具有自尋優(yōu)和協(xié)同感知的主軸系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)分析研究

王偉平，王 琦,2，于 洋

(1.沈陽工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，沈陽 110870；2.遼寧工業(yè)大學(xué)，遼寧 錦州 121001)

智能機(jī)床是數(shù)控機(jī)床在智能時(shí)代下的新發(fā)展。智能機(jī)床的故障數(shù)據(jù)分析能力是衡量其與信息技術(shù)融合發(fā)展程度的關(guān)鍵。主軸系統(tǒng)是機(jī)床最主要的組成部分，其運(yùn)行平穩(wěn)性及對(duì)故障的感知能力是發(fā)揮機(jī)床主機(jī)自身性能、保證輸出精度的基礎(chǔ)。

在故障數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，早些年多以建立數(shù)理模型為分析手段。韓秋實(shí)等[1]建立了旋轉(zhuǎn)機(jī)械信息距離判別函數(shù)，并將其應(yīng)用到對(duì)應(yīng)的故障診斷專家系統(tǒng)模式識(shí)別中。陳亞農(nóng)等[2]基于局部均值分解對(duì)滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行了綜合診斷分析。Xi等[3]通過建立一種機(jī)床主軸軸承系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行了故障診斷研究。Berredjem等[4]利用相似性劃分的方法研究了從數(shù)值數(shù)據(jù)中自動(dòng)誘導(dǎo)的模糊規(guī)則。程衛(wèi)東等[5]基于故障特征系數(shù)模板對(duì)變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承進(jìn)行了故障診斷研究。此外，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹等在故障診斷方面也有很多應(yīng)用。Zhang等[6]通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)獨(dú)立性進(jìn)行了基于樸素貝葉斯與決策樹的軸承故障診斷。Zhou等[7]利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立了智能故障診斷和故障推理方法。Zhang等[8]將梯度提升決策樹應(yīng)用于軸承故障診斷的數(shù)據(jù)分析中。

近年來，深度學(xué)習(xí)算法逐漸成為了數(shù)據(jù)分析的主流。齊詠生等[9]基于雙結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了滾動(dòng)軸承故障的智能診斷研究。Yang等[10]提出了基于多層雙向門控遞歸單元的注意力機(jī)制方法。Pham等[11]建立了一種定義為Mobilenet-v2的CNN模型以優(yōu)化所需的系統(tǒng)資源。An等[12]通過建立一種端到端的無監(jiān)督域自適應(yīng)軸承故障診斷模型實(shí)現(xiàn)了域特征和判別特征學(xué)習(xí)的結(jié)合。Huang等[13]提出了一種通過自適應(yīng)選擇特征進(jìn)行故障診斷分類的注意力機(jī)制。Shen等[14]提出將一種改進(jìn)的層次自適應(yīng)深度信念網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷。

然而，對(duì)設(shè)備故障診斷數(shù)據(jù)的分析研究，數(shù)理分析往往僅能就某一局部數(shù)據(jù)特征進(jìn)行研究，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)于相關(guān)類型輸入變量的診斷辨識(shí)能力不足，決策樹的穩(wěn)定性和泛化性相對(duì)較差，并且這些算法都難以應(yīng)對(duì)智能化故障診斷下的大數(shù)據(jù)及復(fù)雜多故障時(shí)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)分析。而依托深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析，實(shí)際在線應(yīng)對(duì)外部干擾時(shí)，分析能力有待提升。

針對(duì)上述問題，本研究圍繞智能機(jī)床主軸系統(tǒng)的振動(dòng)故障數(shù)據(jù)分析算法展開研究，以提高數(shù)據(jù)分析體系抑制外部擾動(dòng)、提升準(zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)自尋優(yōu)與多維度協(xié)同融合為目標(biāo)，構(gòu)建算法。文中以具備識(shí)別振動(dòng)波形數(shù)據(jù)的波動(dòng)特征分析、細(xì)節(jié)時(shí)頻分析的雙路徑模塊為核心，建立了數(shù)據(jù)主體辨識(shí)環(huán)節(jié)。為應(yīng)對(duì)在線外部噪聲擾動(dòng)，建立了前置濾噪環(huán)節(jié)。通過采集電能質(zhì)量分析儀監(jiān)控的電流數(shù)據(jù)，建立了電流分析環(huán)節(jié)。基于這些環(huán)節(jié)的建立，在整體算法層面，以強(qiáng)化學(xué)習(xí)的Q-learning為基礎(chǔ)構(gòu)建了自尋優(yōu)驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)，以D-S證據(jù)理論為基礎(chǔ)構(gòu)建了面向整個(gè)算法架構(gòu)的多維度協(xié)同感知評(píng)估環(huán)節(jié)。并以凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(Case Western Reserve University,CWRU)軸承數(shù)據(jù)集和實(shí)際機(jī)床主軸系統(tǒng)的故障數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了所提方法的優(yōu)越性、有效性與準(zhǔn)確性。

1 數(shù)據(jù)分析方法研究

1.1 主軸系統(tǒng)故障的特點(diǎn)

機(jī)床主軸系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與控制圖示如圖1所示。

圖1 主軸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與控制圖示Fig.1 Structure and control diagram of spindle system

機(jī)床主軸系統(tǒng)的故障特點(diǎn)歸結(jié)如下：

(1)故障存在漸變性。即關(guān)鍵回轉(zhuǎn)部件損傷，往往是局部漸變損傷。如主軸軸承內(nèi)環(huán)、外環(huán)、滾動(dòng)體研傷。

(2)故障存在微觀變化的特點(diǎn)。如關(guān)鍵接觸結(jié)構(gòu)件裝配結(jié)合面的微觀受力變化，導(dǎo)致回轉(zhuǎn)部件運(yùn)動(dòng)接觸表面的淺層磨損，產(chǎn)生受力不均或固有頻率變化。

(3)故障特征研究易受外部環(huán)境、工況變化及自身組件的不同軸、抖動(dòng)、共振等擾動(dòng)的影響。

(4)故障特征需特定方法才能有效提取，特征提取的質(zhì)量和數(shù)據(jù)分析算法的最優(yōu)設(shè)計(jì)是解決問題的關(guān)鍵。

1.2 靜、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析研究的特點(diǎn)

靜態(tài)數(shù)據(jù)分析，利于算法本身在排除外部噪聲、變工況等擾動(dòng)情況下對(duì)研究問題進(jìn)行深入分析與研究拓展。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析，研究變工況、外部擾動(dòng)、多種因素狀態(tài)共同變化等情況，是面向?qū)嶋H的研究。本文設(shè)計(jì)提出的離線雙路徑深度學(xué)習(xí)模型屬于靜態(tài)數(shù)據(jù)研究，在線自尋優(yōu)屬于動(dòng)態(tài)研究數(shù)據(jù)變化過程。

1.3 自尋優(yōu)與協(xié)同感知分析算法的特點(diǎn)

本文算法總體特點(diǎn)如圖2所示。

圖2 本文算法總體特點(diǎn)Fig.2 The general characteristics of this algorithm

自尋優(yōu)是指在訓(xùn)練與迭代過程中自主尋找到最有利于數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生與優(yōu)化的方式，具備人工智能的特點(diǎn)，有利于工業(yè)實(shí)際中復(fù)雜問題的研究解決[15]。協(xié)同感知，是從多個(gè)維度分析一個(gè)復(fù)雜問題，實(shí)現(xiàn)離線、在線、多視角的對(duì)多種局部變量分析結(jié)果的協(xié)同與綜合評(píng)估。協(xié)同感知有利于工業(yè)過程分析中多類問題的研究解決[16]。

2 算法原理

2.1 算法模型

本文提出的自尋優(yōu)與多維度協(xié)同感知故障數(shù)據(jù)分析算法架構(gòu)如圖3所示。它包括前置環(huán)節(jié)、在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)、主體辨識(shí)環(huán)節(jié)、電流分析環(huán)節(jié)、評(píng)估決策環(huán)節(jié)。

圖3 本文提出的自尋優(yōu)與多維度協(xié)同感知算法架構(gòu)Fig.3 The self-optimization and multi-dimensional collaborative perception algorithm architecture proposed in this paper

2.2 前置環(huán)節(jié)

前置環(huán)節(jié)(見圖3)是配合在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)整體算法的在線自尋優(yōu)。其包含5種小波分解基和3種小波分解層數(shù)，在在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)的驅(qū)動(dòng)下，通過分解與重構(gòu)效果比較，實(shí)現(xiàn)對(duì)在線振動(dòng)信號(hào)的最優(yōu)小波自適應(yīng)軟閾值降噪。前置環(huán)節(jié)中，使用基于ddencmp函數(shù)生成默認(rèn)軟閾值。前置環(huán)節(jié)與在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)一起為主體辨識(shí)環(huán)節(jié)提供降噪預(yù)處理后的振動(dòng)波形數(shù)據(jù)，以提高主體辨識(shí)環(huán)節(jié)的最終辨識(shí)效果。

2.3 在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)

在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)是文中算法(見圖3)的驅(qū)動(dòng)核心，是指由智能體和環(huán)境共同構(gòu)成的環(huán)節(jié)。在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)與前置環(huán)節(jié)共同實(shí)現(xiàn)圖3算法整體的在線自尋優(yōu)。在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)，主要基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思想。將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于故障診斷之中有利于故障診斷的自適應(yīng)智能化發(fā)展[17]。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型一般分為Q-learning、DQN、DDPG。與DQN、DDPG相比，Q-learning更適合于無策略更新環(huán)境，文中算法的重點(diǎn)在于尋優(yōu)在線分析環(huán)境，為決策環(huán)節(jié)提供數(shù)據(jù)特征變化，因此使用Q-learning更為合理。

2.3.1 在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)中強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)

由圖3，在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)：

(1)環(huán)境——包含前置環(huán)節(jié)、環(huán)境的其他環(huán)節(jié)(主體辨識(shí)環(huán)節(jié)、評(píng)估決策環(huán)節(jié))。

(2)獎(jiǎng)勵(lì)——環(huán)境對(duì)于在線外部輸入振動(dòng)波形的辨識(shí)評(píng)估結(jié)果。由評(píng)估決策環(huán)節(jié)最終給出即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)。

(3)狀態(tài)——狀態(tài)是指智能體的Q表(見表1)中所存儲(chǔ)的前置環(huán)節(jié)中包含的5種不同種類小波基及3層分解層數(shù)的對(duì)應(yīng)位置狀態(tài)：1#～15#。其中，1#～15#為15個(gè)容量各為22的存貯器，用來存放10輪在線評(píng)優(yōu)中環(huán)境返回的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)值及各自10輪獎(jiǎng)勵(lì)值的最終總值(雙路徑)。表1中，5種小波基的選取是充分考慮降噪常用的并已自行驗(yàn)證篩選效果最好的小波基，1～3層3種小波分解重構(gòu)層數(shù)的選取，是在相關(guān)反復(fù)多次分析研究的基礎(chǔ)上，基于既要達(dá)到濾除噪聲的目的，又要盡可能減少原有信號(hào)的損失的目標(biāo)所確定的。

(4)行動(dòng)——智能體每次順序調(diào)用Q表中一種狀態(tài)。

(5)策略——在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)屬于無策略順序調(diào)用，即依表1內(nèi)的1#～15#狀態(tài)順序依次調(diào)用。

表1 小波基和分解層數(shù)(Q表)Tab.1 Wavelet basis and number of decomposition layers(Q table)

2.3.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)Q-learning的算法實(shí)現(xiàn)步驟

根據(jù)式(1)進(jìn)行Q表的更新，其中st，at表示當(dāng)前的狀態(tài)和行為，st+1，at+1表示st的下一個(gè)狀態(tài)和其對(duì)應(yīng)的行為，γ是學(xué)習(xí)率，其取值范圍是[0,1)。

Q(st,at)=R(st,at)+γ·maxat+1{Q(st+1,at+1)}

(1)

實(shí)施步驟：

步驟1設(shè)定參數(shù)γ=0，即Q表的數(shù)值取僅決于當(dāng)前環(huán)境反饋的對(duì)應(yīng)獎(jiǎng)勵(lì)值R；

步驟2令初始值Q=0；

步驟3對(duì)于每個(gè)迭代輪次，按表1，s的取值由1#依次取到15#，返回即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)值，記錄到Q表的對(duì)應(yīng)位置。

2.4 主體辨識(shí)環(huán)節(jié)

該環(huán)節(jié)提出了雙路徑深度學(xué)習(xí)算法模型(見圖3)。深度學(xué)習(xí)是目前研究故障與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主流方法[18]。提出的雙路徑分別為由自適應(yīng)噪聲完備集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[19]與復(fù)合GRU模型(CEEMDAN+復(fù)合GRU)構(gòu)成的“波形波動(dòng)特征分析路徑”，及由多離散小波包分解系數(shù)與改進(jìn)的INCEPTION網(wǎng)絡(luò)(多DWPT+改進(jìn)的INCEPTION)構(gòu)成的“波形細(xì)節(jié)時(shí)頻分析路徑”。算法設(shè)計(jì)目的是考慮從波形的波動(dòng)包洛特性和細(xì)節(jié)時(shí)頻分析特性兩個(gè)維度，實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)波形數(shù)據(jù)特征的最大程度感知，提高辨識(shí)準(zhǔn)確度。該部分采用先離線訓(xùn)練模型參數(shù)，然后對(duì)模型結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)(權(quán)重、偏移量等)進(jìn)行固化，再應(yīng)用到在線故障辨識(shí)中，緩解在線數(shù)據(jù)集貧乏問題。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)前置環(huán)節(jié)完成自適應(yīng)噪聲濾除后，主體辨識(shí)環(huán)節(jié)發(fā)揮進(jìn)一步辨識(shí)數(shù)據(jù)特征作用。

2.4.1 波動(dòng)特征分析路徑

(1)基于CEEMDAN的波形特征提取

如圖4所示，該路徑采用CEEMDAN進(jìn)行特征提取。CEEMDAN算法是在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，添加逐級(jí)減小的白噪聲，有效抑制了模態(tài)混疊問題，分解效率更高，特征提取效果更好。因此，本文使用CEEMDAN算法。

(2)波動(dòng)特征辨識(shí)算法模型設(shè)計(jì)

門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)(gate recurrent unit，GRU)是深度學(xué)習(xí)中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，它較長短期記憶循環(huán)網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory，LSTM)的結(jié)構(gòu)更加簡單，并且訓(xùn)練速度快于LSTM。本文設(shè)計(jì)了改進(jìn)的復(fù)合GRU模型結(jié)構(gòu)。如圖4所示，它由5個(gè)單GRU模型和1個(gè)全連接層，1個(gè)softmax層構(gòu)成。CEEMDAN分解后得到的IMF1，IMF2，IMF3，IMF4，IMF5分量同時(shí)作為特征數(shù)據(jù)，輸入到由復(fù)合GRU構(gòu)成的模型。該模型設(shè)計(jì)充分利用GRU模型對(duì)于連續(xù)數(shù)據(jù)的感知遞推記憶特點(diǎn)，與CEEMDAN配合，在提高辨識(shí)準(zhǔn)確率的同時(shí)，增大了各分量類間差異的辨識(shí)能力。

圖4 波形波動(dòng)特征分析路徑Fig.4 Waveform fluctuation characteristic analysis path

2.4.2 波形細(xì)節(jié)時(shí)頻分析路徑

根據(jù)細(xì)節(jié)時(shí)頻分析路徑的研究需要，提出設(shè)計(jì)了“多DWPT+改進(jìn)的INCEPTION”算法模型，如圖5所示。

(1)離散小波包變換(discrete wavelet packet transform，DWPT)特征提取

離散小波包變換是典型的波形特征提取方法。本文提出使用4個(gè)小波基(db1，db3，sym2，sym8)，進(jìn)行4層離散小波包變換。對(duì)輸入的波形數(shù)據(jù)，以1 024點(diǎn)為一個(gè)樣本，進(jìn)行小波包分解。將分解后的系數(shù)以節(jié)點(diǎn)序號(hào)為行號(hào)，形成4個(gè)16×16維的分解系數(shù)組合矩陣，作為特征提取結(jié)果送入到改進(jìn)的INCEPTION模型，見圖5。這里使用db1，db3，sym2，sym8小波基，是經(jīng)過研究比較，確定這4種小波基對(duì)于本文所研究的振動(dòng)波形的特征提取效果最好，采用4層離散小波包變換獲得的特征節(jié)點(diǎn)數(shù)既保證了對(duì)于數(shù)據(jù)特征有效提取的需要，又可有效降低后續(xù)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸入量。

(2)改進(jìn)的INCEPTION辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)

INCEPTION是一種高效精準(zhǔn)的深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型的訓(xùn)練難度適中，具備多種卷積核并行處理的特點(diǎn)，模型的穩(wěn)定性好，對(duì)于多DWPT分解的特征系數(shù)矩陣的辨識(shí)能力好。本文對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)：在基本INCEPTION的基礎(chǔ)上，將原來5×5卷積核替換為1×2，2×1，1×2，2×1卷積核，將3×3卷積核替換為1×3，3×1卷積核，如圖5所示。

圖5 波形細(xì)節(jié)時(shí)頻分析路徑Fig.5 Waveform detail time-frequency analysis path

2.5 電流輔助分析環(huán)節(jié)

電流分析環(huán)節(jié)在整個(gè)算法中起輔助分析作用(見圖3)。該環(huán)節(jié)使用電能質(zhì)量分析儀采集主電機(jī)驅(qū)動(dòng)器輸送給主電機(jī)的電流數(shù)據(jù)作為特征數(shù)據(jù)，起到粗精度輔助分析的作用(如圖6所示)。

圖6 基于測試電流的故障輔助分析Fig.6 Fault aided analysis based on test current

在空載測試研究中，主軸支承軸承是主軸系統(tǒng)主要的磨損變化故障源，主軸系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，主電機(jī)驅(qū)動(dòng)器基于PID控制會(huì)對(duì)主軸系統(tǒng)傳遞到主電機(jī)的故障擾動(dòng)做出及時(shí)調(diào)節(jié)，這種調(diào)節(jié)通過輸出電流的變化實(shí)現(xiàn)。這里提取主軸系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行時(shí)段的驅(qū)動(dòng)器輸出電流波形數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差和脈沖因子作為特征值。公式如式(2)(標(biāo)準(zhǔn)差σ)和式(3)(脈沖因子p)所示。

(2)

(3)

標(biāo)準(zhǔn)差用來反映數(shù)據(jù)集的離散程度，這里為主軸系統(tǒng)在平穩(wěn)運(yùn)行區(qū)段中對(duì)電流波形幅值整體變化均值的反映。脈沖因子是用來表征信號(hào)中峰值沖擊特征的量，從式(3)的構(gòu)成，可知此處脈沖因子的應(yīng)用，是主軸系統(tǒng)在平穩(wěn)運(yùn)行區(qū)段中對(duì)電流波形峰值突變狀態(tài)的反映。這里通過多次測量計(jì)算該臺(tái)機(jī)床在正常工作時(shí)和出現(xiàn)故障時(shí)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差及脈沖因子，進(jìn)而分別確定標(biāo)準(zhǔn)差和脈沖因子的故障閾值。注：不同機(jī)床之間由于裝配條件和組件配合精度的差異，標(biāo)準(zhǔn)差和脈沖因子的故障閾值存在差異，需要依照這里提出的方法，建立各自的特征數(shù)據(jù)集。但對(duì)于同一臺(tái)機(jī)床，其標(biāo)準(zhǔn)差和脈沖因子的故障閾值，可以通過研究獲得。本文是對(duì)所研究的故障機(jī)床自身的正常態(tài)和故障態(tài)進(jìn)行算法驗(yàn)證，不進(jìn)行不同機(jī)床間的橫向比較。

2.6 評(píng)估決策環(huán)節(jié)

由圖3，評(píng)估決策環(huán)節(jié)是在線數(shù)據(jù)分析的決策環(huán)節(jié)。本環(huán)節(jié)一方面是匯總在線“主體辨識(shí)環(huán)節(jié)”對(duì)振動(dòng)傳感器所檢測波形的分析辨識(shí)結(jié)果(即Result 1、Result 2的辨識(shí)結(jié)果)，并向智能體返回即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)值；另一方面是基于Result 1、Result 2的獎(jiǎng)勵(lì)值結(jié)果結(jié)合電流分析環(huán)節(jié)Result 3的結(jié)果，使用D-S證據(jù)理論的合成規(guī)則計(jì)算出主軸系統(tǒng)故障的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果(見圖7)。圖7的具體分析運(yùn)算過程在后文對(duì)應(yīng)進(jìn)行了詳細(xì)舉例說明。

圖7 決策環(huán)節(jié)離線在線結(jié)果分析Fig.7 Analysis on the relationship between offline and online results of decision-making links

D-S證據(jù)理論在依托信任度進(jìn)行多證據(jù)融合方面很有優(yōu)勢[20]。其合成規(guī)則是采用正交和計(jì)算兩種或多種判據(jù)的信任匹配函數(shù)。如識(shí)別架構(gòu)Ω存在證據(jù)E1和E2，對(duì)應(yīng)的信任配比是e1和e2,Mi和Nj是焦元，可得合成規(guī)則

(4)

式中，V為沖擊系數(shù)，越大表明證據(jù)間沖擊越大。

3 算法比較

為驗(yàn)證本文提出的數(shù)據(jù)分析算法的優(yōu)勢，這里基于CWRU軸承數(shù)據(jù)集對(duì)整個(gè)算法的核心部分—主體辨識(shí)環(huán)節(jié)(見圖3)的優(yōu)勢進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。CWRU軸承數(shù)據(jù)集是基于試驗(yàn)臺(tái)獲得的數(shù)據(jù)集，其對(duì)應(yīng)的試驗(yàn)臺(tái)由電機(jī)、扭矩傳感器和功率計(jì)構(gòu)成，通過采集電機(jī)支撐軸承的驅(qū)動(dòng)端和風(fēng)扇端的軸承振動(dòng)信號(hào)而獲得軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)集，其中軸承的故障是使用電火花加工技術(shù)在軸承對(duì)應(yīng)位置上加工出直徑不同的點(diǎn)蝕所致。CWRU軸承數(shù)據(jù)集在軸承振動(dòng)信號(hào)研究領(lǐng)域，獲得廣泛認(rèn)可，被用于驗(yàn)證很多算法研究，具有通用性。這里使用其對(duì)本文所提出的算法主體部分進(jìn)行驗(yàn)證評(píng)估，所選的數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 正常數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)Tab.2 Normal data and fault data

研究中對(duì)表2的數(shù)據(jù)，采用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)—重疊采樣。提取的數(shù)據(jù)每類100組，共1 000組。其中700組作為訓(xùn)練集，300組作為驗(yàn)證集。

3.1 波動(dòng)特征分析路徑內(nèi)所提算法優(yōu)勢對(duì)比

將本文提出的“CEEMDAN+復(fù)合GRU”模型(算法1)與“CEEMDAN+LSTM”(算法2)同步進(jìn)行訓(xùn)練驗(yàn)證，結(jié)果見表3和圖8?？梢钥闯鏊惴?的驗(yàn)證集準(zhǔn)確率均值優(yōu)于算法2，所用時(shí)間比算法2更少。

表3 驗(yàn)證集準(zhǔn)確率結(jié)果對(duì)比Tab.3 Comparison of accuracy results of validation set

圖8 驗(yàn)證集準(zhǔn)確率混淆矩陣Fig.8 Accuracy confusion matrix of verification set

3.2 細(xì)節(jié)時(shí)頻分析路徑內(nèi)所提算法準(zhǔn)確率對(duì)比

3.2.1 準(zhǔn)確率對(duì)比

將本文提出的“多DWPT+改進(jìn)的INCEPTION”模型算法(算法3)與“單DWPT+基本INCEPTION”模型(算法4)進(jìn)行比較。選用數(shù)據(jù)及結(jié)果對(duì)比如圖9、圖10和表4所示。

圖9 算法3的辨識(shí)效果Fig.9 Identification effect of algorithm 3

圖10 算法4的辨識(shí)效果Fig.10 Identification effect of algorithm 4

表4 驗(yàn)證集辨識(shí)準(zhǔn)確率結(jié)果Tab.4 Identification accuracy results of verification set

圖9、圖10對(duì)比分析了準(zhǔn)確率和損失函數(shù)情況。從圖上可看出本文提出的“多DWPT+改進(jìn)的INCEPTION”模型算法的分類辨識(shí)效果優(yōu)于“單DWPT+基本INCEPTION”算法，數(shù)據(jù)匯總見表4。

3.2.2 辨識(shí)準(zhǔn)確性十折交叉驗(yàn)證

將本文提出的“多DWPT+改進(jìn)的INCEPTION”模型(算法3)和“多DWPT+AlexNet”等模型訓(xùn)練好后，進(jìn)行驗(yàn)證集十折交叉準(zhǔn)確率驗(yàn)證比較。從圖11和表5的結(jié)果可以看出，算法3明顯最優(yōu)。

圖11 驗(yàn)證集十折交叉準(zhǔn)確率對(duì)比Fig.11 Comparison of ten fold cross accuracy of verification set

表5 驗(yàn)證集十折交叉準(zhǔn)確率結(jié)果對(duì)比Tab.5 Comparison of accuracy results of verification set

4 實(shí)際驗(yàn)證

4.1 實(shí)際機(jī)床的主軸系統(tǒng)故障

本研究選取一臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)型40規(guī)格的智能流量型臥式數(shù)控車床，驗(yàn)證文中提出的故障數(shù)據(jù)分析算法(見圖3)。對(duì)實(shí)際機(jī)床主軸系統(tǒng)故障的驗(yàn)證，是在實(shí)際外部擾動(dòng)下，面向算法多環(huán)節(jié)(在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)、主體辨識(shí)環(huán)節(jié)、電流環(huán)節(jié)等)的專有數(shù)據(jù)驗(yàn)證，是本文驗(yàn)證研究的主要內(nèi)容。與基于試驗(yàn)臺(tái)的CWRU數(shù)據(jù)集驗(yàn)證相比，更具有專有性、針對(duì)性特點(diǎn)，加之是對(duì)算法整體各環(huán)節(jié)的全面驗(yàn)證，其結(jié)果可驗(yàn)證算法整體各環(huán)節(jié)對(duì)本文研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)際故障辨識(shí)的有效性與實(shí)用性。

該機(jī)床在加工零件內(nèi)表面時(shí)存在顫振振紋(如圖12所示)。在排除進(jìn)給軸、刀具、切削參數(shù)、裝卡等因素后，將故障診斷研究的重點(diǎn)放在機(jī)床主軸系統(tǒng)上。

圖12 加工件內(nèi)溝槽處出現(xiàn)加工顫振振紋Fig.12 Machining chatter marks appear at the groove in the machined part

4.2 數(shù)據(jù)采集與驗(yàn)證方案

如圖13所示，在加工區(qū)主軸系統(tǒng)軸承側(cè)，安裝B &K振動(dòng)加速度傳感器，采集主軸輸出端的振動(dòng)狀態(tài)特征。

圖13 振動(dòng)傳感器的安裝Fig.13 Installation of vibration sensor

空載條件下，采集該臺(tái)故障機(jī)床在主軸轉(zhuǎn)速2 000 r/min時(shí)主軸單元軸承側(cè)的振動(dòng)數(shù)據(jù)。采用FLUCK電能質(zhì)量分析儀，同步采集主電機(jī)驅(qū)動(dòng)器輸出端的輸出電流波形數(shù)據(jù)(如圖14所示)。

圖14 使用電能質(zhì)量分析儀采集主電機(jī)驅(qū)動(dòng)器的電流數(shù)據(jù)Fig.14 The power quality analyzer is used to collect the current data of the main motor driver

4.3 對(duì)本文所提算法的實(shí)際驗(yàn)證

4.3.1 主體辨識(shí)環(huán)節(jié)的離線訓(xùn)練

從該流量型機(jī)床的歷史檢測數(shù)據(jù)中篩選出主軸系統(tǒng)軸承側(cè)振動(dòng)檢測數(shù)據(jù)并匯總，如表6所示。

使用表6數(shù)據(jù)，離線訓(xùn)練文中提出的“CEEMDAN+復(fù)合GRU”波動(dòng)特征分析算法模型，再在訓(xùn)練好的該離線模型上，使用驗(yàn)證集進(jìn)行驗(yàn)證，獲得交叉熵最低判定值0.75(對(duì)應(yīng)的分布是(0，0.75，0.09，0.16)，對(duì)應(yīng)的判定標(biāo)簽值為(0，1，0，0))。同理，采用提出的“多DWPT+改進(jìn)的INCEPTION”時(shí)頻分析路徑算法進(jìn)行離線訓(xùn)練，判定結(jié)果交叉熵最低為0.79，數(shù)據(jù)匯總?cè)绫?所示。

表7 雙路徑離線數(shù)據(jù)Tab.7 Dual path offline data

4.3.2 在線自尋優(yōu)

(1)小波去噪重構(gòu)效果對(duì)比

圖15是在2 000 r/min時(shí)，對(duì)4.2節(jié)故障機(jī)床采集到的含有干擾的振動(dòng)波形進(jìn)行的不同小波基去噪效果對(duì)比。

圖15 2 000 r/min時(shí)不同小波分解重構(gòu)效果Fig.15 Reconstruction effect of different wavelet decomposition at 2 000 r/min

圖15(b)～圖15(d)分別是采用1層sym8、1層haar、2層sym8小波基，對(duì)波形數(shù)據(jù)進(jìn)行的去噪效果對(duì)比。可以發(fā)現(xiàn)采用不同小波基和分解重構(gòu)層數(shù)，對(duì)波形的預(yù)處理效果差異明顯。這說明在本文算法架構(gòu)(見圖3)的前置環(huán)節(jié)中，尋找出最優(yōu)降噪效果對(duì)于提升現(xiàn)場實(shí)際波形數(shù)據(jù)辨識(shí)分析效果的必要性。

(2)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)Q-learning的在線自尋優(yōu)

根據(jù)文中2.3節(jié)、2.4節(jié)提出的在線學(xué)習(xí)方法，按照?qǐng)D7的分析策略，采用4.3.1節(jié)訓(xùn)練好的模型(模型效果數(shù)據(jù)見表7)，對(duì)4.2節(jié)故障機(jī)床主軸系統(tǒng)在2 000 r/min測得的振動(dòng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行在線辨識(shí)，分析獲得了路徑1和路徑2每次迭代的即時(shí)結(jié)果，即環(huán)境為智能體提供的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)，相關(guān)過程數(shù)據(jù)舉例如表8所示。

表8為主體辨識(shí)環(huán)節(jié)進(jìn)行某次數(shù)據(jù)分析時(shí)的在線分析策略，該策略中“即時(shí)判定結(jié)果=獎(jiǎng)勵(lì)值：R=10×t×(b-a)”充分考慮了離線訓(xùn)練結(jié)果對(duì)于在線訓(xùn)練的影響，使每次判定都綜合了離線模型的結(jié)果數(shù)據(jù)(可信度)，從而增加了在線辨識(shí)本身的魯棒性和全面性。

(3)雙路徑主體辨識(shí)環(huán)節(jié)在線分析

在離線訓(xùn)練好雙路徑主體辨識(shí)模型后，固化模型的權(quán)重、偏移量等參數(shù)，再應(yīng)用到在線故障辨識(shí)中(參見圖2)。使用圖3的在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)算法進(jìn)行10輪迭代(每輪1#～15#，15次)，每輪每次都按照表8的方式計(jì)算環(huán)境產(chǎn)生的對(duì)應(yīng)表1各位置的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)值，最終計(jì)算表1各位置的10次獎(jiǎng)勵(lì)總值。

4.3.3 多維度數(shù)據(jù)協(xié)同感知

對(duì)于電能質(zhì)量分析儀采集的4.2節(jié)故障機(jī)床在空載測試時(shí)平穩(wěn)運(yùn)行時(shí)段的同步電流，采用式(2)和式(3)對(duì)平穩(wěn)運(yùn)行段電流波形數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果σ=0.007 9，超過對(duì)應(yīng)閾值0.005，脈沖因子結(jié)果p=0.020 5，超過對(duì)應(yīng)閾值0.015。此處標(biāo)準(zhǔn)差故障閾值和脈沖因子故障閾值是按照2.5節(jié)所述對(duì)于該臺(tái)故障機(jī)床長期研究后確定的。由此處標(biāo)準(zhǔn)差和脈沖因子的結(jié)果都超過閾值的結(jié)果，結(jié)合圖6，考慮出現(xiàn)一定程度的損傷加劇。但對(duì)于主軸支承軸承的內(nèi)環(huán)、外環(huán)、滾動(dòng)體損傷無法進(jìn)一步辨識(shí)，故電流分析路徑僅能發(fā)現(xiàn)是否正常，因此此環(huán)節(jié)對(duì)于主軸軸承內(nèi)環(huán)、外環(huán)、滾動(dòng)體及不確定性故障的判定可能性占比各為25%，需借助主體辨識(shí)環(huán)節(jié)進(jìn)一步辨識(shí)故障類別。

4.3.4 故障數(shù)據(jù)多維度協(xié)同感知評(píng)估

這里對(duì)匯總后的各路徑結(jié)果進(jìn)行基于D-S證據(jù)理論的多維度協(xié)同感知評(píng)估計(jì)算。按表1順序，由Q-learning驅(qū)動(dòng)整個(gè)在線分析網(wǎng)絡(luò)，按圖7和表8策略進(jìn)行自尋優(yōu)，提取Q表中各路徑、10輪尋優(yōu)總獎(jiǎng)勵(lì)值(如圖16所示)及10輪對(duì)應(yīng)的交叉熵概率分布，進(jìn)行匯總。確定：采用sym8小波基進(jìn)行1層分解重構(gòu)，獲得的總獎(jiǎng)勵(lì)值最高，其對(duì)應(yīng)的最大交叉熵辨識(shí)概率分布如表9所示。

圖16 在線獎(jiǎng)勵(lì)總值匯總Fig.16 Total online rewards

表9 最大交叉熵對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)Tab.9 The corresponding data of the maximum cross entropy

關(guān)于表9的4#數(shù)據(jù)，L1、L2路徑的不確定度θ由離線模型的可信度t(見表8)與1的差值確定(例L1：1-95%=0.05)。在此基礎(chǔ)上，各路徑分別與本路徑不確定度進(jìn)行歸一化，路徑1(L1)的辨識(shí)概率分布結(jié)果為(0,0.095,0.085 5,0.769 5)，路徑2(L2)的辨識(shí)概率分布結(jié)果為(0,0.098,0.049,0.833)。基于式(4)進(jìn)行計(jì)算：

(1)各路徑證據(jù)信息

m1(正,內(nèi),外,滾,θ)=(0,0.095,0.085 5,0.769 5,0.05)

m2(正,內(nèi),外,滾,θ)=(0,0.098,0.049,0.833,0.02)

m3(正,內(nèi),外,滾,θ)=(0,0.25,0.25,0.25,0.25)

(2)信任值乘積之和

m’(正)= (m1(正)+m1(θ))(m2(正)+m2(θ))(m3(正)+m3(θ))-(m1(θ))(m2(θ))(m3(θ))=0，同理：m’(內(nèi))=0.008 3；m’(外)=0.004 4；m’(滾)=0.349 3；m’(θ)=0.001 8

(3)歸一化處理

1-V=m’(正)+m’(內(nèi))+m’(外)+m’(滾)+m’(θ)=0.363 8

(4)最終結(jié)果

m(正)=m’(正)/(1-V)=0；同理：m(內(nèi))=0.022 8；m(外)=0.012 1；m(滾)=0.960 1；m(θ)=0.004 9

根據(jù)上述運(yùn)算結(jié)果，m(滾)=0.960 1，即最終確定該機(jī)床主軸系統(tǒng)故障結(jié)果：主軸系統(tǒng)軸承滾動(dòng)體損傷。

4.4 故障確認(rèn)驗(yàn)證

在使用文中提出的算法計(jì)算確認(rèn)故障后，最終通過拆卸機(jī)床主軸單元，發(fā)現(xiàn)該臺(tái)機(jī)床主軸軸承滾動(dòng)體已燒壞、變色，見圖17(a)。圖17(b)是作為對(duì)比的同型號(hào)正常機(jī)床的主軸軸承滾動(dòng)體。此結(jié)果也驗(yàn)證了文中算法對(duì)于該機(jī)床主軸系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性。

圖17 主軸軸承滾動(dòng)體Fig.17 Spindle bearing rolling element

5 結(jié) 論

本研究提出了具有自尋優(yōu)和多維度協(xié)同感知的主軸系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)分析算法。

(1)對(duì)于故障振動(dòng)波形數(shù)據(jù)，從離、在線維度，提出建立了具有雙路徑特征的主體辨識(shí)環(huán)節(jié)，提出建立了具備自尋優(yōu)特點(diǎn)的在線驅(qū)動(dòng)環(huán)節(jié)與前置環(huán)節(jié)。在此基礎(chǔ)上提出將雙路徑離、在線維度的自尋優(yōu)結(jié)果與電流波動(dòng)狀態(tài)的輔助故障分析特征進(jìn)行融合，通過對(duì)融合結(jié)果的協(xié)同評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)自尋優(yōu)和多維度協(xié)同感知算法架構(gòu)。

(2)在構(gòu)建上述算法架構(gòu)模型的過程中，提出了由CEEMDAN與復(fù)合GRU模型構(gòu)成的波動(dòng)特征分析路徑，提出了由4個(gè)小波基疊加的波形特征提取組合矩陣與改進(jìn)的INCEPTION模型構(gòu)成的細(xì)節(jié)時(shí)頻分析路徑。基于CWRU軸承試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了該雙路徑(即主體辨識(shí)環(huán)節(jié))故障辨識(shí)的有效性和優(yōu)越性。

(3)基于實(shí)際機(jī)床主軸系統(tǒng)的故障數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了提出的算法架構(gòu)各環(huán)節(jié)故障辨識(shí)的有效性與實(shí)用性。對(duì)于算法各環(huán)節(jié)實(shí)際故障辨識(shí)結(jié)果，提出了基于D-S證據(jù)理論的離、在線多維度結(jié)果融合方法，以0.960 1的協(xié)同評(píng)估概率量化出了實(shí)際機(jī)床主軸系統(tǒng)的具體故障原因。

(4)本文為機(jī)床主軸系統(tǒng)等關(guān)鍵組件，在實(shí)際智能化故障辨識(shí)研究中，遇到的實(shí)際噪聲擾動(dòng)多、故障辨識(shí)準(zhǔn)確度要求高、在線數(shù)據(jù)集貧乏、故障特征判別維度多等問題的相關(guān)研究，提供了借鑒。