基于MOHS-SVM算法的離心泵轉子疲勞壽命評估研究

錢素娟 ，趙浩，張偉

（1. 鄭州財經(jīng)學院信息工程學院，鄭州 450000；2. 陜西鎮(zhèn)安抽水蓄能有限公司，西安 710000；3. 河南理工大學機械與動力工程學院，鄭州 450000）

離心泵屬于一項重要的工業(yè)動力設備，被廣泛應用于排水管道等領域中[1-2]。為降低離心泵故障發(fā)生概率，需深入分析轉子退化狀態(tài)與相關影響因素，從而提前檢測出轉子在早期階段的故障問題，由此實現(xiàn)對轉子進行及時維修的功能[3-5]。目前大部分研究人員在提取轉子特征方面開展的研究內(nèi)容基本都是相關特征參數(shù)提取，并且都是采用傳統(tǒng)模式的信號處理方法，同時存在較多冗余特征，但并不能構建得到理想的特征空間[6-7]。SVM 是根據(jù)最小結構風險建立的統(tǒng)計學習方法，被廣泛應用于評價機械設備疲勞壽命領域。由于SVM 模型參數(shù)通常是參照經(jīng)驗值進行設置，并不能獲得理想的模型參數(shù)，因此會引起模型DI 曲線發(fā)生性能的明顯改變[8-9]。

考慮到構建有效特征空間時面臨難度過大的情況，需對特征提取方法進行優(yōu)化處理[10-11]。其中，堆疊稀疏自編碼器（SSAE）因具備優(yōu)異特征提取性能，可以實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)的更高效表征，本研究選擇該方法進行特征提取。對于不能建立最優(yōu)模型參數(shù)以及無法對轉子早期退化進行準確檢測的情況，此時需構建新的優(yōu)化算法來適應SVM 模型，從而實現(xiàn)對各項參數(shù)的自動優(yōu)化分析，根據(jù)不同曲線的差異性來準確分辨轉子的正常與故障狀態(tài)，保證高效檢測出轉子初期故障。多目標與聲搜索算法（MOHS）[12]能夠有效避免出現(xiàn)局部最優(yōu)的結果，并且具備很強的全局搜索性能。因此本文選擇MOHS 優(yōu)化SVM 模型參數(shù)，有效克服因人為方式進行參數(shù)選擇而存在的盲目性。

本文在研究轉子的退化性能模型時，利用SSAE方法獲取特征集中的深層次特征并形成對應特征向量。通過MOHS 優(yōu)化SVM 參數(shù)，構建最優(yōu)化評價模型。

1 轉子特征提取

1. 1 多目標和聲搜索優(yōu)化

本文選擇懲罰函數(shù)C與高斯和函數(shù)σ組成決策變量，通過MOHS 完成優(yōu)化過程，之后利用最佳C與σ使SVM 模型獲得最優(yōu)DI 曲線[13]。MOHS 屬于一種來自音樂創(chuàng)作過程形成的智能優(yōu)化算法，從圖1可以看到本文采用的MOHS-SVM 流程。

圖1 MOHS-SVM 流程示意圖Fig.1 Schematic diagram of MOHS-SVM process

SVM 優(yōu)化過程如下：

首先，以C、σ構建得到?jīng)Q策變量，將其表示成x= {x1，x2} ，接著設定和聲記憶庫HMS、調(diào)節(jié)頻寬bw、和聲記憶庫候選概率HMCR 以及基音調(diào)整概率PARR，選擇退化指標DI 曲線趨勢corr 與單調(diào)性mon 作為優(yōu)化目標函數(shù)。

第2 步，初始化和聲記憶庫HM，HM 的計算式如下：

第3 步，經(jīng)過HMS 次即興創(chuàng)作生成HMS 個新和聲向量，得到新和聲記憶庫HMnew，下式是新解生成表達式：

第4 步，分別計算新老和聲記憶庫內(nèi)各個解的適應度函數(shù)，由此得到HMS 最優(yōu)解。

最后，重新跳轉到第3 步與第4 步，總共迭代NI 次。

1.2 疲勞壽命指標評價準則

本文從轉子振動測試數(shù)據(jù)中提取得到各項特征參數(shù)，包括均方根、偏度、峰峰值、平均絕對振幅、方根幅值等，并對振動信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解生成前6 個IMF 分量，將以上各項時域特征與分量一起組成轉子信號原始特征集。

考慮到轉子在實際使用階段，其性能會發(fā)生持續(xù)退化現(xiàn)象，并且該過程存在無法逆轉的特征，因此良好的轉子疲勞壽命指標DI 曲線需滿足顯著的單調(diào)變化規(guī)律。為實現(xiàn)對DI 性能的定量評價，本研究采用趨勢性corr 與單調(diào)性mon 二個指標進行評價。其中，corr 用于評價DI 退化趨勢跟運行時間相關程度，mon 用于評價DI 發(fā)生單調(diào)遞增或遞減的變化趨勢，對應的計算式如下：

式中K——DI 時間序列長度；

H——DI 均值；

hk——k時刻下的DI 值；

T——采樣點編號均值；

tk——第k個采樣點對應的編號；

dH——DI 曲線某點的差分值。

1.3 疲勞壽命評估流程

圖2 給出了評價轉子疲勞壽命的具體流程。根據(jù)1.2 節(jié)的處理方式提取轉子全生命周期中在振動過程中產(chǎn)生的各項加速信號特征[14-15]。進行SSAE 訓練時通過無監(jiān)督的方式完成，對原始特征集數(shù)據(jù)進行處理并從中獲取深層次特征參數(shù)組成對應的特征向量。其中，訓練樣本都是轉子在初期階段產(chǎn)生的無故障特征向量，利用這些樣本數(shù)據(jù)訓練單值SVM模型，設定目標函數(shù)為corr 與mon。為了建立最優(yōu)化的SVM 模型，還需要以MOHS 完成C、σ二個參數(shù)的優(yōu)化。根據(jù)樣本測試結果將生命周期特征輸入SVM 模型內(nèi)。

圖2 轉子疲勞壽命評估流程Fig.2 Rotor fatigue life assessment process

2 結果與討論

2. 1 實驗方案

為避免受到異常噪聲點因素的影響，本文將早期故障的判斷條件設置為DI 值出現(xiàn)連續(xù)5 個采樣點都比單值SVM 模型R 更大的狀態(tài)。

圖3 是轉子退化性能測試所使用的裝置結構，為主軸安裝了4 個雙列轉子，同時為各轉子配備了靈敏度很高的石英ICP 加速度計，交流電機保持2 000 r/min 的固定轉速，控制各轉子徑向載荷為30 kN。利用NIDAQ6062E 數(shù)據(jù)采集卡獲取轉子產(chǎn)生的振動信號，采樣時間1s。得到的轉子參數(shù)中共包含3 個數(shù)據(jù)集。結果發(fā)現(xiàn)，持續(xù)運行160 天時由于發(fā)生明顯的外圈故障而造成轉子失效的結果，共采集了900 組測試數(shù)據(jù)。

圖3 轉子疲勞壽命實驗平臺Fig.3 Experimental platform for rotor fatigue life

2.2 結果驗證

收集轉子1 的全生命周期參數(shù)，再從中提取出特征參數(shù)，根據(jù)轉子在振動階段產(chǎn)生的信號時域特征，經(jīng)過信號處理與模態(tài)分解得到各IMF 分量的能量數(shù)據(jù)，構建了由18 個特征數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集。通過歸一化方法完成特征集數(shù)據(jù)的處理，接著利用SSAE 構建初始特征。圖4 是由三個特征向量構成的時域圖。根據(jù)圖4 可知，3 個特征在初始階段保持穩(wěn)定狀態(tài)，進入中后期階段時發(fā)生了單調(diào)遞增的變化過程，此時轉子已經(jīng)發(fā)生了較大程度的退化，根據(jù)該參數(shù)評價轉子的疲勞壽命狀態(tài)。

圖4 最終選取的3 個特征向量時域圖Fig.4 Time domain diagram of the three feature vectors finally selected

圖5 是算法經(jīng)過1 000 次迭代而獲得的ParetoFront。結果顯示，在較大的mon 條件下，corr較小。對應最優(yōu)解集來說，corr 只發(fā)生小幅變化，mon 則發(fā)生了較大變化，經(jīng)綜合分析，本文設定最優(yōu)解 為mon= 0.496 4、corr= 0.865 2。此 時，C= 19.2，σ= 0.72。采用上述參數(shù)進行模型進行訓練，根據(jù)DI曲線判斷轉子的疲勞壽命程度。為生成更平滑的DI曲線，設定窗口等于8，再利用歸一化方法完成DI曲線的平滑處理。

圖5 ParetoFront 圖Fig.5 ParetoFront figure

為了對本文算法優(yōu)勢進行驗證，對DI 曲線設置了合適的經(jīng)驗參數(shù)，在MOHS 優(yōu)化前以SSAE 方法從中提取出特征參數(shù)。圖6～7 給出了以三種方法生成的DI 圖。

圖6 DI 曲線Fig.6 DI curve

根據(jù)圖6 可知，采用本文方法計算獲得的DI 值，轉子最初運行階段的前500 個樣本始終接近0，并且比初期故障閾值更小。之后樣本DI 值表現(xiàn)為逐漸上升的變化趨勢，最終超過了設定閾值，根據(jù)該結果可以認為轉子中產(chǎn)生了初始故障問題；DI 參數(shù)在第701 個樣本的時候呈現(xiàn)迅速上升現(xiàn)象，此時轉子出現(xiàn)了更嚴重的故障，性能發(fā)生了嚴重退化；到800 樣本時，DI 值開始減小，從總體上看呈現(xiàn)持續(xù)上升的變化規(guī)律；樣本增加到965 時，DI 發(fā)生了迅速增大，引起轉子失效現(xiàn)象。

根據(jù)圖7 可知，未進行MOHS 優(yōu)化的SVM模型形成了與圖6 基本一致的DI 曲線，最后在第639 個樣本出現(xiàn)了早期故障，與本文算法相比晚了1 080 min，當故障點磨平時，DI 值發(fā)生了明顯下降，甚至達到了與閾值相近的水平，與圖7 相比單調(diào)性也更差。因此，采用MOHS 優(yōu)化的模型參數(shù)獲得了比手動設置方法更優(yōu)效果。根據(jù)以上模型優(yōu)化結果可知，SSAE 可以滿足對原始特征集初始故障敏感特征提取的要求。

圖7 MOHS-DI 曲線Fig.7 MOHS-DI curve

3 結論

（1）在較大的mon 條件下，corr 較小。對應最優(yōu)解集來說，corr 只發(fā)生小幅變化，mon 則發(fā)生了較大變化，本文設定最優(yōu)解為mon = 0.4964、corr = 0.8652。

（2）采用MOHS 優(yōu)化的模型參數(shù)獲得了比手動設置參數(shù)更優(yōu)的效果。當故障點磨平時，DI 值發(fā)生了顯著下降，表明SSAE 可以有效提取原始特征集早期故障的敏感特征。