基于DDAE-GRA的滾動軸承早期故障診斷

廉冰嫻,閆波,鄧振明,史珂

(1.山西機電職業技術學院,山西 長治 046011;2.江蘇大學 機械工程學院,江蘇 鎮江 212013;3.廈門歐貝傳動科技股份有限公司,福建 廈門 361015)

基于運行狀態的維修是根據設備實時運行狀態,結合設備的結構、負載以及環境等因素預測設備的性能退化趨勢,防止設備失效造成的經濟損失和人員傷亡[1], 其主要包括特征提取、 退化狀態識別、剩余壽命預測等內容[2-3]。滾動軸承是旋轉機械中應用廣泛且易損傷的部件,從投入使用到失效會呈現一系列不同程度的退化,這就需要對軸承運行狀態進行實時監測,了解軸承所處的退化階段并制定相應的維修對策,從而避免停機檢查或突然失效帶來的經濟損失。基于數據驅動的早期故障識別一般需要解決2個關鍵問題：1)提取含有故障信息的退化特征;2)建立階段明確的退化狀態模型[4]。

提取含有軸承故障信息的特征是實現早期故障診斷的基礎,提取方式多種多樣：文獻[5]使用小波包分解提取滾動軸承振動信號的低頻分量并進行平滑偽Wigner-Ville變換得到原始特征圖;文獻[6]使用自回歸模型對滾動軸承振動信號進行濾波,將濾波后剩余分量能量與信號總能量的比值作為特征輸入模糊C均值(FCM)模型;文獻[7]保持最大方差結構構建最大方差和最小領域保持的全局-局部最大目標函數,達到了振動信號原始性能退化特征的全局-局部特征提取。

近年來,深度學習逐漸成為各個領域的研究熱點,深度自編碼神經網絡是深度學習領域典型的特征學習算法,其通過多個隱含層組成的深度模型逐層提取數據特征,從而挖掘振動信號的深層特征信息[8]。在故障檢測領域：文獻[9]提出基于深度自編碼網絡與模糊推理相結合的模型,用于礦用齒輪箱的故障診斷;文獻[10]提出基于深度自編碼網絡的故障診斷方法,對采煤機截割部減速器故障進行了診斷。

性能退化評估模型是實現故障程度評估的關鍵,目的是使軸承退化各個階段的分布更加明確。灰色關聯度分析(Grey Relation Analysis,GRA)源自灰色系統理論,通過不同因素的發展趨勢確定其關聯程度。文獻[11]將灰色關聯度分析用于車削工藝優化并取得了很好的效果;文獻[12]提出基于灰色關聯度分析的電網分區故障診斷方法,取得了較高的故障診斷精度。相對于傳統的評估模型,灰色關聯度分析能很好地應對實際生產中的數據匱乏問題,還具有計算量小,算法復雜度低,識別效率高等優點。

綜上所述,本文使用深度降噪自編碼(Deep Denoising Auto-Encoder,DDAE)提取滾動軸承振動信號深層次的特征信息,作為灰度關聯分析模型的比較序列,然后以軸承正常樣本數據的DDAE特征為參考序列,計算兩者間的關聯度并將其作為性能退化指標繪制軸承性能退化曲線。

1 DDAE-GRA分析模型

1.1 DDAE特征提取

降噪自編碼器就是在原始數據中加入白噪聲,使編碼器訓練得到的特征更具魯棒性,其訓練步驟如下：

1)對DDAE的權重和變化量進行初始化。

2)訓練第1層DAE,將第1層隱含層的輸出作為第2層DAE的輸入繼續訓練,得到每一層的參數W,b,直到達到設置的層數。

3)將訓練好的DAE模型疊加,形成DDAE網絡初步模型。

4)利用反向傳播算法得到DDAE模型的最優參數W,b,提取原始數據的深層次特征。

目標函數可表示為

(1)

圖1 深度降噪自編碼訓練流程圖

1.2 灰色關聯度分析

在統計學上,相關分析是描述不同因素之間相互關系的方法,其具有以下性質：rxy=ryx,即因素x對因素y的相關程度等同于y對x的相關程度[13],這種性質與實際是矛盾的。為更好地描述不同因素間的關聯程度,灰色關聯度分析提供了一種衡量不同因素間關聯程度的方法,主要步驟如下：

1)提取正常樣本和待測樣本的特征分別作為目標樣本和參考樣本。

2)計算待測樣本特征f0(k)與目標樣本特征f1(k)之間的距離,即Δ(k)=|f0(k)-f1(k)|,并組成距離矩陣序列Δ=[Δ(1),Δ(2),…,Δ(k)],其中k=1,2,…,n,。

3)求Δ中的最大值和最小值,即

Vmin=Δmin=minΔ(k),

(2)

Vmax=Δmax=maxΔ(k)。

(3)

4)依次計算待測樣本特征與目標樣本特征之間的關聯系數ε(k)并組成關聯系數矩陣,即

(4)

ε=[ε(k)]=[ε(1),ε(2),…,ε(n)],

(5)

式中：ρ為分辨系數,取值范圍為[0,1],本模型取0.5。

5)對關聯系數進行加權得到關聯度Rk,據此判斷待測樣本與目標樣本的相似程度。

(6)

1.3 建立模型

基于DDAE-GRA的滾動軸承早期故障診斷流程如圖2所示,使用3σ法則確定滾動軸承早期故障時刻,進行滾動軸承性能退化評估。

圖2 基于DDAE-GRA的軸承早期故障診斷流程圖

2 試驗分析

使用辛辛那提大學軸承全壽命周期試驗數據[14]中出現外圈故障的軸承1進行試驗驗證,試驗軸承為ZA-2115型雙列圓柱滾子軸承,轉速為2 000 r/min,采樣頻率為20 kHz,采樣時間間隔為10 min,共984個樣本。

2.1 DDAE-GRA模型評估結果

根據試驗數據特征提取的效果,將隱含層層數設置為2 300-1 500-750。模型的學習率越大,訓練速度越快,但易導致損失值爆炸,導致模型訓練過程中容易振蕩,穩定性差：因此本文模型取學習率為0.001,噪聲比為0.5。

根據設置的參數初始化DDAE模型,提取軸承特征得到984×750的特征矩陣,選取前100組無故障樣本信號特征作為參考序列,全壽命數據的信號特征作為比較序列,得到關聯度并繪制曲線,如圖3所示：圖中實線為滾動軸承的性能退化趨勢曲線,虛線為依據3σ法則得到的早期故障報警閾值曲線;在第533個樣本之前,曲線呈現較平穩的趨勢;在第533到第710個樣本之間,曲線急劇下降,說明軸承出現了故障;在第711到第952個樣本之間,曲線上升后又出現下降,說明軸承在不斷磨損;曲線在第953個樣本之后陡直下降,說明軸承已經完全失效。如果在軸承出現早期故障時制定相應計劃,在軸承急劇惡化階段密切關注軸承退化狀態,在即將失效時停機更換,就可以避免不必要的人員傷亡和經濟損失[15]。

圖3 DDAE-GRA模型評估結果

2.2 包絡譜分析

為驗證軸承發生故障的時刻位于第533個樣本,使用經驗模態分解和希爾伯特變換結合的方法進行驗證。通過經驗模態分解分別提取第532和第533個樣本的本征模態分量,采用相關系數準則[16]選取與原始信號相關性大于0.5的分量并進行希爾伯特變換得到新的信號,最后再進行傅里葉變換得到的包絡譜如圖4所示：在第532個樣本的包絡譜中沒有出現譜峰,而第533個樣本的包絡譜中存在230,461和691 Hz譜峰,與試驗軸承外圈故障特征頻率(236 Hz)及其倍頻相近(差異原因為可能存在的滑移效應[17]),可以確定第533個樣本為早期故障點出現的樣本。

(a) 第532個樣本

2.3 對比分析

為驗證DDAE-GRA模型的優越性,分別選擇小波包分解-GRA,DDAE-FCM和DDAE-SVDD建立模型對同一數據進行分析,均采用3σ準則確定報警閾值,結果如圖5所示：

(a) 小波包分解-GRA

1)小波包分解采用db5函數,4層分解得到16個特征構成984×16的特征矩陣。此模型得到的初始故障是第533個樣本,與DDAE-GRA模型一致,但其關聯度曲線在后期出現反復且關聯度值沒有達到最小,不符合滾動軸承發生故障的實際情況。

2)FCM模型[18]的迭代閾值ε1=1.0×10-4,模糊加權指數q=2,聚類數c=2。通過DDAE提取軸承特征并輸入模型繪制滾動軸承故障程度曲線。DDAE-FCM模型所得初始故障點出現在第546個樣本,比DDAE-GRA發現初始故障點的時間晚了11個樣本點。

3)通過DDAE提取滾動軸承的特征并將前100組正常樣本特征輸入SVDD模型[19]進行訓練得到超球體,計算全部樣本到超球體的廣義距離并繪制滾動軸承故障程度曲線,DDAE-SVDD模型所得初始故障點出現在第569個樣本,比DDAE-GRA發現初始故障點的時間晚了36個樣本點。

綜上,小波包分解-GRA,DDAE-FCM和DDAE-SVDD均不能準確描述滾動軸承的性能退化,DDAE-GRA模型更適用于滾動軸承早期故障監測。

3 結束語

降噪自編碼器在訓練數據中加入噪聲,能夠提高特征提取的準確性和魯棒性,可以提取滾動軸承深層次的特征信息;灰色關聯度分析不但能很好地應對實際生產中的數據匱乏問題而且計算量小;DDAE-GRA模型對滾動軸承早期故障點的判定準確,軸承故障退化的4個階段區分明顯,對實際應用中滾動軸承的早期故障診斷具有一定的參考價值。