基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡檢測(cè)研究*

李亦滔,雷奶華,湯紹釗

(寧德出入境檢驗(yàn)檢疫局,福建寧德 352100)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡檢測(cè)研究*

李亦滔,雷奶華,湯紹釗

(寧德出入境檢驗(yàn)檢疫局,福建寧德 352100)

針對(duì)振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)的特點(diǎn),為了快速準(zhǔn)確地判斷引起轉(zhuǎn)子不平衡的原因,提出了一種基于小波包分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的電機(jī)故障檢測(cè)研究方法,對(duì)采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包分解,利用分解的小波系數(shù)求取各個(gè)頻帶峭度,根據(jù)頻帶峭度的變化提取特征向量,應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別,并通過MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)。

小波包分解;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);振動(dòng)信號(hào);轉(zhuǎn)子不平衡

0 引 言

近年來,故障診斷技術(shù)發(fā)展迅速,研究成果層出不窮。電機(jī)作為現(xiàn)代工業(yè)的重要能源動(dòng)力設(shè)備,其作用不可替代。電機(jī)一旦發(fā)生故障,將帶來較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,針對(duì)電機(jī)故障診斷技術(shù)的研究,具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和實(shí)際意義[1]。

轉(zhuǎn)子不平衡是最常見的電機(jī)故障,主要是轉(zhuǎn)子部件質(zhì)量偏心或轉(zhuǎn)子部件出現(xiàn)缺損引起的。當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)子質(zhì)量分布不均勻時(shí),引起重心偏移,產(chǎn)生變化的作用力,導(dǎo)致電機(jī)運(yùn)行不穩(wěn)定。引起轉(zhuǎn)子不平衡的主要原因有:動(dòng)靜碰磨;轉(zhuǎn)子零部件脫落或移位;絕緣收縮造成轉(zhuǎn)子線圈移位、松動(dòng);聯(lián)軸器不平衡;以及冷卻風(fēng)扇與轉(zhuǎn)子表面均勻積垢等[2]。當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)子出現(xiàn)不平衡時(shí),其振動(dòng)信號(hào)會(huì)發(fā)生變化,引起不平衡的不同原因具有對(duì)應(yīng)特定的典型特征。

由于振動(dòng)信號(hào)屬于非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào),傳統(tǒng)的傅里葉變換從頻域角度進(jìn)行信號(hào)分析,只能說明信號(hào)中某頻率成分幅值的大小和頻率密度,不能檢測(cè)奇異信號(hào)點(diǎn)的時(shí)域信息,而且還可能將含有豐富故障信息的微弱信號(hào)作為噪聲濾去。因此,不能完全滿足振動(dòng)信號(hào)特征提取的要求。為解決這一問題,筆者提出一種基于小波包分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡檢測(cè)研究方法,該方法采用小波分解系數(shù)求取峭度值,將各個(gè)頻帶峭度的變化作為故障特征量,應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)分析,判斷引起電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡的原因及位置,為電機(jī)故障研究提供了一種新思路。

1 小波包分解與信號(hào)特征提取

1.1 小波包分解基本原理

小波包分析是一種在多分辨分析基礎(chǔ)上擴(kuò)展更優(yōu)越的時(shí)-頻分析法,特別是針對(duì)非平穩(wěn)瞬態(tài)信號(hào),具有表征信號(hào)局部特征的能力,對(duì)于低頻部分有著較高的頻率分辨率,對(duì)于高頻部分有著較高的時(shí)間分辨率。

小波包對(duì)離散信號(hào)進(jìn)行分解,從濾波器的原理來看,相當(dāng)于將信號(hào)先后通過一個(gè)高通濾波器與一個(gè)低通濾波器,最終濾波后可分解成高頻與低頻兩組信號(hào)。

小波包分解算法為:

式中:pk,qk為小波重構(gòu)共軛濾波器系數(shù)。

1.2 小波包峭度特征提取方法

小波包在時(shí)域和頻域中同時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,有效區(qū)分信號(hào)中的突變點(diǎn)與噪聲,筆者采用db3小波對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行三層小波包分解,如圖1所示。

圖1 小波包分解示意圖

其中,A為低頻部分,D為高頻部分,末尾的序號(hào)數(shù)表示小波包分解的層數(shù)(即尺度數(shù))。分解具有關(guān)系:S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3 +DDD3。

經(jīng)有關(guān)資料統(tǒng)計(jì)表明,峭度指標(biāo)是反映振動(dòng)信號(hào)分布特性的數(shù)值統(tǒng)計(jì)量,是歸一化的4階中心矩,對(duì)沖擊信號(hào)特別敏感,特別適用于早期表面損傷類故障[3]。因此可以利用各個(gè)頻帶峭度的變化來提取故障特征,頻帶峭度可以由小波包分解系數(shù)來求取,具體步驟如下。

(1)對(duì)小波分解系數(shù)重構(gòu),提取各頻帶范圍的信號(hào)。假設(shè)原始信號(hào)S(t)中信號(hào)最低頻率為0,最高頻率為f,則提取小波包分解信號(hào)Sj(j=0,…,7)頻率成分所代表的頻率范圍如表1所列。

表1 小波包分解頻率范圍

(2)重構(gòu)小波包系數(shù),求各頻帶信號(hào)的峭度指標(biāo)。設(shè)各頻帶信號(hào)Sj對(duì)應(yīng)的峭度為Kj,則有:式中:xj為信號(hào)值;x-為信號(hào)均值;N為采樣長(zhǎng)度;σj為標(biāo)準(zhǔn)差。

(3)以峭度指標(biāo)構(gòu)造特征向量,特征向量T構(gòu)造如下:

2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于一種前饋型式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),典型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層三層組成,如圖2所示。

圖2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

設(shè)輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為k、n、p,將故障特征向量作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量:X=[x1,x2,...,xk]T,故障類型作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,用Y=[y1,y2,...,yp]T表示。網(wǎng)絡(luò)的隱含層輸出只依靠輸入向量與徑向基函數(shù)中心的距離,選擇高斯函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的徑向量函數(shù)[4]。

式中:σi為高斯函數(shù)的寬度;Ci=[Ci1,Ci2,…,Cim]T為高斯基函數(shù)的中心。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層是對(duì)線性權(quán)值進(jìn)行調(diào)整,其傳遞函數(shù)是線性函數(shù),令其輸出為Yj(X),則:

式中:ωij為隱含層和輸出層之間的連接權(quán)值。

給定學(xué)習(xí)因子和動(dòng)量因子,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練,其算法為:

3 電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡檢測(cè)試驗(yàn)及分析

3.1 電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡檢測(cè)試驗(yàn)流程

電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡檢測(cè)試驗(yàn)流程如圖3所示。

圖3 檢測(cè)試驗(yàn)流程

首先通過試驗(yàn)臺(tái)和各種信號(hào)檢測(cè)裝置進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)試驗(yàn),獲取振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù);然后利用matlab軟件對(duì)獲取的信號(hào)進(jìn)行小波包分解和重構(gòu),進(jìn)而求出各子頻帶信號(hào)峭度,以此為元素構(gòu)造特征向量,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;最后設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本和結(jié)構(gòu),通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果實(shí)現(xiàn)檢測(cè)識(shí)別。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及訓(xùn)練

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為8個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),T=[K0,K1,K2, K3,K4,K5,K6,K7]代表小波包分解的8個(gè)頻段信號(hào)特征矢量,輸出層設(shè)計(jì)為2個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),Y=[Y1, Y2]以二進(jìn)制形式表示引起電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡典型原因,(0,0)表示動(dòng)靜碰磨、(0,1)表示零部件松動(dòng)脫落、(1,0)表示聯(lián)軸器不平衡、(1,1)接口結(jié)垢。

3.3 檢測(cè)識(shí)別及結(jié)果分析

本試驗(yàn)數(shù)據(jù)在某電氣工程實(shí)驗(yàn)室采集,試驗(yàn)平臺(tái)選用一臺(tái)三相異步電動(dòng)機(jī)Y100L1-4,以及一個(gè)加速度傳感器,一個(gè)功率計(jì)和電子控制設(shè)備等組成,采集電機(jī)殼體驅(qū)動(dòng)端的振動(dòng)信號(hào),并在電機(jī)上布置了轉(zhuǎn)子不平衡故障。轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為1 420 r/min,采樣頻率12 000 Hz,獲得4 096點(diǎn)故障數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)單位為電壓V),在MATLAB環(huán)境下進(jìn)行仿真試驗(yàn),利用小波包分解后提取的特征向量(峭度值),建立特征向量集,選取72組樣本數(shù)據(jù),對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,其中63組作為訓(xùn)練樣本,9組作為測(cè)試樣本,以便進(jìn)行電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡典型原因分類。用表2的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,用表3的數(shù)據(jù)送入已訓(xùn)練完畢的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗(yàn),輸出結(jié)果見表4。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分訓(xùn)練樣本

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試樣本

表4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試驗(yàn)結(jié)果

觀察表3中網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出和網(wǎng)絡(luò)的理論輸出, 8組測(cè)試樣本吻合得較好,較理想,只有1種出錯(cuò)了,說明了小波包分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)結(jié)合對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡的檢測(cè)研究是可行的,但是試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)該方法訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng),而且對(duì)樣本的數(shù)量要求盡量多,需要人工排除奇異樣本,才能提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。由于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)泛化能力不足,需要優(yōu)化改進(jìn)。

4 結(jié) 論

將小波包分解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的檢測(cè)方法應(yīng)用于研究引起電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡的典型原因,分別對(duì)動(dòng)靜碰磨、零部件松動(dòng)脫落、聯(lián)軸器不平衡、接口結(jié)垢的實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,該方法可有效地確定引起電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡的原因,是診斷電機(jī)故障的一種有用工具。但該方法對(duì)于試驗(yàn)樣本的質(zhì)量要求較高,為了提高診斷的準(zhǔn)確性,需先對(duì)樣本進(jìn)行篩選,增加了訓(xùn)練的時(shí)間,筆者對(duì)可能的原因進(jìn)行了探討。筆者認(rèn)為如果再結(jié)合遺傳算法的方法對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化可能會(huì)取得更好的效果,還有待于進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

[1] 鐘秉林,黃 仁.機(jī)械故障診斷學(xué)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社, 2006.

[2] 王 芳,魯順昌.基于小波包分析的電機(jī)故障檢測(cè)[J].電機(jī)與控制應(yīng)用,2008,35(7):52-54.

[3] 矯立新,張麗娟.基于小波變換的異步電機(jī)故障檢測(cè)與分析[J].電氣自動(dòng)化,2011,33(2):73-75.

[4] 張敬齋.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水輪發(fā)電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)仿真,2011,28(12): 314-317.

Detection for Paroxysmal Rotor Unbalance of Motor Based on Neural Network

LI Yi-tao,LEI Nai-hua,TANG Shao-zhao
(Ningde Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau,Ningde Fujian 352100,China)

Aiming at the non-station of vibration signals,this paper presents a motor fault diagnosis method based on the wavelet packet decomposition and the neural network for the sake of quick and accurate detection to the reasons of rotor unbalance.This method strikes the kurtosis of frequency band through the coefficient of wavelet packet,and gains the feature vector from various changes in the kurtosis of each frequency band,and identifies fault with RBF neural network,and uses the MATLAB software to realize it.The experimental results show that the method is effective and feasible for the detection of the rotor unbalance,and provides effective way for the detection of motor fault.

wavelet packet decomposition;neural network;vibration signal;rotor unbalance

TM305.3;TP806.3

A

1007-4414(2015)05-0184-04

10.16576/j.cnki.1007-4414.2015.05.068

2015-07-14

福建檢驗(yàn)檢疫局科技計(jì)劃項(xiàng)目(編號(hào):FK2013-40)

李亦滔(1988-),男,福建寧德人,碩士,研究方向:模式識(shí)別與電機(jī)故障診斷。