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    一種風(fēng)機(jī)齒輪箱故障智能診斷方法

    2024-12-06 00:00:00胡元坤郭盼盼
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年13期

    摘要:風(fēng)機(jī)齒輪箱的故障診斷主要取決于運(yùn)維工程師的工作經(jīng)驗(yàn)和信號(hào)分析能力,本文針對(duì)該問題提出了一種新的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障智能診斷方法。首先,通過格拉姆角場(chǎng)(Gramian Angular Difference Field,GADF)將少量齒輪箱振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行維度變換,得到其二維可視化圖像。其次,搭建并增強(qiáng)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,即IConvNeXt模型。最后,將小樣本的齒輪箱可視化圖像數(shù)據(jù)作為IConvNeXt的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)齒輪箱故障特征自適應(yīng)提取與識(shí)別。公開數(shù)據(jù)集驗(yàn)證結(jié)果表明,本文方法對(duì)齒輪箱的故障識(shí)別效果顯著。

    關(guān)鍵詞:風(fēng)機(jī)齒輪箱;故障智能診斷;小樣本;格拉姆角場(chǎng);深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號(hào):TH13""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    由于風(fēng)電機(jī)組的復(fù)雜性越來越高,作為核心部件的齒輪箱會(huì)發(fā)生點(diǎn)蝕和斷齒等故障,因此對(duì)其進(jìn)行有效的故障診斷至關(guān)重要[1]。

    隨著深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展,以人工智能方法進(jìn)行故障端到端診斷成為未來的發(fā)展趨勢(shì)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是故障診斷領(lǐng)域眾所周知的模型,逐漸成為故障診斷領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。趙璐等[2]將齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)輸入網(wǎng)絡(luò),但其故障識(shí)別準(zhǔn)確率較低,而CNN在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域具有不可替代的作用,因此可將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)成圖像,并充分利用深度學(xué)習(xí)模型智能識(shí)別圖像的優(yōu)勢(shì)。

    ConvNeXt模型得益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Transformer,可利用其中的模型結(jié)構(gòu)等一系列優(yōu)勢(shì)來改進(jìn)ResNet50。試驗(yàn)表明,ConvNeXt特征提取能力得到了提升,因此本文利用IConvNeXt模型來診斷齒輪箱故障,提出一種風(fēng)機(jī)齒輪箱故障智能診斷方法,利用GADF將齒輪箱振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像,將其圖像數(shù)據(jù)作為IConvNeXt模型的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練,得到預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型,再以此預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行智能診斷。

    1理論基礎(chǔ)

    1.1格拉姆角場(chǎng)

    格拉姆角場(chǎng)編碼可將不同齒輪運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)中的全部信息以可視化的二維圖像形式進(jìn)行表達(dá),并保留其中的特征信息,非常適合作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。格拉姆角場(chǎng)編碼的具體計(jì)算步驟如下所示。

    步驟1,對(duì)傳感器采集的齒輪運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行歸一化,如公式(1)所示。

    (1)

    式中:vi(t)為歸一化后i在t時(shí)刻的幅值;vmax和vmin分別為當(dāng)前時(shí)間斷面節(jié)點(diǎn)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的最大值和最小值。

    步驟2,極坐標(biāo)變換,即使用極坐標(biāo)系表征歸一化后的振動(dòng)信號(hào)幅值量,如公式(2)所示。

    (2)

    式中:φi(t)和ri分別為vi(t)在極坐標(biāo)下對(duì)應(yīng)的角度值和半徑值,其中φi(t)∈[0;τ/2],i=1,2,...,N。

    步驟3,對(duì)極坐標(biāo)系下不同節(jié)點(diǎn)的振動(dòng)幅值數(shù)據(jù)進(jìn)行三角變換,如公式(3)所示。

    G=[vi(t)·vj(t)]Ni,j=1(3)

    式中:G為三角變換值;·為內(nèi)積運(yùn)算。

    如果采用兩角和的余弦函數(shù)計(jì)算點(diǎn)的內(nèi)積,即為GASF,如公式(4)所示。

    vi(t)·vj(t)=cos(φi(t)+φj(t))(4)

    如果采用兩角差的正弦函數(shù)計(jì)算點(diǎn)的內(nèi)積,即為GADF,如公式(5)所示。

    vi(t)·vj(t)=sin(φi(t)+φj(t))(5)

    通過上述分析,本文采用GADF將一維的齒輪振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像,以此作為IConvNeXt深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練,得到預(yù)訓(xùn)練模型,進(jìn)而對(duì)齒輪故障進(jìn)行智能診斷。

    1.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    CNN由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成,卷積層的數(shù)學(xué)計(jì)算過程如公式(6)所示。

    x=f(Σi∈Mjxjl-1·klij+bjl)(6)

    式中:Mj為特征圖;l為第l層網(wǎng)絡(luò);k為卷積核;b為網(wǎng)絡(luò)偏置;x為l層輸出;xjl-1為l層輸入;f(·)為激活函數(shù)。

    池化層可對(duì)卷積層提取的特征進(jìn)行降維,并壓縮數(shù)據(jù)量和參數(shù)量,在一定程度上減少過擬合,其內(nèi)部神經(jīng)元的計(jì)算方法如公式(7)所示。

    x=f(βdown(xjl-1)+b)(7)

    式中:down(·)為子采樣函數(shù);β為網(wǎng)絡(luò)乘性偏置。

    通過全連接層整合卷積層和池化層提取壓縮的不同故障類別的特征,并輸出到分類器進(jìn)行分類。

    1.3ConvNeXt深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    ConvNeXt模型以Transformer模型為基礎(chǔ)并改進(jìn)了ResNet50模型,使其推理速度更快且準(zhǔn)確率更高。改進(jìn)內(nèi)容如下所示。1)改進(jìn)訓(xùn)練方法。2)更改計(jì)算比率。3)更改下采樣模塊。4)采用MobileNet中的深度卷積降低計(jì)算量。5)用Transformer中的反向瓶頸設(shè)計(jì)取了ResNet50網(wǎng)絡(luò)模型的瓶頸結(jié)構(gòu)。6)使用GELU激活函數(shù),減少激活函數(shù)的數(shù)量和歸一化層數(shù),用Transformer中對(duì)隱含層做層歸一化的LayerNorm代替加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和收斂速度的算法BatchNorm,并分離下采樣層。

    1.4IConvNeXt深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    1.4.1數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊

    試驗(yàn)過程中ConvNeXt深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在不穩(wěn)定和識(shí)別準(zhǔn)確率低等問題,本文結(jié)合齒輪振動(dòng)信號(hào)格拉姆角場(chǎng)二維圖像的特點(diǎn),并針對(duì)ConvNeXt深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的學(xué)習(xí)率衰減策略和數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊中所使用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法進(jìn)行如下操作。1)圖像按比例融合(Mixup)。2)隨機(jī)刪除二維圖像的一個(gè)矩形區(qū)域,并通過另一張圖像的同一位置像素值進(jìn)行填充,標(biāo)簽根據(jù)像素所占比例進(jìn)行分配(Cutmix)。3)自動(dòng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)(RandAugment)和隨機(jī)擦除增強(qiáng)(Random Erasing)的方法并不適用于齒輪振動(dòng)信號(hào)的二維圖像。

    經(jīng)試驗(yàn)后,本文提出適合齒輪不同運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)格拉姆角場(chǎng)編碼圖像的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。1)對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行圖像的隨機(jī)裁剪、隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)、張量化(ToTensor)和標(biāo)準(zhǔn)化(Normalize)。2)對(duì)測(cè)試集進(jìn)行尺寸調(diào)整、中心裁剪、張量化和標(biāo)準(zhǔn)化。通過這些方法來提高深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ConvNeXt在訓(xùn)練和測(cè)試過程中的數(shù)據(jù)集數(shù)量和質(zhì)量,達(dá)到提高模型泛化能力和魯棒性的目的。

    1.4.2學(xué)習(xí)率衰減策略

    將ConvNeXt網(wǎng)絡(luò)中使用的預(yù)熱學(xué)習(xí)率策略和余弦衰變策略(cosine decaying)做小幅更改,即取消余弦衰變策略,只使用預(yù)熱學(xué)習(xí)率策略,以預(yù)熱的小學(xué)習(xí)率在訓(xùn)練的初始階段進(jìn)行模型訓(xùn)練,使模型慢慢趨于穩(wěn)定,再選擇預(yù)先設(shè)置的大學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練,以此提高模型的收斂速度,提升模型的最終效果。

    2齒輪箱故障智能診斷方法

    本文所提齒輪箱故障智能診斷方法結(jié)合了格拉姆角場(chǎng)轉(zhuǎn)換的圖像,可以充分避免丟失故障信號(hào)中的微弱故障信息,發(fā)揮ConvNeXt深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在ImageNet數(shù)據(jù)集中強(qiáng)大的自適應(yīng)提取圖像數(shù)據(jù)特征的優(yōu)勢(shì),具體方法流程如下。

    1)采用公式Y(jié)=M-N/D+1,將采集的齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)通過滑動(dòng)窗口截取構(gòu)造樣本,其中M為原數(shù)據(jù)序列數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù),N為樣本長(zhǎng)度,D為采樣步長(zhǎng)[3]。2)將一維的齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)通過GADF轉(zhuǎn)換為二維圖像。3)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集,將齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)的GADF二維圖像以8∶2比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集。4)通過IConvNeXt模型對(duì)輸入的小樣本訓(xùn)練集和測(cè)試集進(jìn)行故障特征提取,從而得到預(yù)訓(xùn)練模型。5)通過齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行智能診斷。

    3案例研究與試驗(yàn)

    本節(jié)將對(duì)齒輪箱數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷試驗(yàn)。試驗(yàn)運(yùn)行的軟件環(huán)境為Windows2019操作系統(tǒng),硬件環(huán)境為TeslaV100-32顯卡,運(yùn)行內(nèi)存為32G。在pycharm平臺(tái)上使用pytorch搭建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ConvNeXt框架。對(duì)齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,得到預(yù)訓(xùn)練模型。

    本文采用東南大學(xué)動(dòng)力傳動(dòng)模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集的齒輪箱數(shù)據(jù)集,其齒輪狀態(tài)類型包括正常、缺齒、斷齒、根部故障和表面故障。

    本文只選取轉(zhuǎn)速-負(fù)載配置為20Hz-0V工況下,樣本長(zhǎng)度為65536的5類齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集的不同齒輪故障數(shù)據(jù),由窗口大小為1024、采樣步長(zhǎng)為512的滑動(dòng)窗口截取相同的數(shù)據(jù)片段,經(jīng)GADF轉(zhuǎn)換成圖像大小為(224×224)ppi的5類齒輪振動(dòng)信號(hào)二維圖像,共635張,如圖1所示。不同顏色的像素點(diǎn)完整地體現(xiàn)了齒輪不同運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)的所有信息(包括信號(hào)中的噪聲干擾),減少了齒輪振動(dòng)信號(hào)去噪的預(yù)處理過程。將這635張二維圖像以約4∶1的比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集,見表1。

    將表1中的齒輪箱二維GADF圖像數(shù)據(jù)作為ConvNeXt深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,訓(xùn)練結(jié)果如圖2所示。500張二維圖像訓(xùn)練模型迭代次數(shù)達(dá)到268次后,其訓(xùn)練和測(cè)試準(zhǔn)確率已經(jīng)穩(wěn)定在100%,損失也已經(jīng)降至0.0035以下,進(jìn)而Loss和準(zhǔn)確率趨于穩(wěn)定,最終模型準(zhǔn)確率達(dá)到99.8%~100%的穩(wěn)定收斂狀態(tài),表明本文所提模型在小樣本和短時(shí)間訓(xùn)練情況下,對(duì)齒輪不同狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)中的故障特征進(jìn)行了有效學(xué)習(xí)。

    通過將測(cè)試集數(shù)量增至每類63個(gè)來驗(yàn)證該模型的識(shí)別準(zhǔn)確率,并通過網(wǎng)絡(luò)提取測(cè)試集特征,由T-SNE降維算法對(duì)其進(jìn)行二維可視化,結(jié)果如圖3所示。齒輪正常、斷齒、缺齒、根部故障以及表面故障這5類狀態(tài)分類明顯且沒有重疊區(qū)域,各故障間距離較遠(yuǎn),表明本文所提方法在小樣本齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)訓(xùn)練中得到了較好的預(yù)訓(xùn)練模型。

    4結(jié)論

    本文使用GADF將齒輪箱振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換二維圖像,并利用搭建的IConvNeXt模型對(duì)齒輪箱GADF圖像的強(qiáng)大特征提取能力,對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行智能診斷。本文提出的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障智能診斷方法在一定程度上解決了深度學(xué)習(xí)模型診斷齒輪箱故障需要大量故障標(biāo)簽樣本訓(xùn)練的問題。

    參考文獻(xiàn)

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    [2]趙璐,馬野. 基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究[J]. 測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào),2019,33(4):302-306.

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