基于機器視覺和盲源分離的機械故障檢測

彭 聰，劉 彬，周 乾

(南京航空航天大學 自動化學院，南京 210016)

機械的運行狀態(tài)直接關系到設備的生產(chǎn)狀態(tài)，對其進行故障診斷及狀態(tài)監(jiān)測是非常必要的.振動信號是反映機械的運行狀態(tài)的重要指標，通過對振動信號的分析與處理可以實現(xiàn)故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測.對振動信號的測量通常采用傳統(tǒng)測量儀器，如加速度傳感器，一些基于傳統(tǒng)方式測量的故障診斷與檢測方法能夠取得較為準確的結果[1-4].然而，當被測物體相對較小時，采用加速度傳感器容易造成質量負載效應；當被測物體相對較大時，采用加速度傳感器進行信號采集，難度大、成本高以及耗時耗力[5].因此，采用傳統(tǒng)接觸式測量方法具有很大的局限性.近年來，基于視覺的振動測量技術吸引了很多研究者的興趣，許多研究人員提出了基于視覺測量的機械故障診斷方法[6-9].與傳統(tǒng)測量方式相比，基于機器視覺的測量方法可以進行非接觸式測量，適用于高溫高壓等危險場合，能夠實現(xiàn)全場振動測量等優(yōu)點[10].

機械設備在運行過程中，不僅產(chǎn)生振動，還發(fā)出強烈的噪聲，因此，振動信號經(jīng)常混有其他振源及噪聲等干擾成分，影響信號的分析與處理.盲源分離作為一種信號分析和數(shù)據(jù)處理技術，無需源信號的特征及混合條件就能夠從觀測到的混合信號中通過逆變換分離出源信號.盲源分離的實質是從未知信號的混合觀測信號中重構出原始的源信號[11].根據(jù)混合通道數(shù)，可分為單通道和多通道信號盲源分離；根據(jù)源信號混合信號的組合特性，可分為線性和非線性盲源分離[12-13].盲源分離在很多領域中得到了廣泛的應用：文獻[14-18]提出了基于盲源分離的信號分離算法對混合信號進行分析與處理；文獻[19-21]提出基于盲源分離的識別算法進行橋梁結構的模態(tài)阻尼估計和剛性結構的運動分析；文獻[22]提出采用盲源分離用于處理生物醫(yī)學信號.近年來，盲源分離得到快速發(fā)展，并被廣泛應用于機械的多源故障診斷中[23-25].這些基于盲源分離的機械故障診斷方法雖然能夠實現(xiàn)較為準確的診斷結果，但這些方法大都采用傳感器陣列獲取觀測信號，當設備的系統(tǒng)結構較為復雜，環(huán)境比較惡劣時，采用傳感器進行接觸式信號采集具有很大的局限性，并不能很好地進行推廣應用.

為有效解決機械轉子的多源故障情況，本文結合機器視覺測量方法和盲源分離信號處理方法，提出了基于機器視覺和盲源分離的旋轉機械故障檢測.用機器視覺的方法獲取高速視頻并采用盲源分離方法對獲取的高速視頻進行分析與處理.最后，實驗證明該方法能夠對旋轉機械的多源故障進行準確定位并進行有效的分離識別.

1 基于機器視覺的盲源分離數(shù)學理論

基于機器視覺和盲源分離的故障檢測數(shù)學理論的流程如圖1所示：首先輸入圖像序列進行金字塔分解，然后基于相位進行振動位移提取,最后采用快速獨立成分分析算法(Fast-ICA)得到分離后的信號.

圖1 高速視覺和相位運動分析的盲源分離示意圖Fig.1 Schematic diagram of blind source separation for high-speed vision and phase motion analysis

1.1 盲源分離信號模型

盲源分離信號模型采用線性混合模型，線性混合模型適用于結構力學剛度大以及信號混合延時小的對象，可靠性高，是旋轉機械故障檢測中常用的數(shù)學模型.假設存在n個振動源Si(t),i=1,2,…,n，統(tǒng)計獨立，此n個信號經(jīng)過線性混合后得到m個觀測信號.每個觀測信號為n個源信號的線性組合.線性混合后的觀測信號可表示為

(1)

式中：aij為線性混合參數(shù)，i∈{1,2,…,m},j∈{1,2,…,n}；xi(t)為混合后的觀測信號；sj(t)為源信號；ni(t)為干擾噪聲.將式(1)變化成矢量形式可得在t時刻的觀測信號：

x(t)=As(t)+n(t)

(2)

1.2 基于機器視覺的盲源信號分離方法研究

為了彌補基于傳統(tǒng)接觸式振動測量的盲源分離方法存在的不足，本節(jié)提出了基于高速視覺的盲源分離方法，實現(xiàn)了從振動視頻中恢復出振源信息.假設采集到的視頻序列為

It={I(x,y,t0),I(x,y,t1),I(x,y,t2),…,

I(x,y,tn)}

(3)

將當ti時刻的圖像I(x,y,ti)經(jīng)過復系數(shù)可控金字塔進行空間分解，得:

Ai(γ,θ,x,y,ti)eiφi(γ,θ,x,y,ti)=

I(x,y,ti)(Gθ+iHθ)

(4)

式中：Ai為幅值；φi為相位；i表示虛部單位；Gθ+iHθ為Gabor濾波器的復數(shù)形式；Gθ和Hθ可表示為

(5)

式中：x,y為空間位置；λ為正弦波的波長；θ為Gabor濾波器核中平行條紋的方向；ψ為相位偏移；σ為高斯函數(shù)的標準偏差；γ為空間長度比.根據(jù)式(4)可計算參考幀的相位為φ0，相位差為

Δφi=φi-φ0

(6)

得到相位差矩陣AΔφ(H×V)|θ=θ0，H×V為圖像分辨率，θ0為參考幀的方向.結合具體測量要求和振動強度分布可得觀測向量的具體像素坐標為{(x1,y1),(x2,y2),…,(xj,yj)}.計算圖像序列中每一幀在此坐標處的相位差，相位差和位移成線性關系.因此可以得到觀測信號向量:

D=[d1d2…dj]

(7)

式中：di=[Δφ1Δφ2… Δφn].對D進行白化，降低信號相關性，白化過程可以表示為

Z(t)=QD

(8)

式中：Q為白化矩陣；Z(t)為白化后的信號.采用Fast-ICA迭代算法，對Z(t)進行分離.

1.3 超定視覺盲源分離

當前分析盲源分離問題時都假定觀測信號和源信號數(shù)量一致，但在實際應用中，觀測信號往往會大于或小于源信號，甚至源信號數(shù)量會產(chǎn)生動態(tài)變化，造成超定或欠定.在視覺盲源分離方法中，由于圖像可以在全場景下提供任意位置的振動信息，所以能夠避免欠定問題.超定情況下，觀測信號數(shù)量大于源信號數(shù)量，一般算法難以解決超定情況下的問題.分集合并技術可以有效減少觀測信號之間的相關性，并且可以提高輸出信號的信噪比.本文將分集合并技術與視覺盲源分離方法進行結合，提出融合分集合并技術的視覺超定盲源分離方法，對觀測信號先進行分集解算再進行合并，從而將超定問題轉換為適定問題.

融合分集合并技術的視覺超定盲源分離算法具體流程如下：

步驟1輸入視頻序列I(x,y,t)，選擇感興趣區(qū)域，對圖像進行空間分解和時域濾波，得到局部運動位移向量d=[d1d2…dm].

步驟2對位移向量進行分集處理，在位移向量d=[d1d2…dm]中隨機選擇n個組成n維觀測向量d=[d1d2…dn].

步驟3將步驟(1)和(2)執(zhí)行k次，得到k個n維觀測向量di,i=1,2,…,k.

步驟5利用信號的相關性對得到的源估計信號進行分類，得到n個分類后的信號yl=[y1ly2l…ykl]T，l=1,2,…,d.

2 實驗部分

圖2所示為雙轉子實驗平臺，主要由直流無刷電機、調速器、軸承座、底座、柔性雙跨轉子、聯(lián)軸器、加速度傳感器、高速工業(yè)相機、光源、數(shù)據(jù)采集卡和兩個振源構成.當該實驗平臺在高速實驗中時，分別對兩套轉子系統(tǒng)施加2 g的質量不平衡，并分別設置電機轉速為 1 800 r/min和 2 700 r/min.設置圖像分辨率為 1 000像素×45像素；相機幀率為100 幀/s；采集時長為3 s.待電機轉速穩(wěn)定以后，進行數(shù)據(jù)采集.

圖2 基于機器視覺的多源故障分離實驗場景Fig.2 Experimental scene of multi-source fault separation based on machine vision

通過基于機器視覺的振動測量得到六路混合后觀測信號的時域波形如圖3所示(Δφ為相位差，t為采樣時間).

圖3 基于視覺采集到的觀測信號時域波形圖Fig.3 Time-domain waveform diagram of observation signals collected based on vision

為驗證融合分集合并技術的視覺超定盲源分離的有效性，將其與普通適定方法結果進行對比.選擇時域信號a1和b2，未采用分集合并技術時分離后的結果如圖4所示(A為相位幅值，f為頻率).對比圖4(b)和4(d)，在頻域內有30 Hz和45 Hz兩個主要頻率，幅值譜相似，階次均為×1和×1.5，符合基礎松動故障特征，但無法通過頻譜圖判斷振源信息.

圖4 未分集情況下視覺盲源分離的時頻域波形Fig.4 Time-frequency domain waveform of blind source separation without diversity

未分集分離后，混合系統(tǒng)的全局矩陣(GA)和性能指數(shù)(PI)如表1所示，此時不能對混合信號進行有效分離.對輸入觀測信號采用二重分集處理和四重分集處理并增加輸入信號，二重分集時選擇的觀測點為a1、a2和b2，分集后輸入信號為s1=[a1a2]；s2=[a1b2].對輸入觀測信號進行二重分集處理后的盲源分離結果如圖5所示.

表1 不同分集模式下PI系數(shù)與全局矩陣表Tab.1 PI coefficients and global matrix table in different diversity modes

觀察圖5頻譜圖可知，分離信號各自的頻譜含有×1.5、×2和×3頻率分量，雖然幅值相應減少但仍沒得到較好分離.對輸入信號進行四重分集處理，選擇觀測點為a1、a2、b1和b2，分集后的輸入向量分別為s1=[a1a2]；s2=[a1b1]；s3=[b1b2]和s4=[a2b2].

圖5 二重分集時的視覺盲源分離結果Fig.5 Results of visual blind source separation in double diversity

四重分集處理的結果如圖6所示，分離信號的頻譜中不含有×1.5頻率分量，頻譜峰值分別為 30 Hz 和45 Hz，此時能夠準確估計源振動信號的信息.

圖6 四重分集時的視覺盲源分離結果Fig.6 Results of visual blind source separation in quadruple diversity

為進一步探究分集合并參數(shù)對系統(tǒng)的影響，改變不同分集數(shù)和觀測信號的數(shù)量進行探究.圖7為分集數(shù)以及觀測信號數(shù)對信噪比(SNR)的影響，從圖7(a)可得隨著分集數(shù)的增加，分離出的估計信號的信噪比逐步提高.從圖7(b)可得隨著觀測信號的增多，分離出估計信號的信噪比也隨之提高.可見分集數(shù)量的增加以及觀測信號數(shù)量的增加均可提高輸出信號的信噪比.單純增加觀測信號數(shù)量雖然能獲取更多源信號的信息，但提高了輸入信號之間的相關性,通過增加分集數(shù)量可有效降低信號的線性相關性.

圖7 參數(shù)變化對SNR的影響Fig.7 Effects of parameter variations on SNR

圖9 分離后的加速度估計信號Fig.9 Acceleration estimation signal after separation

為驗證超定視覺盲源分離方法的有效性，將上述實驗結果與兩通道加速度傳感器的分離結果進行對比，圖8和9所示分別為加速度傳感器得到的觀測信號和分離后的信號(a為加速度).從分離結果可見分離信號各自的頻譜上仍有×1和×1.5頻率分量，由此說明并沒有較好分離出兩個不平衡振動信號.綜合上述實驗結果可知，傳統(tǒng)接觸式盲源信號分離在受到傳感器數(shù)量、位置和方向限制時，難以對混合信號進行準確解算.而本文提出的視覺盲源分離方法及其在超定情況下的應用能夠有效解決此類問題.

本實驗通過基于機器視覺的測量得到若干混合后的觀測信號,對觀測信號未進行分集處理時，無法通過頻譜圖判斷振源信息，源信號不能得到較好分離.對輸入觀測信號采用分集處理，首先進行二重分集處理，采用二重分集處理只是使幅值得到相應減少并沒有實現(xiàn)較好的分離.然后對輸入信號進行四重分集處理，經(jīng)過四重分集處理后，可以看出頻譜圖中不含有×1.5、×2和×3頻率分量，輸入信號得到分離，采用四重分集處理能夠準確識別振源信息.為了探究分集合并參數(shù)對系統(tǒng)的影響，對不同分集數(shù)和觀測信號的數(shù)量進行實驗.結果表明，隨著觀測信號的增多和分集數(shù)量的增加，估計信號的信噪比也隨之增加.只增加觀測信號數(shù)量,雖然能獲取更多源信號的信息，但會提高輸入信號之間的相關性,增加分集數(shù)量可以有效降低信號的線性相關性.最后，為了進一步驗證融合分集合并技術的視覺超定盲源分離的有效性，將融合分集合并技術的視覺超定盲源分離結果與基于加速度傳感器的分離結果進行對比.結果表明基于傳統(tǒng)接觸式的盲源信號分離在受到傳感器數(shù)量、位置和方向限制時，難以準確對混合信號進行解算，從而驗證了超定視覺盲源分離的有效性.

3 結語

本文提出了一種基于機器視覺和盲源信號分離的旋轉機械多源故障檢測方法.該方法對高速視頻進行分析，可獲得全視角內多方向的振動信息，以解決傳統(tǒng)基于盲源信號分離的多源故障檢測中存在的振動信號位置不確定的問題.在此基礎上，采用盲源信號分離方法和超定視覺盲源分離方法對獲取的高速視頻進行分析.最后，對所提出的方法進行實驗研究，并與傳統(tǒng)基于加速度傳感器的分離結果進行對比，實驗結果表明，本文中所提出的多源故障檢測方法可準確定位故障區(qū)域，對多源故障進行有效分離及識別.