具有自尋優(yōu)和協(xié)同感知的主軸系統(tǒng)故障數據分析研究

王偉平，王 琦,2，于 洋

(1.沈陽工業(yè)大學 信息科學與工程學院，沈陽 110870；2.遼寧工業(yè)大學，遼寧 錦州 121001)

智能機床是數控機床在智能時代下的新發(fā)展。智能機床的故障數據分析能力是衡量其與信息技術融合發(fā)展程度的關鍵。主軸系統(tǒng)是機床最主要的組成部分，其運行平穩(wěn)性及對故障的感知能力是發(fā)揮機床主機自身性能、保證輸出精度的基礎。

在故障數據分析領域，早些年多以建立數理模型為分析手段。韓秋實等[1]建立了旋轉機械信息距離判別函數，并將其應用到對應的故障診斷專家系統(tǒng)模式識別中。陳亞農等[2]基于局部均值分解對滾動軸承故障進行了綜合診斷分析。Xi等[3]通過建立一種機床主軸軸承系統(tǒng)的動力學模型進行了故障診斷研究。Berredjem等[4]利用相似性劃分的方法研究了從數值數據中自動誘導的模糊規(guī)則。程衛(wèi)東等[5]基于故障特征系數模板對變轉速滾動軸承進行了故障診斷研究。此外，貝葉斯網絡、決策樹等在故障診斷方面也有很多應用。Zhang等[6]通過增強數據獨立性進行了基于樸素貝葉斯與決策樹的軸承故障診斷。Zhou等[7]利用貝葉斯網絡建立了智能故障診斷和故障推理方法。Zhang等[8]將梯度提升決策樹應用于軸承故障診斷的數據分析中。

近年來，深度學習算法逐漸成為了數據分析的主流。齊詠生等[9]基于雙結構深度學習進行了滾動軸承故障的智能診斷研究。Yang等[10]提出了基于多層雙向門控遞歸單元的注意力機制方法。Pham等[11]建立了一種定義為Mobilenet-v2的CNN模型以優(yōu)化所需的系統(tǒng)資源。An等[12]通過建立一種端到端的無監(jiān)督域自適應軸承故障診斷模型實現(xiàn)了域特征和判別特征學習的結合。Huang等[13]提出了一種通過自適應選擇特征進行故障診斷分類的注意力機制。Shen等[14]提出將一種改進的層次自適應深度信念網絡用于故障診斷。

然而，對設備故障診斷數據的分析研究，數理分析往往僅能就某一局部數據特征進行研究，貝葉斯網絡對于相關類型輸入變量的診斷辨識能力不足，決策樹的穩(wěn)定性和泛化性相對較差，并且這些算法都難以應對智能化故障診斷下的大數據及復雜多故障時的數據特點分析。而依托深度學習的數據分析，實際在線應對外部干擾時，分析能力有待提升。

針對上述問題，本研究圍繞智能機床主軸系統(tǒng)的振動故障數據分析算法展開研究，以提高數據分析體系抑制外部擾動、提升準確度，實現(xiàn)自尋優(yōu)與多維度協(xié)同融合為目標，構建算法。文中以具備識別振動波形數據的波動特征分析、細節(jié)時頻分析的雙路徑模塊為核心，建立了數據主體辨識環(huán)節(jié)。為應對在線外部噪聲擾動，建立了前置濾噪環(huán)節(jié)。通過采集電能質量分析儀監(jiān)控的電流數據，建立了電流分析環(huán)節(jié)。基于這些環(huán)節(jié)的建立，在整體算法層面，以強化學習的Q-learning為基礎構建了自尋優(yōu)驅動環(huán)節(jié)，以D-S證據理論為基礎構建了面向整個算法架構的多維度協(xié)同感知評估環(huán)節(jié)。并以凱斯西儲大學(Case Western Reserve University,CWRU)軸承數據集和實際機床主軸系統(tǒng)的故障數據，驗證了所提方法的優(yōu)越性、有效性與準確性。

1 數據分析方法研究

1.1 主軸系統(tǒng)故障的特點

機床主軸系統(tǒng)的結構與控制圖示如圖1所示。

圖1 主軸系統(tǒng)結構與控制圖示Fig.1 Structure and control diagram of spindle system

機床主軸系統(tǒng)的故障特點歸結如下：

(1)故障存在漸變性。即關鍵回轉部件損傷，往往是局部漸變損傷。如主軸軸承內環(huán)、外環(huán)、滾動體研傷。

(2)故障存在微觀變化的特點。如關鍵接觸結構件裝配結合面的微觀受力變化，導致回轉部件運動接觸表面的淺層磨損，產生受力不均或固有頻率變化。

(3)故障特征研究易受外部環(huán)境、工況變化及自身組件的不同軸、抖動、共振等擾動的影響。

(4)故障特征需特定方法才能有效提取，特征提取的質量和數據分析算法的最優(yōu)設計是解決問題的關鍵。

1.2 靜、動態(tài)數據分析研究的特點

靜態(tài)數據分析，利于算法本身在排除外部噪聲、變工況等擾動情況下對研究問題進行深入分析與研究拓展。動態(tài)數據分析，研究變工況、外部擾動、多種因素狀態(tài)共同變化等情況，是面向實際的研究。本文設計提出的離線雙路徑深度學習模型屬于靜態(tài)數據研究，在線自尋優(yōu)屬于動態(tài)研究數據變化過程。

1.3 自尋優(yōu)與協(xié)同感知分析算法的特點

本文算法總體特點如圖2所示。

圖2 本文算法總體特點Fig.2 The general characteristics of this algorithm

自尋優(yōu)是指在訓練與迭代過程中自主尋找到最有利于數據分析結果產生與優(yōu)化的方式，具備人工智能的特點，有利于工業(yè)實際中復雜問題的研究解決[15]。協(xié)同感知，是從多個維度分析一個復雜問題，實現(xiàn)離線、在線、多視角的對多種局部變量分析結果的協(xié)同與綜合評估。協(xié)同感知有利于工業(yè)過程分析中多類問題的研究解決[16]。

2 算法原理

2.1 算法模型

本文提出的自尋優(yōu)與多維度協(xié)同感知故障數據分析算法架構如圖3所示。它包括前置環(huán)節(jié)、在線驅動環(huán)節(jié)、主體辨識環(huán)節(jié)、電流分析環(huán)節(jié)、評估決策環(huán)節(jié)。

圖3 本文提出的自尋優(yōu)與多維度協(xié)同感知算法架構Fig.3 The self-optimization and multi-dimensional collaborative perception algorithm architecture proposed in this paper

2.2 前置環(huán)節(jié)

前置環(huán)節(jié)(見圖3)是配合在線驅動環(huán)節(jié)，實現(xiàn)整體算法的在線自尋優(yōu)。其包含5種小波分解基和3種小波分解層數，在在線驅動環(huán)節(jié)的驅動下，通過分解與重構效果比較，實現(xiàn)對在線振動信號的最優(yōu)小波自適應軟閾值降噪。前置環(huán)節(jié)中，使用基于ddencmp函數生成默認軟閾值。前置環(huán)節(jié)與在線驅動環(huán)節(jié)一起為主體辨識環(huán)節(jié)提供降噪預處理后的振動波形數據，以提高主體辨識環(huán)節(jié)的最終辨識效果。

2.3 在線驅動環(huán)節(jié)

在線驅動環(huán)節(jié)是文中算法(見圖3)的驅動核心，是指由智能體和環(huán)境共同構成的環(huán)節(jié)。在線驅動環(huán)節(jié)與前置環(huán)節(jié)共同實現(xiàn)圖3算法整體的在線自尋優(yōu)。在線驅動環(huán)節(jié)的設計，主要基于強化學習的思想。將強化學習應用于故障診斷之中有利于故障診斷的自適應智能化發(fā)展[17]。

強化學習模型一般分為Q-learning、DQN、DDPG。與DQN、DDPG相比，Q-learning更適合于無策略更新環(huán)境，文中算法的重點在于尋優(yōu)在線分析環(huán)境，為決策環(huán)節(jié)提供數據特征變化，因此使用Q-learning更為合理。

2.3.1 在線驅動環(huán)節(jié)中強化學習算法設計

由圖3，在線驅動環(huán)節(jié)的強化學習算法設計：

(1)環(huán)境——包含前置環(huán)節(jié)、環(huán)境的其他環(huán)節(jié)(主體辨識環(huán)節(jié)、評估決策環(huán)節(jié))。

(2)獎勵——環(huán)境對于在線外部輸入振動波形的辨識評估結果。由評估決策環(huán)節(jié)最終給出即時獎勵。

(3)狀態(tài)——狀態(tài)是指智能體的Q表(見表1)中所存儲的前置環(huán)節(jié)中包含的5種不同種類小波基及3層分解層數的對應位置狀態(tài)：1#～15#。其中，1#～15#為15個容量各為22的存貯器，用來存放10輪在線評優(yōu)中環(huán)境返回的即時獎勵值及各自10輪獎勵值的最終總值(雙路徑)。表1中，5種小波基的選取是充分考慮降噪常用的并已自行驗證篩選效果最好的小波基，1～3層3種小波分解重構層數的選取，是在相關反復多次分析研究的基礎上，基于既要達到濾除噪聲的目的，又要盡可能減少原有信號的損失的目標所確定的。

(4)行動——智能體每次順序調用Q表中一種狀態(tài)。

(5)策略——在線驅動環(huán)節(jié)的強化學習屬于無策略順序調用，即依表1內的1#～15#狀態(tài)順序依次調用。

表1 小波基和分解層數(Q表)Tab.1 Wavelet basis and number of decomposition layers(Q table)

2.3.2 基于強化學習Q-learning的算法實現(xiàn)步驟

根據式(1)進行Q表的更新，其中st，at表示當前的狀態(tài)和行為，st+1，at+1表示st的下一個狀態(tài)和其對應的行為，γ是學習率，其取值范圍是[0,1)。

Q(st,at)=R(st,at)+γ·maxat+1{Q(st+1,at+1)}

(1)

實施步驟：

步驟1設定參數γ=0，即Q表的數值取僅決于當前環(huán)境反饋的對應獎勵值R；

步驟2令初始值Q=0；

步驟3對于每個迭代輪次，按表1，s的取值由1#依次取到15#，返回即時獎勵值，記錄到Q表的對應位置。

2.4 主體辨識環(huán)節(jié)

該環(huán)節(jié)提出了雙路徑深度學習算法模型(見圖3)。深度學習是目前研究故障與風險評估的主流方法[18]。提出的雙路徑分別為由自適應噪聲完備集成經驗模態(tài)分解[19]與復合GRU模型(CEEMDAN+復合GRU)構成的“波形波動特征分析路徑”，及由多離散小波包分解系數與改進的INCEPTION網絡(多DWPT+改進的INCEPTION)構成的“波形細節(jié)時頻分析路徑”。算法設計目的是考慮從波形的波動包洛特性和細節(jié)時頻分析特性兩個維度，實現(xiàn)對振動波形數據特征的最大程度感知，提高辨識準確度。該部分采用先離線訓練模型參數，然后對模型結構和模型參數(權重、偏移量等)進行固化，再應用到在線故障辨識中，緩解在線數據集貧乏問題。在強化學習驅動前置環(huán)節(jié)完成自適應噪聲濾除后，主體辨識環(huán)節(jié)發(fā)揮進一步辨識數據特征作用。

2.4.1 波動特征分析路徑

(1)基于CEEMDAN的波形特征提取

如圖4所示，該路徑采用CEEMDAN進行特征提取。CEEMDAN算法是在經驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)基礎上進行改進，添加逐級減小的白噪聲，有效抑制了模態(tài)混疊問題，分解效率更高，特征提取效果更好。因此，本文使用CEEMDAN算法。

(2)波動特征辨識算法模型設計

門控循環(huán)單元網絡(gate recurrent unit，GRU)是深度學習中循環(huán)神經網絡的一種，它較長短期記憶循環(huán)網絡(long short-term memory，LSTM)的結構更加簡單，并且訓練速度快于LSTM。本文設計了改進的復合GRU模型結構。如圖4所示，它由5個單GRU模型和1個全連接層，1個softmax層構成。CEEMDAN分解后得到的IMF1，IMF2，IMF3，IMF4，IMF5分量同時作為特征數據，輸入到由復合GRU構成的模型。該模型設計充分利用GRU模型對于連續(xù)數據的感知遞推記憶特點，與CEEMDAN配合，在提高辨識準確率的同時，增大了各分量類間差異的辨識能力。

圖4 波形波動特征分析路徑Fig.4 Waveform fluctuation characteristic analysis path

2.4.2 波形細節(jié)時頻分析路徑

根據細節(jié)時頻分析路徑的研究需要，提出設計了“多DWPT+改進的INCEPTION”算法模型，如圖5所示。

(1)離散小波包變換(discrete wavelet packet transform，DWPT)特征提取

離散小波包變換是典型的波形特征提取方法。本文提出使用4個小波基(db1，db3，sym2，sym8)，進行4層離散小波包變換。對輸入的波形數據，以1 024點為一個樣本，進行小波包分解。將分解后的系數以節(jié)點序號為行號，形成4個16×16維的分解系數組合矩陣，作為特征提取結果送入到改進的INCEPTION模型，見圖5。這里使用db1，db3，sym2，sym8小波基，是經過研究比較，確定這4種小波基對于本文所研究的振動波形的特征提取效果最好，采用4層離散小波包變換獲得的特征節(jié)點數既保證了對于數據特征有效提取的需要，又可有效降低后續(xù)深度學習網絡的數據輸入量。

(2)改進的INCEPTION辨識網絡

INCEPTION是一種高效精準的深度學習卷積神經網絡模型，模型的訓練難度適中，具備多種卷積核并行處理的特點，模型的穩(wěn)定性好，對于多DWPT分解的特征系數矩陣的辨識能力好。本文對其進行了改進：在基本INCEPTION的基礎上，將原來5×5卷積核替換為1×2，2×1，1×2，2×1卷積核，將3×3卷積核替換為1×3，3×1卷積核，如圖5所示。

圖5 波形細節(jié)時頻分析路徑Fig.5 Waveform detail time-frequency analysis path

2.5 電流輔助分析環(huán)節(jié)

電流分析環(huán)節(jié)在整個算法中起輔助分析作用(見圖3)。該環(huán)節(jié)使用電能質量分析儀采集主電機驅動器輸送給主電機的電流數據作為特征數據，起到粗精度輔助分析的作用(如圖6所示)。

圖6 基于測試電流的故障輔助分析Fig.6 Fault aided analysis based on test current

在空載測試研究中，主軸支承軸承是主軸系統(tǒng)主要的磨損變化故障源，主軸系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，主電機驅動器基于PID控制會對主軸系統(tǒng)傳遞到主電機的故障擾動做出及時調節(jié)，這種調節(jié)通過輸出電流的變化實現(xiàn)。這里提取主軸系統(tǒng)平穩(wěn)運行時段的驅動器輸出電流波形數據的標準差和脈沖因子作為特征值。公式如式(2)(標準差σ)和式(3)(脈沖因子p)所示。

(2)

(3)

標準差用來反映數據集的離散程度，這里為主軸系統(tǒng)在平穩(wěn)運行區(qū)段中對電流波形幅值整體變化均值的反映。脈沖因子是用來表征信號中峰值沖擊特征的量，從式(3)的構成，可知此處脈沖因子的應用，是主軸系統(tǒng)在平穩(wěn)運行區(qū)段中對電流波形峰值突變狀態(tài)的反映。這里通過多次測量計算該臺機床在正常工作時和出現(xiàn)故障時對應的標準差及脈沖因子，進而分別確定標準差和脈沖因子的故障閾值。注：不同機床之間由于裝配條件和組件配合精度的差異，標準差和脈沖因子的故障閾值存在差異，需要依照這里提出的方法，建立各自的特征數據集。但對于同一臺機床，其標準差和脈沖因子的故障閾值，可以通過研究獲得。本文是對所研究的故障機床自身的正常態(tài)和故障態(tài)進行算法驗證，不進行不同機床間的橫向比較。

2.6 評估決策環(huán)節(jié)

由圖3，評估決策環(huán)節(jié)是在線數據分析的決策環(huán)節(jié)。本環(huán)節(jié)一方面是匯總在線“主體辨識環(huán)節(jié)”對振動傳感器所檢測波形的分析辨識結果(即Result 1、Result 2的辨識結果)，并向智能體返回即時獎勵值；另一方面是基于Result 1、Result 2的獎勵值結果結合電流分析環(huán)節(jié)Result 3的結果，使用D-S證據理論的合成規(guī)則計算出主軸系統(tǒng)故障的狀態(tài)評估結果(見圖7)。圖7的具體分析運算過程在后文對應進行了詳細舉例說明。

圖7 決策環(huán)節(jié)離線在線結果分析Fig.7 Analysis on the relationship between offline and online results of decision-making links

D-S證據理論在依托信任度進行多證據融合方面很有優(yōu)勢[20]。其合成規(guī)則是采用正交和計算兩種或多種判據的信任匹配函數。如識別架構Ω存在證據E1和E2，對應的信任配比是e1和e2,Mi和Nj是焦元，可得合成規(guī)則

(4)

式中，V為沖擊系數，越大表明證據間沖擊越大。

3 算法比較

為驗證本文提出的數據分析算法的優(yōu)勢，這里基于CWRU軸承數據集對整個算法的核心部分—主體辨識環(huán)節(jié)(見圖3)的優(yōu)勢進行對比驗證。CWRU軸承數據集是基于試驗臺獲得的數據集，其對應的試驗臺由電機、扭矩傳感器和功率計構成，通過采集電機支撐軸承的驅動端和風扇端的軸承振動信號而獲得軸承振動信號數據集，其中軸承的故障是使用電火花加工技術在軸承對應位置上加工出直徑不同的點蝕所致。CWRU軸承數據集在軸承振動信號研究領域，獲得廣泛認可，被用于驗證很多算法研究，具有通用性。這里使用其對本文所提出的算法主體部分進行驗證評估，所選的數據如表2所示。

表2 正常數據和故障數據Tab.2 Normal data and fault data

研究中對表2的數據，采用了數據增強技術—重疊采樣。提取的數據每類100組，共1 000組。其中700組作為訓練集，300組作為驗證集。

3.1 波動特征分析路徑內所提算法優(yōu)勢對比

將本文提出的“CEEMDAN+復合GRU”模型(算法1)與“CEEMDAN+LSTM”(算法2)同步進行訓練驗證，結果見表3和圖8?？梢钥闯鏊惴?的驗證集準確率均值優(yōu)于算法2，所用時間比算法2更少。

表3 驗證集準確率結果對比Tab.3 Comparison of accuracy results of validation set

圖8 驗證集準確率混淆矩陣Fig.8 Accuracy confusion matrix of verification set

3.2 細節(jié)時頻分析路徑內所提算法準確率對比

3.2.1 準確率對比

將本文提出的“多DWPT+改進的INCEPTION”模型算法(算法3)與“單DWPT+基本INCEPTION”模型(算法4)進行比較。選用數據及結果對比如圖9、圖10和表4所示。

圖9 算法3的辨識效果Fig.9 Identification effect of algorithm 3

圖10 算法4的辨識效果Fig.10 Identification effect of algorithm 4

表4 驗證集辨識準確率結果Tab.4 Identification accuracy results of verification set

圖9、圖10對比分析了準確率和損失函數情況。從圖上可看出本文提出的“多DWPT+改進的INCEPTION”模型算法的分類辨識效果優(yōu)于“單DWPT+基本INCEPTION”算法，數據匯總見表4。

3.2.2 辨識準確性十折交叉驗證

將本文提出的“多DWPT+改進的INCEPTION”模型(算法3)和“多DWPT+AlexNet”等模型訓練好后，進行驗證集十折交叉準確率驗證比較。從圖11和表5的結果可以看出，算法3明顯最優(yōu)。

圖11 驗證集十折交叉準確率對比Fig.11 Comparison of ten fold cross accuracy of verification set

表5 驗證集十折交叉準確率結果對比Tab.5 Comparison of accuracy results of verification set

4 實際驗證

4.1 實際機床的主軸系統(tǒng)故障

本研究選取一臺標準型40規(guī)格的智能流量型臥式數控車床，驗證文中提出的故障數據分析算法(見圖3)。對實際機床主軸系統(tǒng)故障的驗證，是在實際外部擾動下，面向算法多環(huán)節(jié)(在線驅動環(huán)節(jié)、主體辨識環(huán)節(jié)、電流環(huán)節(jié)等)的專有數據驗證，是本文驗證研究的主要內容。與基于試驗臺的CWRU數據集驗證相比，更具有專有性、針對性特點，加之是對算法整體各環(huán)節(jié)的全面驗證，其結果可驗證算法整體各環(huán)節(jié)對本文研究對象進行實際故障辨識的有效性與實用性。

該機床在加工零件內表面時存在顫振振紋(如圖12所示)。在排除進給軸、刀具、切削參數、裝卡等因素后，將故障診斷研究的重點放在機床主軸系統(tǒng)上。

圖12 加工件內溝槽處出現(xiàn)加工顫振振紋Fig.12 Machining chatter marks appear at the groove in the machined part

4.2 數據采集與驗證方案

如圖13所示，在加工區(qū)主軸系統(tǒng)軸承側，安裝B &K振動加速度傳感器，采集主軸輸出端的振動狀態(tài)特征。

圖13 振動傳感器的安裝Fig.13 Installation of vibration sensor

空載條件下，采集該臺故障機床在主軸轉速2 000 r/min時主軸單元軸承側的振動數據。采用FLUCK電能質量分析儀，同步采集主電機驅動器輸出端的輸出電流波形數據(如圖14所示)。

圖14 使用電能質量分析儀采集主電機驅動器的電流數據Fig.14 The power quality analyzer is used to collect the current data of the main motor driver

4.3 對本文所提算法的實際驗證

4.3.1 主體辨識環(huán)節(jié)的離線訓練

從該流量型機床的歷史檢測數據中篩選出主軸系統(tǒng)軸承側振動檢測數據并匯總，如表6所示。

使用表6數據，離線訓練文中提出的“CEEMDAN+復合GRU”波動特征分析算法模型，再在訓練好的該離線模型上，使用驗證集進行驗證，獲得交叉熵最低判定值0.75(對應的分布是(0，0.75，0.09，0.16)，對應的判定標簽值為(0，1，0，0))。同理，采用提出的“多DWPT+改進的INCEPTION”時頻分析路徑算法進行離線訓練，判定結果交叉熵最低為0.79，數據匯總如表7所示。

表7 雙路徑離線數據Tab.7 Dual path offline data

4.3.2 在線自尋優(yōu)

(1)小波去噪重構效果對比

圖15是在2 000 r/min時，對4.2節(jié)故障機床采集到的含有干擾的振動波形進行的不同小波基去噪效果對比。

圖15 2 000 r/min時不同小波分解重構效果Fig.15 Reconstruction effect of different wavelet decomposition at 2 000 r/min

圖15(b)～圖15(d)分別是采用1層sym8、1層haar、2層sym8小波基，對波形數據進行的去噪效果對比。可以發(fā)現(xiàn)采用不同小波基和分解重構層數，對波形的預處理效果差異明顯。這說明在本文算法架構(見圖3)的前置環(huán)節(jié)中，尋找出最優(yōu)降噪效果對于提升現(xiàn)場實際波形數據辨識分析效果的必要性。

(2)基于強化學習Q-learning的在線自尋優(yōu)

根據文中2.3節(jié)、2.4節(jié)提出的在線學習方法，按照圖7的分析策略，采用4.3.1節(jié)訓練好的模型(模型效果數據見表7)，對4.2節(jié)故障機床主軸系統(tǒng)在2 000 r/min測得的振動數據，進行在線辨識，分析獲得了路徑1和路徑2每次迭代的即時結果，即環(huán)境為智能體提供的即時獎勵，相關過程數據舉例如表8所示。

表8為主體辨識環(huán)節(jié)進行某次數據分析時的在線分析策略，該策略中“即時判定結果=獎勵值：R=10×t×(b-a)”充分考慮了離線訓練結果對于在線訓練的影響，使每次判定都綜合了離線模型的結果數據(可信度)，從而增加了在線辨識本身的魯棒性和全面性。

(3)雙路徑主體辨識環(huán)節(jié)在線分析

在離線訓練好雙路徑主體辨識模型后，固化模型的權重、偏移量等參數，再應用到在線故障辨識中(參見圖2)。使用圖3的在線驅動環(huán)節(jié)算法進行10輪迭代(每輪1#～15#，15次)，每輪每次都按照表8的方式計算環(huán)境產生的對應表1各位置的即時獎勵值，最終計算表1各位置的10次獎勵總值。

4.3.3 多維度數據協(xié)同感知

對于電能質量分析儀采集的4.2節(jié)故障機床在空載測試時平穩(wěn)運行時段的同步電流，采用式(2)和式(3)對平穩(wěn)運行段電流波形數據進行計算，得到標準差結果σ=0.007 9，超過對應閾值0.005，脈沖因子結果p=0.020 5，超過對應閾值0.015。此處標準差故障閾值和脈沖因子故障閾值是按照2.5節(jié)所述對于該臺故障機床長期研究后確定的。由此處標準差和脈沖因子的結果都超過閾值的結果，結合圖6，考慮出現(xiàn)一定程度的損傷加劇。但對于主軸支承軸承的內環(huán)、外環(huán)、滾動體損傷無法進一步辨識，故電流分析路徑僅能發(fā)現(xiàn)是否正常，因此此環(huán)節(jié)對于主軸軸承內環(huán)、外環(huán)、滾動體及不確定性故障的判定可能性占比各為25%，需借助主體辨識環(huán)節(jié)進一步辨識故障類別。

4.3.4 故障數據多維度協(xié)同感知評估

這里對匯總后的各路徑結果進行基于D-S證據理論的多維度協(xié)同感知評估計算。按表1順序，由Q-learning驅動整個在線分析網絡，按圖7和表8策略進行自尋優(yōu)，提取Q表中各路徑、10輪尋優(yōu)總獎勵值(如圖16所示)及10輪對應的交叉熵概率分布，進行匯總。確定：采用sym8小波基進行1層分解重構，獲得的總獎勵值最高，其對應的最大交叉熵辨識概率分布如表9所示。

圖16 在線獎勵總值匯總Fig.16 Total online rewards

表9 最大交叉熵對應的數據Tab.9 The corresponding data of the maximum cross entropy

關于表9的4#數據，L1、L2路徑的不確定度θ由離線模型的可信度t(見表8)與1的差值確定(例L1：1-95%=0.05)。在此基礎上，各路徑分別與本路徑不確定度進行歸一化，路徑1(L1)的辨識概率分布結果為(0,0.095,0.085 5,0.769 5)，路徑2(L2)的辨識概率分布結果為(0,0.098,0.049,0.833)。基于式(4)進行計算：

(1)各路徑證據信息

m1(正,內,外,滾,θ)=(0,0.095,0.085 5,0.769 5,0.05)

m2(正,內,外,滾,θ)=(0,0.098,0.049,0.833,0.02)

m3(正,內,外,滾,θ)=(0,0.25,0.25,0.25,0.25)

(2)信任值乘積之和

m’(正)= (m1(正)+m1(θ))(m2(正)+m2(θ))(m3(正)+m3(θ))-(m1(θ))(m2(θ))(m3(θ))=0，同理：m’(內)=0.008 3；m’(外)=0.004 4；m’(滾)=0.349 3；m’(θ)=0.001 8

(3)歸一化處理

1-V=m’(正)+m’(內)+m’(外)+m’(滾)+m’(θ)=0.363 8

(4)最終結果

m(正)=m’(正)/(1-V)=0；同理：m(內)=0.022 8；m(外)=0.012 1；m(滾)=0.960 1；m(θ)=0.004 9

根據上述運算結果，m(滾)=0.960 1，即最終確定該機床主軸系統(tǒng)故障結果：主軸系統(tǒng)軸承滾動體損傷。

4.4 故障確認驗證

在使用文中提出的算法計算確認故障后，最終通過拆卸機床主軸單元，發(fā)現(xiàn)該臺機床主軸軸承滾動體已燒壞、變色，見圖17(a)。圖17(b)是作為對比的同型號正常機床的主軸軸承滾動體。此結果也驗證了文中算法對于該機床主軸系統(tǒng)故障診斷的準確性。

圖17 主軸軸承滾動體Fig.17 Spindle bearing rolling element

5 結 論

本研究提出了具有自尋優(yōu)和多維度協(xié)同感知的主軸系統(tǒng)故障數據分析算法。

(1)對于故障振動波形數據，從離、在線維度，提出建立了具有雙路徑特征的主體辨識環(huán)節(jié)，提出建立了具備自尋優(yōu)特點的在線驅動環(huán)節(jié)與前置環(huán)節(jié)。在此基礎上提出將雙路徑離、在線維度的自尋優(yōu)結果與電流波動狀態(tài)的輔助故障分析特征進行融合，通過對融合結果的協(xié)同評估，實現(xiàn)了整個自尋優(yōu)和多維度協(xié)同感知算法架構。

(2)在構建上述算法架構模型的過程中，提出了由CEEMDAN與復合GRU模型構成的波動特征分析路徑，提出了由4個小波基疊加的波形特征提取組合矩陣與改進的INCEPTION模型構成的細節(jié)時頻分析路徑。基于CWRU軸承試驗臺數據集驗證了該雙路徑(即主體辨識環(huán)節(jié))故障辨識的有效性和優(yōu)越性。

(3)基于實際機床主軸系統(tǒng)的故障數據，驗證了提出的算法架構各環(huán)節(jié)故障辨識的有效性與實用性。對于算法各環(huán)節(jié)實際故障辨識結果，提出了基于D-S證據理論的離、在線多維度結果融合方法，以0.960 1的協(xié)同評估概率量化出了實際機床主軸系統(tǒng)的具體故障原因。

(4)本文為機床主軸系統(tǒng)等關鍵組件，在實際智能化故障辨識研究中，遇到的實際噪聲擾動多、故障辨識準確度要求高、在線數據集貧乏、故障特征判別維度多等問題的相關研究，提供了借鑒。