復(fù)雜工況下綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法*

寧子俊,陳 濤*,徐 峰,王立勇,賈 然

(1.北京信息科技大學(xué) 現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100192;2.中國(guó)人民解放軍32184部隊(duì),北京 100075)

0 引 言

綜合傳動(dòng)裝置是一種機(jī)械、液壓、電控高度耦合的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng),是實(shí)現(xiàn)特種車(chē)輛裝備動(dòng)力傳遞的核心部件。其運(yùn)行狀態(tài)一旦發(fā)生異常,將影響特種車(chē)輛的機(jī)動(dòng)性能,進(jìn)而造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)及軍事?lián)p失。

路面負(fù)載及戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的隨機(jī)性,使得綜合傳動(dòng)裝置運(yùn)行工況復(fù)雜多變;同時(shí),綜合傳動(dòng)內(nèi)部離合器、轉(zhuǎn)向泵馬達(dá)、液力變矩器等關(guān)鍵傳動(dòng)部件能量流間的相互耦合,使得綜合傳動(dòng)裝置運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)存在復(fù)雜的動(dòng)態(tài)變化特征。這種特征與綜合傳動(dòng)裝置異常引起的特征難以被直接區(qū)分,為綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)帶來(lái)困難。因此,開(kāi)展復(fù)雜工況條件下對(duì)綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法的研究,對(duì)實(shí)現(xiàn)綜合傳動(dòng)裝置健康管理與劣化評(píng)估及提高特種車(chē)輛裝備的安全性與可靠性具有重要意義。

近年來(lái),由于具有極強(qiáng)的適應(yīng)性和深層信息挖掘的能力,深度學(xué)習(xí)已逐漸被應(yīng)用于復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)的異常檢測(cè)中[1-8]。

羅輝[9]將深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)的理論與方法引入到民航發(fā)動(dòng)機(jī)氣路異常檢測(cè)中,提出了一種無(wú)標(biāo)簽條件下,基于權(quán)重約束對(duì)抗判別領(lǐng)域自適應(yīng)的發(fā)動(dòng)機(jī)氣路異常檢測(cè)方法,通過(guò)真實(shí)的氣路狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的正確性。戴俊等人[10]提出了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和自動(dòng)編碼器的異常檢測(cè)方法,通過(guò)兩次編碼得到異常的潛在特征差異;與傳統(tǒng)方法相比,其所得差異值指標(biāo)在異常發(fā)生時(shí)能更穩(wěn)定地表征故障演化過(guò)程。ZHAO Hong-shan等人[11]提出了一種基于棧式自編碼器網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法,采用自適應(yīng)閾值檢測(cè)方法重構(gòu)了誤差的趨勢(shì),并將其作為檢測(cè)發(fā)電機(jī)異常狀態(tài)的預(yù)警準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組異常狀態(tài)的檢測(cè)與分析目的。席亮等人[12]提出了一種基于深度對(duì)抗學(xué)習(xí)潛在表示分布的異常檢測(cè)模型,解決了單類(lèi)分類(lèi)器超參數(shù)敏感問(wèn)題,從而有效提高了異常檢測(cè)的整體性能。向玲等人[13]提出了一種基于級(jí)聯(lián)深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)檢測(cè)方法,結(jié)果表明該方法能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)到齒輪箱軸承溫度異常,為風(fēng)電機(jī)組安全可靠地運(yùn)行提供了重要保障。LIU Yong-zhi等人[14]針對(duì)高速列車(chē)軸承溫度異常問(wèn)題,提出了基于層次分析法熵的檢測(cè)模型和基于雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型,并采用證據(jù)理論給出了最終決策,結(jié)果表明該方法能成功地消除一維模型診斷的誤判現(xiàn)象,具有良好的預(yù)警能力。洪星蕓[15]設(shè)計(jì)了一種異常檢測(cè)框架,將多變量和注意力機(jī)制引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提出了兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別用于目標(biāo)變量的單步和多步預(yù)測(cè),解決了火力發(fā)電機(jī)組設(shè)備的旋轉(zhuǎn)分離器異常檢測(cè)等問(wèn)題。

然而上述研究主要依賴(lài)于深度學(xué)習(xí)的深層信息挖掘能力,忽略了復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中隱含的關(guān)聯(lián)關(guān)系;同時(shí),進(jìn)行異常檢測(cè)時(shí)缺少對(duì)綜合傳動(dòng)裝置“機(jī)-電-液”多域耦合特征的考慮[16]。

針對(duì)上述問(wèn)題,筆者提出一種適用于復(fù)雜工況下綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的方法。

首先,對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行變量聚類(lèi),獲取最大關(guān)聯(lián)變量集;然后,利用深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建適用于復(fù)雜工況下的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型,獲取對(duì)異常數(shù)據(jù)敏感的偏差特征;最后,利用支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)算法完成對(duì)復(fù)雜工況下綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常的檢測(cè)工作。

1 狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法

綜合傳動(dòng)裝置運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法流程如圖1所示。

圖1 異常檢測(cè)方法流程圖

異常檢測(cè)方法具體流程如下:

1)利用基于數(shù)據(jù)密度的聚類(lèi)方法(DBSCAN),分析狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在斯皮爾曼相關(guān)距離[17]下的關(guān)聯(lián)密度;篩選出彼此存在潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),排除非關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的干擾,為之后深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與特征挖掘提供更優(yōu)的數(shù)據(jù)集;

2)對(duì)裝置正常運(yùn)行狀態(tài)下的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集添加噪聲,并用以訓(xùn)練深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò),使其盡可能挖掘和學(xué)習(xí)復(fù)雜工況下綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的深層次特征與隱含信息;進(jìn)而構(gòu)建關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型,并生成與正常數(shù)據(jù)偏差穩(wěn)定、與異常數(shù)據(jù)偏差明顯的重構(gòu)數(shù)據(jù)。該類(lèi)偏差特征因?qū)Ξ惓?shù)據(jù)更為敏感,且在正常工況下相對(duì)平穩(wěn),故可作為復(fù)雜工況下綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的關(guān)鍵特征;

3)使用正常偏差特征集訓(xùn)練SVDD異常檢測(cè)模型,獲取模型支持向量與最優(yōu)超球體;通過(guò)判斷新數(shù)據(jù)的偏差特征是否在超球體內(nèi),實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜工況下綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)目的。

1.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)密度聚類(lèi)

受綜合傳動(dòng)裝置內(nèi)多種能量流傳遞的影響,狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)空間中存在特殊的關(guān)聯(lián)關(guān)系。分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系,有利于挖掘狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的隱含信息,提升綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型的整體性能。

DBSCAN算法具有在數(shù)據(jù)空間中發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇,將密度足夠大的相鄰區(qū)域連接為一類(lèi),并將邊緣數(shù)據(jù)視為孤立點(diǎn)予以剔除的能力。因此,筆者將每個(gè)傳感器的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)視為一個(gè)個(gè)體,將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系視為個(gè)體間的距離,利用DBSCAN算法對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi),獲取高密度的簇,識(shí)別彼此具備關(guān)聯(lián)關(guān)系的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),為深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)提供更有效的數(shù)據(jù)輸入。

DBSCAN算法流程如下:

1)在數(shù)據(jù)集中,任選一個(gè)未被訪問(wèn)的個(gè)體,找出與其關(guān)聯(lián)距離在最小近鄰距離(esp)之內(nèi)的所有鄰域個(gè)體。如果鄰域個(gè)體的數(shù)量小于最大鄰居數(shù)目(minPts),則當(dāng)前個(gè)體被標(biāo)記作為離群個(gè)體;

2)如果鄰域個(gè)體的數(shù)量大于等于minPts,則當(dāng)前個(gè)體與其鄰域個(gè)體形成一個(gè)新簇,并將當(dāng)前個(gè)體標(biāo)記為已訪問(wèn);

3)逐個(gè)訪問(wèn)簇中未被訪問(wèn)的個(gè)體,當(dāng)其鄰域個(gè)體的數(shù)量小于minPts,將標(biāo)記為已訪問(wèn);當(dāng)其鄰域個(gè)體的數(shù)量大于等于minPts,則其鄰域個(gè)體歸屬于同簇,并將當(dāng)前個(gè)體標(biāo)記為已訪問(wèn);

4)重復(fù)步驟1)～3),直至將所有點(diǎn)標(biāo)記為已訪問(wèn)。

斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)是根據(jù)原始數(shù)據(jù)的排序位置進(jìn)行求解,來(lái)評(píng)估兩個(gè)連續(xù)變量之間的單調(diào)關(guān)系。

綜合傳動(dòng)裝置關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)整體上保持同步變化,斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)能夠有效識(shí)別這種同步性。因此,筆者以斯皮爾曼相關(guān)距離作為DBSCAN算法中空間密度距離的度量標(biāo)準(zhǔn),評(píng)價(jià)綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)與斯皮爾曼相關(guān)距離d計(jì)算方法如下:

(1)

d=1-|ρ|

(2)

式中:i為訓(xùn)練集樣本序號(hào);n為訓(xùn)練集樣本總數(shù);ρ為兩組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)程度,取值范圍為-1～1,其絕對(duì)值越大表明關(guān)聯(lián)程度越高;d為兩組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)互為鄰居的距離,d取值范圍為0～1,距離越大表明兩組數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系越弱。

1.2 深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)

綜合傳動(dòng)裝置運(yùn)行環(huán)境惡劣,使該裝置部分工況下的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存在較為明顯的動(dòng)態(tài)變化特征;這種特征是造成綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常難以被直接檢測(cè)的重要原因,因此,需要一種能夠適應(yīng)多工況動(dòng)態(tài)變化特征的數(shù)據(jù)重構(gòu)方法,以此來(lái)獲取更加平穩(wěn)的偏差特征。

深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)具有對(duì)低維特征的深度挖掘能力,以及對(duì)含噪聲數(shù)據(jù)的降噪重構(gòu)能力,成為現(xiàn)階段較為可靠的針對(duì)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)重構(gòu)及異常的檢測(cè)方法。

自編碼網(wǎng)絡(luò)分為編碼器和解碼器兩個(gè)模塊。其中,筆者利用編碼器對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,獲取輸入數(shù)據(jù)的低維特征;利用解碼器對(duì)低維特征進(jìn)行解碼,生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的重構(gòu)數(shù)據(jù)。深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)是采用深度學(xué)習(xí)的方法,挖掘復(fù)雜工況下綜合傳動(dòng)裝置運(yùn)行狀態(tài)更深層次的隱含信息,可以適應(yīng)綜合傳動(dòng)裝置復(fù)雜工況下?tīng)顟B(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化,實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的重構(gòu)目的。

深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)如圖2所示。

圖2 深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的編碼器與解碼器有多層隱含層,網(wǎng)絡(luò)整體呈現(xiàn)對(duì)稱(chēng)式結(jié)構(gòu),其構(gòu)造公式如下:

z=f(x)=s(Winx+Bin)

(3)

x′=g(z)=s(Woutz+Bout)

(4)

式中:z為隱含特征;x′為重構(gòu)數(shù)據(jù);W為神經(jīng)元權(quán)重;B為神經(jīng)元偏置;f為編碼器映射函數(shù);g為解碼器映射函數(shù);s為激活函數(shù)。

其中,隱含層的激活函數(shù)為RelU函數(shù),輸出層的激活函數(shù)為線性函數(shù)。

在綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中,重構(gòu)難度更大的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)更值得關(guān)注。因此,筆者選用對(duì)高誤差更敏感的L2損失函數(shù),其構(gòu)造公式如下:

L(x,x′)=L(x,g(f(x)))=(x′-x)2

(5)

筆者應(yīng)用深度降噪自編碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)時(shí),在正常數(shù)據(jù)上添加高斯噪聲,形成加噪聲訓(xùn)練集,將其作為模型的輸入進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)這種方式改變模型的損失函數(shù),以強(qiáng)迫模型學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中更具有魯棒性的隱含信息,使得模型對(duì)含有一定噪聲的綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)也能具備良好的數(shù)據(jù)重構(gòu)能力,其表達(dá)式如下:

(6)

(7)

重構(gòu)誤差e是衡量數(shù)據(jù)重構(gòu)模型對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)重構(gòu)效果的重要指標(biāo)。e值越小,說(shuō)明數(shù)據(jù)重構(gòu)模型對(duì)該節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)重構(gòu)效果越好,其表達(dá)式如下:

(8)

式中:i為訓(xùn)練集樣本序號(hào);n為訓(xùn)練集樣本總數(shù);j為傳感器編號(hào)。

1.3 偏差特征與異常檢測(cè)模型

針對(duì)綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型,筆者利用編碼器提取裝置正常運(yùn)行時(shí),獲得監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的深層低維特征,并利用解碼器對(duì)正常特征進(jìn)行解碼,獲得與正常狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)偏差極小的重構(gòu)數(shù)據(jù)。異常數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)編碼,將得到與正常數(shù)據(jù)不同的深層低維特征,這種特征無(wú)法通過(guò)解碼器進(jìn)行正確的解碼,最終將獲得與異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)偏差較大的重構(gòu)數(shù)據(jù)。因此,偏差特征p在正常工況下相對(duì)平穩(wěn),對(duì)異常數(shù)據(jù)更為敏感。

利用這種偏差特征可以對(duì)綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常進(jìn)行檢測(cè)。

偏差特征計(jì)算公式如下:

(9)

偏差特征是對(duì)重構(gòu)數(shù)據(jù)與模型輸入數(shù)據(jù)偏離程度的描述,正常數(shù)據(jù)的偏差特征可以近似地看做高斯分布。當(dāng)裝置發(fā)生異常時(shí),因綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的高耦合性,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)彼此相互影響,進(jìn)而造成異常數(shù)據(jù)的偏差特征在多個(gè)維度產(chǎn)生明顯變化。筆者利用SVDD算法通過(guò)在多維數(shù)據(jù)空間中尋找正常數(shù)據(jù)邊界,構(gòu)建多維數(shù)據(jù)集最優(yōu)超球體,對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)工作。

因此,筆者使用正常數(shù)據(jù)偏差特征集訓(xùn)練SVDD異常檢測(cè)模型,可獲取模型球心、半徑、支持向量等相關(guān)參數(shù),并構(gòu)建多維偏差特征的最優(yōu)超球體。

該超球體構(gòu)造問(wèn)題描述如下:

s.t.‖φ(pi)-a‖2≤R2+ξi,ξi≥0,?i=1,…,n

(10)

式中:R為超球體半徑;a為超球體的球心;ξi為松弛因子;C為權(quán)衡超球體體積和誤分率的懲罰參數(shù);φ為將多維偏差特征映射至特征空間的映射函數(shù)。

使用高斯函數(shù)作為模型核函數(shù),其公式如下:

K(x,y)=e-γ*‖x-y‖2

(11)

式中:γ為高斯函數(shù)的超參。

對(duì)于一個(gè)綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的偏差特征p,當(dāng)‖φ(p)-a‖2≤R,則偏差特征p位于超球體內(nèi),判斷該數(shù)據(jù)為正常數(shù)據(jù);當(dāng)‖φ(p)-a‖2>R,則偏差特征p位于超球體外,判斷該數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)。

2 異常檢測(cè)實(shí)例分析

為了驗(yàn)證該方法對(duì)綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的有效性,筆者以某型綜合傳動(dòng)裝置為研究對(duì)象,在多組綜合傳動(dòng)裝置漏油實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上進(jìn)行異常檢測(cè)驗(yàn)證分析。

綜合傳動(dòng)裝置結(jié)構(gòu)框架與傳感器測(cè)點(diǎn)示意如圖3所示。

圖3 綜合傳動(dòng)裝置結(jié)構(gòu)框架與傳感器測(cè)點(diǎn)示意圖

圖3中,方塊箭頭為機(jī)械動(dòng)力傳遞方向,線條箭頭為液壓系統(tǒng)流向。

機(jī)械動(dòng)力由發(fā)動(dòng)機(jī)給出,主要經(jīng)由液力變矩器、換檔離合器、齒輪變速系統(tǒng)及轉(zhuǎn)向泵馬達(dá)傳遞至匯流行星排,再通過(guò)減速器傳遞至驅(qū)動(dòng)輪。

油泵為液壓系統(tǒng)供油,經(jīng)過(guò)操縱油濾后,為操縱離合器閥組、泵馬達(dá)操縱、液黏離合器閥等模塊供油,各模塊液壓油經(jīng)過(guò)潤(rùn)滑模塊流回油箱。

各傳感器編號(hào)與監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)如表1所示(各監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)位置已在圖3括號(hào)內(nèi)標(biāo)出)。

表1 傳感器監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)編號(hào)與名稱(chēng)

12支壓力傳感器和4支轉(zhuǎn)速傳感器分別監(jiān)測(cè)綜合傳動(dòng)裝置不同節(jié)點(diǎn)的液壓和轉(zhuǎn)速參數(shù)。正常工作狀態(tài)下油壓監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)范圍為0～2.5 MPa,轉(zhuǎn)速監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)范圍為0～4 000 r/min。

2.1 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)密度聚類(lèi)分析

在數(shù)據(jù)空間中,綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存在隱含的關(guān)聯(lián)關(guān)系,筆者利用DBSCAN算法對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。

在該算法中,需要設(shè)置鄰居數(shù)目minPts與近鄰距離esp2個(gè)參數(shù)?？紤]綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)數(shù)目較少,同時(shí)在物理空間中,邊緣監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)通常僅與一個(gè)節(jié)點(diǎn)相連,因此,筆者將鄰居數(shù)據(jù)minPts設(shè)置為1。

筆者以斯皮爾曼距離衡量數(shù)據(jù)密度,充分考慮了監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)空間中的相鄰性,針對(duì)不同近鄰距離進(jìn)行了聚類(lèi)分析,其聚類(lèi)結(jié)果如圖4所示。

圖4 監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)密度聚類(lèi)分析

圖4中,橫軸數(shù)字為傳感器監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)編號(hào)(其對(duì)應(yīng)傳感器節(jié)點(diǎn)見(jiàn)表1);圖中線段表示了傳感器監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)的近鄰關(guān)系,如編號(hào)3與編號(hào)4的傳感器監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)在最小為0.016的近鄰距離可保持近鄰關(guān)系。

其中,最大近鄰距離為0.05、0.15、0.25、0.35的綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析結(jié)果如表2所示。

表2 不同最大近鄰距離下的關(guān)聯(lián)密度聚類(lèi)結(jié)果

由表2可知:在最大近鄰距離為0.05的聚類(lèi)分析中,A類(lèi)為操縱濾后壓力與操縱濾前壓力,C類(lèi)為變矩器入口壓力與變矩器出口壓力,均是對(duì)綜合傳動(dòng)裝置中液壓零部件輸入端與輸出端油壓參數(shù)的監(jiān)測(cè)。該聚類(lèi)結(jié)果表明,綜合傳動(dòng)裝置零部件輸入與輸出油壓變化存在極高的關(guān)聯(lián)性。

在各最大近鄰距離的聚類(lèi)分析中,B類(lèi)保持一致結(jié)論;其中,5、7分別為雙聯(lián)主油濾前壓力、減速器出口壓力的傳感器編號(hào),表明這2個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存在極為密切且獨(dú)立的關(guān)聯(lián)關(guān)系;6、15分別為液黏壓力、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速的傳感器編號(hào),在物理意義上,液黏壓力控制著風(fēng)扇的轉(zhuǎn)動(dòng),然而該類(lèi)只在最大近鄰距離為0.35的聚類(lèi)分析結(jié)果中出現(xiàn),說(shuō)明這2個(gè)節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系較弱。

在最大近鄰距離為0.25、0.35的聚類(lèi)分析中,其A類(lèi)結(jié)果相同,該類(lèi)是綜合傳動(dòng)裝置8個(gè)重要液壓節(jié)點(diǎn)與2個(gè)重要轉(zhuǎn)速節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

經(jīng)綜合分析,筆者選用傳感器編號(hào)為1、2、3、4、8、10、11、12、13、16的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)成最大關(guān)聯(lián)變量集,作為后續(xù)深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)與SVDD異常檢測(cè)模型訓(xùn)練、測(cè)試的輸入變量。

2.2 數(shù)據(jù)重構(gòu)模型訓(xùn)練與測(cè)試

綜合傳動(dòng)裝置傳感器監(jiān)測(cè)了多種物理參數(shù),各數(shù)據(jù)彼此存在較大的數(shù)值大小差異。

為了提升狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型的數(shù)據(jù)重構(gòu)效果,筆者對(duì)傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理:

(12)

式中:Zmin為狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的最小值;Zmax為狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的最大值。

為展現(xiàn)基于關(guān)聯(lián)密度的聚類(lèi)方法對(duì)深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重構(gòu)的提升效果,筆者分別以全部數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)作為輸入,構(gòu)建了兩個(gè)模型,即全數(shù)據(jù)重構(gòu)模型與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型;將綜合傳動(dòng)裝置監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與測(cè)試集,并使用加噪聲的訓(xùn)練集訓(xùn)練這兩個(gè)模型。

筆者經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)分析,將全數(shù)據(jù)重構(gòu)模型的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)設(shè)為[10,7,3,3,7,10],關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)設(shè)為[8,5,2,2,5,8],網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001,訓(xùn)練終止最大次數(shù)設(shè)為500次,訓(xùn)練終止最小誤差設(shè)為10-6,噪聲系數(shù)α設(shè)為0.1。

筆者使用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試,各節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)重構(gòu)誤差如表3所示。

表3 模型數(shù)據(jù)重構(gòu)誤差表

由表3可以看出:在全部數(shù)據(jù)重構(gòu)模型中,模型對(duì)低關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)(包括5、6、7、9、14及15號(hào)傳感器)的重構(gòu)誤差較大;在數(shù)據(jù)重構(gòu)模型構(gòu)建時(shí),采用關(guān)聯(lián)變量聚類(lèi)方法,排除非關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),提升了數(shù)據(jù)重構(gòu)模型的重構(gòu)效果。

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)誤差對(duì)比如圖5所示。

圖5 兩模型對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差對(duì)比

由圖5可知:關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型對(duì)各關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差均小于該數(shù)據(jù)在全數(shù)據(jù)重構(gòu)模型中的重構(gòu)誤差。

該結(jié)果證明,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型比全部數(shù)據(jù)重構(gòu)模型數(shù)據(jù)重構(gòu)效果更好。

2.3 數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型訓(xùn)練與測(cè)試

基于數(shù)據(jù)重構(gòu)模型偏差特征,筆者采用SVDD算法對(duì)綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè),即分別使用遺傳算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和貝葉斯超參優(yōu)化(Bayesian)對(duì)模型超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

SVDD模型超參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如表4所示。

表4 SVDD模型超參數(shù)優(yōu)化結(jié)果

筆者對(duì)3種優(yōu)化方法的結(jié)果取均值,最終確定參數(shù)C、γ分別為0.25、0.016;分別利用全數(shù)據(jù)重構(gòu)模型與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型,提取綜合傳動(dòng)裝置正常狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的偏差特征,并訓(xùn)練SVDD異常檢測(cè)模型。

SVDD模型訓(xùn)練結(jié)果如表5所示。

表5 SVDD模型訓(xùn)練結(jié)果

表5結(jié)果表明:關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型的超球體半徑遠(yuǎn)小于全數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型的超球體半徑,說(shuō)明關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的偏差特征更加集中;同時(shí)離群點(diǎn)數(shù)目更少,說(shuō)明關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型出現(xiàn)誤檢的可能性更低,更適合用于復(fù)雜工況下綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)。

為了分析模型對(duì)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的準(zhǔn)確度,筆者以綜合傳動(dòng)裝置輕微漏油故障條件下的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)為例,開(kāi)展了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證研究。

實(shí)驗(yàn)開(kāi)展過(guò)程中,筆者在綜合傳動(dòng)裝置操縱濾油器前端增加可調(diào)節(jié)泄油流量大小的漏油口,模擬裝備實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中漏油故障;分別設(shè)置漏油流量為5 L/min、10 L/min、15 L/min,并以上述條件下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建不同程度漏油故障的異常檢測(cè)數(shù)據(jù)集。每個(gè)數(shù)據(jù)集中前500樣本點(diǎn)為綜合傳動(dòng)裝置正常運(yùn)行時(shí)(不泄露)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),后500樣本點(diǎn)為裝置漏油異常實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

筆者對(duì)基于全數(shù)據(jù)重構(gòu)模型與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型偏差特征的異常檢測(cè)效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

漏油流量5 L/min數(shù)據(jù)集檢測(cè)結(jié)果分析如圖6所示。

圖6 漏油流量5 L/min數(shù)據(jù)集檢測(cè)結(jié)果分析

漏油流量10 L/min數(shù)據(jù)集檢測(cè)結(jié)果分析如圖7所示。

圖7 漏油流量10 L/min數(shù)據(jù)集檢測(cè)結(jié)果分析

漏油流量15 L/min數(shù)據(jù)集檢測(cè)結(jié)果分析如圖8所示。

圖8 漏油流量15 L/min數(shù)據(jù)集檢測(cè)結(jié)果分析

模型判別結(jié)果的準(zhǔn)確率、真陽(yáng)率及假陽(yáng)率如表6所示。

表6 模型異常檢測(cè)結(jié)果分析

由表6可知:對(duì)漏油流量為5 L/min、10 L/min、15 L/min的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型的準(zhǔn)確率分別為92.70%、96.60%、97.40%,真陽(yáng)率分別為86.80%、93.60%、95.00%;全數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型的準(zhǔn)確率分別為91.60%、94.70%、96.70%,真陽(yáng)率分別為84.60%、90.00%、93.60%。

由此可見(jiàn),關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型整體性能明顯優(yōu)于全數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型的性能,同時(shí)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模型能更早地發(fā)現(xiàn)漏油異常,這可為綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)與健康管理提供更高的保障。

3 結(jié)束語(yǔ)

筆者提出了一種復(fù)雜工況下綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法,即采用關(guān)聯(lián)變量聚類(lèi)、深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)及SVDD算法,系統(tǒng)地解決了非關(guān)聯(lián)傳感數(shù)據(jù)對(duì)綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的干擾;并以綜合傳動(dòng)裝置漏油異常為例,進(jìn)行了實(shí)例分析,驗(yàn)證了該方法的有效性。

研究結(jié)論如下:

1)采用DBSCAN方法對(duì)綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)變量聚類(lèi),在0.25、0.35的最大近鄰距離下,均獲得了包含綜合傳動(dòng)裝置8個(gè)重要液壓節(jié)點(diǎn)與2個(gè)重要轉(zhuǎn)速節(jié)點(diǎn)的最大關(guān)聯(lián)變量集;

2)基于深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了綜合傳動(dòng)裝置數(shù)據(jù)重構(gòu)模型,對(duì)于最大關(guān)聯(lián)變量集,相較于全數(shù)據(jù)重構(gòu)模型的誤差,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重構(gòu)模型的重構(gòu)誤差平均減少了0.025,證明該方法能有效地降低關(guān)聯(lián)傳感數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差;

3)利用SVDD算法構(gòu)建了異常檢測(cè)模型,對(duì)綜合傳動(dòng)裝置不同程度漏油故障條件下?tīng)顟B(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常進(jìn)行了有效檢測(cè),且準(zhǔn)確度整體高于92%,這為綜合傳動(dòng)裝置健康管理與劣化評(píng)估奠定基礎(chǔ)。

筆者采用該方法對(duì)綜合傳動(dòng)裝置漏油故障進(jìn)行了異常檢測(cè),今后將進(jìn)一步開(kāi)展對(duì)綜合傳動(dòng)裝置裂紋、點(diǎn)蝕等典型故障異常檢測(cè)的研究,在多故障模式下探索該方法的適用性。