面向移動端的電機遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)

徐志祥 鄭榮燾 張海 王春雨 姜光宇 尚書陽

摘 要：發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和5G技術(shù)的優(yōu)勢，文中設(shè)計并實現(xiàn)了面向移動端的電機遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)的感知層采集電機運行的狀態(tài)數(shù)據(jù)，傳輸層實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與云端存儲，最后在移動端展示電機運行狀態(tài)，實現(xiàn)對電機運行過程的遠程、實時監(jiān)測。通過比較基于遺傳算法的支持向量機（GA-SVM）、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于Kohenen網(wǎng)絡(luò)的聚類算法和K最鄰近分類算法的故障診斷結(jié)果，移動端使用了具有良好泛化能力、可保證高準確率和短檢測時間的GA-SVM模型進行故障診斷。試驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能對電機進行實時遠程監(jiān)測及有效的故障診斷。

關(guān)鍵詞：遠程監(jiān)測;故障診斷;移動端;支持向量機;物聯(lián)網(wǎng);電機

中圖分類號：TP277 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2020）09-000-04

0 引 言

電機是能源、船舶軍工等重要裝備的關(guān)鍵動力裝置，其安全運行事關(guān)重大。如何對電機進行實時狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷受到廣泛關(guān)注。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和5G技術(shù)的發(fā)展，移動設(shè)備演變?yōu)橐环N方便、靈活的工具，已成為人人必備的隨身物品。目前，移動設(shè)備的配置越來越高，計算能力越來越強。顯然，開發(fā)面向移動端的電機遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)，充分挖掘物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的潛力，實現(xiàn)對電機“隨時隨地”的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷既切實可行，又非常迫切。

為解決這一問題，本文設(shè)計了一種面向移動端的電機遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)，系統(tǒng)的感知層實時采集電機運行的狀態(tài)數(shù)據(jù)，傳輸層實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸、云端存儲與響應(yīng)應(yīng)用層的數(shù)據(jù)請求，最后在移動端通過圖表和文字展示電機運行狀態(tài)及診斷結(jié)果，實現(xiàn)對電機的遠程監(jiān)測與故障診斷。

在電機故障診斷方法中，針對移動設(shè)備特點和故障診斷技術(shù)的發(fā)展，選擇支持向量機（Support Vector Machine，SVM）方法。SVM是基于小樣本結(jié)構(gòu)風險最小化的數(shù)學統(tǒng)計模型[1]，其具有強大的泛化能力，已在故障檢測領(lǐng)域取得較好成果。移動端通過遺傳算法（GA）對SVM的參數(shù)進行尋優(yōu)。分別使用基于遺傳算法的支持向量機（GA-SVM）、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）、基于Kohonen網(wǎng)絡(luò)的聚類算法和K最鄰近分類算法（KNN）進行故障診斷測試，試驗結(jié)果表明，GA-SVM模型具有更高的準確率，并且該模型運行在移動端表現(xiàn)出良好的故障檢測效果。

該系統(tǒng)可在移動設(shè)備上遠程、實時監(jiān)測電機的運行狀態(tài)，并對電機進行故障診斷，其具有良好的應(yīng)用前景。

1 系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計

系統(tǒng)采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的3層架構(gòu)[2-4]，具有感知層（采集數(shù)據(jù)）、傳輸層（傳輸數(shù)據(jù)）、應(yīng)用層（計算、顯示數(shù)據(jù)），具體如圖1所示。使用支持向量機方法實現(xiàn)電機的遠程監(jiān)測和故障診斷。

感知層由控制器各類傳感器組成，負責采集電機振動、電壓、電流和溫度等信號?？刂破髟讷@取電機的運行參數(shù)后，將數(shù)據(jù)打包成特定的格式。

傳輸層為系統(tǒng)的中樞區(qū)域，由服務(wù)器、無線模塊和數(shù)據(jù)庫組成。該部分的主要工作：發(fā)送、接收電機采集的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)按照既定格式保存在數(shù)據(jù)庫中;監(jiān)聽客戶端的連接請求，并響應(yīng)客戶端的數(shù)據(jù)請求指令。

客戶端與服務(wù)器在TCP/IP協(xié)議的基礎(chǔ)上，使用Socket進行數(shù)據(jù)傳輸。待服務(wù)器與客戶端連接成功后，服務(wù)器端會解析客戶端發(fā)送的請求命令，并從數(shù)據(jù)庫中取出對應(yīng)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)打包成Json格式后發(fā)送回客戶端。交互過程如圖2所示。

應(yīng)用層為移動端軟件（Android系統(tǒng)），負責將電機的運行狀態(tài)展現(xiàn)給用戶。軟件在Android Studio平臺開發(fā)，編程語言為Java和Kotlin。主要的功能模塊如圖3所示。

“數(shù)據(jù)顯示”包括移動端與服務(wù)器通信和移動端顯示數(shù)據(jù)兩個過程。

（1）移動端與服務(wù)器在三次握手后實現(xiàn)連接，在發(fā)送對應(yīng)Gson請求指令后，服務(wù)器響應(yīng)請求指令并返回相應(yīng)數(shù)據(jù)到移動端。

（2）移動端在獲取數(shù)據(jù)后，以不同的方式顯示數(shù)據(jù)：“實時數(shù)據(jù)顯示”使用控件helloChart描繪折線圖，并定時加載數(shù)據(jù)和刷新UI界面;“故障檢測模塊”在獲得軸承振動信號后使用支持向量機進行故障診斷;“歷史數(shù)據(jù)顯示”通過文字、折線圖與自定義雷達圖顯示數(shù)據(jù);“故障報警數(shù)據(jù)”使用控件Notification提醒用戶故障情況;“地圖顯示”使用百度地圖的API和MapView顯示電機分布位置。

移動端數(shù)據(jù)使用SQLite，Litepal，Share Preference和文件進行存儲，用戶可對數(shù)據(jù)進行管理。為了保證信息安全，系統(tǒng)對用戶登錄/注冊中的數(shù)據(jù)進行加密處理。

2 故障診斷模型

故障檢測模型運行在移動端，需要綜合考慮模型的資源消耗、檢測時間與診斷正確率。SVM是基于小樣本統(tǒng)計學習理論和結(jié)構(gòu)風險最小化的建模方法，能快速進行有效的故障診斷。因此，選用支持向量機作為移動端的故障診斷方法。

2.1 SVM模型

支持向量機建模的技術(shù)關(guān)鍵在于構(gòu)造最優(yōu)超平面。對于一組給定數(shù)據(jù)（xi，yi），xi∈Rn，yi∈{1，-1}，i=1，2，3…，如果SVM可以找到如式（1）所示的最優(yōu)超平面將其分開，則該樣本線性可分。

轉(zhuǎn)換過程中，使用核函數(shù)K（x， xi）將變換空間的內(nèi)積轉(zhuǎn)化為原空間的函數(shù)，可在保證分類性能的前提下，避免映射特征空間導(dǎo)致的維數(shù)災(zāi)難。由于徑向基核函數(shù)（RBF）具有較寬的收斂域和較強的非線性映射能力[6]，并已在樣本識別上取得良好效果，因此本文選用徑向基核函數(shù)作為映射的核函數(shù)。

2.2 SVM模型的參數(shù)選擇

懲罰因子C和核參數(shù)γ是影響支持向量機的主要參數(shù)[7]。

懲罰因子可調(diào)整模型在確定的特征子空間的置信范圍和經(jīng)驗風險的比例，使得模型具有最優(yōu)的推廣能力。當C減小表示誤差的懲罰減小，SVM的復(fù)雜程度降低，分類錯誤的樣本增加;當C增加時，SVM提高分類準確率和模型的復(fù)雜程度[8]。

核參數(shù)γ對分類曲線有很大影響。當γ趨于0時，分類曲線趨于直線。隨著γ增大，分類曲線會越來越復(fù)雜，當γ趨于無窮大時，SVM將所有訓(xùn)練樣本都設(shè)定為正確分類，但此時模型的泛化能力變差[9]。

實際應(yīng)用中，為避免人為選定參數(shù)帶來的誤差，需要使用優(yōu)化算法選定參數(shù)。常見的優(yōu)化算法包括遺傳算法（GA）、網(wǎng)格劃分法（GS）、粒子群優(yōu)化法（PSO）。綜合考量各算法的交叉驗證（Cross Validation，CV）準確率與運行效率，系統(tǒng)使用遺傳算法對C和γ進行尋優(yōu)。

2.3 GA-SVM模型故障診斷流程

GA-SVM模型的故障診斷與GA算法尋優(yōu)參數(shù)過程如圖5所示。

計算特征向量。系統(tǒng)選用振動信號的時域參數(shù)作為特征向量。從振動信號中提取峰峰值（pk）、方差（va）、均方值（rm）、峭度（ku）、波形因子（S）、峰值因子（C）、脈沖因子（I）、裕度因子（L）和峭度因子（K）組成信號的特征向量[pk，va，rm，ku，S，C，I，L，K]。訓(xùn)練集和測試集樣本數(shù)量分別為300和100。樣本集隨機分配，以避免由于樣本分布對結(jié)果產(chǎn)生的影響。

數(shù)據(jù)預(yù)處理。將訓(xùn)練集和測試集進行區(qū)間歸一化預(yù)處理，以減小數(shù)值間的差距，使各參數(shù)的變化幅值保持在一定的范圍。歸一化后，數(shù)據(jù)被調(diào)整到[0，1]區(qū)間內(nèi)。

使用遺傳算法對參數(shù)C和γ尋優(yōu)。主要步驟：將C和γ二進制編碼、產(chǎn)生初始化種群、計算適應(yīng)度函數(shù)、選擇、交叉和變異操作。在初始化中，設(shè)置迭代次數(shù)為50，種群規(guī)模為20，C和γ的尋優(yōu)區(qū)均為[0，100]，交叉概率為0.4，變異概率為0.2，交叉驗證中的K為4。

建立GA-SVM故障診斷模型。使用[C，γ]將訓(xùn)練集作為輸入?yún)?shù)，通過訓(xùn)練得到GA-SVM故障診斷模型。

使用GA-SVM模型進行故障診斷。通過比對故障檢測測試結(jié)果與理想結(jié)果的差異，獲得電機故障的可能性。

2.4 GA-SVM在移動端的實現(xiàn)

通過遠程監(jiān)測系統(tǒng)，移動設(shè)備可不斷地獲取電機軸承的實時振動數(shù)據(jù)，診斷時以這些數(shù)據(jù)作為故障檢測系統(tǒng)輸入?yún)?shù)。改進LIBSVM軟件包中的Java方法后，移動端可使用GA-SVM模型對電機進行故障診斷。使用要點如下：

（1）提取樣本的特征向量，向量預(yù)處理后設(shè)置為圖6格式，并保存為txt文件，得到traindata.txt與testdata.txt;lable1 index1： value1 index2： value2 …

（2）traindata.txt作為輸入?yún)?shù)，使用遺傳算法計算得到C和γ，并通過訓(xùn)練得到GA-SVM模型，將模型保存在本地，避免重復(fù)訓(xùn)練模型;

（3）使用GA-SVM模型對testdata.txt進行故障診斷。

3 系統(tǒng)試驗與分析

面向移動端的電機遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的試驗分為兩個階段，即電機運行狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的遠程傳輸階段與數(shù)據(jù)分析診斷階段。

3.1 遠程監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸試驗

試驗時設(shè)備選定HUAWEI Mate9，將控制器、傳感器和無線模塊等設(shè)備布置在電機上。在電機運行時，數(shù)據(jù)通過無線模塊發(fā)送到服務(wù)器，用戶可在Android手機上監(jiān)測電機的所有參數(shù)。某一時刻，電機前端軸承振動幅值如圖7（a）所示，電機的分布位置如圖7（b）所示。通過設(shè)定時間范圍，可獲得電機電流不平衡度的歷史運行數(shù)據(jù)，如圖7（c）所示。試驗中，遠程監(jiān)測系統(tǒng)運行良好，監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠被不斷發(fā)送到云服務(wù)器數(shù)據(jù)庫。

3.2 數(shù)據(jù)分析診斷試驗

為了使監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析診斷結(jié)果具有對比性與一般性，選用美國凱斯西儲大學（CWRU）軸承數(shù)據(jù)中心的軸承運行數(shù)據(jù)作為分析的原始數(shù)據(jù)。

軸承運行數(shù)據(jù)的工況：負載0 HP，轉(zhuǎn)速1 797 r/min;軸承的故障直徑為0.021 mm;軸承的類型包括正常、外圈損壞、內(nèi)圈損壞、滾動體損壞。

由于[C，γ]的尋優(yōu)過程運行在移動端，在選擇優(yōu)化算法時需要綜合考慮算法的CV準確率和尋優(yōu)時間。通過交叉驗證方法，分別使用遺傳算法、粒子群優(yōu)化法和網(wǎng)格搜索法進行參數(shù)尋優(yōu)，結(jié)果見表1所列。

網(wǎng)格搜索法和遺傳算法的優(yōu)化時間較短，可保證移動端能夠快速優(yōu)化參數(shù)。但網(wǎng)格搜索算法的搜索空間較小，無法獲得全局最優(yōu)解，而遺傳算法在計算時使用的是并行式搜索，不必遍歷網(wǎng)格內(nèi)所有的參數(shù)點也能找到全局最優(yōu)解。從計算結(jié)果可得，GA算法在保證CV準確率的前提下，懲罰因子較小，模型的復(fù)雜性較低。因此系統(tǒng)選用遺傳算法作為尋優(yōu)算法，對應(yīng)的[C，γ]=[30.8，4.3]。

3.3 故障診斷結(jié)果分析

為衡量GA-SVM模型的故障診斷性能，分別使用GA-SVM，PNN，KNN和基于Kohonen網(wǎng)絡(luò)的聚類算法對相同的樣本集進行訓(xùn)練和預(yù)測。其中，GA-SVM使用RBF核函數(shù)，模型參數(shù)C和γ分別為30.8和4.3。診斷結(jié)果見表2和圖8所示。

由表2和圖8可得，在多次試驗中，GA-SVM的故障分類準確率均為最高，該模型具有較好的故障識別能力。對比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GA-SVM的正確率曲線較為平穩(wěn)，原因在于在小樣本情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了經(jīng)驗風險最小原則。而GA-SVM模型采用的是結(jié)構(gòu)風險最小原則，提高了模型的推廣能力。同時，SVM模型的訓(xùn)練樣本特性通過RBF核函數(shù)使模型具有較好的魯棒性和泛化能力[10]。

3.4 GA-SVM在移動端的試驗

使用LIBSVM軟件包在Android Studio進行編程。GA-SVM在移動端的故障診斷測試結(jié)果見表3所列。

由表3可得，GA-SVM在移動端運行時，故障檢測正確率高，運行時間短。因此，該模型適用于移動端的故障診斷。

4 結(jié) 語

本文設(shè)計了面向移動端的電機遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)，實現(xiàn)對電機“隨時隨地”的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。該系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集部分、服務(wù)器和移動終端組成。在系統(tǒng)中，電機上的數(shù)據(jù)采集部分能實時獲取電機的運行參數(shù)并傳送到服務(wù)器;服務(wù)器按照既定格式存儲數(shù)據(jù)并響應(yīng)移動端的數(shù)據(jù)請求;用戶可通過移動端實時監(jiān)測電機的運行狀態(tài)。移動端使用基于GA-SVM模型的故障檢測方法正確率高且檢測時間短。

參考文獻

[1] VAPNIK V N. The nature of statistic learning theory [M]. New York： Springer，2000.

[2]孫繼平.煤礦物聯(lián)網(wǎng)特點與關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 煤炭學報，2011，36（1）：167-171.

[3]王軍號，孟祥瑞.基于物聯(lián)網(wǎng)感知的煤礦安全監(jiān)測數(shù)據(jù)級融合研究[J].煤炭學報，2012，37（8）：1401-1407.

[4]吳立新，汪云甲，丁恩杰，等.三論數(shù)字礦山：借力物聯(lián)網(wǎng)保障礦山安全與智能采礦[J].煤炭學報，2012，37（3）：357-365.

[5]王洪波.單分類支持向量機的學習方法探究[D].杭州：浙江大學，2012.

[6]汪峰，白曉民.基于最優(yōu)潮流方法的傳輸容量計算研究[J].中國電機工程學報，2008，32（10）：35-40.

[7]徐曉明. SVM參數(shù)尋優(yōu)及其在分類中的應(yīng)用[D].大連：大連海事大學，2014.

[8]薛浩然，張珂珩，李斌，等.基于布谷鳥算法和支持向量機的變壓器故障診斷[J].電力系統(tǒng)保護與控制，2015，43（8）：8-13.

[9]戴遠航，陳磊， 張瑋靈，等.基于多支持向量機綜合的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估[J].中國電機工程學報，2016，36（5）：1173-1180.

[10]陳偉根，滕黎，劉軍，等.基于遺傳優(yōu)化支持向量機的變壓器繞組熱點溫度預(yù)測模型[J].電工技術(shù)學報，2014，29（1）：44-51.