基于QPSO-SVR和聲發(fā)射信號(hào)的機(jī)械密封壽命預(yù)測(cè)*

(西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 四川成都 610031)

機(jī)械密封作為大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備中必不可少的裝置，因其體積小、泄漏量小、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)，廣泛地應(yīng)用于石油化工等過(guò)程工業(yè)大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備[1]。據(jù)調(diào)查顯示，在旋轉(zhuǎn)設(shè)備中其使用率高達(dá)90%。機(jī)械密封的性能狀態(tài)直接影響生產(chǎn)過(guò)程中的安全和效率，因此對(duì)機(jī)械密封進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)尤為迫切。

長(zhǎng)期以來(lái)，眾多學(xué)者致力于機(jī)械產(chǎn)品性能監(jiān)測(cè)方法的研究，而壽命預(yù)測(cè)是機(jī)械密封健康監(jiān)測(cè)中的重要組成部分，它對(duì)避免重大事故的發(fā)生和預(yù)知性維修具有重大意義。常用的壽命預(yù)測(cè)方法有2種：一是基于產(chǎn)品失效機(jī)制進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)；二是在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能算法，對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析、挖掘及融合，得到產(chǎn)品的退化曲線，從而得到剩余使用壽命。由于機(jī)械密封涂層摩擦副的退化過(guò)程很難建立相應(yīng)的物理失效模型，考慮到機(jī)械密封失效機(jī)制是基于累積損傷的退化過(guò)程，通過(guò)得到完整的壽命周期數(shù)據(jù)，確定失效閾值，就可以使用支持向量回歸預(yù)測(cè)模型建立退化模型[2-3]。

聲發(fā)射檢測(cè)方法是一種無(wú)損檢測(cè)方法，作為非接觸式傳感方式，被大量應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作業(yè)。聲發(fā)射實(shí)質(zhì)上是應(yīng)力波，是由于材料局部能量快速釋放而產(chǎn)生的瞬態(tài)彈性波[4]。CHOUDHURY和TANDON[5]利用聲發(fā)射參數(shù)對(duì)軸承故障進(jìn)行了診斷和預(yù)測(cè)。單一的聲發(fā)射參數(shù)雖然分析速度較快，但是分析準(zhǔn)確度低，易受環(huán)境影響[6-7]。

支持向量回歸(SVR)是近年發(fā)展起來(lái)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，具有泛化能力強(qiáng)、訓(xùn)練時(shí)間短、全局優(yōu)化和抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在工程領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用。傳統(tǒng)的參數(shù)選擇方法具有一定的盲目性，小幅的參數(shù)變化將會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的巨大偏差[8-10]。面對(duì)大量數(shù)據(jù)樣本時(shí)，普通SVR算法的復(fù)雜度會(huì)大量增加，導(dǎo)致預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和模型泛化能力急劇下降[11]。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文作者以金剛石涂層機(jī)械密封為研究對(duì)象，通過(guò)聲發(fā)射技術(shù)建立設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的聲發(fā)射信號(hào)與密封性能之間的關(guān)系，提出了基于聲發(fā)射特征融合的退化指標(biāo)和QPSO-SVR壽命預(yù)測(cè)模型的機(jī)械密封剩余壽命預(yù)測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)證明，該模型能對(duì)機(jī)械密封壽命做出較好的預(yù)測(cè)，從而為機(jī)械密封壽命預(yù)測(cè)的工業(yè)應(yīng)用提供了良好的技術(shù)支撐。

1 金剛石涂層機(jī)械密封壽命實(shí)驗(yàn)

1.1 密封失效形式分析及檢測(cè)方式的選擇

機(jī)械密封失效成因包括化學(xué)損壞、熱損壞和機(jī)械損壞，分別體現(xiàn)為腐蝕、過(guò)熱和磨損[12]。文中實(shí)驗(yàn)對(duì)象為金剛石涂層機(jī)械密封，它的退化過(guò)程實(shí)質(zhì)上是涂層脫落和磨損，進(jìn)而導(dǎo)致密封性能下降，最終導(dǎo)致密封泄漏量增大。聲發(fā)射技術(shù)是一種無(wú)損測(cè)量手段，可以在不破壞密封物理結(jié)構(gòu)的情況下連續(xù)實(shí)時(shí)地監(jiān)控密封運(yùn)行狀態(tài)，并且涂層的磨損和脫落過(guò)程伴隨著大量的應(yīng)力波釋放，而聲發(fā)射現(xiàn)象的實(shí)質(zhì)正是應(yīng)力波，所以采用聲發(fā)射技術(shù)建立設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的聲發(fā)射信號(hào)與密封性能之間的關(guān)系。

1.2 實(shí)驗(yàn)裝置

實(shí)驗(yàn)對(duì)象為金剛石涂層機(jī)械密封摩擦副，采用聲發(fā)射傳感器監(jiān)測(cè)其聲發(fā)射信號(hào)。機(jī)械密封的金剛石涂層厚度為2～4 μm，電機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定在1 790 r/min。實(shí)驗(yàn)時(shí)對(duì)機(jī)械密封施加100 N的軸向壓力，聲發(fā)射傳感器安裝在最靠近機(jī)械密封的表面，采樣頻率為2 MHz。

圖1所示為實(shí)驗(yàn)中使用的金剛石涂層機(jī)械密封環(huán)。

圖1 金剛石涂層機(jī)械密封環(huán)

1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖2、圖3是密封勻速旋轉(zhuǎn)時(shí)所測(cè)得的聲發(fā)射信號(hào)，其中包含了大量的噪聲，淹沒(méi)了有效信息。因此為了提高信噪比，突出壽命信息，將對(duì)信號(hào)采用小波降噪和特征提取。

圖2 聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域波形

圖3 聲發(fā)射信號(hào)頻域波形

2 研究方法

由于聲發(fā)射信號(hào)易受環(huán)境影響，信噪比較低，難以直接得出有效信息。采用傳統(tǒng)聲發(fā)射參數(shù)分析法結(jié)合KPCA，將特征進(jìn)行優(yōu)化，并且利用馬氏距離得出壽命信息，這樣不僅降低了特征維數(shù)，還削弱了特征之間的非線性相關(guān)程度。針對(duì)傳統(tǒng)SVR預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度低、預(yù)測(cè)效率低且泛化能力差的問(wèn)題，提出QPSO優(yōu)化SVR的預(yù)測(cè)模型，自適應(yīng)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，對(duì)壽命信息進(jìn)行有效利用，較之普通的SVR有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

2.1 特征選擇

聲發(fā)射參數(shù)分析法是利用聲發(fā)射信號(hào)的特征參數(shù)對(duì)聲發(fā)射源進(jìn)行定性識(shí)別、定量評(píng)價(jià)[13]，主要是在時(shí)間域和頻率域內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行放大、濾波、統(tǒng)計(jì)特征提取等。由于涂層密封的失效形式主要表現(xiàn)為涂層脫落和表面磨損，結(jié)合聲發(fā)射信號(hào)的參數(shù)分析法，采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)及評(píng)價(jià)意義如表1所示。

表1 聲發(fā)射特征選取

2.2 退化指標(biāo)

馬氏距離是衡量服從同一分布且有著協(xié)方差矩陣的隨機(jī)變量之間的差異程度。假設(shè)共有m個(gè)樣本向量(X1,X2,......,Xm)，其中Σ為總體的協(xié)方差矩陣，則向量Xi與Xj之間的馬氏距離定義為

(1)

2.3 量子行為粒子群算法(QPSO)

量子行為粒子群算法是一種應(yīng)用度廣、適應(yīng)性高的優(yōu)化算法。其主要思想是通過(guò)在解空間初始化一個(gè)粒子群，以適應(yīng)度函數(shù)評(píng)價(jià)粒子的優(yōu)劣，用最優(yōu)個(gè)體更新迭代，最后得到一個(gè)全局最優(yōu)解[14]。

假設(shè)一個(gè)包含m個(gè)粒子的粒子群在D維解空間中飛行，在t時(shí)刻，第i個(gè)粒子位置表示為Xi(t)=Xi,1(t),Xi,2(t),......,Xi,D(t)，其中i=1,2,......,m。第i個(gè)粒子在D維解空間中的歷史最優(yōu)位置表示為Pi(t)=[Pi,1(t),Pi,2(t),......,Pi,D(t)]，群體的全局最優(yōu)位置表示為G(t)=[G1(t),G2(t),......,GD(t)]，且G(t)=Pg(t)，其中g(shù)是全局最優(yōu)位置粒子的下標(biāo)，g∈1,2,......,m。個(gè)體最優(yōu)位置的平均表達(dá)式為

(2)

對(duì)于最小化問(wèn)題，目標(biāo)函數(shù)值越小，對(duì)應(yīng)的適應(yīng)值越好，故第i個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)位置Pi(t)表達(dá)式為

(3)

群體的全局最優(yōu)位置G(t)為

(4)

粒子位置進(jìn)化方程為

Pi,jt+1=φj(t)·Pi,j(t)+1-φj(t)·Gj(t)φj(t)∈U0,1

(5)

Xi,jt+1=Pi,j(t)±α·Mbest(t)-Xi,j(t)·ln1/ui,j(t)ui,j(t)∈U0,1

(6)

其中，φj(t)、ui,j(t)為(0,1)區(qū)間均勻分布的隨機(jī)數(shù)，若ui,j(t)大于0.5，α前取負(fù)號(hào)，否則取正號(hào)。

2.4 支持向量回歸

(7)

再引入懲罰參數(shù)c和拉格朗日乘子，對(duì)w、b求偏導(dǎo)，則可以將w和b的求解問(wèn)題轉(zhuǎn)換為一個(gè)凸二次規(guī)劃問(wèn)題：

(8)

選擇適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)Kxi,x代替上式中的內(nèi)積運(yùn)算φ(xi),φ(xj)，即可構(gòu)造出回歸函數(shù)：

(9)

支持向量回歸最大的特點(diǎn)是以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)小樣本條件下的學(xué)習(xí)方法和統(tǒng)計(jì)規(guī)律，而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，在機(jī)械密封壽命預(yù)測(cè)方面有一定的優(yōu)越性。

2.5 量子行為粒子群算法優(yōu)化支持向量回歸(QPSO-SVR)

傳統(tǒng)的SVR需要輸入懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g，這2個(gè)參數(shù)與支持向量回歸的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度息息相關(guān)。針對(duì)這種情況選用廣義交叉驗(yàn)證(GCV)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)作為QPSO優(yōu)化支持向量回歸的適應(yīng)函數(shù)，通過(guò)目標(biāo)函數(shù)最小化來(lái)選取漸進(jìn)最優(yōu)參數(shù)c和g。其主要步驟為

(1)對(duì)最佳懲罰參數(shù)和最佳和函數(shù)參數(shù)進(jìn)行編碼；

(2)確定適應(yīng)函數(shù)為CGV風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)；

(3)初始化粒子群，確定迭代次數(shù)；

(4)輸入樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算粒子的適應(yīng)度；

(5)判斷粒子適應(yīng)度是否達(dá)到要求，如果達(dá)到要求就進(jìn)行解碼，如果未達(dá)到要求重新計(jì)算粒子群的平均最優(yōu)位置，繼續(xù)進(jìn)行迭代，直至滿足條件；

(6)將解碼后的最佳懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)用來(lái)建立支持向量回歸模型；

(7)利用該模型進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)。

2.6 機(jī)械密封壽命預(yù)測(cè)方法

針對(duì)傳統(tǒng)聲發(fā)射參數(shù)分析方法準(zhǔn)確度較低、易受環(huán)境影響，模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題，對(duì)機(jī)械密封聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行了如下處理：首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波降噪處理，再對(duì)降噪信號(hào)進(jìn)行小波包分解，對(duì)各頻帶的子信號(hào)進(jìn)行特征抽取，得到大量聲發(fā)射特征，再利用KPCA對(duì)特征矩陣降維處理，得到貢獻(xiàn)率高的少量特征，再利用馬氏距離進(jìn)行特征融合，最后利用QPSO算法優(yōu)化SVR支持向量回歸進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)。

3 聲發(fā)射信號(hào)處理

3.1 信號(hào)的特征提取

由于有環(huán)境噪聲的產(chǎn)生，從實(shí)驗(yàn)采集的樣本可以看出低頻部分有很多毛刺。為削弱背景噪聲的影響，突出有用信號(hào)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)采用小波降噪，濾掉了低頻噪聲信號(hào)，保留了高頻有用信號(hào)，降噪效果非常明顯，如圖4所示。

圖4 降噪前后聲發(fā)射信號(hào)對(duì)比

由于表征聲發(fā)射信號(hào)特征眾多，以及缺乏明確的退化指標(biāo)，故采用特征融合的方式建立所需的退化指標(biāo)。首先對(duì)每個(gè)頻帶的子信號(hào)提取表1中的特征，共計(jì)得到120個(gè)特征。然后將得到的高維特征進(jìn)行降維處理，通過(guò)核主成分分析(KPCA)把貢獻(xiàn)率大于90%的特征提取出來(lái)，特征如圖5所示。

圖5 KPCA優(yōu)化特征

為了得到唯一的退化指標(biāo)，利用馬氏距離對(duì)KPCA后的特征進(jìn)行融合。經(jīng)過(guò)磨合期和平穩(wěn)期后機(jī)械密封性能急劇退化，該過(guò)程隨時(shí)間變化，如圖6所示。

圖6 融合后的馬氏距離

對(duì)剩余3組全壽命數(shù)據(jù)采用同樣的信號(hào)處理方法，得到相應(yīng)的退化指標(biāo)。

3.2 壽命預(yù)測(cè)

將退化指標(biāo)分為訓(xùn)練樣本集1、2、3和測(cè)試樣本集4。利用訓(xùn)練樣本集對(duì)量子行為粒子群算法優(yōu)化支持向量回歸機(jī)(QPSO-SVR)進(jìn)行訓(xùn)練，再利用測(cè)試樣本集對(duì)該模型的預(yù)測(cè)能力和有效性進(jìn)行校驗(yàn)。其中設(shè)置QPSO-SVR的種群數(shù)量為30，迭代次數(shù)為300，選擇RBF核作為SVR的核函數(shù)，確定懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)的取值范圍均為[0,100]。通過(guò)樣本集的訓(xùn)練，得到最終的懲罰參數(shù)c為0.324，核函數(shù)參數(shù)g為0.841。

經(jīng)過(guò)計(jì)算，得到如表2所示預(yù)測(cè)模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)誤差。表中數(shù)據(jù)表明，預(yù)測(cè)誤差較小，預(yù)測(cè)結(jié)果較好。將預(yù)測(cè)樣本集輸入QPSO-SVR模型，得到表2所示結(jié)果，證明了該模型有著較高的準(zhǔn)確度。

表2 QPSO-SVR模型預(yù)測(cè)結(jié)果

為了進(jìn)一步說(shuō)明QPSO-SVR模型在參數(shù)優(yōu)化和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度方面的效果，建立普通的SVR模型進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)。人為設(shè)定懲罰參數(shù)c為1，核函數(shù)參數(shù)g為1.2，采用上述預(yù)測(cè)過(guò)程，同樣訓(xùn)練樣本為1、2、3，測(cè)試樣本為4。QPSO-SVR和SVR預(yù)測(cè)曲線如圖7所示，絕對(duì)誤差對(duì)比圖如圖8所示，結(jié)果如表3所示。經(jīng)過(guò)QPSO改進(jìn)后的SVR預(yù)測(cè)模型比普通的SVR預(yù)測(cè)模型更加接近真實(shí)的壽命退化過(guò)程，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高于普通的SVR預(yù)測(cè)模型。

圖7 QPSO-SVR與SVR估計(jì)剩余壽命以及真實(shí)壽命對(duì)比

圖8 QPSO-SVR與SVR估計(jì)剩余壽命的絕對(duì)誤差對(duì)比

表3 QPSO-SVR和SVR模型預(yù)測(cè)結(jié)果

Table 3 Prediction results of QPSO-SVR model and SVR model

名稱SVRQPSO-SVR懲罰參數(shù)10.324核函數(shù)參數(shù)1.20.841相對(duì)誤差11.84%4.7%

為了證明QPSO-SVR模型在有著良好的泛化能力，在原聲發(fā)射信號(hào)的基礎(chǔ)上加入高斯白噪聲，用訓(xùn)練好的QPSO-SVR模型和SVR模型進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)。QPSO-SVR和SVR預(yù)測(cè)曲線如圖9所示，絕對(duì)誤差對(duì)比圖如圖10所示，結(jié)果如表4所示。經(jīng)過(guò)QPSO改進(jìn)后的SVR預(yù)測(cè)模型比普通的SVR預(yù)測(cè)模型具有更高的精度。通過(guò)原信號(hào)和加噪信號(hào)兩組不同信號(hào)的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比，說(shuō)明了QPSO-SVR模型不僅有著更高的精度，同時(shí)有著良好的泛化能力。

圖9 加入高斯噪聲后QPSO-SVR與SVR估計(jì)剩余壽命以及真實(shí)壽命對(duì)比

圖10 加入高斯噪后QPSO-SVR與SVR估計(jì)剩余壽命的絕對(duì)誤差對(duì)比

表4加噪聲后QPSO-SVR和SVR模型預(yù)測(cè)結(jié)果

Table 4 Prediction results of QPSO-SVR model and SVR model after adding Gauss noise

名稱SVRQPSO-SVR懲罰參數(shù)10.324核函數(shù)參數(shù)1.20.841相對(duì)誤差%16.728.34

4 結(jié)論

(1)采用多種統(tǒng)計(jì)特征，結(jié)合特征之間的優(yōu)缺點(diǎn)，利用KPCA進(jìn)行特征優(yōu)化，得到主要的特征成分。通過(guò)馬氏距離融合出退化指標(biāo)，表征機(jī)械密封性能退化過(guò)程，簡(jiǎn)化了模型訓(xùn)練的輸入?yún)?shù)。

(2)對(duì)比普通SVR模型和QPSO-SVR模型的效果，結(jié)果表明，QPSO-SVR避免了參數(shù)設(shè)定的盲目性，應(yīng)用QPSO方法尋找到全局最優(yōu)的參數(shù)值，模型有著較好的泛化能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，得到了較好的回歸模型，對(duì)金剛石涂層機(jī)械密封壽命預(yù)測(cè)具有一定意義。