基于D-1DCNN的軸向柱塞泵故障診斷研究*

徐昌玲,黃家海,2,蘭 媛,2*,武 兵,2,鈕晨光,2,馬曉寶,2,李 斌

(1.太原理工大學 機械與運載工程學院,山西 太原 030000;2.太原理工大學 新型傳感器與智能控制教育部重點實驗室,山西 太原 030000;3.太原衛星發射中心 技術部,山西 太原 030027)

0 引 言

柱塞泵為液壓系統提供動力,其性能的好壞直接影響液壓系統的工作性能。由于軸向柱塞泵存在結構緊湊、壽命長、容積效率高等優點,在工程機械各個領域得到了廣泛應用。

隨著科技的發展以及應用場合的更高要求,軸向柱塞泵的結構越來越復雜,其故障表現形式也呈現多樣化。因此,對柱塞泵進行有效的故障診斷,以保障液壓系統工作的正常運轉具有重要意義[1]。

軸向柱塞泵有3對摩擦副,分別為:(1)柱塞與缸體之間的摩擦副;(2)滑靴與斜盤之間的摩擦副;(3)缸體與配流盤之間的摩擦副。摩擦副的磨損以及中心彈簧預緊力的下降會引起柱塞泵產生幾種典型的故障,如:松靴、配流盤磨損、滑靴磨損、中心彈簧失效[2]等。

傳統的柱塞泵故障診斷方法分為3步:(1)采集故障信號;(2)提取故障特征;(3)識別故障狀態。杜振東[3]對故障特征進行了敏感度分析,并將其與EMD相結合,對柱塞泵的故障做出了準確診斷。勵文艷[4]采用了局部S變換與ELM相結合的方法,對柱塞泵的滑靴磨損故障進行了有效診斷。胡晉偉[5]提取出了柱塞泵在正常狀態和滑靴磨損狀態下的時域特征,并將其輸入到ELM中,實現了對柱塞泵滑靴的故障診斷。

采用以上的傳統方法雖然可以對柱塞泵的各類故障進行診斷,但是仍然存在很大的缺陷。由于柱塞泵的結構復雜,每一種故障需提取的特征不盡相同,需要依靠專家和技術人員豐富的專業知識積累。同時,針對同一柱塞泵的不同故障,需設計出不同的故障特征,人工設計故障特征的過程費時費力,因而造成其故障特征提取困難。

卷積神經網絡(convolution neural network, CNN)能夠彌補傳統故障診斷中的缺陷,它將原始故障信號直接輸入到模型中,可以實現輸入到輸出的端對端故障診斷。與其他神經網絡相比,CNN有稀疏連接、權值共享等特點,這使得其網絡規模可以縮減,也提高了其運算效率。CNN對數據有強大的自適應學習能力,能夠提取到原始數據中隱含的特征信息,以實現對數據特征的深層提取。

谷玉海[6]將振動信號轉化為EMD二值圖像,將期輸入到CNN中,對滾動軸承進行了故障診斷。針對滾動軸承保持架故障特征難以獲取這一難題,鄭一珍[7]采用EMD和SDP對故障特征進行了融合,把特征融合后生成的SDP圖像直接輸入到CNN中進行圖片特征識別，采用該方法對滾動軸承保持架故障進行識別,其識別率達到了99%以上。

采用CNN進行故障診斷的方法主要分為兩類:(1)將一維信號轉化為包含信號特征的圖片或者二維矩陣,輸入到CNN中,對故障進行分類;(2)將一維信號輸入到一維CNN中[8]。

CNN的圖片識別過程需要較長的訓練時間。將振動信號直接輸入到1DCNN中,有時不能得到準確的故障診斷結果,這與1DCNN沒有完全提取信號特征有關。通過對CNN中卷積層與池化層的多層堆疊,可以得到深度卷積神經網絡(deep convolutional neural networks, DCNN)。處理復雜的數據或者復雜的分類時,深層CNN模型比淺層CNN模型具有更好的特征提取能力和更復雜的映射能力[9]。

針對采用傳統方法對柱塞泵故障進行診斷時所存在的問題,筆者提出一種基于深度一維卷積神經網絡的軸向柱塞泵故障診斷方法,即將采集到的柱塞泵不同狀態的一維振動信號輸入到D-1DCNN中,通過卷積層和池化層進行信號特征的自適應提取,通過分類器輸出診斷結果,并對網絡的參數進行調整,以提高模型的故障診斷準確率。

1 卷積神經網絡

卷積神經網絡本質是一個多層感知機。世界上第一個卷積神經網絡是1998年由美國科學家Yan Lecun提出的LeNet-5。采用該卷積神經網絡可以完成對手寫數字的識別[10]。

卷積神經網絡的訓練過程可以分為兩步,即前向傳播和反向傳播。前向傳播通過卷積層和池化層對數據進行深層特征提取,得到不同數據類型的特征;反向傳播使用梯度下降法,對模型中的權重和參數進行反復調節,得到適用于該次故障診斷的最優模型[11]。

卷積神經網絡的主要結構包括:卷積層、池化層、全連接層和分類器。具體結構如圖1所示。

圖1 卷積神經網絡結構圖

1.1 卷積層

卷積層由多個卷積核構成。卷積層的主要作用是通過對數據進行卷積操作,來完成信號特征的自適應提取。每層卷積后,數據的輸出特征稱作特征圖。在卷積層中,每一個卷積核的參數是共享的。

卷積層可以表示為:

(1)

式中:a—卷積層的輸入;g(i)—第i個卷積核所經卷積操作后得到的特征圖;w—權值;b—矩陣;x,y,z—數據的維度;z—通道數。

數據經過卷積操作后,需要激活函數對數據進行非線性轉換,即:

y(i)=f(g(i))

(2)

式中:f—激活函數;y(i)—第i個卷積層的輸出。

1.2 池化層

池化層的作用是對卷積操作后的數據進行降維,同時提取數據特征。池化層可以縮小模型的規模,提高運算的速度,并防止過擬合現象的發生。池化層有兩種形式:最大池化輸出的是局部感受野最大值,平均池化輸出的是局部感受野平均值。

最大池化和平均池化的公式分別為[12]:

(3)

(4)

1.3 全連接層和分類器

全連接層在最后一層池化層之后,其作用是將池化層輸出的數據平鋪成一維向量,輸入到SoftMax分類器中進行分類。

全連接層和分類器的具體運算過程如下[13]:

(4)

(5)

2 深度一維神經網絡

2.1 一維卷積神經網絡

與二維卷積神經網絡類似,一維卷積神經網絡也包括:卷積層、池化層、全連接層和分類器。與二維卷積不同的是,一維卷積神經網絡可以直接對一維信號進行特征提取。二維卷積神經網絡的卷積核主要以方核為主,一維卷積神經網絡的卷積核不再使用方核,其卷積核的尺寸為1×n型。

一維卷積神經網絡用于處理數據的原理是把一維數據看成高度為1個像素的圖像[14]。一維卷積神經網絡數據處理圖如圖2所示。

圖2 一維卷積神經網絡數據處理

圖2中,輸入為一維數據,卷積核尺寸為3,步長為1。

2.2 深度一維卷積神經網絡

一維卷積神經網絡對柱塞泵故障特征的提取不完整,達不到故障診斷的準確效果。因此,筆者提出一種基于深度一維卷積神經網絡的故障診斷方法。深度一維卷積神經網絡基于1DCNN的網絡結構,通過增加卷積層的數量,使網絡模型對特征的提取更加完善。

D-1DCNN具體結構圖如圖3所示(其中包含6個卷積層，3個池化層)。

圖3 D-1DCNN結構圖

與1DCNN不同,D-1DCNN不再是一層卷積層與一層池化層的堆疊,而是在每層卷積層與池化層之間增加了一層卷積層,這樣就可更為全面地進行特征的提取。平鋪層將最后一層池化層提取的特征進行平鋪,最后選擇SoftMax進行分類。

3 軸向柱塞泵故障診斷測試系統

本次實驗的具體研究思路如圖4所示。

圖4 研究思路流程圖

圖4中,首先采集柱塞泵正常、松靴、滑靴磨損、中心彈簧失效、配流盤磨損5種狀態下的振動信號,將原始信號進行分組,并分別加以標記,生成樣本數據(訓練樣本與測試樣本按照4 ∶1隨機劃分);將訓練樣本輸入到D-1DCNN網絡結構,通過前向傳播和反向傳播,獲得了訓練樣本的特征,并得到D-1DCNN的最終模型;將測試樣本輸入到已經保存好的D-1DCNN模型中進行測試,得到故障識別的準確率。

3.1 實驗對象

本次實驗對象為力士樂A10SO45型斜盤式軸向柱塞泵,其主要結構包括:配流盤、斜盤、傳動軸、滑靴、柱塞、中心彈簧等,如圖5所示。

圖5 力士樂A10V軸向柱塞泵結構圖

柱塞泵的主要故障類型包括:松靴、滑靴磨損、配流盤磨損、中心彈簧失效等,分別闡述如下:

(1)松靴故障。是指滑靴與柱塞球頭之間的間隙增大。引起松靴的原因有兩個:①在生產制造時,滑靴與柱塞球頭的尺寸不合理,存在較大間隙;②由于柱塞泵長時間工作,環境中的油液和粉塵進入到柱塞球頭與滑靴之間,粉塵對柱塞球頭和滑靴造成壓力,迫使二者之間的間隙不斷增大。松靴故障嚴重到一定程度時,會導致脫靴。

(2)滑靴磨損。是指柱塞泵啟動或者停止的瞬間,滑靴受到較大沖擊力,滑靴與斜盤之間的油膜厚度不穩定,使間隙發生改變,導致滑靴與斜盤之間產生碰撞并造成滑靴磨損。滑靴磨損會使泵殼振動加劇。

(3)配流盤磨損。是指斜盤傾角增大,油膜楔形增大,配流副的工作條件變差,一般的過濾精度無法過濾掉油液中的污染物,造成配流盤磨粒磨損。配流盤磨損會造成柱塞泵內部配流系統紊亂。

(4)中心彈簧失效。是指由于柱塞泵長時間工作使彈簧的預緊力減小,造成柱塞泵內部的密封性變差,從而引起內部油液的泄漏[15,16]。

3.2 實驗方案設計

故障診斷試驗系統原理圖如圖6所示。

圖6 軸向柱塞泵故障診斷試驗系統原理圖

圖6中,電機帶動柱塞泵運動,加速度傳感器采集柱塞泵的振動信號[17,18];耦合器的作用是對振動信號進行放大,采集卡采集放大后的數據,儲存到電腦中;主路壓力為10 MPa,柱塞泵的額定轉速為1 480 r/min;采集卡選用的型號為NI-USB-6343,將采集卡連接到LabVIEW軟件進行數據的采集;采樣頻率為45 kHz,采樣時間是0.2 s,每種狀態下采集20組數據。

軸向柱塞泵典型故障試驗臺如圖7所示。

3.3 傳感器布設及采集參數設置

軸向柱塞泵內部結構復雜,其工作狀態可以通過結構的振動形式表現出來。因此,通過分析柱塞泵的振動信號可以對其故障狀態進行有效診斷。

加速度傳感器用于柱塞泵振動信號的采集,其具體的布設位置如圖8所示。

圖8 三軸加速度傳感器布點位置

加速度傳感器的方向如表1所示。

表1 三軸加速度傳感器方向說明

4 實驗及結果分析

4.1 樣本集生成

由于受環境的干擾小,軸向柱塞泵泵殼的振動信號包含豐富的故障信息。筆者采集不同狀態下的振動信號,每種狀態的振動信號為1 800 000個點,選取樣本長度9 000個點;每種狀態生成200個樣本,以標簽標記,共計1 000個樣本;訓練樣本與測試樣本隨機產生,比例為4 ∶1。

具體樣本集如表2所示。

表2 樣本集

4.2 深度一維卷積神經網絡構建與參數設置

此處所用的平臺是Google Colab,編程語言為pychon,編程環境為tensorflow2.0。

D-1DCNN的具體結構如表3所示。

表3 D-1DCNN網絡參數設置

輸入數據維度為9 000×1。在D-1DCNN中包含6個卷積層，3個池化層,卷積核的大小為1×3,步長為1;池化層所用的池化方法為最大池化。在網絡中,每層卷積操作中所使用的激活函數為正切函數;使用的優化器為Adam優化器,學習率為0.01,迭代次數設為10。

4.3 對模型進行優化

(1)此處卷積核大小分別選取為1×1、1×3、1×5、1×10,運行網絡得出測試樣本的識別準確率。

卷積核大小對網絡性能的影響如表4所示。

表4 卷積核大小對網絡性能影響

由表4可知:卷積核越大,訓練時間越長,模型中需要更新的參數就越多。識別的準確率隨著卷積核尺寸的增大而先上升后下降。因此,當卷積核選擇1×3時,識別的準確率最高。

(2)卷積核的大小選擇1×3。學習率對網絡性能的影響如表5所示。

表5 學習率對網絡性能的影響

由表5可知:隨著學習率的升高,模型訓練所用時間越來越短;當學習率為0.01時,模型故障診斷的準確率最高。

(3)在實驗中,此處分別采用最大池化和平均池化兩種方法。不同池化方法對網絡性能的影響如圖9所示。

圖9 不同池化方法對網絡性能影響

由圖9可知:在深度一維卷積神經網絡中,經過10次迭代,兩種池化方式所得到的故障識別準確率相同,均為100%,使用最大池化模型的收斂速度快。因此,本次模型選擇最大池化。

(4)筆者選用SGD和Adam兩種常用的優化器對D-1DCNN模型參數進行優化。不同的優化器對網絡性能的影響規律,如圖10所示。

圖10 不同優化器對網絡性能影響

由圖10可知:相較于SGD優化器,Adam優化器對該實驗網絡模型參數的優化性能更好,模型的收斂也更好。

4.4 對比試驗

為了驗證D-1DCNN在斜盤式軸向柱塞泵故障診斷上的優勢,本文設計該實驗與1DCNN進行對比。

1DCNN具體結構與參數如表6所示。

表6 1DCNN結構

表6中,采用最大池化方式,學習率為0.01,優化器為Adam,每個卷積層的激活函數為正切函數,迭代次數為20。1DCNN模型也同樣經過優化。

為了防止單次實驗的偶然性對實驗結果產生影響,本次實驗設置每種網絡運行10次,求得故障診斷準確率的平均值與標準差。

具體實驗結果如表7所示。

表7 實驗結果

4.5 結果分析

由表7可知:對A10SO45型斜盤式軸向柱塞泵的故障診斷中,D-1DCNN的診斷精度最高,達到100%,且標準差最低;1DCNN的診斷精度為95.20%。

5 仿真實驗

為了探究D-1DCNN網絡模型針對不同對象在故障診斷方面的性能,筆者設計了一個仿真實驗。該仿真實驗中使用了美國西儲大學的軸承數據。

其實驗平臺如圖11所示。

圖11 西儲大學軸承故障實驗臺

圖11中,軸承的型號為SKF軸承,采樣頻率為12 kHz,電機轉速為1 730 r/min。軸承故障分為內圈故障、外圈故障、滾動體故障3類。其中,外圈損傷點位置的不同會對軸承的振動響應有不同影響。因此,分別設置外圈故障損傷點在外圈3點鐘位置、6點鐘位置、12點鐘位置,由此產生3類外圈故障數據。

本文分別選取故障直徑為0.007″的驅動端軸承故障數據中的4類故障(內圈故障、滾動體故障、外圈在3點鐘位置故障、外圈在6點鐘位置故障)及正常狀態,對共計5類數據進行故障診斷。選取每類數據中的驅動端加速度時間序列數據進行仿真實驗。

針對每種狀態數據,本文選取前1.2×105個點,樣本點數為600;每種數據生成200組樣本數據,共計1 000組,訓練樣本與測試樣本比例為4 ∶1。

具體樣本集如表8所示。

表8 西儲大學軸承數據樣本集

筆者將樣本分別輸入到D-1DCNN與1DCNN中進行仿真實驗(網絡具體參數在上文中已介紹);設每種網絡運行10次,求得故障診斷準確率的平均值與標準差。

實驗結果如表9所示。

表9 仿真實驗結果

由表9可以看出:相對于1DCNN,D-1DCNN在軸承的故障檢測方面的準確率更高、穩定性更好。

6 結束語

本文提出一種基于深度一維卷積神經網絡的斜盤式軸向柱塞泵故障診斷方法,以提高模型的故障診斷準確率,并用西儲大學軸承數據進行了仿真實驗,以證明該方法的普適性。主要研究結論如下:

(1)D-1DCNN可以自動提取一維信號的高階特征,不需要人工設計并手動提取信號特征,實現了實時智能化故障診斷;

(2)D-1DCNN對斜盤式軸向柱塞泵的故障診斷率可達到100%,比1DCNN的故障診斷率更高,也更穩定;

(3)在面對不同對象進行故障診斷時,D-1DCNN仍具有良好的診斷性能,具有一定的普適性。

在后續的研究中,筆者將使用軸向柱塞泵的其他信號,例如流量信號和壓力信號,作為特征參量輸入到D-1DCNN中進行故障診斷,并比較D-1DCNN對于不同特征參量的故障診斷效果。