摘 要：鑒于特種設(shè)備的特殊性，其故障的檢測尤為重要，而檢測特種設(shè)備振動信號是發(fā)現(xiàn)故障的一種重要手段，基于此種原因，本文提出基于稀疏自適應(yīng)S變換特種設(shè)備故障振動信號檢測方法。從特種設(shè)備的振動信號時(shí)頻特征出發(fā)，通過稀疏自適應(yīng)S變換提取特種設(shè)備振動信號時(shí)頻特征圖；構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將經(jīng)過稀疏自適應(yīng)S變換提取的時(shí)頻特征圖作為網(wǎng)絡(luò)模型輸入樣本，經(jīng)深度學(xué)習(xí)后，完成特種設(shè)備故障振動信號檢測，獲取設(shè)備故障診斷結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法提取到振動信號特征較好，可清晰表達(dá)故障頻率，特征表達(dá)能力強(qiáng)；可明確檢測出特種設(shè)備故障發(fā)生時(shí)間以及故障原因，且檢測準(zhǔn)確率高。

關(guān)鍵詞：特種設(shè)備，稀疏自適應(yīng)S變換，時(shí)頻特征，振動信號，故障檢測，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2024.08.030

0 引 言

特種設(shè)備一般是指危險(xiǎn)性大，威脅生命安全，發(fā)生危險(xiǎn)后波及范圍廣泛，產(chǎn)生后果嚴(yán)重的八大類設(shè)備。當(dāng)這類設(shè)備出現(xiàn)小的問題時(shí)人類肉眼不易發(fā)現(xiàn)，但卻埋下了安全隱患，一旦事故發(fā)生后果會很嚴(yán)重[1]?；诖朔N原因，需要研究一種能夠檢測特種設(shè)備故障的方法，從而提高其運(yùn)轉(zhuǎn)的安全性。

設(shè)備在運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)會產(chǎn)生振動，通過檢測設(shè)備振動的頻率、幅度，得到振動信號的時(shí)頻特征，結(jié)合特征分析便可對特種設(shè)備是否有故障進(jìn)行判斷。現(xiàn)有的針對振動信號分析方法包括短時(shí)傅立葉變換[2-3]、S變換[4-5]和小波變換[6-8]等，但是這些方法分別存在時(shí)頻分辨率固定、缺乏相位信息、自適應(yīng)性差等缺陷，需要對原有方法進(jìn)行改進(jìn)，找尋一種性能更優(yōu)方法進(jìn)行振動信號分析。S變換雖然適應(yīng)力有限，導(dǎo)致實(shí)際使用不多，但兼具連續(xù)小波變化與短時(shí)傅立葉變換優(yōu)點(diǎn)。通過優(yōu)化S變換形成稀疏自適應(yīng)S變換，提升獲取時(shí)頻矩陣的分辨率和適應(yīng)性，保證得到的振動信號時(shí)頻特征準(zhǔn)確。但得到的時(shí)頻特征維度高，人工識別難度大。

隨著人工智能的發(fā)展，越來越多的設(shè)備故障情況可以通過人工智能采用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行診斷，其發(fā)展十分快速，通過使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對傳統(tǒng)深層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擴(kuò)展解決了模型性能退化問題，并將特征學(xué)歷能力與故障診斷表達(dá)能力進(jìn)行了多方面增強(qiáng)，在識別圖像特征方面取得了巨大進(jìn)步[9-10]。

綜上所述，本文研究一種基于稀疏自適應(yīng)S變換的特種設(shè)備故障振動信號檢測方法。首先，通過稀疏自適應(yīng)S變換獲得振動信號的時(shí)頻圖像特征；然后，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對時(shí)頻圖像特征的不斷訓(xùn)練建立故障檢測模型；最后，利用訓(xùn)練完成的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障檢測。

1 特種設(shè)備故障振動信號檢測

1.1 自適應(yīng)稀疏S變換的設(shè)備振動信號時(shí)頻特征圖提取

1.1.1 S變換基本原理

添加時(shí)窗的傅立葉變換時(shí)頻可逆分析方式，稱為S變換，是連續(xù)小波變化的延伸，其通過定義Morlet小波作為基礎(chǔ)。將函數(shù)h（t）的連續(xù)小波變換設(shè)為公式（1）：

式中： 表示縮放因子、表示平移位置。

以相乘的方式將一個相位值加入至連續(xù)小波變換中，可表示為：

從上述公式可以得出，S 變換運(yùn)用了高斯窗函數(shù)，其窗函數(shù)的寬度可變。在取得高時(shí)間分辨率時(shí)，高頻段時(shí)窗狹窄；反之則低頻段時(shí)窗寬闊，擁有較高的自適應(yīng)性。

1.1.2 稀疏自適應(yīng)S變換

頻率高且稀疏的時(shí)頻特征可以從二維優(yōu)化后S變換的窗函數(shù)獲取，改變換稱之為稀疏自適應(yīng)S變換[11-12]。顯然，關(guān)鍵是對于窗函數(shù)的選取需要合理。具體計(jì)算過程可表示為：

通過公式（13）所示的基于稀疏自適應(yīng)S變換，獲取特征設(shè)備故障振動信號的時(shí)頻特征圖，方便進(jìn)行復(fù)雜信號分析的同時(shí)沒有增加計(jì)算的復(fù)雜程度。

1.2 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測

1.2.1 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

由多個二維平面組成的網(wǎng)絡(luò)叫做深度CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）[13-14]，其特點(diǎn)是神經(jīng)元可以加權(quán)覆蓋區(qū)域內(nèi)的全部元素。本文的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖1所示，可以對經(jīng)稀疏自適應(yīng)S變換后的振動信號進(jìn)行故障診斷。

通過圖1可知該深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中包含了1個的輸入、輸出層，池化、卷積、全連接層共6層，每個層級包含2個，共計(jì)8層。

1.2.2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程分為以下步驟分別是：

步驟1：訓(xùn)練信息導(dǎo)入輸入層；

步驟2：通過其他層級運(yùn)算得出預(yù)判結(jié)果；

步驟3：對比實(shí)際結(jié)果和預(yù)判結(jié)果之間差距（通過誤差函數(shù)計(jì)算）；

步驟4：獲取差異并返回傳入層，同時(shí)對其它層級進(jìn)行閾值和權(quán)值優(yōu)化[15]。

（1）卷積層

在深度CNN網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的作用是對輸入層傳來的圖像進(jìn)行特征提取，一般由多個卷積層共同進(jìn)行工作。其特點(diǎn)是對于初始信息卷積層會將信息增強(qiáng)，并降低信息中的噪聲干擾。利用其特點(diǎn)在深度CNN網(wǎng)絡(luò)中，可以使特征圖主要特征凸顯，弱化次要特征，使特征圖清晰明了。卷積層接收上層結(jié)果，并對其進(jìn)行運(yùn)算，該過程為：

式中：Blj、blj、表示的輸入矩陣，l-1層位于其中，l層特征圖j處于的輸入層和偏置層，i的輸入矩陣j的卷積核包含l與l-1層連接用Cl-1ij表示。

深度CNN網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)性能可以利用非線性激活進(jìn)行增強(qiáng)，同時(shí)非線性激活可以進(jìn)行無價(jià)值信息去除、初始信息特征的映射信息保存。公式（14）需要用到非線性激活處理。廣泛應(yīng)用于深度網(wǎng)絡(luò)，擁有迅速收斂的特點(diǎn)的非線性激活函數(shù)Relu表示為：

f（x）=max（0，x） （15）

式中：若gt;0，則f（x）=x；若≤0，則f（x）=0。

（2）池化層

卷積層會將輸入的特征圖像進(jìn)行處理，在通過濾波器輸出特征圖，經(jīng)過n 個濾波器后就會得到 n個特征圖像。由于特征圖像數(shù)量多，其網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度很高，此時(shí)池化層進(jìn)行工作，將數(shù)量龐大的特征圖進(jìn)行壓縮，池化層工作中不但可以將特征圖的維度和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度降低，也可以對特征圖的特征進(jìn)行壓縮并保留其固有特征，池化處理包含兩種模式分別是最大池化處理和平均池化處理，平均池化：選擇輸入進(jìn)行池化窗口中的平均值輸出，最大池化：選擇輸入池化窗口中的最大數(shù)輸出。將滑動步長設(shè)定為≥2，能得到的降維結(jié)果較好。

（3）全連接層

將池化后特征圖中的神經(jīng)元與本層神經(jīng)元互相連接，是全連接層的作用。

用公式表達(dá)本層神經(jīng)元為：

式中：alj表示l層中神經(jīng)元在層的偏置值，zlj表示l層中神經(jīng)元在層的輸入值，ωlij表示神經(jīng)元j的權(quán)值，其關(guān)聯(lián)下個層級l-1層的特征i，xl-1i表示i的特征值在l-1層。將Dropout方法引入全連接層可以防止因訓(xùn)練集信息過少或者訓(xùn)練過度而產(chǎn)生的過度擬合問題。

（4）分類層

分類層位于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后，輸出預(yù)測結(jié)果是分類層的作用。一般在處理多分類問題上使用的分類預(yù)測模型為Softmax， 將推測為幾率，運(yùn)用Softmax算法得到公示（17）

全部輸出值被全連接層的神經(jīng)元連接，在此之前需要經(jīng)過卷積層處理。

1.2.3 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特種設(shè)備故障檢測實(shí)現(xiàn)

結(jié)合基于稀疏自適應(yīng)S變換和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特種設(shè)備故障振動信號檢測流程如圖2所示。

首先采集特種設(shè)備振動信號，生成視頻分析圖，采用稀疏自適應(yīng)S變換從視頻分析圖中提取時(shí)頻特征圖；然后構(gòu)建基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測模型，將經(jīng)過預(yù)處理后的視頻特征圖用于構(gòu)建模型的訓(xùn)練、測試樣本集，用訓(xùn)練樣本集對故障檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，并在訓(xùn)練過程中不斷調(diào)整模型中的參數(shù)。訓(xùn)練完成后，將測試樣本作為模型輸入，完成特種設(shè)備的故障診斷信號檢測，獲取故障檢測結(jié)果。

2 實(shí)驗(yàn)分析

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

為驗(yàn)證本文方法應(yīng)用效果，以特種軸承為實(shí)驗(yàn)特征設(shè)備，在試驗(yàn)臺對振動信號進(jìn)行采集，并在運(yùn)行過程中模擬滾體剝落、軸系不對中故障和正常運(yùn)行的三種情況。電機(jī)運(yùn)行轉(zhuǎn)速為1800、1750、1700 r/min，并在試驗(yàn)臺的驅(qū)動端安放加速度傳感器，設(shè)定采集頻率分別為14 kHz和28 kHz。其中以14 kHz采集在1800 r/min轉(zhuǎn)速運(yùn)行的正常驅(qū)動端振動信號波形圖如圖3所示。

從驅(qū)動端的數(shù)據(jù)集中選取轉(zhuǎn)速為1800 r/min，振動信號頻率為14kHz時(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了3種設(shè)備狀態(tài)，以及2種故障構(gòu)成的200個案例，如表1所示。

2.2 振動信號的時(shí)頻分析

數(shù)據(jù)分析仍然基于滾體剝落、軸系不對中故障及正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)振動信號為基礎(chǔ)進(jìn)行。采用稀疏自適應(yīng)S變換獲取的時(shí)頻結(jié)果如圖4所示。

通過圖4可以得出，本文方法采用的稀疏自適應(yīng)S變換提取的特種軸承不同運(yùn)行狀態(tài)下的振動信號，有清晰的故障頻率、高時(shí)頻分辨率等優(yōu)點(diǎn)。不存在不同頻率間成分信息不能快速、簡潔地分辨，鄰近特征頻率之間的混疊的問題。

采集的特種軸承故障振動信號利用稀疏S變換獲取故障時(shí)頻特征圖后，利用稀疏S變換采集特定故障下的特種軸承故障振動信號時(shí)頻特征圖，利用相關(guān)系數(shù)分析故障振動特征圖，兩種故障時(shí)頻特征圖的相關(guān)系數(shù)越大，說明兩者相關(guān)性好，相關(guān)系數(shù)最高值需lt;0.6，以軸系不對中故障為例進(jìn)行分析，結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，本文方法獲取的時(shí)頻特征圖的故障特征，在不同的兩個特征相關(guān)系數(shù)均低于0.6，處于0.2到0.4之間，相同特征間相關(guān)系數(shù)為1.0，說明利用稀疏自適應(yīng)S變換的特征時(shí)頻圖特征故障信號特征明顯。

2.3 軸承故障狀態(tài)檢測結(jié)果

采用本文方法對不同故障進(jìn)行檢測，檢測結(jié)果如表2所示。

通過表2可知，應(yīng)用本文方法能夠在特種軸承運(yùn)行時(shí)確定故障發(fā)生時(shí)間，并查找出故障發(fā)生原因。因此，本文方法可實(shí)現(xiàn)特種設(shè)備故障振動信號檢測。

通過本文方法與EMD+FCM的故障振動信號檢測方法進(jìn)行對比測試兩種方法的故障檢測準(zhǔn)確率。

由圖6可知，采用本文方法的故障檢測率遠(yuǎn)高于采用EDM+FCM方法的故障檢測率，證明了本文方法在故障檢測方面擁有巨大的優(yōu)勢。

3 結(jié) 語

由于特種設(shè)備的早期故障不能夠通過人工簡單地檢測出來，但當(dāng)故障發(fā)生時(shí)產(chǎn)生的后果是嚴(yán)重的，而振動信號是發(fā)現(xiàn)早起故障的重要途徑，本文研究基于稀疏自適應(yīng)S變換的特種設(shè)備故障振動信號檢測，通過改進(jìn)S變換形成稀疏自適應(yīng)S變換來處理設(shè)備振動信號，運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測。通過實(shí)驗(yàn)證明，該方法可以較為完美地完成對特種設(shè)備故障振動進(jìn)行檢測，并與其他檢測方法相比，對不同故障狀態(tài)的故障振動信號的檢測中，有著極高的判斷能力。為特種設(shè)備在日后能夠安全、順利地運(yùn)行提供了強(qiáng)大的保證。

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作者簡介

孫博，本科，高級工程師，研究方向?yàn)樘胤N設(shè)備檢驗(yàn)檢測。

王文杰，本科，高級工程師，研究方向?yàn)樘胤N設(shè)備檢驗(yàn)檢測信息化。

（責(zé)任編輯：袁文靜）