王志明 羅勇 柳本林 曹廷祥 張應(yīng)洲 鄧豪

摘 要：為有效提高電機(jī)故障檢測(cè)效率，研究建立了深度學(xué)習(xí)模型，并利用深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建在線檢測(cè)函數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于深度學(xué)習(xí)模型可以降低電機(jī)軸承振動(dòng)干擾信號(hào)，以保證清晰識(shí)別特征頻率，所建立的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)模型對(duì)電機(jī)軸承外部的外圈磨損、軸承缺口且有裂紋及保護(hù)架破損的精度及準(zhǔn)確率均大于98.5%，而電機(jī)軸承內(nèi)部的檢測(cè)精度與準(zhǔn)確率較低，但檢測(cè)精度仍大于90%，可滿足電機(jī)故障在線檢測(cè)要求。研究成果可為電機(jī)故障在線檢測(cè)提供理論參考。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；電機(jī)故障；軸承；檢測(cè)技術(shù)優(yōu)化；精度；準(zhǔn)確率

中圖分類號(hào)：TM307

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1001-5922（2024）03-0193-04

Optimization of online motor fault detection technology based on deep learning

WANG Zhiming，LUO Yong，LIU Benlin，CAO Tingxiang，ZHANG Yingzhou，DENG Hao

（Southern Network Energy Storage Company West Maintenance Test Branch，Xingyi 562400，Guizhou China）

Abstract：To effectively improve the efficiency of motor fault detection，establishes a deep learning model was established，and an online detection function was constructed using the deep learning model.The experimental results showed that the deep learning model reduced the vibration interference signal of motor bearings，ensuring clear recognition of feature frequencies.The accuracy and accuracy rate of the established deep learning detection model were all greater than 98.5% for the outer ring wear of the motor bearing，the bearing notch and crack，and the damage of the protective frame.The internal detection accuracy and accuracy rate of the motor bearing were relatively low，but the detection accuracy was still greater than 90%，which could meet the requirements of online detection of electrical faults.The research results can provide theoretical reference for online detection of motor faults.

Key words：deep learning;motor failure;bearings;optimization of detection technology;accuracy;accuracy rate

電機(jī)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要組成部分，而電機(jī)軸承的健康狀況直接決定了電機(jī)的性能。由于早期故障檢測(cè)技術(shù)能夠及時(shí)確定故障發(fā)生，因此可以在故障達(dá)到危及整個(gè)電機(jī)運(yùn)行的嚴(yán)重水平之前進(jìn)行維護(hù)［1］。隨著傳感器技術(shù)的快速發(fā)展，早期故障的在線檢測(cè)已成為電機(jī)故障預(yù)測(cè)和健康管理的關(guān)鍵問題［2］。由于早期故障信息容易被噪聲打斷，因此很難確定正常狀態(tài)和早期故障狀態(tài)之間的具體界限［3］。如利用歸一化稀疏自編碼器（AE）構(gòu)建本地連接網(wǎng)絡(luò)，從原始數(shù)據(jù)中提取深層特征，然后進(jìn)行早期電機(jī)故障診斷［4］。提出了一種新的深度AE網(wǎng)絡(luò)，并能夠提取更有效的特征以進(jìn)行早期故障診斷［5］。提出了一種堆疊的多層去噪聲發(fā)射，以增強(qiáng)早期電機(jī)故障特征的魯棒性和辨別能力［6］。

基于上述分析，電機(jī)在線早期故障檢測(cè)的關(guān)鍵問題是提取具有良好判別能力和自適應(yīng)能力的特征［7］。因此需要提出一種新的算法模型以提高電機(jī)故障檢測(cè)效率。基于此，研究將采用深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用在電機(jī)故障檢測(cè)中。

1 在線檢測(cè)技術(shù)優(yōu)化

深度學(xué)習(xí)可以被視為最成功的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)之一。深度學(xué)習(xí)技術(shù)正在發(fā)展成為一種學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)中固有規(guī)則的有前途的工具。從本質(zhì)上講，深度學(xué)習(xí)模型具有若干個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［8］，可以獲得具有較強(qiáng)表示性和更好分類性能的特征［9］。通過利用這些特征，更容易解決分類或回歸問題。

1.2 構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型

為了構(gòu)建高效的深度學(xué)習(xí)傳輸模型，選擇了由預(yù)先訓(xùn)練好的VGG-16網(wǎng)絡(luò)框架獲得的參數(shù)作為傳輸對(duì)象。由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低層主要包含基本語義特征（如軸承的振動(dòng)信號(hào)波峰），這些特征在不同的分類任務(wù)中一般保持一致，而高層則會(huì)區(qū)分這些任務(wù)［14］。根據(jù)上述分析，計(jì)劃將現(xiàn)有大規(guī)模數(shù)據(jù)集（如ImageNet數(shù)據(jù)集）中的基本特征轉(zhuǎn)移到軸承數(shù)據(jù)中。雖然ImageNet數(shù)據(jù)集在數(shù)據(jù)類型和目標(biāo)領(lǐng)域上與方位信號(hào)有很大不同［15］，但基本特征是一致的。且方位信號(hào)應(yīng)可視化為圖像，以利用這些基本特征。

1.2.1 基于VGG-16的深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建

首先，使用在ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)先訓(xùn)練過的VGG-16網(wǎng)絡(luò)框架卷積層來建立轉(zhuǎn)移特征提取模型［16］。根據(jù)卷積輸出，建立3個(gè)新的全連接層，并將它們連接到VGG-16網(wǎng)絡(luò)框架卷積層中。全連接層的表示方法如下：

1.2.2? 模型微調(diào)

利用現(xiàn)有軸承數(shù)據(jù)更新由預(yù)訓(xùn)練的VGG-16網(wǎng)絡(luò)框架和全連接層獲得的參數(shù)。選擇現(xiàn)有軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào)，軸承數(shù)據(jù)被重新構(gòu)建為三通道數(shù)據(jù)，作為整個(gè)模型的輸入。然后對(duì)模型進(jìn)行重新訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)正常狀態(tài)和快速退化狀態(tài)的分類。

在微調(diào)過程中，卷積層的參數(shù)不是隨機(jī)初始化的，而是由預(yù)先訓(xùn)練過的VGG-16網(wǎng)絡(luò)框架的可用權(quán)重參數(shù)設(shè)置的［17］。然后用式（2）表示損失函數(shù)J（θ）。在微調(diào)過程中，可以采用梯度下降法對(duì)參數(shù)進(jìn)行更新。且微調(diào)過程的電機(jī)軸承故障輸入數(shù)據(jù)是三通道數(shù)據(jù)，其中包含時(shí)間/頻率/時(shí)頻域數(shù)據(jù)。所建立的深度學(xué)習(xí)模型關(guān)注的是檢測(cè)問題，且用于微調(diào)的軸承數(shù)據(jù)是正常狀態(tài)數(shù)據(jù)和快速退化數(shù)據(jù)，而不是不同故障類型的數(shù)據(jù)。由于最終目標(biāo)是構(gòu)建高效的檢測(cè)模型，使用深度學(xué)習(xí)模型更注重提取正常狀態(tài)數(shù)據(jù)的共同特征表示。

1.3 在線檢測(cè)函數(shù)的構(gòu)建

如果僅使用目標(biāo)軸承的正常狀態(tài)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練檢測(cè)模型，則容易造成過擬合，進(jìn)而導(dǎo)致模型偏差［18］。

利用深度學(xué)習(xí)模型特征，則可以得到的訓(xùn)練集為：｛Xi|Xi∈Rd，i=1，2，…，n｝。并依據(jù)深度學(xué)習(xí)理論，通過計(jì)算下面的公式來構(gòu)建電機(jī)軸承在線檢測(cè)函數(shù)。

2 結(jié)果與討論

2.1 電機(jī)故障振動(dòng)信號(hào)去噪效果分析

基于深度學(xué)習(xí)的電機(jī)軸承故障在線檢測(cè)，通過檢查電機(jī)軸承產(chǎn)生的頻譜中是否存在與軸承缺陷特征頻率或其諧波相對(duì)應(yīng)的明顯頻譜，來評(píng)估軸承的健康狀況，健康軸承的特征頻率為fr=30 Hz。將電力軸承數(shù)據(jù)變成三通道形式，且設(shè)定采集到的電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)不進(jìn)行去噪操作，處理結(jié)果如圖1（a）所示；圖1（b）為基于深度學(xué)習(xí)模型處理后的圖像。

從圖1（a）可以看出，電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)包含額外的頻譜。由于受到電機(jī)軸承其他組件振動(dòng)信號(hào)的調(diào)制［19］，特征頻率fr=30 Hz無法清晰識(shí)別，但其二次和三次諧波可以作為軸承健康的指標(biāo)。而基于深度學(xué)習(xí)模型可以去除大量噪聲特征，如圖1（b）中的頻譜成分要少得多。在不使用去噪濾波器的情況下，圖1（b）中的主要頻率成分是特征頻率（即90 Hz）的三次諧波，進(jìn)一步表明基于深度學(xué)習(xí)模型可以降低電機(jī)軸承振動(dòng)干擾信號(hào)，以保證清晰識(shí)別特征頻率。

2.2 電機(jī)軸承健康指數(shù)變化

為進(jìn)一步研究基于深度學(xué)習(xí)的電機(jī)故障在線檢測(cè)效果，使用健康指數(shù)及時(shí)間指數(shù)表示電機(jī)故障在線檢測(cè)結(jié)果。其中健康指數(shù)指軸承故障發(fā)生的概率，健康指數(shù)越大，表明電機(jī)軸承故障越大。時(shí)間指數(shù)表示電機(jī)軸承退化時(shí)間。電機(jī)驅(qū)動(dòng)子系統(tǒng)包括一個(gè)交流電動(dòng)機(jī)和一個(gè)皮帶輪減速器，用于控制測(cè)試軸承的轉(zhuǎn)速。將轉(zhuǎn)速設(shè)定為1 800 r/min。氣動(dòng)加載子系統(tǒng)用于向軸承施加4 000 N的徑向力。水平和垂直軸承振動(dòng)信號(hào)均由DYTRAN加速度傳感器獲取。每10 s記錄一次振動(dòng)數(shù)據(jù)，每次都有0.1 s的振動(dòng)信號(hào)。數(shù)據(jù)采樣頻率為25.6? kHz。當(dāng)振動(dòng)信號(hào)的振幅超過20 g時(shí)，停止電機(jī)軸承在線測(cè)試。

圖2為7個(gè)軸承在磨損期的健康指數(shù)。

由圖2可知，不同軸承的退化時(shí)間不同，如1-1號(hào)軸承在磨損期的時(shí)間指數(shù)為677，而1-3號(hào)軸承在磨損期的時(shí)間指數(shù)僅為32。不同電機(jī)軸承的退化趨勢(shì)差異很大，1-1和1-6軸承的磨損期穩(wěn)定且較長(zhǎng);而1-2、1-3和1-4軸承在發(fā)現(xiàn)早期故障后退化速度相當(dāng)快。雖然電機(jī)軸承的退化是一個(gè)不可逆的過程，但電機(jī)軸承的健康指數(shù)并非呈單調(diào)上升趨勢(shì)，如電機(jī)軸承1-1的健康指數(shù)在時(shí)間指數(shù)430左右下降，而軸承1-3的健康指數(shù)則波動(dòng)較大。軸承1-1時(shí)間指數(shù)在409左右發(fā)生故障，振動(dòng)頻率迅速增強(qiáng)。軸承中的故障可能會(huì)由于連續(xù)運(yùn)行而逐漸磨損，或者軸承工作軌道中的雜物被沖走，從而導(dǎo)致振動(dòng)隨之減弱。且通過深度學(xué)習(xí)的在線檢測(cè)模型，可以觀察到電機(jī)軸承1-3及1-4發(fā)生故障時(shí)的時(shí)間指數(shù)較短，因此軸承破損較為嚴(yán)重，需要重新對(duì)軸承內(nèi)滾道及外滾道進(jìn)行更換或維修。

2.3 電機(jī)故障在線檢測(cè)性能分析

根據(jù)軸承不同部位的振動(dòng)信號(hào)對(duì)電機(jī)軸承的外圈磨損、內(nèi)圈磨損、滾道表面破裂等進(jìn)行檢測(cè)，在線檢測(cè)精度及準(zhǔn)確率如表1所示。

由表1可知，基于深度學(xué)習(xí)的電機(jī)軸承不同部位檢測(cè)精度及準(zhǔn)確率均大于90%，其中電機(jī)軸承外部的外圈磨損、軸承缺口且有裂紋及保護(hù)架破損的精度及準(zhǔn)確率均大于98.5%，而電機(jī)軸承內(nèi)部的內(nèi)圈磨損、滾道表面破裂精度與準(zhǔn)確率較低，主要原因?yàn)檩S承外部靠近DYTRAN加速度傳感器，而能量損失通過軸傳輸時(shí)的損失信號(hào)較少，且電機(jī)軸承外部的信噪比低于電機(jī)軸承內(nèi)部的信噪比。而DYTRAN加速度傳感器對(duì)電機(jī)軸承內(nèi)部的信號(hào)傳導(dǎo)效果較差，所以導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)能量損失較大，且軸承內(nèi)部信號(hào)耦合后，有效振動(dòng)信息容易被淹沒，進(jìn)而導(dǎo)致對(duì)電機(jī)軸承內(nèi)部的內(nèi)圈磨損、滾道表面在線檢測(cè)精度與準(zhǔn)確率較低。同時(shí)可觀察到，電機(jī)軸承外部的缺口及裂紋對(duì)于電機(jī)安全運(yùn)行至關(guān)重要，而基于深度學(xué)習(xí)檢測(cè)的精度為99.0%，準(zhǔn)確率為99.6%，可滿足實(shí)際電機(jī)軸承安全在線檢測(cè)的要求。

3 結(jié)語

通過建立深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)一步提高電機(jī)軸承檢測(cè)效率，以消除運(yùn)行中的電機(jī)故障，防止重大事故的發(fā)生。所建立的深度學(xué)習(xí)模型可以檢測(cè)到軸承1-1時(shí)間指數(shù)在409左右發(fā)生故障，主要原因?yàn)檎駝?dòng)頻率迅速增強(qiáng)。電機(jī)軸承外部的外圈磨損、軸承缺口且有裂紋及保護(hù)架破損的精度及準(zhǔn)確率均大于98.5%。而電機(jī)軸承外部的缺口及裂紋對(duì)于電機(jī)安全運(yùn)行至關(guān)重要，基于深度學(xué)習(xí)檢測(cè)的精度為99.0%，準(zhǔn)確率為99.6%，可滿足實(shí)際電機(jī)軸承安全在線檢測(cè)的要求。

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收稿日期：2023-09-05；修回日期：2024-01-08

作者簡(jiǎn)介：王志明（1984-），男，工程師，研究方向：信息系統(tǒng)建設(shè)等;E-mail：wangzmert13@126.com。

引文格式：王志明，羅 勇，柳本林，等.基于深度學(xué)習(xí)的電機(jī)故障在線檢測(cè)技術(shù)優(yōu)化［J］.粘接，2024，51（3）：193-196.