基于云模型與LSTM算法的旋轉機械故障診斷研究

胥佳瑞

(中國大唐集團科學技術研究總院有限公司華北電力試驗研究院，北京 100040)

0 前言

旋轉機械作為工業行業的重要設備，在工業生產中應用廣泛。若旋轉機械發生故障會嚴重影響現場生產，甚至造成巨大的經濟損失[1]。針對上述問題，對發生故障的旋轉設備進行人工智能診斷已成為研究的重點問題，由此可進一步提高設備運行的安全性及可靠性，具有重要的經濟效益。

目前人工智能發展迅速，研究成果層出不窮，其中云模型和LSTM算法近年來也受到諸多學者的關注。如張寬等人[2]基于不同故障的標準云模型與改進D-S證據理論建立故障診斷模型進行故障診斷。趙榮珍等[3]將處理后的信號云化，結合集成極限學習機進行故障診斷。田松峰等[4]采用EEMD處理信號后，利用云模型理論進行特征提取，結合支持向量機進行故障診斷。高玉才等[5]將振動信號輸入Bi-LSTM網絡中，獲取振動信號深層特征，最終通過全連接層和Softmax層輸出設備故障診斷結果。呂云開等[6]利用孿生神經網絡與LSTM相結合的故障診斷方法，對原始振動信號進行特征提取，根據相似度判斷完成故障診斷。魏永合、宮俊宇[7]提出將卷積神經網絡、LSTM模型和注意力機制相結合的故障診斷方法，加強故障特征明顯的信息，以此提高模型診斷準確率。

由上述研究成果可看出云模型和LSTM算法在故障診斷中已開展研究，本文作者基于此提出云模型與LSTM算法相結合的故障診斷研究，分別利用云模型中逆向云發生器算法和LSTM算法的信息記憶能力，實現旋轉機械故障診斷，并與能量法、SVM模型進行對比分析，進一步驗證新方法的準確率。

1 云模型

1.1 云模型理論

設定X是一個定量論域，C用來表示X的定性概念，X中的x是對C的隨機實現，x對C的隸屬度μ(x)屬于[0，1]，則x在論域上的分布為云模型，即：

X→[0,1],?x∈X,x→μ(x)

(1)

在云模型中，x被稱為云滴。云模型可以表示由定性概念到定量表示的過程，也可表示由定量到定性概念的過程[8]。

1.2 特征參數

云模型主要有3個特征參數[9]：期望Ex、熵En、超熵He，通過3個特征參數表征不同故障的定量特征。

期望Ex表征樣本的中心點，即最典型樣本點；熵En表征樣本不確定性，即熵越大表明樣本模糊性越大；超熵He表征熵的不確定性，即體現云滴的聚集程度。

1.3 云發生器

云發生器主要是指云模型生成的算法，包括正向發生器和逆向發生器。文中主要采用逆向云發生器模型，故簡要介紹逆向云發生器。

逆向云發生器是將定量云團轉化為定性概念的一種云發生器，最終由云模型的3個特征參數表示，如圖1所示。

圖1 逆向云發生器

逆向云發生器算法有2種：(1)是有確定度，根據確定度信息計算；(2)是無確定度，文中采用第二種算法，已知m個云滴信息，通過以下公式進行計算[10]：

(1)期望Ex的估計值

(2)

(2)熵En的估計值

(3)

(3)超熵He的估計值

(4)

1.4 云模型應用

利用云模型基本原理，以振動故障數據作為云團云滴，構建逆向云發生器，通過振動數據擬化作云團，以此轉化為定性概念，利用3個數字特征表征故障特征，從而應用到故障診斷模型中。由于逆向云發生器計算得出的是特征估計值，故樣本數據越少，誤差越大。隨著云滴即故障數據增多，誤差會相應減少，進一步驗證云模型在故障診斷中的可應用性。

2 LSTM算法

2.1 LSTM原理

LSTM即長短期記憶神經網絡，是為了解決循環神經網絡(Recurrent Neural Network，RNN)在長序列樣本中存在的梯度消失、梯度爆炸等問題而改善的神經網絡。LSTM改進點主要是在RNN基礎上增加了3個控制單元：輸入門、輸出門、遺忘門[11-12]，如圖2所示。

其中遺忘門可以保留上一刻重要的信息，一些不重要信息進行“遺忘”，數學描述[13-14]如下：

ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)

(5)

式中：Wf、bf分別為遺忘門激活函數的權重與偏置。

輸入門決定了t時刻的輸入信號和t-1時刻輸出信號中保留信息，數學描述[13-14]如下：

it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)

(6)

(7)

(8)

式中：Wi、bi分別為輸入門激活函數的權重與偏置；Wc、bc分別為輸入門激活函數的權重與偏置；Ct為新得到的細胞狀態信息。

輸出門決定了下一層隱藏的信息，數學描述[13-14]如下：

Ot=σ(Wo[ht-1,xt]+bo)

(9)

ht=Ot×tanh(Ct)

(10)

式中：Wo、bo分別為輸出門激活函數的權重與偏置。

2.2 LSTM算法應用

由于LSTM算法采用門結構，可以將之前輸入的信息較好地保留到最后，不會導致傳播中途部分重要信息丟失，具備良好的長、短時記憶能力。而在故障診斷過程中，需要將連續的故障信息向后傳播，保證信息可持續性，可提高故障診斷準確率，從而進一步驗證了LSTM算法在故障診斷中具備可應用性。

3 故障診斷應用

3.1 實驗數據提取

實驗數據通過Bently-RK4轉子實驗臺模擬得到，如圖3所示。實驗臺主要由轉軸、軸承、傳感器、鍵相、油泵、儲油槽、圓盤、碰摩螺釘固定塊等部件組成。

振動信號采集系統如圖4所示，此實驗模擬轉子4種故障實驗，包括質量不平衡、轉子不對中、動靜碰磨、油膜渦動，采樣頻率為1 280 Hz，采樣點數為1 024，轉子轉速為3 000 r/min。

圖4 振動數據采集系統

3.2 數據預處理

由于采集振動數據含有其他噪聲等干擾，且不同噪聲干擾對后續特征提取及故障診斷影響較大，故在特征提取前對不同振動故障數據進行統一處理。文中采用EEMD方法對振動原始數據進行提純[15]，通過全體噪聲均值方法削弱噪聲，利用相關系數法提取分解的有效IMF分量，從而實現降噪效果，作為云模型輸入數據進行特征提取。

3.3 實驗應用

文中采用云模型與LSTM算法相結合的故障診斷方法，通過云模型的逆向發生器進行計算，獲取各類故障的特征數據，并將它輸入到LSTM算法中進行故障診斷。為了驗證該方法的有效性，引用特征提取中常用的能量法和少量樣本常用的故障診斷SVM模型，原始數據相同，采用云模型和能量法分別進行特征數據提取，輸入到LSTM算法和SVM模型中進行故障診斷，對比不同方法之間的故障診斷效果。下列實驗中采用4種不同故障分類：質量不平衡、油膜渦動、轉子不對中、動靜碰磨。

3.3.1 基于能量法與SVM的故障診斷

通過實驗得到4種振動故障數據，采用EEMD進行降噪處理，得到有效IMF分量后計算能量分布，公式為

(11)

(12)

式中：ci(t)為原始數據分解得到的第i個IMF分量；Ei為每個分量的能量。

由于計算中發現分量能量量級相差較大，故統一處理，采用能量熵定義，即每個分量占總能量的百分比進行表示，其定義為

pi=Ei/E

(13)

(14)

由上述計算可得出不同故障的特征數據，此次實驗模擬4種不同故障類型數據，每種故障數據共獲取80個樣本，訓練和測試樣本平均分開。部分計算結果如表1所示。

表1 能量法提取部分特征數據

文中采用試算法，確定SVM中懲罰系數C為2，核函數采用徑向基核函數。將上述的特征數據輸入到SVM模型中，得到故障診斷結果如圖5所示，故障診斷準確率如表2所示。

表2 能量法與SVM的故障診斷準確率

圖5 能量法與SVM的故障診斷結果

3.3.2 基于能量法與LSTM的故障診斷

采用與第3.3.1節相同的原始數據，利用能量法得出不同故障的特征數據，每個故障訓練樣本40個，測試樣本40個。特征數據計算結果如表1所示。

LSTM模型中隱藏單元數目設置為100，求解器設置為“adam”，執行環境選“cpu”，設置mini-batch size為27，maxEpochs為100。將特征數據輸入到LSTM模型中，得到故障診斷結果如圖6所示，故障診斷準確率如表3所示。

表3 能量法與LSTM的故障診斷準確率

圖6 能量法與LSTM的故障診斷結果

3.3.3 基于云模型與SVM的故障診斷

通過實驗獲取4種故障數據，利用公式(2)—(4)計算不同故障云模型特征數據，采用相同數量訓練、測試樣本。部分計算結果如表4所示。

表4 云模型提取部分特征數據

SVM模型設置與第3.3.1中相同，將上述的特征數據輸入到SVM模型中，得到故障診斷結果如圖7所示，故障診斷準確率如表5所示。

表5 云模型與SVM的故障診斷準確率

圖7 云模型與SVM的故障診斷結果

3.3.4 基于云模型與LSTM的故障診斷

特征數據獲取與第3.3.3節相同，每個故障訓練、測試樣本也相同。特征數據如表4所示。

LSTM模型與第3.3.2中相同，將特征數據輸入到LSTM模型中，得到故障診斷結果如圖8所示，故障診斷準確率如表6所示。

表6 云模型與LSTM的故障診斷準確率

圖8 云模型與LSTM的故障診斷結果

3.4 對比分析

為了驗證基于云模型與LSTM算法的故障診斷準確性高，上述引用了共4種故障診斷方法進行對比分析，對比圖5—6的故障診斷結果可以看出：采用能量法特征提取對于動靜碰磨故障診斷準確率較低，由于動靜碰磨產生能量發散，故特征提取數據偏差較大；由圖7—8的故障診斷結果可以看出：云模型特征提取對于故障數據與健康數據期望值偏差較小時，特征提取數據會存在誤差，故在質量不平衡、油膜渦動故障準確率偏低；由表2—6診斷準確率中可以看出：組合LSTM算法的故障準確率較高，對比于SVM算法準確率存在明顯優勢，驗證了基于云模型與LSTM算法故障診斷的優越性。

4 結論

文中采用基于云模型與LSTM算法相結合的故障診斷方法，通過實驗獲取4種故障診斷數據，引用能量法和SVM模型共4種故障診斷方法進行對比分析，最終驗證了基于云模型與LSTM算法的故障診斷優異性。文中采用實驗獲取故障數據樣本有限，但基于小樣本情況下足以驗證該方法可實用性，證明了此方法在旋轉機械故障診斷中具備良好應用前景。