基于卷積神經網絡的采煤機截割部減速器故障診斷研究*

包從望,江 偉,劉永志,車守全

(六盤水師范學院 礦業與土木工程學院,貴州 六盤水 553000)

0 引 言

采煤機作為綜采工作面的關鍵設備之一,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,截割部減速器的運行功率占整機功率的90%以上,且因運行工況惡劣,導致其故障頻發。

為保障礦井的安全生產,提高采煤機的采掘效率及智能化水平,建立采煤機故障診斷模型,實現采煤機運行狀態的實時監測尤為重要。然而,受采煤機惡劣工作環境的影響,如何精準快速地提取故障特征,對采煤機的前期故障進行智能診斷依然是難點問題。

近年來,國內外學者針對采煤機的截割部減速器故障診斷方法進行了大量研究。毛君等人[1,2]以油位、齒輪磨損量、溫度等非振動信號作為診斷信號,基于深度自編碼網絡,建立了采煤機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現了對采煤機截割部傳動系統的故障診斷。曹現剛等人[4]采用主成分分析法,結合遺傳優化算法對BP神經網絡的參數進行了優化,形成了基于PCA-GA-BP的采煤機故障診斷模型。LEI Si等人[5,6]基于多尺度模糊熵與支持向量分類模型,實現了對采煤機切屑狀態的監測與故障診斷。郝志勇等人[7]利用銷軸傳感器實現了對采煤機截割部惰輪傳動軸的載荷測量,從而完成了對惰輪軸的載荷監測。

目前,在人工智能高速發展的形勢下,智能故障診斷也已廣泛運用于機械運行狀態監測。SYAHRIL R S等人[8]以有限數據樣本,利用最優貢獻度測量數據,基于層疊稀疏自編碼器構建了齒輪箱的深度學習故障診斷模型。MOSLEM A等人[9]利用電機電流特征分析,基于多傳感信息融合技術,構建了二維卷積神經網絡下的齒輪箱故障診斷模型。史光宇等人[10]將軸承的振動信號變換為二維灰度圖像,并基于卷積神經網絡的訓練,實現了對風電機組軸承的故障診斷。昝濤等人[11]將卷積神經網絡由單輸入層改進為多輸入層,使模型具有更強的魯棒性能,實現了對滾動軸承的故障診斷。WEI D等人[12]基于卷積神經網絡,以較高的分類精度實現了對電壓傳輸電路的故障診斷。吳春志等人[13,14]直接以齒輪振動信號作為輸入,基于一維卷積神經網絡,實現了對齒輪箱的故障診斷。

采煤機截割部減速器故障診斷的難點在于故障特征提取,準確的故障特征是實現故障分類的前提。卷積神經網絡為典型的深度學習方法之一,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別領域。

基于振動信號的時頻分析方法可從不同角度提取截割部減速器的故障特征,但處理過程繁瑣。將振動信號的時頻分析方法與卷積神經網絡相結合,可解決故障特征提取困難的問題;但傳統方法中只是簡單地將振動信號變為時域二維灰度圖,變換過程中容易丟失頻譜特性,且故障特征的準確性和重復性受采樣時長的影響較大。

因此,在變工況下,筆者利用快速Kurtogram算法提取采煤機截割部減速器振動信號的譜峭度,并對譜峭度作像素歸一、灰度變換等預處理,將結果輸入至卷積神經網絡,實現自適應特征提取,以解決傳統方法中存在的不足。

1 CNN及快速Kurtogram算法

1.1 卷積神經網絡(CNN)

作為深度學習的算法之一,CNN為一種前饋神經網絡,在訓練學習過程中不斷改變各個神經元的權值和偏置。最早的CNN作為分類器在圖像識別中有著廣泛的應用。CNN結構如圖1所示。

圖1 卷積神經網絡層次結構

其主要層次結構包括輸入、卷積、池化、全連接及輸出層。在CNN中,圖像輸入到網絡中后,經多個卷積與池化層的計算實現特征的提取,不僅強化了特征而且還增強了網絡的泛化能力。高緯度特征經全連接層與輸出層的激活函數運算后產生一維特征向量,作為分類器的特征輸入。

相比原始特征提取的方法,其無需關注特征的形狀與強弱,經卷積與池化計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,并利用激活函數形成新的特征圖,并輸入到池化層,即:

(1)

常用的激活函數有Sigmoid和Tanh等非線性函數,其表達式如下:

(2)

(3)

因Sigmoid函數存在梯度丟失問題,筆者在此處采用Tanh函數。

池化層的作用是對卷積層中的特征圖實現降維,可抑制卷積層中的過擬合問題。常見的池化方式有最大值與均值池化。池化層的計算如下:

(4)

式中:β,b—權值矩陣和偏置矩陣;down(·)—池化降采樣函數。

當特征提取后,利用全連接層將相鄰層的所有神經元相連,即將二維的特征圖轉化為一維特征向量。其模型計算如下:

O=f(b0+w0·fv)

(5)

式中:b0,w0—偏置矩陣和權值矩陣;fv—特征矢量。

1.2 快速Kurtogram算法

譜峭度可較好地反應沖擊信號,常用于評價沖擊信號的強弱[15，16]。采煤機的截割部減速器發生故障時,其所產生的信號可看作沖擊不平穩信號,可用快速Kurtogram算法提取其譜峭度,過程如下:

(1)構建低通濾波器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

根據譜峭度的定義,快速譜峭度圖譜的計算如下式:

(7)

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

圖3 快速Kurtogram結構圖

在頻譜提取過程中,可根據頻率分辨的需要對分解層數進行延伸。

2 減速器故障診斷模型

采煤機截割部減速器的原始診斷信號為一維振動信號,而卷積神經網絡的最大優點是對二維圖像進行特征提取,因而無法直接將振動信號輸入到卷積網絡。直接將振動時域信號的二維圖像輸入到卷積神經網絡中,雖可以實現基本診斷功能,但對時域信號的時長有嚴格要求;且時間長度不一樣將導致振動圖像有區別,進一步影響故障特征的準確性和重復性。

采用快速Kurtogram算法,不僅可評價截割部減速器故障振動沖擊信號的峭度指標和頻譜特性,還可將一維振動信號變為二維圖譜,以作為卷積神經網絡的輸入,進一步提取特征向量。

2.1 基于卷積神經網絡的診斷方案

本文結合采煤機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 采煤機截割部減速器故障診斷方案

首先,基于減速箱故障診斷實驗臺,筆者分別提取不同轉速下的齒輪健康、疲勞點蝕、斷齒、齒面裂痕、低磨損和高磨損幾種振動信號,分別作為故障診斷模型的原始信號;并利用快速Kurtogram變換將時域信號變為譜峭度,將二維譜峭度圖進行像素尺寸歸一化處理后進行灰度變換,以灰度圖的結果作為神經網絡的輸入;

然后，筆者以各狀態的圖譜作為卷積神經網絡的輸入,利用全連接網絡分別對輸入進行卷積計算和池化計算,以提取其故障特征;

最后，筆者利用分類器將故障狀態分類,以識別率和特征提取的可視化效果作為網絡模型的評價指標,判斷所提模型的聚類效果與故障識別性能。

2.2 數據預處理

因采煤機截割部減速箱齒輪的原始振動信號為一維信號,為方便卷積神經網絡的圖像輸入,筆者分別對5種齒輪狀態下的一維振動信號進行快速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為256×256后,作灰度變換。

筆者提取同一故障狀態、不同工況下的齒輪箱振動信號對網絡進行訓練,以增強網絡對不同工況的魯棒性;設置采樣頻率為2 kHz,電機轉速為500 r/min時,齒輪點蝕原始時域信號的預處理過程如圖5所示。

圖5 齒輪點蝕數據預處理

2.3 卷積神經網絡模型設計

該網絡模型主要分為特征提取和故障分類識別兩層。

筆者將歸一化處理過之后的譜峭度(256×256)輸入到卷積輸入層,構建結構層數為2層的卷積-池化層對。

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

3 實驗及結果分析

3.1 實驗描述

為驗證所提采煤機截割部齒輪箱故障診斷的有效性,筆者結合某采煤機截割部減速器的結構原理搭建減速器實驗臺。

采煤機截割部的減速器一般有3至5級齒輪減速傳動,為精確反映截割部減速器的故障信息,筆者所搭建的實驗臺可利用變速變換檔位將傳動在3、4、5級之間轉換。該減速傳動系統中,齒輪1到齒輪9的模數分別為9、9、9、9、9、14、14、14、14,齒數分別為19、34、34、23、46、17、28、28、39。

筆者將齒輪的尺寸同比縮減10倍,即模數分別變為1、1、1、1、1、1.5、1.5、1.5、1.5,齒數保持不變,由此構建的實驗臺如圖6所示。

圖6 截割部減速箱故障實驗臺1—變頻電機;2—減速箱;3—變速變換檔;4—振動傳感器;5—數據采集器;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 實驗用齒輪健康狀況1—健康齒輪;2—疲勞點蝕;3—重度磨損;4—輕度磨損;5—數齒面裂痕;6—斷齒

筆者分別采集其振動信息。減速器可由速度變換檔進行速度調節,實現不同速度下的故障驗證。

實驗過程中,振動傳感器安裝在減速箱外殼上,采用頻率設置為2 kHz。筆者采用Tensor Flow平臺對模型進行編程;計算平臺的基本配置為Intel Core i7-10750和P2000-5 G GPU。

3.2 數據處理

實驗過程中,筆者分別測取電機速度為500 r/min、800 r/min、1 000 r/min變工況時,齒輪運行的6種狀態信息,每種速度下的樣本數為200個,共600組數據,并將同一故障狀態下不同速度所測取的振動信號進行序號打亂,形成故障數據集。

電機速度為500 r/min時,齒輪在各種狀態下的時域振動波形圖如圖8所示。

圖8 齒輪故障振動信號時域波形

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

上述情況所對應的譜峭度如圖9所示。

圖9 各類故障譜峭度

筆者在每種狀態的數據集中選取400個和200個樣本,分別作為模型訓練和測試樣本。數據集的組成如表1所示。

表1 齒輪故障診斷數據集

3.3 結果分析

為對比實驗效果,筆者借助傳統故障診斷方法,以振動信號的幅值、能量、偏度、標準差等作為故障診斷的特征值,利用SVM作為分類器,將故障診斷的識別率與所提的故障診斷模型進行對比,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用t-SNE降維算法實現特征學習效果可視化對比。

筆者直接對原始振動信號進行t-SNE降維后的可視化結果如圖10所示。

圖10 原始信號特征t-SNE可視化

圖10結果表明:原始信號之間存在較強的耦合性,無法區分齒輪的各個運行狀態;尤其是5種故障信號之間,直接存在特征交融的狀況,因此無法直接將原始信號作為故障識別的特征值。

筆者提取原始信號中的幅值、偏度、標準差、均值等作為故障特征,并對故障特征進行可視化處理,其結果如圖11所示。

圖11 信號基本特征t-SNE可視化

圖11結果表明:原始信號作特征提取后具有一定的可分性,尤其是健康狀態與故障狀態之間存在明顯的聚類效果,但各類故障特征之間依然存在相互耦合重疊的現象,不利于故障分類。

原始振動信號經EMD分解后,筆者提取各分量幅值、能量、偏度、標準差等特征值的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結果表明:原始信號經EMD分解后,所提取的故障特征值聚類效果優于原始信號的特征,但各類故障狀態之間依然存在耦合問題,影響故障的識別問題。

用所提方法將原始信號進行快速Kurtogram變換后,提取譜峭度圖,并將譜峭度圖輸入到CNN網絡,進行無監督學習提取故障特征,其結果如圖13所示。

圖13 CNN學習特征t-SNE可視化

圖13結果表明:經CNN網絡自適應提取齒輪的故障特征后,各類故障特征之間沒有出現異類交叉的現象,這與分類結果基本吻合。

對比圖(10～13)可看出:原始信號經所提模型訓練后,有較好的特征聚類效果,且各類故障特征間的耦合問題得以解決,充分發揮了CNN在截割部齒輪故障特征提取的優勢,可為故障智能診斷奠定基礎。

為進一步驗證所提模型的有效性,筆者將上述幾種方法進行對比。筆者利用幾種方法提取特征,以SVM作為分類器對故障模式進行識別,其結果統計如表3所示。

表3 截割部減速箱故障診斷方法對比

表3結果表明:ORI-SVM的識別率最低,AMP-SVM的識別率在ORI-SVM的基礎上有所提升,最大可達62.9%;

EMD-SVM將振動信號通過模態分解后得到多組內蘊模態函數,并提取特征表現明顯的前機組內蘊模態函數的峰值、標準差、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上提高了識別率,識別率均在86%以上,但特征提取過程繁瑣,影響故障診斷的實時性。CNN-SVM基于卷積神經網絡,利用快速Kurtogram提取振動信號的譜峭度,并將圖作為卷積神經網絡的輸入,該方法在充分保留信號的時頻特征的前提下,利用CNN網絡在特征提取方面的優異特性,實現故障特征的提取。對齒輪點蝕、重度磨損、齒面裂痕和斷齒的識別可達100%,其余的健康狀態與輕度磨損的識別在99%以上,其識別率明顯優于前3種。

4 結束語

筆者通過使用快速Kurtogram算法提取齒輪故障振動信號的譜峭度圖,對譜峭度圖進行了歸一化處理,并提取了灰度圖作為網絡模型的輸入;利用卷積神經網絡模型代替了傳統故障特征提取,提高了齒輪故障特征提取的能力。

具體過程與結果如下:

(1)根據截割部減速器的運行特點,搭建了齒輪箱故障診斷實驗臺,通過實驗獲取了各類故障在不同轉速下的振動信號,將同一故障不同速度的故障信息進行亂序操作后作為模型的樣本;

(2)通過t-SNE算法,實現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分類器中,采用各種方法對故障特征進行了模式識別,結果表明所提方法是幾類診斷模型中識別率最高的一種,識別率在99%以上,證明了所提方法的可行性和實用性。

為進一步提高故障的識別效果,在后續的研究中,筆者將對譜峭度圖作進一步的圖像預處理,再將結果輸到所搭建的卷積神經網絡,以增強特征的可區分度。