大數(shù)據(jù)處理環(huán)境下大型機(jī)組設(shè)備故障可視化診斷方法研究

楊華芬

(上海工商外國(guó)語職業(yè)學(xué)院智能制造與信息工程學(xué)院，上海 201314)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與信息通信技術(shù)不斷發(fā)展，將大數(shù)據(jù)融入到設(shè)備維護(hù)、故障診斷、狀態(tài)監(jiān)測(cè)及管理中，可以為相關(guān)工作人員提供一定的參考[1]。大型機(jī)組設(shè)備具備大型化、復(fù)雜化和自動(dòng)化等特點(diǎn)，并且其中某些設(shè)備一旦出現(xiàn)故障后，可能會(huì)影響機(jī)組整體的運(yùn)作，甚至造成安全隱患[2-3]。因此，為保證大型機(jī)組設(shè)備的安全、高效運(yùn)行，對(duì)其復(fù)雜的系統(tǒng)或者主要部件實(shí)行故障診斷極為重要。

以往相關(guān)人員研究的故障診斷方法都存在一定的弊端，陳東寧等[4]和孫鶴旭等[5]分別研究的多尺度排列故障診斷方法和并行模糊C-均值聚類故障診斷方法，這2種方法存在聚類性能相對(duì)較差、對(duì)于噪聲極為敏感和易引起信息源中斷等問題，導(dǎo)致故障診斷性能下降或者無法實(shí)現(xiàn)機(jī)組故障的可視化。因此，針對(duì)上述問題，本文在大數(shù)據(jù)處理環(huán)境下，提出一種大型機(jī)組設(shè)備故障可視化診斷方法。

1 大型機(jī)組設(shè)備故障可視化診斷

1.1 振動(dòng)可視化技術(shù)

通過ODS動(dòng)態(tài)處理完成目標(biāo)對(duì)象的振動(dòng)分析，是振動(dòng)可視化技術(shù)的核心。其可在輸入定量無法確定的情況下完成設(shè)備的定性或者定量的振動(dòng)分析[6]。振動(dòng)可視化技術(shù)通過對(duì)大型機(jī)組設(shè)備每個(gè)位置部件工作狀態(tài)實(shí)行觀察，確定設(shè)備待測(cè)或者未測(cè)試部件的振動(dòng)信息和振動(dòng)特征，以此實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備工況和故障的診斷[7]。

為了解決機(jī)組設(shè)備結(jié)構(gòu)的空間形狀調(diào)整受到結(jié)構(gòu)1個(gè)點(diǎn)或多個(gè)點(diǎn)變化影響的問題，需要模擬設(shè)備的ODS動(dòng)態(tài)振動(dòng)情況，且模擬的輸入量是有限個(gè)點(diǎn)的受迫振動(dòng)幅度[8]。通過式(1)求解頻率響應(yīng)函數(shù)(frequency response function，F(xiàn)RF)矩陣。

(1)

Gs(hυ)為設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)頻率響應(yīng)函數(shù)的第s階頻域函數(shù)，其表達(dá)式為

(2)

為了更好地檢測(cè)機(jī)組設(shè)備動(dòng)態(tài)載荷位置，將ODS動(dòng)態(tài)操作的大型機(jī)組設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)中的某個(gè)點(diǎn)響應(yīng)作為激振參數(shù)[9]，則

(3)

Tij、xi和xj分別為ODS的相對(duì)值、響應(yīng)絕對(duì)值和響應(yīng)參考值。

1.2 基于模糊減法聚類算法的機(jī)組設(shè)備故障診斷

在大型機(jī)組設(shè)備故障診斷中，以依據(jù)振動(dòng)可視化技術(shù)分析獲取的大型機(jī)組設(shè)備的故障頻率響應(yīng)信號(hào)為基礎(chǔ)；采用頻率譜估計(jì)方法估計(jì)大型機(jī)組設(shè)備故障頻率響應(yīng)信號(hào)的頻率譜特征，然后運(yùn)用模糊減法聚類算法[10]實(shí)現(xiàn)機(jī)組設(shè)備故障診斷。

(4)

i、j為振動(dòng)信息時(shí)序；k為聚類中心；l與η分別為故障數(shù)據(jù)聚類簇和估計(jì)系數(shù)。聚類過程中，通過簇間的歐氏距離將剩余簇分配給簇中心，若滿足

D(xi,Aj(L))=min{D(xi,Aj(L))}

(5)

則Aj(L)為初始化特征空間的狀態(tài)矢量聚類中心。

為了獲取式(6)描述的模糊矩陣聚類中心矩陣，需要滿足如下條件：即刻時(shí)序滑動(dòng)窗口內(nèi)故障特征的頻率譜呈現(xiàn)線性排列，模糊減法聚類算法樣本總數(shù)量和數(shù)量流故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)間分別用n和(T1,T2)描述，同時(shí)設(shè)c(1

V={vij|i=1,2,…,c,j=1,2,…,k}

(6)

利用歐氏距離獲取故障特征鄰近點(diǎn)，則有

U={μij|i=1,2,…,c,j=1,2,…,k}

(7)

模糊減法聚類算法的聚類目標(biāo)函數(shù)為

(8)

綜上所述，當(dāng)大型機(jī)組設(shè)備故障頻率響應(yīng)信號(hào)的頻率譜平均值與上次迭代的平均值相等時(shí)，則‖C(l)-C(l-1)‖<ξ；設(shè)L=l+1，則大型機(jī)組設(shè)備的故障頻率響應(yīng)信號(hào)的空間矢量簇心的計(jì)算式為

(9)

模糊減法聚類算法下大型機(jī)組設(shè)備故障診斷過程為：

a.劃分大型機(jī)組設(shè)備的故障頻率響應(yīng)信號(hào)數(shù)據(jù)集[11]，共分為F(xi,Aj(L))個(gè)特征子集。

b.重組最優(yōu)分配方案中的大型機(jī)組設(shè)備故障頻率譜矢量。

c.當(dāng)模糊減法聚類次數(shù)I

d.完成大型機(jī)組設(shè)備的故障特征提取，輸出最終故障特征分類，獲取故障診斷結(jié)果，該診斷結(jié)果以SX信息集呈現(xiàn)。

1.3 基于三維平行散點(diǎn)圖與人機(jī)交互的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)

可視化界面可理解為人機(jī)交互界面，其作為一種信息交互通道，主要實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換；用戶可將信息輸入至計(jì)算機(jī)中，并完成相關(guān)操作，該輸入和操作通過可視化界面完成，然后再通過可視化界面將相關(guān)的信息呈現(xiàn)給用戶。在大型機(jī)組設(shè)備故障可視化診斷中，就是將設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入至計(jì)算機(jī)中，然后通過可視化界面展現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，為故障診斷提供依據(jù)。

根據(jù)上述分析得出大型機(jī)組設(shè)備故障診斷結(jié)果信息集為SX，sj為其中的三維信息元素，qj為元素映射后形成的三維空間中的點(diǎn)[12]，通過三維平行散點(diǎn)圖將sj映射成1組qj，則映射關(guān)系為

(10)

故障狀態(tài)顯示需要通過著色增強(qiáng)手段處理平行坐標(biāo)[13]，在顏色區(qū)域內(nèi)用(ri,gi)描述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。其中，ri為白色，表示設(shè)備處于正常運(yùn)行狀態(tài)；gi為灰色，表示設(shè)備處于故障狀態(tài)。設(shè)備管理者通過可視化界面獲取機(jī)組設(shè)備信息后，可以及時(shí)獲取應(yīng)急處理方案，在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的處理。

為了進(jìn)一步使設(shè)備故障狀態(tài)類別可明顯區(qū)分以及用戶可清晰地了解設(shè)備故障的變化規(guī)律，利用SX中的各個(gè)數(shù)據(jù)元素sj進(jìn)行區(qū)分，且通過顏色空間實(shí)現(xiàn)[14]。

其可視化呈現(xiàn)的具體步驟如下所述。

a.大型機(jī)組設(shè)備故障狀態(tài)信息彈性分布式數(shù)據(jù)集DS的讀取，采用彈性分布式數(shù)據(jù)集類的Collect方法實(shí)現(xiàn)。讀取分布式數(shù)據(jù)集DS后生成包括聚類編號(hào)B、時(shí)間點(diǎn)W和監(jiān)測(cè)量x1,…,xs等在內(nèi)的設(shè)備故障狀態(tài)信息元素列表為L(zhǎng)istS。

b.為了獲取聚類編號(hào)以及數(shù)據(jù)點(diǎn)集，需要將ListS內(nèi)的不同Vector類型的數(shù)據(jù)元素Di分割成Bi和qi，其中，qi的結(jié)構(gòu)為：

qi={qi1,qi2,…,qij,…,qis}

(11)

qij=(Ti,i,xij)j=1,2,…,s

(12)

以此構(gòu)建相應(yīng)的聚類編號(hào)列表和數(shù)據(jù)點(diǎn)集列表，分別用ListB和Listq表示。

c.獲取著色列表Listcolor，應(yīng)通過著色處理ListB的各個(gè)聚類編號(hào)Bi。

d.將Listcolor和Listq作為輸入數(shù)據(jù)，并通過散點(diǎn)方式構(gòu)建三維平行散點(diǎn)圖。

e.采用圖標(biāo)發(fā)射器類的指令方法，完成三維平行散點(diǎn)圖中的人機(jī)交互操作，且呈現(xiàn)單個(gè)特征同時(shí)間的關(guān)聯(lián)性，可視化圖表同時(shí)具有開放式特征。

2 實(shí)例測(cè)試

為測(cè)試本文方法的性能，采用MATLAB7進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)選擇某類型大型機(jī)組設(shè)備，設(shè)置設(shè)備轉(zhuǎn)速為2 400 r/min，采樣頻率為60 kHz。模擬實(shí)驗(yàn)中包括曲軸箱故障、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)故障、發(fā)動(dòng)機(jī)故障、氣缸故障以及軸承磨損故障，即為故障1、故障2、故障3、故障4和故障5。

將FVMD診斷方法(文獻(xiàn)[4]方法)和并行模糊C-均值聚類診斷方法(文獻(xiàn)[5]方法)作為本文方法的對(duì)比方法，完成相關(guān)實(shí)驗(yàn)。設(shè)置大型機(jī)組設(shè)備振動(dòng)故障信號(hào)x(t)=cos2πfot，fo=1 kHz，采樣時(shí)長(zhǎng)為T=0.1 s，振動(dòng)的故障頻率采樣率為fo=10 kHz。得到設(shè)備不同轉(zhuǎn)速下的故障振動(dòng)信號(hào)波形如圖1所示。

圖1 大型機(jī)組設(shè)備故障振動(dòng)信號(hào)

2.1 時(shí)間屬性測(cè)試

實(shí)驗(yàn)測(cè)試不同方法的故障信息時(shí)間屬性，結(jié)果如表1所示。

表1 3種方法的故障信息的時(shí)間屬性結(jié)果 s

由表1可知：本文方法針對(duì)5種故障信息提取的用時(shí)最短，其中提取故障1用時(shí)最長(zhǎng)，僅為42 s；2種對(duì)比方法的最短用時(shí)分別為73 s和72 s，2種方法的最短用時(shí)較大程度高于本文方法的最高用時(shí)。說明本文方法的大型機(jī)組設(shè)備故障信息時(shí)間屬性較高，可快速完成故障信息提取，其主要原因是本文利用模糊減法聚類算法對(duì)機(jī)組設(shè)備故障進(jìn)行聚類，縮短了機(jī)組設(shè)備故障數(shù)據(jù)采集時(shí)間。

2.2 故障診斷性能測(cè)試

通過測(cè)試聚類性能，衡量本文方法的故障診斷性能，實(shí)驗(yàn)選取的4種設(shè)備故障特征是不同的信號(hào)頻域分量，且這些分量的各樣本數(shù)據(jù)包含振動(dòng)信號(hào)頻域中的1x、2x、3x、>3x，同時(shí)歸一化操作這些數(shù)據(jù)，最終得到實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)。

采用本文方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，獲取聚類結(jié)果，如圖2所示。

圖2 本文方法的聚類結(jié)果

分析圖2可知，經(jīng)過本文方法聚類后，學(xué)習(xí)樣本被聚為3類，聚類中心用M1、M2、M3表示，其分別對(duì)應(yīng)3種故障，說明本文方法具備較好的聚類性能，可有效完成大型機(jī)組設(shè)備故障聚類，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷。

2.3 故障信號(hào)頻率波數(shù)

大型機(jī)組設(shè)備故障在可視化呈現(xiàn)時(shí)，需對(duì)不同的故障數(shù)據(jù)信息進(jìn)行調(diào)度處理后，完成可視化呈現(xiàn)。以故障2和故障4為例，采用3種方法進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，測(cè)試3種方法的可視化頻率波數(shù)，結(jié)果如表2所示。

表2 3種方法的可視化頻率波數(shù)

分析表2可知：在故障數(shù)據(jù)為2 500萬條時(shí)，本文方法的可視化呈現(xiàn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)故障和氣缸故障的最大頻率波數(shù)均為22.02 cm-1；文獻(xiàn)[4]方法呈現(xiàn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)故障和氣缸故障的最大頻率波數(shù)分別為30.07 cm-1、31.02 cm-1；文獻(xiàn)[5]方法呈現(xiàn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)故障和氣缸故障的最大頻率波數(shù)分別為31.17 cm-1、30.02 cm-1，由此可知，本文方法在執(zhí)行可視化頻率波數(shù)最小，且隨著數(shù)據(jù)量的增加可視化頻率波數(shù)均較大程度優(yōu)于2種對(duì)比方法。由于本文方法在可視化呈現(xiàn)過程中，可完成不同故障可視化任務(wù)的調(diào)度處理，并且不會(huì)對(duì)散點(diǎn)集群中的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，只計(jì)算故障呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，因此，可較大程度降低可視化呈現(xiàn)頻率波數(shù)。綜上分析表明，本文方法具備較好的可視化呈現(xiàn)執(zhí)行效率，滿足大型機(jī)組設(shè)備故障的可視化需求。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性，以故障診斷的可視化展示效果為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，對(duì)該方法進(jìn)行測(cè)試。在測(cè)試中，設(shè)置10個(gè)設(shè)備，分別編號(hào)為1～10，其中，設(shè)備1、3、6、和10是正常運(yùn)行狀態(tài)，設(shè)備2、4、5、7、8和9處于故障狀態(tài)。采用本文設(shè)計(jì)的方法對(duì)設(shè)備診斷結(jié)果進(jìn)行可視化展示，結(jié)果如圖3所示。

圖3中，白色圓形為設(shè)備是正常運(yùn)行狀態(tài)，灰色三角形為設(shè)備處于故障狀態(tài)。根據(jù)圖3顯示的結(jié)果可知，本文方法可以對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確展示，與預(yù)設(shè)條件保持一致，該方法的可視化界面中故障診斷信息較為準(zhǔn)確，說明其具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

圖3 設(shè)備故障診斷可視化結(jié)果

3 結(jié)束語

為有效完成大型機(jī)組設(shè)備的故障診斷，數(shù)據(jù)聚類是診斷的前提，因此本文提出大數(shù)據(jù)處理環(huán)境下大型機(jī)組設(shè)備故障可視化診斷方法。該方法可有效利用故障頻率響應(yīng)信號(hào)中的頻率譜特征，通過模糊減法聚類算法完成數(shù)據(jù)分類識(shí)別，同時(shí)利用三維平行散點(diǎn)圖呈現(xiàn)機(jī)組設(shè)備故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在數(shù)據(jù)信息提取上具有良好性能，完全可以滿足大型機(jī)組設(shè)備故障數(shù)據(jù)處理的需求。