劉志翔,朱 明,付 銘,梅 杰,徐 惠,聶德鑫,李永祥

(1.國網(wǎng)山西省電力公司 電力科學研究院,山西 太原 030001;2.華中科技大學 電子信息與通信學院,湖北 武漢 430074;3.南瑞集團(國網(wǎng)電力科學研究院)有限公司,江蘇 南京 211106;4.國網(wǎng)電力科學研究院 武漢南瑞有限責任公司,湖北 武漢 430074)

0 引 言

滾動軸承大量使用于機械、電力等系統(tǒng)中,其運行狀態(tài)與設備整體性能息息相關,如果軸承發(fā)生故障,則會造成設備運行不穩(wěn)定,嚴重時甚至會發(fā)生人員傷亡事件[1-3]。

把振動信號用于滾動軸承故障診斷十分有用,如何提高基于振動信號的滾動軸承狀態(tài)診斷率是當前熱門的研究方向[4,5]。其中,機器學習對于識別軸承各運行狀態(tài)較為有效。但在故障早期,滾動軸承振動信號的特征信息微弱,受到噪聲干擾較大[6,7],所以僅將振動信號輸入機器學習模型中直接分類,軸承狀態(tài)診斷效果并不理想。因此,找到一種合適的信號處理方法,與機器學習相結合,提高基于振動信號和機器學習的滾動軸承狀態(tài)診斷正確率具有重要意義。

近年來,利用信號處理技術提高軸承狀態(tài)診斷準確率的研究方向主要集中在頻域和時頻域。文獻[8,9]將滾動軸承振動信號的頻域統(tǒng)計指標輸入機器學習模型,實現(xiàn)了對軸承狀態(tài)的診斷,但是該方法無法適用于復雜的應用場景[10]。文獻[11,12]將軸承振動信號通過短時傅里葉變換得到振動圖像,輸入至深度學習模型中，對軸承進行了狀態(tài)診斷;但是將振動信號轉為二維圖像時,破壞了時域數(shù)據(jù)間的關聯(lián)度[13]45-46,而時域信號保存著滾動軸承最全面的信息[14,15]。李文峰等人[16]提出了TALAF和THIKAT兩個時域指標,提高了軸承故障預測的準確性;但該方法不能與機器學習相結合。EREN L等人[17]將軸承信號輸入卷積-長短時記憶遞歸神經網(wǎng)絡中,對軸承進行了狀態(tài)診斷;但該方法沒有對有噪聲情況進行測試。

綜上所述,本文從時域信號角度出發(fā),提出一種基于振動信號顯著性序列的滾動軸承狀態(tài)診斷方法。該方法通過將振動信號進行譜殘差運算得到顯著性序列,并輸入到機器學習網(wǎng)絡中實現(xiàn)軸承狀態(tài)診斷。

1 顯著性序列

顯著性序列是通過對振動信號進行譜殘差處理而得到的。譜殘差視覺顯著性理論由HOU Xiao-di[18]于2007年首次提出,在圖像處理領域得到了廣泛應用。

SHEKAR B H等人[19]利用譜殘差顯著圖對視頻鏡頭邊界進行了檢測,該方法對大多數(shù)視頻給出了較高的準確率、召回率和F1-score。LIU Kun等人[20]將譜殘差與相位譜加權結合在一起構造顯著圖,對有霧天氣下道路上的物體進行了檢測。LI Shao-dan等人[21]采用譜殘差模型,對衛(wèi)星圖像進行了目標檢測,發(fā)現(xiàn)該方法適合從衛(wèi)星圖像中快速提取農村居住區(qū)。閆成章等人[22]利用譜殘差對合成孔徑雷達圖像進行了顯著性檢測，得到了顯著圖,用以檢測不同狀況下的合成孔徑雷達圖像船舶目標。QIN Yao等人[23]將譜殘差用于害蟲的邊緣檢測,該方法能準確地檢測出害蟲的位置,提高了邊緣檢測的效果。REN Han-sheng等人[24]于2019年將該方法應用于一維時間序列,從而實現(xiàn)了對時間序列進行異常檢測;但是該方法尚未在狀態(tài)診斷領域得到應用。

1.1 顯著性序列算法步驟

從信息論的角度來看,有效編碼可將振動信號分為兩個部分,分別為信號特征部分和由編碼系統(tǒng)抑制的冗余信息,這種冗余對應于環(huán)境的統(tǒng)計不變性。通過去除冗余信息,就可以獲得信號特征部分,即顯著目標[25,26]。

顯著性序列算法主要包括3個步驟:(1)獲得振動信號的對數(shù)幅度譜和平均對數(shù)譜;(2)獲得信號的譜殘差;(3)獲得信號的顯著性序列。

顯著性序列具體流程如圖1所示。

圖1 針對滾動軸承的顯著性序列流程圖

(1)首先，將原始振動信號分為若干個相同長度的子序列,并對子序列進行歸一化處理;然后，對該信號進行傅里葉變換,得到其幅度譜F(x),并進行對數(shù)運算，得到對數(shù)幅度譜L(f);最后，將對數(shù)幅度譜與濾波器hq進行卷積運算,得到平均對數(shù)譜AL(f)。其中,濾波器為非局部均值濾波器,相對于原顯著性序列方法選取的局部均值濾波器對濾波器內時間序列作平均,該濾波器可以更突出時間序列的特點。

平均對數(shù)譜AL(f)表達式為:

AL(f)=L(f)*hq

(1)

式中:q—設定的局部均值濾波器的大小。

其中:

(2)譜殘差R(f)可通過對數(shù)幅度譜L(f)減去平均對數(shù)譜AL(f)獲得,即:

R(f)=L(f)-AL(f)

(2)

(3)顯著性序列可由譜殘差經過傅里葉逆變換映射回時間域得到,其計算方法為:

S(x)=‖F(xiàn)-1[exp(R(f)+iP(f))]‖

(3)

式中:F-1—傅里葉逆變換;P(f)—原振動信號序列x的相位譜。

P(f)計算公式如下:

(4)

式中:Im(F(x)),Re(F(x))—振動信號經傅里葉變換后得到的頻譜虛部和實部。

1.2 軸承振動信號數(shù)據(jù)集

本文利用美國凱斯西儲大學的軸承故障公開數(shù)據(jù)庫[27]完成滾動軸承狀態(tài)診斷的驗證工作。該數(shù)據(jù)通過加速度傳感器采集得到,其中,傳感器采樣頻率為12 kHz和48 kHz兩種。待測軸承共包含正常、球外故障、內圈故障和外圈故障4種狀態(tài),故障類型為使用電火花加工引入單點故障。軸承型號共有兩種:(1)SKF型號軸承,引入的單點故障直徑為0.007 inch,0.014 inch,0.021 inch;(2)NTN型號軸承,引入的單點故障直徑為0.021 inch和0.028 inch。

兩種型號的軸承分別在0 hp、1 hp、2 hp、3 hp的電機負載工況下運轉[28,29],待測軸承及其狀態(tài)如表1所示。

表1 待測軸承及其狀態(tài)

1.3 顯著性序列結果

1.3.1 原始振動信號與顯著性序列

在本次實驗中,筆者將以正常狀態(tài),直徑為0.007 inch的球外故障、內圈故障和外圈故障4種數(shù)據(jù)為例進行論述。

實驗裝置由電動機驅動,在負荷為0 hp時,電動機上的轉軸以恒定速度1 797 r/min轉動,其旋轉頻率為轉速除以60,信號采樣頻率為12 kHz,則軸承旋轉一周的采樣點數(shù)為采樣頻率除以旋轉頻率,約400。

由1.2節(jié)知,實驗裝置在0 hp、1 hp、2 hp、3 hp 4種負荷條件下運行,筆者據(jù)此將數(shù)據(jù)集分成4類,每類包含以上幾種運行狀態(tài)的振動信號數(shù)據(jù)集。筆者選取負載為0 hp數(shù)據(jù)集下的4類軸承振動信號進行歸一化處理,然后畫出相應的時域波形圖及其對應的顯著性序列,如圖2所示。

圖2 不同狀態(tài)下軸承原始振動信號及其顯著性序列

由圖2可以發(fā)現(xiàn),顯著性序列較原始振動信號有部分顯著突出點。

觀察原始信號和顯著性序列的頻譜圖,如圖3所示。

圖3 原始振動信號及其顯著性序列的頻譜圖

由圖3發(fā)現(xiàn),信號在高頻時較原始振動信號的頻譜圖凸起更為明顯,尤其對于正常信號,在頻率為5 000 Hz時,顯著性序列較原始振動信號的幅度更大。由此可見,顯著性序列在一定程度上放大了原始振動信號中具有顯著特征的頻率。

1.3.2 不同噪聲下原始振動信號與顯著性序列

圖2給出的振動信號的信噪比(signal-noise ratio, SNR)很高,偏向于實驗室理論研究驗證。而在實際應用中,軸承的工作環(huán)境會包含一定量的噪聲。

下面筆者將利用對原始振動信號添加不同信噪比的高斯白噪聲,模擬現(xiàn)實生產生活中的不同環(huán)境噪聲對振動信號的影響,從而分析顯著性序列對于含噪信號的影響。

對圖2的原始振動信號加入信噪比為-6 dB的噪聲，獲得含有噪聲的信號,如圖4所示。

圖4 加入信噪比SNR=-6 dB噪聲時的原始振動信號及其顯著性序列

由圖4可知,含有噪聲的原振動信號與未加噪聲的圖2相比,周期性規(guī)律已很不明顯,即圖4(a～d)信號之間的區(qū)別幾乎無法用肉眼辨別;而圖4(e～h)顯著性序列較原始振動信號圖4(a～d)能顯示出一定規(guī)律性,圖4(e～h)信號之間的變化趨勢已被顯著增強,特別是圖4(e)的低頻周期性已然顯現(xiàn)。

同時,筆者對比觀察無噪信號頻譜圖(圖3)和含噪信號頻譜圖,如圖5所示。

圖5 含SNR=-6 dB高斯白噪聲原始振動信號及其顯著性序列的頻譜圖

圖5中,與未加噪聲的圖3相比,加入噪聲后原振動信號的頻譜圖較難看出其頻率特征,而圖5中顯著性序列在頻率較高時的頻譜幅度較原始振動信號有明顯減小,即顯著性序列對于高頻噪聲頻率有抑制作用。

綜合考慮0 hp數(shù)據(jù)集下無噪聲的顯著性序列及含噪聲的顯著性序列較原始振動信號的變化,可以發(fā)現(xiàn),顯著性序列對無噪聲信號的微小特征頻率有放大作用;同時,對于噪聲信號的頻率有抑制作用,這對于發(fā)現(xiàn)和獲取振動信號特征具有很大幫助作用。

本節(jié)通過時域圖和頻域圖對顯著性序列有了一些直觀了解。而能否利用顯著性序列提高振動信號的分類識別,提升振動狀態(tài)診斷率，是本文的研究重點。

2 狀態(tài)診斷模型及參數(shù)選擇

當前狀態(tài)診斷模型主要采用機器學習模型,本文將分別利用傳統(tǒng)機器學習模型支持向量機和深度學習模型卷積神經網(wǎng)絡,驗證顯著性序列對振動狀態(tài)診斷率的提升。

2.1 支持向量機參數(shù)選擇

支持向量機[30,31]是一種典型的二分類問題。決策函數(shù)只依賴于支持向量,與訓練樣本總數(shù)無關,分類速度比較快,其參數(shù)包括核函數(shù)、懲罰系數(shù)和核函數(shù)系數(shù)。一般經驗下,核函數(shù)首選高斯徑向基函數(shù)。對于懲罰系數(shù)C,C越大,在訓練樣本中準確率越高,但是容易過擬合;C越小,容易欠擬合。對于核函數(shù)系數(shù)γ,γ越大,支持向量越少;γ越小,支持向量越多,而支持向量的個數(shù)影響訓練和預測的速度[32,33]。

在一定程度上,顯著性改變了數(shù)據(jù)分布特點;因此，本文選擇能分別使原振動信號和顯著性序列均達到最大準確率的參數(shù)。對于原振動信號,C確定為10,γ確定為0.06;對于顯著性序列,C確定為10,γ確定為0.03。

2.2 卷積神經網(wǎng)絡參數(shù)選擇

卷積神經網(wǎng)絡是一種可對輸入信號進行特征提取和分類的前饋神經網(wǎng)絡,其結構層次包括卷積層、激活層、池化層和全連接層[34-36]。

許愛華等人[13]47指出,通過增加CNN網(wǎng)絡層數(shù)的方法提高模型訓練和測試的準確率,僅針對二維(如圖像)、三維數(shù)據(jù)才有效,而針對本文中所采取的一維數(shù)據(jù),大幅度增加網(wǎng)絡層數(shù)對于提升訓練和測試的準確度沒有明顯效果。本節(jié)通過選擇合適的網(wǎng)絡參數(shù)及網(wǎng)絡深度,可提高網(wǎng)絡的性能。

影響卷積神經網(wǎng)絡分類準確率的因素主要有優(yōu)化器、學習率、批處理樣本數(shù)量、網(wǎng)絡結構及卷積層超參數(shù)的選擇等[37,38]。其中,優(yōu)化器可以盡可能地在不過擬合的情況下降低損失值,學習率可以影響優(yōu)化器的收斂速度。對于批處理樣本數(shù)量來說,數(shù)量過大,模型訓練時間過長、數(shù)量過小,模型會難以收斂。對于卷積核尺寸來說,卷積核過大,模型的參數(shù)會變多,模型性能變低,卷積核過小,則對稀疏數(shù)據(jù)的特征提取不友好。

為有效減少模型參數(shù)以及保證模型特征提取能力,本文選擇Adam作為CNN網(wǎng)絡的優(yōu)化器,學習率為0.001,批處理樣本數(shù)量定為64,卷積層定為3層,其中,第一、二、三層卷積層的卷積核大小均設為1×3。

3 實驗驗證

按照第2節(jié)所設定支持向量機和卷積神經網(wǎng)絡的參數(shù),筆者搭建滾動軸承故障診斷模型,并分別在無噪及含噪條件下進行實驗,得到相應的診斷正確率,從而對顯著性序列是否能提高時域下振動信號的診斷準確率進行驗證。

具體實驗流程如圖6所示。

圖6 實驗流程圖

3.1 支持向量機實驗結果

按照2.1節(jié)所設定參數(shù),筆者分別在無噪及含噪條件下進行實驗,得到對應的診斷正確率。

首先,針對無噪信號,筆者在負載為0 hp、1 hp、2 hp、3 hp的數(shù)據(jù)集進行測試,其結果如表2所示。

表2 不同負載下顯著性序列與原始振動信號的診斷正確率

可以發(fā)現(xiàn),對0 hp數(shù)據(jù)集,兩者可達到相同診斷率;但對1 hp、2 hp、3 hp數(shù)據(jù)集,顯著性序列的診斷準確率較原始振動信號有一定提高,特別是2 hp的診斷準確率可提高到99.5%。

針對含噪信號,筆者以0 hp數(shù)據(jù)集為例介紹實驗結果。為便于直接對比,將顯著性序列與原始振動信號分別加入相同信噪比的高斯白噪聲后,輸入到“相同”SVM模型,得到的正確率結果如圖7所示。

圖7 不同信噪比的高斯白噪聲下原始振動信號和顯著性序列的分類正確率

由圖7可知,較原始振動信號,顯著性序列對于含噪信號的分類準確率有一定提高;且相對于原顯著性序列選取的局部均值濾波器,非局部均值濾波器很好地解決了對于加入SNR=-4 dB的噪聲之后準確率下降的問題。

由此可見,顯著性序列可以更好地提取研究對象特征,具有一定的抗噪聲能力,可適用于包含噪聲的振動信號。

3.2 卷積神經網(wǎng)絡結果

與3.1節(jié)相同過程,筆者按照2.2節(jié)所設定參數(shù),分別在無噪及含噪條件下進行實驗。實驗所使用的CNN通過Pytorch實現(xiàn),操作環(huán)境為一臺使用i5-3210中央處理器的計算機,未采用GPU加速。

針對無噪信號,本文CNN在負載為0 hp、1 hp、2 hp、3 hp下的數(shù)據(jù)集測試結果,如表3所示。

表3 不同負載下顯著性序列和原始振動信號診斷正確率

由表3可知,在4個數(shù)據(jù)集下,顯著性序列和原始振動信號的診斷正確率均達到100%;但在達到相同診斷準確率時,顯著性序列較原振動信號用時更短,效率更高。該結果說明,顯著性序列提高了4類運行狀態(tài)的區(qū)別度。

針對含噪信號,筆者仍以0 hp數(shù)據(jù)集為例介紹實驗結果,將顯著性序列與原始振動信號分別加入相同信噪比的高斯白噪聲后,輸入到“相同”CNN模型,得到了分類正確率結果,如圖8所示。

圖8 不同信噪比的高斯白噪聲下原始振動信號和顯著性序列的分類正確率

由圖8可知,顯著性序列比原始信號識別率都有一定提高,特別在SNR較小,例如為-6 dB時,較原始振動信號直接輸入卷積神經網(wǎng)絡進行分類,顯著性序列正確率從71.5%提高到了82.25%。因此,顯著性序列具有更好的抗噪聲能力,更適用于包含噪聲的振動信號對應的實際工況。

筆者按照第2節(jié)所設定支持向量機和卷積神經網(wǎng)絡的參數(shù),分別搭建了軸承故障診斷模型。首先，對比了不同負載下原振動信號和顯著性序列在兩種故障診斷模型中的診斷正確率;然后，比較了利用CNN模型分類時原振動信號和顯著性序列達到診斷識別率為100%的訓練時間;最后分別在無噪及含噪條件下進行了實驗,以驗證顯著性序列能否提高軸承運行狀態(tài)診斷率。

筆者發(fā)現(xiàn):(1)針對不同負載下的軸承振動信號,顯著性序列可提高診斷準確率,如利用SVM對負載為hp的軸承狀態(tài)進行診斷時,較原振動信號的診斷準確率提高到99.5%;(2)對于不同負載下的軸承振動信號,顯著性序列還可以縮短其訓練時間,如在負載為0 hp時,顯著性序列訓練達到100%的時間為7.6 s,較原振動信號提高了6.7 s;(3)無論是對于無噪信號還是含噪信號,顯著性序列均可提高軸承診斷準確率,比如在SNR為-6 dB時,較原始振動信號直接輸入卷積神經網(wǎng)絡進行分類,顯著性序列診斷準確率提高了10.75%。

因此,顯著性序列可以有效提高振動信號的分類效果，從而提高軸承振動信號的診斷準確率。

4 結束語

為了提高軸承振動信號在時域方面的診斷準確率,本文提出了一種基于振動信號顯著性序列的滾動軸承狀態(tài)診斷方法;采用支持向量機和卷積神經網(wǎng)絡,在美國凱斯西儲大學軸承公開數(shù)據(jù)集上進行了對比實驗,驗證了顯著性序列可有效提高信號在時域上的分類效果。主要結論如下:

(1)與原振動信號相比,顯著性序列對無噪聲信號的微小頻率有放大作用,對噪聲信號的頻率有抑制作用;

(2)針對不同負載的無噪信號,顯著性序列可提高軸承狀態(tài)診斷準確率,并能縮短模型訓練時間;

(3)針對含噪信號,顯著性序列可有效提高其診斷準確率。在信噪比為-6 dB時,以支持向量機作為故障診斷模型時,顯著性序列的診斷正確率較原始振動信號提高了9%;以卷積神經網(wǎng)絡作為故障診斷模型時,顯著性序列較原始振動信號的診斷正確率提高了10.75%。

故障診斷主要分為信號處理、特征提取以及故障分類3步,筆者后續(xù)將把研究重點放在特征向量的提取上,以提高故障分類的精度,縮短模型的訓練時間。