曹 毅，王 可，李偉雄，胡吉祥，石端偉

(1.中國長江三峽集團有限公司，湖北 武漢 430010； 2.長江勘測規(guī)劃設(shè)計研究有限責任公司，湖北 武漢430010； 3.武漢大學，動力與機械學院，湖北 武漢 430072)

三峽升船機是三峽水利樞紐船舶快速過壩的通航設(shè)施，具有提升行程大、提升質(zhì)量大、上游水位變幅大和下游水位變率快、安全可靠性要求高等特點，是目前世界上規(guī)模和技術(shù)難度最大的齒輪齒條爬升式垂直升船機[1]。三峽升船機采用4 套布置在船廂上的齒輪齒條式驅(qū)動系統(tǒng)，其模數(shù)高達62.667 mm，遠超出了標準模數(shù)系列的規(guī)定值。齒條的設(shè)計壽命為35 a，平均每天上下18 次，設(shè)計工作時長為每年335 d ，設(shè)備循環(huán)總次數(shù)達42.21 萬次。三峽升船機運轉(zhuǎn)頻繁，齒條可能出現(xiàn)潤滑異常、局部溫度異常、齒面點蝕、齒根裂紋等異常狀態(tài)，如不及早發(fā)現(xiàn)和處理，將有可能造成更大的隱患。因此，為三峽升船機齒輪齒條結(jié)構(gòu)設(shè)置狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，及時預警并判斷其狀態(tài)缺陷和故障，為檢修維護人員提供及時準確和科學有效的數(shù)據(jù)信息極有必要 。

國內(nèi)外學者對齒輪齒條類結(jié)構(gòu)的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷開展了大量研究，常見的方法有時域分析、頻域分析、深度學習等。在齒輪齒條類機械設(shè)備的運行過程中，產(chǎn)生的振動響應(yīng)信號包含有豐富的設(shè)備狀態(tài)信息，該信號能夠通過速度、加速度等傳感器有效獲取。當采用時域分析的方法來獲取以上設(shè)備故障特征時，容易受到噪聲因素干擾，為了得到與故障狀態(tài)有關(guān)的信號，通常需要對時域信號進行時頻轉(zhuǎn)換。因此，頻域分析常用于齒輪齒條類結(jié)構(gòu)的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。頻域分析可以將設(shè)備振動響應(yīng)信號從時域形式轉(zhuǎn)化為具有明確物理意義的信號頻譜，從而提取信號中頻率、幅值等特征信息。目前主要的時頻域轉(zhuǎn)換方法主要有快速傅里葉變換、短時傅里葉變換等[2]。

在工程實際中，非平穩(wěn)、非線性的振動信號包含有復雜的子信號分量，其中含有的某些特征分量與設(shè)備當前的不良運行狀態(tài)或故障密切相關(guān)。因此，需要對上述信號頻譜進行更加深入的分解和提取[3-4]。近年來國內(nèi)外學者發(fā)展了大量信號分解方法，如連續(xù)小波變換、同步壓縮變換及同步壓縮小波變換等，其中同步壓縮小波變換能夠?qū)π盘柗至窟M行重組，分離各尺度下對應(yīng)的頻率，并將相同頻率附近的值壓縮至該頻率中，且信號頻域中的相位信息不會隨尺度變換而改變，可以更清晰地顯示振動響應(yīng)的時頻分析結(jié)果，得到更加準確的信號特征。

在得到準確信號特征后，需要深入挖掘振動信號數(shù)據(jù)中的時序性特征，建立故障特征的識別和預測機制，因此，需要引入以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等為代表的深度學習方法，常見的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有基本的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等。門控循環(huán)單元（GRU）是基于前二者的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，簡化了內(nèi)部單元結(jié)構(gòu)，在保證較高預測精度的同時可以大幅縮短模型的訓練學習時間。

由于三峽升船機齒輪齒條的振動頻率相對低且信號能量弱，從中獲取故障特征信息難度較大，目前針對其狀態(tài)監(jiān)測的工作尚未開展，缺乏有效的故障診斷技術(shù)。本文將通過建設(shè)小比例模型試驗臺，進行模擬測試分析，探索大模數(shù)小齒輪齒條故障診斷方法，從而提出適用于現(xiàn)場實施的狀態(tài)監(jiān)測方法。

1 信號分析理論及故障識別方法

1.1 基于同步壓縮小波變換的信號處理方法

三峽升船機齒輪齒條傳動鏈路結(jié)構(gòu)復雜，運行速度慢，嚙合頻率低，進行振動響應(yīng)信號采集時，具有以下特點：（1）信號頻率涵蓋范圍廣，既包含設(shè)備固有振動頻率，也包含從電動機到小齒輪托架結(jié)構(gòu)的主驅(qū)動系統(tǒng)、齒條導向架、塔柱等構(gòu)件的低頻部分；（2）噪聲信號復雜，包含傳動系統(tǒng)設(shè)備產(chǎn)生的噪聲及環(huán)境噪聲；（3）齒條初期產(chǎn)生的磨損、劃傷、裂紋信號能量較弱，信噪低。

針對上述特點，可采用基于同步壓縮小波變換的時頻譜切片方法，提取振動信號的時/頻分布參數(shù)化特征，降低噪聲、能量、頻率范圍等不利因素的影響。該方法具體實施方式為：將同步壓縮技術(shù)與小波變化技術(shù)進行結(jié)合，對設(shè)備振動信號進行連續(xù)小波變換，得到相應(yīng)的小波變換系數(shù)，并對小波變換系數(shù)在頻率方向上進行同步壓縮重排，從而得到高分辨率的時域/頻域譜[5-6]。該方法還具有一定的剔除噪聲信號的能力，以此作為齒輪齒條狀態(tài)監(jiān)測的信號處理方式可靠性較強，其基本原理和算法如下。

對于任意振動激勵信號s(t)，其連續(xù)小波變換為：

式中：Ws(a,b) 為 信號的小波變化系數(shù)譜；a為 尺度變量；b為 位移變量； ψ(t)為小波基函數(shù)； ψ(t) 為 ψ(t)的復共軛函數(shù)；t為振動信號的時刻。

根據(jù)Plancherel 定理，式（1）可改寫為在頻域上的系數(shù)譜：

基于式（2），當某一點 （a,b)的小波變化系數(shù)不為0 時，可以得到其瞬時頻率為：

式中：ws(a,b)是小波變換后的瞬時頻率參數(shù)。

當對式（3）進行同步壓縮變換時，需要先對頻率變量w、尺度變量a和位移變量b離散化，而頻率w與尺度a[為離散變量時，僅]在采樣間隔ak滿足ak-ak-1=(?a)k時可以得到Ws(a,b)，其同步壓縮變換也只在連續(xù)區(qū)間滿足wl-wl-1=?w時可以準確進行。因此，可以針對以上變量范圍，建立初始點(b,a)到終點 (b,Ws(a,b)) 的 映射，完成同步壓縮變換，得到信號s(t)的時頻譜：

為剔除噪音對信號數(shù)據(jù)的干擾，應(yīng)進一步提取齒條嚙合頻率及其倍頻附近的故障信號特征。因此，對式（4）中的時頻譜進行切片化處理，提取時頻譜中齒條嚙合1、2、3 倍頻率譜線附近的沿時間軸方向的部分，進而提高數(shù)據(jù)分析的準確性[7-8]。

1.2 基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障識別

在獲取齒輪齒條振動信號中的故障特征后，為完成設(shè)備的故障特征分類和識別，需進一步采用門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRU）的深度學習方法對信號進行處理。GRU 能夠有效解決長短時間輸入序列上的變化問題，更加適宜于處理齒輪齒條結(jié)構(gòu)的振動激勵信號故障識別問題[9-10]。

相較于基本的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，GRU 的參數(shù)較少，在模型中只有2 個門函數(shù)，分別為更新門zt和重置門rt，其具體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Gated Recurrent Unit network structure

采用基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型，利用其自適應(yīng)挖掘深層次故障特征的能力，可以在訓練過程中形成信號輸入與齒條狀態(tài)的映射關(guān)系，從而達到準確的故障識別。

2 小比例物理模型試驗

2.1 試驗平臺搭建

為證實基于同步壓縮小波變換的信號處理方法和基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障識別方法對三峽升船機齒輪齒條運行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的適用性，搭建三峽升船機齒輪齒條小比例模型試驗平臺，通過物理模型試驗以檢驗前文中提出的信號識別和故障診斷方法。試驗臺裝置如圖2 所示。

圖2 三峽升船機齒輪齒條小比例模型試驗平臺Fig.2 Experimental platform for gear/rack of the Three Gorges ship lift

該試驗臺由驅(qū)動系統(tǒng)、負載系統(tǒng)和監(jiān)測系統(tǒng)等組成。

（1）驅(qū)動系統(tǒng)：包含驅(qū)動電機、行星減速器和齒輪等。電動機輸出轉(zhuǎn)速為1 000 r/min，經(jīng)行星減速器減速后輸出轉(zhuǎn)速為3.8 r/min。小齒輪齒數(shù)為16，模數(shù)為6 mm；大齒輪齒數(shù)為48，模數(shù)為6 mm。該小齒輪與三峽升船機齒輪齒條使用的小齒輪具有相同的嚙合頻率、小齒輪轉(zhuǎn)動頻率及小齒輪故障特征頻率。而大齒輪齒數(shù)是小齒輪的3 倍，大齒輪旋轉(zhuǎn)1 周產(chǎn)生的振動信號中，可以體現(xiàn)小齒輪的周期性而不體現(xiàn)大齒輪的周期性，故可模擬三峽升船機齒輪齒條中小齒輪在齒條上單程運動的非周期性。

（2）負載系統(tǒng)：包含發(fā)電機、增速器和齒輪等。負載系統(tǒng)與驅(qū)動系統(tǒng)的齒輪規(guī)格和參數(shù)均一致，在驅(qū)動系統(tǒng)的帶動下，發(fā)電機運轉(zhuǎn)發(fā)電，實現(xiàn)對驅(qū)動系統(tǒng)的加載。

（3）監(jiān)測系統(tǒng)：包含加速度傳感器、采集儀、分析儀和監(jiān)測計算機等。加速度傳感器布置在驅(qū)動系統(tǒng)中齒輪的軸承座上，采集齒輪穩(wěn)定運轉(zhuǎn)時的振動信號。加速度傳感器將振動響應(yīng)轉(zhuǎn)化為電壓輸出，經(jīng)過采集儀和分析儀的處理，轉(zhuǎn)化為信號數(shù)據(jù)并傳輸至監(jiān)測計算機。在監(jiān)測計算機中，通過信號分解、時域分析、頻域分析和時頻域分析等手段，提取振動信號的多維度特征，為故障識別診斷提供基礎(chǔ)。

2.2 試驗過程及數(shù)據(jù)分析

試驗通過對驅(qū)動系統(tǒng)齒輪洗去潤滑脂，施加點蝕、裂紋缺陷，分別模擬良好潤滑、不良潤滑、良好潤滑+點蝕以及良好潤滑+點蝕+裂紋等4 種運行狀態(tài)工況。4 種模擬工況的齒輪外觀，以及點蝕、裂紋缺陷分布的數(shù)量和程度如圖3 所示。

圖3 試驗模擬工況Fig.3 Experimental simulation conditions

在獲得多組不同模擬工況下的試驗數(shù)據(jù)后，分別對其初始振動信號數(shù)據(jù)進行濾波、重采樣及快速傅里葉變換，并基于同步壓縮小波變換提取其時頻譜中齒條嚙合1、2、3 倍頻率譜線附近的部分進行切片。切片范圍為：以各倍頻數(shù)值的80%～120%取界限值，并針對具體信號進行調(diào)試，運行優(yōu)化算法進行數(shù)字尋優(yōu)，得到最終界限值。切片結(jié)果如圖4 所示。

圖4 各工況同步壓縮小波變換切片F(xiàn)ig.4 Section of synchronous compression wavelet transform for each condition

通過對4 種工況同步壓縮小波變換1～3 倍頻的數(shù)據(jù)特征進行比較分析，可以發(fā)現(xiàn)3 種故障特征主要出現(xiàn)在2、3 倍嚙合倍頻附近。為了深入識別故障特征，通過對各工況進行多次試驗，計算匯總4 種工況振動信號同步壓縮小波變換2、3 倍頻特征的均值、峰峰值和均方根(表1）。

表1 各工況同步壓縮小波變換特征值Tab.1 Characteristic value of synchronous compression wavelet transform for each condition 單位：10-4 m/s2

分析表1 數(shù)據(jù)可知：

（1）良好潤滑對比不良潤滑工況：2 倍頻時頻譜切片的峰峰值與均值變化較小，但3 倍頻時頻譜切片的均值增大59%，峰峰值增大59%，故3 倍頻時頻譜切片的峰峰值與均值增大是診斷潤滑狀態(tài)設(shè)定閾值及報警的重要根據(jù)。

（2）良好潤滑對比良好潤滑+點蝕工況：2 倍頻峰峰值與均值變化較小，但齒面點蝕改變了輪齒嚙合時的接觸剛度，從而激發(fā)3 倍頻的振動分量，其峰峰值較良好潤滑工況增大了95%，具有明顯的周期性，故3 倍頻峰峰值是診斷點蝕設(shè)定閾值及報警的重要根據(jù)。

（3）良好潤滑+點蝕+裂紋工況的3 倍頻峰峰值較良好潤滑工況增大29%，但較良好潤滑+點蝕工況下降33.7%，有明顯周期性，這種特征可以作為診斷齒條裂紋故障的重要根據(jù)。

2.3 振動信號故障識別

為完成故障診斷，需對試驗數(shù)據(jù)進行分類識別和深度學習，采用前文介紹的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習方法，提取各類工況同步壓縮變換1～3 倍頻切片中的9 個統(tǒng)計特征參數(shù)作為輸入，如表2 所示。

表2 提取統(tǒng)計特征參數(shù)Tab.2 Extracted characteristic parameters

對每一種模擬工況取得的振動信號隨機分段處理，各工況采樣時間約50 s，每類工況取50 組以上信號數(shù)據(jù)，并進行上述特征參數(shù)計算統(tǒng)計，獲取特征序列。將數(shù)據(jù)中1/5 的特征序列設(shè)為驗證集，4/5 的特征序列設(shè)為訓練集。門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置4 個隱藏層，各個隱藏層的單元數(shù)分別為150、120、60 和30，設(shè)置最大迭代次數(shù)為150，學習率為0.8。使用訓練集作為訓練樣本，并用驗證集來校驗系統(tǒng)的分類精度。訓練效果見圖5。

圖5 門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練Fig.5 Training of Gated Recurrent Unit network model

圖5 表明，通過150 次迭代訓練，模型準確率接近100%，這表明所采用的同步壓縮小波變換、倍頻切片特征統(tǒng)計及門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效識別和診斷齒輪齒條的故障狀態(tài)。

3 現(xiàn)場實施方案設(shè)計

根據(jù)小比例物理模型試驗結(jié)果，可基于該套方法設(shè)計三峽升船機齒輪齒條狀態(tài)監(jiān)測現(xiàn)場實施方案。

鑒于齒條安裝傳感器難度較大，選擇小齒輪齒條作為監(jiān)測對象，通過采集小齒輪和齒條嚙合的振動信號，實現(xiàn)對齒條狀態(tài)信息的初始獲取。選取測量范圍為5g（g為重力加速度）、頻率響應(yīng)范圍為0.2～1 000 Hz 的加速度傳感器，布置在兩側(cè)軸承座上。小齒輪輸入軸布置1 個轉(zhuǎn)速傳感器，當齒輪轉(zhuǎn)速達到工作轉(zhuǎn)速，系統(tǒng)自動采集數(shù)據(jù)，進行制動減速時，系統(tǒng)則自動停止采集。測點布置如圖6 所示。

圖6 傳感器測點布置Fig.6 Sensor arrangement

將傳感器獲取到的原始信號組成正常圖譜和異常圖譜集合，使圖譜集合分為訓練樣本集和測試樣本集，引入部分試驗特征序列，將訓練樣本集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，提取信號特征，計算期望輸出與實際輸出的誤差，重復訓練至滿足精度要求后，分別輸入測試集A 和測試集B，驗證模型有效性和魯棒性。將訓練集B 輸入訓練后的模型中，進行增量訓練，得到自學習模型。后期根據(jù)采集數(shù)據(jù)的增加，模型可以不斷提高其學習深度及驗證精度。現(xiàn)場狀態(tài)監(jiān)測方案實施步驟如圖7 所示。

圖7 狀態(tài)監(jiān)測方案實施步驟Fig.7 The implementation steps of the online status monitoring scheme

4 結(jié) 語

本文通過建立三峽升船機齒輪齒條小比例物理模型，設(shè)置良好潤滑、不良潤滑、良好潤滑+點蝕及良好潤滑+點蝕+裂紋的組合工況，在采用同步壓縮小波變換和1～3 倍頻切片后，發(fā)現(xiàn)和總結(jié)了齒輪齒條3 種故障的數(shù)據(jù)信號特征，實現(xiàn)了有效的狀態(tài)監(jiān)測和故障特征獲?。或炞C了基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障識別方法對齒輪齒條故障診斷的有效性；并以小比尺物理試驗模型成果為基礎(chǔ)，提出了三峽升船機齒輪齒條現(xiàn)場狀態(tài)監(jiān)測的實施方案。本文提出的技術(shù)方法、相關(guān)試驗成果和工程方案，可為同類齒輪齒條爬升式升船機齒條狀態(tài)監(jiān)測和故障識別的工程實施提供參考。