基于聽覺顯著性特征的發(fā)電機(jī)組主軸承性能評估

石慶升, 陳家良, 董哲

(1.河南工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院, 鄭州 450001; 2.河南工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院, 鄭州 450001)

發(fā)電機(jī)組在電力系統(tǒng)中扮演著重要的角色,對電力系統(tǒng)能否安全穩(wěn)定的運(yùn)行起著決定性的作用,而軸承作為發(fā)電機(jī)組動力端極其重要又易于受損的零部件之一,很大程度上影響著整個發(fā)電機(jī)組的性能。由于發(fā)電機(jī)組主軸承長期高速運(yùn)轉(zhuǎn),承受各種機(jī)械應(yīng)力和熱應(yīng)力等因素的影響,其磨損及退化現(xiàn)象難以避免,進(jìn)而產(chǎn)生發(fā)電機(jī)組故障,嚴(yán)重時會造成電力系統(tǒng)癱瘓,導(dǎo)致生產(chǎn)停滯并帶來安全隱患。因此,對發(fā)電機(jī)組主軸承進(jìn)行性能評估具有重要意義。依據(jù)評估結(jié)果,對其開展維修維護(hù),進(jìn)而降低故障發(fā)生風(fēng)險與維護(hù)成本,提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性、安全性和經(jīng)濟(jì)性。

工業(yè)的發(fā)展對設(shè)備精密度與性能要求越來越高,設(shè)備在運(yùn)行過程中難以直接觀察到軸承的退化,因此,需要利用監(jiān)測數(shù)據(jù)建立退化指標(biāo),這也推動著性能評估技術(shù)向著基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的智能評估方向轉(zhuǎn)變。目前,業(yè)界的專家學(xué)者依據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)對構(gòu)建軸承的健康評估已經(jīng)開展了廣泛的研究,常見的機(jī)械設(shè)備性能評估是從振動信號識別技術(shù)出發(fā),使用的評估方法主要包括距離型評估和概率似然值評估等[1]。距離型評估方法主要是依據(jù)無故障信號的訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立邊界,通過計(jì)算測試數(shù)據(jù)到邊界的距離反映出數(shù)據(jù)的偏移程度。例如,楊瀟誼等[2]提出了散布熵和余弦歐式距離相結(jié)合的方法對滾動軸承進(jìn)行性能評估。概率似然值評估方法主要是依據(jù)無故障信號的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建概率密度模型,利用模型判斷測試樣本所屬的概率區(qū)域。例如,Wang等[3]采用了隱馬爾可夫模型(hidden Markov model,HMM)來提取振動信號特征,并建立生命健康評估指標(biāo),完成性能退化的識別。此外,相對于利用傳統(tǒng)的振動信號識別技術(shù)進(jìn)行設(shè)備的性能評估,從監(jiān)測到的振動數(shù)據(jù)出發(fā),利用聲音信號識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備性能評估的方法也得到了良好的應(yīng)用[4]。在聲音信號識別技術(shù)的基礎(chǔ)之上,依據(jù)振動信號與聲音信號具有同源性的特點(diǎn),借鑒其研究成果實(shí)現(xiàn)設(shè)備特征提取進(jìn)而實(shí)現(xiàn)設(shè)備的性能評估。例如,李允公等[5]引入聽覺模型-過零峰值幅度模型(zero crossings with peak amplitudes model,ZCPA)對設(shè)備運(yùn)行的故障特征進(jìn)行提取,其結(jié)果表明,提取的特征具備強(qiáng)穩(wěn)定性、低信噪比等優(yōu)點(diǎn),可為設(shè)備的安全運(yùn)行提供技術(shù)支持。

現(xiàn)有的研究表明,從聲音信號的譜圖圖像中提取的特征在信號識別中比傳統(tǒng)特征更具有噪聲魯棒性,對信號的特征表征能力更強(qiáng)[6]。因此,現(xiàn)采用Gammatone濾波器組實(shí)現(xiàn)人耳聽覺系統(tǒng)的建模[7]。從人耳聽覺注意機(jī)制的機(jī)理出發(fā),結(jié)合聲音信號在頻率通道和時間通道處理的方法,從發(fā)電機(jī)組主軸承運(yùn)行時監(jiān)測到的振動信號中分別獲取顯著性信號圖譜,并從顯著性信號圖譜中提取故障特征作為評估的數(shù)據(jù)支撐。同時構(gòu)建自組織映射(self-organizing feature map,SOM)網(wǎng)絡(luò)評估模型計(jì)算最小量化誤差(minimum quantification error,MQE),通過比較測試樣本與正常樣本MQE值的偏離程度對發(fā)電機(jī)組主軸承的性能進(jìn)行評估。

現(xiàn)提出的基于聽覺顯著性特征的性能評估方法是在現(xiàn)有的人耳聽覺顯著圖算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的創(chuàng)新,結(jié)合聽覺注意機(jī)制和振動信號的分析特點(diǎn),分別提取時間及頻率層面的有效特征,建立適用于機(jī)械設(shè)備性能評估的模型,并通過發(fā)電機(jī)組主軸承的實(shí)測信號對該方法進(jìn)行驗(yàn)證。通過利用耳蝸模型優(yōu)異的識別能力及抗噪能力,并將聽覺注意機(jī)制融入故障診斷領(lǐng)域,解決以往從較為微弱的振動信號上提取特征低魯棒性的問題;另外,采用SOM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能評估,僅僅需要主軸承實(shí)際工作中運(yùn)行的數(shù)據(jù),無需額外的故障數(shù)據(jù),解決發(fā)電機(jī)組主軸承性能評估的工程實(shí)用性較低的問題。

1 研究方法

本文中提出的發(fā)電機(jī)組主軸承性能評估方法主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、多維特征提取、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建三大部分,主要流程如圖1所示。軸承的原始振動數(shù)據(jù)往往會伴隨噪聲信號,為保證評估結(jié)果的有效性,利用Gammatone濾波器模擬耳蝸模型,通過比較濾波后信號相似度差異來實(shí)現(xiàn)原始振動數(shù)據(jù)的預(yù)處理,將噪聲信號進(jìn)行剔除;并通過模擬人耳聽覺注意機(jī)制,對降噪后的數(shù)據(jù)從時間和頻率兩個層面獲取顯著幀信號和顯著通道信號,并分別進(jìn)行典型特征提取,融合后進(jìn)而構(gòu)建特征空間;最后,將特征空間中的特征分成訓(xùn)練樣本和測試樣本,將測試數(shù)據(jù)輸入經(jīng)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練好的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到置信值(confidence value,CV),從而獲取發(fā)電機(jī)組主軸承的健康度[8]。

圖1 發(fā)電機(jī)組主軸承性能評估流程圖Fig.1 Flow chart of main bearing performance evaluation of generator set

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)驅(qū)動的性能評估方法能充分挖掘歷史數(shù)據(jù)中潛在的映射關(guān)系,因此數(shù)據(jù)預(yù)處理方法至關(guān)重要[9]。人耳耳蝸基底膜是聽覺中樞系統(tǒng)處理的重要環(huán)節(jié),語音信號由于頻率的不同,基底膜不同位置產(chǎn)生不同的振動,從而起到分解語音信號的作用?？紤]到Gammatone濾波器是一種模擬人耳聽覺特性的濾波器,其中心頻率的分布與人耳基底膜的特性對應(yīng),能夠很好地模擬人耳基底膜尖銳的濾波特性,故采用多個Gammatone濾波器相互交疊組成Gammatone濾波器組實(shí)現(xiàn)耳蝸模型。將采集到的信號通過Gammatone濾波器組進(jìn)行處理會得到所有采集數(shù)據(jù)的聽覺顯著圖,稱之為耳蝸?zhàn)V圖[10],再通過耳蝸?zhàn)V圖特征對振動信號時間、頻率之間的聯(lián)系進(jìn)行深入研究。其中,構(gòu)建耳蝸模型過程如下。

Gammatone濾波器的時域表達(dá)式[11]為

g(t,c)=atn-1exp(-2πbt)cos(2πfct+φ),t≥0,1≤c≤N

(1)

其中,帶寬b的計(jì)算方式為

(2)

式中:a為比例系數(shù);n為濾波器的階數(shù);fc為第c個濾波器對應(yīng)的中心頻率;φ為相位(通常數(shù)值取0);N為濾波器的個數(shù);ERB(fc)為Gammatone濾波器的等效矩形帶寬,計(jì)算方式為

(3)

通過Gammatone濾波器組獲得所有原始振動信號的耳蝸?zhàn)V圖,選擇M(M>1)個相鄰數(shù)據(jù)組別的耳蝸?zhàn)V圖作為對比組,第M+1個耳蝸?zhàn)V圖作為被對比組,進(jìn)行相似度對比,以耳蝸?zhàn)V圖相似度的平均值作為結(jié)果,把低于閾值的被對比組數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除,高于閾值的進(jìn)行保留。耳蝸?zhàn)V圖相似度對比采用的方法是計(jì)算其相關(guān)系數(shù),相關(guān)系數(shù)絕對值越大,相關(guān)性越強(qiáng);相關(guān)系數(shù)絕對值越接近0,相關(guān)性越弱。一般情況下,相關(guān)系數(shù)絕對值在0.8～1.0,非常強(qiáng)相關(guān);在0.6～0.8,強(qiáng)相關(guān);在0.4～0.6,中等相關(guān);在0.2～0.4,弱相關(guān);在0～0.2,非常弱相關(guān)或不相關(guān)[12]。其中相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為

(4)

1.2 特征提取

機(jī)械設(shè)備組成部件眾多、自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜以及運(yùn)行工況多變,導(dǎo)致獲取的振動信號往往是非平穩(wěn)非線性的,難以直觀獲取故障信息,如何從復(fù)雜的振動信號中提取設(shè)備真實(shí)的狀態(tài)信息是實(shí)現(xiàn)設(shè)備性能評估的關(guān)鍵[13]。

人耳是生理結(jié)構(gòu)不可或缺的一部分,即使在十分復(fù)雜的環(huán)境中,也可以選擇性地獲取對自身有用的信息。人耳聽覺注意機(jī)制分為“自下而上”的聽覺注意機(jī)制和“自上而下”的聽覺注意機(jī)制。在目前使用較多的單一維度特征提取的基礎(chǔ)上,提出一種模擬人耳聽覺注意機(jī)制的特征提取方法,通過模擬兩種不同的聽覺注意機(jī)制從振動信號中提取出顯著幀和顯著通道兩個維度的信號,并從顯著幀和顯著通道兩個不同維度的信號中分別提取顯著性特征作為評估發(fā)電機(jī)組主軸承性能評估的依據(jù)。

1.2.1 顯著幀特征提取

人耳的聽覺系統(tǒng)在處理聲音信息的過程中,對突兀性的聲音感受更加強(qiáng)烈,這就是人耳“自下而上”的聽覺注意機(jī)制,其基于聲音刺激的顯著性[14]。基于聽覺注意機(jī)制的顯著性計(jì)算模型可以捕捉環(huán)境中“突?！甭曇舻捻憫?yīng),并以聽覺顯著圖形式凸顯值得關(guān)注的聲音。與聲音信號類似,設(shè)備在出現(xiàn)故障的過程中,自身的振動強(qiáng)度也隨之改變,一般情況下,故障程度與振動強(qiáng)度具有相同的上升或下降趨勢。

利用Gammatone濾波器組構(gòu)建的耳蝸模型是基于時間—頻率層面的。在時間層面,能夠利用“自下而上”的聽覺注意機(jī)制模型,通過計(jì)算每一組振動數(shù)據(jù)的Gammatone濾波器輸出結(jié)果的各個時間幀處的有效值,提取出能量較大的時間幀處的數(shù)據(jù)作為顯著幀,顯著幀信號的物理意義是指在該時間點(diǎn)處振動最為強(qiáng)烈,提取顯著幀信號的計(jì)算方法如式(5)所示,利用式(5)計(jì)算出耳蝸?zhàn)V圖每一時間幀處數(shù)據(jù)的有效值,再將有效值最大的時間幀處的數(shù)據(jù)作為顯著幀。顯著幀信號獲取示意圖如圖2所示,分別從Gammatone濾波器的輸出結(jié)果中選取出顯著幀,從而可獲得所有顯著幀數(shù)據(jù)。在設(shè)備的故障診斷、性能評估與健康預(yù)測的過程中,信號的特征能夠隨著運(yùn)行時間的推移,較為全面地反映出設(shè)備的性能狀態(tài),因此,從顯著幀信號中提取出能較好反映其故障退化的典型特征指標(biāo)作為顯著幀特征。

(5)

圖2 顯著幀信號提取示意圖Fig.2 Schematic diagram of salient frame signal extraction

式(5)中:Xrms為有效值;N為每一時間幀的數(shù)據(jù)中包含的元素個數(shù);xn為每一時間幀處的數(shù)據(jù)中第n個元素。

1.2.2 顯著通道特征提取

人耳在復(fù)雜多聲源的環(huán)境中仍然可以準(zhǔn)確地分辨出自己感興趣或者熟悉的聲音,這是人耳“自上而下”的聽覺注意機(jī)制[15],該機(jī)制是在自下而上聽覺顯著性注意計(jì)算模型的基礎(chǔ)上加入語音流的說話人辨識技術(shù),得到一種自上而下聽覺顯著性注意計(jì)算模型,其目的是模擬人類聽覺系統(tǒng)在復(fù)雜的多聲源環(huán)境下智能提取感興趣或重要的聲音內(nèi)容,即“雞尾酒效應(yīng)”,其基于聲音頻率的顯著性。人耳對不同頻率的聲音感知的效果有較大差別,聲音的頻率不同,人耳耳蝸基底膜對信號的感知也不同[16],而設(shè)備在出現(xiàn)故障的過程中,振動頻率也在發(fā)生變化,通過分析某一頻率處的能量波動,能夠評估設(shè)備的故障程度。

在頻率層面,利用“自上而下”的聽覺注意機(jī)制模型,通過計(jì)算每一組振動信號的Gammatone濾波器輸出結(jié)果的各個通道處的標(biāo)準(zhǔn)差,提取出能量波動較大通道的數(shù)據(jù)作為顯著通道,顯著通道表明在該頻率處振動沖擊最明顯,提取顯著通道信號的計(jì)算方法如式(6)所示。利用該式計(jì)算出耳蝸?zhàn)V圖每一通道處數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差,再將標(biāo)準(zhǔn)差最大的通道處的數(shù)據(jù)作為顯著通道。顯著通道信號獲取示意圖如圖3所示,分別從Gammatone濾波器的輸出結(jié)果中選取出顯著通道,從而可獲得所有顯著通道數(shù)據(jù)。最后提取顯著通道信號的典型特征指標(biāo)。

(6)

圖3 顯著通道信號提取示意圖Fig.3 Schematic diagram of salient channel signal extraction

1.3 性能評估

性能評估的工具是SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對于每一個輸入的特征向量,都可以在訓(xùn)練好的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中找到一個最佳匹配單元(best matching unit,BMU),并計(jì)算最小量化誤差[17]。通過比較測試樣本和訓(xùn)練樣本之間標(biāo)準(zhǔn)化后的最小量化誤差來評估健康度。運(yùn)用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對設(shè)備進(jìn)行性能評估的流程如圖4所示。

圖4 SOM性能評估流程圖Fig.4 Flow chart of SOM performance evaluation

1.3.1 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由芬蘭學(xué)者Kohonen于1981年提出的一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法,模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的自組織特征映射的功能,是一種競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,廣泛應(yīng)用于樣本分類及樣本檢測等領(lǐng)域。其結(jié)構(gòu)是由輸入層和映射層組成,其中常見的輸入層是一個一維向量,映射層是一個二維平面陣列,映射層的每個節(jié)點(diǎn)可以由輸入向量來表征。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。

圖5 典型SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Diagram of a typical SOM neural network structure

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程采用自組織競爭網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)原則,將訓(xùn)練樣本有序或隨機(jī)地選擇到映射圖層中,并計(jì)算輸入向量和權(quán)重向量之間的歐氏距離。通過比較向量和每個權(quán)重向量之間的歐氏距離,確定獲勝的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)和神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的位置。通過不同的更新方法來影響周圍鄰域的神經(jīng)元權(quán)重向量。經(jīng)過連續(xù)迭代后,最終模型收斂并標(biāo)志著訓(xùn)練的完成[18]。

算法過程[19]如下:①網(wǎng)絡(luò)初始化;②樣本數(shù)據(jù)從輸入空間隨機(jī)選擇到輸入層;③計(jì)算每個神經(jīng)元的權(quán)重向量與輸入向量之間的距離,得到一個距離最小的神經(jīng)元,稱為獲勝神經(jīng)元;④權(quán)值的學(xué)習(xí),即調(diào)整輸出神經(jīng)元及其相鄰神經(jīng)元的權(quán)重;⑤達(dá)到訓(xùn)練次數(shù)則停止。

1.3.2 健康度的計(jì)算

訓(xùn)練完SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,將測試樣本的特征數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,可以對設(shè)備的健康度進(jìn)行計(jì)算。最小量化誤差MQE的值可以作為評價設(shè)備健康程度的指標(biāo),退化趨勢可以通過MQE隨時間的曲線來可視化表達(dá)。隨著MQE的增加,性能退化相應(yīng)變得更加嚴(yán)重。MQE的計(jì)算表達(dá)式[20]為

MMQE=‖D-mBMU‖

(7)

式(7)中:‖‖表示計(jì)算歐式距離;D為測試樣本的輸入矢量;mBMU為最佳匹配單元BMU的權(quán)重矩陣。

將所計(jì)算的MQE歸一化成CV值,歸一化表達(dá)式為

(8)

CV值范圍在0～1,接近于1則表征設(shè)備當(dāng)前的健康狀況較好,接近于0則表征設(shè)備出現(xiàn)故障。其中系數(shù)b是與歸一化有關(guān)的值,計(jì)算方法為

(9)

式(9)中:mean(M)為訓(xùn)練樣本的MQE的平均值;r為初始學(xué)習(xí)率。

2 試驗(yàn)分析

2.1 試驗(yàn)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)中的發(fā)電系統(tǒng)由12缸的V12燃?xì)獍l(fā)動機(jī)和發(fā)電機(jī)組成。如圖6所示,是發(fā)電系統(tǒng)中500 kW發(fā)電機(jī)組,對其主軸承正常運(yùn)行時的振動數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。共用到3個IEPE型加速度傳感器和1塊以太網(wǎng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)采集卡,監(jiān)測數(shù)據(jù)為發(fā)電機(jī)組主軸承水平方向、垂直方向和軸向的振動數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)只針對水平和垂直向數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其中,發(fā)電機(jī)組主軸承的轉(zhuǎn)速為1 000 r/min,基頻為16.67 Hz,采樣率為8 000 Hz,數(shù)據(jù)的采樣方式為定時觸發(fā)采樣,即每間隔4 h,采集12 s的數(shù)據(jù),每采集一次生成一個數(shù)據(jù)長度為96 000的數(shù)據(jù)文本,實(shí)驗(yàn)共采集了305組數(shù)據(jù)。

圖6 發(fā)電機(jī)組主軸承傳感器布置Fig.6 Main bearing sensor arrangement of generator set

模擬人耳對聲音信息的處理方式,利用64個4階Gammatone濾波器疊加組成一個具有64通道的Gammatone濾波器組,構(gòu)建人類耳蝸模型,即設(shè)置式(1)中N=64,n=4,該耳蝸模型可將振動信號以耳蝸?zhàn)V圖的形式表示。為了更精確地反映出采集的振動信號的所包含的特征信息,Gammatone濾波器組最低頻率應(yīng)該小于基頻,設(shè)置為5 Hz,窗設(shè)置為0.06,將步長設(shè)置為0.01,每一幀的時間為10 ms,其幀長為1 195。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

發(fā)電機(jī)組主軸承動力端有效值如圖7所示,可以看出數(shù)據(jù)組別為220～250的有效值趨近于0,即停機(jī)狀態(tài),為保證后續(xù)評估模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性,需要對停機(jī)狀態(tài)下監(jiān)測到的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行剔除處理。此外,有效值在第70、71、73、129、189等組別數(shù)據(jù)中出現(xiàn)嚴(yán)重的跳變現(xiàn)象,分別對正常振動數(shù)據(jù)輸出響應(yīng)的耳蝸?zhàn)V圖和以上提到的5組較為典型的跳變振動數(shù)據(jù)輸出響應(yīng)的耳蝸?zhàn)V圖進(jìn)行對比。只選取了水平方向振動信號和垂直方向振動信號第100組數(shù)據(jù)(正常數(shù)據(jù))和第129組數(shù)據(jù)(跳變數(shù)據(jù))經(jīng)過Gammatone濾波器組輸出的耳蝸?zhàn)V圖的對比圖進(jìn)行展示,其中,水平方向?qū)Ρ冉Y(jié)果如圖8所示,垂直方向?qū)Ρ冉Y(jié)果如圖9所示,發(fā)現(xiàn)跳變數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)的耳蝸?zhàn)V圖之間存在較大區(qū)別,為了保證后續(xù)特征提取的有效性,需要對原始振動數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理。

圖7 發(fā)電機(jī)組主軸承動力端有效值圖Fig.7 RMS diagram of power end of main bearing of generator set

圖8 水平方向典型正常數(shù)據(jù)與野值數(shù)據(jù)耳蝸?zhàn)V圖對比Fig.8 Comparison of cochlea-gram between typical normal data and wild value data in horizontal direction

圖9 垂直方向典型正常數(shù)據(jù)與野值數(shù)據(jù)耳蝸?zhàn)V圖對比Fig.9 Comparison of cochlea-gram between typical normal data and wild value data in vertical direction

原始振動數(shù)據(jù)降噪采用圖像相似度對比的方法,選擇5組相鄰振動數(shù)據(jù)經(jīng)Gammatone濾波器組輸出的耳蝸?zhàn)V圖作為對比組,第6組振動數(shù)據(jù)經(jīng)Gammatone濾波器組輸出的耳蝸?zhàn)V圖作為被對比組,將5對耳蝸?zhàn)V圖相似度的結(jié)果取均值作為相似度對比的依據(jù)。圖像相似度對比采用的方法是計(jì)算相關(guān)系數(shù),兩組振動信號經(jīng)Gammatone濾波器組輸出的兩個耳蝸?zhàn)V圖越相似,表明這兩組振動數(shù)據(jù)之間跳變程度較小,則相似度越接近于1。一般認(rèn)為相關(guān)系數(shù)大于或等于0.8即為強(qiáng)相關(guān),所以將0.8作為閾值,5對耳蝸?zhàn)V圖相似度的均值大于或等于0.8則保留第6組數(shù)據(jù),反之剔除該組數(shù)據(jù)。水平方向和垂向方向中部分組別振動信號耳蝸?zhàn)V圖相似度值如表1和表2所示,最終原始數(shù)據(jù)剔除48組,保留257組。

表1 水平方向振動信號耳蝸?zhàn)V圖相似度值Table 1 Cochlea-gram similarity value of vibration signal in horizontal direction

表2 垂直方向振動信號耳蝸?zhàn)V圖相似度值Table 2 Cochlea-gram similarity value of vibration signal in vertical direction

2.3 特征提取

2.3.1 顯著幀特征提取

由Gammatone濾波器組參數(shù)的設(shè)置,每一張耳蝸?zhàn)V圖均由一個結(jié)構(gòu)為64×1 195的矩陣所組成。一共有1 195幀,每一幀均是由一個結(jié)構(gòu)為64×1的向量組成。計(jì)算每一組耳蝸?zhàn)V圖中1 195幀數(shù)據(jù)的有效值,選出最大有效值所在時間幀的數(shù)據(jù)作為顯著幀,并按數(shù)據(jù)組數(shù)順序?qū)︼@著幀數(shù)據(jù)進(jìn)行排列,如圖10所示為顯著幀耳蝸?zhàn)V圖,隨著時間的增加,黃色區(qū)域顏色逐漸加深,表明振動沖擊能量隨著運(yùn)行時間的推移在逐漸加大。

圖10 顯著幀耳蝸?zhàn)V圖Fig.10 Cochlea-gram of salient frames

在水平方向和垂直方向的顯著幀數(shù)據(jù)中提取有效值、最大值、絕對值的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和峰峰值這5個指標(biāo),作為顯著幀信號的特征。其結(jié)果如圖11所示。

圖11 顯著幀特征提取結(jié)果Fig.11 Results of salient frame feature extraction

2.3.2 顯著通道特征提取

由耳蝸?zhàn)V圖構(gòu)成結(jié)構(gòu)可知,耳蝸?zhàn)V圖包含64個通道,每一通道均是由一個結(jié)構(gòu)為1×1 195的向量組成。計(jì)算每一組耳蝸?zhàn)V圖中64個通道數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差,選出最大標(biāo)準(zhǔn)差所在通道的數(shù)據(jù)作為顯著通道,并按數(shù)據(jù)組數(shù)順序?qū)︼@著通道的數(shù)據(jù)進(jìn)行排列,如圖12所示為顯著通道耳蝸?zhàn)V圖,顯著通道耳蝸?zhàn)V圖展現(xiàn)的是每組文件中能量波動最顯著的數(shù)據(jù),其中黃色區(qū)域也在逐漸加深,表明振動信號能量波動隨運(yùn)行時間推移在逐漸加大。

圖12 顯著通道耳蝸?zhàn)V圖Fig.12 Cochlea-gram of salient channels

由于設(shè)備的故障波動性較大,標(biāo)準(zhǔn)差不穩(wěn)定,因此,從水平方向和垂直方向的顯著通道數(shù)據(jù)中僅提取有效值、最大值、絕對值的平均值和峰峰值這4個指標(biāo),作為顯著通道信號的特征。其結(jié)果如圖13所示。

圖13 顯著通道特征提取結(jié)果Fig.13 Results of salient channel feature extraction

從顯著幀和顯著通道兩個維度提取的特征均表明,數(shù)據(jù)組數(shù)188～257的趨勢較為平滑,起伏程度不大,則可選擇數(shù)據(jù)組別為188～257的特征作為SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,數(shù)據(jù)組數(shù)為1～187的特征作為本次發(fā)電機(jī)組主軸承性能評估的測試樣本。如表3和表4所示為部分試驗(yàn)特征提取的結(jié)果,分別是訓(xùn)練樣本和測試樣本中連續(xù)選取的3組典型的特征數(shù)據(jù),對比特征指標(biāo)數(shù)值后進(jìn)一步表明,訓(xùn)練樣本單調(diào)趨勢起伏較小,適合作為評估網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。

表3 顯著幀特征指標(biāo)值Table 3 Salient frame feature index value

2.4 性能評估

設(shè)置訓(xùn)練次數(shù)為100次,初始學(xué)習(xí)率為0.95,建立SOM網(wǎng)絡(luò)。在獲取顯著幀和顯著通道兩個維度的時域特征后,通過將測試樣本輸入到訓(xùn)練好的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,可以得到測試樣本與訓(xùn)練樣本的MQE,然后將MQE歸一化成CV值,用以表示發(fā)電機(jī)組主軸承的健康狀況。其中,如圖14(a)和圖14(b)所示,分別表示的是訓(xùn)練樣本和測試樣本在神經(jīng)元中的分布情況,測試樣本中187個數(shù)據(jù)全部集中在第二行第一神經(jīng)元中,即該神經(jīng)元是所有測試樣本的最佳匹配單元。

圖14 訓(xùn)練樣本和測試樣本神經(jīng)元分布圖Fig.14 Map of neurons distribution for training and testing samples

評估軸承退化狀態(tài)的本質(zhì)是判斷振動信號健康數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,進(jìn)而評估軸承的性能退化狀態(tài)。如圖15(a)和圖15(b)所示,分別為訓(xùn)練樣本與測試樣本之間的MQE和CV,兩者之間呈相反的關(guān)系。發(fā)電機(jī)組的主軸承長時間工作在復(fù)雜的工作環(huán)境中,從前30組的采集的數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出,軸承的性能較好,此時的MQE平均值為0.12,CV的平均值為0.77,屬于健康階段。第30組之后的數(shù)據(jù)的MQE和CV分別有上升和下降的趨勢,軸承的性能有所下降,但是趨勢不是很大,此時的MQE平均值為0.29,CV的平均值為0.68,軸承進(jìn)入亞健康階段。隨著工作時間的加長,第172組數(shù)據(jù)之后,CV驟然下降,此時的MQE平均值為0.78,CV的平均值為0.52,設(shè)備進(jìn)入加劇退化階段。

圖15 MQE和CV對比圖Fig.15 Comparison of MQE and CV values

3 結(jié)論

提出一種基于聽覺顯著性信號的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)電機(jī)組主軸承性能評估方法。該方法結(jié)合聽覺注意機(jī)制和振動信號的分析特點(diǎn),在現(xiàn)有的人耳聽覺顯著圖算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新,建立了適用于機(jī)械設(shè)備性能評估的模型。實(shí)驗(yàn)表明,基于聽覺顯著性的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法能夠有效地評估發(fā)電機(jī)組主軸承的性能狀況,對于提高性能評估的準(zhǔn)確性和工作效率具有積極意義,同時也表明聽覺顯著特征對于具有同源性的振動信號具有良好的適用性。然而,在提取特征方面還存在一定的不足,雖然從兩個維度提取特征,但特征指標(biāo)提取較為單一,后續(xù)將會通過更多指標(biāo)去挖掘數(shù)據(jù)特征,最大程度發(fā)掘出隱藏在數(shù)據(jù)中的故障信息,使其能夠更加準(zhǔn)確地表征設(shè)備的退化情況。