基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采煤機(jī)截割部減速器故障診斷研究*

包從望,江 偉,劉永志,車(chē)守全

(六盤(pán)水師范學(xué)院 礦業(yè)與土木工程學(xué)院,貴州 六盤(pán)水 553000)

0 引 言

采煤機(jī)作為綜采工作面的關(guān)鍵設(shè)備之一,主要由截割部、牽引裝置、行走裝置及附屬裝置等部分組成。其中,截割部減速器的運(yùn)行功率占整機(jī)功率的90%以上,且因運(yùn)行工況惡劣,導(dǎo)致其故障頻發(fā)。

為保障礦井的安全生產(chǎn),提高采煤機(jī)的采掘效率及智能化水平,建立采煤機(jī)故障診斷模型,實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)尤為重要。然而,受采煤機(jī)惡劣工作環(huán)境的影響,如何精準(zhǔn)快速地提取故障特征,對(duì)采煤機(jī)的前期故障進(jìn)行智能診斷依然是難點(diǎn)問(wèn)題。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)采煤機(jī)的截割部減速器故障診斷方法進(jìn)行了大量研究。毛君等人[1,2]以油位、齒輪磨損量、溫度等非振動(dòng)信號(hào)作為診斷信號(hào),基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò),建立了采煤機(jī)截割部減速器的故障診斷模型。劉旭南等人[3]采用ANSYS、ADAMS等分析軟件,建立了采煤機(jī)截割部齒輪的裂紋、斷齒、及軸承缺陷等故障模型,并基于小波包分解實(shí)現(xiàn)了對(duì)采煤機(jī)截割部傳動(dòng)系統(tǒng)的故障診斷。曹現(xiàn)剛等人[4]采用主成分分析法,結(jié)合遺傳優(yōu)化算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,形成了基于PCA-GA-BP的采煤機(jī)故障診斷模型。LEI Si等人[5,6]基于多尺度模糊熵與支持向量分類(lèi)模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)采煤機(jī)切屑狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與故障診斷。郝志勇等人[7]利用銷(xiāo)軸傳感器實(shí)現(xiàn)了對(duì)采煤機(jī)截割部惰輪傳動(dòng)軸的載荷測(cè)量,從而完成了對(duì)惰輪軸的載荷監(jiān)測(cè)。

目前,在人工智能高速發(fā)展的形勢(shì)下,智能故障診斷也已廣泛運(yùn)用于機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)。SYAHRIL R S等人[8]以有限數(shù)據(jù)樣本,利用最優(yōu)貢獻(xiàn)度測(cè)量數(shù)據(jù),基于層疊稀疏自編碼器構(gòu)建了齒輪箱的深度學(xué)習(xí)故障診斷模型。MOSLEM A等人[9]利用電機(jī)電流特征分析,基于多傳感信息融合技術(shù),構(gòu)建了二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的齒輪箱故障診斷模型。史光宇等人[10]將軸承的振動(dòng)信號(hào)變換為二維灰度圖像,并基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)電機(jī)組軸承的故障診斷。昝濤等人[11]將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由單輸入層改進(jìn)為多輸入層,使模型具有更強(qiáng)的魯棒性能,實(shí)現(xiàn)了對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷。WEI D等人[12]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以較高的分類(lèi)精度實(shí)現(xiàn)了對(duì)電壓傳輸電路的故障診斷。吳春志等人[13,14]直接以齒輪振動(dòng)信號(hào)作為輸入,基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了對(duì)齒輪箱的故障診斷。

采煤機(jī)截割部減速器故障診斷的難點(diǎn)在于故障特征提取,準(zhǔn)確的故障特征是實(shí)現(xiàn)故障分類(lèi)的前提。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為典型的深度學(xué)習(xí)方法之一,具有較高的精度和魯棒性,被廣泛用于圖像處理以及模式識(shí)別領(lǐng)域。

基于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻分析方法可從不同角度提取截割部減速器的故障特征,但處理過(guò)程繁瑣。將振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻分析方法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,可解決故障特征提取困難的問(wèn)題;但傳統(tǒng)方法中只是簡(jiǎn)單地將振動(dòng)信號(hào)變?yōu)闀r(shí)域二維灰度圖,變換過(guò)程中容易丟失頻譜特性,且故障特征的準(zhǔn)確性和重復(fù)性受采樣時(shí)長(zhǎng)的影響較大。

因此,在變工況下,筆者利用快速Kurtogram算法提取采煤機(jī)截割部減速器振動(dòng)信號(hào)的譜峭度,并對(duì)譜峭度作像素歸一、灰度變換等預(yù)處理,將結(jié)果輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)特征提取,以解決傳統(tǒng)方法中存在的不足。

1 CNN及快速Kurtogram算法

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

作為深度學(xué)習(xí)的算法之一,CNN為一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程中不斷改變各個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值和偏置。最早的CNN作為分類(lèi)器在圖像識(shí)別中有著廣泛的應(yīng)用。CNN結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)

其主要層次結(jié)構(gòu)包括輸入、卷積、池化、全連接及輸出層。在CNN中,圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中后,經(jīng)多個(gè)卷積與池化層的計(jì)算實(shí)現(xiàn)特征的提取,不僅強(qiáng)化了特征而且還增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。高緯度特征經(jīng)全連接層與輸出層的激活函數(shù)運(yùn)算后產(chǎn)生一維特征向量,作為分類(lèi)器的特征輸入。

相比原始特征提取的方法,其無(wú)需關(guān)注特征的形狀與強(qiáng)弱,經(jīng)卷積與池化計(jì)算后即可將特征值保存在一維特征向量中。

在卷積層,以上一層的特征圖作為輸入,并利用激活函數(shù)形成新的特征圖,并輸入到池化層,即:

(1)

常用的激活函數(shù)有Sigmoid和Tanh等非線(xiàn)性函數(shù),其表達(dá)式如下:

(2)

(3)

因Sigmoid函數(shù)存在梯度丟失問(wèn)題,筆者在此處采用Tanh函數(shù)。

池化層的作用是對(duì)卷積層中的特征圖實(shí)現(xiàn)降維,可抑制卷積層中的過(guò)擬合問(wèn)題。常見(jiàn)的池化方式有最大值與均值池化。池化層的計(jì)算如下:

(4)

式中:β,b—權(quán)值矩陣和偏置矩陣;down(·)—池化降采樣函數(shù)。

當(dāng)特征提取后,利用全連接層將相鄰層的所有神經(jīng)元相連,即將二維的特征圖轉(zhuǎn)化為一維特征向量。其模型計(jì)算如下:

O=f(b0+w0·fv)

(5)

式中:b0,w0—偏置矩陣和權(quán)值矩陣;fv—特征矢量。

1.2 快速Kurtogram算法

譜峭度可較好地反應(yīng)沖擊信號(hào),常用于評(píng)價(jià)沖擊信號(hào)的強(qiáng)弱[15，16]。采煤機(jī)的截割部減速器發(fā)生故障時(shí),其所產(chǎn)生的信號(hào)可看作沖擊不平穩(wěn)信號(hào),可用快速Kurtogram算法提取其譜峭度,過(guò)程如下:

(1)構(gòu)建低通濾波器h0(t)和高通濾波器h1(t),即:

h0(t)=h(t)ejπt/4(f∈[0,1/4])

h1(t)=h(t)ej3πt/4(f∈[1/4,1/2])

(6)

式中:h(t)—截止頻率為1/8的低通濾波器。

快速Kurtogram分解層次如圖2所示。

圖2 快速Kurtogram分解層次

根據(jù)譜峭度的定義,快速譜峭度圖譜的計(jì)算如下式:

(7)

(3)經(jīng)快速Kurtogram分解后,頻率與頻率分辨率之間的匹配關(guān)系如圖3所示。

圖3 快速Kurtogram結(jié)構(gòu)圖

在頻譜提取過(guò)程中,可根據(jù)頻率分辨的需要對(duì)分解層數(shù)進(jìn)行延伸。

2 減速器故障診斷模型

采煤機(jī)截割部減速器的原始診斷信號(hào)為一維振動(dòng)信號(hào),而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大優(yōu)點(diǎn)是對(duì)二維圖像進(jìn)行特征提取,因而無(wú)法直接將振動(dòng)信號(hào)輸入到卷積網(wǎng)絡(luò)。直接將振動(dòng)時(shí)域信號(hào)的二維圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,雖可以實(shí)現(xiàn)基本診斷功能,但對(duì)時(shí)域信號(hào)的時(shí)長(zhǎng)有嚴(yán)格要求;且時(shí)間長(zhǎng)度不一樣將導(dǎo)致振動(dòng)圖像有區(qū)別,進(jìn)一步影響故障特征的準(zhǔn)確性和重復(fù)性。

采用快速Kurtogram算法,不僅可評(píng)價(jià)截割部減速器故障振動(dòng)沖擊信號(hào)的峭度指標(biāo)和頻譜特性,還可將一維振動(dòng)信號(hào)變?yōu)槎S圖譜,以作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,進(jìn)一步提取特征向量。

2.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方案

本文結(jié)合采煤機(jī)截割部減速器故障診斷需求,確定診斷方案如圖4所示。

圖4 采煤機(jī)截割部減速器故障診斷方案

首先,基于減速箱故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái),筆者分別提取不同轉(zhuǎn)速下的齒輪健康、疲勞點(diǎn)蝕、斷齒、齒面裂痕、低磨損和高磨損幾種振動(dòng)信號(hào),分別作為故障診斷模型的原始信號(hào);并利用快速Kurtogram變換將時(shí)域信號(hào)變?yōu)樽V峭度,將二維譜峭度圖進(jìn)行像素尺寸歸一化處理后進(jìn)行灰度變換,以灰度圖的結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;

然后，筆者以各狀態(tài)的圖譜作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,利用全連接網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)輸入進(jìn)行卷積計(jì)算和池化計(jì)算,以提取其故障特征;

最后，筆者利用分類(lèi)器將故障狀態(tài)分類(lèi),以識(shí)別率和特征提取的可視化效果作為網(wǎng)絡(luò)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo),判斷所提模型的聚類(lèi)效果與故障識(shí)別性能。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

因采煤機(jī)截割部減速箱齒輪的原始振動(dòng)信號(hào)為一維信號(hào),為方便卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像輸入,筆者分別對(duì)5種齒輪狀態(tài)下的一維振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行快速Kurtogram變換,獲取二維譜峭度,將譜峭度作像素尺寸歸一化處理變?yōu)?56×256后,作灰度變換。

筆者提取同一故障狀態(tài)、不同工況下的齒輪箱振動(dòng)信號(hào)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同工況的魯棒性;設(shè)置采樣頻率為2 kHz,電機(jī)轉(zhuǎn)速為500 r/min時(shí),齒輪點(diǎn)蝕原始時(shí)域信號(hào)的預(yù)處理過(guò)程如圖5所示。

圖5 齒輪點(diǎn)蝕數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

該網(wǎng)絡(luò)模型主要分為特征提取和故障分類(lèi)識(shí)別兩層。

筆者將歸一化處理過(guò)之后的譜峭度(256×256)輸入到卷積輸入層,構(gòu)建結(jié)構(gòu)層數(shù)為2層的卷積-池化層對(duì)。

其中,第1、2卷積層的核大小分別取5×5,通道數(shù)分別為1、16,激活函數(shù)均采用tanh函數(shù);池化層的核大小均取2×2,通道數(shù)分別為16、32;全連接層的通道數(shù)分別取為512、218。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)描述

為驗(yàn)證所提采煤機(jī)截割部齒輪箱故障診斷的有效性,筆者結(jié)合某采煤機(jī)截割部減速器的結(jié)構(gòu)原理搭建減速器實(shí)驗(yàn)臺(tái)。

采煤機(jī)截割部的減速器一般有3至5級(jí)齒輪減速傳動(dòng),為精確反映截割部減速器的故障信息,筆者所搭建的實(shí)驗(yàn)臺(tái)可利用變速變換檔位將傳動(dòng)在3、4、5級(jí)之間轉(zhuǎn)換。該減速傳動(dòng)系統(tǒng)中,齒輪1到齒輪9的模數(shù)分別為9、9、9、9、9、14、14、14、14,齒數(shù)分別為19、34、34、23、46、17、28、28、39。

筆者將齒輪的尺寸同比縮減10倍,即模數(shù)分別變?yōu)?、1、1、1、1、1.5、1.5、1.5、1.5,齒數(shù)保持不變,由此構(gòu)建的實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖6所示。

圖6 截割部減速箱故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)1—變頻電機(jī);2—減速箱;3—變速變換檔;4—振動(dòng)傳感器;5—數(shù)據(jù)采集器;6—速度控制箱

此處利用電火花加工方式,將齒輪的幾種故障加工在不同齒輪上,齒輪的健康狀況如圖7所示。

圖7 實(shí)驗(yàn)用齒輪健康狀況1—健康齒輪;2—疲勞點(diǎn)蝕;3—重度磨損;4—輕度磨損;5—數(shù)齒面裂痕;6—斷齒

筆者分別采集其振動(dòng)信息。減速器可由速度變換檔進(jìn)行速度調(diào)節(jié),實(shí)現(xiàn)不同速度下的故障驗(yàn)證。

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,振動(dòng)傳感器安裝在減速箱外殼上,采用頻率設(shè)置為2 kHz。筆者采用Tensor Flow平臺(tái)對(duì)模型進(jìn)行編程;計(jì)算平臺(tái)的基本配置為Intel Core i7-10750和P2000-5 G GPU。

3.2 數(shù)據(jù)處理

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,筆者分別測(cè)取電機(jī)速度為500 r/min、800 r/min、1 000 r/min變工況時(shí),齒輪運(yùn)行的6種狀態(tài)信息,每種速度下的樣本數(shù)為200個(gè),共600組數(shù)據(jù),并將同一故障狀態(tài)下不同速度所測(cè)取的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行序號(hào)打亂,形成故障數(shù)據(jù)集。

電機(jī)速度為500 r/min時(shí),齒輪在各種狀態(tài)下的時(shí)域振動(dòng)波形圖如圖8所示。

圖8 齒輪故障振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形

圖8中:N、P、HS、LS、CT、MT分別表示健康、疲勞點(diǎn)蝕、輕度磨損、重度磨損、齒面裂痕、斷齒的情況。

上述情況所對(duì)應(yīng)的譜峭度如圖9所示。

圖9 各類(lèi)故障譜峭度

筆者在每種狀態(tài)的數(shù)據(jù)集中選取400個(gè)和200個(gè)樣本,分別作為模型訓(xùn)練和測(cè)試樣本。數(shù)據(jù)集的組成如表1所示。

表1 齒輪故障診斷數(shù)據(jù)集

3.3 結(jié)果分析

為對(duì)比實(shí)驗(yàn)效果,筆者借助傳統(tǒng)故障診斷方法,以振動(dòng)信號(hào)的幅值、能量、偏度、標(biāo)準(zhǔn)差等作為故障診斷的特征值,利用SVM作為分類(lèi)器,將故障診斷的識(shí)別率與所提的故障診斷模型進(jìn)行對(duì)比,其方法描述如表2所示。

表2 不同齒輪故障模型描述

筆者將不同方法所提取的特征值運(yùn)用t-SNE降維算法實(shí)現(xiàn)特征學(xué)習(xí)效果可視化對(duì)比。

筆者直接對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行t-SNE降維后的可視化結(jié)果如圖10所示。

圖10 原始信號(hào)特征t-SNE可視化

圖10結(jié)果表明:原始信號(hào)之間存在較強(qiáng)的耦合性,無(wú)法區(qū)分齒輪的各個(gè)運(yùn)行狀態(tài);尤其是5種故障信號(hào)之間,直接存在特征交融的狀況,因此無(wú)法直接將原始信號(hào)作為故障識(shí)別的特征值。

筆者提取原始信號(hào)中的幅值、偏度、標(biāo)準(zhǔn)差、均值等作為故障特征,并對(duì)故障特征進(jìn)行可視化處理,其結(jié)果如圖11所示。

圖11 信號(hào)基本特征t-SNE可視化

圖11結(jié)果表明:原始信號(hào)作特征提取后具有一定的可分性,尤其是健康狀態(tài)與故障狀態(tài)之間存在明顯的聚類(lèi)效果,但各類(lèi)故障特征之間依然存在相互耦合重疊的現(xiàn)象,不利于故障分類(lèi)。

原始振動(dòng)信號(hào)經(jīng)EMD分解后,筆者提取各分量幅值、能量、偏度、標(biāo)準(zhǔn)差等特征值的t-SNE可視化的效果,如圖12所示。

圖12 EMD分解特征t-SNE可視化

圖12結(jié)果表明:原始信號(hào)經(jīng)EMD分解后,所提取的故障特征值聚類(lèi)效果優(yōu)于原始信號(hào)的特征,但各類(lèi)故障狀態(tài)之間依然存在耦合問(wèn)題,影響故障的識(shí)別問(wèn)題。

用所提方法將原始信號(hào)進(jìn)行快速Kurtogram變換后,提取譜峭度圖,并將譜峭度圖輸入到CNN網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)提取故障特征,其結(jié)果如圖13所示。

圖13 CNN學(xué)習(xí)特征t-SNE可視化

圖13結(jié)果表明:經(jīng)CNN網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)提取齒輪的故障特征后,各類(lèi)故障特征之間沒(méi)有出現(xiàn)異類(lèi)交叉的現(xiàn)象,這與分類(lèi)結(jié)果基本吻合。

對(duì)比圖(10～13)可看出:原始信號(hào)經(jīng)所提模型訓(xùn)練后,有較好的特征聚類(lèi)效果,且各類(lèi)故障特征間的耦合問(wèn)題得以解決,充分發(fā)揮了CNN在截割部齒輪故障特征提取的優(yōu)勢(shì),可為故障智能診斷奠定基礎(chǔ)。

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提模型的有效性,筆者將上述幾種方法進(jìn)行對(duì)比。筆者利用幾種方法提取特征,以SVM作為分類(lèi)器對(duì)故障模式進(jìn)行識(shí)別,其結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表3 截割部減速箱故障診斷方法對(duì)比

表3結(jié)果表明:ORI-SVM的識(shí)別率最低,AMP-SVM的識(shí)別率在ORI-SVM的基礎(chǔ)上有所提升,最大可達(dá)62.9%;

EMD-SVM將振動(dòng)信號(hào)通過(guò)模態(tài)分解后得到多組內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù),并提取特征表現(xiàn)明顯的前機(jī)組內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)的峰值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、能量、邊際譜等作為特征向量的特征值;

該方法在原有的基礎(chǔ)上提高了識(shí)別率,識(shí)別率均在86%以上,但特征提取過(guò)程繁瑣,影響故障診斷的實(shí)時(shí)性。CNN-SVM基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用快速Kurtogram提取振動(dòng)信號(hào)的譜峭度,并將圖作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,該方法在充分保留信號(hào)的時(shí)頻特征的前提下,利用CNN網(wǎng)絡(luò)在特征提取方面的優(yōu)異特性,實(shí)現(xiàn)故障特征的提取。對(duì)齒輪點(diǎn)蝕、重度磨損、齒面裂痕和斷齒的識(shí)別可達(dá)100%,其余的健康狀態(tài)與輕度磨損的識(shí)別在99%以上,其識(shí)別率明顯優(yōu)于前3種。

4 結(jié)束語(yǔ)

筆者通過(guò)使用快速Kurtogram算法提取齒輪故障振動(dòng)信號(hào)的譜峭度圖,對(duì)譜峭度圖進(jìn)行了歸一化處理,并提取了灰度圖作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入;利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型代替了傳統(tǒng)故障特征提取,提高了齒輪故障特征提取的能力。

具體過(guò)程與結(jié)果如下:

(1)根據(jù)截割部減速器的運(yùn)行特點(diǎn),搭建了齒輪箱故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái),通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取了各類(lèi)故障在不同轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)信號(hào),將同一故障不同速度的故障信息進(jìn)行亂序操作后作為模型的樣本;

(2)通過(guò)t-SNE算法,實(shí)現(xiàn)了故障特征降維可視化,表明所提方法具有較好的特征提取能力,降低了故障特征間的耦合性;

(3)在SVM分類(lèi)器中,采用各種方法對(duì)故障特征進(jìn)行了模式識(shí)別,結(jié)果表明所提方法是幾類(lèi)診斷模型中識(shí)別率最高的一種,識(shí)別率在99%以上,證明了所提方法的可行性和實(shí)用性。

為進(jìn)一步提高故障的識(shí)別效果,在后續(xù)的研究中,筆者將對(duì)譜峭度圖作進(jìn)一步的圖像預(yù)處理,再將結(jié)果輸?shù)剿罱ǖ木矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以增強(qiáng)特征的可區(qū)分度。