基于CEEMD能量熵特征提取和VNWOA-LSSVM的風力機軸承故障診斷方法研究*

萬曉靜，孫文磊，陳 坤

(新疆大學 機械工程學院，新疆 烏魯木齊 830047)

0 引 言

“一帶一路”戰略背景下，新疆地區的風電能源開發也成為打造絲綢之路經濟帶的重要機遇之一[1]。新疆具有光照豐富、日夜溫差較大、干燥少雨、大風日數多、風力強、地面風速分布復雜和不均等極其特殊的地域氣候特征。而極端的服役環境，導致了境內的風力機長時間處于復雜多變工況下，事故發生頻繁，因此，風力機故障的有效診斷和狀態監測受到各方的高度關注，并已成為了研究熱點。

因重載低速的運轉特點以及特殊性的運行環境，作為風電機組中承受沖擊性能較低的軸承，其在突變的沖擊力作用下，極易出現損毀，并且相應失效行為的發生，經常會引發齒輪箱的毀壞[2]。因此，如何從大量冗雜數據中將隱含敏感故障特征的信息提取出來，并進行故障模式的識別，是實現風力機故障有效診斷的關鍵。

目前，常見故障診斷方法可歸納為：數據預處理、故障特征參數的提取、故障模式的分類與識別3個方面的內容。針對此問題，大量的學者對此展開了研究。對于數據預處理方法著重突出故障沖擊信號特征和抑制，甚至消除噪聲；故障特征參數的獲取作為實現表征機械故障狀態特征最重要的途徑，需要依賴大量時域、頻域和時頻域，以及各類熵的信號處理技術，如常用的小波變換和經驗模式分解等；而故障的分類識別可由支持向量機(support vector machine，SVM)、K近鄰(k-nearest neighbor，KNN)分類算法、決策樹(decision tree，DT)、樸素貝葉斯(naive Bayesian，NB)等算法來實現。經驗模態EMD通過篩選過程，將一個數據集分解為一系列IMFs，以減少信號特征信息之間的耦合，這種自適應分解特性，被廣泛應用在處理非線性及非平穩信號中，能準確有效地提取原始數據的特征信息，有利于挖掘深度特征。但模態混淆是EMD、EEMD最主要的問題，會導致整個數據序列逐漸被污染，使分解效果嚴重失真。CEEMD是YEH J R等人[3]對EEMD進行的改進，可以有效降低數據中，因白噪聲無法被完全中和而產生的重構誤差。因此，筆者將采用CEEMD方法，以降低噪聲對微弱故障信號的干擾，避免出現診斷效果模糊的問題；并依據振動數據的能量特征信息，通過分解分量的能量熵，構建特征參數集合。

SVM有學習能力強、泛化性能好、樣本處理能力小、非線性處理能力強等優點，被廣泛應用于故障的分類識別中。張超等[4]先后提出了通過EMD、EEMD方法挖掘蘊含重要故障特征信息的能量熵，通過建立SVM診斷模型，判斷出了故障部件的故障狀態；文獻[5]將IEMD能量熵與PSO優化SVM結合應用在了DFWT失配故障診斷中；文獻[6]將頻譜特征和時域特征結合，利用WOA-SVM實現了聯合特征的故障識別。

但SVM存在運算速率低、計算復雜度高等問題。而LSSVM則是在標準SVM基礎上的簡化，其對非線性信號的處理有較好的準確度及精度提升，且泛化能力強。其中，其參數γ與σ的作用非常關鍵。因此，筆者考慮使用VNWOA對γ和σ進行尋優，以獲得更好的分類性能，并將其應用于風力機軸承故障的分類識別中。

鑒于以上分析，本文提出CEEMD能量熵的特征量提取方法，并結合VNWOA-LSSVM的風力機軸承的故障診斷模型；即首先，通過CEEMD對采集的振動數據分解成多個IMFs，計算各IMF的能量熵，并構建故障特征集合；其次，通過為鯨魚算法建立馮諾依曼拓撲結構，來優化LSSVM的兩個參數(σ和γ)，并建立最優的分類器模型；最后，將構建好的特征參數集合作為VNWOA-LSSVM的輸入，進而實現風力機軸承故障模式的識別及分類。

1 CEEMD能量熵的特征量選取方法

文獻[3]闡述了CEEMD方法的詳細計算過程，此處不復贅述。

由于風力機組工況復雜多變，運行狀態不同則會造成振動信號不同，其頻率范圍的幅值也不同，且頻率分布的改變，會使相應頻段內的能量分布隨之變化。

熵的概念是一種對系統不確定性程度的描述。作為其度量方法，熵值會隨著系統狀態改變而改變。近年來，熵理論以模糊熵[7]、樣本熵[8]、近似熵[9]以及排列熵[10]等多種形式，被眾多學者應用于機械裝備的故障診斷[11]。因此，此處筆者考慮將不同運行狀態下的能量類特征以及振動信號的不確定性程度的度量方法，作為故障診斷的特征量。

能量及熵的計算公式分別表示如下：

(1)

(2)

式中：pi—代表第i個元素在總能量中所占的比重，pi=Ei/E。

2 VNWOA-LSSVM模型構建

2.1 LSSVM

SVM是一種用來解決樣本數量少、維數高的非線性問題的學習方法，而LSSVM在標準SVM的基礎上進行了簡化，通過結構風險最小化原理克服過學習問題，已成為模式識別和回歸分析領域的重要工具。

LSSVM[12]使用不同的決策函數，且誤差的二次項被定義成誤差損失函數，因此，求解二次規劃問題就被轉變成求解線性方程組的問題；優化了Lagrange乘子求解，從而在原基礎上減少了運算的復雜度，并提升了程序的計算速度。正則化參數γ與核函數參數σ是影響LSSVM模型能力的最大兩個因子，通過合理地選取γ與σ，可使LSSVM的泛化能力得到提高。

因此，為了獲取最優γ與σ，筆者采用VNWOA來實現LSSVM兩個參數的優化選擇。

2.2 WOA

2016年，澳大利亞格里菲斯大學的MIRJALILI S和LEWIS[13]提出了一種調節參數少、全局收斂速度快、收斂性強的新型群智能的啟發式搜索優化方式，即鯨魚優化算法(WOA)。

WOA在收斂速度與收斂精度等方面均明顯優于PSO、GA等典型群體智能優化算法，但同時也存在一些問題，如易于產生局部最優、收斂慢并且尋優的精度低等。為鯨魚群體構建VN拓撲結構，能夠避免鯨魚個體陷入早熟，并能優化鯨魚算法的收斂速度。

2.3 VN優化WOA的過程

依據VN構造方法[14]為整個鯨魚群體構造VN拓撲結構，由此每個鯨魚個體具有左、右、前、后4個鄰居組成的二維網狀結構，一個鯨魚個體(目前最優解)只會影響周圍的4個鄰域鯨魚；鯨魚搜索代理通過鄰域中鯨魚個體的最優解，來引導整個鯨魚群體的位置更新。

VN拓撲結構如圖1所示。

圖1 VN拓撲結構

VN優化WOA過程如下:

(1)對參數進行初始化，其中，鯨群數量為N，最大的迭代數為Tmax以及維度為d；

(2)對區域內鯨群搜索代理的位置信息Xrand(t)進行隨機地初始化；

(3)為鯨魚群構建VN拓撲結構，記錄所有鯨魚搜索代理i以及其鄰域L(i)；

(4)求出相應鯨魚搜索代理i的適應度值，并判斷其是否為最佳，并更新其位置信息；

(5)重復(4)直至終止條件滿足最大迭代條件，利用VN網格中局部的最佳解與當前對應的全局最佳解，進行更新，伴隨迭代的持續運行，最后局部最佳與全局最佳漸漸重合。

2.4 診斷模型的構建

筆者對獲取的振動數據進行CEEMD分解，計算能夠表征故障狀態信息的各分量能量熵值，構建特征集合并歸一化后，將其作為VNWOA-LSSVM分類器的輸入，以實現最終的模式分類識別。

診斷模型過程如圖2所示。

圖2 診斷模型過程

3 故障診斷模型驗證

接下來，筆者利用故障模擬實驗臺，通過實驗數據采集，來進一步驗證上述方法對風力機軸承故障診斷的適用性。

實驗數據為采自Spectra Quest公司生產的風力機傳動系統故障模擬實驗臺的振動加速度信號。采集實驗數據時的故障軸承型號為ER-16K，其滾動體的直徑為7.937 5 mm，滾珠為9個，軸承節徑為38.506 4 mm。

傳動系統故障模擬實驗臺如圖3所示。

圖3 風力機傳動系統故障模擬實驗臺

筆者利用該實驗臺模擬了滾動軸承的4種故障類型，并采集了4種工作狀態對應的振動信號，作為訓練樣本和測試樣本數據。

具體的試驗工況參數設置如表1所示。

表1 試驗工況參數設置

試驗在2種不同載荷(無載荷與加載)和2種不同轉速(500 r/min、1 500 r/min)的情況進行。試驗中設置的采樣頻率為20 480 Hz，持續采樣10 s；每一種故障狀態的樣本數均是100個，即單種故障狀態在單一工況下樣本數是25個，因此，對原始振動信號共可采集400個樣本。

考慮到算法優化時間成本，此處筆者只隨機選取120個樣本集，其中，90個用于訓練，剩余30個用于測試。

3.1 特征量提取

使用前面章節講述的故障特征提取方法，構建風力機軸承4種故障類型不同工況下的特征量集合。為了便于計算，筆者在此統一選取第1～6個IMF的能量熵構成故障特征集合。

以轉速是1 500 r/min并加載的工況為例，筆者隨機選取4種不同故障類型下的若干試驗樣本數據，其能量熵變化如圖(4，5)所示。

圖4 相同工況不同故障類型的能量熵變化

圖5 第1-6個IMF的能量熵變化

從圖4可以看出：當故障類型不一致時，對應的能量熵值也不相同，其變化趨勢呈現出一定規律性；內圈具有故障時，其能量熵值最低，正常狀態下的能量熵值最高，而外圈和滾動體故障發生后，其能量熵依次增加。

這反映出不同運行狀態下，風力機軸承振動信號中的確定性成分不同。

經分析，其原因是當風力機軸承處于無故障狀態時，運行狀態相對平穩，其振動能量在頻域上的分布也較均勻，此時不確定性程度較大，對應的能量熵也較大；而處于故障狀態時，共振頻率則會體現在相應的頻域上，也即該頻率范圍內能量則相對集中，而此刻能量的分布不確定性減少，進而能量熵值也相應變小。

由于內圈發生故障后產生的振動沖擊最大，引發出的共振頻率也最高，能量最集中，其熵值也最低；外圈和滾動體故障狀態下引起的振動沖擊依次減弱，能量熵值逐漸變大。

為了進一步說明該CEEMD能量熵特征量提取方法的適用性，筆者將上述隨機選取的120個不同故障狀態下故障按標簽類別進行設置，并且將各分量能量熵值的特征分布繪制出來。

因篇幅限制，此處僅顯示第1～3個IMF分量的特征分布，前3個分量的特征值分布情況如圖6所示。

圖6 各分量特征值分布情況

結合圖5可知，當風力機軸承處于不同故障狀態下，振動信號的能量分布會發生改變；同時，對于同一故障類型，各IMF分量頻率由高到低，其對應的能量也相應減少，整體表現出遞減的變化趨勢。

綜合以上分析可知，CEEMD能量熵是基于信號的能量特征，能夠更加全面地反映風力機復雜工況下的規律性，表明CEEMD能量熵具有較好的信號表征能力，可以用于風力機組軸承的故障特征提取。

筆者將通過上述方法獲得的故障特征量的集合Dlm={D11,Dij,…,Dlm}作為訓練及測試樣本，輸入VNWOA-LSSVM模型中；并且隨機選擇90 組參數作為訓練樣本集，選擇30組用作測試樣本集，用于驗證所建故障診斷模型的分類及診斷精度。

3.2 診斷模型參數設置

分別利用VNWOA、WOA對LSSVM的參數γ和σ進行尋優，參數設置如表2所示。

表2 診斷模型尋優參數設置

3.3 實驗結果

為減小隨機擾動對診斷模型結果的影響，每種尋優算法重復10次，取其實驗結果的平均值作為最終的分類結果。

診斷模型分類結果如表3所示。

表3 診斷模型分類結果

基于VNWOA-LSSVM方法的訓練集分類示意圖如圖7所示。

圖7 VNWOA-LSSVM訓練集分類示意圖

基于VNWOA-LSSVM方法的測試集分類示意圖如圖8所示。

圖8 VNWOA-LSSVM測試集分類示意圖

從圖(7，8)可以看出：與WOA-LSSVM、LSSVM兩種診斷方法相比，VNWOA優化后的LSSVM對于訓練樣本集和測試樣本集的分類正確率均為最高；且在種群數量和最大迭代次數相等的情況下，VNWOA-LSSVM所需優化時間少于WOA-LSSVM；總體來說，VNWOA-LSSVM在診斷性能上更優。

從圖7可以看出，原屬于類別3的第9、60、74、88個樣本數據被誤分到類別2。

圖8中，類別2的第14個樣本數據誤分到了類別3。對于導致誤判的特征量，查找原因后發現，主要集中于類別2和類別3，即外圈故障和滾動體故障這兩種故障類型的特征樣本數據。

4 結束語

本研究提出的CEEMD能量熵特征量提取方法可以全面地反映不同工況下的故障特征變化趨勢，并利用VN拓撲結構優化提升WOA的局部尋優和全局搜索能力；建立了VNWOA-LSSVM分類器，最終實現了風力機軸承的故障分類與診斷；通過實驗采集數據進行了驗證，結果表明，該方法獲得了更好的診斷結果，與WOA-LSSVM、LSSVM相比，訓練集和測試集分類正確率分別提升0.78%、3.8%和15.56%、28.67%。

該方法具有更高的診斷精度和泛化能力，可為風力機軸承運行狀態監測過程中的故障診斷提供一種可行方法。

另外，經筆者分析，低負載和低轉速工況下采集的振動數據，蘊含運行狀態信息的故障特征信息不明顯，部分特征信息被淹沒，將在后續工作中進一步研究此類問題。