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    軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷方法

    2022-10-03 05:17:46王文彬
    制造業(yè)自動(dòng)化 2022年9期
    關(guān)鍵詞:機(jī)電設(shè)備分量故障診斷

    王文彬

    (中鐵第一勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司西南院,重慶 400020)

    0 引言

    軌道交通行業(yè)的發(fā)展,導(dǎo)致其裝備工廠(chǎng)運(yùn)營(yíng)安全問(wèn)題格外重要,當(dāng)機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)故障,且維修不及時(shí),便會(huì)進(jìn)一步惡化,導(dǎo)致整個(gè)機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)損壞情況,造成重大安全事故發(fā)生[1~3]。為此需要研究機(jī)電設(shè)備故障診斷方法,幫助裝備工廠(chǎng)運(yùn)營(yíng)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障,并維修,避免出現(xiàn)重大安全事故。秀麗等[4]利用方向微調(diào)學(xué)習(xí)修正深度信念網(wǎng)絡(luò),引進(jìn)ReLu函數(shù)改進(jìn)深度信念網(wǎng)絡(luò),利用改進(jìn)后深度信念網(wǎng)絡(luò)完成機(jī)電設(shè)備故障診斷,可有效診斷機(jī)電設(shè)備故障,診斷精度較高。劉雷等[5]通過(guò)相似性矩陣降維機(jī)電設(shè)備故障數(shù)據(jù),通過(guò)差異性矩陣擴(kuò)大降維后的數(shù)據(jù)樣本,獲取數(shù)據(jù)的低維流形,按照低維流形獲取機(jī)電設(shè)備故障診斷結(jié)果,可有效診斷機(jī)電設(shè)備故障,具備一定的優(yōu)勢(shì)。但這兩種方法均存在故障樣本數(shù)據(jù)較少時(shí),機(jī)電設(shè)備故障診斷性能較低,運(yùn)算量較大。

    改進(jìn)LSSVM能夠在較少樣本時(shí),獲取故障診斷結(jié)果,且訓(xùn)練和故障診斷性能較優(yōu),為此研究軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷方法,提升裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷效果。

    1 軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷

    1.1 故障特征提取

    利用局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)法,提取軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障振動(dòng)信號(hào),獲取數(shù)個(gè)內(nèi)稟尺度分量(ISC),同時(shí)求解各分量的視頻域特征指標(biāo),提取故障特征。

    令隨機(jī)軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障信號(hào)x(t)都是通過(guò)各種類(lèi)型的ISC分量構(gòu)建而成,LCD法就是通過(guò)分解隨機(jī)一個(gè)x(t),獲取ISC分量總和與單調(diào)信號(hào),前者數(shù)量為有限個(gè),后者數(shù)量為一個(gè),同時(shí)隨機(jī)兩個(gè)ISC分量間彼此無(wú)關(guān),隨機(jī)一個(gè)ISC分量需符合的條件為:

    在整體軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備原始故障振動(dòng)信號(hào)中,隨機(jī)兩個(gè)鄰近的極大值和極小值間存在單調(diào)性;令全部極值點(diǎn)是Pk,k=1,2,...,M,相應(yīng)時(shí)刻是tk,極值點(diǎn)數(shù)量是M;令隨機(jī)兩個(gè)極大(?。┲迭c(diǎn)(tk,Pk)、(tk+2,Pk+2)相連,獲取直線(xiàn)lk,如式(1)所示:

    其中,軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備原始故障振動(dòng)信號(hào)全部時(shí)間是t。

    鄰近兩個(gè)極大(?。┲迭c(diǎn)間的極值點(diǎn)是(tk+1,Pk+1),與之相應(yīng)的函數(shù)值是Ak+1,Ak+1和Pk+1的比值是固定的,需符合的條件為:

    其中,常數(shù)是λ∈(0,1)。

    利用LCD分解軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障振動(dòng)信號(hào),提取軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征的具體步驟如下:

    步驟1:求解x(t)的全部Pk與相應(yīng)tk;

    步驟2:利用式(2)獲取全部鄰近Pk連接而成的lk,求解全部鄰近極大(小)值點(diǎn)間的Pk+1,與相應(yīng)tk+1位置的Ak+1,以及相應(yīng)的lk+1值,如式(3)所示:延拓極值點(diǎn),獲取左右兩端的極值點(diǎn)(t0,P0)、(tM+1,PM+1),按照式(2)與式(3)計(jì)算獲取A1,AM與l1,lM。

    步驟3:通過(guò)三次樣條擬合全部l1,l2,...,lM,獲取基線(xiàn)Bl1(t),在x(t)內(nèi)分離基線(xiàn)信號(hào)Bl1(t),獲取新軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障振動(dòng)信號(hào)h1(t),如式(4)所示:

    如果h1(t)符合ISC分量的條件,那么以ISC1=h1(t)為首個(gè)ISC分量輸出結(jié)果;如果不滿(mǎn)足ISC分量條件,以h1(t)為原始軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障數(shù)據(jù),反復(fù)操作步驟1與步驟3,共操作k次,以h1,k(t)符合ISC分量條件為止,即ISC1=h1,k(t)。

    步驟4:在x(t)內(nèi)分離出ISC1,獲取新軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障振動(dòng)信號(hào)r1(t),即r1(t)=x(t)-ISC1;

    步驟5:以r1(t)為原始軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障振動(dòng)信號(hào),反復(fù)操作步驟1至步驟4,共操作n次,以r1(t)是單調(diào)函數(shù)時(shí),結(jié)束操作,獲取n個(gè)符合ISC條件的分量與一個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)rn(t),最后分解x(t),獲取ISC分量與殘余分量rn(t),ISC分量為有限個(gè),rn(t)僅有一個(gè),如式(5)所示:

    其中,第j個(gè)軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障振動(dòng)信號(hào)ISC分量是ISCj(t);分解系數(shù)是μ。

    通過(guò)時(shí)域與頻域指標(biāo),在ISC分量?jī)?nèi)提取軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征,前者指標(biāo)包含均值、峰值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏斜度、脈沖、裕度,后者指標(biāo)包含重心頻域。

    1.2 基于LSSVM的機(jī)電設(shè)備故障診斷

    以2.1小節(jié)提取的軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征為樣本,輸入LSSVM方法內(nèi),輸出軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷結(jié)果。令2.1小節(jié)提取的軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征樣本是x′i,LSSVM的樣本數(shù)據(jù)集是{x′i,yi},輸出數(shù)據(jù)是yi,即軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷結(jié)果;樣本數(shù)量是m;非線(xiàn)性函數(shù)為:

    其中,權(quán)值為w;偏移量是b;映射函數(shù)是φ(x′)。

    將式(6)變更成優(yōu)化問(wèn)題,如式(7)所以:

    其中,懲罰因子為c;第i個(gè)軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征樣本松弛變量為ξi。

    式(7)的約束條件為:

    利用Lagrange方程求解最優(yōu)化問(wèn)題,Lagrange函數(shù)如下:

    其中,Lagrange乘子是αi;修正系數(shù)是γ。

    計(jì)算w、b、ξ、α的偏導(dǎo)數(shù),同時(shí)設(shè)置成0,變更式(9)獲?。?/p>

    剔除w與ξi,獲取線(xiàn)性方程組,如式(11)所示:

    其中I=[1,1,...,1]m,核函數(shù)是K,

    通過(guò)式(11)獲取LSSVM的決策函數(shù),即軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷結(jié)果,如式(12)所示:

    選用徑向基函數(shù)為L(zhǎng)SSVM的核函數(shù),如式(13)所示:

    其中,K的寬度是σ。

    1.3 改進(jìn)LSSVM方法

    利用改進(jìn)蝙蝠尋優(yōu)算法,改進(jìn)LSSVM的參數(shù),分別是懲罰因子c與核函數(shù)寬度σ。令第i′只蝙蝠的脈沖頻率是fi′,速度是,個(gè)體位置是,迭代次數(shù)是h;各只蝙蝠均為一個(gè)軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷LSSVM方法內(nèi)c與σ的優(yōu)化結(jié)果,蝙蝠迭代時(shí),的更新公式如下:

    其中,隨機(jī)因子是β∈[0,1],且分布均勻;常數(shù)是ε∈[-1,1];最佳位置是z*;平均脈沖音量是Rh;式(16)與式(17)屬于全局與局部位置更新公式。

    與脈沖發(fā)射率的更新公式如下:

    其中,衰減系數(shù)是μ;增強(qiáng)系數(shù)是η。

    通過(guò)指數(shù)遞減慣性權(quán)重?改進(jìn)的變化趨勢(shì),加強(qiáng)搜索最佳軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷LSSVM方法內(nèi)c與σ的效果,公式如下:

    其中,可調(diào)節(jié)因子是θ;?的最大、最小值是?max、?min;參數(shù)是s,用于控制?的下降速度;最大迭代次數(shù)是hmax。

    利用花朵授粉算法的自花授粉過(guò)程的尋優(yōu)原則,改進(jìn)蝙蝠算法,避免陷入局部最優(yōu),改進(jìn)的局部搜索階段zhi′的更新公式如下:

    步驟1:參數(shù)初始化;

    步驟2:初始化zi′,以軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷誤差為適應(yīng)度函數(shù)F,按照F獲取z*;

    步驟3:利用式(19)更新vi′,利用式(14)與式(16)更新fi′與zi′;

    步驟4:生成隨機(jī)數(shù)rand,如果rand≥qi′,利用式(20)生成任意新解,如果rand<qi′,那么利用式(17)生成局部新解,同時(shí)越界處理該解;

    步驟6:求解目前各蝙蝠位置的F值,搜索最佳F值對(duì)應(yīng)的蝙蝠位置;

    步驟7:反復(fù)操作步驟3至步驟6,以達(dá)到hmax為止,輸出LSSVM的最佳參數(shù),改進(jìn)LSSVM,在改進(jìn)后的LSSVM內(nèi)輸入軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征,輸出故障診斷結(jié)果。

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    某軌道交通裝備工廠(chǎng)內(nèi)的機(jī)電設(shè)備包含電扶梯、通風(fēng)空調(diào)設(shè)備、站臺(tái)門(mén)(屏蔽門(mén))、動(dòng)力照明、給排水設(shè)備等,利用本文方法診斷該軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障,并結(jié)合綜合智能監(jiān)控平臺(tái),以3D形式呈現(xiàn)本文方法的故障診斷結(jié)果,指導(dǎo)裝備工廠(chǎng)運(yùn)營(yíng)人員對(duì)機(jī)電設(shè)備進(jìn)行維護(hù)。

    利用本文方法提取該軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征,以存在故障的給排水設(shè)備為例,三維設(shè)備模型與故障特征樣本如圖1所示,本文方法分解故障信號(hào),獲取LCD分解歸一化邊際譜圖,如圖2所示。

    圖1 排水設(shè)備故障信號(hào)

    圖2 LCD分解歸一化邊際譜圖

    綜合分析圖1與圖2可知,本文方法分解后的軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障幅值,與故障信號(hào)頻譜圖內(nèi)幅值的變化趨勢(shì)大致相同,說(shuō)明本文方法可有效分解軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障信號(hào),有效描繪故障信號(hào)的變化趨勢(shì)。

    本文方法分解軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障信號(hào)后,獲取4個(gè)ISC分量與1個(gè)殘余分量,各分量的能量占比如圖3所示。

    圖3 各分量的能量占比

    分解軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障信號(hào)后,獲取的各分量?jī)?nèi)均存在大量故障信息,為此以均值、峰值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏斜度、脈沖、裕度、重心頻域?yàn)楣收咸卣髦笜?biāo),在各分量?jī)?nèi)提取該機(jī)電設(shè)備故障特征,提取結(jié)果如表1所示。

    表1 軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征提取結(jié)果

    根據(jù)圖3與表1可知,本文方法可有效獲取分解軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障信號(hào)的各分量能量占比,各分量能量占比越高,其內(nèi)部存在的故障信息越多,各故障特征指標(biāo)值越高;本文方法可有效提取各故障特征指標(biāo)值,完成軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征提取。實(shí)驗(yàn)證明:本文方法可有效提取軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征。

    提取完軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障特征后,繼續(xù)利用本文方法診斷該給排水設(shè)備故障在該給排水設(shè)備故障數(shù)據(jù)內(nèi)隨機(jī)選擇900個(gè)樣本,共包含7種故障,利用本文方法診斷軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備內(nèi)給排水設(shè)備故障,故障診斷結(jié)果如圖4所示。

    圖4 故障診斷結(jié)果

    根據(jù)圖4可知,本文方法可有效診斷給排水設(shè)備故障,且各故障診斷結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相差較小,僅有泵入口擁塞與電動(dòng)機(jī)電流過(guò)大故障,存在極少樣本診斷結(jié)果錯(cuò)誤。實(shí)驗(yàn)證明:本文方法可精準(zhǔn)診斷軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障。

    以管路接頭不嚴(yán)故障為例,將本文方法的故障診斷結(jié)果與綜合智能監(jiān)控平臺(tái)結(jié)合,以3D形式呈現(xiàn)本文方法的故障診斷結(jié)果,如圖5所示。

    圖5 管路接頭不嚴(yán)故障診斷的呈現(xiàn)效果

    根據(jù)圖5可知,本文方法的故障診斷結(jié)果,可有效與綜合智能監(jiān)控平臺(tái)結(jié)合,以3D的形式呈現(xiàn)軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備內(nèi)給排水設(shè)備故障診斷結(jié)果,精準(zhǔn)指導(dǎo)運(yùn)維人員對(duì)故障區(qū)域進(jìn)行維修,保證給排水設(shè)備正常運(yùn)行。

    3 結(jié)語(yǔ)

    軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備的安全,與工廠(chǎng)運(yùn)營(yíng)的運(yùn)行安全息息相關(guān),為此研究軌道交通裝備工廠(chǎng)機(jī)電設(shè)備故障診斷方法,精準(zhǔn)診斷機(jī)電設(shè)備故障,幫助裝備工廠(chǎng)運(yùn)營(yíng)人員及時(shí)維修故障,確保軌道交通正常運(yùn)行。

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