基于小波和自適應(yīng)模糊神經(jīng)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷

王志偉,胡 瑜,李銀偉

(華東交通大學(xué)載運(yùn)工具與裝備省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江西南昌330013)

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和生產(chǎn)系統(tǒng)的不斷發(fā)展,旋轉(zhuǎn)設(shè)備已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)系統(tǒng)的各個(gè)領(lǐng)域。但是,旋轉(zhuǎn)設(shè)備在長(zhǎng)時(shí)間的正常工作中,由于運(yùn)行中自身的負(fù)荷、周圍環(huán)境等各種因素,不可避免地會(huì)產(chǎn)生故障。故障一旦發(fā)生就可能破壞整臺(tái)設(shè)備甚至影響整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程,造成巨大經(jīng)濟(jì)損失,甚至給人們的生命帶來(lái)災(zāi)難[1]。及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在的或現(xiàn)有的故障是保證設(shè)備安全運(yùn)行的重要措施,具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和工程實(shí)踐意義。而故障診斷方法在旋轉(zhuǎn)設(shè)備中的應(yīng)用,正是滿足了旋轉(zhuǎn)設(shè)備在這方面的要求。

現(xiàn)有的故障診斷方法可以分成兩大類:傳統(tǒng)故障診斷方法和基于人工智能的故障診斷方法。由于傳統(tǒng)的故障診斷方法,需要建立精確的數(shù)學(xué)模型、有效的狀態(tài)估計(jì)或參數(shù)估計(jì)、適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)決策方法等前提條件,使得傳統(tǒng)的故障診斷具有相當(dāng)大的局限性[2]。人工智能方法,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、模糊神經(jīng)和遺傳算法等在故障診斷中的應(yīng)用,能夠處理傳統(tǒng)故障診斷方法無(wú)法解決的問(wèn)題,使得故障診斷的人工智能方法在近幾年得到廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用,已被認(rèn)為是故障診斷技術(shù)的重要發(fā)展方向。

隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展,自動(dòng)化系統(tǒng)的規(guī)模越來(lái)越大,其產(chǎn)生故障的可能性和復(fù)雜性劇增,僅靠一種理論或一種方法,無(wú)論是智能的還是經(jīng)典的,都很難實(shí)現(xiàn)復(fù)雜條件下對(duì)故障完全、準(zhǔn)確、及時(shí)地診斷,而多種方法綜合運(yùn)用,既可是經(jīng)典方法與智能方法的結(jié)合,也可是兩種或多種智能方法的結(jié)合,兼顧了實(shí)時(shí)性和精確度,因此多種方法的有機(jī)融合、綜合運(yùn)用這一趨勢(shì)將成為必然,也將成為故障診斷技術(shù)發(fā)展的主流方向。本文將小波分析的特征提取方法和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法相結(jié)合,并應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷系統(tǒng)中,與傳統(tǒng)的診斷方法和單獨(dú)使用一種智能診斷方法相比,取得了更加快速、準(zhǔn)確的診斷效果。

1 故障診斷技術(shù)路線及基本原理

1.1 故障診斷的技術(shù)路線

旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷主要由5個(gè)步驟組成:

(1)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)與采集;

(2)信號(hào)處理與分析;

(3)從處理過(guò)后的信號(hào)中提取特征量;

(4)依據(jù)所獲得特征量對(duì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備進(jìn)行故障診斷;

(5)診斷結(jié)果的輸出和判斷。

圖1為電機(jī)故障診斷技術(shù)路線。

圖1 電機(jī)故障診斷技術(shù)路線圖

1.2 小波分析與信號(hào)特征提取

小波變換(Wavelet Transform)是一種新的時(shí)-頻分析方法,具有多分辨串的特點(diǎn),而且在時(shí)-頻兩域都具有表征信號(hào)局部特征的能力[3]。正是由于小波變換具有良好的時(shí)-頻局域化性質(zhì),為信號(hào)檢測(cè)、特征參數(shù)提取等方面提供了一條有效的途徑。

1.2.1 小波分析原理

則信號(hào)f(t)的連續(xù)小波變換在L2R中被定義為

從式(4)可以看出,它是一個(gè)雙參數(shù)帶通濾波器,其中參數(shù) a稱為伸縮因子,它改變?yōu)V波器的頻帶寬度,從而決定了小波變換中的頻率信息。參數(shù)b稱為平移因子,它決定了變換結(jié)果中的時(shí)域信息,由此可以看出,小波函數(shù)同時(shí)具有頻域和時(shí)域定位特性。WTf(a,b)稱為小波變換系數(shù)。小波變換的實(shí)質(zhì)就是以基函數(shù)的形式將信號(hào)f(t)分解為不同頻帶的子信號(hào)。

1.2.2 基于小波包特征量的提取

小波包分析(Wavelet Packet Analysis)能夠?yàn)樾盘?hào)提供一種更加精細(xì)的分析方法,它將頻帶進(jìn)行多層次劃分,對(duì)多分辨分析沒(méi)有細(xì)分的部分進(jìn)一步分解,并能夠根據(jù)被分析信號(hào)的特征,自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻帶,使之與信號(hào)頻譜相匹配,使低頻和高頻成分都達(dá)到很精細(xì)的程度,從而提高時(shí)頻分辨率,因此小波包具有更廣泛的應(yīng)用價(jià)值[4]。

1.2.2.1 小波包Mallat分解算法

式中:hk,gk為小波分解的共軛濾波器系數(shù);j為分解的層數(shù);d為小波包分解頻帶的小波系數(shù)。

如果要觀察某個(gè)頻段上的時(shí)域波形,則保留這一頻段上的信號(hào),其它頻段上的數(shù)據(jù)置為零,再用小波包重構(gòu)算法,對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。

1.2.2.2 小波包Mallat重構(gòu)算法

式中:pk,qk為小波重構(gòu)共軛濾波器系數(shù)

1.2.2.3 故障特征提取

當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí),會(huì)對(duì)各頻帶內(nèi)信號(hào)的能量有較大的影響,因此,以小波包分解重構(gòu)后各頻段“能量”為元素構(gòu)造旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障信號(hào)的特征向量?？捎行崛」收咸卣?從而為旋轉(zhuǎn)設(shè)備的故障智能診斷提供了一種便捷的處理方法。其基本步驟為:(1)對(duì)信號(hào)小波包分解;(2)消噪、重構(gòu)小波包系數(shù);(3)計(jì)算各頻段信號(hào)的能量,作為特征值;(4)對(duì)特征向量進(jìn)行歸一化處理;(5)構(gòu)造特征向量。故障特征提取過(guò)程中,對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分解的層數(shù)視具體信號(hào)和對(duì)特征參數(shù)的要求決定。要適當(dāng)選擇小波包分解的層數(shù),分解層數(shù)過(guò)少,不能有效提取故障特征;分解層數(shù)過(guò)多,特征向量的維數(shù)大,會(huì)影響診斷的速度。

1.3 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多互補(bǔ)的特點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)故障診斷系統(tǒng)對(duì)不精確或不確定等模糊信息的處理?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)就是這種結(jié)合的產(chǎn)物。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制補(bǔ)償模糊推理的缺點(diǎn),兩者結(jié)合形成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模糊邏輯易于表達(dá)人類知識(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式信息存儲(chǔ)及自學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn),為復(fù)雜系統(tǒng)的建模和控制提供了有效的工具。圖2為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖。

圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖

為便于闡述,假定采用Takagi-Sugeno[5]型模糊規(guī)則的ANFIS系統(tǒng)有兩個(gè)輸入x和y,一個(gè)輸出f,并含有以下兩條規(guī)則:

其自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 自適應(yīng)模糊神經(jīng)結(jié)構(gòu)圖

依據(jù)模糊系統(tǒng)的推理規(guī)則各層的功能分別為

(1)輸入變量模糊化,求出 x和y對(duì)模糊子集A1和A2的隸屬度,輸出為

(2)輸出為輸入信號(hào)的乘機(jī),其意義是樣本對(duì)規(guī)則的激活強(qiáng)度

(3)歸一化各條規(guī)則的激活強(qiáng)度

ANFIS的學(xué)習(xí)算法:采用HYBRID混合學(xué)習(xí)法[6]。在混合學(xué)習(xí)法的前向通道中,各個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出可向前輸出至第4層,用最小二乘法辨識(shí)結(jié)論參數(shù);在反向通道中,誤差信號(hào)反傳,并用梯度法更新前件參數(shù)。采用混合學(xué)習(xí)算法,對(duì)于給定的前件參數(shù),可以得到后件參數(shù)的全局最優(yōu)點(diǎn),這樣不僅可以降低梯度下降法中搜索空間的維數(shù),還可以大大提高參數(shù)的收斂速度。

(4)去模糊化,各節(jié)點(diǎn)計(jì)算出相應(yīng)規(guī)則的輸出

(5)計(jì)算所有規(guī)則的輸出之和

2 電機(jī)故障診斷

2.1 電機(jī)故障診斷的思路

由電機(jī)故障試驗(yàn)臺(tái)采集電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中和油膜振蕩3種故障振動(dòng)信號(hào),將得到的樣本信號(hào)分成訓(xùn)練和測(cè)試兩組信號(hào),接下來(lái)分別對(duì)兩組信號(hào)進(jìn)行小波消噪處理、然后利用小波函數(shù)對(duì)消噪后的信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解與重構(gòu),并以第3層各頻帶信號(hào)的能量為元素構(gòu)造特征向量,提取故障特征,最后通過(guò)MATLAB中的ANFIS工具箱[7]對(duì)故障進(jìn)行診斷。本文利用電機(jī)故障診斷試驗(yàn)臺(tái)采集到的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)小波包分解重構(gòu)后,以0～0.125f,0.125～0.25f,0.25～0.375f,0.375～0.5f,0.5～0.625f,0.625～0.75f,0.75～0.875f,0.875～1f,f為分析上限頻率)8個(gè)頻段的能量為構(gòu)造的特征向量,并對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后,作為自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。表1和表2分別為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本信號(hào)的特征數(shù)據(jù)。

表1 訓(xùn)練樣本信號(hào)特征數(shù)據(jù)

表2 測(cè)試樣本信號(hào)特征數(shù)據(jù)

2.2 電機(jī)故障診斷仿真實(shí)驗(yàn)

利用MATLAB中的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編輯器,對(duì)特征數(shù)據(jù)處理如下:(1)加載數(shù)據(jù),分別將訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)加載到系統(tǒng)中;(2)生成模糊推理系統(tǒng),初始化系統(tǒng),設(shè)置隸屬度函數(shù)的數(shù)目、類型和輸出隸屬度函數(shù)的類型;(3)訓(xùn)練自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng),并選擇優(yōu)化方法、誤差精度和訓(xùn)練次數(shù);(4)測(cè)試模糊推理系統(tǒng);(5)查看自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng),并進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證推理系統(tǒng)。

本文中ANFIS相關(guān)參數(shù)設(shè)置為:輸入變量的隸屬度函數(shù)統(tǒng)一取Gauss函數(shù),隸屬度函數(shù)的個(gè)數(shù)取2,輸出隸屬度函數(shù)為線性函數(shù);訓(xùn)練的優(yōu)化方法為混合算法,目標(biāo)誤差為0,訓(xùn)練步數(shù)40。數(shù)據(jù)輸出標(biāo)準(zhǔn)模型為:轉(zhuǎn)子不平衡輸出為1,轉(zhuǎn)子不對(duì)中輸出為2,油膜振蕩輸出為3。圖4為ANFIS的訓(xùn)練誤差曲線,表3為ANFIS測(cè)試樣本診斷結(jié)果。

同時(shí)文中還用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電機(jī)的故障進(jìn)行了診斷,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)設(shè)置為:輸入神經(jīng)元數(shù)為8,輸出神經(jīng)元數(shù)為2,分別由兩位不同的二進(jìn)制數(shù)表示三種故障類型,綜合考慮網(wǎng)絡(luò)性能選擇隱含層神經(jīng)元數(shù)為9,隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用tansig,輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用purelin,目標(biāo)誤差為0,訓(xùn)練步數(shù)500。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)輸出模型為:轉(zhuǎn)子不平衡輸出為(0,1),轉(zhuǎn)子不對(duì)中輸出為(1,0),油膜振蕩輸出為(1,1)。圖5為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線,表4為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試樣本診斷結(jié)果。

圖4 ANFIS的訓(xùn)練誤差曲線

圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線

表3 ANFIS測(cè)試樣本診斷結(jié)果

表4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試樣本診斷結(jié)果

2.3 仿真結(jié)果分析

從表3和表4中可以看出,ANFIS診斷方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法都能夠準(zhǔn)確的識(shí)別出電機(jī)的3種故障類型。但對(duì)比表中的數(shù)據(jù)結(jié)果,ANF1S測(cè)試樣本診斷結(jié)果的平均誤差為3.51%,而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試樣本診斷結(jié)果的平均誤差為10.64%,因此相比較而言,ANF1S方法診斷結(jié)果的精度要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);此外,從圖4和圖5還可以看出,ANF1S誤差曲線收斂速度要快于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度,僅用20步左右就已經(jīng)趨于收斂,而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在140步左右時(shí)才趨于收斂。

所以綜上所述,結(jié)合小波分析的自適應(yīng)模糊神經(jīng)故障診斷方法,對(duì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備進(jìn)行故障診斷,相比于單獨(dú)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法,無(wú)論在診斷速度,還是在診斷精度上,都得到了提高。

3 應(yīng)用實(shí)例

本文的實(shí)際應(yīng)用背景是本校實(shí)習(xí)工廠的一臺(tái)電機(jī),由于該電機(jī)在大負(fù)荷及較復(fù)雜的周圍環(huán)境中長(zhǎng)時(shí)間工作,因此經(jīng)常出現(xiàn)一些故障,一般情況下都是通過(guò)人為檢查發(fā)生了何種故障,但這種方式既浪費(fèi)時(shí)間,而且不容易查出故障之所在。鑒于這個(gè)問(wèn)題,本文利用以上建立的基于小波分析的故障特征提取方法和自適應(yīng)模糊神經(jīng)的故障診斷方法,對(duì)該電機(jī)進(jìn)行故障診斷。

該電機(jī)型號(hào)為Y132S1-2,額定功率5.5 kW,工作電壓380 V,工作電流11.1 A,轉(zhuǎn)速2 900 r/min,頻率50 Hz,功率因數(shù)0.88,采樣頻率為8 000 Hz,傳感器選為加速度傳感器。該電機(jī)經(jīng)常出現(xiàn)的故障有轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、油膜振蕩、轉(zhuǎn)子碰磨、轉(zhuǎn)子斷條5種故障。首先利用加速度傳感器采集電機(jī)在五種故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào),經(jīng)小波消噪、分解和重構(gòu)處理后,以0～500 Hz,500～1 000Hz,1 000～1500 Hz,1 500～2 000Hz,2 000～2500Hz,2 500～3 000 Hz,3 000～3 500 Hz,3 500～4 000Hz各分析頻段的能量構(gòu)造特征向量,經(jīng)歸一化后作為自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,建立該電機(jī)故障診斷的算法模型,在模型建立成功后,就可以在電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí),利用該模型對(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的觀察測(cè)試,該模型可以準(zhǔn)確的、快速的識(shí)別電機(jī)常見(jiàn)的故障。因此,本文建立的結(jié)合小波分析的自適應(yīng)模糊神經(jīng)故障診斷方法,應(yīng)用于實(shí)際工程中可行的、有效地。

4 結(jié)束語(yǔ)

智能故障診斷方法比傳統(tǒng)的故障診斷方法具有更大的優(yōu)越性,在旋轉(zhuǎn)設(shè)備行業(yè)和其他工業(yè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。模糊系統(tǒng)具有處理自然語(yǔ)言的能力,表達(dá)形式直觀易懂,但隸屬度函數(shù)的確定很大程度上依賴于專家的經(jīng)驗(yàn),主觀性比較大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)的能力,但內(nèi)部結(jié)構(gòu)和輸出形式不易人們理解。本文將小波分析故障特征提取方法和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)對(duì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備進(jìn)行故障診斷,充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)的各自優(yōu)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),在應(yīng)用中得到了很好的故障診斷效果。

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