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    基于振動(dòng)信號(hào)的采礦機(jī)截割負(fù)載分類

    2023-01-30 08:56:14許志鵬劉振堅(jiān)莊德玉尹玉璽
    工礦自動(dòng)化 2022年12期
    關(guān)鍵詞:搖臂波包頻帶

    許志鵬,劉振堅(jiān),莊德玉,尹玉璽

    (1.煤炭科學(xué)研究總院,北京 100013;2.中煤科工集團(tuán)上海有限公司,上海 200030)

    0 引言

    地下鋁土礦開采環(huán)境與煤礦相似[1],借鑒煤礦開采經(jīng)驗(yàn),在地下鋁土礦中引進(jìn)綜采成套機(jī)械設(shè)備,是鋁土礦高效、安全開采的一條新出路[2]。大部分地下鋁土礦的工作面地質(zhì)賦存條件與煤礦相似,礦體與巖層交界崎嶇,直接頂與直接底為巖石,將采礦機(jī)應(yīng)用于地下鋁土礦生產(chǎn)時(shí),采礦機(jī)滾筒可能因割頂?shù)装宓膸r類負(fù)載,致使?jié)L筒截齒磨損加速,機(jī)械損耗增加。在地下開采過程中,工作人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷截割負(fù)載類型,并通過手持遙控裝置或端子調(diào)節(jié)采礦機(jī)滾筒高度,但受限于開采現(xiàn)場(chǎng)的惡劣環(huán)境,工作人員的判斷往往會(huì)出現(xiàn)一定的誤差和滯后性。在開采智能化趨勢(shì)下,采礦機(jī)智能化是其中的重要環(huán)節(jié),而準(zhǔn)確、智能地識(shí)別截割負(fù)載是實(shí)現(xiàn)采礦機(jī)智能化的關(guān)鍵技術(shù)。

    目前,以振動(dòng)信號(hào)為參考的截割負(fù)載類型識(shí)別方式被廣泛應(yīng)用[3],其識(shí)別過程主要包括信號(hào)特征提取和模式分類2個(gè)部分,其中有效的信號(hào)特征提取是截割負(fù)載類型識(shí)別的基礎(chǔ)。采礦機(jī)實(shí)際運(yùn)行工況復(fù)雜,獲得的振動(dòng)信號(hào)具有時(shí)域非線性的隨機(jī)非平穩(wěn)特征。目前,傅里葉變換、小波變換等時(shí)頻特征提取方法應(yīng)用場(chǎng)景廣泛。但傳統(tǒng)的傅里葉變換不能反映信號(hào)在時(shí)域上的突變趨勢(shì),無(wú)法適用于非平穩(wěn)信號(hào)的分解;小波變換在分析信號(hào)的高頻部分時(shí)分辨率較低,易丟失信號(hào)的有效特征信息。小波包分解廣泛用于處理非平穩(wěn)信號(hào),信號(hào)的有效信息保留全面、分辨率高。郭偉超等[4]利用小波包分解得到表征信號(hào)特征的能量譜作為特征向量,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法降低特征向量維度,以提取出區(qū)分故障類型的有效特征。

    在模式分類方面,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,BPNN)具備非線性映射、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)等能力,但在BPNN訓(xùn)練過程中,算法受反向傳播影響,易陷入局部最優(yōu)解,同時(shí),網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí)的權(quán)值、閾值選取會(huì)直接影響網(wǎng)絡(luò)收斂速度。麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)是于2020年提出的一種群智能優(yōu)化算法,通過模擬麻雀的集體覓食行為,優(yōu)化群體活動(dòng)以找到全局最優(yōu)解。孫全等[5]引入SSA對(duì)BPNN的初始權(quán)值、閾值進(jìn)行優(yōu)化,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度和收斂速度。

    因此,本文將小波包分解與SSA?BPNN相結(jié)合,基于振動(dòng)信號(hào)對(duì)地下鋁土礦截割負(fù)載類型進(jìn)行識(shí)別。利用小波包分解提取采礦機(jī)滾筒空載、截割鋁土、截割巖石時(shí)的振動(dòng)信號(hào)能量特征,并對(duì)特征向量進(jìn)行降維處理;將特征向量輸入至SSA?BPNN,以實(shí)現(xiàn)截割負(fù)載的分類。

    1 基于小波包分解的信號(hào)特征提取

    1.1 小波包分解

    小波包分解能對(duì)小波分解中未分解的高頻信號(hào)進(jìn)一步分解到各個(gè)頻段上,并根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的特征,自適應(yīng)選取頻段以匹配信號(hào)的頻譜特征,保留了數(shù)據(jù)中完整的有效特征[6]。

    1.2 特征向量計(jì)算

    將振動(dòng)信號(hào)x(t)進(jìn)行n層小波包分解后,得到2n個(gè)子頻帶,則第i(i=0,1,···,2n?1)個(gè)子頻帶的能量為

    式中fi(m)為x(t)分解后第i個(gè)子頻帶中第m(m=0,1,···,N?1,N為采樣點(diǎn)數(shù))個(gè)離散采樣點(diǎn)的幅值。

    根據(jù)能量守恒定律,將提取的各子頻帶能量累加求和可得信號(hào)總能量E,則各子頻帶能量在信號(hào)總能量的占比為

    信號(hào)總能量與不同截割負(fù)載類型下信號(hào)最大能量 Emax的比值為

    則表征截割負(fù)載狀態(tài)的2n+1維特征向量為[7]

    1.3 PCA降維

    PCA常用于提取高維數(shù)據(jù)的有效信息及特征。當(dāng)小波包分解層數(shù)過大時(shí),特征向量維度過高,為降低高維數(shù)據(jù)的稀疏性,利用數(shù)據(jù)映射方法將高維度、線性相關(guān)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維度、線性無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù),通過計(jì)算數(shù)據(jù)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率,選取最能代表數(shù)據(jù)有效信息的主成分。

    2 SSA?BPNN

    在麻雀群體的覓食過程中,麻雀?jìng)€(gè)體分為發(fā)現(xiàn)者和加入者2種:發(fā)現(xiàn)者負(fù)責(zé)尋找食物的區(qū)域及方向;加入者根據(jù)發(fā)現(xiàn)者的位置實(shí)時(shí)調(diào)整自己的位置以尋獲食物。麻雀種群中的個(gè)體在覓食過程中互相監(jiān)視,加入者與攝入量較多的個(gè)體爭(zhēng)奪食物。當(dāng)群體捕食環(huán)境出現(xiàn)危險(xiǎn),預(yù)警值達(dá)到臨界點(diǎn),種群中出現(xiàn)預(yù)警者,麻雀種群會(huì)迅速反應(yīng)并進(jìn)行反捕食[8-12]。

    在模式分類過程中,為使BPNN更好、更快地收斂,將BPNN的1組權(quán)值、閾值作為麻雀?jìng)€(gè)體,通過尋找麻雀?jìng)€(gè)體的最佳適應(yīng)度值求得權(quán)值、閾值的最優(yōu)解,并賦值給BPNN。

    3 截割負(fù)載類型識(shí)別流程

    基于小波包分解和SSA?BPNN的截割負(fù)載類型識(shí)別流程如圖1所示,具體步驟如下。

    圖1 基于小波包分解和SSA?BPNN的截割負(fù)載類型識(shí)別流程Fig.1 Cutting load typeidentification processbased on wavelet packet decomposition and sparrow search algorithm optimized back propagation neural network

    (1)將多組振動(dòng)信號(hào)劃分為空載、鋁土、巖石負(fù)載類型下的數(shù)據(jù)樣本,對(duì)樣本進(jìn)行小波包分解后得到各子頻帶能量,并對(duì)其進(jìn)行歸一化得到特征向量,進(jìn)而對(duì)特征向量進(jìn)行降維處理,并將其作為BPNN的輸入。

    (2)確定BPNN的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。根據(jù)輸入的特征向量維度和模式種類,設(shè)定BPNN輸入層、隱含層、輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)。

    (3)參數(shù)初始化。確定SSA最大迭代次數(shù)、種群規(guī)模、發(fā)現(xiàn)者所占種群比例、預(yù)警值及預(yù)警者數(shù)量。

    (4)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值。用種群中的每個(gè)個(gè)體代表BPNN中的初始權(quán)值和閾值,利用適應(yīng)度函數(shù)尋找較小的適應(yīng)度值以尋找最優(yōu)解。

    (5)更新麻雀位置。在迭代過程中,將適應(yīng)度值較好的個(gè)體作為發(fā)現(xiàn)者;加入者根據(jù)發(fā)現(xiàn)者搜索到的食物范圍進(jìn)行移動(dòng)并與發(fā)現(xiàn)者搶奪食物資源;預(yù)警者在種群中隨機(jī)產(chǎn)生,比較麻雀?jìng)€(gè)體當(dāng)前的適應(yīng)度值與當(dāng)前全局最優(yōu)適應(yīng)度值,并實(shí)時(shí)更新發(fā)現(xiàn)者、加入者和預(yù)警者的位置。

    (6)比較位置更新后的個(gè)體適應(yīng)度值,并與當(dāng)前最優(yōu)適應(yīng)度值相比較,達(dá)到最大迭代次數(shù)后選擇全局最優(yōu)解[13]。

    (7)利用最優(yōu)解初始化BPNN并進(jìn)行訓(xùn)練。

    (8)使用訓(xùn)練后的SSA?BPNN進(jìn)行截割負(fù)載分類。

    4 試驗(yàn)驗(yàn)證

    4.1 工程地質(zhì)條件

    貴州某鋁土礦礦體賦存條件良好,礦層厚度變化大,主體礦層厚度為1.3~3.5 m,礦料堅(jiān)固性系數(shù)變化范圍大,鋁土堅(jiān)固性系數(shù)為2~5,巖石堅(jiān)固性系數(shù)達(dá)6~8,地質(zhì)賦存情況見表1。參照煤礦開采經(jīng)驗(yàn),該礦引入綜合機(jī)械化開采技術(shù),配備MG500/1170?AWD1采礦機(jī)。采礦機(jī)滾筒空載、截割鋁土和巖石時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)存在明顯差異,因此,基于振動(dòng)信號(hào)判斷采礦機(jī)截割負(fù)載類型。

    表1 工作面地質(zhì)賦存Table 1 Geological occurrence of working face

    4.2 傳感器及測(cè)點(diǎn)選擇

    由于生產(chǎn)環(huán)境中采礦機(jī)搖臂預(yù)留螺孔堵塞、生銹,利用轉(zhuǎn)接板將傳感器固定于采礦機(jī)的方法不便實(shí)施,所以在試驗(yàn)過程中選用便于安裝拆卸的磁吸式方法安裝傳感器。采用1A314E型三向壓電式加速度傳感器,參數(shù)見表2(g為重力加速度)。

    表2 傳感器參數(shù)Table2 2 Sensor parameters

    將磁吸式加速度傳感器安裝于搖臂傳動(dòng)系統(tǒng)的一軸、三軸、五軸、七軸處(圖2),采樣頻率設(shè)置為10 kHz,對(duì)搖臂進(jìn)行加載試驗(yàn)(圖3),采集加載過程中的振動(dòng)信號(hào)。搖臂加載試驗(yàn)過程中,通過調(diào)節(jié)電流大小改變扭矩,并逐漸增加扭矩完成加載過程,加載試驗(yàn)分為空載、加載50%、加載75%、滿載4個(gè)階段,各階段內(nèi)載荷恒定,每種工況下采集振動(dòng)信號(hào)60 s。

    圖2 測(cè)點(diǎn)布置Fig.2 Arrangement of measuring points

    圖3 加載試驗(yàn)平臺(tái)Fig.3 Loading test platform

    選用均方根和峭度2個(gè)指標(biāo)從時(shí)域特征上分析搖臂不同工況下的振動(dòng)信號(hào)。均方根反映振動(dòng)信號(hào)的振幅大?。磺投缺碚髡駝?dòng)信號(hào)中沖擊信號(hào)的多少,峭度值越偏離3,代表信號(hào)受沖擊激勵(lì)影響越大。各工況下,一軸、三軸、五軸、七軸處振動(dòng)信號(hào)的均方根和峭度分別如圖4、圖5所示。由圖4可知,一軸處振動(dòng)信號(hào)的均方根隨著負(fù)載的升高上升趨勢(shì)最明顯,表明一軸處傳感器對(duì)負(fù)載的變化最為敏感。由圖5可知,一軸處振動(dòng)信號(hào)峭度值偏離3的程度最小,表明一軸處振動(dòng)信號(hào)受沖擊振動(dòng)影響最小。因此在后續(xù)工業(yè)性試驗(yàn)中選用搖臂一軸作為傳感器安裝位置。

    圖4 不同工況下各軸振動(dòng)信號(hào)的均方根Fig.4 Root mean square of vibration signal of each shaft under different working conditions

    圖5 不同工況下各軸振動(dòng)信號(hào)的峭度Fig.5 Kurtosisof vibration signal of each shaft under different working conditions

    4.3 工業(yè)性試驗(yàn)方案

    在工業(yè)性試驗(yàn)過程中,為保證傳感器的可靠性,將傳感器吸附于搖臂一軸靠近支架側(cè)的殼體處,如圖6所示。采集空載、截割鋁土、截割巖石3種工況對(duì)應(yīng)的振動(dòng)信號(hào)[14-15]。在信號(hào)采集過程中,由專人跟隨采礦機(jī),實(shí)時(shí)觀測(cè)滾筒位置,通過防爆手機(jī)、傳感器與電控箱中的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間,將采礦機(jī)滾筒位置等基本信息與振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行同步關(guān)聯(lián)記錄與保存。

    圖6 傳感器安裝位置Fig.6 Sensor installation position

    4.4 特征向量提取及數(shù)據(jù)降維

    采集采礦機(jī)滾筒空載、截割鋁土和巖石3種不同工況下的振動(dòng)信號(hào)各40 s,采樣頻率為10 kHz,此時(shí),每種工況下振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)點(diǎn)為400 000個(gè),單個(gè)樣本長(zhǎng)度取400個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),則每種工況下振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)點(diǎn)可劃分為1 000個(gè)樣本。

    (1)特征向量提取。選取bior3.3小波基函數(shù),對(duì)各樣本進(jìn)行3層小波包分解,得到8個(gè)子頻帶能量及信號(hào)總能量,并利用離差標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)映射至[0,1],實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)歸一化,如圖7所示??煽闯霾煌?fù)載下信號(hào)在各子頻帶上的能量表現(xiàn)出一定的差異性,表明經(jīng)小波包分解后得到的能量特征可以作為區(qū)分不同負(fù)載類型的特征向量。

    圖7 各子頻帶能量Fig.7 Energy of each sub-band

    小波包能量特征向量見表3。

    表3 小波包能量特征向量Table 3 3 Wavelet packet energy feature vectors

    (2)數(shù)據(jù)降維。利用PCA方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,各主成分貢獻(xiàn)率如圖8所示??煽闯龅谝弧⒌诙?、第三主成分已獲得累計(jì)貢獻(xiàn)率98.7%,因此可將9維特征向量降至3維。

    圖8 主成分貢獻(xiàn)率Fig.8 Contribution rate of principal component

    4.5 BPNN及SSA的參數(shù)初始化

    (1)BPNN參數(shù)設(shè)置。由于降維后的特征向量為3維,設(shè)定輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)u=3。[1 0 0]、[0 1 0]、[0 0 1]分別代表空載、鋁土、巖石3種負(fù)載,設(shè)定輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)v=3。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式可得隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù):

    式中a為常量,取值范圍為(0,10)。

    通過試算法可知,取l=11時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確性最高,因此BPNN的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為3?11?3。

    (2)SSA參數(shù)初始化。通過試算法,取最大迭代次數(shù)為30、種群規(guī)模為20,設(shè)置發(fā)現(xiàn)者所占種群比例為0.2,預(yù)警值為0.8,預(yù)警者數(shù)量為2。

    4.6 結(jié)果分析

    將特征向量作為BPNN和SSA?BPNN的輸入分別進(jìn)行訓(xùn)練,以均方誤差為指標(biāo)評(píng)估2種訓(xùn)練方案的性能,如圖9所示??煽闯鯞PNN在124次迭代時(shí)達(dá)到收斂,SSA?BPNN在91次迭代時(shí)收斂;與BPNN相比,SSA?BPNN收斂速度更快、均方誤差更小。

    取總樣本的10%作為測(cè)試集分別代入訓(xùn)練好的BPNN和SSA?BPNN 2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行負(fù)載分類,結(jié)果如圖10所示(空載時(shí)的樣本編號(hào)為1?100,設(shè)為標(biāo)簽0;截割負(fù)載為鋁土?xí)r的樣本編號(hào)為101?200,設(shè)為標(biāo)簽1;截割負(fù)載為巖石時(shí)的樣本編號(hào)為201?300,設(shè)為標(biāo)簽2)??煽闯鯞PNN的識(shí)別準(zhǔn)確率為91.7%,SSA?BPNN的識(shí)別準(zhǔn)確率為95.3%,經(jīng)SSA優(yōu)化后的BPNN的識(shí)別準(zhǔn)確率較BPNN有所提升。

    圖10 負(fù)載分類結(jié)果Fig.10 Load classification results

    5 結(jié)論

    (1)基于小波包分解提取采礦機(jī)搖臂振動(dòng)信號(hào)的能量特征,不同負(fù)載下振動(dòng)信號(hào)的小波包能量特征在各頻率尺度下存在差異。

    (2)利用SSA優(yōu)化BPNN的初始權(quán)值和閾值,加快了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。

    (3)經(jīng)小波包分解后得到的能量特征作為特征向量輸入SSA?BPNN,實(shí)現(xiàn)了空載、鋁土與巖石負(fù)載的分類,提高了負(fù)載類型識(shí)別準(zhǔn)確率,達(dá)95.3%。

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