基于CBLRE模型的軸向柱塞泵空化狀態(tài)檢測研究*

李志杰,蘭 媛,2*,黃家海,2,牛藺楷,2,袁科研,范佳祺,武 兵,2

(1.太原理工大學(xué) 機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院,山西 太原 030024;2.太原理工大學(xué) 新型傳感器與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山西 太原 030024)

0 引 言

因結(jié)構(gòu)緊湊、功率密度高且壽命長,目前,軸向柱塞泵在各種機(jī)械設(shè)備中得到了廣泛應(yīng)用。然而,空化現(xiàn)象的產(chǎn)生制約了柱塞泵向高速高壓方向的進(jìn)一步發(fā)展[1]。

在標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下,液壓油中會不可避免地含有一部分空氣,當(dāng)壓力降低到空氣分離壓時(shí),空氣會從液體中析出,并聚集成氣泡游離于流體中。壓力越低,析出的空氣越多,形成的氣泡直徑越大,甚至形成空泡團(tuán)[2],這些空泡會在泵內(nèi)高壓區(qū)發(fā)生潰滅,從而產(chǎn)生局部高溫,同時(shí)也會對泵體產(chǎn)生沖擊。輕微的空化會導(dǎo)致柱塞泵振動的加劇,并導(dǎo)致其內(nèi)部的局部區(qū)域發(fā)生空蝕破壞,最終降低其機(jī)械性能[3];當(dāng)空化嚴(yán)重到一定程度時(shí),甚至?xí)l(fā)安全事故。

所以,對柱塞泵的空化狀態(tài)進(jìn)行有效檢測可以提高整個(gè)液壓系統(tǒng)的性能,其意義重大。

為有效識別空化狀態(tài),國內(nèi)外相關(guān)研究人員已經(jīng)開展了大量研究。

(1)國內(nèi)方面。在嚴(yán)重空化、側(cè)板磨損和齒輪磨損3種運(yùn)行狀態(tài)下,姚春江等人[4]研究了齒輪泵各頻段小波包能量熵的變化規(guī)律。采用頻譜分析的方法,駱斌等人[5]研究了離心泵正常和汽蝕運(yùn)行狀態(tài)的外特性,結(jié)果表明,空化現(xiàn)象會引發(fā)泵體的共振,擴(kuò)大其共振的頻率范圍,且其振動幅值會隨著空化程度的加劇而增大。賀國等人[6]提出了一種基于改進(jìn)倍頻帶特征的空化狀態(tài)識別方法,并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對4種不同程度揚(yáng)程下降的泵體的空化狀態(tài)進(jìn)行了識別。段向陽等人[7]采用水聽器,采集了離心泵發(fā)生空化時(shí)的高頻輻射噪聲信號,通過對高頻輻射噪聲信號進(jìn)行分析,得到了典型的空化聲壓變化規(guī)律。曹玉良等人[8]搭建了一種棧式自編碼網(wǎng)絡(luò)(SAE),并對離心泵的不同空化狀態(tài)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)識別,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對弱空化狀態(tài)有較好的識別效果。陳保家等人[9]采用CNN-LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對滾動軸承進(jìn)行了智能故障診斷,直接從滾動軸承的原始振動信號中自適應(yīng)地提取出了故障特征信息。孫娜等人[10]采用正則化超限學(xué)習(xí)機(jī)(RELM),對金沙江控制站的日徑流進(jìn)行了預(yù)測。

(2)國外方面。AL-OBAIDI A R[11]利用振動信號的均值和均方根值,對離心泵內(nèi)汽蝕的產(chǎn)生和發(fā)展進(jìn)行了預(yù)測。NASIRI M R等人[12]從離心泵不同空化程度的振動信號中提取到了多種統(tǒng)計(jì)特征,并將其作為多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,為離心泵的狀態(tài)監(jiān)測提供了一種智能化方法。TIWARI R和BORDOLOI D J等人[13]將離心泵壓力信號的幾種時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行組合,然后將其作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行了訓(xùn)練,成功識別了不同轉(zhuǎn)速下離心泵堵塞和空化的嚴(yán)重程度。

雖然上述研究都在空化狀態(tài)的識別方面取得了顯著成果,但其研究對象大部分為水力機(jī)械,其設(shè)備的傳輸介質(zhì)主要是水,且水泵與液壓泵在結(jié)構(gòu)和工作原理上也有較大差異。

所以,在柱塞泵空化現(xiàn)象的研究方面,結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與非線性分類器的優(yōu)點(diǎn),筆者提出一種基于CBLRE(CNN+BiLSTM+RELM)模型的柱塞泵空化狀態(tài)識別方法(檢測模型),即利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取信號特征,利用雙向長短期記憶(Bi-LSTM)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征序列的時(shí)間依賴性,利用正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)(RELM)的非線性分類器進(jìn)行分類。

該模型結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與非線性分類器的優(yōu)點(diǎn),直接利用一維原始振動信號,對柱塞泵空化現(xiàn)象進(jìn)行狀態(tài)識別。

1 CBLRE模型理論

1.1 CNN提取特征的基本原理

CBLRE模型的特征提取由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)層來完成。CBLRE模型通過多層次的非線性映射關(guān)系,學(xué)習(xí)柱塞泵振動信號的深層特征。

CNN最重要的部分為卷積池化層,其相鄰層之間采用局部連接和權(quán)值共享的方式進(jìn)行運(yùn)算,自動提取輸入信號的局部特征。

通過卷積運(yùn)算可以得到具有旋轉(zhuǎn)和平移不變性的分類特征,其計(jì)算過程如下:

(1)

卷積運(yùn)算后,為加速模型的收斂,并防止其過擬合,CNN通常采用ReLU函數(shù)作為激活函數(shù),以獲得其非線性特征。同時(shí),為了減少特征維數(shù)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù),通常會在卷積層之后增加池化層,以此來進(jìn)行下采樣。

常用的池化方式有兩類,即平均池化和最大池化。筆者采用最大池化的方式來計(jì)算特征矩陣的局部極值,縮減數(shù)據(jù)維度。

其計(jì)算過程如下:

(2)

其中:x∈[(j-1)N+1,jN],N—池化區(qū)域的寬度。

1.2 BiLSTM層的基本原理

由于CBLRE模型僅僅是利用CNN網(wǎng)絡(luò)來提取振動信號的局部特征,而不是其最終表示,還需要利用RNN網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)特征序列的時(shí)間依賴性[14]。

雙向長短時(shí)記憶(BiLSTM)網(wǎng)絡(luò)彌補(bǔ)了LSTM網(wǎng)絡(luò)只能學(xué)習(xí)到前向歷史信息的缺陷。它可以綜合利用時(shí)間序列的兩向歷史信息,因此,有效提高了LSTM網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力[15]。

雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)是由連接著同一個(gè)輸出層的前向LSTM層和后向LSTM層構(gòu)成,其輸出為前后兩向LSTM層輸出之和[16]。

兩向LSTM層的結(jié)構(gòu)和計(jì)算方法均相同,但兩向LSTM層中神經(jīng)元的權(quán)值不能共享[17，18]。

雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖1中,LSTM隱層神經(jīng)元主要由遺忘門、輸入門和輸出門3個(gè)門結(jié)構(gòu)構(gòu)成。

由CNN層提取的局部特征信息輸入到LSTM單元后,通過遺忘門對作用小的信息進(jìn)行選擇性遺忘。

其計(jì)算公式如下:

通過輸入門選擇加入到記憶單元的新信息,并更新記憶單元,即:

ft=σ(ωxfxt+ωhfht-1+bf)

(3)

式中:ωxf,ωhf,bf—遺忘門的權(quán)重矩陣和偏置。

信息it的表達(dá)式為:

it=σ(ωxixt+ωhiht-1+bi)

(4)

式中:ωxi,ωhi,bi—輸入門的權(quán)重矩陣和偏置。

(5)

式中:ωxc,ωhc,bc—記憶單元的權(quán)重矩陣和偏置。

當(dāng)前時(shí)刻的記憶單元ct的表達(dá)式為:

(6)

最終,輸出ht由輸出門的輸出ot與記憶單元ct共同決定,其計(jì)算公式如下:

ot=σ(ωxoxt+ωhoht-1+bo)

(7)

式中:ωxo,ωho,bo—輸出門的權(quán)重矩陣和偏置;xt—當(dāng)前輸入;ht-1—前一個(gè)單元的輸出。

當(dāng)前單元的輸出ht的表達(dá)式為:

ht=ot·tanh(ct)

(8)

1.3 RELM的基本原理

CBLRE模型在學(xué)習(xí)到振動信號的多層次信息后,利用非線性分類器進(jìn)行故障識別,可以有效避免線性分類器存在的局限。

HUANG G B等人[19]提岀了一種結(jié)構(gòu)簡單、學(xué)習(xí)速度快,且泛化能力強(qiáng)的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—ELM(extremel learning machine)。然而,ELM模型在利用最小二乘損失函數(shù)構(gòu)建時(shí),僅僅考慮了模型的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn),沒有考慮模型的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn),從而使其極易產(chǎn)生過擬合。

為此,有研究者將正則系數(shù)引入ELM模型,構(gòu)建出了正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)(RELM)模型,大大提高了ELM模型的泛化能力[20]。

RELM模型優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為:

(9)

式中:‖ε‖2,‖β‖2—經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn);C—正則化系數(shù);ε—訓(xùn)練誤差和。

其中,訓(xùn)練誤差和ε的計(jì)算公式為:

(10)

式中:x—輸入;y—期望輸岀;g(x)—隱含層神經(jīng)元的激活函數(shù),最為常用的是sigmoid函數(shù);L—隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù);N—樣本個(gè)數(shù);ωi—連接輸入神經(jīng)元和第i個(gè)隱層神經(jīng)元的輸入權(quán)重;bi—第i個(gè)隱層神經(jīng)元的閾值;βi—連接第i個(gè)隱層神經(jīng)元與輸岀神經(jīng)元的輸岀權(quán)重。

此處引入拉格朗日乘子λ,構(gòu)建拉格朗日方程,即:

(11)

分別對上式求偏導(dǎo),求解出輸岀權(quán)重矩陣為:

β=[HTH+I/C]+HTY

(12)

式中:I—單位矩陣;H—隱含層的輸出矩陣;[HTH+I/C]+—矩陣HTH+I/C的廣義逆摩爾矩陣。

最終得到RELM的預(yù)測結(jié)果為:

(13)

2 基于CBLRE模型的空化識別方法

2.1 模型概況

CBLRE診斷模型由原始信號層、濾波器層、BiLSTM層,以及非線性分類輸出層組成,其具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 CBLRE模型結(jié)構(gòu)圖

從圖2可以看出,基于CBLRE模型的柱塞泵空化狀態(tài)識別流程如下:

(1)對一維原始振動信號進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)以及標(biāo)準(zhǔn)化處理,并輸入到濾波器層;

(2)濾波器層會對輸入信號進(jìn)行多次卷積與池化運(yùn)算,自動提取信號特征并進(jìn)行特征降維;但濾波器層提取的多尺度抽象特征缺少時(shí)間關(guān)聯(lián)性,所以其將輸入到BiLSTM層,讓模型從前后兩向?qū)W習(xí)特征序列的時(shí)間依賴性;

(3)使用RELM非線性分類器對空化狀態(tài)進(jìn)行識別,完成故障診斷。

2.2 實(shí)驗(yàn)臺及數(shù)據(jù)采集

為了有效檢測柱塞泵的空化[21，22]狀態(tài),在37 kW的液壓工作站上,筆者搭建了柱塞泵的空化實(shí)驗(yàn)臺。

柱塞泵空化實(shí)驗(yàn)臺的原理圖如圖3所示。

圖3 柱塞泵空化實(shí)驗(yàn)臺原理圖

此外,根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案,筆者設(shè)置了兩種不同的回路負(fù)載壓力(即1 200 r/min—10 MPa和1 200 r/min—15 MPa兩種工況)。

在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)采集數(shù)據(jù)時(shí),在不同的空化狀態(tài)下,筆者同步采集了兩種工況下柱塞泵的振動信號、出油口的壓力和流量信號;在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí),筆者又將LabVIEW軟件中的采樣頻率設(shè)置為45 kHz;此外,每種狀態(tài)采集5組數(shù)據(jù),每組采樣時(shí)間為2 s,共計(jì)90 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

筆者利用WS(window slicing)方法對各空化運(yùn)行狀態(tài)下采集的柱塞泵原始振動數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

其中,窗口大小設(shè)為1 000,偏移量設(shè)置為500。在進(jìn)行窗口平移的同時(shí),對每個(gè)窗口中的1 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行minimax歸一化。

最終,每個(gè)樣本包含1 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),每類柱塞泵運(yùn)行狀態(tài)包含895個(gè)樣本,空化數(shù)據(jù)集包含2 685個(gè)樣本。

在1 200 r/min—10 MPa工況下,柱塞泵的不同空化狀態(tài)時(shí)域波形,如圖4所示。

圖4 不同空化狀態(tài)原始振動信號

2.3 模型訓(xùn)練及參數(shù)設(shè)置

筆者使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來評估模型實(shí)際輸出與期望輸出的距離;然后,利用Adam算法不斷優(yōu)化交叉熵?fù)p失函數(shù),以減小兩個(gè)分布之間的距離。

此外,在模型的訓(xùn)練過程中,為減小過擬合,筆者引入了Dropout正則化手段;同時(shí),在每個(gè)濾波器層之后,都會進(jìn)行批標(biāo)準(zhǔn)化處理(batch normalization),以減少參數(shù)調(diào)節(jié),使網(wǎng)絡(luò)能加速收斂,避免過擬合。

在構(gòu)建模型時(shí),卷積核的數(shù)量和大小、雙向長短時(shí)記憶層的神經(jīng)元數(shù)、批大小和學(xué)習(xí)率等參數(shù)的選取對模型的訓(xùn)練速度及最終結(jié)果有很大影響。

模型的具體參數(shù)如表1所示。

表1 模型參數(shù)設(shè)置

續(xù)表

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 模型比較

為測試CBLRE模型的性能,筆者使用相同的數(shù)據(jù)集對不同的模型進(jìn)行測試,并進(jìn)行相應(yīng)的微調(diào)。模型的參數(shù)按照表1進(jìn)行設(shè)置,并訓(xùn)練10次求其平均值。

不同模型結(jié)構(gòu)的驗(yàn)證集平均準(zhǔn)確率如表2所示。

表2 不同模型結(jié)構(gòu)的驗(yàn)證集平均準(zhǔn)確率

從表2中可看出,筆者為了驗(yàn)證雙向長短時(shí)記憶層(Bi-LSTM)是否學(xué)習(xí)到了特征序列的時(shí)間依賴性,在濾波器層后直接利用RELM分類器進(jìn)行分類,即CNN+RELM,結(jié)果發(fā)現(xiàn)其精度明顯降低,且模型偏差很大,說明有必要在模型中加入雙向長短時(shí)記憶層。

當(dāng)?shù)螖?shù)為20時(shí)(平均訓(xùn)練時(shí)長為23 s),在雙向長短時(shí)記憶層后利用全連接層和SoftMax層進(jìn)行分類,即CNN+Bilstm,其識別率可以達(dá)到99.15%;而利用RELM分類器時(shí),即CBLRE,其識別率可以達(dá)到99.90%。其中,全連接層神經(jīng)元數(shù)為30;RELM分類器的隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為100;

當(dāng)?shù)螖?shù)為10時(shí),CNN+Bilstm模型的識別率僅為93.38%,但CBLRE模型的識別率仍能達(dá)到99.60%。

以上結(jié)果表明:在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中加入非線性分類器,在保證識別準(zhǔn)確率的前提下,可以提前結(jié)束迭代,節(jié)省其計(jì)算成本。

3.2 模型魯棒性分析

考慮到設(shè)備在實(shí)際使用中負(fù)載會發(fā)生變化,筆者對10 MPa和15 MPa負(fù)載下的柱塞泵空化狀態(tài)識別分別進(jìn)行研究。

由于兩種工況的數(shù)據(jù)集規(guī)模相同,筆者對每個(gè)數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行10次重復(fù)實(shí)驗(yàn),模型迭代次數(shù)為10,不同負(fù)載下空化狀態(tài)的識別率為99.60%和99.32%,分類器的神經(jīng)元數(shù)為190和80,得到的最終結(jié)果由混淆矩陣表示。

此外,筆者同時(shí)采用兩種負(fù)載下的樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試,其中,每種負(fù)載的樣本各占總樣本數(shù)的1/2;數(shù)據(jù)集的規(guī)模與之前相同,模型迭代次數(shù)為20,經(jīng)過10次重復(fù)實(shí)驗(yàn),其精度仍能達(dá)到99.03%,神經(jīng)元數(shù)為110。

10 MPa時(shí),由混淆矩陣表示的識別結(jié)果如圖5所示。

圖5 10 MPa時(shí)的識別結(jié)果

15 MPa時(shí),由混淆矩陣表示的識別結(jié)果如圖6所示。

圖6 15 MPa時(shí)的識別結(jié)果

10 MPa+15 MPa時(shí),由混淆矩陣表示的識別結(jié)果如圖7所示。

圖7 10 MPa+15 MPa時(shí)的識別結(jié)果

3.3 空化與其他故障的區(qū)分

為驗(yàn)證該模型是否可以將柱塞泵的空化與其他故障區(qū)分開來,筆者將柱塞泵其他典型故障的數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽,然后將其加入到了空化數(shù)據(jù)集中,利用上述數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CBLRE模型,且兩種負(fù)載都進(jìn)行了10次重復(fù)實(shí)驗(yàn),并求其平均值。模型迭代次數(shù)為10,兩種負(fù)載下柱塞泵故障的識別率為99.49%和99.88%,分類器的神經(jīng)元數(shù)為40和80。

10 MPa時(shí),多種故障的識別率如圖8所示。

圖8 10 MPa時(shí)多種故障的識別率

15 MPa時(shí),多種故障的識別率如圖9所示。

圖9 15 MPa時(shí)多種故障的識別率

由圖(8,9)可知:雖然故障的種類有所增多,但模型可以學(xué)習(xí)的樣本數(shù)量也相應(yīng)增加,所以模型的性能有所提升,可以在花費(fèi)較少時(shí)間的情況下,有效地識別柱塞泵的各種故障。

4 結(jié)束語

為了對柱塞泵的空化狀態(tài)進(jìn)行檢測,對柱塞泵進(jìn)行智能故障診斷,筆者提出了一種基于CBLRE(CNN+BiLSTM+RELM)模型的柱塞泵空化狀態(tài)識別方法。

該方法結(jié)合了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與非線性分類器的優(yōu)點(diǎn),先利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)自動提取一維原始振動信號的特征,然后再學(xué)習(xí)特征序列的時(shí)間依賴性,用非線性分類器進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)了柱塞泵的空化狀態(tài)檢測與智能故障診斷;最后,筆者將CBLRE模型與其他模型進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn),分析了該模型在不同工況下的性能。

研究結(jié)論如下:

(1)CBLRE模型可以自適應(yīng)地提取柱塞泵振動信號的特征,且無論是在相同工況還是在混合工況下,對柱塞泵空化狀態(tài)的識別率均在99%以上,這表明該模型有很強(qiáng)的魯棒性;

(2)相較于其他模型結(jié)構(gòu),CBLRE模型結(jié)構(gòu)更為穩(wěn)定,其訓(xùn)練時(shí)間更短,對空化狀態(tài)的識別率更高;

(3)CBLRE模型可以將空化和其他柱塞泵故障有效地區(qū)分開,且其識別率同樣在99%以上。

從上述結(jié)果可以看出,這種基于CBLRE模型的柱塞泵空化狀態(tài)識別方法可以對柱塞泵的空化狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確識別。

在后續(xù)的研究中,筆者將采集空化現(xiàn)象和柱塞泵其他故障耦合發(fā)生時(shí)的振動信號,并結(jié)合故障解耦機(jī)理,訓(xùn)練出一個(gè)復(fù)合故障診斷模型,以實(shí)現(xiàn)對柱塞泵復(fù)合故障進(jìn)行診斷的目的。