基于小波和自適應(yīng)模糊神經(jīng)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷

王志偉,胡 瑜,李銀偉

(華東交通大學(xué)載運工具與裝備省部共建教育部重點實驗室,江西南昌330013)

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進步和生產(chǎn)系統(tǒng)的不斷發(fā)展,旋轉(zhuǎn)設(shè)備已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)系統(tǒng)的各個領(lǐng)域。但是,旋轉(zhuǎn)設(shè)備在長時間的正常工作中,由于運行中自身的負(fù)荷、周圍環(huán)境等各種因素,不可避免地會產(chǎn)生故障。故障一旦發(fā)生就可能破壞整臺設(shè)備甚至影響整個生產(chǎn)過程,造成巨大經(jīng)濟損失,甚至給人們的生命帶來災(zāi)難[1]。及時準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在的或現(xiàn)有的故障是保證設(shè)備安全運行的重要措施,具有重要的理論研究價值和工程實踐意義。而故障診斷方法在旋轉(zhuǎn)設(shè)備中的應(yīng)用,正是滿足了旋轉(zhuǎn)設(shè)備在這方面的要求。

現(xiàn)有的故障診斷方法可以分成兩大類:傳統(tǒng)故障診斷方法和基于人工智能的故障診斷方法。由于傳統(tǒng)的故障診斷方法,需要建立精確的數(shù)學(xué)模型、有效的狀態(tài)估計或參數(shù)估計、適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計決策方法等前提條件,使得傳統(tǒng)的故障診斷具有相當(dāng)大的局限性[2]。人工智能方法,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、模糊神經(jīng)和遺傳算法等在故障診斷中的應(yīng)用,能夠處理傳統(tǒng)故障診斷方法無法解決的問題,使得故障診斷的人工智能方法在近幾年得到廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用,已被認(rèn)為是故障診斷技術(shù)的重要發(fā)展方向。

隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展,自動化系統(tǒng)的規(guī)模越來越大,其產(chǎn)生故障的可能性和復(fù)雜性劇增,僅靠一種理論或一種方法,無論是智能的還是經(jīng)典的,都很難實現(xiàn)復(fù)雜條件下對故障完全、準(zhǔn)確、及時地診斷,而多種方法綜合運用,既可是經(jīng)典方法與智能方法的結(jié)合,也可是兩種或多種智能方法的結(jié)合,兼顧了實時性和精確度,因此多種方法的有機融合、綜合運用這一趨勢將成為必然,也將成為故障診斷技術(shù)發(fā)展的主流方向。本文將小波分析的特征提取方法和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法相結(jié)合,并應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷系統(tǒng)中,與傳統(tǒng)的診斷方法和單獨使用一種智能診斷方法相比,取得了更加快速、準(zhǔn)確的診斷效果。

1 故障診斷技術(shù)路線及基本原理

1.1 故障診斷的技術(shù)路線

旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷主要由5個步驟組成:

(1)轉(zhuǎn)子振動信號的檢測與采集;

(2)信號處理與分析;

(3)從處理過后的信號中提取特征量;

(4)依據(jù)所獲得特征量對旋轉(zhuǎn)設(shè)備進行故障診斷;

(5)診斷結(jié)果的輸出和判斷。

圖1為電機故障診斷技術(shù)路線。

圖1 電機故障診斷技術(shù)路線圖

1.2 小波分析與信號特征提取

小波變換(Wavelet Transform)是一種新的時-頻分析方法,具有多分辨串的特點,而且在時-頻兩域都具有表征信號局部特征的能力[3]。正是由于小波變換具有良好的時-頻局域化性質(zhì),為信號檢測、特征參數(shù)提取等方面提供了一條有效的途徑。

1.2.1 小波分析原理

則信號f(t)的連續(xù)小波變換在L2R中被定義為

從式(4)可以看出,它是一個雙參數(shù)帶通濾波器,其中參數(shù) a稱為伸縮因子,它改變?yōu)V波器的頻帶寬度,從而決定了小波變換中的頻率信息。參數(shù)b稱為平移因子,它決定了變換結(jié)果中的時域信息,由此可以看出,小波函數(shù)同時具有頻域和時域定位特性。WTf(a,b)稱為小波變換系數(shù)。小波變換的實質(zhì)就是以基函數(shù)的形式將信號f(t)分解為不同頻帶的子信號。

1.2.2 基于小波包特征量的提取

小波包分析(Wavelet Packet Analysis)能夠為信號提供一種更加精細(xì)的分析方法,它將頻帶進行多層次劃分,對多分辨分析沒有細(xì)分的部分進一步分解,并能夠根據(jù)被分析信號的特征,自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻帶,使之與信號頻譜相匹配,使低頻和高頻成分都達到很精細(xì)的程度,從而提高時頻分辨率,因此小波包具有更廣泛的應(yīng)用價值[4]。

1.2.2.1 小波包Mallat分解算法

式中:hk,gk為小波分解的共軛濾波器系數(shù);j為分解的層數(shù);d為小波包分解頻帶的小波系數(shù)。

如果要觀察某個頻段上的時域波形,則保留這一頻段上的信號,其它頻段上的數(shù)據(jù)置為零,再用小波包重構(gòu)算法,對信號進行重構(gòu)。

1.2.2.2 小波包Mallat重構(gòu)算法

式中:pk,qk為小波重構(gòu)共軛濾波器系數(shù)

1.2.2.3 故障特征提取

當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時,會對各頻帶內(nèi)信號的能量有較大的影響,因此,以小波包分解重構(gòu)后各頻段“能量”為元素構(gòu)造旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障信號的特征向量。可有效提取故障特征,從而為旋轉(zhuǎn)設(shè)備的故障智能診斷提供了一種便捷的處理方法。其基本步驟為:(1)對信號小波包分解;(2)消噪、重構(gòu)小波包系數(shù);(3)計算各頻段信號的能量,作為特征值;(4)對特征向量進行歸一化處理;(5)構(gòu)造特征向量。故障特征提取過程中,對信號進行小波包分解的層數(shù)視具體信號和對特征參數(shù)的要求決定。要適當(dāng)選擇小波包分解的層數(shù),分解層數(shù)過少,不能有效提取故障特征;分解層數(shù)過多,特征向量的維數(shù)大,會影響診斷的速度。

1.3 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多互補的特點,可以實現(xiàn)故障診斷系統(tǒng)對不精確或不確定等模糊信息的處理。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)就是這種結(jié)合的產(chǎn)物。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機制補償模糊推理的缺點,兩者結(jié)合形成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模糊邏輯易于表達人類知識和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式信息存儲及自學(xué)習(xí)的優(yōu)點,為復(fù)雜系統(tǒng)的建模和控制提供了有效的工具。圖2為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖。

圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖

為便于闡述,假定采用Takagi-Sugeno[5]型模糊規(guī)則的ANFIS系統(tǒng)有兩個輸入x和y,一個輸出f,并含有以下兩條規(guī)則:

其自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 自適應(yīng)模糊神經(jīng)結(jié)構(gòu)圖

依據(jù)模糊系統(tǒng)的推理規(guī)則各層的功能分別為

(1)輸入變量模糊化,求出 x和y對模糊子集A1和A2的隸屬度,輸出為

(2)輸出為輸入信號的乘機,其意義是樣本對規(guī)則的激活強度

(3)歸一化各條規(guī)則的激活強度

ANFIS的學(xué)習(xí)算法:采用HYBRID混合學(xué)習(xí)法[6]。在混合學(xué)習(xí)法的前向通道中,各個節(jié)點的輸出可向前輸出至第4層,用最小二乘法辨識結(jié)論參數(shù);在反向通道中,誤差信號反傳,并用梯度法更新前件參數(shù)。采用混合學(xué)習(xí)算法,對于給定的前件參數(shù),可以得到后件參數(shù)的全局最優(yōu)點,這樣不僅可以降低梯度下降法中搜索空間的維數(shù),還可以大大提高參數(shù)的收斂速度。

(4)去模糊化,各節(jié)點計算出相應(yīng)規(guī)則的輸出

(5)計算所有規(guī)則的輸出之和

2 電機故障診斷

2.1 電機故障診斷的思路

由電機故障試驗臺采集電機轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對中和油膜振蕩3種故障振動信號,將得到的樣本信號分成訓(xùn)練和測試兩組信號,接下來分別對兩組信號進行小波消噪處理、然后利用小波函數(shù)對消噪后的信號進行3層小波包分解與重構(gòu),并以第3層各頻帶信號的能量為元素構(gòu)造特征向量,提取故障特征,最后通過MATLAB中的ANFIS工具箱[7]對故障進行診斷。本文利用電機故障診斷試驗臺采集到的振動信號經(jīng)小波包分解重構(gòu)后,以0～0.125f,0.125～0.25f,0.25～0.375f,0.375～0.5f,0.5～0.625f,0.625～0.75f,0.75～0.875f,0.875～1f,f為分析上限頻率)8個頻段的能量為構(gòu)造的特征向量,并對特征數(shù)據(jù)進行歸一化處理后,作為自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。表1和表2分別為訓(xùn)練樣本和測試樣本信號的特征數(shù)據(jù)。

表1 訓(xùn)練樣本信號特征數(shù)據(jù)

表2 測試樣本信號特征數(shù)據(jù)

2.2 電機故障診斷仿真實驗

利用MATLAB中的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編輯器,對特征數(shù)據(jù)處理如下:(1)加載數(shù)據(jù),分別將訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)加載到系統(tǒng)中;(2)生成模糊推理系統(tǒng),初始化系統(tǒng),設(shè)置隸屬度函數(shù)的數(shù)目、類型和輸出隸屬度函數(shù)的類型;(3)訓(xùn)練自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng),并選擇優(yōu)化方法、誤差精度和訓(xùn)練次數(shù);(4)測試模糊推理系統(tǒng);(5)查看自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng),并進行評估驗證推理系統(tǒng)。

本文中ANFIS相關(guān)參數(shù)設(shè)置為:輸入變量的隸屬度函數(shù)統(tǒng)一取Gauss函數(shù),隸屬度函數(shù)的個數(shù)取2,輸出隸屬度函數(shù)為線性函數(shù);訓(xùn)練的優(yōu)化方法為混合算法,目標(biāo)誤差為0,訓(xùn)練步數(shù)40。數(shù)據(jù)輸出標(biāo)準(zhǔn)模型為:轉(zhuǎn)子不平衡輸出為1,轉(zhuǎn)子不對中輸出為2,油膜振蕩輸出為3。圖4為ANFIS的訓(xùn)練誤差曲線,表3為ANFIS測試樣本診斷結(jié)果。

同時文中還用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電機的故障進行了診斷,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)設(shè)置為:輸入神經(jīng)元數(shù)為8,輸出神經(jīng)元數(shù)為2,分別由兩位不同的二進制數(shù)表示三種故障類型,綜合考慮網(wǎng)絡(luò)性能選擇隱含層神經(jīng)元數(shù)為9,隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用tansig,輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用purelin,目標(biāo)誤差為0,訓(xùn)練步數(shù)500。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)輸出模型為:轉(zhuǎn)子不平衡輸出為(0,1),轉(zhuǎn)子不對中輸出為(1,0),油膜振蕩輸出為(1,1)。圖5為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線,表4為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試樣本診斷結(jié)果。

圖4 ANFIS的訓(xùn)練誤差曲線

圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線

表3 ANFIS測試樣本診斷結(jié)果

表4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試樣本診斷結(jié)果

2.3 仿真結(jié)果分析

從表3和表4中可以看出,ANFIS診斷方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法都能夠準(zhǔn)確的識別出電機的3種故障類型。但對比表中的數(shù)據(jù)結(jié)果,ANF1S測試樣本診斷結(jié)果的平均誤差為3.51%,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試樣本診斷結(jié)果的平均誤差為10.64%,因此相比較而言,ANF1S方法診斷結(jié)果的精度要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);此外,從圖4和圖5還可以看出,ANF1S誤差曲線收斂速度要快于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度,僅用20步左右就已經(jīng)趨于收斂,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在140步左右時才趨于收斂。

所以綜上所述,結(jié)合小波分析的自適應(yīng)模糊神經(jīng)故障診斷方法,對旋轉(zhuǎn)設(shè)備進行故障診斷,相比于單獨使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法,無論在診斷速度,還是在診斷精度上,都得到了提高。

3 應(yīng)用實例

本文的實際應(yīng)用背景是本校實習(xí)工廠的一臺電機,由于該電機在大負(fù)荷及較復(fù)雜的周圍環(huán)境中長時間工作,因此經(jīng)常出現(xiàn)一些故障,一般情況下都是通過人為檢查發(fā)生了何種故障,但這種方式既浪費時間,而且不容易查出故障之所在。鑒于這個問題,本文利用以上建立的基于小波分析的故障特征提取方法和自適應(yīng)模糊神經(jīng)的故障診斷方法,對該電機進行故障診斷。

該電機型號為Y132S1-2,額定功率5.5 kW,工作電壓380 V,工作電流11.1 A,轉(zhuǎn)速2 900 r/min,頻率50 Hz,功率因數(shù)0.88,采樣頻率為8 000 Hz,傳感器選為加速度傳感器。該電機經(jīng)常出現(xiàn)的故障有轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對中、油膜振蕩、轉(zhuǎn)子碰磨、轉(zhuǎn)子斷條5種故障。首先利用加速度傳感器采集電機在五種故障狀態(tài)下的振動信號,經(jīng)小波消噪、分解和重構(gòu)處理后,以0～500 Hz,500～1 000Hz,1 000～1500 Hz,1 500～2 000Hz,2 000～2500Hz,2 500～3 000 Hz,3 000～3 500 Hz,3 500～4 000Hz各分析頻段的能量構(gòu)造特征向量,經(jīng)歸一化后作為自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,建立該電機故障診斷的算法模型,在模型建立成功后,就可以在電機出現(xiàn)故障時,利用該模型對電機進行故障診斷。經(jīng)過一段時間的觀察測試,該模型可以準(zhǔn)確的、快速的識別電機常見的故障。因此,本文建立的結(jié)合小波分析的自適應(yīng)模糊神經(jīng)故障診斷方法,應(yīng)用于實際工程中可行的、有效地。

4 結(jié)束語

智能故障診斷方法比傳統(tǒng)的故障診斷方法具有更大的優(yōu)越性,在旋轉(zhuǎn)設(shè)備行業(yè)和其他工業(yè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。模糊系統(tǒng)具有處理自然語言的能力,表達形式直觀易懂,但隸屬度函數(shù)的確定很大程度上依賴于專家的經(jīng)驗,主觀性比較大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)的能力,但內(nèi)部結(jié)構(gòu)和輸出形式不易人們理解。本文將小波分析故障特征提取方法和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來對旋轉(zhuǎn)設(shè)備進行故障診斷,充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)的各自優(yōu)點,實現(xiàn)了優(yōu)勢互補,在應(yīng)用中得到了很好的故障診斷效果。

[1]羅邦.旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].機電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新,2008,21(3):85-89.

[2]沈艷霞,紀(jì)志成,姜建國.電機故障診斷的人工智能方法綜述[J].微特電機,2004(2):39-42.

[3]張定會.基于小波分析的故障診斷.上海理工大學(xué)學(xué)報[J].2000,22(2):137-140.

[4]張超杰.小波分析在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用[D].大連理工大學(xué),2006.12:29-30.

[5]孫海榮.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用[D].華北電力大學(xué),2006.

[6]湯永川,黃天民.一種獲取與優(yōu)化模糊規(guī)則基的混合學(xué)習(xí)算法[J].西南交通大學(xué)學(xué)報,2000,(1):102-105.

[7]李國勇.神經(jīng)模糊控制理論及應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社,2009:303-306.