基于1D-CNN-LSTM混合神經網絡模型的風電機組行星齒輪箱故障診斷

黎陽羊， 胡金磊， 賴俊駒， 王偉， 趙陽， 楊帆

(1. 廣東電網有限責任公司 清遠供電局，廣東 清遠 511500；2. 上海電力大學 電氣工程學院，上海 200090)

0 引 言

隨著新能源地位的不斷提升，風能已經成為當今世界重要的能源，而行星齒輪箱是風電機組轉動系統的重要裝置[1]。但運行環境惡劣，長期運行易發生故障[2]，如果處理不及時，將可能導致風電機組停機，引起重大損失。因此，在電力設備的保護中，行星齒輪箱故障診斷的研究有重要意義。

針對行星齒輪箱，國內外學者展開了很多關于其故障診斷的研究[3]，其中人工神經網絡被廣泛應用于相關故障診斷領域[4]。本文針對行星齒輪箱故障信號易受到較強干擾，導致其故障特征難以通過淺層網絡表達的問題，結合SANC對周期信號的分離能力，CNN的空間特征提取能力和LSTM的時序特征提取能力，提出了一種基于SANC和一維混合神經網絡(1D-CNN-LSTM)的行星齒輪箱故障診斷方法。經驗證，該方法故障診斷準確程度有明顯提高。

1 自參考自適應噪聲消除技術

SANC通過對原始信號設置延遲生成參考信號，然后對該信號進行自相關分析，從而提取出周期信號成分，實現原始信號中周期成分與隨機成分的分離。行星齒輪箱故障特征以周期信號的形式出現，SANC的工作原理如圖1所示。

圖1 SANC工作原理

SANC算法實現的關鍵是使用合適的自適應濾波器。本文使用最小均方算法(LMS)，其實現過程如下[5]：

(1)

J=E[e2(n)]

(2)

W(n+1)=W(n)+η(-?J)

(3)

2 1D-CNN-LSTM混合模型

2.1 一維卷積神經網絡(1D-CNN)

卷積神經網絡擁有多個卷積核，對信號進行特征提取，網絡具有較強的魯棒性[6]。一維卷積神經網絡結構如圖2所示。

圖2 1D-CNN結構

卷積層計算前一層神經元的特征參數，并進行激活，生成新的特征量傳遞給下一層。池化層用來對卷積層輸出的特征量進行降維，本文采用最大池化[7]。此外，可以添加批歸一化層以減少干擾影響，在卷積與池化之間添加Dropout層來防止過擬合[8]。

2.2 長短期記憶網絡

LSTM是循環神經網絡的變形，在隱藏層神經單元中加入記憶單元，提取時間序列的特征并進行選擇性輸出[9]。LSTM的記憶單元結構如圖3所示。

圖3 LSTM網絡結構

LSTM的細胞狀態由輸入門、輸出門和遺忘門控制。在t時刻，狀態計算如下：

(4)

式中：ft、it、ot分別為3個門控結構的計算結果；xt為t時刻輸入；ht為t時刻LSTM輸出；ct為t時刻細胞狀態；Ct為候選值向量；Wf、Wt、Wo為對應門控結構的權重；bf、bt、bo為其偏置；Wc為候選值向量的權重，其偏置用bc表示；σ和tanh為激活函數。

2.3 基于SANC和1D-CNN-LSTM的故障診斷

本文提出的1D-CNN-LSTM結構如圖4所示。1D-CNN采用6層網絡結構，使用 3個卷積層和3個池化層。隨后將特征量輸入LSTM網絡對時序特征進行提取。處理后的特征量輸入全連接層，最后通過Softmax分類器輸出分類結果。

圖4 1D-CNN-LSTM網絡結構

結合SANC的信號分離能力和1D-CNN-LSTM的特征提取和故障分類能力，本文提出的故障診斷方法具體流程如圖5所示。

圖5 診斷方法流程圖

3 試驗

3.1 試驗介紹

如圖6所示為行星齒輪箱故障模擬平臺，本文選取行星輪為故障齒輪，故障行星輪如圖7所示。

圖6 行星齒輪箱故障模擬試驗平臺

圖7 故障行星輪

設定電動機轉速恒定為1 800 r/min，傳感器采樣率為12 kHz。每組2 000個數據，每種故障取800組數據，最后再對所有樣本按0.6∶0.3∶0.1劃分為訓練集、驗證集和測試集。

3.2 參數選擇

根據文獻[10]，將SANC參數設置為：Δ=1 024，L=4 096，η=0.000 01。試驗振動信號經SANC分離后，包含故障特征的周期信號時域波形如圖8所示。

圖8 經SANC分離后的周期分量

本文所使用的混合模型具體參數如表1所示。為增強模型的泛化能力和抗干擾能力，引入批歸一化層并對第一層卷積核進行0.5的Dropout處理。

表1 網絡參數設置

通過其驗證集與訓練集的誤差曲線可證明所選參數的合理性，其結果如圖9所示。從圖9可以看出，從第500次后訓練集與驗證集的損失函數基本穩定且維持在較低數值，說明所選參數合理。

圖9 損失函數曲線

3.3 試驗結果與分析

為驗證本文所提智能診斷方法的優勢與有效性，將其與傳統機器學習方法SVM、深度學習方法RNN、1DCNN及未使用 SANC的1D-CNN-LSTM 方法進行對比，結果如圖10所示。

圖10 不同方法準確率對比

從圖10可發現，相比于其他模型本文所提方法表現識別正確率最高，1D-CNN和RNN準確率差別并不是很大；對于復雜分類問題，傳統機器學習方法SVM的表現明顯不如深度學習方法。

圖11為本文方法對應的混淆矩陣，圖中數字為模型對測試樣本的識別率，可以看出該模型分類的高準確率。對分類結果進行t-SNE可視化如圖12所示，可以看出本文方法對不同故障的分類效果顯著。

圖11 本文所提方法的混淆矩陣

圖12 t-SNE可視化分析結果

4 結束語

本文方法使用SANC對信號進行預處理，將行星齒輪箱振動信號分離為周期性信號分量和隨機信號分量，再通過1D-CNN-LSTM對包含故障特征的周期信號分量進行特征提取和識別。研究表明該方法有效抑制了干擾信號，提高了故障識別的準確率。