建好的故障特征向量作為網絡的輸入對VGG模型進行訓練,訓練流程如圖4所示。

圖4 VGG模型的訓練流程

3 試驗與分析

3.1 軸承振動信號

本文采用西儲大學(CWRU)軸承中心的公開數據集進行驗證,軸承型號為6205-2RS JEM SKF,應用電火花加工蝕點產生單點故障,蝕點直徑為0.177 8 mm,深度為0.279 4 mm,分布于外圈、內圈及球表面。滾動軸承故障模擬試驗臺如圖5所示,通過采集軸承不同狀態(tài)時驅動端的振動加速度信號[17]進行故障分析,采樣頻率為12 kHz。

圖5 滾動軸承故障模擬試驗臺

3.1.1 數據處理

本文使用的樣本數據集包含正常狀態(tài)、內圈故障、球故障、外圈故障,其中,外圈故障可細分為3點鐘、6點鐘、12點鐘3個方向。采樣頻率為12 kHz時軸承最低轉速為1 730 r/min,記錄轉子轉一圈至多需要416個振動加速度數據,即一個數據周期為416,所以試驗中設置512個采樣點為一個數據樣本,并以485為步長重疊采樣,擴大樣本數量。

隨機選取CWRU數據集中12 kHz的驅動端正常、外圈故障、內圈故障、球故障信號作為樣本1至樣本4,計算4個樣本不同模態(tài)個數對應的分離系數,結果見表1,可知樣本1,2,3,4的最佳分解個數分別為5,6,8,6個模態(tài)。

表1 不同模態(tài)個數對應的分離系數

表1中樣本1、樣本2對應各模態(tài)分量的能量熵見表2。依據西儲大學數據集的數據特征設計VGG模型的數據輸入維度為5×512,可知應選取樣本中能量熵值最大的前5項作為故障特征數據,如樣本1應選取IMF4—IMF8,樣本2應選取IMF3—IMF5,IMF7,IMF8。

表2 各IMF的能量熵

按照圖3的數據處理流程,將所有振動信號樣本構造為數據維度為5×512的故障特征向量并進行故障類型標記, 其中分離系數和能量熵的計算過程可參見表1和表2。將所有樣本數據隨機排序,并按照10∶1∶1劃分訓練集、驗證集和測試集,用于訓練模型及測試模型精度。

3.1.2 結果分析

應用本文方法對滾動軸承數據分別進行四分類及六分類的驗證,以CWRU故障信號為輸入的模型經15次迭代便可取得較高的模型精度。將劃分好的測試集輸入訓練完成的VMD-VGG模型,在六分類模型的140個測試樣本與四分類模型的200個測試樣本中,誤識別數均為0。

將VMD-VGG模型與EMD-SVM、基于多尺度排列熵的自適應變分模態(tài)分解故障診斷模型(AVMD-MPE-LSSVM)[10]進行六分類的精度比較,結果見表3,VMD-VGG模型對于CWRU數據集的識別率優(yōu)于其他算法。

表3 VMD-VGG方法與其他方法六分類精度對比

3.2 電動機定子電流信號

為驗證本文提出方法對滾動軸承不同信號類型故障診斷的適用性,搭建了船舶感應電機軸承故障檢測平臺,如圖6所示。該平臺由現(xiàn)場可編程門陣列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)控制的電動機驅動系統(tǒng)和電流信號采集系統(tǒng)兩部分組成,主要工作原理為:三相橋式整流電路將交流電整流濾波后輸入智能功率模塊(Intelligent Power Module,IPM),通過FPGA產生信號控制IPM將逆變電壓送至感應電動機;應用電流傳感器測量感應電動機定子電流,并將數據傳輸至數據采集卡進行存儲;最后應用上位機對采集到的電流信號進行數據分析及模型訓練。

故障軸承型號為SKF 6206,使用電火花在外溝道制造蝕點故障,電動機及滾動軸承關鍵技術參數見表4,加工的外溝道故障軸承如圖7所示。

表4 電動機及軸承關鍵技術參數

圖7 外溝道故障軸承

3.2.1 數據處理

本試驗中使用電源供電頻率為18～20 Hz時不同電壓下的定子電流信號作為試驗數據,設置驅動系統(tǒng)的采樣頻率為20 kHz,并以20為步長對采集的電流數據進行分層采樣,樣本長度為1 024。

隨機選取的樣本數據電源頻率為20 Hz,計算的分離系數見表5,該樣本VMD分解模態(tài)個數為5時分解效果最佳。各IMF的能量熵見表6,IMF5的能量熵最小,且診斷模型的輸入故障特征向量為4×1 024, 因此剔除IMF5的信號,保留前4個模態(tài)分量后的信號時域圖和頻域圖如圖8所示。

表5 分離系數

表6 各IMF的能量熵

(a) 分解信號時域圖

由圖8可知,IMF1主要表示定子電流信號的信息,IMF2主要表示信號截取過程中定子電流信號產生的余差,IMF3主要表示信號截取過程中滾動軸承故障信號產生的余差,IMF4主要代表滾動軸承故障信號。

3.2.2 結果分析

將VMD-VGG模型的輸入向量設置為4×1 024時,訓練好的VMD-VGG模型對1 040個樣本的測試結果如圖9所示:誤識別數為4,模型準確率為99.62%,具有較高的故障診斷精度。輸入不同故障特征向量的VMD-VGG模型與1維CNN模型的訓練過程對比如圖10所示,診斷精度對比見表7:輸入故障特征向量為4×1 024的VMD-VGG模型在收斂速度與識別率上均優(yōu)于輸入向量為5×1 024的VMD-VGG模型和1維CNN模型,其中1維CNN故障診斷模型由于輸入數據結構簡單,訓練參數較少,所以單次訓練時長低于VMD-VGG模型,但需要訓練400次結果才能收斂。

表7 不同故障診斷方法的精度對比

圖9 基于電流信號的 VMD-VGG模型測試結果

圖10 不同故障診斷模型的訓練過程對比

由以上結果分析可知,依據滾動軸承故障信號類型調整VMD-VGG模型的故障特征向量可以提升訓練速度與模型精度,所提模型可以從感應電動機的定子電流信號中提取滾動軸承故障特征,從而進行故障分類。

4 結束語

本文針對滾動軸承故障信號來源復雜,故障信號重構誤差大等問題提出了VMD-VGG滾動軸承故障診斷模型。應用分離系數優(yōu)化 VMD算法參數,避免中心頻率疊混;應用各模態(tài)的能量熵及頻譜峰值構建故障特征向量,減小原信號的重構誤差;調整VGG模型結構參數,減少訓練參數及迭代次數,提高故障診斷模型的精度。滾動軸承的振動信號與船舶感應電動機的定子電流信號驗證了該方法的準確性與有效性。

VMD-VGG方法雖然精度上有所提高,但由于故障特征向量數據量較大,9 300個訓練樣本單批次的訓練時間為42 s,訓練時間較長。下一步將優(yōu)化數據處理方式,研究故障特征相關評價性指標的提取,減小故障數據特征的數據量;改進模型結構,進一步減少模型參數,提高訓練效率,使其適用于更多的數據類型。