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    基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自來水設(shè)備過濾軸承故障診斷

    2025-02-02 00:00:00孫勇
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2025年2期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí)

    摘 要:為進(jìn)一步提高自來水設(shè)備過濾軸承故障檢測效率,本文將機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法應(yīng)用于軸承故障診斷中,引入最大均值差異技術(shù)對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并提出堆疊自動編碼器(SAE),從軸承的振動信號中學(xué)習(xí)和提取特征。試驗結(jié)果表明,當(dāng)故障直徑為12mm~16mm時,故障識別準(zhǔn)確率均>95%,最大識別準(zhǔn)確率為99.56%。當(dāng)故障直徑為16mm時,滾珠故障、內(nèi)滾道故障和外滾道故障的識別準(zhǔn)確率分別為98.02%、98.99%和99.56%,機(jī)器學(xué)習(xí)的平均識別精度為96.75%,隨機(jī)森林和蟻群算法的平均識別精度分別為89.75%和86%。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí);自來水設(shè)備;軸承故障

    中圖分類號:TU 991" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    在自來水設(shè)備中,軸承是一個關(guān)鍵的零部件,軸承的性能好壞直接影整個機(jī)械設(shè)備的使用壽命[1]。在自來水設(shè)備過濾軸承故障中,內(nèi)外滾道故障是最常見的故障。故障通常發(fā)生在滾珠和滾道間。當(dāng)滾動體滾道表面與其外徑間存在磨損時,會引起一系列振動[2]。因此,必須準(zhǔn)確掌握自來水設(shè)備過濾軸承的運(yùn)行狀態(tài),及時維護(hù)受損部件。目前,工業(yè)生產(chǎn)中常用的軸承故障分析方法包括包絡(luò)譜分析、小波分析和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解等[3]。王海泉等[4]采用幾何方法解決故障檢測和隔離問題,并驗證所提技術(shù)的實用性。但是該方法只適用于離散系統(tǒng),因此無法廣泛推廣。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于機(jī)械故障診斷[5],該技術(shù)已經(jīng)取得了較大進(jìn)展。對自來水設(shè)備軸承故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試,可以進(jìn)一步提高其診斷準(zhǔn)確率和識別率?;诖?,本文將機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法應(yīng)用于軸承故障診斷,引入最大均值差異技術(shù)對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并提出堆疊自動編碼器(SAE),從軸承的振動信號中學(xué)習(xí)和提取特征,同時利用故障識別準(zhǔn)確率和精度評估軸承故障診斷效果。

    1 機(jī)器學(xué)習(xí)模型建立

    1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)(聚類算法)模型建立

    聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)空間劃分為若干個部分,使每個部分中的數(shù)據(jù)具有一定相似性,從而達(dá)到分類的目的。聚類分析可以從大量的數(shù)據(jù)中提取故障特征信息[6],不需要事先給定分類模式。聚類算法是一種反復(fù)迭代求解的聚類分析方法,也是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的聚類算法。無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法利用數(shù)據(jù)樣本相互間存在相似性與非相似性將數(shù)據(jù)集聚類,更注重分析數(shù)據(jù)集的特征。將聚類算法設(shè)定為2個初始聚類中心,分別取值為3和2,再處理剩余的數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分割、重新定義中心、更新簇中心并計算簇類平均值。最后利用聚類結(jié)果進(jìn)行故障診斷[7]。

    假設(shè)聚類算法中心具有較高的局部密度,采用高斯函數(shù)方式來求解局部密度。自來水設(shè)備過濾軸承故障數(shù)據(jù)點i的局域密度ρi[8]如公式(1)所示。

    (1)

    式中:dij表示數(shù)據(jù)點i與數(shù)據(jù)點j間的距離;dc表示截止距離。

    1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    為避免數(shù)據(jù)采集過程中可能存在的誤差,當(dāng)搭建自來水設(shè)備過濾軸承數(shù)據(jù)采集平臺時,需要將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。為減少訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量,可以選擇最小化的目標(biāo)函數(shù),以在一定程度上降低計算成本。另外還可以糾正一些不符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù),包括缺失值、重復(fù)值和不符合標(biāo)準(zhǔn)的特征等。例如,某自來水設(shè)備中的過濾軸承可能會出現(xiàn)故障,但是在故障數(shù)據(jù)中卻沒有該故障。對這種不符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正,可以有效減少模型的訓(xùn)練時間。其中,最簡單有效的方法是將所有缺失值補(bǔ)全。

    當(dāng)不同故障源域數(shù)據(jù)差異較大,并且過濾軸承在實際運(yùn)行中出現(xiàn)的故障數(shù)據(jù)多、數(shù)據(jù)維度較高時,自來水設(shè)備過濾軸承故障目標(biāo)域數(shù)據(jù)與不同源域數(shù)據(jù)間會存在不同程度的相關(guān)性。因此本文使用最大均值差異技術(shù)(MMD)計算故障目標(biāo)域數(shù)據(jù)與源域數(shù)據(jù)間的相關(guān)性,并使故障數(shù)據(jù)降維,提高過濾軸承故障處理效率。目標(biāo)域數(shù)據(jù)和源域數(shù)據(jù)間的最大均值差異(MMD)值越小,其相關(guān)性就越大。因此,MMD值越小的源域數(shù)據(jù)對目標(biāo)域的影響越大,源域數(shù)據(jù)的權(quán)重也就越高。目標(biāo)域與源域間的相關(guān)性由反演MMD值得到,如公式(2)所示,并利用公式(3)計算每個源域的權(quán)重。

    (2)

    (3)

    式中:ri為目標(biāo)域與源域間的相關(guān)性;xsi為源域數(shù)據(jù);xt為目標(biāo)域數(shù)據(jù);K為源域的數(shù)量;wi為源域的權(quán)重。

    選出權(quán)重較高的源域,并從源域中隨機(jī)抽取相同比例的樣本組成新的源域。假設(shè)有4個源域數(shù)據(jù),分別為源域數(shù)據(jù)1、源域數(shù)據(jù)2、源域數(shù)據(jù)3和源域數(shù)據(jù)4。公式(2)和公式(3)用于計算目標(biāo)域數(shù)據(jù)和4個源域數(shù)據(jù)間的權(quán)重。假設(shè)源域數(shù)據(jù)4的權(quán)重遠(yuǎn)小于其他源域數(shù)據(jù)的權(quán)重,因此放棄源域數(shù)據(jù)4。然后隨機(jī)抽取源域數(shù)據(jù)1、源域數(shù)據(jù)2和源域數(shù)據(jù)3中三分之一的數(shù)據(jù),組合成混合工況數(shù)據(jù)。將混合工況數(shù)據(jù)作為新的源域來訓(xùn)練本文模型。新的源域數(shù)據(jù)有利于提取自來水設(shè)備過濾軸承故障的共同特征,增加故障數(shù)據(jù)多樣性。此外,當(dāng)生成新的源域數(shù)據(jù)時,可以消除與目標(biāo)域數(shù)據(jù)差異較大的源域,緩解不同源域間存在較大差異的問題,進(jìn)一步提高自來水設(shè)備過濾軸承故障的識別準(zhǔn)確率。

    1.3 堆疊式自動編碼器(SAE)

    堆疊式自動編碼器采用無監(jiān)督訓(xùn)練方法,可以自主學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征,有效避免人工對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的問題。堆疊式自動編碼器是由編碼器堆疊而成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該方法基于統(tǒng)計學(xué)原理,由自編碼器生成一組新的、無關(guān)的向量,并訓(xùn)練這些向量,使其能夠從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到對原始數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確的表示。編碼器經(jīng)過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,最終使網(wǎng)絡(luò)輸出等于網(wǎng)絡(luò)輸入。SAE中所使用的損失函數(shù)是線性函數(shù),在訓(xùn)練過程中,需要使用學(xué)習(xí)率、學(xué)習(xí)速率、正則化因子和優(yōu)化算法來更新模型參數(shù)。堆疊式自動編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示,原始數(shù)據(jù)從輸入層到隱藏層的傳輸過程稱為編碼,從隱藏層到輸出層的傳輸過程稱為解碼。

    機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的聚類算法對初始中心點十分敏感,如果初始中心點選取不當(dāng),會導(dǎo)致整個聚類結(jié)果不準(zhǔn)確。因此需要控制隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量,進(jìn)一步提高過濾軸承故障特征提取效率,從復(fù)雜的過濾軸承輸入信號中學(xué)習(xí)特征信息,并對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行有效壓縮。此時,隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量會少于輸入層的節(jié)點數(shù)量。高維原始數(shù)據(jù)在隱藏層中被壓縮,會進(jìn)一步減輕編碼器學(xué)習(xí)原始數(shù)據(jù)特征的難度。還可以限制神經(jīng)元數(shù)量,降低軸承故障數(shù)據(jù)維度。但是網(wǎng)絡(luò)在隱藏層能學(xué)習(xí)到的特征較少,在保證隱藏層特征多樣性的基礎(chǔ)上,本文引入稀疏約束的方法來改進(jìn)堆疊式自動編碼器。其主要思想是限制神經(jīng)元的活動,降低輸入數(shù)據(jù)的維度?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)模型的故障檢測步驟如下所示。1) 將原始信號導(dǎo)入機(jī)器學(xué)習(xí)算法(聚類算法)中,進(jìn)行降噪處理和信號重構(gòu),再將重構(gòu)后的信號輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行特征提取。2) 利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測自來水設(shè)備過濾軸承故障原始信號,并引入堆疊式自動編碼器,得到故障特征值。3) 利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對故障特征值進(jìn)行訓(xùn)練,將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于過濾軸承的故障診斷。4) 分別測試測試集和診斷集,測試集包括10個不同工況的樣本,每個工況樣本有4個不同的故障樣本。5) 比較不同模型的故障識別性能,選擇合適的聚類算法參數(shù)。6) 通過多次試驗確定聚類算法模型參數(shù)。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 試驗環(huán)境設(shè)定

    本文數(shù)據(jù)來自自來水設(shè)備過濾軸承數(shù)據(jù)集。由電機(jī)、扭矩傳感器和功率測試儀進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。電機(jī)負(fù)載為0?kW~3?kW,電機(jī)轉(zhuǎn)速為1797r/min~1730r/min。過濾軸承振動信號包括正常數(shù)據(jù)、驅(qū)動端加速度數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本文僅采集驅(qū)動端故障數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行分析,采樣頻率為12kHz。針對內(nèi)滾道、外滾道和滾動體引入4種不同的故障直徑,故障直徑分別為10mm、12mm、14mm和16mm。過濾軸承可分為3種故障工況狀態(tài),即內(nèi)滾道故障、滾珠故障和外滾道故障。計算機(jī)運(yùn)行環(huán)境配置如下:Intel Core i7-10700 CPU,頻率為2.9GHz,RAM為16G,64位Windows10操作系統(tǒng)。自來水設(shè)備過濾軸承故障數(shù)據(jù)采集平臺開發(fā)采用Python語言。

    2.2 故障準(zhǔn)確率變化

    為進(jìn)一步驗證機(jī)器學(xué)習(xí)模型在電機(jī)故障診斷中的有效性,本文將自動編碼器獲得的數(shù)據(jù)特性發(fā)送到softmax分類器進(jìn)行訓(xùn)練,得到電機(jī)軸承的故障類型輸出。進(jìn)而對不同故障工況進(jìn)行仿真分析,對于每種類型的故障工況,均選擇1000組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,200組數(shù)據(jù)作為測試集。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軸承故障識別準(zhǔn)確率如圖2所示。

    由圖2可知,當(dāng)故障直徑為10mm時,內(nèi)滾道故障的準(zhǔn)確率識別較低,準(zhǔn)確率僅為89.56%,比滾珠故障、外滾道故障分別下降7.40%、7.24%。主要原因是內(nèi)滾道發(fā)生的故障直徑較小,因此故障特征較小,并且內(nèi)滾道在自來水設(shè)備過濾軸承的內(nèi)部,故障檢測難度較大,因此內(nèi)滾道的故障識別準(zhǔn)確率較低。隨著故障直徑增加,機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以識別更多的故障特征,并利用最大均值差異技術(shù)緩解不同源域間存在較大差異的問題,提高自來水設(shè)備過濾軸承故障的識別準(zhǔn)確率。當(dāng)故障直徑為12mm~16mm時,故障識別準(zhǔn)確率均>95%,最大識別準(zhǔn)確率為99.56%,說明聚類算法在收斂速度和準(zhǔn)確率方面均具有良好效果。當(dāng)故障直徑為16mm時,滾珠故障、內(nèi)滾道故障和外滾道故障的識別準(zhǔn)確率分別為98.02%、98.99%和99.56%。在故障直徑相同的條件下,滾珠故障的識別準(zhǔn)確率高于內(nèi)滾道故障與外滾道故障。主要原因是當(dāng)滾珠發(fā)生故障時,其特征較明顯,因此識別準(zhǔn)確率較高。試驗結(jié)果表明,本文構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有較高的自來水設(shè)備過濾軸承故障識別能力。使用該算法對自來水設(shè)備過濾軸承進(jìn)行故障診斷是可行、有效的,能夠提高設(shè)備運(yùn)行效率,并降低成本。

    2.3 故障識別精度對比變化

    機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有較好的識別準(zhǔn)確率,可準(zhǔn)確識別內(nèi)滾道故障、滾珠故障和外滾道故障。為進(jìn)一步探究機(jī)器學(xué)習(xí)模型的檢測精度,本節(jié)將機(jī)器學(xué)習(xí)、蟻群算法和隨機(jī)森林算法的故障檢測精度進(jìn)行比較,如圖3所示。從圖3可以看出,機(jī)器學(xué)習(xí)的平均識別精度為96.75%,隨機(jī)森林和蟻群算法分別為89.75%和86%。在內(nèi)滾道發(fā)生故障的情況下,機(jī)器學(xué)習(xí)的識別精度為95%,蟻群算法和隨機(jī)森林分別為86%和92%。而當(dāng)滾珠發(fā)生故障時,3個算法模型的識別精度均為91%以上,進(jìn)一步表明滾珠的故障特征較明顯,因此3種算法的識別精度均較高。當(dāng)外滾道發(fā)生故障時,機(jī)器學(xué)習(xí)的識別精度為97%,比蟻群算法和隨機(jī)森林方法分別提高15.46%和8.25%,蟻群算法和隨機(jī)森林算法的識別精度低于87%,無法對自來水設(shè)備過濾軸承故障進(jìn)行高效監(jiān)控。主要原因是機(jī)器學(xué)習(xí)能夠利用自編碼器生成一組新的、無關(guān)的向量,并訓(xùn)練這些向量,使其能夠從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到對原始數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確的表示。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的聚類算法可用于自來水設(shè)備過濾軸承的故障診斷,滿足實際設(shè)備檢測需求。在上述試驗中,根據(jù)本文提出的故障診斷方法能夠?qū)^濾軸承故障進(jìn)行有效識別,其識別精度為97.84%。在實際應(yīng)用中,由于時間、人力和精力有限等問題,一般很難準(zhǔn)確識別過濾軸承所有狀態(tài)下的故障,本文所提方法可以在一定程度上減少人工干預(yù),使自來水設(shè)備過濾軸承故障診斷結(jié)果更客觀、準(zhǔn)確。而且經(jīng)過訓(xùn)練學(xué)習(xí)后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型也可以直接應(yīng)用于其他類型的設(shè)備故障診斷中。

    3 結(jié)論

    在相同故障直徑條件下,滾珠故障的識別準(zhǔn)確率高于內(nèi)滾道故障和外滾道故障。機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有較好的識別準(zhǔn)確率,可準(zhǔn)確識別內(nèi)滾道故障、滾珠故障和外滾道故障,其識別精度遠(yuǎn)高于蟻群算法和隨機(jī)森林算法,蟻群算法和隨機(jī)森林算法無法對自來水設(shè)備過濾軸承故障進(jìn)行高效監(jiān)控。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠用于自來水設(shè)備過濾軸承的故障診斷,并滿足實際設(shè)備檢測需求。

    參考文獻(xiàn)

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