張悅鈿，尚志武

(1.天津工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，天津 300387；2.天津工業(yè)大學(xué)現(xiàn)代機(jī)電裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300387)

0 前言

軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中的關(guān)鍵零部件，它的正常運(yùn)轉(zhuǎn)對(duì)保證旋轉(zhuǎn)機(jī)械的平穩(wěn)運(yùn)行至關(guān)重要[1]。將軸承作為關(guān)鍵元件，建立旋轉(zhuǎn)機(jī)械的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)進(jìn)一步提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、防止安全生產(chǎn)事故的發(fā)生具有重大意義。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[2-4]大多采用客戶端等一些上位機(jī)軟件，導(dǎo)致無(wú)法隨時(shí)隨地查看機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。而且隨著待監(jiān)測(cè)設(shè)備數(shù)量的逐漸加大，服役歷時(shí)變長(zhǎng)，造成監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)日益增加。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)很難存儲(chǔ)這些大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。而且系統(tǒng)現(xiàn)在采用的故障診斷方法通常是信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，特征提取困難，且難以對(duì)海量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[5]。

近年來(lái)云平臺(tái)逐漸成為各大企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)部署的主要平臺(tái)，應(yīng)用十分廣泛。云平臺(tái)能夠提供大規(guī)模存儲(chǔ)和強(qiáng)大的計(jì)算，利用云平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)可以存儲(chǔ)日益增加的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。另外可以結(jié)合B/S架構(gòu)，通過(guò)Web瀏覽器隨時(shí)隨地監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。還可以將深度學(xué)習(xí)方法布置在云端，克服以往故障診斷方法存在的問(wèn)題。

本文作者以軸承做作為關(guān)鍵部件，提出集云平臺(tái)、深度學(xué)習(xí)、信號(hào)無(wú)線傳輸、Web監(jiān)測(cè)與故障診斷等多功能于一體的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，對(duì)進(jìn)一步提高旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)效率、降低其安全事故率具有一定的價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

1 系統(tǒng)總體方案

系統(tǒng)總體框圖如圖1所示，系統(tǒng)由采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、云平臺(tái)和Web瀏覽器組成。采集模塊通過(guò)溫度傳感器、加速度傳感器、STM32微處理器采集軸承的溫度與加速度數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)傳輸模塊對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，通過(guò)NB-IoT的無(wú)線數(shù)據(jù)通信方式將采集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到云平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中。云平臺(tái)選用阿里云云平臺(tái)，云平臺(tái)由MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)、前端、后端組成。數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的云端存儲(chǔ)，前端實(shí)現(xiàn)了軸承的運(yùn)行狀態(tài)和故障診斷結(jié)果的可視化，后端實(shí)現(xiàn)了軸承相關(guān)時(shí)域頻域狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息的計(jì)算和深度學(xué)習(xí)故障診斷方法的調(diào)用。最后系統(tǒng)通過(guò)Web瀏覽器的形式提供軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷結(jié)果顯示。

圖1 系統(tǒng)總體框圖

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 采集模塊設(shè)計(jì)

由于軸承的長(zhǎng)期運(yùn)行，在發(fā)生故障后通常表現(xiàn)出異常的振動(dòng)和溫度變化，這些變化是對(duì)軸承進(jìn)行監(jiān)測(cè)的主要信息來(lái)源。這部分主要由一個(gè)嵌入式的STM32單片機(jī)、加速度傳感器和溫度傳感器、放大器、A/D轉(zhuǎn)換器模塊共同組成，可以直接采集軸承工作中存在的各種異常振動(dòng)和溫度變化。STM32單片機(jī)選用STM32F103RCT6，基于Cortex-M3內(nèi)核，一次最大內(nèi)存可支持連續(xù)處理多達(dá)32 b的數(shù)據(jù)，處理速度快，滿足數(shù)據(jù)采集要求[6]。

加速度傳感器選用具有高性能、低功耗特點(diǎn)的ADXL1002單軸MEMS加速度傳感器[7]。該傳感器能夠準(zhǔn)確測(cè)量軸承的加速度值，量程為±50g，頻率響應(yīng)可達(dá)11 kHz，能夠應(yīng)用于高帶寬振動(dòng)測(cè)量，靈敏度為40 mV/g，滿足系統(tǒng)振動(dòng)監(jiān)測(cè)需求。傳感器輸出的是微弱的模擬輸出電壓，需要進(jìn)行放大，選用AD620儀表放大器對(duì)其進(jìn)行放大。AD620精度高，成本低，增益范圍為1～10 000。A/D轉(zhuǎn)換器的主要用途是將加速度傳感器產(chǎn)生的模擬信號(hào)快速變換為數(shù)字輸出信號(hào)，系統(tǒng)可選用AD7606轉(zhuǎn)換器。轉(zhuǎn)換器基本參數(shù)中的分辨率為16位，支持8通道采集，采樣速率可達(dá)200 kS/s。

可選用DS18B20溫度傳感器進(jìn)行溫度動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，該溫度傳感器具有精度高、功率消耗低、不易受外界干擾等特點(diǎn)。

2.2 數(shù)據(jù)傳輸模塊設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)傳輸模塊采用NB-IoT無(wú)線通信方式，能夠提供大范圍低功耗連接，覆蓋領(lǐng)域廣，成本低廉，有巨大的發(fā)展空間[8]。系統(tǒng)選用移遠(yuǎn)公司推出的BC26芯片作為數(shù)據(jù)傳輸模塊的主芯片。BC26是一套高性能、低功耗、體積小巧的高性能NB-IoT信號(hào)無(wú)線傳輸模塊，該處理芯片上可自動(dòng)設(shè)置成多種運(yùn)行模式，滿足各種數(shù)據(jù)信號(hào)無(wú)線的傳輸功能要求。BC26模塊電路如圖2所示。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)部分內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)采集程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)傳輸程序設(shè)計(jì)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊和深度學(xué)習(xí)故障診斷方法設(shè)計(jì)以及云平臺(tái)設(shè)計(jì)。

3.1 數(shù)據(jù)采集程序和數(shù)據(jù)傳輸程序設(shè)計(jì)

對(duì)于數(shù)據(jù)采集程序設(shè)計(jì)，系統(tǒng)上電開(kāi)始初始化，設(shè)置延時(shí)函數(shù)、設(shè)置中斷、定時(shí)器工作模式配置等，然后讀取溫度和加速度傳感器的采集數(shù)據(jù)發(fā)送到BC26模塊中。

數(shù)據(jù)傳輸程序利用BC26模塊和MQTT協(xié)議完成初始化配置與數(shù)據(jù)傳輸，程序流程如圖3所示。STM32微處理器使用相關(guān)AT指令控制BC26模塊接入網(wǎng)絡(luò)并上傳采集的數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到云平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)中。

3.2 狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊設(shè)計(jì)

狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊利用一些時(shí)域頻域分析將軸承相關(guān)狀態(tài)信息在Web瀏覽器中進(jìn)行顯示。具體對(duì)軸承的溫度和振動(dòng)數(shù)值實(shí)時(shí)顯示，并顯示軸承的時(shí)域波形圖，以及它的峭度指標(biāo)、峰值因子、幅值譜圖、功率譜圖和倒頻譜圖。

時(shí)域波形作為信號(hào)最初的狀態(tài)顯示，保留了最全面最原始的信息，方便人們直接觀察。峭度指標(biāo)和峰值因子是無(wú)量綱指標(biāo)，與軸承的運(yùn)行狀況例如負(fù)載、轉(zhuǎn)速無(wú)關(guān)，能反映軸承的早期故障損傷[9]。

幅值譜圖、功率譜圖、倒頻譜圖能清晰反映信號(hào)的更多信息，從而對(duì)故障類型、部位以及故障程度細(xì)節(jié)有更清晰的顯示。

3.3 深度學(xué)習(xí)故障診斷方法

為解決以往機(jī)械監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中故障診斷方法存在的問(wèn)題，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行診斷。一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1DCNN)是深度學(xué)習(xí)方法的一種，非常適用于一維的軸承振動(dòng)信號(hào)。本文作者以1DCNN為基礎(chǔ)，提出一種多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)提升故障診斷的準(zhǔn)確率，并集成到系統(tǒng)中。

圖4展示了多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)模型的總體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第一部分包含單個(gè)卷積層和一個(gè)最大池化層，核大小分別為 64×1和 2×1，用于提取原始振動(dòng)信號(hào)的局部特征，然后將輸出傳遞到多尺度特征提取模塊中。多尺度特征提取模塊卷積核尺寸分別為2×1、4×1、8×1一直到32×1。模塊結(jié)構(gòu)由多個(gè)不同大小的卷積核組成，它們并排排列，可以得到更豐富的特征信息，大的卷積核能提高對(duì)噪聲的魯棒性，小的卷積核可以提取到細(xì)微的特征。之后再經(jīng)過(guò)5個(gè)尺寸為2×1的最大池化層進(jìn)行特征降維。

圖4 模型總體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

然后繼續(xù)輸出至3個(gè)交替的卷積層和最大池化層進(jìn)行特征提取，第一個(gè)卷積層核尺寸為4×1，其余的卷積層和最大池化層的核尺寸都是2×1。最后通過(guò)Flatten層將數(shù)據(jù)展平，從多維數(shù)據(jù)降至一維，經(jīng)過(guò)全連接層和輸出層輸出分類結(jié)果。

3.4 云平臺(tái)軟件設(shè)計(jì)

采用阿里云云平臺(tái)。阿里云性價(jià)比高、穩(wěn)定性好、安全系數(shù)高，是國(guó)內(nèi)主流的云平臺(tái)。云平臺(tái)采用瀏覽器/服務(wù)器(Browser/Server，B/S)方式進(jìn)行設(shè)計(jì)。由三部分組成，具體如圖5所示。

圖5 云平臺(tái)設(shè)計(jì)框架

云平臺(tái)層的后端基于Java語(yǔ)言和SpringBoot框架進(jìn)行設(shè)計(jì)，采用RESTful規(guī)范風(fēng)格與前端進(jìn)行交互。對(duì)于文中提出的深度學(xué)習(xí)故障診斷方法，先在線下訓(xùn)練好，然后將模型打包成jar包，利用maven部署到Java程序中，然后再部署到云平臺(tái)中。當(dāng)軸承的峭度指標(biāo)和峰值因子超過(guò)閾值時(shí)，后端會(huì)調(diào)用該方法用于故障診斷。對(duì)于狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊，后端計(jì)算相關(guān)狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息，然后展示到前端界面中。

云平臺(tái)層的數(shù)據(jù)庫(kù)采用MySQL進(jìn)行設(shè)計(jì)，用于存儲(chǔ)軸承的溫度與加速度數(shù)據(jù)。在SpringBoot框架下使用MyBatis來(lái)操作數(shù)據(jù)庫(kù)。云平臺(tái)層的前端(即瀏覽器界面)采用Vue前端框架進(jìn)行設(shè)計(jì)。其中，瀏覽器界面主要包括狀態(tài)監(jiān)測(cè)界面和故障診斷界面。

4 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

為了驗(yàn)證系統(tǒng)各項(xiàng)功能，需要對(duì)其進(jìn)行測(cè)試。選用IEEE PHM2012(IEEE Prognostic and Health Management 2012)PRONOSTIA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行測(cè)試，負(fù)載為4 200 N，轉(zhuǎn)速1 650 r/min。軸承型號(hào)為6804DU，軸承狀態(tài)分為正常故障兩種狀態(tài)。

4.1 模型訓(xùn)練與結(jié)果

將實(shí)驗(yàn)平臺(tái)數(shù)據(jù)劃分對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，每一種狀態(tài)300個(gè)樣本，其中70%樣本作為訓(xùn)練集，30%樣本作為測(cè)試集，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.002。批訓(xùn)練中，每一批樣本數(shù)設(shè)置為128。

模型訓(xùn)練結(jié)果如表1所示，訓(xùn)練準(zhǔn)確率達(dá)到了100%，測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)到了93%以上，可以看出模型具有很好的分類能力。

表1 模型訓(xùn)練結(jié)果

4.2 系統(tǒng)運(yùn)行與測(cè)試

(1)采集模塊與數(shù)據(jù)傳輸模塊測(cè)試

首先采集模塊獲得實(shí)驗(yàn)平臺(tái)數(shù)據(jù)中的溫度和加速數(shù)據(jù)，然后通過(guò)BC26模塊傳輸?shù)皆破脚_(tái)的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中，圖6展示的是成功傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫(kù)中的溫度和加速度數(shù)據(jù)。

圖6 數(shù)據(jù)庫(kù)展示界面

(2)狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能測(cè)試

圖7展示的是系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)界面，系統(tǒng)成功顯示了軸承的溫度、加速度數(shù)值、時(shí)域波形圖、峭度指標(biāo)、峰值因子以及一些頻域圖。

圖7 軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)界面

(3)故障診斷功能測(cè)試

如圖8所示，用戶進(jìn)入故障診斷模塊，可以查看故障診斷的結(jié)果。當(dāng)傳輸?shù)氖墙】禒顟B(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)顯示軸承狀態(tài)正常，反之，系統(tǒng)顯示軸承出現(xiàn)故障。為此，進(jìn)行了8次傳輸實(shí)驗(yàn)，正常狀態(tài)和故障狀態(tài)數(shù)據(jù)交替?zhèn)鬏敚M(jìn)而查看故障診斷界面顯示的準(zhǔn)確性。表2是顯示結(jié)果，可以看出系統(tǒng)能夠正確顯示軸承診斷后的結(jié)果。

表2 實(shí)驗(yàn)顯示結(jié)果

圖8 軸承故障診斷界面

5 總結(jié)

針對(duì)目前旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)存在的問(wèn)題，以軸承作為關(guān)鍵部件提出一種基于云平臺(tái)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械軸承監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)云端存儲(chǔ)，通過(guò)云平臺(tái)獲得軸承的監(jiān)測(cè)指標(biāo)與運(yùn)行狀態(tài)，并基于一種多尺度注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行軸承故障診斷。最后對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行測(cè)試，結(jié)果表明軸承監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體運(yùn)行效果良好且穩(wěn)定，具有廣泛的行業(yè)應(yīng)用前景。