基于多路稀疏自編碼的軸承狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

張紹輝

(廈門理工學(xué)院 機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廈門 361024)

?

基于多路稀疏自編碼的軸承狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

張紹輝

(廈門理工學(xué)院 機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廈門 361024)

機(jī)械系統(tǒng)的運(yùn)行是一個(gè)時(shí)變的過程，為了更好的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的健康狀況，通常在設(shè)備系統(tǒng)的關(guān)鍵部位加裝各種傳感器，由此產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的單一數(shù)據(jù)或者人為經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)均無法快速有效的提取其中的狀態(tài)信息，排除冗余成分的影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)有效的判斷。為了有效利用設(shè)備上的多路傳感器信息，并融合這些信息提取描述系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的有效成分，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械系統(tǒng)的在線監(jiān)測(cè)。提出利用稀疏自編碼深度學(xué)習(xí)模型對(duì)各個(gè)傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并結(jié)合平方預(yù)測(cè)誤差SPE(Square Prediction Error) 指標(biāo)描述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，軸承仿真及軸承故障實(shí)驗(yàn)證明，采用稀疏自編碼與平方預(yù)測(cè)誤差相結(jié)合的模型能夠有效的監(jiān)測(cè)軸承故障，并對(duì)故障部位進(jìn)行準(zhǔn)確定位。

深度學(xué)習(xí)；稀疏自編碼；狀態(tài)識(shí)別

機(jī)械系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，其運(yùn)行狀態(tài)是一個(gè)時(shí)變的過程，難以用精確建模的方法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在真實(shí)工況中的狀態(tài)變化，而采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法只需根據(jù)實(shí)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)尋找并發(fā)現(xiàn)故障規(guī)律，進(jìn)而判別系統(tǒng)的健康狀態(tài)，省去建立物理模型的繁瑣過程，有效的提高診斷效率。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)，支持向量機(jī)(SVM)，自組織映射(SOM)等已應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)識(shí)別并取得了一定的成果，但是從算法結(jié)構(gòu)的角度分析，這些傳統(tǒng)的智能處理方法均被認(rèn)為是一種“淺層結(jié)構(gòu)”，該結(jié)構(gòu)的主要缺點(diǎn)在于不能完整的描述輸入信息的真實(shí)情況，無法揭示復(fù)雜輸入的內(nèi)在規(guī)律。針對(duì)該問題，加拿大多倫多大學(xué)HINTON[1-2]提出了具備“深層結(jié)構(gòu)”數(shù)據(jù)處理手段的深度學(xué)習(xí)算法(Deep Learning, DL)，受到機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘以及其它領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注[3-5]。算法的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過學(xué)習(xí)一種深層非線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)逼近，展現(xiàn)了從少數(shù)樣本集中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集本質(zhì)特征的強(qiáng)大能力。

到目前為止，無論在學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界，深度學(xué)習(xí)都已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，如百度在2013年成立了深度學(xué)習(xí)研究院(Institute of Deep Learning)[6]，目前該研究院致力于研究深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像語音處理方面的應(yīng)用。微軟研究員和工程師發(fā)起的Adam項(xiàng)目[7]，證明大規(guī)模商用分布式系統(tǒng)能有效訓(xùn)練巨型深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2014年1月Google以4億美元的價(jià)格收購了人工智能公司Deep Mind[8]，該公司專注于machine learning(機(jī)器學(xué)習(xí))和神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)。

在故障診斷方面，TAMILSELVAN等[9]將深層置信網(wǎng)絡(luò)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)及電力變壓器的故障分類；Tran等[10]利用深度置信網(wǎng)絡(luò)融合振動(dòng)、壓力與電流等三種信號(hào)對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)閥門的故障進(jìn)行分類識(shí)別。王憲保等[11]將DBN深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于太陽能電池片表面缺陷檢測(cè)。雖然深度學(xué)習(xí)已經(jīng)逐漸涉及機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，但是從現(xiàn)有的文獻(xiàn)研究中發(fā)現(xiàn)，將深度學(xué)習(xí)算法用于機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的研究還很少，僅將深度學(xué)習(xí)算法單純作為最后的樣本分類手段。針對(duì)該問題，提出將稀疏自編碼(Sparse Autoencoder，SAE)深度學(xué)習(xí)算法用于多傳感器數(shù)據(jù)融合，并結(jié)合平方預(yù)測(cè)誤差SPE指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)的健康狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。算法具體實(shí)現(xiàn)過程分為兩步：第一，采集正常狀態(tài)下各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)構(gòu)成正常樣本矩陣，用SAE對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，形成用于描述設(shè)備正常狀態(tài)的SAE深度學(xué)習(xí)模型，同時(shí)計(jì)算SAE模型高層輸出各個(gè)傳感器樣本的SPE值，利用卡方分布對(duì)這些SPE值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析形成系統(tǒng)SPE控制線(即為閾值)；第二，實(shí)時(shí)采集各個(gè)傳感器拾取的信號(hào)，形成測(cè)試樣本并輸入已經(jīng)構(gòu)建的SAE模型，計(jì)算各個(gè)傳感器樣本的SPE值，取均值作為系統(tǒng)的SPE指標(biāo)，將此時(shí)的系統(tǒng)SPE值與閾值對(duì)比，確定當(dāng)前狀態(tài)是否正常，當(dāng)結(jié)果為大于閾值時(shí)，進(jìn)一步分析各個(gè)傳感器的SPE值，從而定位故障的位置。具體計(jì)算過程如圖1所示。

圖1 基于稀疏自編碼的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障源識(shí)別Fig.1 Condition monitoring and fault identification recognition based on sparse autoencoder

1 算法原理

1.1 稀疏自編碼算法原理

稀疏自動(dòng)編碼是一種無監(jiān)督算法，通過對(duì)輸入數(shù)據(jù)的編碼和解碼過程得到表征輸入數(shù)據(jù)的隱含層特征，從而達(dá)到降維及提升數(shù)據(jù)分類效果的目的，模型示例如圖2所示。

為了使每個(gè)隱含層輸出盡可能的表示輸入的模式，通過不斷的修正權(quán)重參數(shù)D，W使得代價(jià)函數(shù)最?。?/p>

(1)

式中第一項(xiàng)和第二項(xiàng)為編碼過程，第三項(xiàng)為解碼過程，Wi+1，Di+1，Bi，Bi+1分別代表第i個(gè)隱含層的編碼權(quán)重，解碼權(quán)重，第i隱層的輸入，第i隱層的輸出(第i+1隱層的輸入)，當(dāng)i=0時(shí)，B0=A，用于控制稀疏懲罰項(xiàng)的相對(duì)重要性，1為L1范數(shù)，用于控制輸出的稀疏程度，σ為Sigmoid函數(shù)，公式如下：

(2)

稀疏自動(dòng)編碼通過迫使隱含層節(jié)點(diǎn)的稀疏化，使得隱含層中只有少量的點(diǎn)處于激活狀態(tài)，避免了隱層節(jié)點(diǎn)特征同質(zhì)化問題，具有較好的魯棒性。

圖2 稀疏自動(dòng)編碼器算法原理流程Fig.2 The flow chart of sparse autoencoder

1.2 多路稀疏自編碼狀態(tài)監(jiān)測(cè)原理

假設(shè)機(jī)械系統(tǒng)布置了H個(gè)傳感器，測(cè)取了K批樣本，每批樣本的數(shù)據(jù)長度為J，則共形成了H×J×K的三維矩陣M，根據(jù)文獻(xiàn)[12]的切片方法，將三維矩陣M按照測(cè)取批次的方向切分成K個(gè)H×J的二維矩陣。對(duì)每個(gè)切片矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理(即：對(duì)二維矩陣去均值后，除以矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差)，標(biāo)準(zhǔn)化之后，各切片數(shù)據(jù)之間的關(guān)系反映了系統(tǒng)狀態(tài)的變化過程。

從前面的分析可以看出，對(duì)于第k(k=1,2,…,K)批樣本的二維數(shù)據(jù)空間X=[x1,x2,x3…xH]，通過稀疏自編碼將數(shù)據(jù)樣本X轉(zhuǎn)換到新空間Z=[z1,z2,z3…zH]。實(shí)際中，X與Z之間確切關(guān)系如式(3)所示，其中E為誤差項(xiàng)，通過式(4)可以計(jì)算第i(i=1,2,…,H)個(gè)傳感器的平方預(yù)測(cè)誤差SPEi(Square prediction error)值，用于估計(jì)系統(tǒng)的健康狀態(tài)。

X=Z+E

(3)

ei=xi-zi

(4)

根據(jù)文獻(xiàn)[12]提供的式(5)確定第k批次正常過程的閾值，用于判斷機(jī)械是否發(fā)生故障，

(5)

正常狀態(tài)下計(jì)算得到的SPE值較小，而當(dāng)機(jī)械在k時(shí)刻出現(xiàn)異常時(shí)，SPE值開始變大，當(dāng)其超過SPE控制限時(shí)，可以認(rèn)為此時(shí)機(jī)械系統(tǒng)已經(jīng)偏離正常狀態(tài)，出現(xiàn)了故障，具體判斷準(zhǔn)則如式(6)確定。

(6)

將SAE方法應(yīng)用于分析三維矩陣M：H×J×K，由此提出基于多路的SAE算法(Multi-SAE)，具體計(jì)算如下：

(1)將三維矩陣H×J×K按照采樣時(shí)刻切割成K個(gè)H×J的二維矩陣，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(即：對(duì)二維矩陣去均值后，除以矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差)；

(2)將SAE運(yùn)用于K個(gè)二維矩陣中，形成新空間；

(3)計(jì)算各個(gè)批次樣本的殘差，由此計(jì)算SPE指標(biāo)，對(duì)于正常狀態(tài)過程，該SPE指標(biāo)利用卡方分布用于計(jì)算相應(yīng)的系統(tǒng)控制閾值；

(4)第i(i=1,2,…,H)個(gè)傳感器新的采樣批次輸入模型計(jì)算殘差，由此計(jì)算SPEi指標(biāo)；

(5)通過SPEi值計(jì)算系統(tǒng)的SPE變化曲線，確定機(jī)械狀態(tài)的變化趨勢(shì)，并與閾值對(duì)比，確定是否發(fā)生故障，并根據(jù)SPEi曲線定位發(fā)生故障的時(shí)間及故障位置。

2 仿真與實(shí)驗(yàn)

2.1 仿真

為了驗(yàn)證稀疏自編碼深度模型在軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)的有效性，對(duì)軸承故障的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行仿真，仿真信號(hào)[13]表示為：

y(t)=yd(t)yq(t)yr(t)ye(t)+yn(t)

(7)

式中:yd為故障的沖擊信號(hào)，yq為載荷分布信號(hào)，yr為軸承共振處的頻率信號(hào)，ye阻尼衰減信號(hào)，yn為噪聲。

設(shè)定軸承的轉(zhuǎn)速為1 100 r/min，采樣頻率為8 kHz，沖擊頻率為130 Hz，沖擊幅值0.01到2之間等分100組，采樣點(diǎn)數(shù)為336 000，疊加0 db的高斯白噪聲，不同沖擊幅值分別代表軸承退化過程。對(duì)每組數(shù)據(jù)以100點(diǎn)為數(shù)據(jù)長度，截取50段數(shù)據(jù)，即每類沖擊幅值形成50×100的數(shù)據(jù)矩陣，總共形成50×100×100的三維數(shù)據(jù)矩陣。

實(shí)驗(yàn)分為兩階段，①以第一組數(shù)據(jù)計(jì)算SAE模型和相應(yīng)的控制限(即：閾值)；②所有數(shù)據(jù)輸入SAE模型，并計(jì)算SPE值。圖3為將各批次樣本輸入SAE模型，得到仿真軸承的SPE曲線，通過曲線可以描述軸承狀態(tài)的變化過程。

圖3 仿真軸承的SPE曲線Fig.3 The SPE curve of the simulation bearing

圖4、圖5為仿真軸承的峭度及均方值曲線，對(duì)比曲線可以看出，峭度曲線在第70個(gè)批次之前較為平緩，表征軸承處于正常狀態(tài)，第70批次之后才開始出現(xiàn)上升狀態(tài)，表明軸承開始出現(xiàn)故障，并隨著時(shí)間的增加，故障趨向惡化。對(duì)比圖3的SPE曲線與圖5的均方值曲線可見，在第50批次開始，曲線逐漸上升，表明故障的發(fā)生及逐步惡化，但是SPE曲線上升的速度更為明顯，且SPE曲線由于增加了控制線，所以能更好的判斷出軸承出現(xiàn)故障的時(shí)間，由圖可見在第54批次(此時(shí)的沖擊幅值為1.07)時(shí)，SPE曲線超出控制線，表明軸承已經(jīng)開始出現(xiàn)故障。

圖4 仿真軸承的峭度曲線Fig.4 Thekurtosis curve of the simulation bearing

圖5仿真軸承的均方值曲線Fig.5 The RMS curve of the simulation bearing

為了驗(yàn)證SAE模型確定的軸承故障批次的有效性，將第54批次的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行分析，如圖6及圖7所示。圖6為第54批次的時(shí)域圖及相應(yīng)的解調(diào)譜，由圖可見，由于噪聲的干擾，解調(diào)譜在故障頻率處并無明顯的幅值，較難從時(shí)域信號(hào)及解調(diào)譜中判斷軸承的健康狀態(tài)，說明此時(shí)的故障比較輕微，難以用常規(guī)方法進(jìn)行故障判斷，為此，對(duì)第54批次的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行奇異值降噪處理，結(jié)果如圖7所示，從圖中可以看出，降噪后的時(shí)域存在較為明顯的沖擊成分，從相應(yīng)的解調(diào)譜可以看出，在軸承的1倍及2倍故障頻率處存在較大的幅值，表明此時(shí)軸承已經(jīng)存在故障，從而證明采用SAE方法確定的軸承故障批次是正確的。

圖6 第54批次的時(shí)域圖及解調(diào)譜Fig.6 The time signal and demodulation spectrum at the 54 batch

圖7 第54批次經(jīng)奇異值降噪處理的時(shí)域圖及解調(diào)譜Fig.7 The time signal and demodulation spectrum at the 54 batch under SVD denoising

2.2 軸承實(shí)驗(yàn)

使用美國辛辛那提大學(xué)智能維護(hù)系統(tǒng)中心(IMS Center)的軸承疲勞壽命實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)方法進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)圖如圖8所示[14]。

交流電機(jī)帶動(dòng)主軸，主軸上裝有4個(gè)軸承，分別為：軸承1、軸承2、軸承3及軸承4，軸承型號(hào)為ZA-2115，每個(gè)軸承位置加裝加速度傳感器(ICP: 353B33)，共4個(gè)傳感器，實(shí)驗(yàn)工況為：輸出轉(zhuǎn)速2 000 r/min，徑向載荷6 000 lbs，采樣頻率20 480 Hz。

實(shí)驗(yàn)中每隔十分鐘采集一次加速度振動(dòng)信號(hào)，每次采集的數(shù)據(jù)長度為20 480點(diǎn)，最終1號(hào)軸承外圈出現(xiàn)故障，疲勞實(shí)驗(yàn)結(jié)束。去除前4組的磨合階段，共采集980批次數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)批次下每個(gè)傳感器采集到的數(shù)據(jù)以100點(diǎn)為數(shù)據(jù)長度，截取50段數(shù)據(jù)(4個(gè)傳感器共200段)。因此，形成200×100×980(傳感器組數(shù)×數(shù)據(jù)長度×數(shù)據(jù)批次)的三維數(shù)據(jù)矩陣。

圖8 IMS Center疲勞壽命試驗(yàn)簡(jiǎn)圖Fig.8 The illustration of test-to-failure experiment for IMS Center

圖9 軸承系統(tǒng)的SPE曲線Fig.9 The SPE curve of bearingsystem

實(shí)驗(yàn)以第一批次數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，用于構(gòu)建SAE深度學(xué)習(xí)模型，并計(jì)算SPE控制線；接著將全部批次的數(shù)據(jù)(1-980組)代入模型計(jì)算SPE指標(biāo)，進(jìn)行軸承性能退化評(píng)估。圖9為將4個(gè)傳感器得到的樣本矩陣輸入模型，得到軸承系統(tǒng)的SPE曲線，通過曲線可以描述系統(tǒng)狀態(tài)的變化過程。從曲線可以看出，隨著運(yùn)行時(shí)間的增加，SPE曲線逐步上升，在第700批次左右出現(xiàn)跳躍，說明已經(jīng)出現(xiàn)明顯故障，隨后故障被磨合，使得振動(dòng)減小，即SPE在第700～800批次出現(xiàn)下降的趨勢(shì)，800批次之后，隨著軸承的進(jìn)一步惡化，SPE曲線迅速上升，最終軸承出現(xiàn)嚴(yán)重故障導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)停轉(zhuǎn)。為了進(jìn)一步分析SAE模型監(jiān)測(cè)故障的時(shí)間，對(duì)1～700批次的數(shù)據(jù)進(jìn)行放大，如圖9的局部放大圖所示，在第500～600批次之間的時(shí)候，系統(tǒng)的SPE曲線開始超出控制線，并保持在控制線之上，說明SAE模型此時(shí)監(jiān)測(cè)到軸承系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)故障。

為了進(jìn)一步確定系統(tǒng)出現(xiàn)故障的部位及其故障的變化趨勢(shì)，對(duì)各個(gè)傳感器采集到的批次數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。按照上面的數(shù)據(jù)分段過程，對(duì)每個(gè)批次下每個(gè)傳感器采集到的數(shù)據(jù)以100點(diǎn)為數(shù)據(jù)長度，截取50段數(shù)據(jù)。因此，每個(gè)傳感器形成50×100×980(傳感器組數(shù)×數(shù)據(jù)長度×數(shù)據(jù)批次)的三維數(shù)據(jù)矩陣。實(shí)驗(yàn)以第一批次數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，用于構(gòu)建SAE深度學(xué)習(xí)模型，并計(jì)算SPE控制線；接著將全部批次的數(shù)據(jù)(1～980組)代入模型計(jì)算SPE指標(biāo)，進(jìn)行軸承的性能退化評(píng)估，結(jié)果如圖10所示。

圖10為4個(gè)傳感器的SPE曲線。傳感器2，傳感器3及傳感器4的SPE值一直在控制線之下或者由于噪聲的干擾出現(xiàn)少數(shù)不連續(xù)的批次超出控制線，而傳感器1在第532批開始，SPE值連續(xù)超出控制線，且此時(shí)的SPE值(363.5)均大于其余軸承。對(duì)比4條SPE曲線可見，傳感器1的SPE值超出控制線且值大于其

圖10 傳感器1-4的SPE曲線Fig.10 The SPE curve of 1-4 sensor

它傳感器，表明傳感器離故障源更近，即軸承1出現(xiàn)故障，這與實(shí)際故障位置在軸承1相吻合。圖11、圖12為峭度和均方值曲線，從圖中可以看出，在1～700批次之間，4個(gè)傳感器的峭度曲線并沒有明顯的跳躍，表明此時(shí)未監(jiān)測(cè)出故障的發(fā)生。對(duì)比均方值曲線可見，除傳感器1在第500～600批次之間有明顯的跳躍，其余傳感器的均方值曲線較為平緩，但是，由于缺少控制線的作用，很難判斷傳感器監(jiān)測(cè)出故障的時(shí)間，且此時(shí)傳感器1的均方值明顯小于傳感器2和傳感器3，難以準(zhǔn)確判斷出現(xiàn)故障的部位。針對(duì)該測(cè)試數(shù)據(jù)，文獻(xiàn)[15]采用LLE流形學(xué)習(xí)算法進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，最終得出在第718組樣本處(除去前4組的磨合階段)，軸承的性能開始退化。這個(gè)結(jié)果相比于所提算法(第532組)足足延遲了186組樣本，表明采用所提算法能夠更早的發(fā)現(xiàn)軸承性能變化。

圖11 傳感器1-4的峭度曲線Fig.11 Thekurtosis curve of 1-4 sensor

圖12 傳感器1-4的均方值曲線Fig.12 The RMS curve of 1-4 sensor

圖13 第532批次樣本4個(gè)傳感器的時(shí)域Fig.13 The time signal at the 532 batch

為了進(jìn)一步確認(rèn)SAE模型診斷的故障批次的有效性，提取第532批次的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域及解調(diào)譜分析，如圖13和圖14所示。

圖14 第532批次樣本4個(gè)傳感器的時(shí)域及解調(diào)譜Fig.14 The demodulation spectrum at the 532 batch

對(duì)比圖13中4個(gè)傳感器采集到的時(shí)域圖可見，除傳感器4的振動(dòng)幅值較小外，其余3個(gè)傳感器的振動(dòng)幅值差別不大，雖然傳感器3存在一定的沖擊成分，但是很難確定該成分是否與系統(tǒng)的故障相關(guān)，很難從時(shí)域信號(hào)中分析系統(tǒng)健康狀態(tài)并確定故障的位置。對(duì)采集到的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行解調(diào)分析，如圖14的解調(diào)譜所示。由圖可見，傳感器1存在著軸承1外圈通過頻率的1倍頻、2倍頻、3倍頻及4倍頻(236 Hz/472 Hz/708 Hz/944 Hz)，而其它傳感器并沒有出現(xiàn)相關(guān)的頻率成分，因此，有理由相信軸承1確實(shí)存在故障，且故障部位在軸承的外圈，這與實(shí)際軸承1出現(xiàn)外圈故障相吻合，證明采用SAE模型監(jiān)測(cè)到的故障批次是正確的，診斷得到的故障位置是可靠的。

3 結(jié) 論

將稀疏自編碼SAE深度學(xué)習(xí)算法與平方預(yù)測(cè)誤差SPE結(jié)合用于軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)當(dāng)中，軸承仿真及軸承故障實(shí)驗(yàn)證明，所提方法能夠有效的監(jiān)測(cè)軸承發(fā)生故障的時(shí)間，并對(duì)故障部位進(jìn)行準(zhǔn)確定位。

[1] HINTON G E, SALAKHUTDINOV R. Reducing the dimensionality of data with neural networks. [J]. Science, 2006, 313: 504-507.

[2] HINTON G E, OSINDERO S Y W. A fast learning algorithm for deep belief nets. [J]. Neural Computation, 2006,18(7): 1527-1554.

[3] LEE H, GROSSE R, RANGANATH R, et al. Unsupervised learning of hierarchical representations with convolutional deep belief networks.[J]. Communications of The ACM, 2011, 54: 95-103.

[4] LI Feng, TRAN L, THUNG K H, et al. Robust deep learning for improved classification of AD/MCI patients[J]. Machine Learning in Medical Imaging, Lecture Notes in Computer Science, 2014, 8679: 240-247.

[5] HU Xiaonan, LIU Qihe, CAI Hongbin, et al. Gas recognition under sensor drift by using deep learning.[J]. Practical Applications of Intelligent Systems Advances in Intelligent Systems and Computing, 2014, 279: 23-33.

[6] 深度學(xué)習(xí)：推進(jìn)人工智能的夢(mèng)想[EB/OL].http://www.csdn.net/article/2013-05-29/2815479, 2013

[7] Adam項(xiàng)目展示微軟研究院人工智能領(lǐng)域新突破[EB/OL].http://blog.sina.com.cn/s/blog_4caedc7a0102uxma.html, 2014.

[8] 谷歌4億美元收購人工智能公司DeepMind [EB/OL].http://tech.sina.com.cn/i/2014-01-27/09259131393.shsht, 2014.

[9] TAMILSELVAN P, WANG P. Failure diagnosis using deep belief learning based health state classification.[J]. Reliability Engineering and System Safety, 2013, 115: 124-135.

[10] TRAN V T, ATHOBIANI F, BALL A. An approach to fault diagnosis of reciprocating compressor valves using Teager-Kaiser energy operator and deep belief networks.[J]. Expert Systems with Applications, 2014, 41: 4113-4122.

[11] 王憲保, 李潔, 姚明海, 等.基于深度學(xué)習(xí)的太陽能電池片表面缺陷檢測(cè)方法[J]. 模式識(shí)別與人工智能, 2014, 27: 517-523.

WANG Xianbao, LI Jie, YAO Minghai, et al. Solar cells surface defects detection based on deep learning[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2014, 27: 517-523.

[12] NOMIKOS P, MACGREGOR J F.Multivariate SPC charts for monitoring batch processes[J]. Technometrics,1995,37:41-59.

[13] WANG Y F, KOOTSOOKOS P J. Modeling of low shaft speed bearing faults for condition monitoring[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 1998, 12(3): 415-426.

[14] QIU H,LEE J,LIN J,et al.Wavelet filter-based weak signature detection method and its application on rolling element bearing prognostics[J]. Journal of Sound and Vibration, 2006, 289(4/5):1066-1090.

[15] 王雷. 基于流形學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷若干方法研究[D]. 大連：大連理工大學(xué), 2013.

Bearing condition dynamic monitoring based on Multi-way sparse autocoder

ZHANG Shaohui

(College of Mechanical and Automative Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024, China)

Mechanical systems operation is a time-varying process. In order to better monitor the health condition of a system, various sensors were installed at key positions of the equipment system, there fore, large amounts of data were generated. Traditional single data and human experience were both unable to quickly and efficiently extract the state information, the effects of redundant components were excluded and effective judgments for the operational status of the system at real-time was realized. In order to make use of multi-sensor information of the device, the information was fused for extracting effective components to realize on-line monitoring of mechanical system, a sparse autocoder deep learning model was proposed to fuse sensors’data. The square prediction error (SPE) index was combined to describe the equipment running status. Bearing simulation and bearing fault tests showed, that the sparse autocoder deep learning model can effectively monitor bearing failure and identify fault locations.

deep learning; sparse autoencoder; condition recognition

廈門理工學(xué)院科研啟動(dòng)項(xiàng)目(YKJ14042R);福建省自然科學(xué)基金青年基金(2014J05065)

2015-07-20 修改稿收到日期：2015-09-23

張紹輝 男，博士，講師，1985年5月生

TH212；TH213.3

A

10.13465/j.cnki.jvs.2016.19.021