基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷

唐 杰， 錢 進(jìn)， 張 濤

（1 貴州大學(xué)電氣工程學(xué)院， 貴陽 550025； 2 貴州現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)投資有限責(zé)任公司， 貴陽 550001）

0 引 言

汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組作為電力生產(chǎn)系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備，長(zhǎng)期在高負(fù)荷、變工況的情況下運(yùn)行可能發(fā)生故障產(chǎn)生振動(dòng)，振動(dòng)嚴(yán)重時(shí)不僅影響汽輪機(jī)的正常運(yùn)行，降低機(jī)組發(fā)電產(chǎn)量和質(zhì)量，還可能造成嚴(yán)重的設(shè)備和人身事故［1］。 由于引起汽輪機(jī)振動(dòng)的因素較多，很難通過現(xiàn)場(chǎng)檢查分析找到產(chǎn)生故障的具體原因。 因此，分析汽輪機(jī)軸系振動(dòng)常見故障特征，通過故障信號(hào)及時(shí)判別故障類型很有必要。 目前關(guān)于汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷技術(shù)方面的研究已經(jīng)有了很大的進(jìn)展，侯國(guó)安等學(xué)者［2］針對(duì)汽輪機(jī)故障頻率存在非線性、診斷復(fù)雜、相關(guān)參數(shù)屬性集龐大的特點(diǎn)，利用決策樹C4.5 算法對(duì)故障進(jìn)行分類，速度快、準(zhǔn)確性高。 艾科勇等學(xué)者［3］針對(duì)傳統(tǒng)的單一的故障診斷方法在汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷中具有一定的局限性，研究了本體和信號(hào)分析在故障診斷領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，基于EEMD、排列熵和SVM 的信號(hào)分析方法辨識(shí)出故障類型，提出一種適用于汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷的方法。 石志標(biāo)等學(xué)者［4］基于排列熵與改進(jìn)的果蠅算法（IFOA）優(yōu)化相關(guān)向量機(jī)（RVM）的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷方法，提高了汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷的識(shí)別準(zhǔn)確率和效率。 楊新等學(xué)者［5］針對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子發(fā)生的典型故障，提出一種基于多特征提取和核主元分析的核極限學(xué)習(xí)機(jī)診斷模型，與基于單一特征向量的模型相比，能夠增強(qiáng)模型的輸入特征、減少信息冗余和特征向量的相關(guān)性，在一定程度上提高模型的預(yù)測(cè)性能。 田松峰等學(xué)者［6］提出了一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）、云模型與支持向量機(jī)（SVM）相結(jié)合的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子多故障診斷方法，能夠準(zhǔn)確地完成轉(zhuǎn)子多故障診斷，具有更高的識(shí)別率。周磊等學(xué)者［7］以某600 MW 機(jī)組為對(duì)象，提出一種基于模糊理論與SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷方法，通過聚類功能，對(duì)故障模式分類實(shí)現(xiàn)了具體數(shù)字化和圖形可視化，診斷結(jié)果簡(jiǎn)單和直觀。

近年來，關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的研究已成為人工智能領(lǐng)域發(fā)展的新趨勢(shì)，常應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域。 CNN 將傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)理論相結(jié)合，在圖像分析處理方面，較以往的圖像分類方法，減少了前期對(duì)輸入圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程，不需要手動(dòng)提取圖像特征，而是直接輸入原始圖像，進(jìn)行層次化的抽象處理，得到分類結(jié)果，并且具有更高的識(shí)別率和準(zhǔn)確率。 本文將CNN 應(yīng)用于汽輪機(jī)振動(dòng)故障診斷，利用快速傅里葉變換將汽輪機(jī)故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形轉(zhuǎn)化為頻譜圖，選用常見的LeNet-5 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，選取ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)，引入Dropout方法防止過擬合，對(duì)汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子發(fā)生故障的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別、診斷。

1 轉(zhuǎn)子振動(dòng)診斷相關(guān)理論

1.1 CNN

CNN 是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一［8］。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有以下優(yōu)點(diǎn)：輸入圖像和網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能很好地吻合；特征提取和模式分類同時(shí)進(jìn)行，并同時(shí)在訓(xùn)練中產(chǎn)生；權(quán)重共享可以減少網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得更簡(jiǎn)單，適應(yīng)性更強(qiáng)。 CNN 的基本結(jié)構(gòu)主要包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層［9］。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 CNN 結(jié)構(gòu)圖Fig. 1 CNN structure diagram

卷積層通常由多個(gè)卷積核構(gòu)成，通過在原始圖像上平移對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。 卷積層通過卷積核的移動(dòng)遍歷整段數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算，分別計(jì)算出數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重與偏差；并通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換來擬合復(fù)雜的映射關(guān)系，建立數(shù)據(jù)與其所屬類別間的聯(lián)系，其運(yùn)算公式為：

其中，為第l層的第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)特征值；為權(quán)重系數(shù)；為偏差值；f(· ) 為激活函數(shù)。

激活函數(shù)選用ReLU函數(shù)，其公式為：

卷積層后就是池化層，采取最大池化的方法，挖掘數(shù)據(jù)有效特征信息，減小卷積層輸出特征向量的大小［10］，即在一個(gè)區(qū)域內(nèi)求出最大值來代替該區(qū)域的所有值，從而實(shí)現(xiàn)降低維度目的，原理為：

全連接層連接池化層和邏輯回歸層，將提取到的數(shù)據(jù)特征匯聚一起后進(jìn)行分類。 最后，輸出層將輸出所有特征組合。

1.2 Dropout 方法

Dropout方法是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中解決過擬合的重要方法。 首先，在每一次訓(xùn)練過程中，隨機(jī)地將隱層中的某些節(jié)點(diǎn)置零；再對(duì)這樣的模型進(jìn)行訓(xùn)練得到結(jié)果；然后，將多次訓(xùn)練的結(jié)果進(jìn)行整合，得到最終的擬合結(jié)果。Dropout的可視化表示如圖2 所示。

圖2 使用Dropout 前后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig. 2 Neural network model before and after using Dropout

2 樣本獲取及轉(zhuǎn)換

2.1 樣本獲取裝置

實(shí)驗(yàn)樣本基于實(shí)驗(yàn)測(cè)試，運(yùn)用ZT-3 轉(zhuǎn)子振動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)收集汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子動(dòng)靜碰摩、不平衡、不對(duì)中三種故障、各250 組振動(dòng)數(shù)據(jù)。 ZT-3 轉(zhuǎn)子振動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)的主要設(shè)備包括電動(dòng)機(jī)、渦流傳感器、摩擦螺釘及支架、轉(zhuǎn)子、內(nèi)外側(cè)軸承座等，結(jié)構(gòu)如圖3 所示。 為了模擬汽輪機(jī)實(shí)際運(yùn)行轉(zhuǎn)速，試驗(yàn)臺(tái)轉(zhuǎn)速設(shè)置為3 000 r/min，樣本長(zhǎng)度為1 024，樣本周期數(shù)為8，信號(hào)中心頻率為50 Hz。 信號(hào)測(cè)試分析系統(tǒng)為CMMSMA，采樣頻率范圍為10 Hz～128 kHz。

圖3 ZT-3 轉(zhuǎn)子振動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig. 3 ZT-3 rotor vibration test bench

2.2 獲取的頻域特征圖形

實(shí)驗(yàn)收集的轉(zhuǎn)子動(dòng)靜碰摩、轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中三種故障時(shí)域波形圖如圖4～圖6 所示。

圖4 動(dòng)靜碰摩時(shí)域波形Fig. 4 Time-domain waveform of dynamic and static touching

圖5 轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡時(shí)域波形Fig. 5 Time-domain waveform of rotor mass imbalance

圖6 轉(zhuǎn)子不對(duì)中時(shí)域波形Fig. 6 Time-domain waveform of rotor misalignment

由于測(cè)試數(shù)據(jù)的時(shí)域信號(hào)受噪聲干擾而不易表現(xiàn)故障特征，故需將信號(hào)時(shí)域波形轉(zhuǎn)化到頻譜圖中并進(jìn)行分析。 傅里葉變換雖然在信號(hào)處理上有很大優(yōu)勢(shì)，但其信號(hào)源要求是平穩(wěn)信號(hào)，存在一定的局限性，而汽輪機(jī)的振動(dòng)信號(hào)往往是不穩(wěn)定、非線性的，因此使用快速傅里葉變換（FFT）將其轉(zhuǎn)換為頻譜圖進(jìn)行分析，如圖7～圖9 所示。

圖7 轉(zhuǎn)子動(dòng)靜碰摩頻譜圖Fig. 7 Rotor dynamic and static friction spectrum

圖8 轉(zhuǎn)子不平衡頻譜圖Fig. 8 Rotor imbalance spectrum

圖9 轉(zhuǎn)子不對(duì)中時(shí)域頻譜圖Fig. 9 Rotor misalignment time-domain spectrum

2.3 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法常被用于解決模型因小樣本而過擬合的問題，通過對(duì)圖像采用如裁剪、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)和縮放等操作生成新的樣本。 因此，分別實(shí)驗(yàn)測(cè)得的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行翻轉(zhuǎn)、縮放、平移變換，得到3 種故障樣本，包括原始數(shù)據(jù)的振動(dòng)樣本各800 組，數(shù)據(jù)增強(qiáng)后部分樣本如圖10 所示。 需要指出的是：翻轉(zhuǎn)、平移變換后不易標(biāo)注。

圖10 數(shù)據(jù)增強(qiáng)樣本Fig. 10 Samples of data enhancement

3 基于CNN 的故障診斷模型建立

3.1 診斷模型算法設(shè)計(jì)

算法設(shè)計(jì)如圖11 所示。

圖11 基于CNN 的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷算法Fig. 11 CNN-based turbine rotor fault diagnosis algorithm

3.2 模型參數(shù)設(shè)置

在訓(xùn)練中不同的層數(shù)和卷積核對(duì)模型影響很大，在經(jīng)過多次模型參數(shù)調(diào)整后選用LeNet-5 模型。以LeNet-5 模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，在全連接層添加Dropout層預(yù)防過擬合，輸出層采用Softmax分類器。Softmax的計(jì)算公式為：

CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)共7 層，如圖12 所示。

圖12 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig. 12 Network structure diagram

由圖12 可知，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括1 個(gè)輸入層、2 個(gè)卷積層（C1、C3）、2 個(gè)下采樣層（S2、S4）、1 個(gè)全連接層和1個(gè)輸出層。 CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)見表1。 基于Relu函數(shù)在網(wǎng)絡(luò)中展現(xiàn)出的優(yōu)點(diǎn)，激活函數(shù)使用Relu函數(shù)。

表1 CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)Tab. 1 CNN network structure parameters

模型訓(xùn)練的樣本將其劃分為訓(xùn)練集（75%）和測(cè)試集（25%），以訓(xùn)練集來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以測(cè)試集來測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

3.3 診斷結(jié)果分析

此次實(shí)驗(yàn)是在Python 環(huán)境下實(shí)現(xiàn)，采用網(wǎng)格搜索對(duì)CNN 網(wǎng)絡(luò)中超參數(shù)（學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練尺寸）進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，通過窮舉搜索，將參數(shù)通過交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行優(yōu)化來得到最優(yōu)，將各個(gè)參數(shù)可能的取值進(jìn)行排列組合，列出所有可能的組合結(jié)果生成“網(wǎng)格”。 隨后將各組合用于CNN 訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證對(duì)效果進(jìn)行評(píng)估。 在擬合函數(shù)嘗試了所有的參數(shù)組合后，返回一個(gè)合適的分類器，自動(dòng)調(diào)整至最佳參數(shù)組合。 學(xué)習(xí)率初始值設(shè)定為0.1，訓(xùn)練次數(shù)為5，訓(xùn)練尺寸為5。 得到的最優(yōu)參數(shù)見表2。 經(jīng)驗(yàn)證，樣本檢驗(yàn)的診斷結(jié)果見表3。

表2 CNN 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Tab. 2 CNN network parameters

表3 各種故障下診斷精度Tab. 3 Diagnostic accuracy under various faults

經(jīng)過動(dòng)靜碰摩、不平衡、不對(duì)中三種故障的各50 組測(cè)試樣本的測(cè)試，其中動(dòng)靜碰摩故障錯(cuò)誤樣本6 組，診斷精度為88%；不平衡故障錯(cuò)誤樣本2 組，診斷精度為96%；不對(duì)中故障錯(cuò)誤樣本3 組，診斷精度為94%。 通過模型對(duì)測(cè)試樣本的診斷，診斷精度可達(dá)92.67%。

4 結(jié)束語

本文針對(duì)汽輪機(jī)組轉(zhuǎn)子動(dòng)靜碰摩、轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中三種典型故障，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)組振動(dòng)預(yù)測(cè)方法。 研究得到結(jié)論如下：

（1）針對(duì)故障信號(hào)非線性、不穩(wěn)定，利用快速傅里葉變換將故障信號(hào)由時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻譜圖，更能表現(xiàn)出故障特征。

（2）針對(duì)實(shí)驗(yàn)獲取的訓(xùn)練樣本過少的問題，利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，通過對(duì)樣本圖像的翻折、縮放、平移變換，解決了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合的問題。

（3）通過測(cè)試集驗(yàn)證，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷方法對(duì)故障診斷的精度可達(dá)92.67%，精度較高。