基于聲發射及WST-CNN協同的滑動軸承潤滑狀態識別

2023-12-01 10:12:48盧緒祥劉順順陳向民

振動與沖擊 2023年22期

盧緒祥, 劉順順, 陳向民, 張亢

(長沙理工大學能源與動力工程學院,長沙 410114)

滑動軸承是汽輪機組等大型旋轉機械的核心部件,由于運行負載高、工作環境惡劣,長時間運行易導致潤滑狀態惡化,進而引發一系列不良反應,諸如碰摩、咬黏、腐蝕、裂紋等等,最終導致油膜失穩,破壞正常潤滑狀態,引起重大安全事故,因而對滑動軸承潤滑狀態進行有效監測及預警具有重要意義[1]。

對滑動軸承進行狀態監測的常用信號有:振動信號、聲發射信號、軸心軌跡、光鐵譜分析等。振動分析是工業中最常用的監測技術之一。具有信號豐富、傳感器安裝方便等優點,但信號的主要能量集中分布在1 500 Hz以下低頻區域,而干擾信號頻率也多為低頻信號,故將有效信號完全分離比較困難。而聲發射檢測具有較寬的頻率范圍,獲取的信息量更大,利用高頻段信號進行故障診斷,可有效排除其他低頻干擾信號。

近年來,機器學習與深度學習在滑動軸承的故障診斷中得以廣泛應用。Babu等[2]使用小波變換對信號進行分解,結合人工神經網絡對滑動軸承進行多種工況故障診斷,分類準確率達到了85.7%。為進一步提高識別精度,Babu等[3]對振動信號提取多種特征,使用自編碼器實現深度神經網絡并對數據特征進行訓練,該方法在相應試驗數據下可實現100%的高識別率。然而,若故障數增加,會導致故障類型出現重疊,且滑動軸承運行環境噪聲污染嚴重,則會導致機器學習的準確性降低。Tang等[4]提出一種基于統計濾波和疊加自編碼器的分步智能診斷方法,采用去噪信號作為輸入,能更有效地自動學習區分關鍵特征。K?nig等[5]將聲發射技術應用于滑動軸承試驗臺,采用基于卷積神經網絡(convolutional neural network, CNN)的深度學習方法,對磨損失效模式進行監測和分類,達到了較高的精度。Luo等[6]將卷積神經網絡進行簡化,使其在保證診斷準確性的同時,提高了計算效率。在滑動軸承的故障識別中,效率與精度同樣重要,但在磨合和潤滑不充分的情況下,兩者有時會被誤判,降低整體分類的準確性。因此,本文針對某310 MW汽輪發電機組滑動軸承現場試驗所得的聲發射信號,采用小波散射對聲發射信號進行特征提取,結合簡化卷積神經網絡對滑動軸承進行早期故障診斷,該方法能在保留有效特征信息的情況下顯著減小特征尺寸,提高診斷精度和效率。

1 滑動軸承的聲發射機理

聲發射是指材料在外載荷或內力作用下以彈性波的形式釋放應變能的現象。在滑動軸承運行時,軸瓦、軸頸之間被一層潤滑油膜所隔開,聲發射主要源自內部軸瓦、油液、軸頸之間的摩擦。高速旋轉狀態下,滑動軸承內部軸瓦與軸頸與油膜相互摩擦擠壓,應力分布不穩定,當所受應力達到一定程度時,金屬材料會通過晶格間的位錯、滑移、龜裂等形式向外釋放彈性波。聲發射信號的強弱與滑動軸承油膜厚度之間具有較強的聯系性,一般情況下,油膜厚度大小與聲發射信號強弱之間呈正相關,但當油膜厚度低于混合潤滑狀態的厚度時,聲發射信號強度會急劇增大[7]。

聲發射信號信噪比高,與傳統的檢測油溫、軸溫等方法相比,聲發射響應時間短,能更快地反映故障;另一方面,聲發射傳感器安裝方便,與檢測油膜厚度和軸心軌跡等方法相較,更適用于對滑動軸承進行在線監測;與光鐵譜分析方法相比,聲發射具有能夠及時指示且能夠定位故障的特點[8]。

現場試驗的滑動軸承為某310 MW發電機組(軸系結構如圖1所示)的低壓缸后軸承,也即機組的4號支持軸承。該軸承為橢圓瓦結構,軸承體由上半和下半組成,水平對分,采用兩支定位銷來確保裝配時的兩半軸承體精準對中。軸承的基本參數包括:軸承半徑R=0.241 3 m,長徑比1/d=1,寬度L=0.482 m,軸承半徑間隙C=0.48×10-3m,軸承承載力N1=3.36×104N,粗糙度σ=3.2×10-6m。由于該軸承負荷大,軸承座剛度差等原因,經常出現瓦溫高、瓦振較大及磨損等情況,因此機組小修時經常對4號軸承進行檢查。

如圖2所示,本次試驗利用耦合劑將聲發射傳感器直接粘貼至軸承座表面,試驗時該傳感器的采樣頻率為3 MHz,詳細試驗過程見文獻[9]。

圖2 現場安裝的聲發射傳感器Fig.2 Installation of acoustic emission sensor

本次試驗過程中,在轉速2 040 r/min階段進行了長時間暖機,期間凝汽器壓力有一降低過程,導致機組軸承上抬,4號軸承的潤滑狀態開始惡化,隨后聲發射信號突然降低并維持了一段時間,為便于后續分析,將這段時間內的滑動軸承潤滑狀態劃分為混合潤滑狀態;最后聲發射信號又出現突增,機組油溫、瓦溫超標打閘停機,將這段時間內的滑動軸承潤滑狀態歸為干摩擦狀態。停機后檢查發現4號軸承發生了嚴重磨損,軸瓦及軸頸磨損情況如圖3所示。

圖3 磨損的4號軸瓦及軸頸Fig.3 Photos of worn bearing bush and journal

如圖4所示為現場獲取的聲發射信號時域波形圖,從上到下依次為正常潤滑、混合潤滑、干摩擦三種狀態信號的時域波形圖。

圖4 滑動軸承三種潤滑狀態下聲發射信號時域波形圖Fig.4 Time domain waveform of acoustic emission signal under three lubricating conditions

從圖4看出,滑動軸承從正常潤滑到混合潤滑再到干摩擦變化的過程中,聲發射信號的幅值有明顯增大,信號波動性也更強。正常潤滑狀態的幅值約為[-0.5 0.5],混合潤滑狀態的幅值約為[-1 1],干摩擦狀態的幅值約為[-2 2],以上體現出聲發射信號檢測靈敏的特點。不過由于滑動軸承工作環境惡劣,聲發射信號極易受周圍環境噪聲干擾,僅從時域圖獲取的信息有限,即使同一狀態下的聲發射信號特征也并不明顯。因而,提取有效的特征值仍是聲發射信號故障診斷領域的研究重點[10]。

繼續從頻域、時頻域分析滑動軸承聲發射信號,圖5、圖6分別顯示的是三種潤滑狀態下,聲發射信號平滑后的持久頻譜圖以及尺度圖。

圖5 三種潤滑狀態下聲發射信號平滑后的對數功率譜圖Fig.5 Log power spectrum of acoustic emission signal after smoothing under three lubricating conditions

圖6 三種潤滑狀態下聲發射信號尺度圖Fig.6 Scale figure of acoustic emission signal under three lubricating conditions

從圖5可以看出,滑動軸承三種潤滑狀態的聲發射信號經平滑后的對數功率譜圖有著直觀的區別:正常潤滑信號的功率譜參數隨歸一化頻率的增大而出現大范圍波動,波動周期較長;混合潤滑狀態信號的功率譜參數隨歸一化頻率的增加而出現較為快速的波動;干摩擦狀態信號的功率譜參數隨歸一化頻率的增加出現急劇波動,波形已接近鋸齒形。

從圖6可以看出,滑動軸承三種潤滑狀態的聲發射信號的尺度圖也有明顯差異:正常潤滑狀態下聲發射信號的能量較低且平穩;混合潤滑狀態下聲發射信號的能量分布較為散亂,主要能量間斷性分布在歸一化頻率值0.001周圍;干摩擦狀態下聲發射信號的能量持續凸顯,在歸一化頻率值0.001及其上、下位置呈條帶狀分布。

2 小波散射變換

由于實際采集到的滑動軸承聲發射信號會受到周圍工作環境的噪聲干擾,影響故障早期微弱信號的識別和分析。故需要一種兼具平移不變性和局部穩定性的信號特征分析提取方法。在本文中,采用小波散射變換(wavelet scattering transform, WST)來對滑動軸承聲發射信號進行自動魯棒特征提取。

WST是一種冗余的時頻變換技術,在信號分類中具有顯著優勢[11],可以提取在聲音、圖像信號中的高分類精度特征。劉輝等[12]將小波散射技術應用到輸電線路故障診斷中,對故障電流信號進行WST特征提取,并結合長短期記憶神經網絡進行診斷,大幅提升了故障辨識準確率。Varun等[13]對現有的WST固定時頻表示進行修改,使其可學習信號的時頻表示,該方法在軸承和齒輪故障的診斷中表現優異,并且具有良好的遷移學習性能,能夠很好的推廣到故障診斷領域。

小波散射網絡基于現有小波的固定時頻表示,經修改可使其學習故障診斷的最佳特征。小波散射框架如圖7所示。小波散射首先使用小波低通掃描濾波器φ對輸入信號進行平均化操作,生成第0層散射系數;接著高通小波濾波器ψ對信號進行連續小波變換生成一組尺度圖系數,將非線性算子(稱為模數)應用于尺度圖系數,對輸出進行小波低通濾波器濾波,生成第一層散射系數;上一層的輸出成為下一層操作的輸入,重復相同過程繼續獲得第2層散射系數…簡言之,WST可概括為對加入了非線性運算的小波特征進行卷積計算,以獲得具有平移不變性和局部穩定性的小波特征[14],小波散射變換公式為

圖7 小波散射框架Fig.7 Framework of wavelet scattering transform

SJ(n)f=|f·ψn(x)|·φJ

(1)

式中:ψ為高通濾波器;φ為低通濾波器;J為最大尺度;SJ(n)f為散射系數即小波散射特征。

由于每次迭代都需要占用更多算力,對于滑動軸承聲發射信號而言,3層即可滿足應用:第1層基本上執行平均操作,但丟失了信號的細節;第2層捕獲細節,類似于尺度不變特征變換功能;第3層提供補充信息,可改善分類。圖8所示的是三種狀態下滑動軸承聲發射信號的0階、1階、2階散射分解系數,由各階散射系數的數值可以看出,滑動軸承聲發射信號的能量主要在1階、2階體現。

圖8 滑動軸承三種潤滑狀態下散射系數分布圖Fig.8 Scattering coefficient distribution diagram of sliding bearing under three lubricating conditions

通常對系數進行下采樣以降低網絡的計算復雜性,這些散射系數統稱為散射特征,對散射特征進行2階散射系數可視化分析,如圖9所示,與1階散射系數相比,由于散射分解次數的增加,低頻部分的能量逐漸凸顯,故障信號2階散射系數的可視化特征具有明顯的沖擊性,可以有效區分干摩擦狀態與混合潤滑狀態。

圖9 滑動軸承三種潤滑狀態信號2階散射變換時頻譜Fig.9 Second order scattering transform time spectrum of sliding bearing under three lubricating conditions

在傳統或者淺層的機器學習技術當中,通常需要一個手動的特征提取步驟,從圖像等數據中學習有區別的信息。特征及分類器必須手動設計和選擇。對數據進行小波散射變換,既可以實現對監測數據的降維,減少冗余信息,提高計算效率,又可以提取數據本質特征,并且可以提取隱式信號特征[15]。且通過上述分析可知,使用小波散射2階系數可以有效觀察滑動軸承三種潤滑狀態聲發射信號的時頻特征及能量分布。

圖10所示為小波散射網絡結構,小波散射網絡被稱為深度網絡,因為它會執行構成深度網絡的3個主要任務:卷積、非線性和池化。卷積由小波執行,模運算符用作非線性化,小波低通濾波器的濾波類似于池化。小波散射網絡能夠以較少的配置從時間序列和圖像數據中獲取低方差特征,在降維的同時捕獲重要信息。以便在機器學習和深度學習中使用。小波散射網絡在功能上等效于深度卷積網絡,但不包含任何參數,適用于非密集型數據集,與卷積神經網絡的區別主要在于,卷積神經網絡的濾波器權重是習得的,而小波散射網絡的濾波器權重是固定的。

圖10 小波散射網絡結構Fig.10 Structure of wavelet scattering network

通過計算機程序對已有數據進行分析,試驗所取聲發射信號采樣率為3 MHz,信號總長度為200 000個采樣點,選取了共1 200條事件信號,包含400條正常潤滑信號、400條混合潤滑信號及400條干摩擦信號。

由文獻[16]可知當散射分解采樣頻率與時間不變尺度之積近似等于采樣點總數N時,可得到最佳維數的特征矩陣。設定小波散射分解采樣率為3 MHz,時不變尺度為0.000 6 s,小波變換次數為2,質量因子為8和1。同時加入散射路徑優化機制,能夠去除冗余特征,在保證準確率的同時提高運算效率,提升特征矩陣魯棒性,經過進一步訓練和測試,以得到最優的散射特征矩陣。圖11為加入優化機制前后散射路徑圖。通過分析,加入散射路徑優化機制后,減少了82條散射路徑,特征矩陣的體積減小了32.54%。

圖11 優化前后散射路徑圖對比Fig.11 Comparison before and after adding scattering path optimization mechanism

3 基于小波變換模極大值的碰摩檢測

通過構造小波散射網絡對數據進行變換,從測試數據中選擇一個時間序列并對數據進行分類,對正常潤滑、混合潤滑狀態、干摩擦狀態三種信號運用小波變換模極大值技術,運行結果如圖12所示。

圖12 滑動軸承聲發射信號的小波變換模極大值圖Fig.12 Maximum value of wavelet transform modulus of acoustic emission signal of sliding bearing

小波變換模極大值是在對多尺度小波變換進行不規則抽樣的基礎上得到的,主要利用了小波變換對突變信號的敏感性以及小波變換在時域及頻域良好的定位能力。小波變換模極大值線上的最大值通常出現在粗糙的尺度區域,極大值線上的最小值則出現在精細的尺度區域。由圖12可知,正常信號的能量尺度最小且模極大值分布均勻,混合潤滑信號的能量尺度較大,模極大值呈間歇性分布,而干摩擦狀態的能量尺度最強,且模極大值分布比較密集且雜亂。圖12(b)中,混合潤滑狀態信號在采樣點617,1 077,1 400,1 788位置處有收斂到最細尺度的極大值線,通過收斂到最細尺度的極大值線可對突變信號實現奇異點定位。

繪制混合潤滑狀態信號樣本的波形圖,并標定采樣點617,1 077,1 400,1 788處的位置如圖13所示。基于混合潤滑信號波形圖的變更點分析進一步確認了小波變換模極大值分布的結論:采樣點617,1 077,1 400,1 788處可能是混合潤滑狀態時出現碰摩的區域。

圖13 混合潤滑信號波形圖Fig.13 Mixed lubrication signal waveform diagram

4 基于WST-CNN潤滑狀態識別

卷積神經網絡通過模擬人腦視覺系統,交替采用卷積層和池化層,增強原始信號并對圖像進行鄰域間采樣,在卷積層后進行批量歸一化處理可增強模型的泛化能力并提高訓練速度[17]。圖14所示為卷積神經網絡結構。

圖14 深度卷積網絡結構Fig.14 Deep convolutional network structure

將通過小波散射分解變換得到的最優特征矩陣數據集按照7∶3分為訓練集和測試集,作為卷積神經網絡的輸入,用小波散射序列訓練一個一維卷積神經網絡,散射序列為32×63,其中63為時間步長,32為散射路徑數。對卷積網絡訓練相關參數進行設置,經多次測試發現,與SGDM及Adam優化器相比,采用RMSProp優化器訓練得到的網絡效果最佳,較Adam優化器網絡準確率平均高3.65%,較SGDM優化器網絡準確率高1.81%,且具有更強的泛化能力。訓練后返回網絡和訓練信息,圖15所示為WST-CNN訓練過程中準確度與損失信息。

圖15 WST-CNN訓練精度與損失曲線Fig.15 Training accuracy and loss curve of the WST-CNN

將測試集的小波散射特征矩陣作為WST-CNN模型的測試輸入,繪制混淆矩陣如圖16所示。結果顯示:整體準確率達到95.28%(平均值),其中正常潤滑狀態的信號識別率達到100.00%,混合潤滑狀態的識別率93.30%,干摩擦狀態的信號識別率達到92.50%。

圖16 滑動軸承潤滑狀態識別效果混淆矩陣Fig.16 Confusion matrix of lubrication state of sliding bearing

為對比驗證該方法的有效性,使用同一滑動軸承聲發射信號設置三組對照,分別為小波散射結合門循環單元(gate recurrent unit,GRU)循環神經網絡(wavelet scattering transform-gate recurrent unit,WST-GRU)、數據增強的聲發射信號結合GRU循環神經網絡(data enhanced acoustic emission signal-gate recurrent unit,DEAES-GRU)、數據增強的聲發射信號結合卷積神經網絡(data enhanced acoustic emission signal-convolutional neural network,DEAES-CNN)。四種模型間的對比如表1所示。從表1可以看出,無論是預測準確性還是在模型的時效性上,WST-CNN都具有較為明顯的優勢。

表1 不同模型效果對比Tab.1 Comparison of effects of different models

由此證明,基于WST-CNN的方法對滑動軸承聲發射信號的智能識別準確率較高,并且能夠高效、迅速地對滑動軸承潤滑狀態進行分類。

5 結論

(1) 相較于振動信號檢測,使用聲發射技術對滑動軸承潤滑狀態進行檢測具有靈敏度高、頻率范圍寬、信息量更大的優勢。滑動軸承的潤滑狀態與聲發射信號的強弱具有較強的聯系性,采用小波散射技術對滑動軸承信號進行處理,可以提取出低方差特征矩陣,降低計算量的同時捕獲重要信息。

(2) 小波散射網絡設置簡便,對提取的特征矩陣易于理解和解釋,并且兼具平移不變性與局部穩定性,提取的特征矩陣也具有更強的魯棒性。在實際應用中對小波散射網絡的主要參數進行選擇及比較,總結得到:在信號采樣頻率不變時,時不變尺度與采樣頻率之積越接近數據采樣點數,所提取的特征矩陣區分度更高;對滑動軸承聲發射信號使用3次小波散射分解變換即可滿足使用,在保證網絡有效性的同時提高程序運算效率。

(3) 使用小波變換模極大值技術可以對滑動軸承潤滑狀態進行有效區分并對發生碰摩的采樣點進行診斷,通過在信號波形圖中標注出現小波變換模極大值的點,能夠進一步確認信號采樣點中發生碰摩的區域。