基于CESGD和IMCCN的軸承故障識別研究*

沈為清,周正平,常兆慶

(1.江蘇財經職業(yè)技術學院 智能工程技術學院,江蘇 淮安 223003;2.南京航空航天大學自動化學院,江蘇 南京 211106;3.江蘇曙光光電有限公司,江蘇 揚州 225000)

0 引 言

目前,滾動軸承已廣泛應用于各類旋轉機械設備中。因此,及時對滾動軸承進行狀態(tài)監(jiān)測具有重要意義[1]。

在工程實際中采集的軸承振動信號較易受到環(huán)境噪聲的干擾,且表現出一定的非線性和非平穩(wěn)性特征[2],導致傳統(tǒng)的“特征提取—故障識別”的故障模式識別方法受到一定的限制[3]。

而采用卷積神經網絡(convolution neural network,CNN)[4]時,它能自動從軸承振動信號中學習具有判別性的特征,從而可以克服傳統(tǒng)故障識別方法的缺陷。但文獻[5]指出,若直接將原始振動信號輸入CNN中,信號的噪聲會降低CNN的特征提取能力、故障識別能力,減緩其收斂速度。為了減弱噪聲的干擾,彭鵬等人[6]將軸承振動信號堆疊轉化成灰度圖,然后將灰度圖輸入CNN中進行軸承故障識別,識別準確率達95%以上。胡蔦慶等人[7]首先利用經驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)方法對振動信號進行降噪,然后利用CNN進行自動特征提取與故障判別,最后得到的軸承故障識別準確率可以達到96%。

但上述研究中所使用的經驗模態(tài)分解降噪方法存在模態(tài)混疊與端點效應等缺陷[8]。同時,直接將軸承的振動信號堆疊轉化成灰度圖的方法也存在較大的缺陷[9]。

辛幾何分解(SGD)[10]是一種較為新穎的信號分解方法,它具有較為嚴格的數學基礎,在故障診斷領域有一定的應用前景;但原始SGD分解結果的穩(wěn)定性較低[11]。

在上述研究的基礎上,筆者提出一種基于完備集成辛幾何分解(CESGD)和改進多通道卷積網絡(IMCCN)的滾動軸承故障識別方法。首先,對采集到的軸承振動信號進行CESGD分解;然后,進行集成平均并重構信號;最后,將重構信號輸入IMCCN網絡中,進行自動特征提取與故障識別。

1 CESGD信號降噪

1.1 SGD理論基礎

由于SGD基于矩陣分解理論,它首先需要利用軸承振動信號x=x1,x2,…,xn來構造矩陣X。

矩陣X表達式如下:

(1)

式中:d—嵌入維度;τ—延遲時間。

其中：m=n-(d-1)。

進而得到協(xié)方差矩陣A:

A=XTX

(2)

然后,構造Hamilton矩陣M:

(3)

再根據Hamilton矩陣M構造辛正交矩陣Q:

(4)

式中:B—上三角矩陣;N—B的Schmidt正交化。

計算矩陣Q的特征值為λ1,λ2,λ3,…,λd,則矩陣A的特征值如下:

(5)

σ1>σ2>…>σd

(6)

σi的分布稱為A的辛幾何譜,Qi為對應于A特征值σi的特征向量。

令S=QTX,Z=QS,計算變換系數矩陣:

(7)

對Si進行變換,可得到Zi:

Zi=QiSi

(8)

則軌跡矩陣Z可以表示為:

Z=Z1+Z2+…+Zd

(9)

定義Zi中的元素為Zij,1≤i≤d,1≤j≤m,并且令:

(10)

則對角平均轉換矩陣為:

(11)

通過對角平均將Z變換為d×n維的矩陣Y,從而可將信號x分解為d個具有不同趨勢項和不同頻帶的SGMCs,即:

x=SGMC1+SGMC2+…+SGMCd

(12)

綜上所述,SGD的算法步驟如圖1所示。

圖1 SGD算法步驟

1.2 CESGD理論

為了降低SGD的重構誤差,并增強SGD分解結果的穩(wěn)定性,筆者借鑒了完備集合經驗模態(tài)分解的思想對信號進行處理,具體步驟如下:

(13)

(14)

(3)重復步驟(1)、步驟(2);

(4)經N次循環(huán)得到2×N×k個SGMCs,并進行集成平均,即:

(15)

(5)根據集成均值和評價指標對信號進行重構,即:

(16)

評價指標Q的表達式如下:

Q=η1Kr+η2rxy+η3exy
0<η1、η2、η3<1
η1+η2+η3=1

(17)

式中:Kr—峭度;rxy—相關系數;exy—能量比。

各指標的權值選取參考文獻[12]中的方法。

2 改進多通道卷積網絡

實際工程中,大多使用多傳感器系統(tǒng)對設備進行監(jiān)測,以全面地反映機器的運行狀態(tài)。由于傳統(tǒng)的卷積神經網絡對多傳感器信號的行、列方向均進行卷積,但不同傳感器振動信號是相互獨立的,需要考慮不同傳感器的不同組合[13]3。

因此,筆者提出一種改進多通道卷積網絡(IMCCN),其結構如圖2所示。

圖2 IMCCN網絡結構

每個傳感器通道有3個卷積單元,筆者采用8個加速度傳感器,共24個卷積單元;并選擇Softmax層輸出故障識別結果。

設輸入x=[x1,x2,…,x8],xi(1≤i≤8)代表第i個通道的軸承振動信號,fc和fs分別代表卷積和池化操作。IMCCN的輸出如下:

(18)

(19)

(20)

FD表達式如下:

FD(x)=φ(Wx+b)

(21)

式中:φ—ReLU激活函數。

FE表達式如下:

(22)

式中:K—故障類別數;Wj—權重;bj—偏置。

IMCCN的反向傳播算法與CNN相同。

3 CESGD-IMCCN識別流程

基于CESGD-IMCCN的滾動軸承故障識別步驟如下:

(1)采集不同故障工況的滾動軸承振動信號樣本;

(2)利用CESGD方法和評價指標對信號樣本進行分解并重構,以達到降噪的效果;

(3)從重構樣本中集中隨機選取80%的樣本作為訓練集,其余作為測試集;

(4)初始化IMCCN參數;

(5)將訓練集樣本輸入IMCCN中進行訓練,通過反向傳播算法調整網絡參數;

(6)使用測試樣本對訓練好的IMCCN進行測試。

CESGD-IMCCN軸承故障識別流程圖如圖3所示。

圖3 CESGD-IMCCN軸承故障識別流程圖

4 實驗驗證(基于實驗室軸承數據)

4.1 軸承數據

為驗證CESGD-IMCCN模型的可行性和有效性,筆者在軸承故障模擬實驗臺上進行測試。

該實驗臺由電動機、轉速控制器、轉軸等組成,如圖4所示。

圖4 軸承故障模擬實驗臺

此處所使用的8個傳感器分別安裝在實驗臺驅動端和風扇端等位置。滾動軸承測試型號為SKF6205。實驗前,筆者通過電火花加工方式,在滾動軸承上加工出不同故障尺度的凹槽(輕微故障0.18 mm、中度故障0.36 mm和重度故障0.51 mm)。采樣頻率為12 000 Hz。工況設置參照文獻[14]。

筆者選取了10種軸承運行工況如表1所示(轉速均為1 748 r/min)。

表1 軸承10種運行工況

續(xù)表

表1中,每種工況下的樣本各8 000個,每個樣本2 048個采樣數據點。

10種運行工況下軸承時域圖如圖5所示。

圖5 軸承10種運行工況時域波形圖

由圖5可知：信號受噪聲干擾嚴重,難以對滾動軸承的運行故障工況直接進行有效區(qū)分。

4.2 信號分解對比

此處以滾動體輕微故障工況下振動信號為例(工況h),經計算得到滾動體故障頻率約為141.1 Hz,轉頻約29.2 Hz。

筆者采用原始SGD和CESGD對其進行分解。其中,原始SGD分解結果如圖6所示。

圖6 原始SGD分解結果

CESGD分解結果如圖7所示。

圖7 CESGD分解結果

筆者根據評價指標對分解信號進行重構。其中,原始SGD分解重構后的功率譜如圖8所示。

圖8 原始SGD分解重構信號功率譜

CESGD分解重構后的功率譜如圖9所示。

圖9 CESGD分解重構信號功率譜

相較于圖8,從圖9可以明顯看出:轉頻的四分之一倍頻5.8 Hz,故障頻率140.6 Hz及其2倍頻281.3 Hz;該結果驗證了CESGD的優(yōu)越性。

4.3 與其他信號前處理對比分析

筆者采用不同的信號分解方法(CEEMD、EMD、變分模態(tài)分解VMD、原始SGD和CESGD)進行對比分析。

經10次實驗,采用不同信號分解方法的結果如表2所示。

表2 不同信號分解方法的識別結果

由表2可知:

(1)相較于其他方法,基于CESGD信號分解方法的故障識別率更高,也更穩(wěn)定;(2)EMD方法由于模態(tài)混疊嚴重,無法進一步給IMCCN提供優(yōu)秀的訓練樣本,導致軸承故障識別率較低,僅92%左右;(3)CEEMD和VMD在一定程度上緩解了模態(tài)混疊缺陷,其識別效果優(yōu)于EMD;(4)SGD基于辛幾何分析,在分解過程中能有效避免信號發(fā)生畸變,相比于VMD和CEEMD,SGD能較準確地分解軸承振動信號;(5)CESGD借鑒了CEEMD的思想,在軸承振動信號中添加符號相反且幅值相等的正負白噪聲對,有效地增強了SGD分解結果的穩(wěn)定性。

4.4 與單傳感器的故障識別準確率對比

為驗證多傳感器的優(yōu)勢,筆者參考了文獻[13]5-6中所用的對比方法,將每個通道的信號以相同的方式輸入模型,作為1種方法,共8種方法(8個傳感器通道,即方法1～方法8)。

經10次實驗,不同傳感器通道的平均故障診斷準確率如表3所示。

表3 與單傳感器故障識別效果對比

表3實驗結果表明:單傳感器的平均準確率最高為90.13%,最低為85.98%,均低于本文方法;該結果驗證了多傳感器故障識別的優(yōu)越性。

4.5 噪聲對模型故障識別準確率的影響

筆者通過添加不同信噪比(SNR)的噪聲進行對比實驗;設置了20 dB、10 dB、5 dB的實驗,相應的對比結果如表4所示。

表4 不同噪聲下不同方法的對比結果

由表4可知:隨信噪比的降低,不同方法的故障識別準確率均有所降低;

但相比于其他方法,CESGD-IMCCN方法的識別率更高,這是因為CESGD在軸承振動信號中添加符號相反且幅值相等的正負白噪聲對,有效增強了SGD分解結果的穩(wěn)定性。

5 實驗驗證(基于CWRU軸承數據)

為驗證CESGD-IMCCN模型的可行性和有效性,筆者再次使用CWRU(美國凱斯西儲大學)軸承公開數據集[15]進行測試。

美國凱斯西儲大學實驗臺如圖10所示。

圖10 CWRU實驗臺

筆者取CWRU數據集中采樣頻率12 000 Hz的信號樣本;4種工況狀態(tài)為:內圈故障、外圈故障、滾動體故障以及正常狀態(tài);每種故障損失直徑分別為0.18 mm、0.36 mm和0.54 mm。

最后,筆者取每種工況下樣本各8 000個,每個樣本2 048個采樣數據點。

CWRU數據集10種工況設置如表5所示。

表5 CWRU數據集10種運行工況

續(xù)表

首先,筆者采用4種信號分解方法(EMD、VMD、原始SGD和CESGD)進行對比分析。

經10次實驗,4種信號分解方法的平均故障識別結果如表6所示。

表6 4種信號分解方法的平均故障識別結果

由表6可知:相較于其他方法,基于CESGD信號分解方法的故障識別率更高,也更穩(wěn)定;該結果進一步驗證了CESGD前處理的有效性。

其次,筆者采用幾種新的深層模型進行對比分析,新模型分別為:文獻[16]中的堆棧收縮自編碼網絡(SCAE)、文獻[17]中的深度脊波卷積自編碼網絡(DRCAN)和文獻[18]中的門控循環(huán)單元膠囊網絡(CNGRU)。

經10次實驗,不同深層模型的平均故障識別結果如表7所示。

表7 不同深層模型的平均故障識別結果

由表7可知:相比于SCAE、DRCAN和CNGRU深層模型,IMCCN的故障識別率和穩(wěn)定性都較高,SCAE、DRCAN和CNGRU 3種深層模型的識別率相差無幾;該結果表明,IMCCN模型的通用性較好,同時也進一步驗證了IMCCN模型的優(yōu)越性。

6 結束語

針對傳統(tǒng)滾動軸承故障識別算法存在的特征提取與特征選擇困難的問題,筆者提出了一種基于CESGD-IMCCN的滾動軸承故障識別方法。首先,利用CESGD對滾動軸承多傳感器振動信號進行分解;然后,利用評價指標選擇合適的模態(tài)分量并進行了重構,再將重構降噪振動信號輸入IMCCN進行自動特征提取與故障識別;最后,采用軸承故障模擬實驗臺軸承數據集和美國凱斯西儲大學軸承公開數據集分別進行了實驗,驗證了CESGD-IMCCN模型具有較好的故障識別效果。

主要結論如下:

(1)提出的CESGD借鑒了完備集合經驗模態(tài)分解的思想,在信號中添加白噪聲對,然后利用SGD將信號分解,對噪聲具有較強的魯棒性,分解結果較為穩(wěn)定;

(2)將IMCCN用于軸承故障診斷,不同通道數據使用不同的卷積核,更有利于軸承振動信號的特征提取與故障診斷。

在之后的工作中,筆者將進一步研究如何利用SGD對滾動軸承故障信號進行更有效的分解;同時,研究IMCCN更有效的優(yōu)化方法。