研究生機械故障診斷理論課程模塊化與案例教學(xué)研究

姚峰林 趙 婕 高有山 孫曉霞 王全偉

1.太原科技大學(xué)，山西 太原 030024

2.太原學(xué)院，山西 太原 030032

機械故障診斷理論是20 世紀60 年代以來由相關(guān)新興理論、新興檢測技術(shù)與生產(chǎn)實踐相結(jié)合而發(fā)展形成的一門新興學(xué)科。它是監(jiān)控、檢測、診斷和預(yù)測機械的各種狀態(tài)和故障，保障機械設(shè)備安全運行的一門科學(xué)技術(shù)。隨著傳感檢測技術(shù)、計算機技術(shù)、數(shù)字信號處理技術(shù)、機器人技術(shù)、人工智能技術(shù)等的不斷發(fā)展與進步，機械故障診斷理論課程的研究內(nèi)容、研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域都取得了突飛猛進的發(fā)展。機械故障診斷是“中國制造2025”背景下的新工科建設(shè)的重點內(nèi)容之一，也是實現(xiàn)由傳統(tǒng)制造業(yè)向現(xiàn)代制造業(yè)轉(zhuǎn)型所必備的核心技術(shù)。機械故障診斷理論課程是多學(xué)科專業(yè)交叉融合形成新工科專業(yè)中最有發(fā)展機遇的一門專業(yè)課程。

隨著我國在核電裝備、航空航天裝備、海洋裝備、交通裝備、風(fēng)電裝備、智能制造裝備等高端裝備制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級完成，更多的高新技術(shù)產(chǎn)品、優(yōu)勢產(chǎn)品的技術(shù)將會達到國際先進水平。這些大型設(shè)備的故障診斷對于減少、避免重大或災(zāi)難性事故具有非常重要的意義。

一、機械故障診斷理論課程發(fā)展現(xiàn)狀

機械故障診斷是現(xiàn)在比較熱門的研究領(lǐng)域，隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能的快速發(fā)展，十年或二十年前出版的教材和參考書已經(jīng)明顯跟不上時代和技術(shù)的進步，大多數(shù)高校的機械故障診斷理論課程中的教學(xué)內(nèi)容顯得陳舊落后，教學(xué)方法也不夠科學(xué)有效，內(nèi)容多是理論，這就會影響學(xué)生學(xué)習(xí)這門課程的效果。

機械故障診斷理論是太原科技大學(xué)機械工程專業(yè)針對碩士研究生、博士研究生開設(shè)的一門選修課程，自開設(shè)以來受到研究生的喜愛，每年選修此課程的研究生人數(shù)屢創(chuàng)新高。機械故障診斷理論課程的先修課程包括控制工程基礎(chǔ)、機械振動、機械測試技術(shù)、理論力學(xué)、數(shù)字信號處理等課程。這門課程與機械相關(guān)科學(xué)研究、工廠技術(shù)實踐和日常生活緊密相關(guān)。這門課程內(nèi)容涉及理論模型、信號處理、知識處理和大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，具有很強的理論性、應(yīng)用性、實踐性。課程知識點很多而且更新速度還快，但學(xué)時卻很少，這一矛盾使得課程教學(xué)效果不理想。傳統(tǒng)的教學(xué)方法在各高校還在廣泛地被使用，這種方法有利于發(fā)揮教師的主導(dǎo)作用，有利于教師系統(tǒng)地講授知識，有利于師生之間開展情感交流。但是，這種教學(xué)方法不利于調(diào)動學(xué)生自主學(xué)習(xí)和開拓創(chuàng)新的積極主動性。在“互聯(lián)網(wǎng)+”的時代背景下，社會各領(lǐng)域的跨界融合將成為必然，教育也受到“互聯(lián)網(wǎng)+”深刻而長遠的影響。

筆者經(jīng)過對太原科技大學(xué)研究生課程學(xué)習(xí)的跟蹤調(diào)查與研究發(fā)現(xiàn)：研究生對機械故障診斷理論這門新興學(xué)科具有強烈的求知欲望，但是其傳統(tǒng)的教材、教學(xué)方法已經(jīng)無法滿足當前研究生對新理論、新技術(shù)、新方法的學(xué)習(xí)需求，必須著手進行課程的改革和優(yōu)化，跟上學(xué)科理論發(fā)展的新動態(tài)、新方向、新水平。

二、機械故障診斷理論課程內(nèi)容模塊化

機械故障診斷理論課程內(nèi)容豐富，用三十二學(xué)時完成教學(xué)大綱的任務(wù)有困難，所以必須進行課程內(nèi)容的模塊化處理，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容。

由于MATLAB 在工程和科學(xué)計算領(lǐng)域具有豐富的工具箱與功能模塊，而且其數(shù)值和符號計算功能強大、程序環(huán)境簡潔，還有數(shù)量龐大的開放性源程序，因此筆者選擇用MATLAB 來進行機械故障診斷理論課程的模塊化。十二個課程模塊包括MATLAB 基礎(chǔ)與實踐，信號處理分析基礎(chǔ)與MATLAB 實現(xiàn)，時頻分析方法的MAT‐LAB 實現(xiàn)，小波分析的MATLAB 實現(xiàn)及應(yīng)用，Hilbert-Huang 變換的MATLAB 實現(xiàn)及應(yīng)用，分數(shù)階Fourier 變換的MATLAB 實現(xiàn)及應(yīng)用，圖像處理技術(shù)的MATLAB 實現(xiàn)及應(yīng)用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB 實現(xiàn)及應(yīng)用，模糊理論的MATLAB 實現(xiàn)及應(yīng)用，遺傳算法的MATLAB 實現(xiàn)及應(yīng)用，粒子群算法的MATLAB 實現(xiàn)及應(yīng)用，支持向量機的MATLAB實現(xiàn)及應(yīng)用。

機械故障診斷理論課程由于學(xué)時較少，對于理論性強、公式推導(dǎo)較多、概念比較抽象的內(nèi)容采用課下學(xué)習(xí)與課堂學(xué)習(xí)相結(jié)合的辦法。教師在超星學(xué)習(xí)通平臺把這些理論和公式推導(dǎo)進行詳細闡述并輔以教學(xué)視頻作為學(xué)生學(xué)習(xí)任務(wù)點，學(xué)生不完成該任務(wù)點的學(xué)習(xí)就不能進行作業(yè)上報。筆者根據(jù)超星學(xué)習(xí)通上學(xué)生學(xué)習(xí)課程次數(shù)的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，每次新課上課前后的兩天是學(xué)生自主學(xué)習(xí)的高峰，但是隨著時間的推移，他們學(xué)習(xí)的次數(shù)和積極性逐步減少，到課程下一次任務(wù)點發(fā)放，學(xué)生又興起新一輪的學(xué)習(xí)高峰，如此循環(huán)往復(fù)，學(xué)生不僅僅能完成學(xué)習(xí)任務(wù)，而且還能取得較好的學(xué)習(xí)效果。另外，教師在超星學(xué)習(xí)通上可以看出學(xué)生的學(xué)習(xí)進度，根據(jù)這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以給學(xué)生一個非常公正的平時成績，再結(jié)合學(xué)生的作業(yè)情況可以對學(xué)生在整個學(xué)期的學(xué)習(xí)等級和分數(shù)進行評定。

三、機械故障診斷理論課程案例教學(xué)探索

如果能將機械故障診斷理論與實踐相結(jié)合，引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題，進而掌握基礎(chǔ)理論知識，形成獨到的見解，提高自學(xué)的能力與效率，促進理論教學(xué)與實踐教學(xué)相融合，促進科研與教學(xué)有機融合，這才是最佳教學(xué)方案。實施機械故障診斷理論課程案例教學(xué)，就是理論與實踐相結(jié)合的一種大膽嘗試與探索。

借助超星學(xué)習(xí)通可以增加學(xué)時數(shù)，彌補學(xué)時不足的缺陷，就可以有更充足的時間進行案例教學(xué)。太原科技大學(xué)是一所傳統(tǒng)的機械本科院校，是重大技術(shù)裝備領(lǐng)域重要的人才培養(yǎng)和科技研發(fā)基地。其機械故障診斷理論課程關(guān)注行業(yè)發(fā)展，注重實用性和啟發(fā)性，并且與研究生課題研究緊密結(jié)合。這門課程所包含的案例包括柴油機漏油故障診斷，滾動軸承故障診斷，汽車變速器軸承振動，柴油機活塞、活塞銷故障診斷，發(fā)動機異響故障診斷等。機械故障診斷案例學(xué)習(xí)具有很高的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用價值。這門課程的教學(xué)不僅致力于能讓學(xué)生掌握機械故障診斷的理論、方法和應(yīng)用的前沿知識，還可以借助MATLAB 提供的虛擬平臺開展相關(guān)實踐，大大提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和現(xiàn)場問題解決能力以及優(yōu)化了課程教學(xué)效果。

（一）軸承故障診斷技術(shù)

軸承是現(xiàn)代機械設(shè)備的一種重要的零部件，現(xiàn)代工業(yè)通用機械都配備了相當數(shù)量的軸承。當軸承發(fā)生故障時，往往直接影響整臺機器的性能（包括精度、可靠性及壽命等），可能導(dǎo)致機械設(shè)備無法正常運轉(zhuǎn)，甚至可能會危及工人生命安全。因此對軸承的故障診斷進行研究可以幫助避免機械設(shè)備意外事故發(fā)生，延長機械設(shè)備使用壽命，提高經(jīng)濟效益。

張?zhí)m芳等人提出了基于核主元分析和極端學(xué)習(xí)機的軸承故障診斷方法，能較好地獲取故障響應(yīng)信號的本質(zhì)特征，有效提高軸承故障的診斷正確率。周向等人利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）法將固有模態(tài)函數(shù)進行Hil‐bert 變換得到Hilbert 譜，通過譜分析識別軸承的故障部位和類型，在實際的故障診斷中更有效地得到故障原因。Gan Meng 等人將小波包多尺度變換與深信度網(wǎng)絡(luò)（DBN）相結(jié)合，提出了一種分層故障診斷網(wǎng)絡(luò)（HDN），利用小波包能量作為深信度網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過支持向量機和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效識別軸承故障的位置和嚴重程度。童水光等人以時頻分析為基礎(chǔ)，結(jié)合信息熵理論，提出一種頻帶多尺度復(fù)合模糊熵的故障診斷方法，解決滾動軸承故障的早期受環(huán)境噪聲影響、故障特征輕微時有效提取滾動軸承的故障信號沖擊特征難的問題，引入頻帶多尺度復(fù)合模糊熵基于時頻聯(lián)合分析的思想，通過對共振頻帶向量的重構(gòu)分析，實現(xiàn)了對故障特征的提取。顧鑫等人提出了一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與極限學(xué)習(xí)機（ELM）相結(jié)合的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷模型，通過卷積層和池化層提取低階特征，然后在全連接層合成高層次特征，進而將提取出來的特征通過極限學(xué)習(xí)機進行軸承故障類別的準確快速分類，實現(xiàn)了自適應(yīng)“端到端”的故障診斷，具有良好的魯棒性和實時性。

極限學(xué)習(xí)機是黃廣斌等人提出來的求解單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法（如BP 算法）不僅需要人為設(shè)置大量的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，而且很容易產(chǎn)生局部最優(yōu)解。極限學(xué)習(xí)機只需要設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點個數(shù)，在算法執(zhí)行過程中不僅不需要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的輸入權(quán)值以及隱元的偏置，而且能產(chǎn)生唯一的最優(yōu)解，因此具有學(xué)習(xí)速度快且泛化性能好的優(yōu)點。在本課程結(jié)課時，學(xué)生基于小波包變換并結(jié)合極限學(xué)習(xí)機方法提出了滾動軸承故障診斷方法。通過小波包變換對振動信號進行降噪處理，這里采用Symlet 小波函數(shù)作為小波包變換的基函數(shù)，并通過均方根差、平滑度法篩選小波基函數(shù)對原始信號進行消噪處理，隨后提取消噪后信號的特征值，將特征值作為訓(xùn)練樣本和測試樣本，通過極限學(xué)習(xí)機進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到了較高的分類精度。該方法能夠準確地對軸承故障類別進行診斷，有著較為精確的診斷精度。

（二）齒輪故障診斷技術(shù)

齒輪傳動是通過兩齒輪的輪齒相互嚙合來傳遞運動和動力的一種機械傳動方式，齒輪傳動系統(tǒng)是目前世界上應(yīng)用最為廣泛的機械傳動結(jié)構(gòu)之一。自身結(jié)構(gòu)和工作原理的特點使齒輪的振動信號較為復(fù)雜，在對其進行故障診斷時需要從時域和頻域上進行分析。齒輪的故障信號具有非線性和非平穩(wěn)性的特點，其振動信號存在多分量中心頻率相近、頻帶相互重疊的情況。從信號中提取有效的故障特征，抑制并減少諧波及噪聲的干擾是故障診斷的關(guān)鍵。

而對于非平穩(wěn)信號而言，由于其頻譜隨時間有較大的變化，要求分析方法能夠準確地反映出信號的局部時變頻譜特性，因此只了解信號在時域或頻域的全局特性是遠遠不夠的，或者說是不適合的。加窗的傅里葉變換可以對非平穩(wěn)信號實現(xiàn)時-頻域的分析，但是它的時頻窗口大小是固定的，只適用于對緩變的非平穩(wěn)信號的分析。小波變換采用變尺度的小波基對信號進行變換，可以得到不同尺度上的能量分布，而且尺度越小能量越分散，但是小波譜在不同的尺度上表現(xiàn)出不同的分辨率，即其時間分辨率和頻率分辨率是相互制約的。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解是根據(jù)自身的時間尺度特征將非平穩(wěn)信號分解為若干個瞬時頻率和幅值具有物理意義的本征模態(tài)函數(shù)（IMF）之和，解決了希爾伯特變換的限制。但是經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法仍然存在著諸多問題，如模式混淆和端點效應(yīng)。Dragomiretskiy 和Zosso 提出了變分模態(tài)分解（VMD）方法，Cicone等人提出了自適應(yīng)局部迭代濾波（ALIF）方法來確保模態(tài)分解的收斂性。這兩種新的時頻分析方法雖然解決了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法模式混淆和端點效應(yīng)問題，但是無法達到最優(yōu)分解。

針對以上自適應(yīng)時頻分解方法中出現(xiàn)的問題，根據(jù)譜峰度理論，學(xué)生還提出了一種基于最大重疊離散小波包變換（MODWPT）和故障能量比（FER）的齒輪故障診斷方法。通過平穩(wěn)仿真信號和非平穩(wěn)仿真信號的對比分析，驗證了基于最大重疊離散小波包變換方法在抗混疊和端點效應(yīng)以及希爾伯特譜特征提取準確性方面都要優(yōu)于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法；同時選擇基于Teager 能譜計算的故障能量比作為新的評價指標，代替峰度指數(shù)。由于此方法具有良好的頻帶分解性能和故障能量比的頻率跟蹤特性，因此可以有效地對齒輪故障類型進行識別。

四、課程考核方式的改革

高校學(xué)生的課程考核方式通常由平時成績和期末成績構(gòu)成，平時成績只占20%，期末成績占80%。這種考核的方式注重學(xué)習(xí)結(jié)果，忽略了對學(xué)習(xí)過程的考核，對付出努力并取得成功的學(xué)生是一種肯定，但對于付出努力還沒有取得成功的學(xué)生卻是一種否定。這是導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)該課程內(nèi)驅(qū)力不足的一個原因。對于研究生來說，機械故障診斷理論實際上是一門理論性和實用性都非常強的課程，因此應(yīng)該對學(xué)生運用所掌握的相關(guān)理論與方法解決實際工程問題的能力進行考核。

在課程考核方面，依托超星學(xué)習(xí)通的統(tǒng)計功能包括任務(wù)點、章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)、章節(jié)測驗、課堂活動、作業(yè)統(tǒng)計等，可以對學(xué)生的學(xué)習(xí)進行全方位、全過程的跟蹤和評價，在此基礎(chǔ)上給出科學(xué)合理的平時成績。對于研究生來說，完成相關(guān)理論的學(xué)習(xí)并不是課程學(xué)習(xí)的終點，學(xué)生可以從中選擇與自己課題相近的研究進行機械故障診斷，并寫出符合期刊發(fā)表規(guī)范要求的論文，向全班同學(xué)作匯報，此作業(yè)在最終成績中占比達60%。用學(xué)術(shù)論文寫作這種方法全方位地對學(xué)生的基本理論掌握情況以及知識應(yīng)用、學(xué)術(shù)寫作等能力進行考核，對研究生來說這是一種專業(yè)能力的綜合考核。

通過機械故障診斷理論課程考核方式改革，不但可以調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性，還可以鍛煉學(xué)生的科研能力和實際問題解決能力，全方位、全過程、多元化、能力化地考查學(xué)生對課程理論知識掌握和應(yīng)用的真實情況。

五、結(jié)語

在教學(xué)活動中，學(xué)生只有成為學(xué)習(xí)的主人，才能有真學(xué)習(xí)、真教育、真發(fā)展。教師不能滿足于“授人以魚”，更要做到“授人以漁”。教師的教學(xué)方式只有與現(xiàn)代大學(xué)生的學(xué)習(xí)方式相匹配，才有可能讓教師成為教學(xué)的組織者、指導(dǎo)者、幫助者、促進者。機械故障診斷理論還遠沒有形成一門完備的學(xué)科，隨著信息技術(shù)、計算機技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展，它還在不斷與時俱進。這門課程的性質(zhì)決定了教師必須遵循學(xué)科發(fā)展規(guī)律和當前社會對機械故障理論人才的需求，將工程實踐和理論教學(xué)二者有機結(jié)合起來，實行課程的模塊化和案例化教學(xué)，才能達到最佳的教學(xué)效果和專業(yè)培養(yǎng)效果。