磨粉機磨輥表面磨損特征提取與識別

王雪峰 武文斌 趙保偉 賈華坡

磨粉機是小麥制粉的主要設備,磨輥作為磨粉機的主要工作構件,其表面的磨損將直接決定制粉質量的好壞。現有的面粉廠技術人員主要通過眼看、手摸等感官方式來判定磨粉機光輥的磨損程度,對于噴砂輥,沒有統一的指標,這就造成了噴砂輥在使用過程中,不同的制粉企業具有不同的標準[1-2]。而在制粉的過程中,噴砂輥會對小麥的研磨效果、磨粉機的電耗等都會產生重要的影響。因此,分析噴砂輥的表面形貌并找到一種客觀的指標來對其表面進行科學準確的分類一直是該行業十分關注的問題。

針對磨粉機噴砂輥的磨損問題,劉培康等[3]采用灰度矩陣方法對磨粉機噴砂輥的表面進行特征參數的提取,但只得到噴砂輥磨損形貌圖像紋理特征參數對磨損時間的變化,并沒有采取有效的方法對磨損狀態進行識別和預測。竇建明[4]構建了基于ARMA的在線預測模型,但該模型需要實時地采集力的信號,不適用于磨粉機噴砂輥這種高速旋轉的場合。隨著計算機技術和人工智能技術的不斷發展,BP神經網絡[5]、卷積神經網絡[6]、模糊聚類[7]等算法都為磨粉機噴砂輥表面的磨損狀態監測研究提供了新的可能,但是這些算法往往需要大量的數據集進行學習。SVM可以在小樣本的情況下對磨粉機噴砂輥表面進行較好的狀態識別,大大減少了數據采集的樣本量[8-12]。針對這種情況,研究提出一種將粒子群優化算法應用到LS-SVM的磨輥磨損特征提取方法,以期建立一種為磨粉機磨輥進行壽命預測的方法。

1 磨輥表面磨損圖像紋理特征提取

三體磨損是十分復雜的動態磨損過程,目前,還沒有統一的理論模型和研究方法。最典型的方法是灰度共生矩陣法(gray-level co-occurrence matrix,GLCA),該方法具有比較好的紋理特征提取能力,是最常用的紋理特征提取方法。Haralick等[13]從GLCM中提取了14個二階統計量作為紋理特征,用于紋理特征和分類,其中常用的有二階矩、熵、對比度和相關性。

(1) 二階矩:二階矩(ASM),也稱為能量,主要反映圖像灰度分布的均勻度和紋理的粗細程度,該特征是對圖像中的各個像素進行平方求和。特征值的能量越高,紋理越粗糙。否則,紋理越精細。其表達式如式(1)所示。

(1)

式中:

Hi——第i個像素點的灰度值;

Hj——第j個像素點的灰度值。

(2) 熵:熵(ENT)主要反映紋理特征的復雜性、非均勻性和隨機性,磨輥圖像紋理越復雜,熵值越大。其表達式如式(2)所示。

(2)

(3) 對比度:對比度(CON),又叫慣性矩,該特征主要反映的是紋理的高低水平,即圖像的清晰度。磨輥圖像紋理的溝紋深淺表示對比度,深度越大,對比度越大,效果越清晰。其表達式如式(3)所示。

(3)

式中:

L——像素點的最大值;

δ——像素點i到j的距離,μm;

θ——像素點i到j的直線與豎直方向之間的角度,°。

(4) 相關性:相關性(COR)用來反映矩陣中各元素的相似度,如果矩陣中某些元素值相等,則表示相關性較大,若圖像中存在水平紋理,則表示水平矩陣的相關性要大于其他矩陣。其表達式如(4)所示。

(4)

式中:

2 最小支持向量機

2.1 LS-SVM基本原理

最小二乘支持向量機(LS-SVM)由Suykens提出,在對數據進行預測時,模型數據維度由低維到高維,由非線性到線性,模型復雜度降低,求解速度提高。給出S組訓練集:

{(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi),…,(xs,ys)}∈Rn·R,

(5)

式中:

xi——n維輸入向量;

yi——輸出值。

映射函數為:

φ(x)={φ(x1),φ(x2),…,φ(xs)}。

(6)

在高維空間構建決策函數為:

f(x)=wT·φ(x)+b,

(7)

式中:

w——權重系數;

b——偏置常量。

結構風險計算式為:

(8)

式中:

C*——懲罰因子;

ξi——誤差,%。

對模型參數的求解等效為以下優化問題的求解:

(9)

S.T.yi=wT·φ(xi)+b+ξi。

(10)

首先引進拉格朗日函數,然后根據KKT條件求解優化問題,如:

(11)

(12)

由此可得最小二乘支持向量機回歸模型:

(13)

k(xi,xj)=exp[-(xi-xj)2/(2σ2)]=exp[-(xi-xj)2/g],

(14)

式中:

k(xi,xj)——核函數;

g——核參數。

2.2 PSO算法基本原理

PSO算法是一種新的進化算法,也稱為粒子群算法。該算法從一個隨機解出發,然后不斷迭代去尋找算法的最優解,通過適應度指標評價解的品質,該算法因其易于實現、精度高、收斂速度快等優點而備受關注,并在解決實際問題中顯示出優勢。其基本思想是利用群體中個體之間的信息傳遞和共享來尋找最優解。粒子根據式(15)和式(16)更新其速度和新位置:

(15)

(16)

式中:

vi——粒子i的速度,m/s;

si——粒子i的位置;

k——迭代次數;

β——慣性權重;

d——該粒子群中的總個數;

c1、c2——正的學習因子;

r1、r2——0到1之間均勻分布的隨機數;

pbest——第i個粒子搜索到的最優位置,pbest=(pi1,pi2…,pid);

gbest——整個群體中搜索到的最優位置,gbest=(gi1,gi2,…,gid)。

粒子群優化算法具有并行性好、全局搜索和魯棒性強等優點,可以有效地對懲罰因子C*和核參數g進行優化。

3 試驗與結果

3.1 試驗對象

以豫麥34號小麥為試驗對象,入磨小麥含水率經過調質處理后約為16%,測量部位為小麥加工2M磨輥位置,磨粉機采用鄭州格德格瑞公司制造的DMFT25/1000型氣動磨粉機,磨粉機產量為1.46 t/h,電動機功率為15 kW,快輥轉速為480 r/min,快慢輥轉速比為1.25∶1,磨輥表面粗糙度為20～25 μm。

3.2 試驗方法

磨輥表面采集裝置由工業相機、鏡頭、光源、PC以及軟件系統平臺組成。其中工業相機型號為EM00M/C型,鏡頭為TL10X065s/c型望遠鏡頭,光源為RL5428-29型環形光源,軟件為MATLAB處理軟件。表面檢測系統的基本架構如圖1所示。

圖1 磨輥表面圖像采集裝置

試驗所采用的磨粉機及噴砂輥采集位置如圖2所示,磨粉機在滿負荷工作狀態下連續24 h工作。噴砂輥研究試驗從使用前到重新噴砂止共計60 d,每隔10 d在易磨損位置A點[14]采集樣本量10次,利用MATLAB軟件提取所采集圖片的GLCM樣本特征參數。

圖2 磨輥裝置及噴砂輥采集示意圖

對磨輥表面磨損周期內每隔10 d提取的圖像如圖3所示,圖像大小為1 280像素×960像素。從圖3可以看出,整個磨損周期表面變化具有連續性,且表面質量在不斷下降。

圖3 噴砂輥磨損周期表面形貌圖像

獲得磨輥在不同時間的磨損圖像后,對其圖像進行預處理,主要包括二值噪去除等處理,然后采用研究提出的GLCM特征提取法提取磨輥表面的紋理特征,將得到的紋理特征參數分別輸入到LS-SVM和PSO-LS-SVM算法中,對磨輥的磨損壽命進行預測,其工作流程如圖4所示。

圖4 工作流程圖

3.3 磨輥磨損狀態識別

將采用GLCM法提取的噴砂輥在不同時間段的特征參數作為輸入,其中7組作為訓練樣本,3組作為識別樣本,每個磨損階段均為10組,采用SVM和LS-SVM進行分類。其中,圖5為單特征準確度識別圖,單特征準確度中,二階矩識別準確率為79.5%,對比度識別準確率為86.5%,熵的識別準確率為75.6%,相關性識別準確率為72.5%。二階矩和熵的識別準確率要高于對比度和相關性的。通過2.2中的方法進行參數尋優。經過200次的迭代尋優,得到最優的參數c為5.656 9,g為0.352 6,在利用粒子群算法優化的基礎上對磨輥表面磨損的狀態進行識別,結果如圖6所示。由圖6可以看出,利用粒子群算法優化后的模型識別準確率達到了100%。

圖5 單特征準確度對比圖

圖6 基于PSO-LS-SVM的預測結果

通過PSO-LS-SVM與LS-SVM兩種分類器的識別率比較,結果如表1所示。采用PSO-LS-SVM算法模型的識別率可以達到100%,遠遠高于LS-SVM模型的(86%),表明利用粒子群算法對LS-SVM進行參數尋優,優化后的算法可以大大提高磨粉機磨輥表面的磨損識別準確度。

表1 PSO-LS-SVM和LS-SVM的識別比較

4 結論

(1) 利用圖像處理技術提取了噴砂輥在0～60 d的磨損圖像,隨著磨損時間變長,磨輥表面紋理特征會不斷變化,可以通過提取磨輥表面的紋理特征參數來準確地描述噴砂輥表面的磨損狀態變化。

(2) 研究提出了一種基于粒子群算法優化LS-SVM的磨輥磨損狀態識別方法,很好地克服了LS-SVM模型參數的盲目性和隨機性,解決了在小樣本量的狀態下磨輥表面磨損的準確識別問題。

(3) 與LS-SVM法相比,研究提出的PSO-LS-SVM算法具有更加明顯的優勢,對磨輥表面磨損狀態識別程度的準確率有了較大程度的提高。通過PSO-LS-SVM算法對磨輥的磨損圖片進行識別可獲得磨輥的使用時間,進而可以預測磨輥的剩余使用壽命。