徐志祥 鄭榮燾 張海 王春雨 姜光宇 尚書陽

摘 要：發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和5G技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，文中設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了面向移動(dòng)端的電機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)的感知層采集電機(jī)運(yùn)行的狀態(tài)數(shù)據(jù)，傳輸層實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與云端存儲(chǔ)，最后在移動(dòng)端展示電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)運(yùn)行過程的遠(yuǎn)程、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過比較基于遺傳算法的支持向量機(jī)（GA-SVM）、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于Kohenen網(wǎng)絡(luò)的聚類算法和K最鄰近分類算法的故障診斷結(jié)果，移動(dòng)端使用了具有良好泛化能力、可保證高準(zhǔn)確率和短檢測(cè)時(shí)間的GA-SVM模型進(jìn)行故障診斷。試驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能對(duì)電機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)及有效的故障診斷。

關(guān)鍵詞：遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè);故障診斷;移動(dòng)端;支持向量機(jī);物聯(lián)網(wǎng);電機(jī)

中圖分類號(hào)：TP277 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2020）09-000-04

0 引 言

電機(jī)是能源、船舶軍工等重要裝備的關(guān)鍵動(dòng)力裝置，其安全運(yùn)行事關(guān)重大。如何對(duì)電機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷受到廣泛關(guān)注。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和5G技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)設(shè)備演變?yōu)橐环N方便、靈活的工具，已成為人人必備的隨身物品。目前，移動(dòng)設(shè)備的配置越來越高，計(jì)算能力越來越強(qiáng)。顯然，開發(fā)面向移動(dòng)端的電機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，充分挖掘物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的潛力，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)“隨時(shí)隨地”的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷既切實(shí)可行，又非常迫切。

為解決這一問題，本文設(shè)計(jì)了一種面向移動(dòng)端的電機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，系統(tǒng)的感知層實(shí)時(shí)采集電機(jī)運(yùn)行的狀態(tài)數(shù)據(jù)，傳輸層實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸、云端存儲(chǔ)與響應(yīng)應(yīng)用層的數(shù)據(jù)請(qǐng)求，最后在移動(dòng)端通過圖表和文字展示電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)及診斷結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷。

在電機(jī)故障診斷方法中，針對(duì)移動(dòng)設(shè)備特點(diǎn)和故障診斷技術(shù)的發(fā)展，選擇支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）方法。SVM是基于小樣本結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型[1]，其具有強(qiáng)大的泛化能力，已在故障檢測(cè)領(lǐng)域取得較好成果。移動(dòng)端通過遺傳算法（GA）對(duì)SVM的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。分別使用基于遺傳算法的支持向量機(jī)（GA-SVM）、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）、基于Kohonen網(wǎng)絡(luò)的聚類算法和K最鄰近分類算法（KNN）進(jìn)行故障診斷測(cè)試，試驗(yàn)結(jié)果表明，GA-SVM模型具有更高的準(zhǔn)確率，并且該模型運(yùn)行在移動(dòng)端表現(xiàn)出良好的故障檢測(cè)效果。

該系統(tǒng)可在移動(dòng)設(shè)備上遠(yuǎn)程、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，并對(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷，其具有良好的應(yīng)用前景。

1 系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)

系統(tǒng)采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的3層架構(gòu)[2-4]，具有感知層（采集數(shù)據(jù)）、傳輸層（傳輸數(shù)據(jù)）、應(yīng)用層（計(jì)算、顯示數(shù)據(jù)），具體如圖1所示。使用支持向量機(jī)方法實(shí)現(xiàn)電機(jī)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和故障診斷。

感知層由控制器各類傳感器組成，負(fù)責(zé)采集電機(jī)振動(dòng)、電壓、電流和溫度等信號(hào)?？刂破髟讷@取電機(jī)的運(yùn)行參數(shù)后，將數(shù)據(jù)打包成特定的格式。

傳輸層為系統(tǒng)的中樞區(qū)域，由服務(wù)器、無線模塊和數(shù)據(jù)庫組成。該部分的主要工作：發(fā)送、接收電機(jī)采集的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)按照既定格式保存在數(shù)據(jù)庫中;監(jiān)聽客戶端的連接請(qǐng)求，并響應(yīng)客戶端的數(shù)據(jù)請(qǐng)求指令。

客戶端與服務(wù)器在TCP/IP協(xié)議的基礎(chǔ)上，使用Socket進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。待服務(wù)器與客戶端連接成功后，服務(wù)器端會(huì)解析客戶端發(fā)送的請(qǐng)求命令，并從數(shù)據(jù)庫中取出對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)打包成Json格式后發(fā)送回客戶端。交互過程如圖2所示。

應(yīng)用層為移動(dòng)端軟件（Android系統(tǒng)），負(fù)責(zé)將電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)展現(xiàn)給用戶。軟件在Android Studio平臺(tái)開發(fā)，編程語言為Java和Kotlin。主要的功能模塊如圖3所示。

“數(shù)據(jù)顯示”包括移動(dòng)端與服務(wù)器通信和移動(dòng)端顯示數(shù)據(jù)兩個(gè)過程。

（1）移動(dòng)端與服務(wù)器在三次握手后實(shí)現(xiàn)連接，在發(fā)送對(duì)應(yīng)Gson請(qǐng)求指令后，服務(wù)器響應(yīng)請(qǐng)求指令并返回相應(yīng)數(shù)據(jù)到移動(dòng)端。

（2）移動(dòng)端在獲取數(shù)據(jù)后，以不同的方式顯示數(shù)據(jù)：“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示”使用控件helloChart描繪折線圖，并定時(shí)加載數(shù)據(jù)和刷新UI界面;“故障檢測(cè)模塊”在獲得軸承振動(dòng)信號(hào)后使用支持向量機(jī)進(jìn)行故障診斷;“歷史數(shù)據(jù)顯示”通過文字、折線圖與自定義雷達(dá)圖顯示數(shù)據(jù);“故障報(bào)警數(shù)據(jù)”使用控件Notification提醒用戶故障情況;“地圖顯示”使用百度地圖的API和MapView顯示電機(jī)分布位置。

移動(dòng)端數(shù)據(jù)使用SQLite，Litepal，Share Preference和文件進(jìn)行存儲(chǔ)，用戶可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。為了保證信息安全，系統(tǒng)對(duì)用戶登錄/注冊(cè)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理。

2 故障診斷模型

故障檢測(cè)模型運(yùn)行在移動(dòng)端，需要綜合考慮模型的資源消耗、檢測(cè)時(shí)間與診斷正確率。SVM是基于小樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的建模方法，能快速進(jìn)行有效的故障診斷。因此，選用支持向量機(jī)作為移動(dòng)端的故障診斷方法。

2.1 SVM模型

支持向量機(jī)建模的技術(shù)關(guān)鍵在于構(gòu)造最優(yōu)超平面。對(duì)于一組給定數(shù)據(jù)（xi，yi），xi∈Rn，yi∈{1，-1}，i=1，2，3…，如果SVM可以找到如式（1）所示的最優(yōu)超平面將其分開，則該樣本線性可分。

轉(zhuǎn)換過程中，使用核函數(shù)K（x， xi）將變換空間的內(nèi)積轉(zhuǎn)化為原空間的函數(shù)，可在保證分類性能的前提下，避免映射特征空間導(dǎo)致的維數(shù)災(zāi)難。由于徑向基核函數(shù)（RBF）具有較寬的收斂域和較強(qiáng)的非線性映射能力[6]，并已在樣本識(shí)別上取得良好效果，因此本文選用徑向基核函數(shù)作為映射的核函數(shù)。

2.2 SVM模型的參數(shù)選擇

懲罰因子C和核參數(shù)γ是影響支持向量機(jī)的主要參數(shù)[7]。

懲罰因子可調(diào)整模型在確定的特征子空間的置信范圍和經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)的比例，使得模型具有最優(yōu)的推廣能力。當(dāng)C減小表示誤差的懲罰減小，SVM的復(fù)雜程度降低，分類錯(cuò)誤的樣本增加;當(dāng)C增加時(shí)，SVM提高分類準(zhǔn)確率和模型的復(fù)雜程度[8]。

核參數(shù)γ對(duì)分類曲線有很大影響。當(dāng)γ趨于0時(shí)，分類曲線趨于直線。隨著γ增大，分類曲線會(huì)越來越復(fù)雜，當(dāng)γ趨于無窮大時(shí)，SVM將所有訓(xùn)練樣本都設(shè)定為正確分類，但此時(shí)模型的泛化能力變差[9]。

實(shí)際應(yīng)用中，為避免人為選定參數(shù)帶來的誤差，需要使用優(yōu)化算法選定參數(shù)。常見的優(yōu)化算法包括遺傳算法（GA）、網(wǎng)格劃分法（GS）、粒子群優(yōu)化法（PSO）。綜合考量各算法的交叉驗(yàn)證（Cross Validation，CV）準(zhǔn)確率與運(yùn)行效率，系統(tǒng)使用遺傳算法對(duì)C和γ進(jìn)行尋優(yōu)。

2.3 GA-SVM模型故障診斷流程

GA-SVM模型的故障診斷與GA算法尋優(yōu)參數(shù)過程如圖5所示。

計(jì)算特征向量。系統(tǒng)選用振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域參數(shù)作為特征向量。從振動(dòng)信號(hào)中提取峰峰值（pk）、方差（va）、均方值（rm）、峭度（ku）、波形因子（S）、峰值因子（C）、脈沖因子（I）、裕度因子（L）和峭度因子（K）組成信號(hào)的特征向量[pk，va，rm，ku，S，C，I，L，K]。訓(xùn)練集和測(cè)試集樣本數(shù)量分別為300和100。樣本集隨機(jī)分配，以避免由于樣本分布對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響。

數(shù)據(jù)預(yù)處理。將訓(xùn)練集和測(cè)試集進(jìn)行區(qū)間歸一化預(yù)處理，以減小數(shù)值間的差距，使各參數(shù)的變化幅值保持在一定的范圍。歸一化后，數(shù)據(jù)被調(diào)整到[0，1]區(qū)間內(nèi)。

使用遺傳算法對(duì)參數(shù)C和γ尋優(yōu)。主要步驟：將C和γ二進(jìn)制編碼、產(chǎn)生初始化種群、計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)、選擇、交叉和變異操作。在初始化中，設(shè)置迭代次數(shù)為50，種群規(guī)模為20，C和γ的尋優(yōu)區(qū)均為[0，100]，交叉概率為0.4，變異概率為0.2，交叉驗(yàn)證中的K為4。

建立GA-SVM故障診斷模型。使用[C，γ]將訓(xùn)練集作為輸入?yún)?shù)，通過訓(xùn)練得到GA-SVM故障診斷模型。

使用GA-SVM模型進(jìn)行故障診斷。通過比對(duì)故障檢測(cè)測(cè)試結(jié)果與理想結(jié)果的差異，獲得電機(jī)故障的可能性。

2.4 GA-SVM在移動(dòng)端的實(shí)現(xiàn)

通過遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，移動(dòng)設(shè)備可不斷地獲取電機(jī)軸承的實(shí)時(shí)振動(dòng)數(shù)據(jù)，診斷時(shí)以這些數(shù)據(jù)作為故障檢測(cè)系統(tǒng)輸入?yún)?shù)。改進(jìn)LIBSVM軟件包中的Java方法后，移動(dòng)端可使用GA-SVM模型對(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷。使用要點(diǎn)如下：

（1）提取樣本的特征向量，向量預(yù)處理后設(shè)置為圖6格式，并保存為txt文件，得到traindata.txt與testdata.txt;lable1 index1： value1 index2： value2 …

（2）traindata.txt作為輸入?yún)?shù)，使用遺傳算法計(jì)算得到C和γ，并通過訓(xùn)練得到GA-SVM模型，將模型保存在本地，避免重復(fù)訓(xùn)練模型;

（3）使用GA-SVM模型對(duì)testdata.txt進(jìn)行故障診斷。

3 系統(tǒng)試驗(yàn)與分析

面向移動(dòng)端的電機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的試驗(yàn)分為兩個(gè)階段，即電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸階段與數(shù)據(jù)分析診斷階段。

3.1 遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸試驗(yàn)

試驗(yàn)時(shí)設(shè)備選定HUAWEI Mate9，將控制器、傳感器和無線模塊等設(shè)備布置在電機(jī)上。在電機(jī)運(yùn)行時(shí)，數(shù)據(jù)通過無線模塊發(fā)送到服務(wù)器，用戶可在Android手機(jī)上監(jiān)測(cè)電機(jī)的所有參數(shù)。某一時(shí)刻，電機(jī)前端軸承振動(dòng)幅值如圖7（a）所示，電機(jī)的分布位置如圖7（b）所示。通過設(shè)定時(shí)間范圍，可獲得電機(jī)電流不平衡度的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，如圖7（c）所示。試驗(yàn)中，遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行良好，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)能夠被不斷發(fā)送到云服務(wù)器數(shù)據(jù)庫。

3.2 數(shù)據(jù)分析診斷試驗(yàn)

為了使監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析診斷結(jié)果具有對(duì)比性與一般性，選用美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)（CWRU）軸承數(shù)據(jù)中心的軸承運(yùn)行數(shù)據(jù)作為分析的原始數(shù)據(jù)。

軸承運(yùn)行數(shù)據(jù)的工況：負(fù)載0 HP，轉(zhuǎn)速1 797 r/min;軸承的故障直徑為0.021 mm;軸承的類型包括正常、外圈損壞、內(nèi)圈損壞、滾動(dòng)體損壞。

由于[C，γ]的尋優(yōu)過程運(yùn)行在移動(dòng)端，在選擇優(yōu)化算法時(shí)需要綜合考慮算法的CV準(zhǔn)確率和尋優(yōu)時(shí)間。通過交叉驗(yàn)證方法，分別使用遺傳算法、粒子群優(yōu)化法和網(wǎng)格搜索法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，結(jié)果見表1所列。

網(wǎng)格搜索法和遺傳算法的優(yōu)化時(shí)間較短，可保證移動(dòng)端能夠快速優(yōu)化參數(shù)。但網(wǎng)格搜索算法的搜索空間較小，無法獲得全局最優(yōu)解，而遺傳算法在計(jì)算時(shí)使用的是并行式搜索，不必遍歷網(wǎng)格內(nèi)所有的參數(shù)點(diǎn)也能找到全局最優(yōu)解。從計(jì)算結(jié)果可得，GA算法在保證CV準(zhǔn)確率的前提下，懲罰因子較小，模型的復(fù)雜性較低。因此系統(tǒng)選用遺傳算法作為尋優(yōu)算法，對(duì)應(yīng)的[C，γ]=[30.8，4.3]。

3.3 故障診斷結(jié)果分析

為衡量GA-SVM模型的故障診斷性能，分別使用GA-SVM，PNN，KNN和基于Kohonen網(wǎng)絡(luò)的聚類算法對(duì)相同的樣本集進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。其中，GA-SVM使用RBF核函數(shù)，模型參數(shù)C和γ分別為30.8和4.3。診斷結(jié)果見表2和圖8所示。

由表2和圖8可得，在多次試驗(yàn)中，GA-SVM的故障分類準(zhǔn)確率均為最高，該模型具有較好的故障識(shí)別能力。對(duì)比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GA-SVM的正確率曲線較為平穩(wěn)，原因在于在小樣本情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小原則。而GA-SVM模型采用的是結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原則，提高了模型的推廣能力。同時(shí)，SVM模型的訓(xùn)練樣本特性通過RBF核函數(shù)使模型具有較好的魯棒性和泛化能力[10]。

3.4 GA-SVM在移動(dòng)端的試驗(yàn)

使用LIBSVM軟件包在Android Studio進(jìn)行編程。GA-SVM在移動(dòng)端的故障診斷測(cè)試結(jié)果見表3所列。

由表3可得，GA-SVM在移動(dòng)端運(yùn)行時(shí)，故障檢測(cè)正確率高，運(yùn)行時(shí)間短。因此，該模型適用于移動(dòng)端的故障診斷。

4 結(jié) 語

本文設(shè)計(jì)了面向移動(dòng)端的電機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)“隨時(shí)隨地”的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。該系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集部分、服務(wù)器和移動(dòng)終端組成。在系統(tǒng)中，電機(jī)上的數(shù)據(jù)采集部分能實(shí)時(shí)獲取電機(jī)的運(yùn)行參數(shù)并傳送到服務(wù)器;服務(wù)器按照既定格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并響應(yīng)移動(dòng)端的數(shù)據(jù)請(qǐng)求;用戶可通過移動(dòng)端實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。移動(dòng)端使用基于GA-SVM模型的故障檢測(cè)方法正確率高且檢測(cè)時(shí)間短。

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