基于深度學習的電機故障在線檢測技術優化

王志明 羅勇 柳本林 曹廷祥 張應洲 鄧豪

摘 要：為有效提高電機故障檢測效率，研究建立了深度學習模型，并利用深度學習模型構建在線檢測函數。試驗結果表明，基于深度學習模型可以降低電機軸承振動干擾信號，以保證清晰識別特征頻率，所建立的深度學習檢測模型對電機軸承外部的外圈磨損、軸承缺口且有裂紋及保護架破損的精度及準確率均大于98.5%，而電機軸承內部的檢測精度與準確率較低，但檢測精度仍大于90%，可滿足電機故障在線檢測要求。研究成果可為電機故障在線檢測提供理論參考。

關鍵詞：深度學習；電機故障；軸承；檢測技術優化；精度；準確率

中圖分類號：TM307

文獻標志碼：A文章編號：1001-5922（2024）03-0193-04

Optimization of online motor fault detection technology based on deep learning

WANG Zhiming，LUO Yong，LIU Benlin，CAO Tingxiang，ZHANG Yingzhou，DENG Hao

（Southern Network Energy Storage Company West Maintenance Test Branch，Xingyi 562400，Guizhou China）

Abstract：To effectively improve the efficiency of motor fault detection，establishes a deep learning model was established，and an online detection function was constructed using the deep learning model.The experimental results showed that the deep learning model reduced the vibration interference signal of motor bearings，ensuring clear recognition of feature frequencies.The accuracy and accuracy rate of the established deep learning detection model were all greater than 98.5% for the outer ring wear of the motor bearing，the bearing notch and crack，and the damage of the protective frame.The internal detection accuracy and accuracy rate of the motor bearing were relatively low，but the detection accuracy was still greater than 90%，which could meet the requirements of online detection of electrical faults.The research results can provide theoretical reference for online detection of motor faults.

Key words：deep learning;motor failure;bearings;optimization of detection technology;accuracy;accuracy rate

電機軸承是旋轉機械的重要組成部分，而電機軸承的健康狀況直接決定了電機的性能。由于早期故障檢測技術能夠及時確定故障發生，因此可以在故障達到危及整個電機運行的嚴重水平之前進行維護［1］。隨著傳感器技術的快速發展，早期故障的在線檢測已成為電機故障預測和健康管理的關鍵問題［2］。由于早期故障信息容易被噪聲打斷，因此很難確定正常狀態和早期故障狀態之間的具體界限［3］。如利用歸一化稀疏自編碼器（AE）構建本地連接網絡，從原始數據中提取深層特征，然后進行早期電機故障診斷［4］。提出了一種新的深度AE網絡，并能夠提取更有效的特征以進行早期故障診斷［5］。提出了一種堆疊的多層去噪聲發射，以增強早期電機故障特征的魯棒性和辨別能力［6］。

基于上述分析，電機在線早期故障檢測的關鍵問題是提取具有良好判別能力和自適應能力的特征［7］。因此需要提出一種新的算法模型以提高電機故障檢測效率。基于此，研究將采用深度學習模型應用在電機故障檢測中。

1 在線檢測技術優化

深度學習可以被視為最成功的機器學習技術之一。深度學習技術正在發展成為一種學習海量數據中固有規則的有前途的工具。從本質上講，深度學習模型具有若干個隱藏層的神經網絡［8］，可以獲得具有較強表示性和更好分類性能的特征［9］。通過利用這些特征，更容易解決分類或回歸問題。

1.2 構建深度學習模型

為了構建高效的深度學習傳輸模型，選擇了由預先訓練好的VGG-16網絡框架獲得的參數作為傳輸對象。由于深度神經網絡的低層主要包含基本語義特征（如軸承的振動信號波峰），這些特征在不同的分類任務中一般保持一致，而高層則會區分這些任務［14］。根據上述分析，計劃將現有大規模數據集（如ImageNet數據集）中的基本特征轉移到軸承數據中。雖然ImageNet數據集在數據類型和目標領域上與方位信號有很大不同［15］，但基本特征是一致的。且方位信號應可視化為圖像，以利用這些基本特征。

1.2.1 基于VGG-16的深度學習模型的構建

首先，使用在ImageNet數據集上預先訓練過的VGG-16網絡框架卷積層來建立轉移特征提取模型［16］。根據卷積輸出，建立3個新的全連接層，并將它們連接到VGG-16網絡框架卷積層中。全連接層的表示方法如下：

1.2.2? 模型微調

利用現有軸承數據更新由預訓練的VGG-16網絡框架和全連接層獲得的參數。選擇現有軸承數據進行模型微調，軸承數據被重新構建為三通道數據，作為整個模型的輸入。然后對模型進行重新訓練，以實現正常狀態和快速退化狀態的分類。

在微調過程中，卷積層的參數不是隨機初始化的，而是由預先訓練過的VGG-16網絡框架的可用權重參數設置的［17］。然后用式（2）表示損失函數J（θ）。在微調過程中，可以采用梯度下降法對參數進行更新。且微調過程的電機軸承故障輸入數據是三通道數據，其中包含時間/頻率/時頻域數據。所建立的深度學習模型關注的是檢測問題，且用于微調的軸承數據是正常狀態數據和快速退化數據，而不是不同故障類型的數據。由于最終目標是構建高效的檢測模型，使用深度學習模型更注重提取正常狀態數據的共同特征表示。

1.3 在線檢測函數的構建

如果僅使用目標軸承的正常狀態數據來訓練檢測模型，則容易造成過擬合，進而導致模型偏差［18］。

利用深度學習模型特征，則可以得到的訓練集為：｛Xi|Xi∈Rd，i=1，2，…，n｝。并依據深度學習理論，通過計算下面的公式來構建電機軸承在線檢測函數。

2 結果與討論

2.1 電機故障振動信號去噪效果分析

基于深度學習的電機軸承故障在線檢測，通過檢查電機軸承產生的頻譜中是否存在與軸承缺陷特征頻率或其諧波相對應的明顯頻譜，來評估軸承的健康狀況，健康軸承的特征頻率為fr=30 Hz。將電力軸承數據變成三通道形式，且設定采集到的電機軸承振動信號不進行去噪操作，處理結果如圖1（a）所示；圖1（b）為基于深度學習模型處理后的圖像。

從圖1（a）可以看出，電機軸承振動信號包含額外的頻譜。由于受到電機軸承其他組件振動信號的調制［19］，特征頻率fr=30 Hz無法清晰識別，但其二次和三次諧波可以作為軸承健康的指標。而基于深度學習模型可以去除大量噪聲特征，如圖1（b）中的頻譜成分要少得多。在不使用去噪濾波器的情況下，圖1（b）中的主要頻率成分是特征頻率（即90 Hz）的三次諧波，進一步表明基于深度學習模型可以降低電機軸承振動干擾信號，以保證清晰識別特征頻率。

2.2 電機軸承健康指數變化

為進一步研究基于深度學習的電機故障在線檢測效果，使用健康指數及時間指數表示電機故障在線檢測結果。其中健康指數指軸承故障發生的概率，健康指數越大，表明電機軸承故障越大。時間指數表示電機軸承退化時間。電機驅動子系統包括一個交流電動機和一個皮帶輪減速器，用于控制測試軸承的轉速。將轉速設定為1 800 r/min。氣動加載子系統用于向軸承施加4 000 N的徑向力。水平和垂直軸承振動信號均由DYTRAN加速度傳感器獲取。每10 s記錄一次振動數據，每次都有0.1 s的振動信號。數據采樣頻率為25.6? kHz。當振動信號的振幅超過20 g時，停止電機軸承在線測試。

圖2為7個軸承在磨損期的健康指數。

由圖2可知，不同軸承的退化時間不同，如1-1號軸承在磨損期的時間指數為677，而1-3號軸承在磨損期的時間指數僅為32。不同電機軸承的退化趨勢差異很大，1-1和1-6軸承的磨損期穩定且較長;而1-2、1-3和1-4軸承在發現早期故障后退化速度相當快。雖然電機軸承的退化是一個不可逆的過程，但電機軸承的健康指數并非呈單調上升趨勢，如電機軸承1-1的健康指數在時間指數430左右下降，而軸承1-3的健康指數則波動較大。軸承1-1時間指數在409左右發生故障，振動頻率迅速增強。軸承中的故障可能會由于連續運行而逐漸磨損，或者軸承工作軌道中的雜物被沖走，從而導致振動隨之減弱。且通過深度學習的在線檢測模型，可以觀察到電機軸承1-3及1-4發生故障時的時間指數較短，因此軸承破損較為嚴重，需要重新對軸承內滾道及外滾道進行更換或維修。

2.3 電機故障在線檢測性能分析

根據軸承不同部位的振動信號對電機軸承的外圈磨損、內圈磨損、滾道表面破裂等進行檢測，在線檢測精度及準確率如表1所示。

由表1可知，基于深度學習的電機軸承不同部位檢測精度及準確率均大于90%，其中電機軸承外部的外圈磨損、軸承缺口且有裂紋及保護架破損的精度及準確率均大于98.5%，而電機軸承內部的內圈磨損、滾道表面破裂精度與準確率較低，主要原因為軸承外部靠近DYTRAN加速度傳感器，而能量損失通過軸傳輸時的損失信號較少，且電機軸承外部的信噪比低于電機軸承內部的信噪比。而DYTRAN加速度傳感器對電機軸承內部的信號傳導效果較差，所以導致振動信號能量損失較大，且軸承內部信號耦合后，有效振動信息容易被淹沒，進而導致對電機軸承內部的內圈磨損、滾道表面在線檢測精度與準確率較低。同時可觀察到，電機軸承外部的缺口及裂紋對于電機安全運行至關重要，而基于深度學習檢測的精度為99.0%，準確率為99.6%，可滿足實際電機軸承安全在線檢測的要求。

3 結語

通過建立深度學習模型，進一步提高電機軸承檢測效率，以消除運行中的電機故障，防止重大事故的發生。所建立的深度學習模型可以檢測到軸承1-1時間指數在409左右發生故障，主要原因為振動頻率迅速增強。電機軸承外部的外圈磨損、軸承缺口且有裂紋及保護架破損的精度及準確率均大于98.5%。而電機軸承外部的缺口及裂紋對于電機安全運行至關重要，基于深度學習檢測的精度為99.0%，準確率為99.6%，可滿足實際電機軸承安全在線檢測的要求。

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收稿日期：2023-09-05；修回日期：2024-01-08

作者簡介：王志明（1984-），男，工程師，研究方向：信息系統建設等;E-mail：wangzmert13@126.com。

引文格式：王志明，羅 勇，柳本林，等.基于深度學習的電機故障在線檢測技術優化［J］.粘接，2024，51（3）：193-196.