單片機在船用減速器主軸信息采集中的應用

趙文瑞，杜惠娜

(河南理工大學鶴壁工程技術學院，河南 鶴壁 458030)

0 引言

作為船舶機械中的重要組成器件之一，船用減速器主要用于改善船舶與水面之間的摩擦受力狀態，從而對船舶進行減速。然而因其制作工藝和運行環境等因素，使得船用減速器主軸成為最容易發生故障而損壞的器件之一[1–3]。當船用減速器主軸發生故障后，還會引發一系列連鎖故障。因此對船用減速器主軸進行機械故障診斷，顯得尤為重要。

目前在不少船舶的實際排障中，針對船用減速器的排障方式主要以觀察為主。本文為提升傳統的排障效率，從單片機設計入手，借助傳感器模塊對船用減速器主軸的振動信號進行信息采集，通過對采集到的數據進行分析檢驗，由此判斷船用減速器主軸是否出現故障。具體研究思路主要分為3 個步驟：首先通過各類傳感器采集主軸的振動信號，其次采集振動信號中包含的特征。最后，根據采集出的特征來識別船用減速器主軸的運行狀態。其中，后兩步為故障診斷研究的重點。本文以單片機作為媒介，從卷積神經網絡理論出發對其展開研究[4–5]。

1 船用減速器主軸振動信號特性

在實際運行過程中，以船用減速器主軸為主體的系統在受到內部因素和外部激勵的影響后，整個系統會出現振動現象[6–7]。其中，內部因素主要為船用減速器主軸的結構特點以及加工裝配，外部激勵通常為運行過程中其他部件對船用減速器主軸力的作用。無論是正常運行的船用減速器主軸還是出現故障的船用減速器主軸，其振動信號中都包含大量的狀態信息。船用減速器主軸的每個部件根據其轉速以及結構尺寸，都有一個固定的振動頻率，即特征頻率。若船用減速器主軸發生故障的部位不同，那么相應的振動信號特性也會因故障位置的不同而出現差異。

因此，通過對不同類型的故障振動信號進行處理，采集不同故障的特征頻率，可以實現對船用減速器主軸的故障診斷。假設D和d分別為主軸和滾動體的直徑，內圈平均半徑為r1，外圈平均半徑為r2。滾動體受力方向與船用減速器主軸內外圈垂直方向夾角記作α，N為滾動體個數，船用減速器主軸的典型結構如圖1 所示。

圖1 船用減速器主軸典型結構Fig.1 Typical structure of marine reducer spindle

根據船用減速器主軸的尺寸大小以及旋轉頻率，計算不同狀態的特征頻率。

當內圈出現振動信號異常點，N個滾動經過振動信號異常點時的頻率為：

當外圈出現振動信號異常點，N個滾動經過振動信號異常點時的頻率：

若單個滾動體發生故障時，滾動體每自轉1 周只會對外圈產生1 次沖擊，其故障特征頻率為：

其中，fr為機械轉動頻率，與機械轉速有關。

2 基于單片機的模糊控制信息采集

2.1 模糊熵理論

模糊熵（FE）是一種衡量時間序列復雜性的有效方法，被廣泛應用于船用減速器主軸信息采集領域。對于給定的N維有限時間序列（μ1,μ2,μ3……μN），計算嵌入維數m和相似容限r。當m取值較大時，會需要較大的數據集N，并會造成信息丟失的情況。當m取值較小時，因為信息量的不足而無法完整的衡量時間序列，其中相似容限r設定為0.2SD。

2.2 采集方法

基于單片機的船用減速器主軸信息采集方法具體步驟如下：

1）輸入振動信號數據，借助SSA-VMD 分解后得到優化后的參數組合（k，α）；

2）在獲取并優化參數后，借助VMD 來分解采集的振動信號，得到k個不同的IMF 分量；

3）計算每個IMF 的模糊熵，并將其作為特征向量；

4）將特征向量輸入到SVM 中得到分類結果。

2.3 數據處理

為了驗證所提出方法的有效性，采取2 個數據集進行分析，并且通過模糊熵理論對上述的數據進行集中處理。在使用SSA 優化VMD 時，SSA 的相關參數如表1 所示。

表1 SSA 相關參數Tab.1 SSA related parameters

表中，Num 為種群數，Iter 為迭代次數，Ub和Lb分別為模糊熵提取中的特征參數，IMF 為待優化問題的維度。基于單片機借助SSA-VMD-SVM 建立模糊熵的智能優化算法、信號處理技術和機器學習理論，選取特征指標作為船用減速器主軸振動信號特征的向量，并對其進行分類處理。

3 基于卷積神經網絡的減速器信息采集

基于Keras 框架，以STM32F103 單片機為模板，搭建一個小型的神經網絡-多層感知器，將訓練得到的模型輸出參數作為主要的數據來源，使其應用于單片機中，其目的是為了可以基于卷積神經網絡對船用減速器主軸的振動信號進行信息采集。

3.1 卷積神經網絡理論

卷積神經網絡（CNN）是一種多級的神經網絡，常用來處理圖像數據。一個典型的CNN 網絡一般由3 種類型的層構成：卷積層、池化層和全連接層。通過堆積木一樣反復堆疊這些結構層便能構成一個卷積神經網絡，最常見的網絡結構模式是若干個“卷積層-激活函數”的堆疊，在結構的末端加上一個池化層。因此常見的CNN 結構可以概括為：輸入→[(卷積層→激活函數)*C→池化層*P]*N→(全連接層→激活函數)*F→輸出。其中P表示0 或者1，C/N/F表示重復的次數，繼而得出卷積層輸出圖像尺寸：

激活函數單元對于整個CNN 模型結構是一個必不可少的組成部分，它能夠提高模型對于非線性問題的表達能力，增強CNN 的魯棒性，有利于更好地訓練模型。常用的激活函數有Sigmoid、tanh 和ReLu 等。其中ReLu 函數能夠提升模型的運行速度，加快模型的收斂，被廣泛應用在CNN 模型中。因此，選取ReLu 作為激活函數。假設卷積層L使用卷積核K進行卷積操作，則整個卷積層的過程如下：

依據池化層選取了最大池化，表達式如下：

而全連接層，則位于整個CNN 結構的末端，其主要作用是將所學習到的特征扁平化為一個向量，并將得到的向量輸入到分類器（如Softmax 分類器）中。其表達式如下：

定義控制器的利用效率為e：

當上述等式非零時，設系統的穩定因子為γ，定義為：

式中：ppass和pstop分別高速和低速情況下的特征值。進一步可以得到：

最終控制系統的完整模型為：

3.2 信息采集方法的確定

本文引入馬爾可夫轉換域和CNN 理論，通過單片機提出了一種用于船用減速器主軸信息采集的方法，即MTF-CNN。其流程圖如圖2 所示：

圖2 MTF-CNN 信息采集流程圖Fig.2 MTF-CNN information collection flow chart

按照圖2 思路，信息采集方法如下：

1）收集船用減速器主軸故障信號，使用公開數據集的實際故障信號和正常振動信號進行驗證；

2）借助馬爾可夫理論，將振動信號時間序列轉化為馬爾可夫轉換域圖像；

3）基于CNN 理論搭建適合處理馬爾可夫轉換域圖像的CNN 結構模型，采集出圖像特征；

4）獲取分類結果，將采集的信息進行處理，通過Softmax 分類器得到分類結果。

3.3 實際應用驗證

采用船用減速器主軸數據，異常點的震動幅度為0.07 in，電機轉速為1979 r/min，采樣頻率為12 kHz，一個樣本包含1 024 個數據點。最終得出，各不同類型的振動信號轉換后的馬爾可夫轉換域圖像有著明顯的差別，可以直觀地對這些圖像進行分類。通過降低卷積層的數量、優化全連接層的參數，可以提升整個CNN 結構的運行效率。

如圖3 所示，在CNN 結構中有多個層和一個Softmax 分類器。按照以上思路，依據單片機的卷積層與池化層的相關使用策略，將非線性引入到CNN 的理論上，可以更好地解決復雜問題。因此在全連接層1 和連接層2 中，選取的神經元集合數量分別是256 和4。

圖3 CNN 結構圖Fig.3 CNN Structure Diagram

表2 為本文使用CNN 結構的具體參數。其中卷積層L2，L4，L6 和L8 的卷積核大小都是3×3，每層的輸入圖像都用零元素填充。

表2 CNN 模型結構參數Tab.2 CNN Model Structural Parameters

通過分析可知，每個圖像由1 024 個原始信號數據點轉換而來，轉換后的圖像經過中心裁剪后包含1 024個像素點。收集船用減速器主軸不同工作狀態下的100 個樣本，總共400 個樣本。通過算法隨機選擇70%的數據集作為訓練集，剩下的30%作為測試集，共進行10 次實驗，每次實驗的訓練輪數為100。這種方法的目的是為了避免特定的訓練集和測試集而導致分類結果的偏差。然而，由于CNN 模型在每一次訓練中的訓練集和測試集都是隨機的，因此每一次的分類結果都會有所不同。最終，在進行了10 次訓練過程中，分類準確率最高為100%，最低為99.12%，平均準確率為99.88%。

MTF-CNN 混淆矩陣的平均錯誤率如圖4 所示?？梢钥闯鯟NN 混淆矩陣的分類結果錯誤率隨時間會有緩慢的增長，但在1 s 時始終小于1%。因此轉換時間小于1 s 時，是可以顯著降低信息采集分類的錯誤率。同時，通過對比在相同情況下其他深度學習方法的分類精度評估MTF-CNN 的優勢，發現MTF-CNN 在平均錯誤率上要低于其他深度學習方法。

圖4 MTF-CNN 混淆矩陣的平均錯誤率Fig.4 Average error rate of MTF-CNN confusion matrix

4 結語

本文以船用減速器主軸為研究對象，圍繞振動信號開展關于機械信息采集研究，在信號處理方法和特征采集方面取得了一定的進展?；趩纹瑱C進行馬爾可夫域和卷積神經網絡設計，并將其應用于船用減速器主軸信息采集領域。