基于Python的振動(dòng)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)開發(fā)

胡王平,周裕康,孫榮坤,張志新

(浙江大學(xué) 化工機(jī)械研究所,浙江 杭州 310031)

0 引言

振動(dòng)烈度是反應(yīng)泵、風(fēng)機(jī)和齒輪箱等旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù)[1]。手持式測(cè)振儀可以測(cè)量振動(dòng)大小,常用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)巡檢,但需要人工記錄,容易造成錯(cuò)記或數(shù)據(jù)丟失,且不具備振動(dòng)分析與故障診斷功能。隨著檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展,具有簡(jiǎn)單的頻譜分析功能的點(diǎn)檢設(shè)備面世,但診斷能力較弱。現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)分析與故障診斷系統(tǒng)通過傳統(tǒng)診斷方法實(shí)現(xiàn)故障診斷功能,但具有高成本和封閉系統(tǒng)功能拓展性差的缺點(diǎn)。近年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,利用大數(shù)據(jù)的人工智能診斷方法也逐漸興起[3-4]。相較于傳統(tǒng)診斷方法,人工智能診斷方法對(duì)專業(yè)診斷人員的診斷經(jīng)驗(yàn)要求更低,對(duì)歷史數(shù)據(jù)的利用率更高。因此,為結(jié)合傳統(tǒng)振動(dòng)診斷方法和人工智能診斷方法的優(yōu)勢(shì),解決其他振動(dòng)系統(tǒng)成本高、開放性差等缺點(diǎn),本文利用Python這一開源編程語言,結(jié)合適當(dāng)?shù)挠布x型,開發(fā)了一套振動(dòng)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)成本低,開放性高,能方便地集成最新的監(jiān)測(cè)與智能診斷算法,且實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)場(chǎng)診斷與遠(yuǎn)程協(xié)同診斷功能,提供了多種診斷方式。

1 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)

1.1 系統(tǒng)的整體方案

系統(tǒng)的整體方案結(jié)構(gòu)如圖1所示。現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)端的主要功能是信號(hào)采集和現(xiàn)場(chǎng)診斷,布置在旋轉(zhuǎn)機(jī)械上的振動(dòng)傳感器負(fù)責(zé)采集振動(dòng)信號(hào),由信號(hào)采集板卡上傳至現(xiàn)場(chǎng)終端進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障分析。為增強(qiáng)系統(tǒng)診斷能力,系統(tǒng)還配備了遠(yuǎn)程Web端以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程協(xié)同會(huì)診的功能,通過云平臺(tái)中的云數(shù)據(jù)庫(kù)功能,可將現(xiàn)場(chǎng)端的振動(dòng)數(shù)據(jù)傳入云端,遠(yuǎn)程專家可以通過Web端訪問后進(jìn)行協(xié)同會(huì)診。

圖1 振動(dòng)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)整體方案圖

圖2 系統(tǒng)選用的時(shí)頻域分析方法

1.2 振動(dòng)信號(hào)采集與預(yù)處理

系統(tǒng)選用頻響范圍寬、結(jié)構(gòu)可靠、抗干擾能力強(qiáng)的IEPE/ICP壓電式加速度傳感器,選用型號(hào)為MPS-140801-I的USB數(shù)據(jù)采集板卡,該卡可以直接接入IEPE/ICP類傳感器,能實(shí)現(xiàn)8通道、每個(gè)通道最高以128 kHz為采樣頻率的信號(hào)采集。設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜性會(huì)使傳感器測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)受到許多干擾,這些干擾信號(hào)會(huì)對(duì)后續(xù)故障診斷產(chǎn)生影響,為了降低無用信號(hào)干擾,獲得更有效的診斷用信號(hào),本系統(tǒng)會(huì)在診斷前進(jìn)行濾波降噪的預(yù)處理。集成的包含隔直、帶通濾波器、移動(dòng)平均、中值濾波、維納濾波、五點(diǎn)三次平滑等濾波降噪算法可以根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境供用戶選擇。

為了提高系統(tǒng)的適用性,由其他測(cè)振系統(tǒng)中測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)按照本系統(tǒng)中所用數(shù)據(jù)格式進(jìn)行統(tǒng)一后,也可以導(dǎo)入系統(tǒng)中進(jìn)行分析,即實(shí)現(xiàn)歸一化數(shù)據(jù)輸入的功能。

1.3 故障診斷方法

1.3.1 基于時(shí)頻域分析的傳統(tǒng)診斷方法

時(shí)頻域分析方法是傳統(tǒng)故障診斷的核心,主要包含信號(hào)的時(shí)域分析、頻域分析和時(shí)頻分析。

振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域指標(biāo)能夠評(píng)估轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動(dòng)大小,判斷其運(yùn)行狀態(tài)[5]。在實(shí)際工程中,時(shí)域分析常常作為系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的主要手段,也作為故障發(fā)生的早期預(yù)警,幫助工作人員發(fā)現(xiàn)早期故障,主要包括有效值、峰峰值、峭度值等時(shí)域指標(biāo)。

頻譜分析以傅立葉變換為核心,其計(jì)算公式如下:

(1)

式中:x(t)是時(shí)域信號(hào),X(ω)是其傅里葉變換。

作為工程上最常用的頻譜分析方法,快速傅立葉變換能分析旋轉(zhuǎn)特性,識(shí)別簡(jiǎn)單的如轉(zhuǎn)子不平衡、不對(duì)中等故障[6],而復(fù)雜的故障則常常可根據(jù)其故障特性利用不同的診斷方法來識(shí)別,結(jié)合轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中最常見的軸承與齒輪故障,常有以下幾種診斷方法:

包絡(luò)譜分析是一種對(duì)沖擊信號(hào)十分敏感的處理方法,時(shí)域信號(hào)f(t)利用式(2)進(jìn)行Hilbert變換:

(2)

由此得到解析信號(hào)為:

z(t)=f(t)+iH(t)

(3)

對(duì)其取模即得包絡(luò)信號(hào):

(4)

對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換后,可以放大滾動(dòng)軸承故障發(fā)生時(shí)的沖擊引起的共振信號(hào)并分離出其故障信息,結(jié)合滾動(dòng)軸承的特征頻率信息,可以識(shí)別出其故障部位。

為識(shí)別齒輪故障發(fā)生時(shí)不同的故障對(duì)齒輪嚙合頻率的不同調(diào)制效果,常可以對(duì)所需頻段進(jìn)行細(xì)化分析或利用倒頻譜分析將頻譜圖上復(fù)雜的邊頻信號(hào)分離,從而分析其邊頻信息,判斷故障情況。

(5)

(6)

進(jìn)行離散小波變換時(shí),信號(hào)會(huì)通過一系列的高通濾波器來分析高頻成分,通過一系列低通濾波器來分析低頻成分,將高低頻端信號(hào)成分分離,經(jīng)過小波重構(gòu)后就可以還原不同頻段的振動(dòng)信息,以達(dá)到提取細(xì)化頻段的目的。

時(shí)頻域分析包含短時(shí)傅里葉變換、Winger-Ville分布和小波變換等分析方法,其中小波變換常用于濾波、分析各頻段能量、研究非平穩(wěn)信號(hào)以及提取特定的信號(hào)特征等等[7-8],是故障診斷時(shí)綜合分析判斷許多故障時(shí)的常用方法。

1.3.2 基于人工智能的診斷方法

傳統(tǒng)診斷方法的診斷理論較為完善,診斷邏輯也較為清楚,然而實(shí)際診斷過程中,診斷方法的選用和診斷結(jié)果的分析等工作仍需要專業(yè)診斷人員的介入,故障檢出率很大程度上依賴于診斷人員的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn),往往增加了診斷的成本和難度。因此在本系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中,引入了傳統(tǒng)在線振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中缺少的人工智能診斷方法。

作為人工智能所依賴的技術(shù)之一,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度,通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系,從而達(dá)到處理信息的目的[9-10]。利用這一特性,本系統(tǒng)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立起旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)特性與故障之間的聯(lián)系,訓(xùn)練故障診斷模型,從而幫助診斷識(shí)別故障,提供針對(duì)不同機(jī)型的有效診斷網(wǎng)絡(luò)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其特點(diǎn)是按誤差反向傳遞,無需事先確定輸入輸出之間的映射關(guān)系。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)如圖3所示,計(jì)算時(shí),隱層則作為中間層讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能實(shí)現(xiàn)非線性變換,其主要流程包括信號(hào)的前向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)流程,通過兩個(gè)過程的不斷迭代,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)不斷調(diào)整各權(quán)重值并逐漸減少誤差,從而達(dá)到理想的收斂效果。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

在故障診斷中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過已有的故障輸入輸出信息來訓(xùn)練權(quán)重層,把輸入向量進(jìn)行目的性分類,即將輸入振動(dòng)信息按故障種類進(jìn)行分類,從而達(dá)到分離不同故障的目的。

1.4 軟件功能實(shí)現(xiàn)

軟件系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)振動(dòng)數(shù)據(jù)的處理、故障診斷與界面設(shè)計(jì)的功能,作為一款開源且生態(tài)豐富的編程語言,Python可以調(diào)用大量的第三方庫(kù),且編程靈活快速,開發(fā)方便,能簡(jiǎn)單有效地面向?qū)ο缶幊?通過數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)函數(shù),Python可以實(shí)現(xiàn)外界數(shù)據(jù)庫(kù)控制,完成快速的數(shù)據(jù)庫(kù)讀取功能,同時(shí)許多信號(hào)處理相關(guān)的庫(kù)函數(shù)可以用于故障診斷時(shí)的信號(hào)處理;此外,它可以方便地通過庫(kù)函數(shù)調(diào)用Qt進(jìn)行GUI設(shè)計(jì)。對(duì)于設(shè)計(jì)振動(dòng)故障系統(tǒng)來說,Python能滿足全部的設(shè)計(jì)要求,基于此,本系統(tǒng)的軟件開發(fā)工作均通過Python完成。

圖4表明了現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)端、云平臺(tái)和遠(yuǎn)程Web段的主要功能。

圖4 總體軟件功能圖

現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)端的核心功能是數(shù)據(jù)采集與故障診斷,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集時(shí),信號(hào)采集板卡所帶有的DLL函數(shù)接口通過Python的調(diào)用,實(shí)現(xiàn)調(diào)用板卡獲取振動(dòng)數(shù)據(jù)和設(shè)置采樣參數(shù)等功能。獲得振動(dòng)信號(hào)后,現(xiàn)場(chǎng)端的Python程序可以對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行診斷分析,并且診斷方法多樣且可集成性高。硬件選型與Python開發(fā)滿足了系統(tǒng)低成本與開放性高的特點(diǎn)。在工業(yè)設(shè)備的診斷過程中,當(dāng)設(shè)備的工作環(huán)境較為極端時(shí),現(xiàn)場(chǎng)診斷會(huì)難以進(jìn)行;當(dāng)診斷現(xiàn)場(chǎng)缺少專業(yè)診斷人員時(shí),也會(huì)讓診斷過程變得困難。在一些情況下現(xiàn)場(chǎng)端的功能難以實(shí)現(xiàn)診斷功能,需要有遠(yuǎn)程協(xié)同會(huì)診功能來完成遠(yuǎn)程診斷或協(xié)助現(xiàn)場(chǎng)工作人員進(jìn)行診斷。因此,系統(tǒng)除了搭建了集成各診斷方法的現(xiàn)場(chǎng)終端外,還搭建了遠(yuǎn)程Web端,讓用戶能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程多平臺(tái)的在線監(jiān)控與協(xié)同診斷,這一功能是利用現(xiàn)場(chǎng)端與遠(yuǎn)程端之間的橋梁云平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)的。

云平臺(tái)由云服務(wù)器和云數(shù)據(jù)庫(kù)組成。國(guó)內(nèi)阿里云、騰訊云、華為云等公司均提供云服務(wù)器的服務(wù),本系統(tǒng)選用阿里云提供的輕量應(yīng)用型服務(wù)器。現(xiàn)場(chǎng)端將采集到的振動(dòng)數(shù)據(jù)上傳至云數(shù)據(jù)庫(kù)中,云服務(wù)器中存儲(chǔ)的Web程序可以獲取云數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行診斷分析,遠(yuǎn)程Web端通過HTTP協(xié)議與云服務(wù)器進(jìn)行通訊,最終實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)控軟件。遠(yuǎn)程端軟件功能的實(shí)現(xiàn)主要包含數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和遠(yuǎn)程Web端程序設(shè)計(jì)等工作。

MySQL是一種小型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。與其他大型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)相比,其在規(guī)模與功能方面有一定的局限性,但其體積小、速度快、開源免費(fèi)等特點(diǎn)使其在中小型網(wǎng)站開發(fā)中得到了廣泛的應(yīng)用。MySQL的眾多API使得其可以在Python端和Web程序端實(shí)現(xiàn)讀寫功能,因此本系統(tǒng)選用MySQL作為數(shù)據(jù)庫(kù)。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)端和遠(yuǎn)程Web端的設(shè)計(jì)方案,數(shù)據(jù)庫(kù)中配有用戶管理表、設(shè)備配置表和振動(dòng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)表等表格,以記錄現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)端上傳的搭建完數(shù)據(jù)庫(kù)后,現(xiàn)場(chǎng)端便可以上傳振動(dòng)數(shù)據(jù)至云數(shù)據(jù)庫(kù)。遠(yuǎn)程Web端通過調(diào)用云數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)振動(dòng)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程訪問。基于B/S模式的Web程序不需要用戶安裝客戶端軟件,只需要通過瀏覽器就可以訪問服務(wù)器,在云平臺(tái)中搭建好Web程序后,用戶就可以與云服務(wù)器進(jìn)行通訊,可以實(shí)現(xiàn)多設(shè)備的訪問。

遠(yuǎn)程Web程序中集成了實(shí)時(shí)監(jiān)控圖、歷史趨勢(shì)圖、歷史診斷、遠(yuǎn)程協(xié)同診斷、設(shè)備管理和用戶管理等功能模塊。實(shí)時(shí)監(jiān)控圖、歷史趨勢(shì)圖和遠(yuǎn)程協(xié)同診斷的功能都依靠云數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的振動(dòng)數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)監(jiān)控界面每隔一秒發(fā)動(dòng)調(diào)用請(qǐng)求,獲得振動(dòng)數(shù)據(jù)后刷新實(shí)時(shí)監(jiān)控圖,并可以顯示有效值等時(shí)域指標(biāo)。歷史趨勢(shì)圖可以繪制一段時(shí)間內(nèi)的振動(dòng)有效值、峰峰值和峭度值等時(shí)域指標(biāo)趨勢(shì)圖,以查看設(shè)備運(yùn)行狀況。Web遠(yuǎn)程端集成了現(xiàn)場(chǎng)端已有的故障診斷算法,歷史診斷能依據(jù)云數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的歷史振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷分析或查看設(shè)備歷史運(yùn)行情況,而在遠(yuǎn)程診斷遠(yuǎn)程協(xié)同會(huì)診功能中,Web端能夠同步現(xiàn)場(chǎng)端的診斷數(shù)據(jù),在遠(yuǎn)程進(jìn)行診斷分析,從而指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)端的診斷,如調(diào)整采樣參數(shù)、調(diào)整測(cè)點(diǎn)等,從而提高診斷效率與準(zhǔn)確率。設(shè)備管理功能用于記錄設(shè)備的詳細(xì)信息。用戶管理功能則用于管理賬戶與密碼。

通過現(xiàn)場(chǎng)端與遠(yuǎn)程端的軟件功能實(shí)現(xiàn),結(jié)合完整的硬件設(shè)備體系,組成了一套低成本、開放性高且支持遠(yuǎn)程協(xié)同會(huì)診的智能診斷系統(tǒng)。

2 系統(tǒng)測(cè)試

2.1 軟件功能測(cè)試

軟件功能測(cè)試的主要目的是驗(yàn)證多通道傳感器振動(dòng)采集的穩(wěn)定性,檢查現(xiàn)場(chǎng)端數(shù)據(jù)采集、上傳等功能和遠(yuǎn)程Web端的監(jiān)測(cè)、協(xié)同會(huì)診等功能,本次測(cè)試的試驗(yàn)臺(tái)為杭州前進(jìn)齒輪有限公司的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱振動(dòng)試驗(yàn)臺(tái),如圖5所示。在測(cè)試線上布置完傳感器、信號(hào)采集板卡和終端電腦后,利用振動(dòng)故障系統(tǒng)監(jiān)測(cè)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱從開機(jī)到滿負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的振動(dòng)情況。

圖5 杭州前進(jìn)齒輪有限公司風(fēng)電機(jī)組齒輪箱振動(dòng)試驗(yàn)臺(tái)

圖6為遠(yuǎn)程Web端的歷史趨勢(shì)功能中記錄的風(fēng)電齒輪箱開機(jī)全過程的有效值變化圖,該圖說明了現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)端的設(shè)備實(shí)現(xiàn)了七通道的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集并將數(shù)據(jù)上傳至云數(shù)據(jù)庫(kù)中,遠(yuǎn)程Web端實(shí)現(xiàn)了從云數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)并顯示的功能,可以對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)測(cè),同時(shí)利用數(shù)據(jù)同步的功能幫助現(xiàn)場(chǎng)端進(jìn)行故障診斷,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程協(xié)同會(huì)診的功能。

圖6 遠(yuǎn)程Web端中顯示的各通道有效值變換趨勢(shì)圖

2.2 故障診斷方法測(cè)試

西儲(chǔ)大學(xué)提供了一份滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)集,為驗(yàn)證系統(tǒng)故障診斷算法的有效性,以一深溝球軸承為例,其主要參數(shù)如表1所示。

表1 6205-2RS SKF深溝球軸承尺寸參數(shù)

在電機(jī)轉(zhuǎn)速為1797 r/min時(shí),根據(jù)該軸承的結(jié)構(gòu)計(jì)算得到的其內(nèi)圈故障特征頻率為162.2 Hz,取其數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換和包絡(luò)譜分析,結(jié)果如圖7所示。在頻譜圖中,該頻率分量雖然能找到,但是與其他頻率特征相比并不明顯,而在包絡(luò)譜圖中,該頻率分量是幅值最高最明顯的分量,能夠比較明顯地識(shí)別軸承的故障。

圖7 內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)頻譜圖與包絡(luò)譜圖

以振動(dòng)數(shù)據(jù)作為輸入層,不同故障狀態(tài)作為輸出層,如正常狀態(tài)時(shí)輸出為[1,0,0,0],內(nèi)圈故障時(shí)輸出為[0,1,0,0],滾動(dòng)體故障時(shí)輸出為[0,0,1,0],外圈故障時(shí)輸出為[0,0,0,1],利用數(shù)據(jù)集中的部分?jǐn)?shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,訓(xùn)練隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為8的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將訓(xùn)練好的模型用于診斷其他故障數(shù)據(jù),查看診斷結(jié)果,獲得如表2所示的數(shù)據(jù)。

表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果表

試驗(yàn)結(jié)果表明,除了正常狀態(tài)外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其他故障的檢出率都較好,證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有可靠性。但有些測(cè)試結(jié)果的輸出層數(shù)據(jù)也不是很明顯,這是由于數(shù)據(jù)量過少,訓(xùn)練模型的訓(xùn)練精度便相對(duì)較低,系統(tǒng)中設(shè)置了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸入手段,可以不斷更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,在實(shí)際應(yīng)用中隨著數(shù)據(jù)量的增多會(huì)使訓(xùn)練模型的精度不斷提高。

3 結(jié)語

基于Python開發(fā)的振動(dòng)故障系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了高速、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)采集以及有效的數(shù)據(jù)處理,針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的日常監(jiān)測(cè)與故障診斷有助于幫助其管理與運(yùn)維。通過不同的測(cè)試驗(yàn)證了其穩(wěn)定運(yùn)行、智能監(jiān)測(cè)與故障診斷的功能,實(shí)現(xiàn)了其設(shè)計(jì)目的。