張 偉,卞其翀,葉丹茜

(1.山西師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院,山西 臨汾 041004;2.長治職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系,山西 長治 046000;3.福州外語外貿(mào)學(xué)院 經(jīng)管學(xué)院,福建 福州 350200;4.臺州科技職業(yè)學(xué)院 機電與模具工程學(xué)院,浙江 臺州 318020)

0 引 言

旋轉(zhuǎn)機械是各類工程設(shè)備中的應(yīng)用較為廣泛的一種機械裝置。它通過部件的旋轉(zhuǎn)來向外輸出動力或者傳遞載荷。由于負(fù)載和轉(zhuǎn)速經(jīng)常發(fā)生變化,使得旋轉(zhuǎn)機械易產(chǎn)生振動,發(fā)生突變,長期運行會造成設(shè)備發(fā)生故障。在旋轉(zhuǎn)機械發(fā)生故障后,如何對其進(jìn)行準(zhǔn)確地識別是亟需解決的工程實際難點[1]。

由于摩擦、阻尼、沖擊等非線性因素的影響,旋轉(zhuǎn)機械振動信號呈現(xiàn)非線性和非平穩(wěn)性[2]。近來年,基于信息熵概念,大量非線性損傷信號復(fù)雜度測量工具被開發(fā)出來,并應(yīng)用于損傷識別中,如樣本熵、多尺度熵、注意熵等[3]。姜保軍等人[4]提出了樣本熵,對齒輪箱振動信號進(jìn)行了損傷特征分析,結(jié)果表明樣本熵作為損傷特征指標(biāo)是有效的;但樣本熵只是提取了信號的單個尺度的特征,這些特征無法全面反映齒輪箱的損傷特性。為全面表征機械系統(tǒng)的復(fù)雜性,張龍等人[5]將多尺度熵指標(biāo)應(yīng)用于軸承的故障特征提取環(huán)節(jié),有效提高了特征的質(zhì)量,進(jìn)行了軸承損傷的準(zhǔn)確分辨;但該算法容易受到時間序列中突變點的影響。為提高分析精度,減小誤差,代俊習(xí)等人[6]采用復(fù)合粗粒化方式對多尺度熵進(jìn)行了改進(jìn),提出了復(fù)合多尺度熵(composite multi-scale sample entropy,CMSE),并將其用于提取滾動軸承的損傷特征,識別結(jié)果表明該指標(biāo)可以有效診斷不同故障;但CMSE的特征提取時間長,效率不高。

針對CMSE存在的缺陷,董治麟等人[7]提出了復(fù)合多尺度排列熵(composite multi-scale permutation entropy,CMPE),將其用于提取滾動軸承的損傷特征,實驗結(jié)果驗證了該方法的優(yōu)越性;但CMPE忽略了信號的幅值信息,降低了特征的質(zhì)量。ZHENG Jin-de等人[8]提出了基于復(fù)合多尺度模糊熵(composite multi-scale fuzzy entropy,CMFE)的滾動軸承故障診斷方法,進(jìn)行了滾動軸承故障的準(zhǔn)確判斷;但CMFE的分析效率比較低。為了提高分析效率并且確保足夠的精度,鄭近德等人[9]將復(fù)合多尺度散布熵(composite multi-scale dispersion entropy,CMDE)用于滾動軸承的故障診斷,完成了故障特征快速、有效地提取任務(wù);但CMDE未考慮信號中的波動性。為此,GAN Xiong等人[10]提出了復(fù)合多尺度波動散布熵(composite multi-scale fluctuation dispersion entropy,CMFDE),進(jìn)一步考慮信號的波動性對復(fù)雜度的貢獻(xiàn),更加充分地提取了滾動軸承的故障特征;但CMFDE進(jìn)行分析前需要設(shè)置嵌入維數(shù)、類別數(shù)量、時間延遲3個固有參數(shù),且3個參數(shù)對算法的性能有較大影響[11]。為此,YAN Xiao-an等人[12]采用粒子群算法對散布熵的嵌入維數(shù)、類別數(shù)量和時間延遲進(jìn)行優(yōu)化,并將參數(shù)優(yōu)化后的散布熵用于提取滾動軸承的故障特征,準(zhǔn)確識別了軸承的不同故障;但是參數(shù)優(yōu)化涉及到大量的迭代運算,降低了計算效率。

針對傳統(tǒng)熵值特征提取方法受參數(shù)影響較大的缺陷,YANG Jia-wei等人[13]提出了一種更加高效的測量時間序列動態(tài)特性的非線性動力學(xué)方法,稱之為注意熵。與傳統(tǒng)熵值方法關(guān)注于時間序列中所有樣本點的頻率分布不同,注意熵只關(guān)心時間序列各個峰值點間隔的頻率分布狀態(tài)。因此,注意熵完全基于數(shù)據(jù)自身驅(qū)動,具有參數(shù)設(shè)置少、分析效率高和對數(shù)據(jù)長度魯棒性強等優(yōu)點;但注意熵未開展信號的多尺度分析。隨后,陳飛等人[14]提出了多尺度注意熵(multi-scale attention entropy,MATE),將其用于水電機組的故障診斷,取得了較好的故障識別結(jié)果;但MATE的粗粒化方式存在缺陷,忽略了大量有效信息。

針對上述缺陷,筆者采用復(fù)合粗?；绞綄ψ⒁忪剡M(jìn)行改進(jìn),提出復(fù)合多尺度注意熵(CMATE),在實現(xiàn)信號多尺度分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高分析的精度;隨后,結(jié)合隨機森林(RF)分類模型,提出一種基于CMATE和RF的旋轉(zhuǎn)機械損傷識別方法;采用千鵬齒輪箱故障數(shù)據(jù)集、東南大學(xué)旋轉(zhuǎn)機械數(shù)據(jù)集和離心泵數(shù)據(jù)集構(gòu)造多種工況的損傷樣本,對該損傷識別方法的有效性進(jìn)行實驗和驗證,并與其他多種方法進(jìn)行對比。

1 算法理論

1.1 復(fù)合多尺度注意熵

多尺度注意熵(MATE)定義為不同時間尺度的注意熵,從不同的時間尺度來表征信號的動態(tài)特征,避免了單一尺度注意熵的缺點,其可以提取信號更深層次的模式信息。

MATE的理論可以描述如下:

(1)

式中:τ為尺度因子,為正整數(shù);τ=1時,粗粒分量為原始信號;τ>1時,原始信號被粗粒處理后分割為多個長度為[N/τ]的粗?；蛄?。

2)計算各尺度因子下粗粒分量的注意熵,則MATE定義為:

MATE(X,τ)=ATE(y(τ))

(2)

MATE避免了單一尺度注意熵測量信號復(fù)雜性時難以獲得準(zhǔn)確結(jié)論的缺點。然而在MATE的定義中,基于粗粒化方式進(jìn)行的多尺度計算嚴(yán)重依賴于分析數(shù)據(jù)的長度,每個粗粒分量的長度等于原信號的長度除以尺度因子。因而熵值的誤差會隨著尺度因子的增加而逐漸變大,同樣對于短信號的分析結(jié)果也不甚理想[15]。

以尺度因子τ為2為例,MATE粗?；^程的示意圖如圖1所示。

圖1 尺度因子為2時的粗?；?/p>

從圖1可以發(fā)現(xiàn):當(dāng)尺度因子為2時,粗粒化處理后得到的序列依次序兩兩平均,只考量了x1和x2之間的相對關(guān)系,而未考量x2和x3之間的相對關(guān)系,這無疑會丟失部分有效信息,進(jìn)而無法準(zhǔn)確刻畫時間序列的動態(tài)特性。

為了避免MATE的缺陷,筆者提出了復(fù)合多尺度注意熵(CMATE)方法進(jìn)行代替。針對粗?；^程中由于粗粒分量的長度逐漸變短而導(dǎo)致偏差增大的問題,采用相同尺度因子下的不同粗粒分量的注意熵的均值作為該尺度因子下的注意熵值。

CMATE的理論如下:

(3)

(4)

CMATE綜合考量了同一尺度下全部粗粒分量的注意熵信息,相對性和獨立性考量得更加全面,因此,其分析結(jié)果優(yōu)于MATE。

以尺度因子為2為例,復(fù)合粗粒化過程如圖2所示。

圖2 尺度因子為2時的復(fù)合粗?；?/p>

與MATE類似,CMATE表征了信號在不同尺度因子下的動態(tài)特性和不規(guī)則度。

若一個信號的熵值在大多數(shù)尺度上都比另外一個信號的熵值大,則可以給出前者比后者復(fù)雜的結(jié)論;反之,若一個信號的熵值隨著尺度因子的增加而單調(diào)遞減,則表明該序列的結(jié)構(gòu)相對簡單,在頻譜上高頻部分的信息量較少,只在較小的尺度上包含較多的模式信息。

1.2 CMATE與MATE對比分析

1.2.1 數(shù)據(jù)長度分析

CMATE由于其特殊的復(fù)雜度測量方式,僅需要設(shè)置數(shù)據(jù)長度N和尺度因子τ兩個參數(shù),尺度因子一般取τ≥20。筆者設(shè)置為τ=30,以充分提取信號的多尺度信息。數(shù)據(jù)長度對復(fù)雜度的測量結(jié)果具有一定的影響。但廣泛的研究證明,若數(shù)據(jù)長度N≥1 024,則此時復(fù)雜度的測量結(jié)果幾乎不受影響[16]。

為了驗證CMATE和MATE兩者對數(shù)據(jù)長度的敏感性,分別對不同長度的高斯白噪聲(white Gaussian noise,WGN)和1/f噪聲進(jìn)行分析。

筆者分別采用CMATE和MATE對長度為N=1 024,2 048,4 096,6 144,8 192和10 240的WGN和1/f噪聲進(jìn)行分析,如圖3所示。

圖3 不同長度的WGN和1/f噪聲的CMATE和MATE曲線

由圖3可以發(fā)現(xiàn):WGN和1/f噪聲的CMATE相對比較穩(wěn)定,不同數(shù)據(jù)長度的熵值波動較小,熵值曲線基本重合;而WGN和1/f噪聲的MATE曲線隨著尺度因子的增加而出現(xiàn)較大的波動,這表明隨著尺度因子的增加,CMATE能夠獲得優(yōu)于MATE的熵值測量結(jié)果。

其次,當(dāng)數(shù)據(jù)長度N大于2 048時,兩個信號不同數(shù)據(jù)長度的CMATE和MATE曲線基本沒有明顯的差異,這說明數(shù)據(jù)長度對算法的性能影響較小。

再者,WGN的MATE曲線隨著尺度因子的增加而減小,這證明WGN所含有的模式信息較少,結(jié)構(gòu)簡單;而1/f噪聲的CMATE曲線隨著尺度因子的增加而逐漸趨于平穩(wěn),且在大多數(shù)尺度上1/f噪聲的熵值大于WGN的熵值,證明1/f噪聲含有的模式信息比WGN復(fù)雜。

1.2.2 算法穩(wěn)定性分析

根據(jù)上面的分析,筆者選擇N=2 048進(jìn)行后續(xù)的分析計算。

為了進(jìn)一步證明CMATE在測量信號復(fù)雜性時具有相對顯著的穩(wěn)定性,筆者對10組N=2 048的WGN和1/f噪聲進(jìn)行了變異系數(shù)計算,如圖4所示。

圖4 WGN和1/f噪聲的CMATE和MATE的變異系數(shù)

由圖4可以發(fā)現(xiàn):除尺度因子1外,兩種噪聲的CMATE的變異系數(shù)均小于MATE的變異系數(shù),而變異系數(shù)反映了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性,因此CMATE在測量時間序列的復(fù)雜性方面具有顯著的穩(wěn)定性。

1.3 隨機森林分類模型

隨機森林是BREIMAN L[17]于2001年開發(fā)的一種分類識別模型,利用Bagging技術(shù)訓(xùn)練多個決策樹集成得到隨機森林。基于Bagging算法,RF同時引入了樣本和特征兩個方面隨機屬性選擇。RF進(jìn)行分類的思想是隨機選擇一些特征屬性來構(gòu)造一個決策樹,不斷重復(fù)這個過程來建立多個決策樹,并根據(jù)決策樹的投票結(jié)果來實現(xiàn)樣本的分類目的[18]。

隨機森林算法的實現(xiàn)原理歸納如下:

1)構(gòu)造每棵決策樹的訓(xùn)練樣本。RF通過Bootstrap方法重采樣,從初始訓(xùn)練樣本中有放回?zé)o權(quán)重地抽出T個訓(xùn)練子集,每一個子集對應(yīng)一個決策樹。未被抽取的數(shù)據(jù)稱為袋外數(shù)據(jù),袋外數(shù)據(jù)用于評價分類模型的精度,且對異常樣本有一定的抗干擾性能,進(jìn)而能夠避免RF中的決策樹出現(xiàn)局部最優(yōu)解,提高模型的精度;

3)特征α將節(jié)點分割為2個分支,接著從余下的特征中搜索分類結(jié)果最優(yōu)的特征,最后決策樹依據(jù)不純度最小準(zhǔn)則充分生長,且不做剪枝處理,直至決策樹的屬性生長至葉子節(jié)點或完全被使用;

4)通過構(gòu)造的決策樹集合對測試樣本進(jìn)行投票評價,分類的標(biāo)簽取決于所有決策樹的綜合分類結(jié)果。

2 基于CMATE和RF的旋轉(zhuǎn)機械損傷識別

2.1 損傷識別流程

根據(jù)前面的分析,在取數(shù)據(jù)長度為N=2 048時,CMATE的分析效果優(yōu)于MATE,具有相對較好的穩(wěn)定性。為此,結(jié)合CMATE和RF分類器,筆者提出了一種旋轉(zhuǎn)機械多工況的損傷識別模型。

該損傷識別模型的具體實施流程如下:

1)利用振動傳感器采集旋轉(zhuǎn)機械在不同轉(zhuǎn)速、不同負(fù)載下多種損傷類型的振動信號,并分割成長度為N=2 048的多組樣本;

2)利用CMATE提取振動信號的熵值,獲得特征樣本;

3)將特征樣本輸入至RF分類器,進(jìn)行訓(xùn)練和分類,依據(jù)決策樹的投票結(jié)果完成樣本的損傷識別,

4)采用多種特征提取方法與其進(jìn)行對比,驗證該模型的優(yōu)越性。

2.2 實驗分析

2.2.1 旋轉(zhuǎn)機械實驗

旋轉(zhuǎn)機械實驗數(shù)據(jù)采集于DDS故障診斷實驗平臺,如圖5所示。

圖5 DDS故障診斷綜合實驗平臺

該平臺由驅(qū)動電機、兩級行星齒輪箱、平行齒輪箱、磁粉制動器和控制系統(tǒng)組成[19]。振動傳感器PCB 608A11布置在行星齒輪箱徑向輸入端,信號的采樣頻率為5 120 Hz。

實驗?zāi)M了行星齒輪箱在不同轉(zhuǎn)速和負(fù)載下的9種情況,包括1種健康狀態(tài)(healthy,HEA),4類滾動軸承故障:內(nèi)圈故障(inner race fault,IRF)、外圈故障(outer race fault,ORF)、滾動體故障(ball fault,BF)和復(fù)合磨損故障(composite wearing fault,CWF),和4類齒輪故障:切齒故障(chipped tooth fault,CTF)、缺齒故障(missing tooth fault,MTF)、齒根裂紋故障(root chipped fault,RCF)和表面磨損故障(surface wearing fault,SWF),詳細(xì)信息參考WANG Huan等人[20]的研究。

每種數(shù)據(jù)選擇50組樣本,每個樣本的長度為2 048,隨機選擇25組樣本作為訓(xùn)練樣本,剩余25組樣本作為測試樣本。樣本的波形如圖6所示。

圖6 旋轉(zhuǎn)機械振動信號波形

首先,計算所有樣本的CMATE值,如圖7所示。

圖7 旋轉(zhuǎn)機械振動信號樣本的CMATE曲線

由圖7可以發(fā)現(xiàn):不同樣本的熵值曲線存在比較大的差異,特別是HEA和BF樣本,HEA樣本的熵值曲線在所有樣本的下方,而BF樣本在大部分尺度上都處于所有樣本的上方,這表明HEA樣本的復(fù)雜性較低,而BF樣本的復(fù)雜性較高。這是因為,HEA樣本是完全健康的,其振動信號中諧波分量少,信號比較規(guī)則,因此復(fù)雜性低;而滾動體故障時,滾動體沿著軸和自身旋轉(zhuǎn),諧波含量和幅值大,相應(yīng)具有較大的復(fù)雜性。

因此,圖7中的熵值曲線能夠較好地反映不同樣本故障類型的復(fù)雜性關(guān)系,具有較強的物理意義,可以作為表征旋轉(zhuǎn)機械故障屬性的指標(biāo)。

筆者在采用CMATE提取完所有樣本的故障特征后,利用RF分類器進(jìn)行了故障的識別,如圖8所示。

圖8 CMATE-RF模型的混淆矩陣

由圖8可以發(fā)現(xiàn):該方法在進(jìn)行故障識別時僅出現(xiàn)了2個被錯誤分類的樣本,分別是IRF和RCF樣本,其他樣本都被完全準(zhǔn)確地識別出來,總的分類準(zhǔn)確率達(dá)到了99.11%,這表明了該模型可以有效地用于多工況的旋轉(zhuǎn)機械損傷識別,能夠同時識別齒輪箱和滾動軸承的不同損傷。

隨后,為驗證CMATE方法的優(yōu)越性,筆者從準(zhǔn)確率和特征提取效率兩個方面進(jìn)行考慮,分別采用精細(xì)復(fù)合多尺度熵(refined composite multi-scale sample entropy,RCMSE)、復(fù)合多尺度模糊熵(refined com-posite multi-scale fuzzy entropy,RCMFE)、精細(xì)復(fù)合多尺度排列熵(refined composite multi-scale permutation entropy,RCMPE)、精細(xì)復(fù)合多尺度散布熵(refined composite multi-scale dispersion entropy,RCMDE)、精細(xì)復(fù)合多尺度波動散布熵(refined composite multi-scale fluctuation dispersion entropy,RCMFDE)和多尺度注意熵(MATE)進(jìn)行故障特征提取,并通過RF進(jìn)行故障識別。其中的尺度因子設(shè)置為τ=30,時間延遲t=1。

不同方法的參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 對比方法的參數(shù)設(shè)置

為了綜合評估上述不同方法的特征提取性能,筆者統(tǒng)計了單次分類最高準(zhǔn)確率、10次分類的平均準(zhǔn)確率以及方差、特征提取時間,結(jié)果如表2所示。

表2 各方法的特征提取性能對比

由表2可以發(fā)現(xiàn):除了特征提取時間高于MATE方法外,CMATE方法其他各個指標(biāo)都優(yōu)于另外5種方法,這證明了以該指標(biāo)進(jìn)行故障特征提取的優(yōu)越性。

隨后,為了進(jìn)一步驗證CMATE方法在小樣本識別中的有效性,筆者將上述方法得到的前30個特征依次輸入RF分類器中進(jìn)行故障識別,結(jié)果如圖9所示。

圖9 基于不同數(shù)量特征的識別準(zhǔn)確率對比

由圖9可以發(fā)現(xiàn):隨著特征數(shù)量的增加,每種方法的準(zhǔn)確率都有明顯的提高,但當(dāng)特征數(shù)量超過20個以后,準(zhǔn)確率沒有明顯的增加,存在明顯波動。這主要是因為特征數(shù)量越多,冗余的特征也越多,這樣不僅對分類的貢獻(xiàn)較小,而且可能降低分類的精度。而CMATE方法在特征數(shù)量為27時則達(dá)到了100%的分類精度,其他方法均未得到100%的分類準(zhǔn)確率,且CMATE的效率非常高。

綜合來看該方法適用于小樣本的快速識別。

最后,為了驗證CMATE方法的抗噪性,筆者選擇表2中平均準(zhǔn)確率最高的5種方法對不同信噪比的信號進(jìn)行分析。通過向振動信號中加入0 dB、1 dB、2 dB和3 dB 4種不同信噪比的噪聲來模擬實際環(huán)境下噪聲對特征提取的影響。

不同信噪比下的損傷識別結(jié)果如表3所示。

表3 不同信噪比下的損傷識別結(jié)果

由表3可以發(fā)現(xiàn):在信噪比為0 dB和2 dB時,CMATE方法的準(zhǔn)確率明顯高于其他4種方法,這證明了該方法的特征提取性能優(yōu)異。當(dāng)信噪比為0 dB時,CMATE方法的準(zhǔn)確率也達(dá)到了85%以上,而當(dāng)信噪比為2 dB時,準(zhǔn)確率達(dá)到了93%以上,證明該方法具有較好的噪聲魯棒性?？傊?CMATE方法在特征提取性能和噪聲魯棒性方面優(yōu)于其他4種方法。

為了進(jìn)一步驗證CMATE方法在小樣本識別中的有效性,筆者對不同訓(xùn)練樣本下該方法的診斷表現(xiàn)進(jìn)行實驗。

對于實際狀態(tài)下的故障識別問題,通常缺乏訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練樣本的數(shù)量通常比較少,因此,筆者考慮將每個狀態(tài)的訓(xùn)練樣本的數(shù)量減小為5、10、15和20。

不同訓(xùn)練樣本下7種方法的識別準(zhǔn)確率如表4所示。

表4 不同訓(xùn)練樣本數(shù)量下的準(zhǔn)確率

從表4可以發(fā)現(xiàn):在不同數(shù)量的訓(xùn)練樣本下,CMATE方法的準(zhǔn)確率都高于其他6種方法。同時隨著訓(xùn)練樣本數(shù)量的增加,識別準(zhǔn)確率也隨之增加,這是因為增加訓(xùn)練樣本的數(shù)量能夠更好地訓(xùn)練分類模型,使得模型的泛化性更好。

總之,根據(jù)實驗結(jié)果,CMATE方法適用于小樣本的分類識別問題,且優(yōu)于其他方法。

2.2.2 齒輪箱實驗

筆者使用QPZZ-II機械故障模擬實驗平臺模擬4種不同轉(zhuǎn)速—負(fù)載電流工況下的5種行星齒輪箱故障。

行星齒輪箱故障實驗平臺如圖10所示[21]。

圖10 齒輪箱損傷模擬裝置

齒輪箱的狀態(tài)包括:大齒輪斷齒故障(tooth breaking fault,TF)、大齒輪點蝕故障(pitting fault,PF)、小齒輪磨損故障(wearing fault,WF)、大齒輪點蝕與小齒輪磨損復(fù)合故障(PWF)和正常狀態(tài)(HEA),采樣頻率為5.12 kHz,每種狀態(tài)的數(shù)據(jù)共收集了53 248個樣本點,數(shù)據(jù)采集的轉(zhuǎn)速為1 500 r/min和880 r/min。

為了評估CMATE方法能夠用于不同工況下的損傷識別,在轉(zhuǎn)速為880 r/min時,利用磁粉扭力器調(diào)整3種負(fù)載電流,分別是0.05 A,0.10 A和0.20 A。因此2種不同的轉(zhuǎn)速共構(gòu)造了4種負(fù)載數(shù)據(jù)。

實驗樣本的詳細(xì)信息如表5所示。

表5 實驗樣本的詳細(xì)信息

轉(zhuǎn)速為1 500 r/min下5種工況樣本數(shù)據(jù)的振動信號波形如圖11所示。

圖11 不同狀態(tài)下的振動信號波形

因為振動信號所包含的樣本點較少,為了最大化利用數(shù)據(jù),筆者采用滑動采樣的方式進(jìn)行樣本的構(gòu)造。其中,滑動窗口的大小為N=2 048,步長為s=1 024,每種狀態(tài)的樣本構(gòu)造50個。

筆者計算4種工況的每個振動信號樣本的CMATE,如圖12所示。

圖12 齒輪箱振動信號樣本的CMATE曲線

由圖12可以發(fā)現(xiàn):不同樣本的熵值曲線具有比較好的區(qū)分度,總體上具有相似的趨勢,證明CMATE能夠很好地區(qū)分不同負(fù)載轉(zhuǎn)速下的損傷,具有強大的特征提取能力。

隨后,筆者將CMATE損傷特征輸入至RF分類器進(jìn)行訓(xùn)練和識別。

測試樣本的識別結(jié)果如圖13所示。

圖13 CMATE-RF的分類結(jié)果

由圖13可以發(fā)現(xiàn):CMATE-RF損傷識別方法的損傷識別準(zhǔn)確率為99.80%,僅有1個樣本被錯誤地識別了,這再一次證明了CMATE具有強大的特征提取性能,能夠從多個工況的齒輪箱振動信號中提取出高質(zhì)量的故障特征。同時CMATE-RF分類模型能夠準(zhǔn)確地識別齒輪箱的故障類型和不同負(fù)載,具有極強的應(yīng)用潛力。

隨后,筆者利用6種方法進(jìn)行對比,將其用于提取齒輪箱振動信號的故障特征,并進(jìn)行RF分類識別。各方法的特征提取性能結(jié)果如表6所示。

表6 各方法的特征提取性能對比

由表6可以發(fā)現(xiàn):在最高準(zhǔn)確率方面,RCMSE、RCMFE和RCMFDE方法均為100%,而CMATE方法為99.40%,雖然CMATE低于這3種方法,但依然具有很強的性能;在平均準(zhǔn)確率方面,RCMFE最高,達(dá)到了99.64%,其次是RCMFDE方法,為99.60%,接著是CMATE方法,為98.92%。

同樣,CMATE方法的方差也僅略微大于RCMFE和RCMFDE方法,這表明3種方法都能夠穩(wěn)定地識別齒輪箱的多工況損傷;在特征提取時間方面,MATE方法的效率最高,僅需要43.97 s即可以完成20種工況的特征提取,但其準(zhǔn)確率僅為81.48%;而CMATE方法的特征提取時間為552.78 s,小于除MATE的其他5種方法。

因此,CMATE方法具有非常高的效率,更適合于實際應(yīng)用問題。

隨后,為了進(jìn)一步驗證CMATE方法在小樣本識別中的有效性,筆者將上述方法得到的前30個特征依次輸入RF分類器中進(jìn)行故障識別,結(jié)果如圖14所示。

圖14 基于不同數(shù)量特征的識別準(zhǔn)確率對比

由圖14可以發(fā)現(xiàn):除了RCMPE、RCMDE和MATE方法外,其他4種方法在特征值數(shù)量達(dá)到20個以后,識別準(zhǔn)確率均能夠達(dá)到非常高的數(shù)值,證明4種方法均可以有效地用于齒輪箱的故障識別。

最后,為了驗證CMATE-RF方法的抗噪性,筆者在振動信號中加入0 dB、1 dB、2 dB和3 dB 4種不同信噪比的噪聲,以此來模擬實際環(huán)境下噪聲對特征提取的影響。

不同信噪比下的CMATE-RF損傷識別結(jié)果如表7所示。

表7 不同信噪比下的CMATE-RF損傷識別結(jié)果

由表7可以發(fā)現(xiàn):隨著工況的增加,CMATE-RF方法對噪聲的魯棒性有所降低,但當(dāng)信噪比達(dá)到2 dB時,該方法的準(zhǔn)確率依然能夠達(dá)到82.08%的平均準(zhǔn)確率。在實際應(yīng)用中,可以減少單次識別的工況,以增加識別效率和精度。

為進(jìn)一步考察CMATE方法在小樣本識別中的有效性,筆者將不同數(shù)量的訓(xùn)練樣本輸入至RF分類器中進(jìn)行故障識別。

不同數(shù)量訓(xùn)練樣本的識別結(jié)果如表8所示。

由表8可以發(fā)現(xiàn):在輸入不同數(shù)量的訓(xùn)練樣本時,CMATE方法均能取得不錯的故障識別結(jié)果,證明CMATE方法適用于小樣本的分類問題。RCMFE方法也取得了不錯的故障識別結(jié)果,準(zhǔn)確率在97%以上,但該方法的特征提取時間較長,不適合實時故障診斷。

2.2.3 離心泵實驗

為了進(jìn)一步驗證CMATE-RF故障診斷方法的通用性,筆者利用離心泵實驗平臺進(jìn)行實驗。

實驗平臺如圖15所示。

圖15 離心泵實驗平臺

離心泵的轉(zhuǎn)速為4 380 r/min,電源的電壓為230 V,電動機的功率為373 W,離心泵的流量為1.61 L/s。離心泵中葉輪的直徑為118.88 mm,由3個葉片組成。

實驗平臺中包含2個滾動軸承,靠近葉輪端的軸承為試驗軸承,其參數(shù)如表9所示。

表9 試驗軸承的參數(shù)

筆者采集了離心泵健康(normal,Nor)、離心泵葉輪破損(borken,Bor)、離心泵葉輪堵塞(blockage,Blo)、離心泵軸承內(nèi)圈破損(inner race fault,IF)、離心泵軸承外圈破損(outer race fault,OF)時的振動信號和聲音信號,采集頻率為70 000 Hz。

不同損傷部件如圖16所示。

圖16 離心泵的損傷部件

為了進(jìn)一步突出CMATE-RF方法的有效性,筆者采用聲音信號進(jìn)行特征提取。通常振動信號與零部件的故障相關(guān)性較強,由于聲輻射的衰減而導(dǎo)致聲音信號中的故障信息出現(xiàn)了損失,因此聲音信號的信噪比通常比較小。

筆者通過長度為2 048的窗口截取聲音信號樣本,每種狀態(tài)的樣本構(gòu)造50組,其中25組進(jìn)行訓(xùn)練,25組進(jìn)行測試。

筆者利用CMATE提取離心泵聲音信號的故障特征,并將故障特征輸入至RF分類器進(jìn)行故障識別,結(jié)果如圖17所示。

圖17 CMATE-RF模型的混淆矩陣

從圖17可以發(fā)現(xiàn):CMATE-RF方法的準(zhǔn)確率為100%,證明了該方法可以有效識別離心泵的故障類型。

隨后,為了驗證CMATE方法的優(yōu)越性,筆者利用6種方法進(jìn)行對比,將其用于提取齒輪箱振動信號的故障特征,并進(jìn)行RF分類識別,結(jié)果如表10所示。

表10 各方法的特征提取性能對比

由表10可發(fā)現(xiàn):CMATE方法的平均識別準(zhǔn)確率最高,為99.12%,高于其他方法,這證明了CMATE方法在特征提取過程中的有效性。CMATE方法的特征提取時間僅為107.49 s,小于除MATE方法外的其他方法,這證明了CMATE在特征提取過程中的高效。CMATE的準(zhǔn)確率方差為0.78,僅大于RCMDE方法,而小于其他方法,證明了CMATE具有極好的穩(wěn)定性,能夠穩(wěn)定地識別故障。

隨后,為了進(jìn)一步驗證CMATE方法在小樣本識別中的有效性,筆者將上述方法得到的前30個特征依次輸入RF分類器中進(jìn)行故障識別,結(jié)果如圖18所示。

圖18 基于不同數(shù)量特征的識別準(zhǔn)確率對比

從圖18可以發(fā)現(xiàn):在特征數(shù)量達(dá)到3個以上時,CMATE的識別準(zhǔn)確率高于其他方法,且達(dá)到了90%以上,這證明CMATE僅需要較少的特征即可以準(zhǔn)確地診斷離心泵的故障。

最后,為了驗證CMATE方法的抗噪性,筆者向聲音信號中添加不同強度的噪聲,并進(jìn)行CMATE特征提取。

不同信噪比下該方法的診斷結(jié)果如表11所示。

表11 不同信噪比下的CMATE-RF損傷識別結(jié)果

從表11以發(fā)現(xiàn):隨著信號信噪比的增加,識別準(zhǔn)確率也隨之增加,這與理論相符。當(dāng)信噪比達(dá)到1 dB時,CMATE方法的識別準(zhǔn)確率達(dá)到了83.2%,證明了CMATE具有比較強的噪聲魯棒性。

最后,筆者對不同數(shù)量的訓(xùn)練樣本下的故障識別問題進(jìn)行了研究,結(jié)果如表12所示。

表12 不同訓(xùn)練樣本數(shù)量下的準(zhǔn)確率

由表12可知:CMATE方法輸入在不同數(shù)量的訓(xùn)練樣本時,均能取得不錯的識別結(jié)果,證明了該方法具有較為良好的性能;RCMFE方法的性能也較好,但特征提取時間較長,綜合性能弱于CMATE方法。

3 結(jié)束語

針對旋轉(zhuǎn)機械的故障識別精度低和抗噪性不佳的問題,筆者提出了一種基于復(fù)合多尺度注意熵和隨機森林的故障識別方法,并利用3種旋轉(zhuǎn)機械數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實驗分析和研究。

研究結(jié)論如下:

1)白噪和1/f噪聲的仿真分析結(jié)果表明,CMATE對數(shù)據(jù)長度的敏感性較MATE弱,熵值的波動性小,變異系數(shù)的結(jié)果驗證了CMATE在穩(wěn)定性方面優(yōu)于MATE;

2)在特征提取效率和識別準(zhǔn)確率方面,基于CMATE和RF的旋轉(zhuǎn)機械故障識別方法優(yōu)于其他對比方法,更適合于小樣本的故障識別;

3)CMATE-RF方法的噪聲魯棒性較強,在信噪比為2 dB時,識別準(zhǔn)確率分別達(dá)到了93%、82%和83.2%以上,具有一定的應(yīng)用潛力。

雖然該方法取得了不錯的故障識別結(jié)果,但特征的數(shù)量較多,降低了特征提取效率。因此,在后續(xù)的研究工作中,筆者將對特征的數(shù)量進(jìn)行優(yōu)化。