基于梯度提升決策樹的工程機械核心部件壽命預測

洪忠鋮

摘 要：大型工程機械設備的核心部件故障通常會造成計劃位停機，致使整個生產現場其他配套設施等待發生故障的核心部件的修復，從而導致很大的經濟損失。對核心部件進行壽命預測可以提前安排相關部件的停機計劃和維護，可以很大程度上減少整個設備的非計劃停機時間，極大地減少停機帶來的經濟損失。有鑒于此，文中借助梯度提升決策樹對某類工程機械設備的核心損耗部件進行建模，實現了工程機械核心部件的剩余壽命預測，有助于實現預測性維護，從而減低大型機械設備的維護成本。

關鍵詞：機器學習;工程機械;壽命預測;梯度提升決策樹;物聯網;非計劃停機

中圖分類號：TP391.73文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2020）01-0-04

0 引 言

隨著生產技術的快速發展和人類社會分工的進一步細化，在許多領域出現了復雜的大型工程機械設備及其配套設施[1-2]。這些大型工程設備極大地提升了人類生產活動的效率。圖1所示為由我國中鐵科工集團機械院自主研制的高鐵施工裝備—40 m跨1 000 t運輸與架設成套設備，其已成功架設了100榀千噸級高鐵箱梁，可以極大的提升高速鐵路建設的速度和降低建設成本。然而，隨之而來的是大型機械工程設備由于自身結構復雜、外部因素影響大、配套設施繁多等，容易造成大型機械設備的一些損耗性的核心部件的性能及健康狀態產生衰退或甚至出現故障和完全報廢[3]。由于大型機械工程設備在生產過程中通常起著關鍵作用，只要核心部件發生了計劃外的故障或報廢，就很容易給整個設備帶來嚴重后果，給生產活動帶來巨大的經濟損失。同時，由于大型機械故障本身的復雜結構和受到的外部影響及配套設施的繁多，其故障表現形式呈現多樣化、故障發生機理呈現復雜化。特別是核心部件的損耗導致的壽命變化，目前尚無合適的模型來刻畫其演變機理。因此，如何保障大型工程機械設備在實際生產環境下的安全、穩定、可靠、經濟的運行成為了當前的熱點研究問題。對于大型工程機械設備而言，科學評估好損耗性的核心部件的壽命，并以此安排好生產和維護計劃，可以極大的減少計劃外停機造成的生產事故和經濟損失。因此，通過物聯網技術來收集大型機械設備的損耗性的核心部件的全生命周期的運行數據，借助機器學習和大數據分析技術，建立科學合理的模型預測出核心部件的壽命，對大型機械設備的運行和維護有著非常重要的意義。

1 相關研究工作

現有的機械部件的壽命預測研究主要分為基于物理模型的預測方法和基于數據驅動的壽命預測方法等。基于物理模型的剩余壽命預測方法起步比較早。隨著對機械部件的物理模型的壽命實驗和失效退化機制研究的不斷深入，一些具有較大研究價值的常用核心部件的物理模型及其失效退化機制的研究已經較為成熟，并獲得了精度很高的預測結果。然而，在實際工程應用中，建立起種類眾多的核心部件的物理模型及其失效機制模型難度非常高而且費時費力，因此基于物理模型的只適用于一些使用普遍、對壽命預測精度要求非常高的少量關鍵的核心部件的壽命預測。在基于物理模型的剩余壽命研究方面，針對材料的低周疲勞壽命問題，商體松等人在基于三參數冪函數公式對比分析的基礎上，分析了引起材料疲勞損傷的原因，建立了一種能夠直觀反應設備的損傷能量密度跟疲勞壽命之間的關聯關系的剩余壽命預測模型[4]。范磊等人則針對行星架的剩余壽命預測問題，提出了一種以裂紋長度為指標的剩余壽命預測方法[5]。謝吉偉等人則針對產品的衰退模式的動態轉移現象，在IMM算法的基礎上提出了一種新的剩余壽命預測模型[6]。這些方法都是在分析設備本身的性能衰退等的機理的基礎上建立的剩余壽命預測模型，需要對設備的物理模型、性能衰退機制等非常熟悉。

基于數據驅動的剩余壽命預測方法是借助物聯網技術大量收集核心部件整個全生命周期內的運行工況數據，以機器學習和大數據分析技術來在大量數據的基礎上建立核心部件的壽命預測模型，并根據要預測的核心部件現有的運行工況數據，預測其剩余壽命。基于數據驅動的方法主要難點在于需要大量的核心部件全生命周期的運行工況數據作為訓練集來構建模型。隨著物聯網技術和云計算技術的快速發展和普及，核心部件的歷史運行工況數據的采集與收集已經變得越來越容易，使得數據驅動的剩余壽命預測方法越來越成為研究的主流。在基于數據驅動的剩余壽命研究方面，蔡忠義等人在發現性能退化過程服從Wiener過程，在此基礎上提出了基于貝葉斯估計的融合線上線下產品失效數據的壽命預測方法[7]。胡姚剛等人則針對電軸承構建溫度特征量的性能退化模型，提出一種基于溫度特征量的風電軸承性能退化建模及其實時剩余壽命預測方法[8]。這些方法都是在對設備運行工況數據的分布規律進行分析的基礎上，利用了機器學習方法來建立剩余壽命預測模型。

大型工程機械的核心部件壽命預測問題本質上是一個典型的回歸預測問題，因此可以采用目前主流的回歸預測算法，如線性回歸、隨機森林[9]、樸素貝葉斯[10]、梯度提升決策樹等算法。其中，嶺回歸和邏輯回歸算法運算速度快，但在泛化能力和魯棒性等方面不如隨機深林和梯度提升決策樹等算法。隨機深林對噪聲數據不敏感、泛化能力和魯棒性都很強，但參數設置不當很容易出現過擬合的問題。而梯度提升決策樹算法在模型的魯棒性、泛化能力、運算速度、抗干擾能力以及對枚舉型參量的支持能力等方面都表現優異，因此綜合考慮核心部件壽命預測問題的需求，本文采用梯度提升決策樹算法作為構建預測模型使用的回歸算法。

2 任務描述

2.1 數據格式

為了實現對某工程機械設備的核心部件進行剩余壽命預測，需要采集一批該類設備的歷史全生命周期的運行數據，包括該部件的工作時長、溫度、轉速、電流、電壓等多類工況數據，其數據表的結構見表1所列。

由于大型工程機械設備的損耗性的核心部件的運行數據涉及到整個工程機械運行的安全以及商業機密，因此在本文中使用的設備類型、工況數據等的具體值都是經過一定脫敏處理后的數據。在脫敏過程中已考慮了盡量不影響數據之間蘊含的關系。數據集共采集了916個核心部件的全生命周期的運行工況數據共計約2 600萬條。

2.2 任務描述

基于表1中916個核心部件的約2 600萬條全生命周期的運行工況數據，通過數據分析，建立一個機器學習模型，獲取對于給定的一批損耗性的核心部件的歷史運行過程中的工況數據，預測每個核心部件的剩余壽命，即通過每個給定的損耗性的核心部件的歷史運行過程的工況數據預測表2所列的數據。

3 基于梯度提升決策樹的剩余壽命預測模型

3.1 整體框架

本文提出的基于梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）的整體框架如圖2所示。首先，對利用物聯網技術采集的核心部件的全生命周期的運行數據進行初步的預處理，修訂缺失值或異常值等;隨后，根據要預測的任務，通過設定不同的設備運行時間和剩余壽命的標簽值來將訓練集的數據擴充4倍，實現數據增強。其次，對核心設備歷史運行過程中的工況數據進行統計分析，提取刻畫核心設備歷史運行狀態和運行過程的特征。然后再進行數據集劃分、構建GBDT模型和進行模型評估。

3.2 數據預處理與數據增強

實際生產過程中采集的數據通常都有不同程度的數據質量問題，包括數據缺失、數據異常等，因此需要先對這些數據進行預處理。此外，由于采集大型機械設備的損耗性的核心部件的全生命周期的運行數據需要長時間的積累，導致所能收集到的樣本的數量非常少，因此必須根據數據和問題的特點來使用合理的數據增強方式，擴充數據集的大小。在數據預處理方面，主要是針對該列數據的含義，將缺失值填充為0、均值、中值、前一個有效值等。考慮到核心部件的壽命預測是一個回歸問題，因此采用了將訓練集的全生命周期數據截取不同比例來產生不同的樣本：比如分別截取前面25%，50%，75%和100%的運行數據分別作為不同的樣本。這些樣本的剩余壽命（標簽）都會存在差異，從而形成有效的新樣本。采用截取方式進行數據增強的方式如圖3所示。

3.3 特征工程

給定的損耗性的核心設備的運行數據是借助物聯網技術采集的每個時刻的運行工況數據，無法直接用于刻畫該設備的歷史運行狀況和磨損等的整體情況，因此需要借助統計分析來提取有效的數值化的統計特征作為機器學習模型的輸入數據。通過分析可能對核心部件的剩余壽命產生影響的因素，這里提取了表3所列的特征來構建GBDT模型。

表3中，“xxx”為核心部件的運行工況數據中的工作時長、累積量參數、轉速、壓力、溫度、流量等，即對這些工況數據中的每一種都提取其最大值、最小值、中值、均方差和標準差等統計特征。

3.4 梯度提升決策樹模型

通過上述的數據預處理、數據增強和特征工程，提取出損耗性的核心部件歷史運行過程中的工況信息的統計特征。將核心部件的某個時刻的數據轉化為對該部件的整個歷史運行過程進行刻畫的數值化特征信息，從而只需借助現有的機器學習回歸算法如梯度提升決策樹即可利用標注好的訓練集數據進行訓練，構建出預測模型。考慮到現有的梯度提升決策樹模型的不同實現之間的易用性、性能等，本文采用微軟開源的LightGBM[11]作為梯度提升決策樹模型的算法實現，基于上述特征工程部分提取的特征來構建預測模型。

4 實驗評估

4.1 評測方案

為驗證所提出的基于梯度提升決策樹的核心部件的壽命預測模型的性能，本文使用了某公司提供的某類機械設備的損耗性的核心部件的全生命周期的實際運行工況數據共計約2 600萬條，涉及核心部件約900個，該數據的分布情況見表4所列。

從表4中可以看出，work_time字段表示的是工作時長，應該都是大于或等于0的數值，但在實際環境中由于各種原因導致了數據錯誤或異常，出現了負數，因此必須要進行數據預處理。

4.2 評價指標

為了了解所建立的機器學習模型的性能指標，考慮到大型工程機械的損耗性的核心部件的壽命預測問題的特點，采用如下的評價指標作為模型的評價函數：

式中：ri表示第i個樣本的真實剩余壽命;表示第i個樣本的剩余壽命的預測值。

4.3 評測結果及分析

為檢驗所建立的核心部件的預測模型的效果，對數據增強后獲得的4 580個樣本分別按10%，20%和30%的比例劃歸為測試樣本，另外部分的90%，80%和70%作為訓練樣本，分別構建隨機森林和GBDT模型進行了對別測試，其評測得分結果見表5所列。

由表5可見，基于梯度提升決策樹構建的機器學習模型在大型機械工程設備的損耗性的核心部件的剩余壽命預測中獲得了較好的效果。

5 結 語

大型工程機械的損耗性的核心部件的剩余壽命預測是對機械設備進行預測性維護的基礎，可極大的減低大型工程機械設備的計劃外停機時間和次數、減低維護成本。本文提出了基于梯度提升決策樹的大型機械設備的損耗性的核心部件的預測模型，采用按設備使用時長進行截斷來擴展數據的數據增強方法和基于統計分析提取特征的特征工程技術，基于梯度提升決策樹來構建機器學習模型，實現了對核心設備的剩余壽命預測，取得了較好的效果。

參 考 文 獻

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[5]范磊，王少萍，張超，等.直升機行星架疲勞裂紋擴展壽命預測[J].北京航空航天大學學報，2016，42（9）：1927-1935.

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