基于LSTM的交流電機(jī)系統(tǒng)故障診斷方法研究

張鵬， 束小曼,2， 厲雪衣,2， 杭俊,2， 丁石川,2， 王群京,2

(1.安徽大學(xué) 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，安徽 合肥 230601；2.安徽大學(xué) 高節(jié)能電機(jī)及控制技術(shù)國家地方聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，安徽 合肥 230601)

0 引 言

由于電機(jī)擁有高工作效率、低噪聲、不污染環(huán)境等特點(diǎn)，所以在生產(chǎn)及生活領(lǐng)域的使用越來越廣泛。因此，保障電機(jī)健康穩(wěn)定運(yùn)行可以減少生產(chǎn)生活中的經(jīng)濟(jì)損失，避免造成設(shè)備的損毀和人員傷亡[1]。故對針對于交流電機(jī)各類故障的故障診斷方法進(jìn)行研究是十分有必要的。

故障診斷可以幫助電機(jī)系統(tǒng)故障在故障程度尚輕時(shí)被檢測出來，并診斷出其故障的類型和位置，并及時(shí)對電機(jī)系統(tǒng)相應(yīng)的部件進(jìn)行檢修，降低手動(dòng)排查電機(jī)故障的難度，減少由于故障造成設(shè)備停運(yùn)的時(shí)間和用于故障檢修的資金。傳統(tǒng)故障診斷方法大多依靠手工對電機(jī)的信號進(jìn)行特征提取，提取的信號包括時(shí)域信號、頻域信號和時(shí)頻域信號[2-3]，故障診斷過程中人為因素干擾大，造成診斷結(jié)果準(zhǔn)確性差，診斷過程復(fù)雜、難度高。然而，隨著電機(jī)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集技術(shù)和儲存技術(shù)的不斷發(fā)展，獲取的故障信號呈現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”特點(diǎn)[4-6]，傳統(tǒng)的故障診斷方法難以適應(yīng)新的場合。而隨著現(xiàn)代人工智能技術(shù)的發(fā)展，研究人員將故障診斷技術(shù)與人工智能相結(jié)合[7]。得益于人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有良好的特征提取能力和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力[8]，無需對電機(jī)系統(tǒng)建立起精確的數(shù)學(xué)模型，便可以很好地完成故障診斷任務(wù)，減少了由人為干預(yù)所造成的判斷失誤，然而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在網(wǎng)絡(luò)過擬合、梯度消失、局部最優(yōu)解、需要專家經(jīng)驗(yàn)為診斷做支撐等缺點(diǎn)，使故障診斷的有效性并不理想[9]。

深度學(xué)習(xí)是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一個(gè)研究熱點(diǎn)，通常指含有多隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[10]。與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，深度學(xué)習(xí)通過多層模型和非線性變換逐層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，提取其特征，從而將低維的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高維的特征表示。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network,RNN)是目前深度學(xué)習(xí)模型常用的一種。RNN是一種常用來提取時(shí)序數(shù)據(jù)特征的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)分類準(zhǔn)確率高、收斂速度快、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性好[11]。在電機(jī)故障診斷領(lǐng)域，處理的信號多與時(shí)間序列相關(guān)，故RNN針對復(fù)雜工況下運(yùn)行的電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷時(shí)的診斷效果好[12]。傳統(tǒng)RNN有其結(jié)構(gòu)本身固有的缺點(diǎn)，易發(fā)生梯度爆炸或者梯度消失[13]，無法捕捉長距離儲存的信息。長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(long-short term memory,LSTM)被提出，解決了梯度消失的問題，改善了傳統(tǒng)RNN，提高其提取時(shí)序數(shù)據(jù)特征的能力。因此，LSTM被廣泛應(yīng)用于電機(jī)系統(tǒng)故障診斷[14-15]。文獻(xiàn)[14]對風(fēng)電機(jī)組滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號進(jìn)行小波包變換，將得到的特征向量作為LSTM的輸入，進(jìn)行故障分類，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組滾動(dòng)軸承故障診斷。通過案例分析驗(yàn)證了在特征相似的情況下，LSTM仍能有效完成故障診斷任務(wù)。文獻(xiàn)[15]利用LSTM作為分類器，并將機(jī)械軸承振動(dòng)信號進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，將其本征模態(tài)分量能量熵之和作為網(wǎng)絡(luò)輸入，對機(jī)械設(shè)備進(jìn)行單步預(yù)測，預(yù)測的結(jié)果比支持向量回歸機(jī)更精確。文獻(xiàn)[14]和文獻(xiàn)[15]都是將LSTM網(wǎng)絡(luò)與其他的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法相結(jié)合，增加了人工干預(yù)的誤差。

因此，本文提出一種不再需要結(jié)合其他數(shù)據(jù)預(yù)處理方法或分類器的LSTM網(wǎng)絡(luò)，克服文獻(xiàn)[14]與文獻(xiàn)[15]中的不足，并將其應(yīng)用于電機(jī)系統(tǒng)故障診斷。利用仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該診斷方法具有高準(zhǔn)確率。

1 故障診斷

1.1 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)

在RNN中，元素都是相互聯(lián)系、彼此影響的。RNN將同一隱層內(nèi)的節(jié)點(diǎn)連接起來，使上一步的信息可以傳遞到下一步，形成一個(gè)包含循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此，RNN的輸出由當(dāng)前的輸入和儲存的信息共同決定[16]。

圖1為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單結(jié)構(gòu)示意圖，如圖可知，隱含層的輸入包括當(dāng)前時(shí)刻的輸入和前一時(shí)刻隱含層的輸入，同時(shí)隱含層的輸出包括當(dāng)前時(shí)刻的輸入到輸出層的輸出和隱含層傳遞給下一時(shí)刻隱含層的輸出。故RNN能夠?qū)崿F(xiàn)過去一段時(shí)間數(shù)據(jù)的儲存，其數(shù)學(xué)模型[11]為：

圖1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單結(jié)構(gòu)示意圖

(1)

其中：U、W和V分別為輸入層與隱層間的權(quán)重、兩隱層間的權(quán)重和隱層與輸出層間的權(quán)重；xt為隱層輸入；S為隱層狀態(tài)；y為隱層輸出；f和g為激活函數(shù)。

RNN有很好的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)表達(dá)能力，在時(shí)序數(shù)據(jù)特征提取中靈活性強(qiáng)，精確度高。然而，傳統(tǒng)RNN易發(fā)生梯度爆炸或梯度消失，使其無法捕捉長距離儲存的信息。在RNN的基礎(chǔ)上，長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多出了一個(gè)“門”，所以更加靈活和強(qiáng)大，它在一定程度上解決了梯度問題，擁有在提取與時(shí)序數(shù)據(jù)特征的優(yōu)勢，更擅長提取電機(jī)運(yùn)行時(shí)線電壓中的特征，故被廣泛應(yīng)用于故障診斷。

LSTM與傳統(tǒng)RNN區(qū)別在于，增加了細(xì)胞狀態(tài)c儲存長期狀態(tài)，可以減少傳統(tǒng)的RNN出現(xiàn)梯度消失的情況。為防止LSTM網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)梯度爆炸，可以對其進(jìn)行梯度修剪，當(dāng)梯度向量達(dá)到某個(gè)閾值時(shí)，縮放梯度向量，確保其不會太大，控制LSTM網(wǎng)絡(luò)中遺忘門的大小，可避免其出現(xiàn)梯度消失。如圖2所示，LSTM的關(guān)鍵是控制細(xì)胞狀態(tài)c，現(xiàn)在通過3個(gè)開關(guān)來決定細(xì)胞狀態(tài)c的值。開關(guān)1決定是否將當(dāng)前細(xì)胞狀態(tài)c的值繼續(xù)保留下來，開關(guān)2決定是否將當(dāng)前狀態(tài)傳入到細(xì)胞狀態(tài)c中，開關(guān)3決定是否輸出細(xì)胞狀態(tài)c的值。

圖2 LSTM簡化結(jié)構(gòu)圖

在LSTM中，用遺忘門、輸入門和輸出門實(shí)現(xiàn)3個(gè)開關(guān)的功能，如圖3所示。3個(gè)門的數(shù)學(xué)模型分別為：

圖3 LSTM數(shù)學(xué)模型圖

(2)

其中：bf和Wf分別為遺忘門的偏置系數(shù)和權(quán)重矩陣，σ是sigmoid函數(shù)；bi和Wi分別為輸入門的偏置系數(shù)和權(quán)重矩陣；bo和Wo分別為輸出門的偏置系數(shù)和權(quán)重矩陣。

(3)

1.2 故障診斷方法

本文基于LSTM數(shù)學(xué)模型，通過在模型頂層添加Softmax分類層，利用反向傳播在訓(xùn)練過程中優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提高網(wǎng)絡(luò)性能的同時(shí)也避免了與其他分類器結(jié)合，減少了訓(xùn)練和計(jì)算的復(fù)雜度。圖4所示為一種基于LSTM的故障診斷框架圖，步驟如下：

圖4 基于LSTM的故障診斷框架

步驟一，搭建仿真及實(shí)驗(yàn)平臺，模擬電機(jī)系統(tǒng)正常運(yùn)行以及故障運(yùn)行，獲取電機(jī)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)；

步驟二，數(shù)據(jù)預(yù)處理后將樣本分為樣本訓(xùn)練集和樣本測試集；

步驟三，搭建LSTM模型，配置好LSTM的隱層數(shù)的值和時(shí)間窗的大小；

步驟四，對LSTM偏置及權(quán)重進(jìn)行初始化，利用樣本訓(xùn)練集對LSTM進(jìn)行訓(xùn)練，以更新LSTM偏置及權(quán)重；

步驟五，訓(xùn)練好LSTM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)后，使用該網(wǎng)絡(luò)對樣本測試集進(jìn)行故障診斷。

2 仿真驗(yàn)證

電機(jī)系統(tǒng)故障類型有很多，其中逆變器是組成交流電機(jī)系統(tǒng)的重要部分，發(fā)生故障的可能性較大[18]，實(shí)驗(yàn)過程中，模擬逆變器功率管開路故障比較容易，所以本文主要研究永磁同步電機(jī)(PMSM)功率管開路故障，通過仿真和實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證基于LSTM的故障診斷方法的有效性。

圖5 永磁同步電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制圖

(4)

表1 電機(jī)參數(shù)

(5)

通過MATLAB/Simulink搭建逆變器功率管開路(OC)故障模擬仿真，實(shí)現(xiàn)逆變器OC故障診斷，以此驗(yàn)證提出的故障診斷方法的有效性。其中，故障診斷算法通過Python及Tensenflow框架實(shí)現(xiàn)。如圖6所示，功率管的開通與關(guān)斷由其對應(yīng)的門極信號gi控制。gi=0時(shí)開關(guān)Ti關(guān)斷，gi=1時(shí)開關(guān)Ti導(dǎo)通。功率管均正常工作時(shí)為正常情況，單個(gè)開關(guān)管發(fā)生OC故障的故障情形有6種；兩個(gè)開關(guān)管同時(shí)發(fā)生OC故障的故障情形有15種。本文主要針對單個(gè)開關(guān)管發(fā)生OC故障和兩個(gè)開關(guān)管同時(shí)發(fā)生OC故障的情況進(jìn)行研究，故模擬功率管T1開路、T3開路、T3和T4開路，T4開路和T6開路，分別對其故障特征進(jìn)行研究。

圖6 三相逆變器結(jié)構(gòu)圖

線電壓擁有顯著的抗噪音、抗負(fù)載、抗誤報(bào)和抗干擾等優(yōu)點(diǎn)，因此，本文將線電壓作為特征量進(jìn)行逆變器OC故障診斷。電機(jī)在轉(zhuǎn)速為1 050 r/min，負(fù)載為2.5 N·m時(shí)的正常狀態(tài)以及4種不同故障狀態(tài)運(yùn)行時(shí)的線電壓波形如圖7所示。如圖可知，不同運(yùn)行狀態(tài)下的線電壓的時(shí)域特征不同。所以，將線電壓作為特征量進(jìn)行逆變器OC故障診斷是合理的。

圖7 五種狀態(tài)下的線電壓

在此基礎(chǔ)上，本文在不同轉(zhuǎn)速和負(fù)載下(其中，負(fù)載分別為1.5、2、2.5、3和3.5 N·m，轉(zhuǎn)速分別為600、750、900、1 050、1 200、1 350和1 500 r/min)，獲取175個(gè)線電壓Uab數(shù)據(jù)，將其制作為樣本集。然后，通過Tensenflow框架搭建LSTM模型，配置其隱層數(shù)的值和時(shí)間窗的大小，設(shè)置學(xué)習(xí)率a為1.0。將樣本集中的70個(gè)樣本打亂后通過任意挑選的方式選取出來，將其作為樣本訓(xùn)練集，樣本集中剩下的樣本作為樣本測試集。最后，通過樣本訓(xùn)練集對LSTM網(wǎng)絡(luò)重復(fù)進(jìn)行7次訓(xùn)練，并將訓(xùn)練準(zhǔn)確率與訓(xùn)練耗時(shí)記錄下來。

通過配置不同隱層數(shù)的值和時(shí)間窗的大小，研究得到使網(wǎng)絡(luò)的性能最佳的值。如表2所示，配置時(shí)間窗大小分別為5以及層數(shù)分別為1、2、3、4、5、6、7，每種情況下均分別對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行7次訓(xùn)練，得到網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的訓(xùn)確率和時(shí)長。同理，時(shí)間窗大小為10時(shí)不同層數(shù)下的LSTM訓(xùn)練準(zhǔn)確率和耗時(shí)如表3所示，時(shí)間窗大小為15時(shí)不同層數(shù)下的LSTM訓(xùn)練準(zhǔn)確率和耗時(shí)如表4所示，時(shí)間窗大小為20時(shí)不同層數(shù)下的LSTM訓(xùn)練準(zhǔn)確率和耗時(shí)如表5所示。結(jié)果呈現(xiàn)出相同的規(guī)律，即隨著層數(shù)的增加，準(zhǔn)確率先上升，層數(shù)超過3后準(zhǔn)確率基本不變，層數(shù)為6、7層時(shí)訓(xùn)練時(shí)間過長，比較的意義不大，又因?yàn)槠蓿闹兄涣谐銮?層的結(jié)果。不同時(shí)間窗和層數(shù)下的LSTM訓(xùn)練準(zhǔn)確率和訓(xùn)練耗時(shí)比較如圖8所示。圖8中，平均訓(xùn)練準(zhǔn)確率指時(shí)間窗口固定時(shí)不同層數(shù)下的LSTM訓(xùn)練準(zhǔn)確率的平均值，平均訓(xùn)練耗時(shí)指時(shí)間窗口固定時(shí)不同層數(shù)下的LSTM訓(xùn)練耗時(shí)的平均值，同層平均訓(xùn)練準(zhǔn)確率指固定時(shí)間窗和同一層數(shù)下進(jìn)行7次訓(xùn)練后得到的準(zhǔn)確率的平均值，同層平均訓(xùn)練耗時(shí)指固定時(shí)間窗和同一層數(shù)下進(jìn)行7次訓(xùn)練后所耗時(shí)長的平均值。

表2 時(shí)間窗為5時(shí)不同層數(shù)下訓(xùn)練準(zhǔn)確率和耗時(shí)

表3 時(shí)間窗為10時(shí)不同層數(shù)下訓(xùn)練準(zhǔn)確率和耗時(shí)

表4 時(shí)間窗為15時(shí)不同層數(shù)下訓(xùn)練準(zhǔn)確率和耗時(shí)

表5 時(shí)間窗為20時(shí)不同層數(shù)下的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和耗時(shí)

從表2～表5和圖8可知，隨著時(shí)間窗口大小的增長，訓(xùn)練準(zhǔn)確率不斷提高，時(shí)間窗口大小超過15后，訓(xùn)練準(zhǔn)確率幾乎不再增加；另一方面，隨著時(shí)間窗口大小的增長，訓(xùn)練耗時(shí)不斷變長。隨著隱層層數(shù)值的增加，訓(xùn)練準(zhǔn)確率先增加后減小，層數(shù)為3時(shí)，訓(xùn)練準(zhǔn)確率最高；另一方面，隨著層數(shù)的增加，訓(xùn)練耗時(shí)不斷增加。

圖8 不同時(shí)間窗和層數(shù)下的LSTM訓(xùn)練準(zhǔn)確率和訓(xùn)練耗時(shí)比較

綜上所述，時(shí)間窗大小為15，層數(shù)為3層時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的性能最佳，其測試準(zhǔn)確率如表6所示。如表可得，7次診斷中最高錯(cuò)誤數(shù)不超過3，且7次診斷準(zhǔn)確率都非常高，并且平均測試準(zhǔn)確率與訓(xùn)練準(zhǔn)確率很接近，可以看出LSTM在時(shí)序信號特征提取方面的強(qiáng)大能力。

表6 基于LSTM的故障診斷仿真結(jié)果

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

搭建實(shí)驗(yàn)平臺，如圖9所示，用于進(jìn)一步驗(yàn)證所提的方法。將兩個(gè)永磁同步電機(jī)通過聯(lián)軸器直接連接，將一個(gè)PMSM作為測試電機(jī)，另一個(gè)PMSM作為負(fù)載電機(jī)。用于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的電機(jī)參數(shù)見表1。通過dSPACE DS1104控制PMSM。并通過斷開功率開關(guān)管的控制信號模擬故障。

圖9 實(shí)驗(yàn)平臺

圖10 5種狀態(tài)下的線電壓實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)際實(shí)驗(yàn)過程中，電機(jī)在高速、重載的情況下發(fā)生開路故障時(shí)，可能會給電機(jī)系統(tǒng)帶來風(fēng)險(xiǎn)，安全性也得不到保證。因此，為保護(hù)PMSM系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)在低速、輕載情況下進(jìn)行。

實(shí)驗(yàn)在低速、輕載情況下提取了130個(gè)樣本。其中，負(fù)載分別為是0.2、0.5、1、1.5 N·m，轉(zhuǎn)速分別為300、400、500、600、700、800和900 r/min。從所有樣本中隨機(jī)抽取70個(gè)樣本作為樣本訓(xùn)練集，設(shè)置LSTM時(shí)間窗大小為15，隱層層數(shù)為3層，進(jìn)行7次訓(xùn)練，將所有樣本作為樣本測試集，對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評估，并記錄訓(xùn)練準(zhǔn)確率與測試準(zhǔn)確率。電機(jī)在轉(zhuǎn)速為800 r/min，負(fù)載為1.5 N·m時(shí)的正常狀態(tài)以及4種不同故障狀態(tài)運(yùn)行時(shí)的線電壓波形如圖7所示。如圖可知，電機(jī)不同運(yùn)行狀態(tài)下的線電壓Uab不同，與仿真結(jié)果一致。

基于LSTM的故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表7，訓(xùn)練準(zhǔn)確率和測試準(zhǔn)確率相差不大。與表6中的數(shù)據(jù)比較，由于實(shí)驗(yàn)中噪聲干擾和采樣誤差等因素的作用，仿真準(zhǔn)確率比實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確率略高，但是差距并不大，可以看出該方法故障診斷準(zhǔn)確率高，證明了該方法的有效性。

表7 故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié) 論

本文提出了一種基于LSTM的交流電機(jī)系統(tǒng)故障診斷方法，該方法能夠自適應(yīng)學(xué)習(xí)原始信號中的特征并完成診斷分類，而不需要結(jié)合其他特征提取方法或分類算法。為驗(yàn)證該方法的有效性，本文將不同故障狀態(tài)下的線電壓作為樣本，通過多次訓(xùn)練確定LSTM合適的參數(shù)后，將LSTM應(yīng)用于逆變器故障診斷。交流電機(jī)系統(tǒng)逆變器故障模擬的仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法可辨識出交流電機(jī)系統(tǒng)逆變器故障類型，且有較高的故障辨識準(zhǔn)確率。