基于1D-CNN-LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的風(fēng)電機(jī)組行星齒輪箱故障診斷

黎陽羊， 胡金磊， 賴俊駒， 王偉， 趙陽， 楊帆

(1. 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司 清遠(yuǎn)供電局，廣東 清遠(yuǎn) 511500；2. 上海電力大學(xué) 電氣工程學(xué)院，上海 200090)

0 引 言

隨著新能源地位的不斷提升，風(fēng)能已經(jīng)成為當(dāng)今世界重要的能源，而行星齒輪箱是風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)動系統(tǒng)的重要裝置[1]。但運(yùn)行環(huán)境惡劣，長期運(yùn)行易發(fā)生故障[2]，如果處理不及時，將可能導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組停機(jī)，引起重大損失。因此，在電力設(shè)備的保護(hù)中，行星齒輪箱故障診斷的研究有重要意義。

針對行星齒輪箱，國內(nèi)外學(xué)者展開了很多關(guān)于其故障診斷的研究[3]，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于相關(guān)故障診斷領(lǐng)域[4]。本文針對行星齒輪箱故障信號易受到較強(qiáng)干擾，導(dǎo)致其故障特征難以通過淺層網(wǎng)絡(luò)表達(dá)的問題，結(jié)合SANC對周期信號的分離能力，CNN的空間特征提取能力和LSTM的時序特征提取能力，提出了一種基于SANC和一維混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN-LSTM)的行星齒輪箱故障診斷方法。經(jīng)驗(yàn)證，該方法故障診斷準(zhǔn)確程度有明顯提高。

1 自參考自適應(yīng)噪聲消除技術(shù)

SANC通過對原始信號設(shè)置延遲生成參考信號，然后對該信號進(jìn)行自相關(guān)分析，從而提取出周期信號成分，實(shí)現(xiàn)原始信號中周期成分與隨機(jī)成分的分離。行星齒輪箱故障特征以周期信號的形式出現(xiàn)，SANC的工作原理如圖1所示。

圖1 SANC工作原理

SANC算法實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵是使用合適的自適應(yīng)濾波器。本文使用最小均方算法(LMS)，其實(shí)現(xiàn)過程如下[5]：

(1)

J=E[e2(n)]

(2)

W(n+1)=W(n)+η(-?J)

(3)

2 1D-CNN-LSTM混合模型

2.1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有多個卷積核，對信號進(jìn)行特征提取，網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的魯棒性[6]。一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 1D-CNN結(jié)構(gòu)

卷積層計(jì)算前一層神經(jīng)元的特征參數(shù)，并進(jìn)行激活，生成新的特征量傳遞給下一層。池化層用來對卷積層輸出的特征量進(jìn)行降維，本文采用最大池化[7]。此外，可以添加批歸一化層以減少干擾影響，在卷積與池化之間添加Dropout層來防止過擬合[8]。

2.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

LSTM是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形，在隱藏層神經(jīng)單元中加入記憶單元，提取時間序列的特征并進(jìn)行選擇性輸出[9]。LSTM的記憶單元結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

LSTM的細(xì)胞狀態(tài)由輸入門、輸出門和遺忘門控制。在t時刻，狀態(tài)計(jì)算如下：

(4)

式中：ft、it、ot分別為3個門控結(jié)構(gòu)的計(jì)算結(jié)果；xt為t時刻輸入；ht為t時刻LSTM輸出；ct為t時刻細(xì)胞狀態(tài)；Ct為候選值向量；Wf、Wt、Wo為對應(yīng)門控結(jié)構(gòu)的權(quán)重；bf、bt、bo為其偏置；Wc為候選值向量的權(quán)重，其偏置用bc表示；σ和tanh為激活函數(shù)。

2.3 基于SANC和1D-CNN-LSTM的故障診斷

本文提出的1D-CNN-LSTM結(jié)構(gòu)如圖4所示。1D-CNN采用6層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用 3個卷積層和3個池化層。隨后將特征量輸入LSTM網(wǎng)絡(luò)對時序特征進(jìn)行提取。處理后的特征量輸入全連接層，最后通過Softmax分類器輸出分類結(jié)果。

圖4 1D-CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

結(jié)合SANC的信號分離能力和1D-CNN-LSTM的特征提取和故障分類能力，本文提出的故障診斷方法具體流程如圖5所示。

圖5 診斷方法流程圖

3 試驗(yàn)

3.1 試驗(yàn)介紹

如圖6所示為行星齒輪箱故障模擬平臺，本文選取行星輪為故障齒輪，故障行星輪如圖7所示。

圖6 行星齒輪箱故障模擬試驗(yàn)平臺

圖7 故障行星輪

設(shè)定電動機(jī)轉(zhuǎn)速恒定為1 800 r/min，傳感器采樣率為12 kHz。每組2 000個數(shù)據(jù)，每種故障取800組數(shù)據(jù)，最后再對所有樣本按0.6∶0.3∶0.1劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。

3.2 參數(shù)選擇

根據(jù)文獻(xiàn)[10]，將SANC參數(shù)設(shè)置為：Δ=1 024，L=4 096，η=0.000 01。試驗(yàn)振動信號經(jīng)SANC分離后，包含故障特征的周期信號時域波形如圖8所示。

圖8 經(jīng)SANC分離后的周期分量

本文所使用的混合模型具體參數(shù)如表1所示。為增強(qiáng)模型的泛化能力和抗干擾能力，引入批歸一化層并對第一層卷積核進(jìn)行0.5的Dropout處理。

表1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

通過其驗(yàn)證集與訓(xùn)練集的誤差曲線可證明所選參數(shù)的合理性，其結(jié)果如圖9所示。從圖9可以看出，從第500次后訓(xùn)練集與驗(yàn)證集的損失函數(shù)基本穩(wěn)定且維持在較低數(shù)值，說明所選參數(shù)合理。

圖9 損失函數(shù)曲線

3.3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

為驗(yàn)證本文所提智能診斷方法的優(yōu)勢與有效性，將其與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法SVM、深度學(xué)習(xí)方法RNN、1DCNN及未使用 SANC的1D-CNN-LSTM 方法進(jìn)行對比，結(jié)果如圖10所示。

圖10 不同方法準(zhǔn)確率對比

從圖10可發(fā)現(xiàn)，相比于其他模型本文所提方法表現(xiàn)識別正確率最高，1D-CNN和RNN準(zhǔn)確率差別并不是很大；對于復(fù)雜分類問題，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法SVM的表現(xiàn)明顯不如深度學(xué)習(xí)方法。

圖11為本文方法對應(yīng)的混淆矩陣，圖中數(shù)字為模型對測試樣本的識別率，可以看出該模型分類的高準(zhǔn)確率。對分類結(jié)果進(jìn)行t-SNE可視化如圖12所示，可以看出本文方法對不同故障的分類效果顯著。

圖11 本文所提方法的混淆矩陣

圖12 t-SNE可視化分析結(jié)果

4 結(jié)束語

本文方法使用SANC對信號進(jìn)行預(yù)處理，將行星齒輪箱振動信號分離為周期性信號分量和隨機(jī)信號分量，再通過1D-CNN-LSTM對包含故障特征的周期信號分量進(jìn)行特征提取和識別。研究表明該方法有效抑制了干擾信號，提高了故障識別的準(zhǔn)確率。