EMD馬氏距離與SOM神經網絡在故障診斷中的應用研究

姚海妮，王　珍，邱立鵬，陳建國，楊　鐸

（大連大學 機械工程學院，遼寧 大連 116622）

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EMD馬氏距離與SOM神經網絡在故障診斷中的應用研究

姚海妮，王珍，邱立鵬，陳建國，楊鐸

（大連大學 機械工程學院，遼寧 大連 116622）

摘要：為實現對微弱動態響應的準確辨識及故障狀態的早期診斷，提出EMD馬氏距離與SOM神經網絡的故障診斷方法，該方法首先對原始振動信號進行粒子濾波，提高信噪比，然后對其進行EMD分解，并對分解后的各模式分量進行分析，獲得相關特征值組成特征向量，并求原始信號特征向量，為了選取能代表信號特征的模式分量，求各模式分量與原信號特征向量的馬氏距離，將最優模式分量輸入訓練好的SOM神經網絡，對故障分類，以軸承診斷為應用實例結果表明該方法切實有效。

關鍵詞：振動與波；粒子濾波；EMD；馬氏距離；SOM神經網絡；故障診斷

故障診斷主要研究如何對系統中出現的故障進行檢測、分離和辨識。目前，基于模糊理論的診斷方法、專家系統故障診斷方法、小波分析法以及一些常規故障診斷方法的應用具有一定的局限性。文獻[1]提出EMD能量熵支持向量機故障診斷方法，由于背景噪聲對信號的干擾和支持向量機核函數構造及懲罰因子設置的準確率問題，該方法并不很理想。EMD方法能夠將信號分解成一些能夠反映出信號的特征尺度的基本模式分量，具有很強的自適應性；馬氏距離是計算兩個未知樣本集相似度的方法，利用它可以選取與原信號相關性大的分量，從而剔除無關分量，提高診斷效率；SOM神經網絡是一種結構簡單，自適應分類能力比較強的自組織特征映射網絡，經PSO優化的SOM神經網絡可以高效的對故障分類；將EMD馬氏距離和神經網絡結合可以充分發揮各自優勢，加快訓練速度，辨別故障類型、縮小故障范圍，并對故障準確的定位。

EMD馬氏距離與神經網絡的診斷方法，其自學與數據處理能力強，適合處理復雜機械設備的軸承故障、齒輪故障、轉子等故障診斷問題。

1　基本原理

1.1 EMD方法原理

EMD分解就是將信號分解為多個能表征模糊頻帶和順時頻率雙重信息的IMF分量。固有模式分量兩零點間沒有其他疊加波。故原信號經EMD分解后，可表示成為固有模式函數，rn(t)為趨勢項，因此EMD分解完全由信號自身的變化決定，是一種自適應信號分解方法。

1.2馬氏距離方法原理

馬氏距離是通過計算數據樣本集之間的協方差距離有效度量兩個未知樣本集相似度，樣本y和樣本集 m×n矩陣x之間的馬氏距離定義為為樣本向量的維數，n為樣本的數量，為矩陣x的重心，定義為cx為矩陣x的協方差矩陣，定義為

馬氏距離越小表明兩個樣本之間的相似度越大，它不受量綱的影響，而且馬氏距離能考慮到各種特性之間的聯系，可以排除變量之間相關性的干擾。

1.3 SOM神經網絡原理

SOM網絡用于對輸入變量進行區域分類，可以研究輸入變量的分布特性和拓撲結構?；驹恚篠OM神經網絡是一種無監督聚類算法，任意維輸入模式在它的作用下形成一維或者二維平面陣列，然后被映射成一維或二維離散圖形，最后在競爭層輸出結果，并且輸入模式的特征結構維持不變。輸入層用于接收輸入模式，映射層用于顯示輸出模式，映射層中的神經元和輸入層神經元實現全連接，其內部的神經元則相互連接，共同完成模式聚類功能。

2　方法實現

樣本信號與待測信號來自型號為6205-2RS JEM SKF，深溝球軸承，轉速為1 722 r/min，采樣頻率為12 kHz，分析點數為2 048。為了提高信號的信噪比，先利用粒子濾波法濾除背景噪聲，然后對其進行EMD分解并對分解后的各模式分量進行分析，獲得相關特征值組成特征向量。并求未分解的原始信號的特征向量，求各IMF特征向量與原始信號特征向量的馬氏距離，找到與原始信號馬氏距離小的那些IMF分量，作為待診信號。輸入訓練好的并經PSO算法優化的SOM神經網絡中，對故障分類并輸出診斷結果，方法實現如圖1。

圖1　EMD馬氏距離神經網絡方法實現

3　應用實例

3.1濾波

為提高信噪比，將原始信號采用粒子濾波法濾除背景噪聲，濾波前后的曲線如圖2所示。

3.2 EMD分解

將濾波后的原始信號進行分析得時域、頻域曲線如圖3所示。對EMD分解后的IMF分量進行分析，提取各自的特征值，將各特征值組成特征向量，作為計算馬氏距離的輸入量，EMD分解曲線如圖4所示。

3.3馬氏距離歸一化處理

圖2　濾波前信號圖(a)、濾波后信號曲線圖(b)

以時域、頻域特征向量為參數計算各個分量與原始信號的馬氏距離，馬氏距離較大時，表明兩信號相似性小，故剔除與原始信號馬氏距離大的虛假分量，保留最能代表信號特征的分量作為待診信號。為了用圖形更直觀表示，對馬氏距離進行歸一化處理，結果如圖5所示。

圖3　原信號時域圖(a)、頻域曲線圖(b)

圖4　EMD分解曲線

圖5　各IMF分量與原始信號特征向量的馬氏距離

3.4 SOM神經網絡訓練

首先將去噪后的典型故障樣本EMD分解，將與原信號特征向量馬氏距離小的IMF分量輸入SOM神經網絡進行學習。SOM神經網絡模型建立流程如圖6。

圖6　SOM神經網絡模型建立的流程圖

選擇峰值指數、波形指數、裕度指數和峭度等4種無量綱參數組成表征滾動軸承運行狀態的特征向量，并作為SOM神經網絡的輸入參數，根據樣本故障類型及特征參數，綜合確定SOM網絡的輸入由40個神經元組成。創建網絡的競爭層為5×8的結構。已獲取的該軸承歸一化處理的故障數據典型訓練樣本見表1。根據SOM網絡的自組織特征映射功能，將所有這些典型故障樣本輸入到SOM神經網絡中去訓練，反復調整權值，訓練完成后在輸出層的映射結果用矩陣表示，SOM網絡聚類矩陣圖見圖7。

表1　四種故障特征值的學習樣本表

圖7　訓練后SOM網絡聚類矩陣圖

選擇典型故障樣本的1組IMF分量檢測訓練好的網絡可靠性，選取數據為IMF=[0.447 2、0.090 1、 0.667 5、0.221 2]，輸出結果為A1，即激發了SOM網絡的A1神經元，屬于外圈故障，診斷準確。

3.5故障分類及診斷結果

通過計算各IMF分量與原始信號特征向量的馬氏距離剔除干擾信號，得到5組待測信號，分別記作m1、m2、m3、m4、m5，為滾動體故障、外圈故障、內圈故障、滾動體故障、正常。用PSO算法優化SOM神經網絡，PSO算法的參數設為：c1=c2=1.6，ω隨迭代次數線性地從0.9減小為0.3。迭代次數為190次。將待診分量輸入到經PSO優化好的SOM神經中，輸出結果如圖8所示。

圖8　網絡診斷故障矩陣圖

由圖8可以看出，經PSO優化的SOM神經網絡聚類效果明顯，m1被很好的分類到第2類故障模式，即滾動體故障，m2被分類到第1類故障為外圈故障，m3被分類到第4類故障，即內圈故障，m4被分類到第3類故障為保持架故障。m5為正常。所有的樣本均可被分類為兩種模式，即正常狀態和故障狀態，所有數據均被成功分類，最后檢驗SOM神經網絡百分誤差大小

Yci、Yi為計算值和實測值，為實測值的平均值，n為樣本數。以訓練次數為橫坐標，百分誤差為縱坐標，結果如圖9所示。

圖9　誤差與訓練次數的關系

圖9中顯示訓練到4次(1次=100步)時，誤差趨于0，即當訓練到大于400步的時候，誤差已經較小，已無需繼續訓練。

4結　語

EMD馬氏距離神經網絡的故障診斷方法首先利用EMD對測量數據分解成具有不同特征尺度的分量，然后計算各分量與原始信號的馬氏距離，剔除馬氏距離大的干擾分量，簡化輸入變量，縮小SOM神經網絡的搜索空間，提高了故障診斷精度。利用典型故障樣本訓練SOM神經網絡，再將含有故障特征的IMF分量輸入到訓練好的SOM神經網絡中，應用實例表明該方法能高效精確的進行故障分類并且具有良好的診斷精度和較強的適應能力。此外，該方法還可用于其他機械設備的故障診斷中。

參考文獻：

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遼寧省教育廳一般項目(L2012446)

究方向：故障診斷。

E-mail:1403201470@qq.com

研究方向：故障診斷與振動噪聲控制。

中圖分類號：TH133.3；TH165+.3

文獻標識碼：A

DOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.01.030

文章編號：1006-1355(2016)01-0138-04+162

收稿日期：2015-06-30

基金項目：國家自然科學基金(51405153)；

作者簡介：姚海妮(1989-)，女，山東煙臺市人，碩士生，主要研

通訊作者：王珍(1971-)，男，江蘇豐縣人，博士后，教授，主要

Application of EMD Mahalano-bis Distance and SOM Neural Network in Fault Diagnosis

YAO Hai-ni,WANGZhen,QIU Li-peng,CHEN Jian-guo,YANGDuo

(College of Mechanical Engineering,Dalian University,Dalian 116622,Liaoning China)

Abstract:To achieve accuracy identification of weak dynamic response and early fault diagnosis,a fault diagnosis method based on EMD Mahalano-Bis distance and SOM neural network was proposed.First of all,to improve the signal-tonoise ratio,particle filtering was conducted to the original signals of vibration.Then,the signals were decomposed by the EMD.Each intrinsic mode function was analyzed to obtain the eigenvectors which include their corresponding eigenvalues. And the eigenvectors of the original signals were found.In order to select the intrinsic mode function which can represent the signal characteristics,the Mahalano-Bis distance between the intrinsic mode functions and the eigenvectors of the original signals was calculated.The best intrinsic mode function was chosen and input to the well-trained self-organizing feature map(SOM)neural network.Finally,the faults were classified.The application examples of bearing fault diagnosis show the effectiveness of this method.

Key words:vibration and wave;particle filter;empirical mode decomposition(EMD);Mahalano-bis distance method; self-organizing feature map(SOM)network;fault diagnosis