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    軸承智能故障診斷技術(shù)發(fā)展

    2021-11-03 21:51:59文韜
    裝備維修技術(shù) 2021年37期
    關(guān)鍵詞:遷移學(xué)習(xí)滾動(dòng)軸承深度學(xué)習(xí)

    文韜

    摘 要:滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的主要零部件,其運(yùn)行狀態(tài)對旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的健康狀況有著重要影響,為避免設(shè)備發(fā)生致命故障,防止生產(chǎn)損失和人員傷亡,有必要對滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行診斷分析。長期以來,故障診斷技術(shù)重點(diǎn)在于處理噪聲信號,通過時(shí)頻域變換來挖掘人工特征,然而前述過程變得愈發(fā)復(fù)雜和繁瑣,與實(shí)現(xiàn)智能診斷的目的背道而馳。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)時(shí)代給故障診斷帶來新的發(fā)展機(jī)會(huì),深度學(xué)習(xí)通過強(qiáng)大的特征自提取能力極大地簡化特征提取過程,而遷移學(xué)習(xí)更使變工況下故障診斷達(dá)到極好地效果。本文闡述傳統(tǒng)故障診斷方法,討論人工智能時(shí)代軸承智能診斷技術(shù)的發(fā)展方向。

    關(guān)鍵詞:滾動(dòng)軸承;深度學(xué)習(xí);遷移學(xué)習(xí);故障診斷

    1 前言

    軸承作為現(xiàn)代機(jī)電裝備中的重要零部件之一,其在制造業(yè)下各個(gè)領(lǐng)域都得到廣泛應(yīng)用,比如工程機(jī)械,軍事裝備,礦產(chǎn)采集等,其工作狀態(tài)對設(shè)備的精度、效率、維護(hù)成本等有很大影響。因而,為延長軸承的工作壽命,降低經(jīng)濟(jì)成本并避免安全事故的發(fā)生,對軸承進(jìn)行及時(shí)的故障診斷就很有必要?!吨袊圃?025》中指出,要增強(qiáng)信息化技術(shù)對制造業(yè)的賦能,而隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及,當(dāng)前各種數(shù)據(jù)呈井噴式爆發(fā)。制造業(yè)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能算法與軸承故障診斷技術(shù)結(jié)合具有廣闊前景。

    一個(gè)普通的滾動(dòng)軸承一般可以分為:內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體和保持架四部分(圖1),因而,軸承的故障類型也可分為這對應(yīng)的內(nèi)圈故障,外圈故障,滾動(dòng)體故障和保持架故障四種。

    2 傳統(tǒng)軸承故障診斷方法

    故障診斷常使用振動(dòng)信號和聲發(fā)射信號作為數(shù)據(jù)來源,在這兩種方法中,振動(dòng)信號因其對機(jī)械旋轉(zhuǎn)的敏感性和測量方法的簡潔性而得到廣泛應(yīng)用。當(dāng)軸承發(fā)生故障時(shí),其振動(dòng)信號在時(shí)域和頻域會(huì)有表現(xiàn),不同類型的故障會(huì)體現(xiàn)多種特征。此前,學(xué)者們常利用時(shí)域的振動(dòng)數(shù)據(jù),計(jì)算多個(gè)統(tǒng)計(jì)參數(shù),如峰度、均方根、平均值等進(jìn)行計(jì)算提取故障特征。該模式往往需要學(xué)者針對具體問題,設(shè)計(jì)特定的特征提取模型,但對變工況,多種故障耦合的振動(dòng)數(shù)據(jù),人工特征難以獲得良好的診斷效果。

    3 智能故障診斷技術(shù)

    隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G技術(shù)的發(fā)展,海量數(shù)據(jù)為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展注入巨大的能量,深度學(xué)習(xí)這種依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法正如朝陽一般,給故障診斷技術(shù)帶來黎明。

    3.1 基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷

    與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比,深度學(xué)習(xí)具有更深的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),在圖2中,隱藏層往往具有幾十上百層。現(xiàn)在,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),殘差網(wǎng)絡(luò),長短期記憶網(wǎng)絡(luò)等等流行的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),能提取出軸承的深層故障特征,與傳統(tǒng)故障診斷算法的淺層特征相比,深層特征具有更好的泛化性,模型魯棒性更強(qiáng)。并且深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)化地提取更具表現(xiàn)力地特征,以及滿足實(shí)際應(yīng)用中端到端的需求,將特征提取過程變得簡潔高效,目前已在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。例如,潘繼財(cái)[1]提出基于GAN的深度學(xué)習(xí)故障診斷方法,把判別器的訓(xùn)練結(jié)果輸入數(shù)據(jù),并提取出軸承的故障數(shù)據(jù)集中的特征。

    3.2 基于遷移學(xué)習(xí)故障診斷

    隨著制造業(yè)步入新興的大數(shù)據(jù)和智能新時(shí)代,從狀態(tài)檢測系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)量急劇增加,且工況較多。因此,研究如何有效利用這些不同工況下的數(shù)據(jù)對軸承狀態(tài)進(jìn)行診斷分析具有重要意義。

    遷移學(xué)習(xí)顧名思義就是就是把在源域上訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到目標(biāo)域上數(shù)據(jù)新來幫助新模型訓(xùn)練。而源域和目標(biāo)域上的數(shù)據(jù)分布其實(shí)多數(shù)是截然不同的,如圖3所示,遷移學(xué)習(xí)中的域適應(yīng)通過把源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)映射到同一個(gè)向量空間,拉近各自分布的距離,這樣,在源域上訓(xùn)練的模型就能更好的應(yīng)用在目標(biāo)域上。蘭雨濤[]提出一種基于遷移成分分析的域自適應(yīng)軸承智能故障診斷方法,讓源域和目標(biāo)域樣本在特征子空間上的差異最小化,。由此顯著地縮小了域分布間的距離,實(shí)現(xiàn)了從源域到目標(biāo)域的跨域特征信息遷移。

    4. 總結(jié)

    本文探討滾動(dòng)軸承智能診斷技術(shù)的現(xiàn)狀,指出傳統(tǒng)方法的弊端和局限性,重點(diǎn)討論人工智能時(shí)代智能故障診斷的發(fā)展趨勢。

    參考文獻(xiàn):

    [1]潘繼財(cái),大數(shù)據(jù)樣本與半監(jiān)督環(huán)境下基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的故障診斷,機(jī)械與電子. 2021,39(05),20-25

    [2]蘭雨濤,胡超凡,金京,王衍學(xué), 基于遷移成分分析的跨域軸承故障分類方法研究, 機(jī)電工程. 2021,38(05), 521-527

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