基于LSTM和CNN的高速柱塞泵故障診斷

魏曉良,潮群,陶建峰,劉成良,王立堯

上海交通大學 機械系統與振動國家重點實驗室,上海 200240

航空液壓泵是飛機的重要零部件,同時高速軸向柱塞泵滿足了航空領域對零部件體積小、功率密度高的要求而被廣泛采用。但是軸向柱塞泵在高速工況下運轉時,容易發生空化問題[1]。

空化是流體機械的常見故障之一,在泵類部件中更常見。空化是指油液局部壓力低于其飽和蒸氣壓時,溶解于油液中的空氣大量析出形成氣泡或者空穴的現象。研究表明,柱塞泵的轉速、入口壓力、出口壓力、配流盤的結構等外部內部因素均會對泵的空化現象產生影響[2]。氣泡的產生和潰滅會產生劇烈的振動和噪聲,同時對泵的零部件造成沖擊、形成汽蝕破壞。其次空化的發生會降低泵的流量和容積效率,影響相關液壓系統的正常工作,甚至導致嚴重的事故。因此,需要對高速軸向柱塞泵的空化故障進行有效的診斷,從而對泵的運行情況進行調整,避免空化現象的持續[3-4]。

故障診斷的思路是通過監測某種信號在正常和故障情況下的特征變化從而對故障進行識別。空化現象會造成泵的異常振動,并且振動的劇烈程度以及隱藏特征和空化現象的嚴重等級具有相關性,因此可以通過分析柱塞泵的振動信號從而對空化故障進行診斷[5]。在旋轉機械故障診斷領域,不少研究者通過提取信號特征并結合機器學習習的方法建立了故障診斷模型,并取得了良好的效果[6]。

Mckee等[7]通過在離心泵軸軸承、入口法蘭和出口法蘭安裝的振動加速度傳感器采集泵的故障信號,并對信號進行倍頻程頻譜分析提取隱藏特征。最后利用主成分分析的方法找出對空化現象敏感的特征,并建立了一個空化故障敏感因子對空化嚴重程度進行評價。在特征提取方面,經驗模態分解是一種有效的特征提取方法。在故障分類方面,研究人員利用各種有效的機器學習方法提高了故障診斷的準確率。Azizi等[8]對振動信號進行經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)得到本征模函數(Intrinsic Mode Function, IMF)分量作為特征,同時利用蜂群算法優化特征的選擇,最后搭建了回歸神經網絡故障分類器。Shervani-Tabar等[9]。利用了經驗模態分解和希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang transform, HHT)的方法提取振動信號特征,并結合支持向量機分類器實現對柱塞泵空化程度的診斷。為了進一步提高算法的性能,需要對算法的參數進行優化。Bordoloi和Tiwari[10]針對離心泵的堵塞和空化故障,利用振動信號的統計特征建立了故障分類器,使用網格搜索、遺傳算法、人工蜂群算法搜索支持向量機分類器的最佳參數。可見,在泵的故障診斷領域,研究主要集中在故障特征的提取、故障診斷分類器的建立及優化兩個方面[11-12],但故障特征提取依賴人工選擇,耗時、需要專家經驗的輔助,同時針對有噪聲環境下的故障診斷需要附加額外的信號處理方法,存在一定的不足和改善空間。

近年來,深度學習技術迅速發展,并因其強大的特征提取和學習能力在語音識別[13]和計算機視覺[14]領域廣泛應用。深度學習能實現自動特征提取,并通過多層次的非線性映射關系能學習深層次的故障特征[15],適用于復雜數據下的故障診斷。卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是典型的深度神經網絡之一,工作原理是對數據進行多層卷積、池化等操作,逐步提取從淺層到抽象的特征。同時其獨特的網絡結構能有效減少參數數量、降低模型的復雜度,便于模型的訓練和應用。Zhang等[16]利用一維卷積神經網絡建立軸承故障診斷模型,該模型能夠適應不同工況和環境噪聲。針對不平衡訓練集帶來的故障特征學習不充分、診斷可靠度下降的問題,Jia等[17]提出了深度歸一化卷積神經網絡。同時利用神經元最大激活算法研究了卷積核學習到的特征,對深入理解卷積神經網絡提供了幫助。為了拓展特征學習的范圍,二維卷積神經網絡也被用于故障診斷。Wen等[18]把軸承一維振動信號轉化為二維灰度圖,利用二維卷積神經網絡學習灰度圖中隱含的特征,從而實現軸承故障類型的診斷。Xu等[19]對采集到的信號進行時頻分析得到信號的時頻圖,利用二維卷積神經網絡對時頻圖像進行處理,自動學習時頻圖的特征并實現振動事件的分類。

卷積神經網絡能夠有效抽取高維數據的隱藏特征,然而循環網絡(Recurrent Neural Network, RNN)可以學習到歷史信息,研究表明循環網絡更適合處理時間序列。作為RNN的變體,長短時記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)網絡彌補了普通循環網絡帶來梯度消失、梯度爆炸從而難以訓練網絡的問題,更好地適應時間序列信息的處理[20]。LSTM在語音識別、文本識別等方面有成功的應用,同時也被用于故障診斷領域提取故障信號時間序列的特征。王鑫等[21]利用LSTM網絡實現了對民航飛機故障歷史數據的預測,并且對模型參數進行了優化。于洋等[22]構建LSTM模型并結合遷移學習技術,實現對軸承不同故障的聲發射信號的識別。容易想到,結合卷積神經網絡和LSTM網絡可以發揮兩者的優勢。Sainath等[23]利用了CNN、LSTM和深度神經網絡(Deep Neural Networks, DNN)的互補性建立了一個統一的體系結構,其模型性能在語音辨識任務上超過三個單一模型中性能最強的LSTM模型。Ordóez和Roggen[24]建立了基于CNN和LSTM的模型并利用多模態可穿戴設備實現對人體活動的識別。可見結合CNN和LSTM的模型對時間序列問題的處理在特定情況下更具優勢。

針對軸向柱塞泵空化故障診斷依賴人工提取特征、模型診斷抗噪性能弱的問題,本文在前人研究的基礎上,提出一種基于CNN提取特征并結合LSTM學習時序信息的空化故障診斷方法,同時提出的模型具有良好的抗噪性能。高速軸向柱塞泵的空化故障診斷方法研究主要分為三個部分：信號采集、模型建立和訓練、結果分析。

1 實驗方案和信號采集

為了監測高速軸向柱塞泵的空化現象,搭建了柱塞泵空化故障實驗臺,如圖1所示。U表示傳感器輸出電壓信號,其他符號代表傳感器的所測的物理量：p為壓力；Q為流量；T為溫度；n為轉速；θ為溫度。

增壓油箱向柱塞泵供液壓油,油液溫度保持在90 ℃左右,避免油溫波動對空化發生的影響。電機通過聯軸器帶動被測試泵運轉,進口調壓閥組可調節泵的進口壓力,從而模擬在不同進口壓力下的發生空化的現象。溢流閥調節泵的出口壓力,從而設置泵在指定的工況下運行。在出口管路和回油管路分別裝有一個流量計,用于檢測泵的出口流量和回油流量。轉速扭矩儀用于測量泵的轉速和輸入扭矩。被測泵的主要性能參數如表1所示。

利用柱塞泵殼體的振動信號作為空化故障診斷模型的輸入,需要在柱塞泵的殼體上安裝振動加速度傳感器,用于采集柱塞泵發生空化時的3個方向振動信號,從而間接反映泵的空化程度。振動傳感器的安裝位置如圖2所示,圖中標識X、Y方向,垂直紙面向外Z方向分別是傳感器的3個通道方向。在空化故障實驗過程中,被測泵在額定轉速10 000 r/min,額定出口壓力21 MPa的工況下運行,通過進口調壓閥組調節泵的進口壓力,使得泵的進口壓力從額定值開始逐漸降低。隨著進口壓力的降低,泵將會發生不同程度的空化。

后續的故障診斷模型訓練需要得到輸入信號的標簽,因此需要對空化現象的嚴重程度進行劃分。由于被測泵殼體由不透明的鋁合金制造而成,無法直接觀察內部的油液是否發生空化以及判斷空化的程度。鑒于泵發生空化時會導致出口流量下降、容積效率降低,且容積效率下降程度和空化程度呈線性正相關關系,因此可通過泵的容積損失的大小來定義泵的空化程度大小。定義一個無量綱參數容積損失率作為空化等級的評價標準：

圖1 高速軸向柱塞泵實驗臺原理圖Fig.1 Schematic diagram of high-speed axial piston pump test bench

表1 被測泵的主要參數Table 1 Main parameters of tested pump

(1)

式中:V為泵的排量；qt為理論進口流量；qin為實際進口流量；qo為實際出口流量；qr為回油流量。

在忽略泵的死腔容積情況下,泵的進口流量等于泵的實際出口流量和回油流量之和。容積效率損失越大代表著空化程度越嚴重,如表2所示,根據容積損失率的大小把空化嚴重程度分為4個等級：無空化(Δηv=1.0%)；輕微空化(Δηv=2.0%)；中等空化(Δηv=8.0%)；嚴重空化(Δηv=76.0%)。可知,柱塞泵在進口壓力低于額定值時就開始發生空化,且進口壓力越低空化現象越嚴重。在0.25 MPa時,泵沒有發生空化,但是由于式(1)忽略了泵的死腔容積,計算得到的容積損失率會略大于0。

根據上述討論,通過柱塞泵空化故障實驗臺采集4種不同進口壓力下發生的不同程度空化現象的殼體振動信號,采集頻率是10 240 Hz,每類

圖2 振動加速度傳感器安裝位置Fig.2 Installation location of vibration acceleration sensor

表2 不同進口壓力下被測泵的空化等級

樣本長度是61 440個。圖3所示是不同空化程度下殼體的X軸振動信號,保存實驗采集到的振動信號,用于后續模型的訓練和測試。

從圖3可看出,發生不同空化程度的振動信號存在差異,如信號的最大值、最小值、峰-峰值等。一個明顯的現象是,隨著空化程度的加劇,柱塞泵殼體振動信號的幅值增大。為了更快、更準確診斷出故障,需要在足夠短的信號中發現故障特征,但利用局部信號的時域特征難以對不同的故障程度進行準確地區分,并且時域特征容易被噪聲干擾。因此,利用本文提出的CNN和LSTM相結合的模型對信號進行空化程度的故障診斷。

圖3 不同空化等級的泵殼體振動信號Fig.3 Vibration signals of pump casings at different cavitation levels

2 基于CNN和LSTM的診斷模型

2.1 卷積神經網絡(CNN)

設計一維卷積神經網絡包括噪聲層、卷積層、批標準化層、最大池化層、隨機丟棄層,構成以卷積運算為核心的特征提取模塊。

卷積層的主要功能是對數據的局部區域和卷積核進行卷積運算后輸出,通過設置移動步長讓單個卷積核感受野遍歷整個輸入數據。卷積層的運算：

(2)

(3)

在卷積神經網絡的訓練過程中,前面層的參數變化會導致后續層的輸入分布的變化,導致模型訓練變得困難。為了加速模型的訓練,引入批標準化層來對數據進行歸一化操作,同時還會帶來一定的正則化效果。批標準化的數學公式為

(4)

(5)

為了保證能夠提取足夠的隱藏特征,卷積層的輸出維度一般比較大,因此容易帶來過擬合的問題。引入池化層實現對輸入特征的降采樣,同時保留突出的特征,能夠減少模型參數同時抑制過擬合。一般采用平均池化或最大池化,采用最大池化：

(6)

搭建的卷積神經網絡用于提取振動信號的特征,在現實工況下,采集到的振動信不可避免帶有噪聲。為了提高模型的魯棒性,可在卷積神經網絡引入隨機丟棄機制,讓神經元之間權重隨機置零,隨機丟棄機制過程為

(7)

(8)

在模型最后的分類模塊采用全連接層和分類器,把前面網絡提取的特征進行非線性激活輸出各個分類的概率分布。采用Softmax評估函數作為模型最后的輸出：

(9)

式中：yj為輸出層第j個神經元輸出；m為空化故障程度的類別數量；p(yj)為神經元經過Softmax的概率輸出。

為了提高模型的抗噪能力,本文提出的模型中引入了噪聲層。噪聲層的作用是在訓練數據中添加噪聲信號,讓模型訓練的過程中“見到”噪聲,從而提高測試過程中模型診斷的準確率。

2.2 長短時記憶(LSTM)網絡

標準的循環神經網絡,每個時刻的隱藏層狀態由當前輸入和前隱藏層的狀態同時決定,記憶容量有限而且容易造成梯度消失的問題。LSTM網絡在RNN的基礎上進行改進,主要特征是包含遺忘門、輸入門和輸出門,如圖4所示。圖4中的σ表示sigmoid激活函數,輸出范圍是0～1,tanh用于調節數值大小的函數,輸出范圍是-1到1之間,圖中其余變量含義見下文公式說明。

遺忘門用于控制先前時刻的狀態如何保留到當前單元狀態中,實現對記憶內容的篩選,遺忘門的輸出為

ft=σ(Wxfxt+Whfht-1+bf)

(10)

式中：Wxf為輸入和遺忘門之間權重矩陣；Whf為歷史輸出和遺忘門之間權重矩陣；bf為遺忘門偏置項；xt為當前輸入狀態；ht-1為前一時刻輸出狀態；ft為遺忘門輸出。

輸入門用來更新單元狀態,將先前時刻狀態和當前輸入信息輸入sigmoid激活函數,得到0～1之間的輸出值來決定信息的更新,0表示不重要,1表示重要。同時先前時刻狀態和輸入信息輸入tanh函數得到-1到1之間的壓縮表示得到候選單元狀態。輸入門輸出和候選單元狀態為

it=σ(Wxixt+Whiht-1+bi)

(11)

(12)

在獲得遺忘門的輸出以及輸入門輸出之后,可得知當前的單元狀態Ct有兩部分相加得到,一部分是由遺忘門輸出和前一時刻單元狀態相乘決定的信息保留,另一部分是由輸入門和當前候選狀態相乘決定的信息添加。單元狀態為

(13)

輸出門用于控制單元狀態的最終輸出,單元輸出由輸出門輸出和當前單元狀態信息相乘并經過tanh激活函數得到。輸出門和單元輸出為

ot=σ(Wxoxt+Whoht-1+bo)

(14)

ht=ottanh(Ct)

(15)

式中：Wxo為輸入和輸出門之間權重矩陣；Who為歷史輸出和輸出門之間權重矩陣；bo為輸出門偏置項；ot為輸出門輸出；ht為單元輸出。

2.3 空化故障診斷模型

在分析卷積神經網絡和長短時記憶網絡原理之后,提出基于CNN和LSTM故障診斷網絡。輸入信號是不同空化程度等級下采集的振動信號切片,輸出是空化等級的預測值。網絡結構如圖5所示,主要架構是CNN和LSTM,同時包括噪聲層、池化層、批歸一化層和全連接層。模型結構中的Dropout的作用是按照一定的比例隨機將神經元權重置0,該比例設置為0.25,Reshape層的作用是重組數據,使其滿足后續網絡層的輸入結構要求,其他層具體的參數設置如表3所示。空化故障診斷問題是一個多分類問題,損失函數采用多分類交叉熵損失函數,定義為

(16)

式中：N為數據樣本數；M為故障類別數量；yic為指示變量,預測類別與樣本類別相同取1,反之是0；pic為樣本預測類別的概率,由Softmax層輸出。

圖5 模型結構Fig.5 Model structure

3 實驗結果與分析

3.1 故障診斷流程

根據本文第1節描述進行實驗,采集4種不同空化程度的振動信號,然后按照如下步驟進行數據處理和模型訓練,數據集如表4所示。

1) 信號切片,切片的原則是保留至少一個轉動周期的振動信息,每段信號的點數為

(17)

式中：K為每段切片信號包含的點數；k為正整數,表示選擇轉動k圈的信號；n為泵的轉速,單位r/min；f為采樣頻率,單位Hz。

2) 劃分數據集,把振動信號片段按照4∶1的比例劃分為訓練集和測試集,同時保證不同類別的數量均等,劃分情況如表4所示。將訓練集數據縮放成均值為0,方差為1的分布,避免模型對信號幅值的依賴。同時假設測試集和訓練集符合同一分布,測試集的縮放按照訓練集的參數進行：

表4 數據集劃分Table 4 Data set division

(18)

(19)

3) 建立模型,按照第2節描述的參數建立模型并訓練。

4) 構造不同信噪比的測試集,并用于模型測試。構造的方法是將原始測試集信號和高斯白噪聲信號進行疊加后并根據訓練集參數進行縮放,信噪比的范圍是-2～10 dB。信噪比定義為

(20)

式中：PS為信號功率；PN為噪聲功率。

3.2 不同通道振動信號對診斷結果的影響

空化現象導致的沖擊在殼體上的引起的振動在3個方向上不是均等的,在不同的方向蘊含的故障特征會影響診斷的效果。在分析實驗采集柱塞泵殼體上三個通道的振動信號對診斷結果的影響時,讓模型的噪聲層不工作,并且在無噪聲測試集下進行測試,結果如表5所示。

結果表明,CNN+LSTM組成的故障診斷網絡能夠有效對4種不同的空化程度進行準確的診斷,準確率高并且損失函數值小。同時結果表明,在無噪聲情況下,利用三通道信號進行故障診斷在損失函數值上比單通道信號有優勢,說明同時學習三通道的信號特征有助于提高模型的性能。

表5 不同通道振動信號測試集性能比較

進一步對比利用不同通道振動信號對在噪聲環境下診斷準確率的影響,結果如圖6所示。可知,在信噪比小于等于2 dB時,不論是使用單通道和三通道振動信號,模型診斷準確率均低于50%,不能滿足故障診斷的要求。信噪比在4～10 dB時,使用三通道振動信號的性能明顯高于使用單一振動信號。同時結果表明,相同的模型利用不同通道振動信號對模型準確率有明顯的影響,尤其在信噪比0～8 dB 范圍內差異顯著,利用X軸振動信號的準確率最高,Y軸和Z軸之間沒有明顯優劣區分,但均次于X軸。為了提高模型的魯棒性,需要充分利用3個通道的振動信號,同時為提高在低信噪比情況下的模型診斷準確率,進一步引入噪聲層。

圖6 利用不同通道信號的模型抗噪能力比較Fig.6 Comparison of anti-noise capability of models using signals from different channels

3.3 混合網絡和純CNN效果對比

在利用三通道振動信號的基礎上,進一步引入噪聲層,噪聲層的設置參照第2節。輸入信號首先經過噪聲層,噪聲層給信號添加隨機噪聲再傳給后續的網絡進行訓練,該過程可以讓模型“見到”噪聲。隨著訓練的進行,模型會逐步提高對噪聲信號的識別能力,并在噪聲環境下抽取有用的特征進行最后的故障診斷。為了更好地說明CNN-LSTM聯合網絡的優越性,將2.3節所提的網絡結構中的LSTM層更換為普通的CNN層,對比兩種模型的抗噪性能,結果如圖7所示。

圖7 CNN, CNN和LSTM結合模型性能比較Fig.7 Performance comparison between CNN model and CNN and LSTM combined model

結果表明,CNN和LSTM結合的網絡在強噪聲環境的準確率明顯高于CNN網絡。在0 dB時CNN和LSTM結合網絡的準確率仍然高達87.3%,并且在測試集上測試的損失函數值也明顯低于CNN模型,說明本文所提出的模型在噪聲環境的診斷準確率高且可靠性強。

噪聲層引入的噪聲是高斯噪聲,噪聲的大小可以通過設置方差的大小進行控制。在訓練過程中若引入噪聲太大,會覆蓋原信號的特征,導致模型在診斷高信噪比信號時的性能下降,引入的噪聲太小則不利于提高模型的抗噪性能。從圖8可知,隨著噪聲層方差的增大,會提高強噪聲環境下的故障診斷準確率,但同時會降低弱噪聲環境下的性能。在故障診斷過程中,模型設計需要平衡強噪聲環境和較弱噪聲環境下的性能。綜合考慮,方差設置為0.8綜合性能最好。

圖8 噪聲層方差對模型抗噪能力的影響Fig.8 Effect of noise layer variance on anti-noise ability of model

為了更好評估模型的診斷效果,給出噪聲層方差設置為0.8時,無噪聲測試集和6 dB信噪比測試集的故障診斷混淆矩陣,分別如圖9和圖10所示。可知,模型在無噪聲和有噪聲情況下的不同程度故障診斷準確率均比較高,在有噪聲環境下,沒有出現嚴重空化識別為無空化現象的嚴重錯誤。

圖10 信噪比6 dB下模型診斷結果混淆矩陣Fig.10 Confusion matrix of model diagnosis results with 6 dB SNR

3.4 模型可視化

所提模型的診斷效果在實驗數據上得到了初步驗證,但學習過程難以表達。為直觀理解CNN+LSTM模型對振動信號特征的學習過程,采用T-SNE(T-Stochastic Neighbor Embedding) 降維的方法可視化表達各個層的輸出結果。圖11顯示了656個信噪比為2 dB的樣本輸入模型后,模型中的卷積層、LSTM層、最后兩個全連接層的輸出經過T-SNE處理后的流形圖。分圖題對應表3中的網絡層,圖中兩個坐標軸特征1和特征2沒實際意義,指代T-SNE降維后的兩個特征。從圖可知,從原始信號難以區分不同的空化程度。隨著網絡層對特征提取,模型逐步學習出不同空化程度的故障特征,這些特征呈現出獨特的流形分布。樣本數據流經模型不同的層后,類間距變大,類內間距縮小,最后實現準確可靠的分類。

圖11 2 dB信號輸入模型后的TSNE降維可視化情況Fig.11 Visualization of TSNE dimensionality reduction after 2 dB signal input model

4 結 論

1) 提出了基于長短時記憶和卷積神經網絡的高速軸向柱塞泵故障診斷方法。該方法避免了人為提取特征的耗時、對專家經驗依賴性強的問題,可以實現對柱塞泵空化故障的有效診斷。同時診斷結果表明,所提方法能夠準確診斷柱塞泵的不同空化程度,在無噪聲情況下準確率最高高達99.5%

2) 所提方法通過利用LSTM網絡對時序信息的提取能力和在模型中引入噪聲層提高了模型的抗噪性能。試驗表明,所提方法在信噪比0 dB的強噪聲環境下故障診斷準確率保持在87.3%,并且明顯高于純CNN和LSTM網絡的抗噪性能,表明所提方法的魯棒性能好。