基于無權重神經網絡的感應電機故障檢測與識別方法

摘" 要：該文提出一種新型多類、多參數、基于實值無權重神經網絡的分類器，用于故障檢測與識別。與傳統的無權重神經網絡相比，所提方法不僅能夠處理多類識別，接受實值輸入特征，還具有顯著提升的識別和泛化能力。該方法的主要創新包括改進的輸入到地址映射策略，使其適用于判別單元的地址分配，以及基于相似性度量的成員值的有效內存擴展方案。開發的分類器應用于單相和三相感應電機的故障檢測與識別。該文還對方法的設計參數變化進行敏感性分析，并對電機的多種故障進行診斷。實驗結果表明，該方法在單相和三相感應電機故障識別中的最高準確率分別達到了99.6%和89.25%。

關鍵詞：故障識別；電動機檢測；無權重神經網絡；分類器；識別方法

中圖分類號：TM615" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）05-0043-07

Abstract： This paper proposes a new multi-class， multi-parameter classifier based on real-valued unweighted neural network for fault detection and identification. Compared with traditional unweighted neural networks， the proposed method can not only handle multiple types of recognition and accept real-valued input features， but also has significantly improved recognition and generalization capabilities. The main innovations of this method include an improved input-to-address mapping strategy that makes it suitable for addressing unit allocation， and an efficient memory expansion scheme based on member values based on similarity measures. The developed classifier is applied to fault detection and identification of single-phase and three-phase induction motors. This paper also carries out sensitivity analysis on changes in design parameters of the method， and diagnoses various faults of the motor. Experimental results show that the highest accuracy of this method in single-phase and three-phase induction motor fault identification reaches 99.6% and 89.25% respectively.

Keywords： fault identification; motor detection; weightless neural network; classifier; recognition method

工業電機在運行過程中會遭遇各種故障，故障原因由系統組件的完全或部分損壞導致[1-3]。機器的故障行為通常通過傳感器數據表現出來，例如電流、振動和聲學信號[4-6]。開發故障診斷系統首要步驟是獲取系統表現和故障行為先驗知識。基于模型的方法通過顯式數學模型來表示系統知識和故障行為，而數據驅動方法則隱含這些知識信息。本研究重點探討使用無權重神經網絡（WNN）數據驅動方法對工業電機進行故障檢測和識別。

無權重神經網絡（WNN）是一種具有功能性且不直接依賴激活函數和權重的神經網絡[7]。原始的無權重神經網絡作為接受二進制輸入和輸出的人工神經元，節點之間沒有權重。這類神經網絡模型的結構被描述為一組寄存器（即隨機存取存儲器“RAM”），其根據輸入模式在特定地址位置存儲數據。與傳統人工神經網絡（ANN）范式中的權重調整方法不同[8]，WNN的學習通過寫入/更改地址位置的內容來實現。此外，大多數傳統的人工神經網絡需要經歷許多訓練周期[9]。訓練周期通常相當長，并假設在學習階段輸入數據不會發生變化，這對于需要快速響應的實時動態系統是不利的。在這種情況下，單周期神經網絡更為有利。WNN中的一次學習周期意味著相比多周期學習方法，可以大幅縮短時間。

基于RAM的分類器本質上通過二進制輸入和輸出進行識別，早期基于RAM的分類器被稱為n-tuple識別系統[10]。n-tuple神經元方法基于記憶輸入模式，當n-tuple輸入地址線被放置在RAM上時，一個值會存儲在指定地址。盡管這種方法簡單，但在實際應用中并不實用，因為在測試過程中，神經元只是檢查輸入模式是否已被存儲，RAM神經元能夠記憶存儲的模式，但缺乏泛化能力。文獻[11]中引入了更穩定和通用的n-tuple網絡概念，基于一組并行工作的神經元（RAM）組成了一種鑒別器，每個神經元負責學習更大輸入模式的一個子集。每個神經元單元的輸入子模式分配通過隨機創建的輸入-神經元映射進行，這種映射在學習和識別階段都使用。在子模式輸入學習過程中，每個RAM對應于各自子模式輸入的地址位置存儲值。在識別階段，分析每個RAM單元的輸出，并將這些RAM位置存儲的值相加。通過這種分級輸出，判別器能夠識別訓練模式的相似但不同的版本，從而展示出泛化能力。

為了實現多類識別，提出了一種稱為WiS-ARD網絡的模塊化RAM判別器架構[12]。WiS-ARD網絡是由多個判別器組成的數組，每個判別器代表不同的模式類別。每個判別器單元針對各自的類別模式進行訓練。輸入模式的類別識別通過分析和比較每個判別器的輸出來完成，輸出最高分級值的判別器被選為勝出判別器，輸入模式被分配為勝出判別器的類別標簽。

目前的研究涉及二進制無權重神經網絡（WNN）的修改，包括概率邏輯節點（PLN）、多狀態PLN（MPLN）[13-14]和廣義隨機存取存儲器（GRAM）[15]。然而，該領域的主要挑戰在于地址生成方法。在實際應用中，輸入數據通常是實值數，因此在WNN中需要一個輸入到地址映射階段，因為判別單元只能處理二進制值輸入。輸入到地址的映射，尤其是地址生成方法，對WNN的識別和泛化性能有著極其重要的影響。與遺傳算法編碼過程中的實值到二進制字符串編碼方法不同，這種簡單的方法在WiS-ARD中并不適用，并可能導致判別器功能失效。這是因為WiS-ARD中的判別器設計為將相似實例表示為相似的二進制字符串，而簡單實值到二進制轉換無法實現這一點。

本文提出了一種新型基于無權重神經網絡（WNN）的分類器，能夠處理具有實值輸入特征的多類識別。所提方法強調在RAM位置有效分配輸入模式地址，并通過引入改進的RAM（mRAM）提高輸入的泛化能力。改進的RAM通過成員值將訓練輸入數據的識別區域擴展到最近的地址位置。在這些存儲的mRAM位置的最近地址位置分配一個類別成員值，表明輸入模式在訓練階段不可用時屬于相應類別的可能性。計算一個聚合的成員值并與閾值進行比較，以決定未見過的測試數據（之前未存儲的輸入模式）是否屬于相關類別。該方法在PC上對2個不同的數據集進行了實現，并與該領域的最新技術進行了比較。特別是，采用了2種不同的硬件實驗設置來創建用于感應電機故障檢測和識別的數據集。訓練好的分類器能夠診斷來自不同機器的多種故障，開發的方法在2個不同的感應電機數據集上進行了性能評估。

1" 方法

本節討論了所提出的故障檢測和診斷方法，該方法采用了一種改進實值多參數無權重神經網絡（WNN）分類器來實現多類識別。圖1展示了流程圖，并解釋了不同階段的數據處理過程。具體而言，訓練數據集被分為2部分：一部分用于mRAM訓練；另一部分用于閾值調整。這種數據分割技術用于微調超參數，以提高WNN的性能，從而盡量減少預測類標簽與實際類標簽之間的誤差。首先，利用關于故障類型和數據標簽的先驗知識來確定判別單元。隨后將有用的信號信息轉化為故障特征/模式。這些特征的計算數學表達式如下

接下來使用這些相應特征和數據標簽對每個類別進行判別器訓練。在此過程中通過所提出的輸入到地址映射方法轉化為RAM位置地址，并根據所提方法對mRAM進行訓練。通過每個判別器的訓練，當判別器接收到一個輸入時，會得到一個聚合成員值（AMV），該值作為健康指示器，用于類別標簽識別。AMV通過與閾值比較，傳達關于類別標簽的信息。每個階段的具體細節將在后文說明。

1.1" 輸入到地址映射

所提出的實值無權重神經網絡（WNN）的架構如圖2所示，該架構適用于判別單元中的地址分配。在所提的多參數WNN中，輸入的d維實值向量表示（其中d表示多參數/特征）被映射到RAM地址位置。輸入到地址的映射方法包括2個階段，將d維實值向量轉換為判別單元內每個神經元單元（即節點）的RAM地址。所提出的輸入到地址映射過程如圖3所示。

首先，將d維實值向量在整數范圍（0到2n-1）內進行歸一化處理，其中“n”定義了十進制轉二進制的細節級別，范圍內的每個整數值對應于特定的n位二進制模式。對于十進制到二進制的轉換，采用了二進制反射格雷碼（BRGC）表示法。BRGC表示法適用于判別單元內節點的地址分配，并且避免了將2個接近的值映射到非常不同的RAM地址。BRGC階段的結果是一系列二進制字符串（d×n），將被分割成子串以獲取判別單元的子地址。比特填充階段被引入，以避免節點的子地址分配中的沖突，如下所示

隨后，將一系列二進制字符串分成子串（#nodes），每個子串具有節點大小的位長度。這些子串表示在判別器節點中要訪問的地址。與WiS-ARD不同，所提出的輸入到地址映射方法導致將相似的實例映射到相似的RAM地址位置，并且適用實值、多參數/特征輸入數據。

1.2" 改進的WNN網絡架構

本節描述了WNN的架構，如圖4所示，結合了一個穩健的輸入模式學習方案，該方案能夠從輸入訓練集中概括信息，并使用聚合成員值來確定新輸入模式的類別。所提出的多類WNN框架由“m”個判別器組成，每個類別對應一個判別器。每個判別器由若干RAM節點組成，RAM節點的數量和每個節點的大小分別用#nodes和node_size表示。最初，所有判別單元中的節點內容均初始化為零。在訓練過程中，每個位置的RAM節點內容會根據特定的子地址進行修改。訓練過程分為2個階段。在訓練階段I中，d維實值輸入訓練數據使用所提出的輸入到地址映射方法轉化為子地址。對每個類別，使用該類別的訓練實例進行判別器訓練。對于每個實值訓練實例，根據輸入到地址映射得到的子地址，將特定節點位置的內容修改為“1”。對所有類別的判別器均重復此過程，使用各自類別的訓練實例。訓練階段I完成后，RAM節點的內容要么為“1”，要么為“0”，表示相應節點地址的二進制成員值。

在訓練階段II中，輸入模式學習方法將概括RAM節點中的信息，并擴展判別器節點地址的識別區域。擴展過程從聚類值為“1”的RAM節點地址開始。計算每個聚類的中心點，并通過存儲新的成員值來修改最接近聚類中心的RAM節點位置的內容。基于聚類中心地址和其他單元地址（存儲值為“0”）之間的漢明距離，更新mRAM節點位置的內容。每個mRAM節點的內容更新如下所示

其中，α是控制識別區域擴展的閾值；γ是縮放因子。識別區域的擴展與地址位置和之前存儲的輸入模式地址位置的相似性度量成比例。更高的類別成員值分配給最接近聚類中心的地址位置，這些地址位置顯示輸入模式屬于相應類別的可能性。如果輸入訓練數據有限，mRAM節點的識別區域擴展會導致更好的輸入模式泛化。

1.3" 識別

輸入模式的聚合成員值通過求和判別器內每個節點的成員值計算得到。對于包含在相應類別訓練實例中的輸入模式，相關判別器的聚合成員值與節點總數相同。此外，對于相似的輸入模式（不包括在訓練集中），相關判別器的聚合成員值可能在0到節點總數之間。如果WNN設計得當，聚合成員值將更高且接近節點總數。對于類別標簽識別，新的輸入數據的聚合成員值在每個判別器內計算，并與決定未見（之前未存儲）輸入模式是否屬于相應類別的閾值（β）進行比較。對于一個輸入模式，如果多個判別器的聚合成員值超過閾值（β），則選擇聚合成員值最高的判別器作為獲勝判別器，并將其類別標簽分配給輸入模式。簡而言之，根據基于判別器的機器行為知識表示，故障可以定義如下。

用于檢測故障“A”（其中A是故障類型之一）：鑒別器β的AMV和鑒別器“A”的AMV=max j（第j個鑒別器的AMV）。

2" 實施

本研究聚焦于單相和三相感應電機中不同故障的檢測和識別。這些故障以斷裂轉子條、軸承故障、不平衡負載和鼠籠斷環的形式載入系統。這些故障的原因為通過對上述機械部件進行機械損傷而產生的部分機械部件故障。所開發的WNN專注于數據驅動的故障診斷，不需要對故障進行數學建模。相似于數據驅動的方法，本文獲取了正常和故障電機的傳感器數據，并從獲取的傳感器數據中提取了故障特征。并討論了開發的WNN分類器的實現、用于創建數據集的硬件實驗設置以及故障類型。

2.1" 單相感應電機設置

實驗裝置包括一個1/2馬力、220 V的鼠籠式感應電機、負載、加速度計振動傳感器（ADXL335，300 mV/g）、電流傳感器（ACS712ELCTR，100 mV/A）、數據采集系統和控制器，如圖5所示。電流和振動傳感器的輸入范圍分別為20 A和±3 g。傳感器連接到Arduino板，該板以8.33 kHz的采樣率從傳感器收集原始數據并存儲在其內部存儲器中。Arduino通過串口連接到計算機，提供MATLAB接口進行進一步處理。系統的3種真實狀態被分析：健康狀態、軸承故障（球損壞）和負載故障（負載不平衡組件）。2個有缺陷的組件如圖5所示。原始數據（電流和振動信號）的示例如圖6所示。

為了實現所開發的方法，分別收集了3種狀態下的電流和振動信號樣本。在數據集1中，共獲得了180個信號樣本（即每種電機狀態60個樣本）。對于每個樣本，進行特征提取，提取了4個特征，包括電流的均值和標準差以及振動的均值和標準差（μI，σI，μV和σV）。特征提取的結果是獲得了180個d維實值輸入向量（d=4）。數據集的三分之二（即120個特征向量）用于分類器訓練。根據不同的電機運行速度（即3個級別）和電機狀態（健康和2種故障），訓練WNN判別器。對于特定的運行速度和電機狀態，獲得了40個訓練樣本，總計120個樣本。其余三分之一的實值輸入向量（即60個特征向量）用于測試和性能評估。

2.2" 三相感應電機設置

實驗裝置包括一個0.55 kW、220 V的三相感應電機，其操作參數如下：頻率為50 Hz、轉子速度為1 400 r/min和電流為2.52/1.47 A（Δ/Y），如圖7所示。分析了4種三相感應電機的狀態：健康的三相感應電機、鼠籠環損壞的三相感應電機、轉子條斷裂的三相感應電機和2個轉子條斷裂的三相感應電機。為了進行基于聲學的故障診斷，使用了數字錄音設備（范圍：20 Hz～20 kHz）。其他參數包括格式：WAVE，采樣頻率44 100 Hz，16位，單聲道，全向麥克風。然后，在PC上使用MATLAB處理錄制的聲音，具體過程包括將聲音拆分成較小的1秒音頻文件，在[-1，1]范圍內進行歸一化，接著進行特征提取。原始數據（聲學信號）的示例如圖8所示。在數據集2中，獲得了440個信號樣本（即每種電機狀態110個樣本）。對于每個樣本，進行特征提取，提取了4個特征，包括聲學信號的均值、方差、峰度和譜均值（μ，σ2，？資，μs）。特征提取的結果是獲得了440個d維實值輸入向量（d=4）。總共400個特征向量用于分類器訓練，剩余的40個特征向量用于測試和性能評估。

3" 結果和討論

本節介紹了輸入到地址映射的設計參數和鑒別器的詳細信息。首先，討論了數據集1（單相感應電機）中設計參數變化的敏感性分析結果。此外，展示了所開發方法在數據集2（三相感應電機）中的故障識別性能。接下來，研究了在數據集2中引入噪聲的情況，并對所開發方法與其他分類器的性能進行了比較。

3.1" 使用數據集1進行敏感度分析

本文驗證了所開發的多類、多參數實值WNN在感應電機故障檢測和識別中的性能。為了研究設計參數（特別是節點數量、節點大小、十進制到二進制轉換的詳細級別等）對所開發方法性能的敏感性和影響，通過改變設計參數進行了不同的實驗，實驗細節總結在表1中。對于每組實驗，訓練和測試過程重復20次，并獲得平均故障識別準確率和誤分類錯誤率。值得注意的是，通過增加節點數量，可以提高分類器的泛化能力，使平均分類識別率提高，但同時誤分類錯誤也會增加，反之亦然。通過試驗和錯誤的方法，可以在準確分類識別和誤分類錯誤之間找到合理的平衡。此外，二進制表示的位數和節點大小的最佳值取決于輸入數據的分布。如果類別間和類別內數據分布具有較大偏差和較小方差，則較小的“n”和較小的節點大小可能是有效的。否則，如果類別間存在重疊，則應選擇適當的“n”值以捕捉數據分布的細微差異。

然而，在獲得節點數量、節點大小和“n”的最佳值后，進一步增加或減少這些值并不會改善分類性能。同樣，在訓練階段II中，識別區域擴展的閾值“α”值較高會導致過擬合，而較小的值可能導致分類器的欠擬合。閾值“β”的值取決于鑒別器中的節點數量，范圍在（0， #nodes）之間。較小的“β”值可能會導致更好的類別識別準確性，但同時誤分類錯誤也會增加。對于每組實驗，閾值和縮放因子的選擇是通過試驗和錯誤的方法確定的。

3.2" 使用數據集2進行故障識別

本節驗證了所開發的實值WNN在使用聲學信號進行三相感應電機故障檢測和識別中的性能。從收集到的聲學信號中提取了4個特征，包括聲學信號的均值、方差、峰度和譜均值（μ，σ2，？資和μs）。為了研究所開發方法的故障識別性能，進行了不同的實驗以確定設計參數，這些參數分別是d=4，m=4，n=4。訓練和測試過程重復進行了20次，獲得了平均故障識別準確率和誤分類錯誤率。縮放因子γ和閾值α及β分別為1.5，2，3。實驗結果總結見表2。

3.3" 噪聲影響下的結果

在本節中嘗試在數據集2中引入噪聲并研究其影響。觀察到在存在噪聲的情況下，特征選擇過程會受到影響，因此，更偏向選擇那些對噪聲不太敏感但仍能最大化整體訓練準確率的特征。噪聲分析的結果見表3。基于這些實驗，引入了2個新特征，即“能量”（E）和“熵”（S），在存在噪聲的情況下提高了所開發方法的準確性，其表達式如下

觀察到在較低的信噪比（SNR）下，引入“熵”和“能量”特征能夠提高準確性。然而，在較高的信噪比下，包含“均值”“方差”“峰度”和“譜均值”的特征集表現優于其他特征集。

3.4" 性能比較

最后，將所開發的方法與其他現有的分類方法（包括ANN和多分類支持向量機（MC-SVM））在數據集1上進行了性能比較。比較結果見表4，顯示WNN的分類準確率表現非常出色。同時，由于設計的簡單性和單輪次訓練過程，WNN的訓練工作量和測試計算成本相比于ANN極小。

4" 結論和展望

本文重點開發了一種基于無權神經網絡的分類器，用于工業電機的故障檢測和識別。所開發的方法具有處理實值輸入特征的多類識別能力，并結合了改進的mRAM來提升識別和泛化能力。訓練過程包括2個階段：①通過識別區域擴展對mRAM進行訓練；②閾值調節。mRAM的設計涉及一次訓練，因此訓練性能取決于輸入特征的分布。在提出的方法中，引入了有效的輸入到地址映射和識別區域擴展。然而，為了提高分類準確性，閾值調節是手動進行的。所開發的WNN用于單相和三相感應電機的故障檢測和識別。進行了方法設計參數和閾值變化的敏感性分析。此外，使用性能指標（準確性、誤分類錯誤、計算時間）對開發的WNN與多類支持向量機（MC-SVM）和人工神經網絡（ANN）進行了比較研究。結果表明，所開發的方法在故障識別方面快速且準確。未來計劃研究該方法在實時故障和逐步失效分析中的性能，并且進一步研究噪聲對傳感器數據采集和分類器訓練的影響。

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