基于IPCA和DNN算法的軸承故障診斷方法研究

摘 要：為滿足現代鋼廠引風機軸承故障診斷的需求，本文提出結合了基于改進的增量主成分分析（Incremental Principal Component Analysis，IPCA）和深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）的復合振動信號處理算法模型。根據實際引風機軸承振動信號數據，利用Pycharm的Python實驗平臺對該模型進行多分類回歸試驗。試驗結果表明，使用本文模型提高了診斷精度，降低了計算復雜度。此外，本文還分析了模型在不同工況下的適用性和局限性，并對未來的研究方向提出建議。

關鍵詞：軸承故障；深度神經網絡；振動信號分析；機器學習；特征模態分解

中圖分類號：TH 17" " " " 文獻標志碼：A

在現代鋼廠生產過程中，由于工藝水平要求較高，因此需要使用引風機（Induced Draft Fan，IDF）[1]，引風機電機軸承的質量決定了引風機的質量。在運轉過程中，軸承故障可能會使引風機出現故障，導致廠房內揚塵過多，有害氣體濃度持續升高，整個生產線停滯，甚至引發安全事故，例如車間發生靜電爆炸等，造成重大經濟損失和人員傷亡[2]。因此，對軸承進行實時、準確的故障診斷，對及時發現并排除潛在故障、保障機械設備正常運行至關重要。

軸承故障診斷技術經過多年發展，已從最初的簡單觀察法、敲擊聽診法等傳統方法，進步到當前的振動信號分析、聲發射檢測以及溫度監測等多種技術手段并用的階段[3-4]。由于軸承故障類型多樣，故障信號通常比較微弱并且混雜在強背景噪聲中，因此給故障特征提取帶來了很大挑戰。

為此，本文采集并分析了引風機軸承的振動信號，采用改進的（Incremental Principal Component Analysis，IPCA）算法進行特征降維，建立了深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）模型進行訓練。對訓練數據進行回歸驗證，得到了新的引風機軸承故障算法。

1 引風機軸承振動信號數據分析與預處理

1.1 信號采集與處理

軸承振動監測是診斷電機軸承故障和進行狀態監控的核心步驟。需要綜合考慮振動傳感器的頻率響應范圍、靈敏度、測量精確度以及物理特性，例如耐受的溫度區間、體積和連接頭的布局。本文選用了SKF振動傳感器，該傳感器能適應多種工業環境。在軸承振動信號采集與分析系統中，傳感器捕獲的數據經過AD轉換后傳輸至PLC，根據TCP/modbus通信協議上傳至PC端。這個流程能夠保證有效收集軸承振動信號[5]。

1.2 小波包降噪

由公式（1）可知，小波包具有多重分辨率的特性。在實數域內，本文定義了一組相互正交的尺度函數?（t）和小波函數ψ（t），其滿足特定的雙尺度關系。經過三層小波包分解后，得到降噪后的信號。

小波包降噪信號結果如圖1所示。小波降噪信號的處理過程分為2個階段：時域分析和頻域分析。小波包降噪時域如圖1（a）所示。由圖1（a）可知，經過降噪后的信號波形清晰，能夠觀察到信號在不同時間段的振動強度變化，振動值在0～20。降噪的主要目的是減少信號中的噪聲成分，使信號的主要特征更突出。信號經過快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT）后的頻譜如圖1（b）所示。由圖1（b）可知不同頻率信號的幅值變化，其中最大幅值接近300 000 A，說明信號在某些頻率方面出現了能量集中的情況，這些頻率是信號的主要成分或特征頻率。經過以上步驟可以更好地理解信號的組成和特性，為進一步信號處理或特征提取提供依據。

1.3 信號特征提取

1.3.1 時域特征信號提取

1.3.2 頻域特征信號

2 IPCA-DNN算法模型原理

2.1 IPCA算法

2.2 DNN算法

3 基于引風機運維數據的模型試驗

經過特征降維后，原特征矩陣采用特征篩選算法得到振動信號的5個最佳特征向量，見表1。

搭建Pycharm實驗平臺，導入軸承振動信號，得到分割后的驗證集和數據集，采用DNN算法進行深度訓練后，每一層循環都經過損失函數優化，得到更好的接受者操作特性（Receiver Operating Characteristic，ROC）回歸參數。

完成模型訓練后，導入驗證集數據測試預測模型的準確率，繪制ROC曲線，結果如圖3所示。由圖3可知，多分類問題的ROC曲線體現了模型在不同類別方面的分類性能。ROC曲線通過繪制真正率（True Positive Rate， TPR）與假正率（False Positive Rate， FPR）來評價分類模型性能。真正率是正確預測為正類的樣本數占所有實際為正類樣本數的比例，假正率是錯誤預測為正類的樣本數占所有實際為負類樣本數的比例。

第零類：ROC曲線下的面積（Area Under the Curve，AUC）值為0.98，表示模型在第零類的分類性能很高，接近完美分類，說明本文方法的準確率最高。如果驗證集數據中各類別樣本分布均衡，那么模型的整體準確率可能會受到第零類高準確率的影響而較高。如果各類別樣本分布不均衡，那么其他類別準確率低可能會導致模型的整體準確率降低。與時域提取方法相比，其他頻譜特征提取方法效果更好。對實際數據進行運維測驗，采用頻譜質心法未出現過擬合情況，說明模型在引風機軸承故障預測和診斷中應用效果較好。

4 結語

本文引入IPCA-DNN算法，對引風機軸承故障進行高效診斷。本文研究不僅提高了故障預測的準確性，還降低了維護成本，對工業安全生產具有重要意義。盡管模型在數據集方面表現良好，但是對特定工況適應性存在限制。未來將研究算法在更廣泛環境中的適應性，并進一步優化模型以處理更復雜的故障問題。

參考文獻

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