馬興瑞，馬嵩華，胡天亮

(山東大學(xué)a.機械工程學(xué)院；b.高效潔凈機械制造教育部重點實驗室；c.機械工程國家級實驗教學(xué)示范中心，濟南 250061)

0 引言

隨著“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略的提出，如何實現(xiàn)傳統(tǒng)行業(yè)向智能化、信息化的轉(zhuǎn)型得到了世界各國的高度重視，掀起了新一輪工業(yè)革命的浪潮[1]。結(jié)合國內(nèi)制造業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，我國提出了“中國制造2025”戰(zhàn)略。作為“中國制造2025”的主攻方向，智能制造是實現(xiàn)工業(yè)化與信息化深度融合的突破口[2]。作為智能制造的載體，機電裝備的可靠性與穩(wěn)定性越來越得到人們的重視，當(dāng)其發(fā)生故障時，如果不能及時處理，將會引發(fā)非常嚴(yán)重的后果。

早期的故障診斷方法主要是利用時頻域分析等方法對傳感器等感知設(shè)備采集到的信號進行處理，然后對設(shè)備的健康狀況做出診斷。這種方法需要技術(shù)人員具有非常豐富的工程經(jīng)驗，而且其準(zhǔn)確率有待提高。隨著人工智能的發(fā)展，出現(xiàn)了基于機器學(xué)習(xí)的故障診斷方法。機器學(xué)習(xí)通過讓計算機從數(shù)據(jù)中自行學(xué)習(xí)，從而總結(jié)出其中的規(guī)律。相較于傳統(tǒng)診斷方法，機器學(xué)習(xí)診斷方法的準(zhǔn)確率有所提高。但是在計算機對數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)之前，仍需要工程人員對數(shù)據(jù)進行繁重的特征提取操作，也就是說機器學(xué)習(xí)還是一種“淺層”的學(xué)習(xí)。

而深度學(xué)習(xí)[3]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]，可以構(gòu)建比機器學(xué)習(xí)更“深”的算法模型，從而可以對數(shù)據(jù)的特征進行自主學(xué)習(xí)，無需人工對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，且準(zhǔn)確率較高。WEN等[5]提出了一種基于LeNet-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的故障診斷方法，將一維信號轉(zhuǎn)換成二維圖像并進行特征提取。針對旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷問題，CHEN等[6]提出了一種基于稀疏自編碼器(sparse auto-encoder,SAE)和深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief network,DBN)的故障診斷方法。該方法從傳感器信號中提取時頻域特征，然后將這些特征輸入到SAE中進行特征融合，最后利用DBN進行分類識別。

但是基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法需要對大量的樣本數(shù)據(jù)進行分析，才能得到效果較優(yōu)的算法模型?，F(xiàn)有的故障特征數(shù)據(jù)獲取方法是通過對物理實體進行故障注入，然后采集物理實體運行狀態(tài)下的信號。這種方法成本高、實施周期長，而且實施過程中存在安全性問題。而數(shù)字孿生(digital twin,DT)[7]理念的出現(xiàn)為上述問題提供了解決思路。數(shù)字孿生通過構(gòu)建物理設(shè)備的“孿生體”，并結(jié)合數(shù)據(jù)交互技術(shù)，實現(xiàn)了物理世界與數(shù)字世界的虛實共生，從而可以在設(shè)備的全生命周期提供各種智能服務(wù)。

基于數(shù)字孿生技術(shù)，本文提出一種基于數(shù)字孿生模型的故障特征生成與診斷方法。通過對物理裝備的數(shù)字孿生體進行虛擬故障注入，利用模型仿真獲取故障特征數(shù)據(jù)。然后利用深度學(xué)習(xí)算法，對故障特征數(shù)據(jù)進行迭代學(xué)習(xí)，并將訓(xùn)練好的診斷算法模型接入物理世界的感知數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對設(shè)備運行狀況的分析診斷。

1 整體框架

如圖1所示，基于數(shù)字孿生模型的故障診斷方法整體框架由數(shù)字空間和物理空間組成。

在數(shù)字空間，主要工作流程如下：

(1)數(shù)字孿生故障模型的構(gòu)建。數(shù)字孿生故障模型是故障特征數(shù)據(jù)的來源。在構(gòu)建數(shù)字孿生模型時，應(yīng)該綜合考慮多方面的因素，盡可能構(gòu)建具有高保真度的孿生模型。然后，以應(yīng)用需求為導(dǎo)向，對數(shù)字孿生模型進行故障注入。

(2)數(shù)字孿生模型故障特征的生成。故障特征數(shù)據(jù)是故障診斷算法的數(shù)據(jù)源，其數(shù)據(jù)量和樣本分布情況對故障診斷算法至關(guān)重要。在針對具體的應(yīng)用對象時，首先，對不同的仿真方法進行對比分析；然后，選擇效果最優(yōu)的仿真方法，從而獲得可信度較高的“虛擬數(shù)據(jù)”。

(3)故障診斷模型的構(gòu)建。故障診斷模型是應(yīng)用服務(wù)的核心所在。在具體實施時，首先，初步構(gòu)建診斷算法模型；然后，利用故障特征數(shù)據(jù)對算法模型進行分析迭代；最后，根據(jù)迭代訓(xùn)練的結(jié)果，對模型的參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整，從而盡可能獲得最優(yōu)的算法模型。

在物理空間，首先，通過傳感器等感知設(shè)備采集物理實體的運行狀況信息(比如振動信號、溫度信號等)；然后，將數(shù)字空間訓(xùn)練好的故障診斷模型遷移到物理空間，通過接入設(shè)備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，對設(shè)備狀況進行診斷。

圖1 基于數(shù)字孿生模型的故障診斷方法整體框架

2 故障模型構(gòu)建方法

2.1 數(shù)字孿生模型構(gòu)建

數(shù)字孿生模型是物理實體的“忠實鏡像”[8]，是數(shù)字孿生的核心。為了更加準(zhǔn)確地刻畫物理實體的特征，應(yīng)該從多領(lǐng)域角度(機械/電氣/液壓/控制)去完成數(shù)字孿生模型的構(gòu)建。

在孿生模型初步構(gòu)建完成之后，要對其進行精度驗證。如圖2所示，孿生模型與物理實體的工況參數(shù)等約束條件應(yīng)保持一致。然后將仿真結(jié)果和實驗結(jié)果進行對比分析，如果超過了誤差閾值，則需要對模型進行校正。只有當(dāng)精度符合要求時，數(shù)字孿生模型才可以進行下一步的應(yīng)用[9]。

圖2 數(shù)字孿生模型構(gòu)建

2.2 故障注入

在數(shù)字孿生模型構(gòu)建完成之后，以應(yīng)用服務(wù)為導(dǎo)向，從多領(lǐng)域角度對數(shù)字孿生模型進行故障注入，圖3列舉了常見的故障類型。

圖3 數(shù)字孿生模型故障類型

3 故障特征生成方法

3.1 故障特征類型選擇

在選擇具體的故障特征生成方法之前，應(yīng)先針對應(yīng)用目標(biāo)，確定需要生成的故障特征。常見的特征數(shù)據(jù)類型有：振動信號、溫度信號、聲發(fā)射信號、力信號等。

(1)振動信號：設(shè)備運行過程中的振動信號可以較好地反映其健康狀況。振動信號的采集和處理較簡單，效果可靠，應(yīng)用廣泛。

(2)溫度信號：當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)某種故障時，會出現(xiàn)溫度上的變化。但是溫度信號對早期故障不敏感，當(dāng)設(shè)備故障發(fā)展到后期時，溫度才會有比較明顯的變化。

(3)聲發(fā)射信號：聲發(fā)射是指材料在受到作用力時通過彈性波的形式來釋放內(nèi)部能量的現(xiàn)象[10]。彈性波中帶有材料的某些物理屬性，從而可以反映設(shè)備的運行狀況。聲發(fā)射信號對設(shè)備中的微小破損比較敏感，診斷效果較好，但其采集裝置昂貴，并且無法通過仿真方法得到。

綜合考慮以上各種因素，本文將針對設(shè)備的振動特征開展相關(guān)研究。

3.2 故障特征生成方法選擇

根據(jù)所選的特征數(shù)據(jù)，對不同的故障生成方法的效果和應(yīng)用場景進行對比分析，選擇效果最優(yōu)的故障特征生成方法，從而得到故障特征數(shù)據(jù)，即“虛擬數(shù)據(jù)”。故障特征生成方法如圖4所示。

圖4 故障特征生成方法

4 故障診斷

4.1 算法設(shè)計

4.1.1 算法選擇

近年來，在故障診斷領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)算法模型主要有：全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

在全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，相鄰兩層的任意兩個神經(jīng)元之間均存在連接關(guān)系；而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元只與前一層中的部分神經(jīng)元存在連接關(guān)系，這種特性減少了網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的數(shù)量，并且可以有效地提取數(shù)據(jù)中的局部特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類識別領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

故障診斷問題是一個典型的分類問題。因此，本文的故障診斷算法將采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4.1.2 算法構(gòu)建

在算法模型初步構(gòu)建完成后，利用“虛擬數(shù)據(jù)”對算法模型進行迭代訓(xùn)練，并根據(jù)迭代訓(xùn)練的效果，對模型參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整，其流程如圖5所示。

圖5 算法構(gòu)建過程

4.2 數(shù)據(jù)增強

基于深度學(xué)習(xí)的診斷方法，只有對足量的優(yōu)質(zhì)樣本進行迭代分析，才能得到具有高準(zhǔn)確率的算法模型。而通過模型仿真生成的樣本數(shù)據(jù)量較少，難以滿足要求。因此，需要對故障特征數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強，從而擴充樣本數(shù)據(jù)量。常見的數(shù)據(jù)增強方法如下：

(1)基于簡單變換的數(shù)據(jù)增強。簡單變換主要是指對圖片等二維數(shù)據(jù)進行旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、移位、縮放和裁剪等操作，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)量的擴充。

(2)基于噪聲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)增強。通過對原始數(shù)據(jù)添加噪聲(比如高斯白噪聲)，從而增加樣本數(shù)量。

(3)基于生成模型的數(shù)據(jù)增強。利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(generative adversarial net)、自編碼器等生成模型來生成一些具有同樣特征的樣本數(shù)據(jù)。但是該方法對原始樣本的數(shù)量和質(zhì)量有一定的要求。

通過仿真得到的數(shù)據(jù)是一維數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)量不滿足生成模型的要求，因此，本文將采用對數(shù)據(jù)添加噪聲的方法進行數(shù)據(jù)增強。

5 實驗驗證

軸承是機電裝備中應(yīng)用廣泛的易損件，其健康狀況直接影響設(shè)備的性能，本文將采用深溝球軸承對文中所述方法進行驗證。

5.1 故障模型構(gòu)建

深溝球軸承在運行中發(fā)生的故障主要有疲勞點蝕、磨損等等。本文通過在軸承幾何模型上添加凹坑的方式來模擬點蝕故障，其損傷外表如圖6所示。損傷直徑0.6 mm，深度為0.3 mm。該類型故障分別在內(nèi)圈滾道、外圈滾道上完成注入。

圖6 點蝕損傷

其次，分別在內(nèi)圈和外圈側(cè)面注入寬0.4 mm，長2 mm的裂紋損傷，其損傷外表如圖7所示。

圖7 裂紋破損

5.2 故障特征生成

本文通過Ansys/Ls-dyna模塊進行動力學(xué)仿真，并提取軸承運動過程中的振動信號用于后續(xù)分析。

5.2.1 模型前處理

針對滾動軸承的特點，對模型做如下簡化：

不考慮倒角、圓角以及棱邊對軸承內(nèi)部應(yīng)力分布的影響；不考慮游隙和油膜的影響；不考慮滾動軸承材料的非線性，假設(shè)其內(nèi)部零件均為線彈性材料。

(1)添加材料屬性。本文使用的軸承型號為6203ZZ，其材料屬性如表1所示。

表1 材料屬性

(2)構(gòu)建柔性體。在仿真求解之前，需要對模型進行網(wǎng)格劃分，構(gòu)建柔性體。軸承內(nèi)外圈采用面映射方法劃分網(wǎng)格，滾動體采用自動網(wǎng)格劃分方法劃分網(wǎng)格。本文主要研究內(nèi)、外圈故障，故將保持架設(shè)置為剛體。網(wǎng)格劃分完成之后的模型如圖8所示。

圖8 構(gòu)建柔性體

(3)設(shè)置接觸類型。在運動過程中，滾動軸承內(nèi)部主要包括三種接觸類型：滾動體與內(nèi)圈滾道之間的接觸、滾動體與外圈滾道之間的接觸、滾動體與保持架兜孔之間的接觸。接觸力的靜摩擦因數(shù)fS、動摩擦因數(shù)fD如表2所示。

表2 摩擦因數(shù)

(4)施加約束與負(fù)載。根據(jù)軸承運行時的工況條件，對軸承施加以下約束和負(fù)載：在軸承外圈的外圓面施加固定約束；在軸承內(nèi)圈的內(nèi)圓面添加轉(zhuǎn)動副(遠(yuǎn)程位移約束)；施加內(nèi)圈轉(zhuǎn)速120 r/min；施加徑向負(fù)載25 N。

5.2.2 仿真求解

在模型前處理完成之后，使用Ansys/Ls-dyna求解器對上述模型進行分析求解。仿真時長設(shè)置為0.1 s，在不同的故障類型下，軸承外圈節(jié)點的徑向加速度變化曲線如圖9所示。

(a) 外圈點蝕軸承 (b) 內(nèi)圈點蝕軸承

(c) 外圈裂紋軸承 (d) 內(nèi)圈裂紋軸承

(e) 健康軸承

5.3 故障診斷算法構(gòu)建

5.3.1 算法設(shè)計

目前已經(jīng)得到應(yīng)用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型大多是二維模型，而通過仿真/實驗得到的信號是一維數(shù)據(jù)。在對數(shù)據(jù)進行分析之前，需要進行復(fù)雜的預(yù)處理工作來拓展維度。

而故障診斷領(lǐng)域出現(xiàn)的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11-12]則有效地解決了上述問題。結(jié)合仿真數(shù)據(jù)的特點，本文設(shè)計了如表3所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

全連接層的輸入節(jié)點個數(shù)為64×16，輸出節(jié)點個數(shù)為5。為了抑制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對仿真數(shù)據(jù)的過擬合，分別在池化層1和池化層2之后添加dropout層，丟棄率分別為0.5和0.3。

5.3.2 數(shù)據(jù)增強

高斯白噪聲是指概率密度函數(shù)服從正態(tài)分布，并且功率譜密度服從均勻分布的一類噪聲。其可以有效模擬真實環(huán)境中的噪聲，本節(jié)通過對仿真數(shù)據(jù)添加高斯白噪聲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量的擴充。對仿真數(shù)據(jù)添加不同信噪比的高斯白噪聲，其效果如圖10所示。

(a) 信噪比為5 dB (b) 信噪比為0 dB

(c) 信噪比為-5 dB

5.3.3 算法驗證

對仿真數(shù)據(jù)添加不同信噪比的高斯白噪聲，生成樣本數(shù)量(每種故障類型)為50、100、250、500的數(shù)據(jù)集。將80% 的樣本作為訓(xùn)練集，20%的樣本作為測試集，然后對5.3.1小節(jié)中構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行迭代訓(xùn)練。在迭代訓(xùn)練100次之后，在測試集上的準(zhǔn)確率如圖11所示。

圖11 準(zhǔn)確率

由上圖分析可知，隨著數(shù)據(jù)集樣本量的增加，故障診斷算法的準(zhǔn)確率逐漸提高；在強噪聲-5 dB干擾下，故障診斷算法仍能保持較高的準(zhǔn)確率，證明了該算法的有效性。

5.4 實驗驗證

5.4.1 實驗數(shù)據(jù)采集

(1)實驗臺簡介。如圖12所示，實驗臺主要由X方向伺服進給系統(tǒng)、X/Y/Z方向伺服加載機構(gòu)和控制系統(tǒng)組成。X方向通過伺服電機驅(qū)動滾珠絲杠旋轉(zhuǎn)，從而帶動工作臺往復(fù)運動；在X/Y/Z方向，通過伺服電機驅(qū)動電動缸，可以對工作臺施加3個方向的作用力。

圖12 實驗臺

控制系統(tǒng)使用Codesys軟PLC平臺。在上位機(PC)上安裝Codesys開發(fā)平臺，用來編輯和調(diào)試控制程序；在下位機(工控機)上安裝Codesys運行時，用來實現(xiàn)控制程序的運行。控制系統(tǒng)采用EtherCAT總線協(xié)議進行通信。

(2)故障軸承準(zhǔn)備與安裝。為了對文中所述方法進行驗證，對實體軸承的內(nèi)圈和外圈注入了相同尺寸大小的點蝕故障，并將其安裝在X方向伺服加載機構(gòu)旁邊的軸承座內(nèi)。

(3)工況條件施加。本文此次主要研究無負(fù)載情況下的軸承故障，因此不對X/Y/Z方向的伺服加載機構(gòu)的施加驅(qū)動。由X方向伺服電機驅(qū)動滾珠絲杠轉(zhuǎn)動，從而帶動工作臺往復(fù)運動。設(shè)置電機的目標(biāo)轉(zhuǎn)速為120 r/min。

(4)數(shù)據(jù)采集。傳感器采用東華振動傳感器1A302E。將傳感器安裝在軸承座的上方，通過數(shù)據(jù)采集儀DH5922D采集軸承運行過程中的振動信號，采集頻率10 kHz。

圖13 實驗數(shù)據(jù)采集

5.4.2 模型遷移與驗證

遷移學(xué)習(xí)是指將領(lǐng)域A(源域)中訓(xùn)練好的模型遷移到領(lǐng)域B(目標(biāo)域)的一種機器學(xué)習(xí)方法。遷移學(xué)習(xí)有兩種實現(xiàn)方式：①Finetuning，它是指在訓(xùn)練過程中，更新預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中所有層的參數(shù)；②Freeze and train，它是指凍結(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中除了最后幾層之外的其它所有層的參數(shù)，并在訓(xùn)練過程中更新最后幾層的參數(shù)。

本節(jié)的目的是對使用“虛擬數(shù)據(jù)”訓(xùn)練好的算法模型進行驗證，因此采用Freeze and train方法，凍結(jié)除全連接層之外的所有層的參數(shù)。將全連接層的輸出節(jié)點個數(shù)修改為3，分別對應(yīng)3種狀況的軸承(健康、外圈點蝕、內(nèi)圈點蝕)，然后將預(yù)訓(xùn)練的算法模型遷移到物理空間進行驗證。重復(fù)進行10次實驗，結(jié)果取其平均值，最終得到的準(zhǔn)確率如圖14所示。

圖14 實驗結(jié)果

對結(jié)果進行分析，可以得到以下結(jié)論：

(1)隨著數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量的增加，準(zhǔn)確率逐漸提高，說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到了更多的“知識”，證明通過模型仿真生成的“虛擬數(shù)據(jù)”是可信的。

(2)隨著信噪比的減小，準(zhǔn)確率逐漸提高，說明對數(shù)據(jù)添加強噪聲，可以有效抑制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合現(xiàn)象，增強算法模型的抗干擾能力。

(3)故障診斷算法的準(zhǔn)確率最高可以達(dá)到85%左右，證明文中提出的基于數(shù)字孿生模型的故障特征生成與診斷方法具有一定的可行性。

6 結(jié)束語

本文提出了一種基于數(shù)字孿生模型的故障特征生成與診斷方法。在數(shù)字空間，以應(yīng)用需求為導(dǎo)向，對數(shù)字孿生模型進行虛擬故障注入，之后對不同的故障特征生成方法進行對比分析，選擇效果最優(yōu)的仿真方法生成故障特征數(shù)據(jù)，為診斷算法提供可信的數(shù)據(jù)源，避免了在物理實體上進行損傷實驗，有效地節(jié)約了成本。然后利用深度學(xué)習(xí)算法，對“虛擬故障數(shù)據(jù)”進行迭代分析，并將訓(xùn)練好的算法模型遷移到物理空間。在物體空間，通過傳感器、數(shù)據(jù)采集儀等感知設(shè)備采集實體設(shè)備運行過程中的狀態(tài)數(shù)據(jù)，然后利用故障診斷模型診斷設(shè)備的健康狀況。最后，以軸承為例對文中提到的方法進行了驗證。實驗結(jié)果表明，該方法具有一定的可行性，可以對設(shè)備的健康狀況做出可信的判斷。