王雪峰 武文斌 趙保偉 賈華坡

磨粉機(jī)是小麥制粉的主要設(shè)備,磨輥?zhàn)鳛槟シ蹤C(jī)的主要工作構(gòu)件,其表面的磨損將直接決定制粉質(zhì)量的好壞?，F(xiàn)有的面粉廠技術(shù)人員主要通過(guò)眼看、手摸等感官方式來(lái)判定磨粉機(jī)光輥的磨損程度,對(duì)于噴砂輥,沒(méi)有統(tǒng)一的指標(biāo),這就造成了噴砂輥在使用過(guò)程中,不同的制粉企業(yè)具有不同的標(biāo)準(zhǔn)[1-2]。而在制粉的過(guò)程中,噴砂輥會(huì)對(duì)小麥的研磨效果、磨粉機(jī)的電耗等都會(huì)產(chǎn)生重要的影響。因此,分析噴砂輥的表面形貌并找到一種客觀的指標(biāo)來(lái)對(duì)其表面進(jìn)行科學(xué)準(zhǔn)確的分類一直是該行業(yè)十分關(guān)注的問(wèn)題。

針對(duì)磨粉機(jī)噴砂輥的磨損問(wèn)題,劉培康等[3]采用灰度矩陣方法對(duì)磨粉機(jī)噴砂輥的表面進(jìn)行特征參數(shù)的提取,但只得到噴砂輥磨損形貌圖像紋理特征參數(shù)對(duì)磨損時(shí)間的變化,并沒(méi)有采取有效的方法對(duì)磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別和預(yù)測(cè)。竇建明[4]構(gòu)建了基于ARMA的在線預(yù)測(cè)模型,但該模型需要實(shí)時(shí)地采集力的信號(hào),不適用于磨粉機(jī)噴砂輥這種高速旋轉(zhuǎn)的場(chǎng)合。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]、模糊聚類[7]等算法都為磨粉機(jī)噴砂輥表面的磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究提供了新的可能,但是這些算法往往需要大量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)。SVM可以在小樣本的情況下對(duì)磨粉機(jī)噴砂輥表面進(jìn)行較好的狀態(tài)識(shí)別,大大減少了數(shù)據(jù)采集的樣本量[8-12]。針對(duì)這種情況,研究提出一種將粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用到LS-SVM的磨輥磨損特征提取方法,以期建立一種為磨粉機(jī)磨輥進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)的方法。

1 磨輥表面磨損圖像紋理特征提取

三體磨損是十分復(fù)雜的動(dòng)態(tài)磨損過(guò)程,目前,還沒(méi)有統(tǒng)一的理論模型和研究方法。最典型的方法是灰度共生矩陣法(gray-level co-occurrence matrix,GLCA),該方法具有比較好的紋理特征提取能力,是最常用的紋理特征提取方法。Haralick等[13]從GLCM中提取了14個(gè)二階統(tǒng)計(jì)量作為紋理特征,用于紋理特征和分類,其中常用的有二階矩、熵、對(duì)比度和相關(guān)性。

(1) 二階矩:二階矩(ASM),也稱為能量,主要反映圖像灰度分布的均勻度和紋理的粗細(xì)程度,該特征是對(duì)圖像中的各個(gè)像素進(jìn)行平方求和。特征值的能量越高,紋理越粗糙。否則,紋理越精細(xì)。其表達(dá)式如式(1)所示。

(1)

式中:

Hi——第i個(gè)像素點(diǎn)的灰度值;

Hj——第j個(gè)像素點(diǎn)的灰度值。

(2) 熵:熵(ENT)主要反映紋理特征的復(fù)雜性、非均勻性和隨機(jī)性,磨輥圖像紋理越復(fù)雜,熵值越大。其表達(dá)式如式(2)所示。

(2)

(3) 對(duì)比度:對(duì)比度(CON),又叫慣性矩,該特征主要反映的是紋理的高低水平,即圖像的清晰度。磨輥圖像紋理的溝紋深淺表示對(duì)比度,深度越大,對(duì)比度越大,效果越清晰。其表達(dá)式如式(3)所示。

(3)

式中:

L——像素點(diǎn)的最大值;

δ——像素點(diǎn)i到j(luò)的距離,μm;

θ——像素點(diǎn)i到j(luò)的直線與豎直方向之間的角度,°。

(4) 相關(guān)性:相關(guān)性(COR)用來(lái)反映矩陣中各元素的相似度,如果矩陣中某些元素值相等,則表示相關(guān)性較大,若圖像中存在水平紋理,則表示水平矩陣的相關(guān)性要大于其他矩陣。其表達(dá)式如(4)所示。

(4)

式中:

2 最小支持向量機(jī)

2.1 LS-SVM基本原理

最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)由Suykens提出,在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),模型數(shù)據(jù)維度由低維到高維,由非線性到線性,模型復(fù)雜度降低,求解速度提高。給出S組訓(xùn)練集:

{(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi),…,(xs,ys)}∈Rn·R,

(5)

式中:

xi——n維輸入向量;

yi——輸出值。

映射函數(shù)為:

φ(x)={φ(x1),φ(x2),…,φ(xs)}。

(6)

在高維空間構(gòu)建決策函數(shù)為:

f(x)=wT·φ(x)+b,

(7)

式中:

w——權(quán)重系數(shù);

b——偏置常量。

結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算式為:

(8)

式中:

C*——懲罰因子;

ξi——誤差,%。

對(duì)模型參數(shù)的求解等效為以下優(yōu)化問(wèn)題的求解:

(9)

S.T.yi=wT·φ(xi)+b+ξi。

(10)

首先引進(jìn)拉格朗日函數(shù),然后根據(jù)KKT條件求解優(yōu)化問(wèn)題,如:

(11)

(12)

由此可得最小二乘支持向量機(jī)回歸模型:

(13)

k(xi,xj)=exp[-(xi-xj)2/(2σ2)]=exp[-(xi-xj)2/g],

(14)

式中:

k(xi,xj)——核函數(shù);

g——核參數(shù)。

2.2 PSO算法基本原理

PSO算法是一種新的進(jìn)化算法,也稱為粒子群算法。該算法從一個(gè)隨機(jī)解出發(fā),然后不斷迭代去尋找算法的最優(yōu)解,通過(guò)適應(yīng)度指標(biāo)評(píng)價(jià)解的品質(zhì),該算法因其易于實(shí)現(xiàn)、精度高、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)而備受關(guān)注,并在解決實(shí)際問(wèn)題中顯示出優(yōu)勢(shì)。其基本思想是利用群體中個(gè)體之間的信息傳遞和共享來(lái)尋找最優(yōu)解。粒子根據(jù)式(15)和式(16)更新其速度和新位置:

(15)

(16)

式中:

vi——粒子i的速度,m/s;

si——粒子i的位置;

k——迭代次數(shù);

β——慣性權(quán)重;

d——該粒子群中的總個(gè)數(shù);

c1、c2——正的學(xué)習(xí)因子;

r1、r2——0到1之間均勻分布的隨機(jī)數(shù);

pbest——第i個(gè)粒子搜索到的最優(yōu)位置,pbest=(pi1,pi2…,pid);

gbest——整個(gè)群體中搜索到的最優(yōu)位置,gbest=(gi1,gi2,…,gid)。

粒子群優(yōu)化算法具有并行性好、全局搜索和魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),可以有效地對(duì)懲罰因子C*和核參數(shù)g進(jìn)行優(yōu)化。

3 試驗(yàn)與結(jié)果

3.1 試驗(yàn)對(duì)象

以豫麥34號(hào)小麥為試驗(yàn)對(duì)象,入磨小麥含水率經(jīng)過(guò)調(diào)質(zhì)處理后約為16%,測(cè)量部位為小麥加工2M磨輥位置,磨粉機(jī)采用鄭州格德格瑞公司制造的DMFT25/1000型氣動(dòng)磨粉機(jī),磨粉機(jī)產(chǎn)量為1.46 t/h,電動(dòng)機(jī)功率為15 kW,快輥轉(zhuǎn)速為480 r/min,快慢輥轉(zhuǎn)速比為1.25∶1,磨輥表面粗糙度為20～25 μm。

3.2 試驗(yàn)方法

磨輥表面采集裝置由工業(yè)相機(jī)、鏡頭、光源、PC以及軟件系統(tǒng)平臺(tái)組成。其中工業(yè)相機(jī)型號(hào)為EM00M/C型,鏡頭為T(mén)L10X065s/c型望遠(yuǎn)鏡頭,光源為RL5428-29型環(huán)形光源,軟件為MATLAB處理軟件。表面檢測(cè)系統(tǒng)的基本架構(gòu)如圖1所示。

圖1 磨輥表面圖像采集裝置

試驗(yàn)所采用的磨粉機(jī)及噴砂輥采集位置如圖2所示,磨粉機(jī)在滿負(fù)荷工作狀態(tài)下連續(xù)24 h工作。噴砂輥研究試驗(yàn)從使用前到重新噴砂止共計(jì)60 d,每隔10 d在易磨損位置A點(diǎn)[14]采集樣本量10次,利用MATLAB軟件提取所采集圖片的GLCM樣本特征參數(shù)。

圖2 磨輥裝置及噴砂輥采集示意圖

對(duì)磨輥表面磨損周期內(nèi)每隔10 d提取的圖像如圖3所示,圖像大小為1 280像素×960像素。從圖3可以看出,整個(gè)磨損周期表面變化具有連續(xù)性,且表面質(zhì)量在不斷下降。

圖3 噴砂輥磨損周期表面形貌圖像

獲得磨輥在不同時(shí)間的磨損圖像后,對(duì)其圖像進(jìn)行預(yù)處理,主要包括二值噪去除等處理,然后采用研究提出的GLCM特征提取法提取磨輥表面的紋理特征,將得到的紋理特征參數(shù)分別輸入到LS-SVM和PSO-LS-SVM算法中,對(duì)磨輥的磨損壽命進(jìn)行預(yù)測(cè),其工作流程如圖4所示。

圖4 工作流程圖

3.3 磨輥磨損狀態(tài)識(shí)別

將采用GLCM法提取的噴砂輥在不同時(shí)間段的特征參數(shù)作為輸入,其中7組作為訓(xùn)練樣本,3組作為識(shí)別樣本,每個(gè)磨損階段均為10組,采用SVM和LS-SVM進(jìn)行分類。其中,圖5為單特征準(zhǔn)確度識(shí)別圖,單特征準(zhǔn)確度中,二階矩識(shí)別準(zhǔn)確率為79.5%,對(duì)比度識(shí)別準(zhǔn)確率為86.5%,熵的識(shí)別準(zhǔn)確率為75.6%,相關(guān)性識(shí)別準(zhǔn)確率為72.5%。二階矩和熵的識(shí)別準(zhǔn)確率要高于對(duì)比度和相關(guān)性的。通過(guò)2.2中的方法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。經(jīng)過(guò)200次的迭代尋優(yōu),得到最優(yōu)的參數(shù)c為5.656 9,g為0.352 6,在利用粒子群算法優(yōu)化的基礎(chǔ)上對(duì)磨輥表面磨損的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別,結(jié)果如圖6所示。由圖6可以看出,利用粒子群算法優(yōu)化后的模型識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了100%。

圖5 單特征準(zhǔn)確度對(duì)比圖

圖6 基于PSO-LS-SVM的預(yù)測(cè)結(jié)果

通過(guò)PSO-LS-SVM與LS-SVM兩種分類器的識(shí)別率比較,結(jié)果如表1所示。采用PSO-LS-SVM算法模型的識(shí)別率可以達(dá)到100%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于LS-SVM模型的(86%),表明利用粒子群算法對(duì)LS-SVM進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),優(yōu)化后的算法可以大大提高磨粉機(jī)磨輥表面的磨損識(shí)別準(zhǔn)確度。

表1 PSO-LS-SVM和LS-SVM的識(shí)別比較

4 結(jié)論

(1) 利用圖像處理技術(shù)提取了噴砂輥在0～60 d的磨損圖像,隨著磨損時(shí)間變長(zhǎng),磨輥表面紋理特征會(huì)不斷變化,可以通過(guò)提取磨輥表面的紋理特征參數(shù)來(lái)準(zhǔn)確地描述噴砂輥表面的磨損狀態(tài)變化。

(2) 研究提出了一種基于粒子群算法優(yōu)化LS-SVM的磨輥磨損狀態(tài)識(shí)別方法,很好地克服了LS-SVM模型參數(shù)的盲目性和隨機(jī)性,解決了在小樣本量的狀態(tài)下磨輥表面磨損的準(zhǔn)確識(shí)別問(wèn)題。

(3) 與LS-SVM法相比,研究提出的PSO-LS-SVM算法具有更加明顯的優(yōu)勢(shì),對(duì)磨輥表面磨損狀態(tài)識(shí)別程度的準(zhǔn)確率有了較大程度的提高。通過(guò)PSO-LS-SVM算法對(duì)磨輥的磨損圖片進(jìn)行識(shí)別可獲得磨輥的使用時(shí)間,進(jìn)而可以預(yù)測(cè)磨輥的剩余使用壽命。