基于PSO和MSR的微弱信號檢測方法研究*

鄭 煜

(陜西工業職業技術學院 機械工程學院,陜西 咸陽 712000)

0 引 言

在旋轉機械信號檢測過程中,采用傳統的濾波降噪信號檢測方法不僅會產生一定的信號能量損失,而且當面對成分復雜且噪聲強度高的環境時,很難實現對其微弱信號的有效檢測。

隨機共振(stochastic resonance, SR)方法具有良好的噪聲適應性,其能利用噪聲能量實現對信號的準確檢測。

HE Li-fang等人[1]采用三穩態欠阻尼隨機共振系統,完成了對機械系統的故障診斷,但所使用的隨機共振方法未經優化,使用的效果并不理想。YANG Ting等人[2]在最大后驗估計準則下,通過增強噪聲的方式,采用隨機共振的方法對微弱信號進行了檢測;然而,該方法在實際應用中的操作性較低。BAO Hui-ru等人[3]提出了一種基于周期非正弦時滯的隨機共振信號檢測方法,但該方法的實際應用效果還需進一步驗證。HARIKRISHNAN N B等人[4]采用隨機共振與神經網絡相結合的方法,對微弱信號進行了檢測;然而,該方法需長時間大量樣本學習,使用成本較高。QIAO Zi-jian等人[5]提出了一種分數階導數增強的二階隨機共振方法,但其微弱信號檢測的能力有限。LIN Yan等人[6]采用加權脈沖指標結合自適應隨機共振的方法,對旋轉機械進行了故障診斷;但是相關研究還只是停留在仿真階段,實際應用效果還需進一步實驗驗證。

因此,筆者選擇多穩態隨機共振(MSR)作為微弱信號檢測手段,首先引入自適應多穩態隨機共振(SMSR)作為基本檢測手段,即通過調整多穩態結構參數值,使多穩態隨機共振主動適應信號噪聲;其次,為突破普通隨機共振對高頻信號的適應性限制,采用二次采樣法(twice sampling, TS)計算隨機共振輸出信號;由于多穩態系統具備非線性因素,其輸出行為對結構參數變化具有極其強烈的敏感性,引入粒子群算法(PSO),通過優化多穩態結構參數值,以實現微弱信號的最優化檢測;使用自適應權重粒子群(APSO),根據全局最優點自適應調整慣性權重數值,以避免粒子群算法陷入局部最優,完成隨機共振的最優檢測;最后,在仿真信號試驗的基礎上完成旋轉機械故障診斷實驗,以驗證方法的可行性。

1 多穩態隨機共振檢測法

1.1 檢測原理

目前,隨機共振已在某些領域得到了一定的實際應用。

張俊等人[7]將隨機共振方法應用在機械系統的故障診斷中,并取得了一定的診斷效果。LIAO Zhi-qiang等人[8、9]在生物醫學檢測中,采用隨機共振方法進行了生物醫學檢測方面的應用。孟羽等人[10]利用隨機共振方法,實現了對電氣設備的故障監測。趙冠哲等人[11-13]將隨機共振方法應用在了信息通信系統中,進行了信息通信系統的故障檢測。

然而,在面對微弱信號檢測時,普通的雙穩態隨機共振方法的能力有限。

一些國內外學者的研究結果表明,相較于普通的雙穩態隨機共振方法,多穩態隨機共振方法表現出了更好的噪聲適應性,以及更優秀的微弱信號檢測能力[14-17]。

多穩態系統中,布朗粒子動力學方程由郎之萬方程(Langevin’s equation, LE)描述,如下式所示:

(1)

式中:U(x)—描述多穩態勢場的多穩態勢函數;a,b,c—勢函數結構參數;x(t)—布朗粒子在多穩態勢場中受信號噪聲為驅動力作用時的運動行為,即系統輸出;s(t)—作用信號;ξ(t)—噪聲。

隨機共振系統模型如圖1所示。

圖1 隨機共振系統模型

多穩態勢函數如圖2所示。

圖2 多穩態勢函數

由絕熱近似理論,隨機共振對低頻信號的適應性較好,然而實際工業場景中,振動特征信號在幾十至幾百赫茲,因此采用二次采樣法即在數值求解輸出信號時使用二次采樣步長。

1.2 隨機共振輸出信噪比

隨機共振輸出信噪比SNRout定義如下:

(2)

式中:fs—特征信號頻率;S(fs)—特征信號的功率;N(fs)—特征信號頻率fs處背景噪聲譜的平均功率值。

特征信號功率S(fs)可由下式得到:

S(fs)=A(fs)2

(3)

式中:A(fs)—特征信號幅值。

N(fs)由下式得到:

(4)

式中:GN(f)—噪聲功率譜。

2 自適應權重粒子群算法

隨機共振系統對系統參數的改變具備極其強烈的敏感性,因此,筆者以輸出信噪比為適應度函數,采用自適應權重粒子群算法優化系統的結構參數。

在D維目標搜索空間中,粒子種群規模為N,第i粒子的位置D維向量為:

Xi=(xi1,xi2,…,xiD)

(5)

第i粒子速度向量為:

Vi=(vi1,vi2,…,viD)

(6)

第i粒子個體極值向量為:

Pbest=(pi1,pi2,…,piD)

(7)

全局極值向量為:

Gbest=(pgi,pg2,…,pgD)

(8)

更新粒子信息的公式如下:

vid=ωvid+c1r1(pid-xid)+c2r2(pgd-xid)
xid=xid+vid,d=1,2,…,D

(9)

式中:c1,c2—學習因子;r1,r2—[0,1]范圍內均勻隨機數;ω—慣性權重。

為了避免算法陷入局部最優,并提高其搜索的效率,筆者根據全局最優點距離來自適應地調整慣性權重ω,即:

(10)

式中：f—粒子的實時適應度函數值;favg—當前所有粒子的適應度函數平均值;fmin—當前所有粒子的適應度函數最小值。

其算法的具體步驟如下:

(1)設定c1和c2學習因子,慣性權重系數極值ωmax和ωmin,種群規模N,最大迭代次數Mmax,初始化種群;

(2)進入主循環,根據公式(9,10)更新粒子位置、速度,更新慣性權重,計算個體最優位置Pbest和全局最優位置Gbest;

(3)迭代更新,重復步驟(2)直至循環次數達到最大迭代次數Mmax,停止搜索并輸出結果。

3 仿真信號試驗

筆者使用混有一定強度高斯白噪聲的正弦小幅值信號,以此來構造仿真信號。

仿真信號如下式所示:

x′(t)=Asin(2πft)+ξ(t)
〈ξ(t),ξ(0)〉=2Dδ(t)

(11)

式中:ξ(t)—高斯白噪聲;x′(t)—輸入信號;D—高斯白噪聲ξ(t)的強度。

為了模擬混有高強度噪聲的微弱信號,筆者將噪聲強度D設置為2,信號幅值A設置為0.2,信號頻率f選擇為100 Hz。

仿真信號及其幅值譜如圖3所示。

圖3 仿真信號及其幅值譜

圖3中可以看出,在100 Hz處幾乎看不到明顯的能量成分,信號成分完全隱藏在噪聲成分中。

筆者將仿真信號輸入多穩態勢函數U(x),并采用四階Rung-Kutta法求解LE,如下式所示:

(12)

式中:h—二次采樣步長;sn—第n個仿真信號離散數據采樣點;xn—系統輸出第n個離散數據采樣點。

筆者選擇輸出信噪比作為適應度函數,通過APSO優化系統結構參數;經迭代求解得到當a=-0.032 5,b=0.040 6,c=0.001 9時,輸出信噪比達到最大值。

全局最優與粒子位置散點圖如圖4所示。

圖4 全局最優與粒子位置散點圖

從圖4可以看出,此時的個體位置接近全局最優。

輸出信號及幅值譜如圖5所示。

圖5 輸出信號及幅值譜

從圖5可以看到,在輸出信號幅值譜在100 Hz處存在一個明顯的峰值。

通過以上研究驗證了該思路對微弱信號檢測的可行性。

4 實驗驗證

軸承是轉子系統的核心部件,其對轉子系統的運行狀態、回轉精度等往往有較大的影響。然而,處于微弱故障中的滾動軸承往往較難得到診斷,其原因如下:(1)其故障特征信號微弱且往往淹沒在大量的背景噪聲中;(2)由于軸承游隙、單邊載荷和滾動體搖擺或橫滾等原因,使得噪聲成分復雜,導致微弱故障難以診斷。

機械零部件微弱故障診斷是故障診斷領域的熱點問題。因此,此處筆者以滾動軸承微弱故障診斷為例。

4.1 數據介紹

此處的實驗數據通過軸承深溝球軸承獲得[18]。深溝球軸承的型號為6205-2RS JEM SKF。筆者通過電火花加工的方式,在軸承內圈加工直徑0.18 mm的單點微弱故障凹坑;振動信號通過加速度傳感器采集,加速度傳感器放置在電機基座非驅動端和驅動端軸承負荷區,通過磁性底座固定在磁性軸承座上。

實驗過程中,筆者不對軸承進行加載。其中的電機驅動轉速為1 797 r/min,采用16通道數字錄音記錄器(DAT),采集加速度傳感器數據,采樣頻率為12 kHz。

實驗裝置如圖6所示。

圖6 實驗裝置

4.2 診斷實驗及結果分析

首先,筆者根據采集到的故障數據計算幅值譜。

故障數據時域圖與幅值譜如圖7所示。

圖7 故障數據時域圖與幅值譜

從圖7可以看出,可能出現故障的低頻段幾乎看不到故障頻率成分。

筆者將輸出信噪比作為適應度函數,采用自適應權重粒子群優化系統結構參數;經過迭代求解,當a=0.313 0,b=0.616 0,c=0.713 2時,輸出信噪比取得最大值,此時求取輸出信號的幅值譜。

輸出信號幅值譜如圖8所示。

圖8 輸出信號幅值譜

從圖8中可以看出:在低頻段161.1 Hz處,存在明顯峰值;同時,由于徑向游隙、單邊載荷的調制作用等原因,幅值譜中存在明顯倍頻成分。

故障特征頻率計算公式為:

(13)

式中:N—軸承滾動體個數;d—滾動體直徑,mm;D—軸承節徑,mm;α—軸承接觸角,°;f—軸承轉動基頻,Hz;n—內圈轉速,r/min。

軸承6205-2RS JEM SKF的結構參數如表1所示。

表1 軸承6205-2RS JEM SKF結構參數

筆者將結構參數數值代入公式,計算得到特征頻率fip=162 Hz。其結果同圖8中的結果相同,證明了筆者提出的方法的有效性。

5 結束語

針對強噪聲環境下,機械系統的微弱信號難以得到準確檢測的問題,筆者首先選擇自適應多穩態隨機共振作為檢測手段,使用二次采樣法以適應高頻信號;其次,選擇輸出信噪比為適應度函數,通過APSO優化多穩態系統結構參數;最后,將上述理論應用于滾動軸承的微弱故障診斷中,實現了對實際微弱故障信號的檢測。

研究結果表明:

(1)自適應多穩態隨機共振具備成分復雜、高強度噪聲的適應性;

(2)二次采樣法可使隨機共振適應高頻信號,利于得到有效輸出;

(3)APSO具備以輸出信噪比為目標的多穩態系統結構參數優化能力,經優化后的自適應多穩態隨機共振方法,可實現對微弱信號的有效檢測。

多穩態隨機共振屬于多參數非線性系統,其輸出行為對參數變化具備高度敏感性。

因此,在后續的研究中,筆者將從提升其魯棒性的角度出發,開展相關方法的研究工作;同時,研究隨機共振對不同機械故障的辨識問題,以進一步提升隨機共振的應用價值。