基于云平臺的旋轉機械軸承監測系統設計

張悅鈿，尚志武

(1.天津工業大學機械工程學院，天津 300387；2.天津工業大學現代機電裝備技術重點實驗室，天津 300387)

0 前言

軸承是旋轉機械設備中的關鍵零部件，它的正常運轉對保證旋轉機械的平穩運行至關重要[1]。將軸承作為關鍵元件，建立旋轉機械的監測系統對進一步提高企業經濟效益、防止安全生產事故的發生具有重大意義。傳統的監測系統[2-4]大多采用客戶端等一些上位機軟件，導致無法隨時隨地查看機械設備的運行狀態。而且隨著待監測設備數量的逐漸加大，服役歷時變長，造成監測數據日益增加。傳統監測系統很難存儲這些大量的監測數據。而且系統現在采用的故障診斷方法通常是信號處理和機器學習的方法，特征提取困難，且難以對海量的監測數據進行分析[5]。

近年來云平臺逐漸成為各大企業數據存儲和業務部署的主要平臺，應用十分廣泛。云平臺能夠提供大規模存儲和強大的計算，利用云平臺的數據庫可以存儲日益增加的監測數據。另外可以結合B/S架構，通過Web瀏覽器隨時隨地監測設備的運行狀態。還可以將深度學習方法布置在云端，克服以往故障診斷方法存在的問題。

本文作者以軸承做作為關鍵部件，提出集云平臺、深度學習、信號無線傳輸、Web監測與故障診斷等多功能于一體的狀態監測與故障診斷系統，對進一步提高旋轉機械設備監測效率、降低其安全事故率具有一定的價值和現實意義。

1 系統總體方案

系統總體框圖如圖1所示，系統由采集模塊、數據傳輸模塊、云平臺和Web瀏覽器組成。采集模塊通過溫度傳感器、加速度傳感器、STM32微處理器采集軸承的溫度與加速度數據；數據傳輸模塊對采集的數據進行傳輸，通過NB-IoT的無線數據通信方式將采集數據存儲到云平臺的數據庫當中。云平臺選用阿里云云平臺，云平臺由MySQL數據庫、前端、后端組成。數據庫實現了數據的云端存儲，前端實現了軸承的運行狀態和故障診斷結果的可視化，后端實現了軸承相關時域頻域狀態監測信息的計算和深度學習故障診斷方法的調用。最后系統通過Web瀏覽器的形式提供軸承狀態監測和故障診斷結果顯示。

圖1 系統總體框圖

2 系統硬件設計

2.1 采集模塊設計

由于軸承的長期運行，在發生故障后通常表現出異常的振動和溫度變化，這些變化是對軸承進行監測的主要信息來源。這部分主要由一個嵌入式的STM32單片機、加速度傳感器和溫度傳感器、放大器、A/D轉換器模塊共同組成，可以直接采集軸承工作中存在的各種異常振動和溫度變化。STM32單片機選用STM32F103RCT6，基于Cortex-M3內核，一次最大內存可支持連續處理多達32 b的數據，處理速度快，滿足數據采集要求[6]。

加速度傳感器選用具有高性能、低功耗特點的ADXL1002單軸MEMS加速度傳感器[7]。該傳感器能夠準確測量軸承的加速度值，量程為±50g，頻率響應可達11 kHz，能夠應用于高帶寬振動測量，靈敏度為40 mV/g，滿足系統振動監測需求。傳感器輸出的是微弱的模擬輸出電壓，需要進行放大，選用AD620儀表放大器對其進行放大。AD620精度高，成本低，增益范圍為1～10 000。A/D轉換器的主要用途是將加速度傳感器產生的模擬信號快速變換為數字輸出信號，系統可選用AD7606轉換器。轉換器基本參數中的分辨率為16位，支持8通道采集，采樣速率可達200 kS/s。

可選用DS18B20溫度傳感器進行溫度動態監測，該溫度傳感器具有精度高、功率消耗低、不易受外界干擾等特點。

2.2 數據傳輸模塊設計

數據傳輸模塊采用NB-IoT無線通信方式，能夠提供大范圍低功耗連接，覆蓋領域廣，成本低廉，有巨大的發展空間[8]。系統選用移遠公司推出的BC26芯片作為數據傳輸模塊的主芯片。BC26是一套高性能、低功耗、體積小巧的高性能NB-IoT信號無線傳輸模塊，該處理芯片上可自動設置成多種運行模式，滿足各種數據信號無線的傳輸功能要求。BC26模塊電路如圖2所示。

3 系統軟件設計

系統軟件設計部分內容涉及數據采集程序設計、數據傳輸程序設計、狀態監測模塊和深度學習故障診斷方法設計以及云平臺設計。

3.1 數據采集程序和數據傳輸程序設計

對于數據采集程序設計，系統上電開始初始化，設置延時函數、設置中斷、定時器工作模式配置等，然后讀取溫度和加速度傳感器的采集數據發送到BC26模塊中。

數據傳輸程序利用BC26模塊和MQTT協議完成初始化配置與數據傳輸，程序流程如圖3所示。STM32微處理器使用相關AT指令控制BC26模塊接入網絡并上傳采集的數據，存儲到云平臺的數據庫中。

3.2 狀態監測模塊設計

狀態監測模塊利用一些時域頻域分析將軸承相關狀態信息在Web瀏覽器中進行顯示。具體對軸承的溫度和振動數值實時顯示，并顯示軸承的時域波形圖，以及它的峭度指標、峰值因子、幅值譜圖、功率譜圖和倒頻譜圖。

時域波形作為信號最初的狀態顯示，保留了最全面最原始的信息，方便人們直接觀察。峭度指標和峰值因子是無量綱指標，與軸承的運行狀況例如負載、轉速無關，能反映軸承的早期故障損傷[9]。

幅值譜圖、功率譜圖、倒頻譜圖能清晰反映信號的更多信息，從而對故障類型、部位以及故障程度細節有更清晰的顯示。

3.3 深度學習故障診斷方法

為解決以往機械監測系統中故障診斷方法存在的問題，采用深度學習技術進行診斷。一維卷積神經網絡(1DCNN)是深度學習方法的一種，非常適用于一維的軸承振動信號。本文作者以1DCNN為基礎，提出一種多尺度一維卷積神經網絡的方法來提升故障診斷的準確率，并集成到系統中。

圖4展示了多尺度一維卷積神經網模型的總體網絡結構。該網絡結構的第一部分包含單個卷積層和一個最大池化層，核大小分別為 64×1和 2×1，用于提取原始振動信號的局部特征，然后將輸出傳遞到多尺度特征提取模塊中。多尺度特征提取模塊卷積核尺寸分別為2×1、4×1、8×1一直到32×1。模塊結構由多個不同大小的卷積核組成，它們并排排列，可以得到更豐富的特征信息，大的卷積核能提高對噪聲的魯棒性，小的卷積核可以提取到細微的特征。之后再經過5個尺寸為2×1的最大池化層進行特征降維。

圖4 模型總體網絡結構

然后繼續輸出至3個交替的卷積層和最大池化層進行特征提取，第一個卷積層核尺寸為4×1，其余的卷積層和最大池化層的核尺寸都是2×1。最后通過Flatten層將數據展平，從多維數據降至一維，經過全連接層和輸出層輸出分類結果。

3.4 云平臺軟件設計

采用阿里云云平臺。阿里云性價比高、穩定性好、安全系數高，是國內主流的云平臺。云平臺采用瀏覽器/服務器(Browser/Server，B/S)方式進行設計。由三部分組成，具體如圖5所示。

圖5 云平臺設計框架

云平臺層的后端基于Java語言和SpringBoot框架進行設計，采用RESTful規范風格與前端進行交互。對于文中提出的深度學習故障診斷方法，先在線下訓練好，然后將模型打包成jar包，利用maven部署到Java程序中，然后再部署到云平臺中。當軸承的峭度指標和峰值因子超過閾值時，后端會調用該方法用于故障診斷。對于狀態監測模塊，后端計算相關狀態監測信息，然后展示到前端界面中。

云平臺層的數據庫采用MySQL進行設計，用于存儲軸承的溫度與加速度數據。在SpringBoot框架下使用MyBatis來操作數據庫。云平臺層的前端(即瀏覽器界面)采用Vue前端框架進行設計。其中，瀏覽器界面主要包括狀態監測界面和故障診斷界面。

4 實驗測試

為了驗證系統各項功能，需要對其進行測試。選用IEEE PHM2012(IEEE Prognostic and Health Management 2012)PRONOSTIA實驗平臺數據對系統進行運行測試，負載為4 200 N，轉速1 650 r/min。軸承型號為6804DU，軸承狀態分為正常故障兩種狀態。

4.1 模型訓練與結果

將實驗平臺數據劃分對模型進行訓練，每一種狀態300個樣本，其中70%樣本作為訓練集，30%樣本作為測試集，學習率設置為0.002。批訓練中，每一批樣本數設置為128。

模型訓練結果如表1所示，訓練準確率達到了100%，測試準確率達到了93%以上，可以看出模型具有很好的分類能力。

表1 模型訓練結果

4.2 系統運行與測試

(1)采集模塊與數據傳輸模塊測試

首先采集模塊獲得實驗平臺數據中的溫度和加速數據，然后通過BC26模塊傳輸到云平臺的MySQL數據庫中，圖6展示的是成功傳輸到數據庫中的溫度和加速度數據。

圖6 數據庫展示界面

(2)狀態監測功能測試

圖7展示的是系統的狀態監測界面，系統成功顯示了軸承的溫度、加速度數值、時域波形圖、峭度指標、峰值因子以及一些頻域圖。

圖7 軸承狀態監測界面

(3)故障診斷功能測試

如圖8所示，用戶進入故障診斷模塊，可以查看故障診斷的結果。當傳輸的是健康狀態的數據時，系統顯示軸承狀態正常，反之，系統顯示軸承出現故障。為此，進行了8次傳輸實驗，正常狀態和故障狀態數據交替傳輸，進而查看故障診斷界面顯示的準確性。表2是顯示結果，可以看出系統能夠正確顯示軸承診斷后的結果。

表2 實驗顯示結果

圖8 軸承故障診斷界面

5 總結

針對目前旋轉機械監測存在的問題，以軸承作為關鍵部件提出一種基于云平臺的旋轉機械軸承監測系統。實現了數據云端存儲，通過云平臺獲得軸承的監測指標與運行狀態，并基于一種多尺度注意力卷積神經網絡方法進行軸承故障診斷。最后對系統進行運行測試，結果表明軸承監測系統總體運行效果良好且穩定，具有廣泛的行業應用前景。