基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的異步電動機(jī)故障識別

王彪， 戴毓

(湖南石油化工職業(yè)技術(shù)學(xué)院，機(jī)電工程學(xué)院， 湖南，岳陽 414000)

0 引言

異步電動機(jī)也稱為感應(yīng)電動機(jī)，運(yùn)行效率低是其一個顯著的特點(diǎn)，并且，該電機(jī)的成本較低、組成結(jié)構(gòu)不復(fù)雜，因此，其多用于粉碎機(jī)、壓縮機(jī)等方面。定子和轉(zhuǎn)子是異步電動機(jī)的主要部件，兩者之間僅存在較小的間隙，如果電動機(jī)的工作環(huán)境和運(yùn)行條件較為復(fù)雜和惡劣，對于異步電動機(jī)的運(yùn)行可靠性和穩(wěn)定性會造成較大影響，嚴(yán)重則會導(dǎo)致異步電動機(jī)發(fā)生機(jī)械故障，降低機(jī)電設(shè)備的使用壽命，并且影響工業(yè)生產(chǎn)。因此，識別異步電動機(jī)運(yùn)行故障是保證工業(yè)生產(chǎn)、延長異步電動機(jī)的使用壽命的重要手段[1]。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(DNN)是一種應(yīng)用較為廣泛的多層無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法，具有無監(jiān)督訓(xùn)練的特點(diǎn)，在目標(biāo)識別領(lǐng)域中具有良好的應(yīng)用效果。

針對異步電動機(jī)故障識別問題，鄭曉亮等[2]研究基于諧波分析的異步電動機(jī)故障識別方法，該方法通過對采集的電流信號實(shí)行去噪和頻譜分析后，獲取其高次諧波，將歸一化后的諧波和劣化標(biāo)準(zhǔn)作比對，完成故障識別；其在識別過程中，抗噪性能較差；林志芳[3]研究基于CCF-HTLS算法的異步電動機(jī)故障識別方法，該方法對采集的電流信號實(shí)行預(yù)處理后，為提升識別精度，采用逆同步旋轉(zhuǎn)消除基波后，通過相關(guān)函數(shù)技術(shù)對電流中的高斯有色噪聲實(shí)行處理后，完成識別,但是該方法的故障頻率偏移較高。因此，本文提出基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的異步電動機(jī)故障識別方法，準(zhǔn)確完成異步電動機(jī)故障識別。

1 基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的異步電動機(jī)故障識別方法

1.1 異步電動機(jī)故障特征提取

1.1.1 異步電動機(jī)故障特征提取的降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)

本文針對異步電動機(jī)故障識別需求，采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障識別，采用降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)(DAE)結(jié)構(gòu)模型完成。由于該網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的典型網(wǎng)絡(luò)，對于數(shù)據(jù)中的分布式特征提取具有顯著的優(yōu)勢。異步電動機(jī)在故障識別過程中，則需依據(jù)傳感器采集到的異步電動機(jī)故障信號數(shù)據(jù)完成,因此，本文采用DAE模型對異步電動機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)行特征提取，該模型的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

DAE模型能夠獲取異步電動機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)中的分布式特征，并且能夠刻畫數(shù)據(jù)中的高層特征，該刻畫是通過低層特征組合完成。整個模型可分為兩個部分，分別是編碼和解碼，編碼的主要作用是對輸入模型中的傳感器采集的異步電動機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)行編碼；解碼的主要作用是獲取數(shù)據(jù)中有效的、沒有噪聲干擾的、能夠描述異步電動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，以此保證特征提取的可靠性。

設(shè){x1,…,xm,…,xM}為傳感器采集的異步電動機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)[4]，將其作為DAE的輸入，其中，M表示數(shù)據(jù)總量，m表示第m個數(shù)據(jù)；模型的輸出用{z1,…,zm,…,zM}表示。模型的損失函數(shù)計算公式為

(1)

DAE模型在進(jìn)行數(shù)據(jù)編碼過程中，輸入的數(shù)據(jù)是上一個自編碼結(jié)構(gòu)的編碼層的結(jié)果，則編碼層輸出數(shù)據(jù)的計算公式為

(2)

DAE模型在解碼過程中，對ym實(shí)行重構(gòu)[5]，以此獲取沒有噪聲的數(shù)據(jù)zm，重構(gòu)公式為

zm=sg(W′ym+d)

(3)

式中,sg和g均表示函數(shù)，前者為響應(yīng)，后者為激活；連接權(quán)重用W′表示。

結(jié)合上述公式可知，DAE模型在學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中，無需依據(jù)其他參數(shù)和標(biāo)簽，依據(jù)輸入數(shù)據(jù)和重構(gòu)數(shù)據(jù)之間的誤差即可獲取編碼結(jié)構(gòu)的W和b。

為提升DAE模型對于異步電動機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)中分布式特征的提取效果，在DAE模型的L(xm,zm)中引入稀疏性懲罰因子λ，對其實(shí)行優(yōu)化形成稀疏DAE模型，該模型的L(xm,zm)計算公式為

(4)

優(yōu)化后的稀疏DAE模型具有顯著的聚類能力，能夠充分獲取并利用采集的異步電動機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)，并提取數(shù)據(jù)中描述異步電動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的分布式特征，為故障識別提供可靠依據(jù)。

1.1.2 特征提取的稀疏DAE模型優(yōu)化

依據(jù)上述1.1.1小節(jié)形成稀疏DAE模型后，為了提升稀疏DAE模型的表達(dá)能力，進(jìn)一步保證特征提取效果，采用依次堆疊的方式對DAE模型實(shí)行處理，依次獲取深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即為疊降噪自編碼器(SDAE)[6-7]，SDAE通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個部分，完成異步電動機(jī)故障特征提取，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 疊降噪自編碼器結(jié)構(gòu)

DAE模型經(jīng)過堆疊處理后，通過貪婪訓(xùn)練獲取異步電動機(jī)故障特征提取結(jié)果。并且，為實(shí)現(xiàn)SDAE整體最優(yōu)，需對帶有異步電動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練，以此完成SDAE的微調(diào)，文中采用BP算法實(shí)現(xiàn)。

1.2 異步電動機(jī)故障識別實(shí)現(xiàn)

依據(jù)SDAE完成異步電動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)特征提取后，將提取的分布式特征結(jié)果輸入多響應(yīng)線性回歸模型中，該模型對該特征實(shí)行集成決策后，完成異步電動機(jī)故障識別[8-9]。

(5)

式(5)中,PCi(x(m))表示Ci對x(m)決策的概率,P(x(m))表示列向量，其維數(shù)為一個c×L，該向量的計算公式為

(6)

多響應(yīng)線性回歸模型在進(jìn)行異步電動機(jī)故障識別時，能夠?qū)惒诫妱訖C(jī)故障類別c的分類問題實(shí)行轉(zhuǎn)化，形成包含c個異步電動機(jī)故障類別回歸問題。

將上述獲取的異步電動運(yùn)行特征x(m)屬于故障類yj的PCi(x(m))結(jié)果作為輸入特征，以此構(gòu)建多響應(yīng)線性回歸模型[9]。通過該模型對故障識別問題實(shí)行轉(zhuǎn)換，形成對應(yīng)于故障類別yj的回歸問題；以此，判斷異步電動機(jī)的故障結(jié)果。如果輸出的異步電動機(jī)故障類別標(biāo)簽位于個體中，其結(jié)果等于1。反之結(jié)果等于0[10]。因此，異步電動機(jī)的故障類別yj計算公式為

(7)

式中,LRj[ ]表示線性回歸函數(shù),α表示模型參數(shù)。

求解式(7)，求解結(jié)果即為異步電動機(jī)被決策為LRj[x(m)]的類，并且，計算結(jié)果的最大值即為異步電動機(jī)故障類別識別結(jié)果，其公式為

(8)

2 測試結(jié)果與分析

采用型號為Y280S-2，額定功率功率為15 kW，額定電壓為220 V，電流為5 A，額定轉(zhuǎn)速為500(r/min)的三相異步電動機(jī)作為實(shí)例測試對象，并構(gòu)建實(shí)驗(yàn)臺，模擬三相異步電動機(jī)在運(yùn)行時的5種故障情況，故障1至故障5分別為應(yīng)匝間短路、相間短路、電機(jī)損壞、轉(zhuǎn)軸磨損、端蓋損壞。

采用本文方法在進(jìn)行異步電動機(jī)故障識別時，需先確定深度網(wǎng)絡(luò)模型的最佳隱含層數(shù)量和神經(jīng)元數(shù)量。在不同隱含層數(shù)量和不同神經(jīng)元數(shù)量下，本文方法對異步電動機(jī)的故障識別結(jié)果，如圖3、圖4所示。

圖3 隱含層層數(shù)對識別準(zhǔn)確準(zhǔn)確率的影響

圖4 神經(jīng)元數(shù)量對識別準(zhǔn)確率的影響

根據(jù)圖3、圖4的測試結(jié)果可知：隨著隱含層層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量的逐漸增加，本文方法對異步電動機(jī)的故障識別準(zhǔn)確率也逐漸提高，當(dāng)層數(shù)達(dá)到5層以上后，準(zhǔn)確率的變化幅度逐漸降低，準(zhǔn)確率結(jié)果達(dá)到0.96左右；并且，神經(jīng)元的數(shù)量達(dá)到56個以后，準(zhǔn)確率的變化幅度較小，其準(zhǔn)確率結(jié)果達(dá)到0.69左右。因此，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求，在保證故障識別可靠性、且降低運(yùn)行復(fù)雜程度的前提下，確定隱含層數(shù)量為5，神經(jīng)元數(shù)量為64，用于后續(xù)實(shí)驗(yàn)中。

為驗(yàn)證本文方法的特征提取性能，將本文方法的特征提取結(jié)果與文獻(xiàn)[2]的基于諧波分析的異步電動機(jī)故障診斷方法和文獻(xiàn)[3]的基于CCF-HTLS算法的異步電動機(jī)故障識別方法提取的特征結(jié)果作對比，結(jié)果如表1所示。

表1 3種方法的對比結(jié)果 單位:ms

根據(jù)表1的測試結(jié)果可知：本文方法在測試集上的分類正確率為95.88%，并且尋優(yōu)時間為1 939 ms，2種對比方法的測試集分類正確率均低于本文方法，并且尋優(yōu)時間明顯多于本文方法，說明本文方法可快速、有效完成故障特征提取和尋優(yōu)。

為驗(yàn)證本文方法故障識別的有效性，對比3種方法在不同信噪比情況下的故障識別結(jié)果，如圖5所示。信噪比越高表示噪聲越小。

圖5 3種方法的識別對比結(jié)果

分析圖5的測試結(jié)果可知：隨著信噪比的逐漸減小，3種方法的識別準(zhǔn)確率均產(chǎn)生不同程度的下降。但是本文方法在信噪比范圍在0～-15 dB內(nèi)時，依舊可保證較高的識別率，但是兩種對比方法只在信噪比在5～15 dB范圍內(nèi)的識別率在80%左右，在信噪比范圍在0～-15 dB內(nèi)時識別率卻大幅度下降。因此說明本文方法具備較好的抗噪性能以及較高的穩(wěn)定性。

為判斷本文方法的識別優(yōu)劣，選用故障頻率偏移指標(biāo)作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，測試3種方法針對5種故障的故障頻率偏移，結(jié)果如圖6所示。

圖6 3種方法的故障頻率偏移結(jié)果

根據(jù)圖6的測試結(jié)果可知：本文方法的最高故障頻率偏移為0.058 Hz，最低故障頻率偏移為0.012 Hz，2種對比方法的故障頻率偏移則顯著高于本文方法，說明本文方法的識別性能優(yōu)于兩種對比方法，可在故障頻率偏移較小的情況下完成故障的準(zhǔn)確識別。

3 總結(jié)

為了準(zhǔn)確、實(shí)時識別異步電動機(jī)故障，本文提出了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的異步電動機(jī)故障識別方法，該方法采用2個步驟完成，分別是異步電動機(jī)故障特征提取和異步電動機(jī)故障識別。測試結(jié)果表明：本文所提方法的應(yīng)用性能良好，能夠有效提取異步電動機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)中的分布式特征，精準(zhǔn)識別異步電動機(jī)故障，并且抗噪性能較好，故障偏移結(jié)果較小。