基于計算智能的損傷檢測研究*

□劉曉妍　□李祥松

沈陽工程學院 機械學院　沈陽　110136

基于計算智能的損傷檢測研究*

□劉曉妍□李祥松

沈陽工程學院 機械學院沈陽110136

將計算智能引入機械傳動系統的故障診斷中，并與現代信號處理方法有機地結合起來進行診斷。分別利用小波分析與神經網絡相結合、小波包變換與支持向量機相結合的計算智能算法，對獲得的齒輪特征信號進行了分析、識別和比較。研究表明，采用小波神經網絡診斷方法，對故障能夠很好地進行區分與診斷，其診斷成功率均在0.95以上；采用小波包變換與支持向量機結合的方法，對于單一故障和復合故障都能夠很好地進行區分與診斷，其診斷成功率均在0.92以上。該方法不僅可對實際工程工作的齒輪系統進行故障診斷，而且可用于其它故障診斷領域。

大型旋轉機械，如風力發電設備、履帶起重機、航空發動機等，由于自身結構比較復雜，故障形式多樣，故障與癥狀之間缺乏明顯的對應關系，因此故障難以預測。同時，該類型設備損壞造成的危害巨大，不僅影響生產，甚至可能對人身造成傷害。因此，對故障進行預測與診斷成為了急需解決的一大難題。

計算智能（Computational Intelligence，CI）是在Fuzzy（模糊）、AI（人工智能）、Neuron（神經元）的基礎上發展而來的，研究的領域和內容涉及到AI、Fuzzy、Neural Network（神經網絡）、GA（遺傳算法）、Chaos（混沌）、Fractal（分形）、Granular Computing（微粒計算）、Biomedicine（生物醫學）等眾多領域，是一種綜合性強、具有獨特優點的先進發展理論與方法。它可從隨機的非線性和非平穩數據中提取有用的耦合高階特征，同時可剔除外加干擾噪聲影響，從而為復雜動態系統的模式識別和故障診斷提供一種嶄新方法，因此成為當前國際上研究的一個熱點［1-2］。

1　信號處理

通過數據采集系統，對機械傳動系統的振動信號進行了采集。特征信號的時域、頻譜圖如圖1所示，從圖中可以看出，信號有一定的特征，但是特征不明顯，噪聲比較多。

圖1　300 r/min狀態下無故障信號的時域、頻譜圖

圖2　正常齒輪運轉狀態下實測與去噪結果

1.1閾值去噪

在小波變換過程中，信號與噪聲表現出不同的分解特性。隨著分解尺度的增加，信號對應的小波系數包含有信號的重要信息，其幅值較大，但數目較少；而噪聲對應的小波系數是一致分布的，個數較多，但幅值小。基于信號小波變換的這些特點，可以對混雜的噪聲信號進行去噪。選擇一個合適的閾值，對小波系數進行閾值處理，可以把信號系數保留，而使大部分噪聲系數減小至零。

在轉速300 r/min狀態下，實測得到正常齒輪的振動信號如圖2（a）所示，可見噪聲很大；通過小波閾值去噪后的信號如圖2（b）所示，可以看出，去噪后不僅保持了原有信號的特征，而且特征更加明顯，便于以后的分析處理。

1.2信號特征提取

離散小波變換作為一種多分辨率分析技術（MRA），能把原始信號分解成幾個不同尺度和分辨率的信號，也能夠運用逆離散小波變換進行信號重構。在整個信號分解和重構的過程中，原始信號不會丟失。多分辨率分析技術的數學模型定義見文獻［3-4］。

在離散小波變換、小波包變換分解的基礎上，進行不同頻段信號的重構，并計算各段重構信號的能量，如圖3、圖4所示。從中可以看出，信號特征很明顯，但是由于信號的非平穩性，每次恰好取到特征信號的可能性還是很有限，因此，利用多個樣本進行統計的方法來進行故障診斷。計算智能算法就是一種能夠利用多個樣本，通過利用故障特征能夠很好地進行識別的診斷方法［5］。

圖3　300 r/min運轉狀態下離散小波變換對信號八層分解情況

圖4　300 r/min運轉狀態下各頻帶能量分布

2　計算智能及故障診斷分析

2.1神經網絡

將離散小波變換與神經網絡結合起來，采用小波神經網絡的故障診斷方法，是先通過對齒輪振動信號進行小波閾值去噪處理，然后采用離散小波變換提取故障特征，最后采用一種反饋算法的神經網絡對齒輪系統故障進行分類、識別和診斷的方法。

在齒輪故障診斷中，由于要診斷的齒輪運轉狀態為無故障齒輪、齒根裂紋、分度圓裂紋、齒面磨損4種狀況，所以輸出層節點數為4個。離散小波變換將信號分解成9個頻帶的信號，它們是神經網絡的輸入，因此，輸入層節點數為9個。根據經驗公式，同時經過反復運算，選取隱含層節點數為16個。

每種故障有120組數據，在每次故障分類和評估中，60組數據作為訓練樣本，剩下的60組數據作為測試樣本。利用訓練好的神經網絡來對故障進行分類，故障識別率=樣本正確分類數/總的測試樣本數。

無故障狀態下振動信號的訓練輸出目標值為［1 0 0 0］，齒根裂紋齒輪下為［0 1 0 0］，分度圓裂紋齒輪下為［0 0 1 0］，齒面磨損齒輪下為［0 0 0 1］。

圖5顯示了齒輪在各種運行狀態下各種故障診斷識別結果。從圖中可以看出，在齒輪系統的各種運行狀態下，各種故障診斷的成功率非常高。以空載狀態為例，+表示齒輪無故障，○表示齒根裂紋，*表示分度圓裂紋，◇表示齒面磨損。測試樣本1至60為無故障，圖中，+的識別率基本都集中在1附近，而○、*、◇的識別率都在0.5以下，因此診斷為齒輪無故障，診斷結果與測試樣本實際情況是一樣的；測試樣本60至120為齒根裂紋，圖中，○的識別率基本都集中在1附近，而+、*、◇的識別率基本都在0.5以下；測試樣本120至180為分度圓裂紋，圖中，*的識別率基本都集中在1附近，而+、○、◇的識別率基本都在0.5以下；測試樣本180至240為齒面磨損，圖中，◇的識別率基本都集中在1附近，而+、○、*的識別率基本都在0.5以下，這些都是與本來故障情形相吻合。

圖5　各種運行狀態下各種故障診斷識別結果

表1和表2分別給出了采用神經網絡和小波神經網絡診斷結果的識別率。從表1和表2的比較來看，運用離散小波變換與神經網絡相結合的辦法，效果顯然要比只用神經網絡分析要好，這主要是因為信號數據點太多，且夾雜著噪聲，信號特征不明顯，單純用神經網絡分析效果不好。

另外，由表1、表2均可以發現，隨著系統速度的提高，故障識別的成功率下降，這主要是轉速越高，試驗操作越困難，同時系統噪聲也越大；對齒輪無故障和齒面磨損識別率高，對齒根裂紋、分度圓裂紋識別率低。此外，齒輪故障系統在各種運行狀態下，小波神經網絡的故障識別率均在0.95以上，因轉速300/（r·min-1）此，筆者采用的方法有很好的診斷效果。

通過對神經網絡故障分類診斷與小波神經網絡故障分類診斷的研究、分析和比較，可以發現，采用小波去噪、離散小波變換和人工神經網絡相結合的小波神經網絡方法比單純使用神經網絡方法診斷效果要好，診斷率要高，能夠很好地對齒輪進行故障識別與區分，對無故障、齒根裂紋故障、分度圓裂紋故障、齒面磨損故障的診斷識別率均在0.95以上。另外，無故障、齒面磨損故障的識別率比齒根裂紋故障、分度圓裂紋故障高，低速狀態下比高速狀態下故障識別率高。

表1　神經網絡診斷識別率

表2　小波神經網絡診斷識別率

2.2支持向量機

首先通過小波變換對信號進行去噪，然后通過小波包變換將其分解成不同頻率帶的信號，再計算每一個頻率帶信號所占能量與總能量的比值，把它作為損傷識別的參數，最后根據損傷特征，應用支持向量機對損傷進行分類和識別［6-8］。

為了區分故障，把各種故障狀態下的特征向量作為支持向量機的輸入。需要診斷的齒輪狀態有無故障、齒根短裂紋、齒根長裂紋、分度圓短裂紋、分度圓長裂紋、齒面磨損、齒根裂紋+齒面磨損。利用小波包變換提取的能量特征作為訓練和測試的對象，包括8層低頻信號、8層高頻信號的能量，共16個特征。

以齒輪的正常工作狀態和6種故障狀態共7種狀態建立多故障分類器，每種故障有60組數據，在每次故障分類和評估中，30組數據作為訓練樣本，另外30組數據作為測試樣本，利用訓練好的支持向量機來對故障進行分類。所有分類器均采用多項式核函數，核函數參數p=2，采用成對分類的多類分類算法。

成對分類：將兩種狀態各30個樣本作為分類器的兩類輸入，分別標為+1和-1，對應7種工作狀態共建立 21個兩類分類器（SVC01、SVC02、SVC03、SVC04、SVC05、SVC06、SVC12、SVC13、SVC14、SV-C15、SVC16、SVC23、SVC24、SVC25、SVC26、SVC34、SVC35、SVC36、SVC45、SVC46、SVC56），其中SVCmn代表m類與n類樣本之間建立的兩分類支持向量機，且m＜n訓練時，給m類+1標志，給n類-1標志，最終得到36個不同的分類決策函數。測試時，樣本通過上面訓練的每一個分類決策函數，得到+1歸屬為m類，得到-1歸屬為n類，這樣每個測試樣本通過21個分類器后，會得到一個1×21的由+1和-1組成的行向量。通過上面講述的成對分類識別方法，統計整理后，最終以得“票”最多的類別來歸屬所測試樣本的類別，從而實現了齒輪的多分類故障識別。

表3為小波包變換與支持向量機相結合進行損傷識別的結果，識別率都比較高。

表3　支持向量機診斷識別率（核函數RBF）

從圖6可以看出，小波包變換和支持向量機結合（WPT+SMV）的識別率比只用神經網絡識別（BP）效果要好（對比表1），與小波變換和神經網絡結合（DWT+BP）的識別率差不多（對比表2）。此外，支持向量機對損傷的分類更多，能夠識別裂紋的長短，這其實就是一個損壞程度的識別，這比損傷位置的識別更進一步，而且還能夠識別裂紋和磨損這兩種常見損傷的復合損傷，而用神經網絡是無法實現的。

另外，從表3中可以發現，損傷識別的成功率與轉速無關，不論低速還是高速，均有很高的識別率；對齒面磨損識別率最高，對正常、齒根短裂紋、齒根長裂紋、分度圓短裂紋、齒根裂紋+齒面磨損的識別率比較高，對分度圓長裂紋識別率相對較低。此外，齒輪損傷系統在各種運行狀態下，損傷識別率均在0.92以上，因此，筆者所采用的方法有很好的識別效果。

圖6　各狀態下的識別率

3　結論

通過對小波與神經網絡、支持向量機相結合進行損傷檢測識別的研究分析和比較，可以看到，采用小波神經網絡、小波包變換與支持向量機相結合的方法比使用神經網絡方法診斷效果要好，識別率要高，能夠很好地對齒輪進行損傷識別與區分，對正常、齒根短裂紋損傷、齒根長裂紋損傷、分度圓短裂紋損傷、分度圓長裂紋損傷、磨損損傷、齒根裂紋+齒面磨損損傷的識別識別率均在0.92以上，特別是能夠對復合損傷進行較高精度的區分。該方法不僅適用于齒輪系統，而且可以推廣到其它識別領域。

計算智能算法與現代信號處理方法相結合能夠很好地應用于各種故障診斷。同時，各種方法得到的效果又不盡相同，因此，建立故障診斷系統，采用多種方法進行分析是必要的。

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The Computational Intelligence was introduced in fault diagnosis of mechanical transmission systemand were combined organicallywith modern signal processingtechnique duringdiagnosis.The obtained gear signals were analyzed，identified and compared byusingcomputational intelligence algorithmi.e.the combination of wavelet analysis&neural networks and the combination of wavelet packet transform&supporting vector machine.Studies have shown that diagnosis technique by adoption of wavelet neural network can distinguish and diagnose the failures successfully with over 0.95 success rate in diagnostics；By introduction of the combination of wavelet packet transform and supporting vector machines，single failure and combined failure can be well distinguished and diagnosed with over 0.92 success rate in diagnostics.This method can be applied not only to the troubleshooting for gear systemin actual engineering work but alsotofault diagnosis in other fields.

計算智能；小波變換；支持向量機；損傷檢測

ComputationalIntelligence；Wavelet Transformation；Supporting Vector Machine；Damage Detection

TH132

A

1672-0555（2016）01-001-06

*國家自然科學基金資助項目（編號：75104452）；遼寧省教育廳科研基金項目（編號：L2014519）；沈陽工程學院科技基金項目（編號：LGYB-1505）

2015年10月

劉曉妍（1995—），女，本科在讀，主要從事工程機械設計方面的工作