基于PSO-PNN與CV-SVM的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷研究*

龔永康,李 雯,喻菲菲,杜燦誼,陳國燕,劉利武

(1.廣東技術(shù)師范大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,廣東 廣州 510665;2.廣東技術(shù)師范大學(xué) 電子與信息學(xué)院,廣東 廣州 510665;3.廣東技術(shù)師范大學(xué) 機電學(xué)院,廣東 廣州 510665)

0 引 言

旋轉(zhuǎn)機械系統(tǒng)是各設(shè)備的關(guān)鍵部位,旋轉(zhuǎn)部件的運行狀態(tài)直接影響整個設(shè)備的性能,因此對其進行狀態(tài)檢測和故障診斷具有重要意義。

馬增強等人[1]采用譜峭度法從振動信號中檢測脈沖信號,該方法可用于在噪聲信號中尋找出振動故障發(fā)生的頻段,具有良好的診斷效果;但該理論的基本假設(shè)存在局限性,不適用于機器在變速工作中獲得的振動信號。嚴?？档热薣2]提出了一種基于廣義S變換的故障信號稀疏特征提取方法,其提高了分解效率;但該方法的系統(tǒng)設(shè)計和分解算法較為復(fù)雜。牛一捷等人[3]提出了一種基于可調(diào)品質(zhì)因子小波變換的滾動軸承故障診斷方法,大大提高了診斷的準確率;但由于軸承參數(shù)具有不確定性,收斂準則沒有與應(yīng)用問題的需求聯(lián)系起來,在實際應(yīng)用中存在診斷性能的不確定性。裴紅蕾[4]提出了旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的幾種熵算法及其變體,其提高了計算效率;但該方法不能進行在線監(jiān)測,其次,該算法參數(shù)設(shè)置復(fù)雜,應(yīng)用困難。

PNN方法在增減訓(xùn)練類別時,不需要進行長時間的訓(xùn)練,因此具有較好的樣本擴充性[5],只要有充足的樣本數(shù)據(jù)就能快速收斂到貝葉斯分類器,實現(xiàn)任意的非線性逼近性目的,沒有局部極小值問題,適用于實時處理問題[6,7]。SVM是一種基于邊距的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,其在軸承故障診斷等方面有著比較不錯的應(yīng)用效果[8-10],SVM具有堅實的理論基礎(chǔ),其可以在較少的學(xué)習(xí)樣本下取得較好的分類性能[11,12],由于最終的決策函數(shù)只由少數(shù)的支持向量確定,計算的復(fù)雜性取決于支持向量的數(shù)目,而不是樣本空間的維數(shù),有效地避免了“維數(shù)災(zāi)難”,不容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象[13]。

為有效解決旋轉(zhuǎn)機械故障判斷困難的問題,筆者以電機傳動系統(tǒng)及微型臺鉆機為研究對象,分別采集兩者不同故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù),對樣本數(shù)據(jù)進行基礎(chǔ)特征分析,得出振動信號幅值和振動信號特征值,并將幅值以及特征值作為診斷模型的輸入向量;采用PSO或CV進行參數(shù)優(yōu)化后,PNN和SVM 2種故障診斷模型均能進行旋轉(zhuǎn)機械故障判斷工作。

1 PNN與SVM故障診斷模型

1.1 PNN故障診斷模型

PNN的故障識別原理是建立在密度函數(shù)的估計和貝葉斯決策理論基礎(chǔ)上的。假設(shè)有2種已知的故障模式θA、θB,待檢測的故障特征樣本X=(x1,x2,…xn),網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層負責(zé)接收故障特征樣本X,并傳遞給模式層,輸入層神經(jīng)元數(shù)目和樣本向量的維數(shù)相等。

模式層神經(jīng)元的個數(shù)等于各個類別訓(xùn)練樣本數(shù)之和,其作用是計算輸入樣本j與訓(xùn)練中各個樣本類別i的匹配關(guān)系(歐氏距離),得到一個標量值[14],標量值輸入求和層后,求和層會對同一類的模式層神經(jīng)元L進行概率估計,概率估計算法如下式所示:

(1)

式中:fi為第i類輸出;L為第i類神經(jīng)元個數(shù);i為樣本類別;j為輸入樣本。

最后,在輸出層完成概率密度函數(shù)的競爭,完成故障診斷。故障判斷方法如下式所示:

hAlAfA(X)>hBlBfB(X),則X∈θA

(2)

hAlAfA(X)

(3)

式中:hA為故障模式θA的先驗概率;hB為故障模式θB的先驗概率;lA為將本屬于θA的故障特征樣本X錯誤地劃分到模式θB的代價因子;lB為將本屬于θB的故障特征樣本X錯誤地劃分到模式θA的代價因子;fA為故障模式θA的概率密度函數(shù);fB為故障模式θB的概率密度函數(shù)。

研究者根據(jù)現(xiàn)有的故障特征樣本求其統(tǒng)計值,從而獲得概率密度函數(shù)。概率密度函數(shù)中包含了平滑因子δ,δ的取值決定了以樣本點為中心的鐘狀曲線的寬度,其直接影響PNN分類的精度[15]。

1.2 SVM故障診斷模型

SVM多用于多分類問題,其主要包括兩種模式,即一對多和一對一。筆者選用一對一模式分類,其原理是在每兩類不同的訓(xùn)練樣本之間采取投票機制,構(gòu)造一個最優(yōu)決策面;給定一個測試樣本x,綜合考慮上述所有k(k-1)/2個分類器,對x所屬類別進行判定,如有一個分類器判定x屬于第s類,則意味著第s類獲得了一票,最后得票數(shù)最多的類別就是最終x所屬的類別[16]。

采用該方法分類時,可能會出現(xiàn)分類重疊的情況,但不會有不可分的情況出現(xiàn),雖然分類器數(shù)目增多了,但速度卻比一對多模式快得多。因此,該試驗將采用一對一模式進行故障識別研究。此外,SVM核函數(shù)的選擇很大程度上確定了故障診斷模型的精度。

筆者的試驗數(shù)據(jù)是基于小容量的非線性故障振動信號樣本,選用高斯徑向基核函數(shù)完成高維空間中的內(nèi)積運算更為合適。高斯徑向基核函數(shù)如下式所示:

K(x,xi)=exp(-γ‖x-xi‖2),γ>0

(4)

式中:γ為高斯核函數(shù)寬度參數(shù)。

2 PNN與SVM在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用

機械振動測試及其信號分析是監(jiān)測機器設(shè)備工作狀況是否穩(wěn)定正常運轉(zhuǎn)的重要手段,通過建立人工智能模型對旋轉(zhuǎn)機械振動信號與噪聲進行分析和識別,可便捷地診斷機器的運行是否出現(xiàn)故障,以及判斷故障的嚴重程度。

2.1 樣本的制取與分析

2.1.1 樣本的制取

此處,筆者主要以電機傳動系統(tǒng)為試驗對象。

電機傳動系統(tǒng)振動信號采集平臺如圖1所示。

圖1 電機傳動系統(tǒng)振動信號采集平臺

試驗系統(tǒng)采用三維加速度傳感器采集信號,3個方向X、Y、Z的靈敏度分別為:10.14、10.04、10.17。筆者設(shè)置電機傳動系統(tǒng)不同部件的故障,采集電機傳動系統(tǒng)1 500 r/min轉(zhuǎn)速下6種狀態(tài)的振動信號,采樣率為4 096 Hz。6種狀態(tài)包括:“正?！薄皵帻X”(2個斷點位置基本對稱)“皮帶斷裂”“軸不平衡”“被動輪摩擦大”和“軸承滾珠破損”[17]。

2.1.2 樣本特征分析

機械設(shè)備在發(fā)生故障時,其動態(tài)振動信號往往含有大量非線性、非平穩(wěn)成分[18]。在電機傳動系統(tǒng)6種故障狀態(tài)下的時域振動信號中,“斷齒”和“被動輪摩擦大”2種故障的總體振動幅度與“正?！睜顟B(tài)相似,但存在明顯的降幅波段;“皮帶斷裂”“軸不平衡狀態(tài)”以及“軸承磨損”的振動信號較為相似,幅值較“正常”狀態(tài)都降低了近一半,也存在幅值明顯降低和沖擊的波段。

在結(jié)構(gòu)復(fù)雜的旋轉(zhuǎn)機械中,故障特征信號容易被電機傳動系統(tǒng)原有的振動信號淹沒。為進一步分析不同故障狀態(tài)的振動信號特征,筆者對采集到的振動信號進行頻譜分析。

電機傳動系統(tǒng)故障振動信號的頻譜如圖2所示。

圖2 電機傳動系統(tǒng)故障振動信號頻譜圖

由圖2可以看出:各個故障狀態(tài)振動幅度比“正常”狀態(tài)低,并在低頻段出現(xiàn)更多的小波峰。從時域和頻域角度對采集的振動信號樣本進行分析后發(fā)現(xiàn),各個狀態(tài)的時域信號和頻域信號都存在特定的狀態(tài)特征,可以為建立人工智能診斷模型和診斷旋轉(zhuǎn)機械故障提供有效的學(xué)習(xí)樣本。

2.2 PNN在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用

PNN故障診斷模型主要采用概率密度估計的方法來進行故障狀態(tài)的識別工作。根據(jù)概率密度函數(shù)估計公式,平滑因子δ的取值十分關(guān)鍵,采用經(jīng)驗法一般不能精確地獲得。因此,筆者利用具有參數(shù)尋優(yōu)功能的PSO對平滑因子δ進行優(yōu)化,其可提高PNN模型的故障診斷性能和精確度。

2.2.1 PSO參數(shù)優(yōu)化

PSO是一種全局尋優(yōu)算法,它根據(jù)之前搜索出來的最優(yōu)值,不斷地調(diào)整搜索策略,能在復(fù)雜空間中搜索最優(yōu)解[19]。

在PSO中,PNN模型的平滑因子δ優(yōu)化問題的解被看作是搜索空間的1個“粒子”,每個粒子都將在“解空間”中迭代搜索,不斷調(diào)整自己的位置來搜索新解。在每一次迭代中,粒子將跟蹤2個“極值”來更新自己,一個是粒子本身搜索到的最好解Pid,另一個是整個種群目前搜索到的全局最優(yōu)解Pgd。此外,每個粒子都有一個速度V={Vi1,Vi2,…Vim},當(dāng)2個最優(yōu)解都找到后,粒子更新速度如下式所示:

Vid=ωVid(t)+η1rand(·)[Pid-Zid(·)]+η2rand(·)[Pid-Zid(·)]

(5)

Zid(t+1)=Zid(t)+Vid(t+1)

(6)

式中:Vid(t+1)為第i個粒子在t+1次迭代中第d維上的速度;ω為慣性權(quán)重;η1,η2為加速常數(shù);rand()為0～1之間的隨機數(shù)。

此外,為使粒子速度不至于過大,可設(shè)置速度上限,即當(dāng)Vid(t+1)>Vmax時,Vid(t+1)=Vmax;Vid(t+1)

適應(yīng)度值與δ最優(yōu)值之間的關(guān)系是:最小的適應(yīng)度值所對應(yīng)δ值為最優(yōu)解。根據(jù)上文采集的電機傳動系統(tǒng)故障狀態(tài)時域振動信號,筆者利用PSO對PNN故障診斷模型的平滑因子δ進行優(yōu)化。

平滑因子δ的尋優(yōu)結(jié)果如圖3所示。

圖3 平滑因子δ的尋優(yōu)過程與適應(yīng)度進化曲線圖

由圖3可知:經(jīng)過100次粒子迭代更新,根據(jù)適應(yīng)度值可判斷出,最優(yōu)的δ值為0.324 4。其相應(yīng)的適應(yīng)度值最小,約為2.25,此時的PNN故障診斷模型具有最佳的故障識別效果。

2.2.2 分析與應(yīng)用實例一

以電機傳動系統(tǒng)為例,筆者選取最優(yōu)平滑因子0.324 4構(gòu)建PNN故障診斷模型,經(jīng)過訓(xùn)練,準確率可達100%;將[180×1 000]維度的電機傳動系統(tǒng)振動信號樣本輸入到網(wǎng)絡(luò)中進行測試,并把6種狀態(tài)標記為:“正?！?1,“斷齒”-2,“皮帶斷裂”-3,“有負載的軸不平衡”-4,“被動輪摩擦大”-5,“軸承破損”-6。故障識別率可達98.3%,診斷時間為0.272 356 s。

PSO-PNN電機傳動系統(tǒng)故障診斷結(jié)果誤差如圖4所示。

圖4 PSO-PNN電機傳動系統(tǒng)故障診斷結(jié)果誤差圖

由圖4可知:“皮帶斷裂”和“被動輪摩擦大”2種故障狀態(tài)均出現(xiàn)1次識別錯誤;“正?！薄皵帻X”“軸不平衡”和“軸承故障”4種狀態(tài)的測試樣本全部識別正確,因為時域信號所包含的干擾因素復(fù)雜,而PNN對樣本的區(qū)分度要求較高,不同狀態(tài)的振動信號存在相似性,特征點被淹沒,導(dǎo)致隱含層權(quán)值差別較小,所以個別特征點較弱的樣本會出現(xiàn)診斷偏差。

總體上看,PSO-PNN故障診斷模型的故障診斷準確率較好,且診斷時間短。

2.2.3 分析與應(yīng)用實例二

為了驗證PNN模型的精度和穩(wěn)定性,筆者將另一種常見的旋轉(zhuǎn)機械——臺鉆機作為試驗對象。利用同樣的設(shè)備采集微型臺鉆機5種狀態(tài)的振動信號,標簽設(shè)置為:“正常”-1、“基座松動”-2、“傳送帶磨損”-3、“軸承嚴重磨損”-4。為了測試PNN故障診斷模型的泛化性能,額外增加了1組“復(fù)合故障”的振動信號作為測試樣本,標簽設(shè)置為-5。

圖5 PSO-PNN臺鉆機故障診斷結(jié)果誤差圖

由圖5可知:臺鉆機與電機傳動系統(tǒng)的診斷結(jié)果相似,PSO-PNN模型基本能夠識別臺鉆機的5種故障狀態(tài)。其中,“傳送帶磨損”狀態(tài)有1個別樣本被判斷為“正常”狀態(tài),原因是故障特征點被臺鉆機原有的振動所淹沒;“基座松動”狀態(tài)中還出現(xiàn)1個樣本被誤判為“傳送帶磨損”狀態(tài),原因是2種故障的振動信號存在一定的相似性;“復(fù)合故障”狀態(tài)的識別率為93.3%,其中有2組數(shù)據(jù)分別被判斷為“傳送帶磨損”狀態(tài)和“軸承嚴重磨損”狀態(tài),原因是復(fù)合故障中的其中一種故障的特征較為明顯,容易被判斷為單一故障狀態(tài)?？傮w故障識別準確度可達97.3%,診斷時間為0.235 605 s,可見故障診斷精度和速度都能保持在比較好的水平。

2.3 SVM在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用

筆者利用PNN對旋轉(zhuǎn)機械的故障振動信號進行診斷,可識別出大部分的故障狀態(tài),但對復(fù)合故障狀態(tài)的識別率不算理想。為了進一步提高診斷的精度,筆者嘗試利用SVM分類模型對未知故障狀態(tài)進行預(yù)測。

2.3.1 樣本的制取與分析

在機械設(shè)備工作過程中,經(jīng)常會用到一些指標來判斷設(shè)備的運轉(zhuǎn)狀況。其中,最常用的指標有峰值、峰峰值、整流平均值、偏度指標、峭度指標等。

以電機傳動系統(tǒng)為例,筆者將每0.1 s的振動信號作為一組待提取數(shù)據(jù),對6種故障狀態(tài)的振動時域信號進行特征值的提取。特征樣本為:X=[偏度指標峭度指標最高峰值最低峰值峰-峰值整流平均值]。每個狀態(tài)各提取35組數(shù)據(jù),其中15組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,剩下20組數(shù)據(jù)作為測試樣本(共提取175組樣本)。

特征值樣本分布如圖6所示。

圖6 特征值樣本分布圖

由圖6可知,各狀態(tài)振動信號的偏度值從高到低排列為:“正常”狀態(tài)、“斷齒”狀態(tài)、“軸承破損”狀態(tài)、“被動輪摩擦大”、“軸不平衡”狀態(tài),而“皮帶斷裂”狀態(tài)的偏度值較為分散且跨度大;各個狀態(tài)的峭度差別不大,“皮帶斷裂”的峭度相對較高且跨度大;“正?！睜顟B(tài)、“斷齒”狀態(tài)和“被動輪摩擦大”狀態(tài)的整流平均值、峰峰值較為相似,而“皮帶斷裂”狀態(tài)、“軸不平衡”狀態(tài)和“軸承破損”狀態(tài)的整流平均值、峰峰值也較為相似;“正常”狀態(tài)的最高峰值最大,而“軸承故障”狀態(tài)的最高峰值最小;“正?！睜顟B(tài)的最低峰值最小,而“軸承故障”狀態(tài)的最低峰值最大。

2.3.2 CV參數(shù)優(yōu)化

綜上所述，對于軸向力產(chǎn)生的壓彎荷載，寬跨比對剪力滯系數(shù)沿著跨徑的縱向分布沒有影響，腹板厚度越小，在支點附近產(chǎn)生的剪力滯極值越大。

利用SVM進行分類預(yù)測時,通常需要調(diào)節(jié)2個主要的參數(shù):懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g,采用CV可以獲得最優(yōu)的參數(shù)組合,得到比較理想的預(yù)測分類準確率。

筆者采用K折交叉驗證(K-fold cross validation,K-CV)模型將原始數(shù)據(jù)進行分組。首先,筆者將原始數(shù)據(jù)平均分成K組,一部分作為訓(xùn)練集,另一部分作為驗證集;然后,將每個子集數(shù)據(jù)分別做一次驗證集,其余的K-1組子集數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,這樣會得到K個模型;最后,將K個模型最終驗證集的分類準確率平均數(shù)作為該K-CV下分類器的性能指標[20]。

這種方式可有效地避免過學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)情況發(fā)生,且計算時間短,得到的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果比較理想。

筆者把上文提取的電機傳動系統(tǒng)振動信號特征向量輸入K-CV模型進行參數(shù)尋優(yōu),得到的參數(shù)尋優(yōu)等高3D圖如圖7所示。

圖7 CV參數(shù)尋優(yōu)等高3D圖

由圖7可以看出:經(jīng)過CV對輸入的電動機傳動系統(tǒng)故障特征值訓(xùn)練樣本進行參數(shù)尋優(yōu),當(dāng)懲罰參數(shù)c取值為32,核函數(shù)參數(shù)g取值為0.5時,SVM診斷模型獲得最佳的故障診斷性能。

2.3.3 試驗分析結(jié)果一

針對經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化的CV-SVM模型,筆者進行電機傳動系統(tǒng)典型故障狀態(tài)診斷試驗,分別把6種狀態(tài)的特征向量集標記為:“正?！?1、“斷齒”-2、“皮帶斷裂”-3、“有負載的軸不平衡”-4、“被動輪摩擦大”-5、“軸承破損”-6。

最后得到的CV-SVM電機傳動系統(tǒng)故障診斷預(yù)測圖如圖8所示。

圖8 CV-SVM電機傳動系統(tǒng)故障診斷預(yù)測圖

圖8中,選擇180組測試樣本進行訓(xùn)練,故障識別準確率達99.4%,診斷時間只需要0.006 840 s,只有“斷齒”狀態(tài)出現(xiàn)了1次識別錯誤。

除了懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g的選取會影響SVM的分類效果,訓(xùn)練樣本的表征效果也會影響SVM的模式識別性能。由于“斷齒”故障的各個振動信號特征值與正常狀態(tài)都較為相似,所以容易出現(xiàn)診斷偏差。

總體上看,CV-SVM模型對電機傳動系統(tǒng)故障的識別能力很好。

2.3.4 試驗分析結(jié)果二

為了驗證CV-SVM故障診斷模型的故障識別效果,筆者同樣提取臺鉆機5種故障狀態(tài)的振動信號的特征值作為測試樣本進行試驗,再次采用K-CV的方法進行c、g參數(shù)尋優(yōu),并把5種狀態(tài)的特征向量集標記為:“正常”狀態(tài)-1、“基座松動”狀態(tài)-2、“傳送帶磨損”狀態(tài)-3、“軸承嚴重磨損”狀態(tài)-4、“復(fù)合故障”-5。

得出的CV-SVM臺鉆機故障診斷預(yù)測如圖9所示。

圖9 CV-SVM臺鉆機故障診斷預(yù)測圖

圖9中,當(dāng)懲罰參數(shù)c取值為22.627 4以及核函數(shù)參數(shù)g取值為0.25時,診斷結(jié)果準確率最佳,150組臺鉆機特征樣本的診斷準確率達98.7%,診斷時間為僅為0.006 818 s。由于“基座松動”狀態(tài)和“傳送帶磨損”狀態(tài)的振動信號特征值存在相似性,個別樣本出現(xiàn)了分類重疊的情況,導(dǎo)致分類器在判斷時出現(xiàn)2次錯誤。此外,復(fù)合故障狀態(tài)的識別率可達100%。

由此可見,CV-SVM故障診斷模型不僅可以用于識別被掩蓋的細微振動變化特征,還能用于識別多種故障特征混合的振動信號特征。因此,CV-SVM模型具有適應(yīng)性廣、分類精細度高的特點。

3 試驗結(jié)果對比分析

對比試驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),PSO-PNN故障診斷模型和CV-SVM故障診斷模型各有優(yōu)勢,都能進行電機傳動系統(tǒng)和臺轉(zhuǎn)機2種旋轉(zhuǎn)機械的故障狀態(tài)診斷工作。

為了驗證2種故障診斷模型的性能,筆者分別建立反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,對上文所提取的特征值樣本進行故障診斷。

4種故障診斷模型結(jié)果對比如表1所示。

表1 4種故障診斷模型結(jié)果對比

由表1可知:由于電機傳動系統(tǒng)的振動信號的故障表征性較好,所以4種模型對電機傳動系統(tǒng)的故障識別率都略高于對臺轉(zhuǎn)機的故障識別率。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,PSO-PNN與CV-SVM在旋轉(zhuǎn)機械故障識別方面具有明顯的優(yōu)勢。

在樣本選取方面,PSO-PNN不需要人為對振動信號進行再加工,更適合應(yīng)用于實時監(jiān)測;而CV-SVM卻需要通過對振動信號特征值的提取來構(gòu)建學(xué)習(xí)樣本,但其識別精度較好,更適合應(yīng)用于復(fù)雜的故障預(yù)測工作;

在參數(shù)優(yōu)化方面,采用PSO進行了參數(shù)尋優(yōu)的PNN模型,其準確率提高了約29%;采用CV進行了參數(shù)優(yōu)化的SVM模型,其故障診斷準確率提高了約9%。在診斷速度方面,PSO-PNN和CV-SVM 2種故障診斷模型識別故障的時間都不超過0.3 s,故障診斷的效率高。

由此可見,在實際的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷應(yīng)用中,2種診斷方法可以相互配合,進行更加智能的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷工作。利用PSO-PNN可以實時監(jiān)測出機器是否處于某種故障狀態(tài),利用CV-SVM對振動信號特征值進行進一步地診斷,可以檢驗并確認機械的故障狀態(tài),排查是否存在復(fù)合故障的情況。若CV-SVM的診斷結(jié)果為復(fù)合故障,可以增加測試樣本的數(shù)量,根據(jù)PSO-PNN的誤判情況篩查出最有可能發(fā)生的故障,然后進行故障的排除工作。排除其中一種故障之后,再次利用CV-SVM方法進行故障診斷;若未被診斷為復(fù)合故障,則故障排除成功,繼續(xù)排除另一種存在的故障即可。以此來實現(xiàn)不拆卸機器的智能故障診斷目標。

4 結(jié)束語

利用旋轉(zhuǎn)機械振動信號與各故障類型的關(guān)系,筆者分別構(gòu)建了PSO-PNN與CV-SVM的2種人工智能能模型,將采集到的旋轉(zhuǎn)機械故障信號輸入到2種不同的人工智能診斷模型中,對多種常見的旋轉(zhuǎn)機械(電機傳動系統(tǒng)和臺鉆機)典型故障進行了診斷,包括多種故障同時發(fā)生的復(fù)合故障狀態(tài)。

研究結(jié)論如下:

1)采用PSO參數(shù)優(yōu)化后的PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,且時域信號樣本可直接輸入模型中對其進行了監(jiān)測診斷,其識別精度高,適用于旋轉(zhuǎn)機械實時故障監(jiān)測場景;

2)采用K折交叉驗證(K-CV)參數(shù)優(yōu)化的SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其具有小樣本學(xué)習(xí)優(yōu)勢,識別精度更高,識別時間更短;但需要提取特征值來構(gòu)建學(xué)習(xí)樣本,其適用于復(fù)雜的旋轉(zhuǎn)機械故障預(yù)測判斷;

3)相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),PSO-PNN與CV-SVM2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別精度都有著較高的提升。經(jīng)過PSO參數(shù)尋優(yōu)的PNN模型,其準確率提高了約29%;采用CV進行參數(shù)優(yōu)化的SVM模型,其故障診斷準確率提高了約9%。

筆者后續(xù)將對這2種診斷預(yù)測方法的樣本和參數(shù)進行優(yōu)化,以進一步提高故障識別診斷的準確率和效率;對2種人工智能診斷模型進行完善和推廣,以進一步解決旋轉(zhuǎn)機械的復(fù)合故障和壽命預(yù)測的智能分析等問題。