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    張力傳感器故障早期檢測與診斷

    2016-11-29 10:36:31張文科
    中國設(shè)備工程 2016年12期
    關(guān)鍵詞:特征向量分類器張力

    張文科

    (上海通用東岳汽車動(dòng)力總成有限公司,山東 煙臺(tái) 264006)

    張力傳感器故障早期檢測與診斷

    張文科

    (上海通用東岳汽車動(dòng)力總成有限公司,山東 煙臺(tái) 264006)

    針對張力傳感器早期故障,提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EM D)和多特征組合的帶鋼張力信號(hào)故障辨識(shí)方法。通過對帶鋼張力信號(hào)處理表明,該方法能有效辨識(shí)帶鋼生產(chǎn)中的故障,為帶鋼生產(chǎn)控制與故障分析處理提供理論依據(jù)。

    張力傳感器;EM D;多特征組合;故障辨識(shí)

    帶鋼張力傳感器是帶鋼張力測量與控制系統(tǒng)的重要部件,其測量精度和穩(wěn)定性是影響張力控制效果的關(guān)鍵因素。它的測量結(jié)果直接影響系統(tǒng)的運(yùn)行,影響分析、決策的正確性,一旦傳感器發(fā)生故障,后果可能將十分嚴(yán)重,因此,對 張力傳感器故障進(jìn)行早期檢測和診斷就顯得非常重要。

    張力傳感器發(fā)生故障的主要表現(xiàn)形式有:

    (1)失效故障(傳感器失靈,輸出的測量值為常數(shù));(2)偏差故障(測量值與真實(shí)值相差一常數(shù));(3)沖擊故障(測量值受隨機(jī)沖擊信號(hào)干擾);(4)周期干擾故障(測量值受某頻率的周期信號(hào)干擾);(5)漂移故障(測量值與真實(shí)值的差值隨時(shí)間而呈現(xiàn)一定規(guī)律的變化);(6)精度下降故障(傳感器測量能力變差,精度等級變低,表現(xiàn)為測量值均值不變,方差變大)。此時(shí)傳感器輸出信號(hào)是非平穩(wěn)的,信號(hào)頻率成分比較豐富,采用單純的時(shí)域分析或者頻域分析都不能有效的檢測出信號(hào)的故障特征。為此本文提出了基于信號(hào)自適應(yīng)分解和多特征組合的帶鋼張力傳感器故障辨識(shí)方法。利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)將信號(hào)自適應(yīng)分解成若干個(gè)平穩(wěn)的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)與殘余項(xiàng)之和,提取每個(gè)分量中能表現(xiàn)信號(hào)波動(dòng)特征的多個(gè)特征量,組合形成全局特征向量輸入到支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類。該方法有效的改善了傳統(tǒng)分類方法的缺陷,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇、易陷入局部極小點(diǎn)、過學(xué)習(xí)問題等,具有非常優(yōu)異的泛化、推廣能力,特別是在小樣本輸入情況下,體現(xiàn)出更大的優(yōu)勢。

    1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)

    2 EMD和多特征組合的故障辨識(shí)方法

    張力傳感器早期檢測與診斷新方法的主要步驟如圖1所示。將張力信號(hào)預(yù)處理后進(jìn)行EMD分解;對獲取的IMF分量提取特征,組合形成全局特征向量;選取部分向量作為訓(xùn)練集輸入到SVM中構(gòu)建最佳多分類器,剩下部分作為測試集,利用設(shè)計(jì)的多分類器進(jìn)行故障類別辨識(shí)。

    液壓信號(hào)波動(dòng)異常時(shí),信號(hào)能量會(huì)發(fā)生變化,同時(shí)反映信號(hào)尖峭以及扁平程度的裕度、峰度以及表現(xiàn)信號(hào)幅值變化強(qiáng)度的波動(dòng)系數(shù)也會(huì)改變。

    方差體現(xiàn)了信號(hào)在其均值附近的波動(dòng)大小,也可以很好的反映信號(hào)的波動(dòng)特性。而根據(jù)信號(hào)自適應(yīng)分解得到的IMF分量的能量、方差、裕度、偏度、峰度、波動(dòng)系數(shù)也會(huì)改變。

    因此本文選取了能量、方差、裕度、偏度、峰度、波動(dòng)系數(shù)表示液壓信號(hào)的波動(dòng)特性,參數(shù)分別為e、v、l、s、f,公式如下所示。

    圖1 張力傳感器早期檢測與診斷新方法的主要步驟

    為了消除幅值對特征信息的影響,對提取特征量按公式(5)~(7)歸一化處理,形成特征向量。

    公式(8)~(13)為歸一化后形成的特征向量。最后將上述特征向量組合起來,形成全局特征向量。

    3 SVM分類器訓(xùn)練

    將帶鋼張力傳感器7種狀態(tài)信號(hào)組成的訓(xùn)練集進(jìn)行特征向量的提取,并且將提取的6種特征向量組成了一個(gè)全局特征向量];;;;;[FSQLVET =,再采用第四章所介紹的SVM分類算法建立“一對多”的多類分類器,這里建立了7個(gè)狀態(tài)分類器。構(gòu)造7個(gè)兩類支持向量機(jī)分類器,然后把7個(gè)兩分類器組合在一起實(shí)現(xiàn)多分類的功能;改進(jìn)目標(biāo)函數(shù),然后建立7分類支持向量機(jī),將多分類面的參數(shù)求解合并到一個(gè)最優(yōu)化問題。分類器邏輯圖如圖2所示。

    圖2 SVM分類器邏輯圖

    將上節(jié)中提取到的張力信號(hào)特征向量輸入到SVM分類器進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別,在SVM分類器中所采用的核函數(shù)是高斯徑向基核函數(shù)。之所以采用高斯徑向基SVM分類器是因?yàn)閰?shù)較簡單,而且局部調(diào)節(jié)性很好。R BF分類器需要設(shè)置的參數(shù)有懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)σ。由于實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行小范圍參數(shù)尋優(yōu),為了提高準(zhǔn)確率并節(jié)約時(shí)間,采用K-CV網(wǎng)格交叉驗(yàn)算法來確C和σ,它們分別是C=32,σ=1。

    在SVM1中定義z1=+1表示正常狀態(tài),z1=-1表示除正常狀態(tài)以外的其它6種狀態(tài);在SVM2中定義z2=+1表示失效故障,z2=-1則表示其它6種狀態(tài);在SVM3定義z3=+1表示偏差故障,z3=-1表示其它6種狀態(tài);在SVM4定義z4=+1表示沖擊故障,z4=-1代表其它狀態(tài);在SVM5定義z5=+1表示周期干擾狀態(tài),z5=-1代表其它狀態(tài);在SVM6定義z6=+1表示漂移故障,z6=-1代表其它狀態(tài);在SVM7中定義z7=+1表示噪聲干擾,z7=-1代表其它狀態(tài)。

    4 故障辨識(shí)結(jié)果及分析

    將樣本測試集的特征向量作為3節(jié)所構(gòu)造的7狀態(tài)高斯徑向基SVM分類器的輸入信號(hào),進(jìn)行狀態(tài)辨識(shí),分類結(jié)果表明狀態(tài)辨識(shí)效果良好。為了更直觀的分析和說明辨識(shí)結(jié)果,將分類結(jié)果以表格的形式呈現(xiàn),表1展示了分類測試結(jié)果,表2統(tǒng)計(jì)了10次分類測試的結(jié)果,表3比較了各種狀態(tài)的分類準(zhǔn)確率。分析表1和表2中的數(shù)據(jù)可知,基于EMD方法和多特征組合的SVM分類方法對帶鋼張力傳感器狀態(tài)的辨識(shí)度較好,辨識(shí)結(jié)果可以達(dá)到較高的準(zhǔn)確率,該故障診斷方法是有效的。

    表2 SVM分類準(zhǔn)確率

    分析表3的數(shù)據(jù)可知,SVM分類器的分類準(zhǔn)確率較高,分類有效。在分類結(jié)果中,偏差、沖擊、漂移3種狀態(tài)的分類準(zhǔn)確率最高,說明這3種狀態(tài)的特征向量的辨識(shí)度最高;而正常狀態(tài)和噪聲干擾情況下的特征向量分類準(zhǔn)確率相對較低,且在分類時(shí)兩種狀態(tài)容易混淆,因此這兩種狀態(tài)的特征向量提取方式還有待改善??傮w結(jié)果表明,基于EMD方法和多特征組合的SVM分類方法對帶鋼張力信號(hào)的故障診斷方法是有效的。

    表1 SVM分類測試結(jié)果

    表3 7種狀態(tài)分類測試結(jié)果

    5 結(jié)論

    本文針對帶鋼張力信號(hào)的特點(diǎn),提出了一種基于EMD分解和多特征組合的故障辨識(shí)方法。該方法充分考慮到帶鋼張力信號(hào)的非線性、非平穩(wěn)等特性,具備信號(hào)自適應(yīng)處理分析能力,在小樣本下仍然能對故障具有很高的辨識(shí)率。在對帶鋼張力傳感器的五種輸出狀態(tài)辨識(shí)結(jié)果表明,利用帶鋼張力信號(hào)自適應(yīng)分解和多特征組合的故障辨識(shí)方法在小樣本下仍然具有很高的準(zhǔn)確率,而且性能明顯高于單一特征故障辨識(shí)方法,為傳感器故障辨識(shí)提供了新思路。

    本文是在生產(chǎn)工況正常下判斷傳感器狀態(tài),如果生產(chǎn)工況發(fā)生改變,辨識(shí)結(jié)果可能并非張力傳感器故障所致,但是此時(shí)的分類結(jié)果仍然可以為查找工況改變原因提供一定的參考依據(jù)。

    [1] 蔡艷平,李艾華,石林鎖,白向峰,沈金偉.基于EMD與譜峭度的滾動(dòng)軸承故障檢測改進(jìn)包絡(luò)譜分析[J].振動(dòng)與沖擊,2011,30(2):167~172.

    [2] 范庚,馬登武.基于EMD和R VM-AR的航空發(fā)動(dòng)機(jī)磨損故障預(yù)測模[J].計(jì)算機(jī)測量與控制,2013,21(7):1746~1749.

    [3] 鄧麗君.基于多傳感器信息融合的液壓系統(tǒng)故障診斷方法研究[D].太原:太原科技大學(xué),2013.

    TP212

    A

    1671-0711(2016)09(下)-0047-03

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