基于DDAE-GRA的滚动轴承早期故障诊断

廉冰娴,闫波,邓振明,史珂

(1.山西机电职业技术学院,山西 长治 046011;2.江苏大学 机械工程学院,江苏 镇江 212013;3.厦门欧贝传动科技股份有限公司,福建 厦门 361015)

基于运行状态的维修是根据设备实时运行状态,结合设备的结构、负载以及环境等因素预测设备的性能退化趋势,防止设备失效造成的经济损失和人员伤亡[1], 其主要包括特征提取、 退化状态识别、剩余寿命预测等内容[2-3]。滚动轴承是旋转机械中应用广泛且易损伤的部件,从投入使用到失效会呈现一系列不同程度的退化,这就需要对轴承运行状态进行实时监测,了解轴承所处的退化阶段并制定相应的维修对策,从而避免停机检查或突然失效带来的经济损失。基于数据驱动的早期故障识别一般需要解决2个关键问题：1)提取含有故障信息的退化特征;2)建立阶段明确的退化状态模型[4]。

提取含有轴承故障信息的特征是实现早期故障诊断的基础,提取方式多种多样：文献[5]使用小波包分解提取滚动轴承振动信号的低频分量并进行平滑伪Wigner-Ville变换得到原始特征图;文献[6]使用自回归模型对滚动轴承振动信号进行滤波,将滤波后剩余分量能量与信号总能量的比值作为特征输入模糊C均值(FCM)模型;文献[7]保持最大方差结构构建最大方差和最小领域保持的全局-局部最大目标函数,达到了振动信号原始性能退化特征的全局-局部特征提取。

近年来,深度学习逐渐成为各个领域的研究热点,深度自编码神经网络是深度学习领域典型的特征学习算法,其通过多个隐含层组成的深度模型逐层提取数据特征,从而挖掘振动信号的深层特征信息[8]。在故障检测领域：文献[9]提出基于深度自编码网络与模糊推理相结合的模型,用于矿用齿轮箱的故障诊断;文献[10]提出基于深度自编码网络的故障诊断方法,对采煤机截割部减速器故障进行了诊断。

性能退化评估模型是实现故障程度评估的关键,目的是使轴承退化各个阶段的分布更加明确。灰色关联度分析(Grey Relation Analysis,GRA)源自灰色系统理论,通过不同因素的发展趋势确定其关联程度。文献[11]将灰色关联度分析用于车削工艺优化并取得了很好的效果;文献[12]提出基于灰色关联度分析的电网分区故障诊断方法,取得了较高的故障诊断精度。相对于传统的评估模型,灰色关联度分析能很好地应对实际生产中的数据匮乏问题,还具有计算量小,算法复杂度低,识别效率高等优点。

综上所述,本文使用深度降噪自编码(Deep Denoising Auto-Encoder,DDAE)提取滚动轴承振动信号深层次的特征信息,作为灰度关联分析模型的比较序列,然后以轴承正常样本数据的DDAE特征为参考序列,计算两者间的关联度并将其作为性能退化指标绘制轴承性能退化曲线。

1 DDAE-GRA分析模型

1.1 DDAE特征提取

降噪自编码器就是在原始数据中加入白噪声,使编码器训练得到的特征更具鲁棒性,其训练步骤如下：

1)对DDAE的权重和变化量进行初始化。

2)训练第1层DAE,将第1层隐含层的输出作为第2层DAE的输入继续训练,得到每一层的参数W,b,直到达到设置的层数。

3)将训练好的DAE模型叠加,形成DDAE网络初步模型。

4)利用反向传播算法得到DDAE模型的最优参数W,b,提取原始数据的深层次特征。

目标函数可表示为

(1)

图1 深度降噪自编码训练流程图

1.2 灰色关联度分析

在统计学上,相关分析是描述不同因素之间相互关系的方法,其具有以下性质：rxy=ryx,即因素x对因素y的相关程度等同于y对x的相关程度[13],这种性质与实际是矛盾的。为更好地描述不同因素间的关联程度,灰色关联度分析提供了一种衡量不同因素间关联程度的方法,主要步骤如下：

1)提取正常样本和待测样本的特征分别作为目标样本和参考样本。

2)计算待测样本特征f0(k)与目标样本特征f1(k)之间的距离,即Δ(k)=|f0(k)-f1(k)|,并组成距离矩阵序列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)依次计算待测样本特征与目标样本特征之间的关联系数ε(k)并组成关联系数矩阵,即

(4)

ε=[ε(k)]=[ε(1),ε(2),…,ε(n)],

(5)

式中：ρ为分辨系数,取值范围为[0,1],本模型取0.5。

5)对关联系数进行加权得到关联度Rk,据此判断待测样本与目标样本的相似程度。

(6)

1.3 建立模型

基于DDAE-GRA的滚动轴承早期故障诊断流程如图2所示,使用3σ法则确定滚动轴承早期故障时刻,进行滚动轴承性能退化评估。

图2 基于DDAE-GRA的轴承早期故障诊断流程图

2 试验分析

使用辛辛那提大学轴承全寿命周期试验数据[14]中出现外圈故障的轴承1进行试验验证,试验轴承为ZA-2115型双列圆柱滚子轴承,转速为2 000 r/min,采样频率为20 kHz,采样时间间隔为10 min,共984个样本。

2.1 DDAE-GRA模型评估结果

根据试验数据特征提取的效果,将隐含层层数设置为2 300-1 500-750。模型的学习率越大,训练速度越快,但易导致损失值爆炸,导致模型训练过程中容易振荡,稳定性差：因此本文模型取学习率为0.001,噪声比为0.5。

根据设置的参数初始化DDAE模型,提取轴承特征得到984×750的特征矩阵,选取前100组无故障样本信号特征作为参考序列,全寿命数据的信号特征作为比较序列,得到关联度并绘制曲线,如图3所示：图中实线为滚动轴承的性能退化趋势曲线,虚线为依据3σ法则得到的早期故障报警阈值曲线;在第533个样本之前,曲线呈现较平稳的趋势;在第533到第710个样本之间,曲线急剧下降,说明轴承出现了故障;在第711到第952个样本之间,曲线上升后又出现下降,说明轴承在不断磨损;曲线在第953个样本之后陡直下降,说明轴承已经完全失效。如果在轴承出现早期故障时制定相应计划,在轴承急剧恶化阶段密切关注轴承退化状态,在即将失效时停机更换,就可以避免不必要的人员伤亡和经济损失[15]。

图3 DDAE-GRA模型评估结果

2.2 包络谱分析

为验证轴承发生故障的时刻位于第533个样本,使用经验模态分解和希尔伯特变换结合的方法进行验证。通过经验模态分解分别提取第532和第533个样本的本征模态分量,采用相关系数准则[16]选取与原始信号相关性大于0.5的分量并进行希尔伯特变换得到新的信号,最后再进行傅里叶变换得到的包络谱如图4所示：在第532个样本的包络谱中没有出现谱峰,而第533个样本的包络谱中存在230,461和691 Hz谱峰,与试验轴承外圈故障特征频率(236 Hz)及其倍频相近(差异原因为可能存在的滑移效应[17]),可以确定第533个样本为早期故障点出现的样本。

(a) 第532个样本

2.3 对比分析

为验证DDAE-GRA模型的优越性,分别选择小波包分解-GRA,DDAE-FCM和DDAE-SVDD建立模型对同一数据进行分析,均采用3σ准则确定报警阈值,结果如图5所示：

(a) 小波包分解-GRA

1)小波包分解采用db5函数,4层分解得到16个特征构成984×16的特征矩阵。此模型得到的初始故障是第533个样本,与DDAE-GRA模型一致,但其关联度曲线在后期出现反复且关联度值没有达到最小,不符合滚动轴承发生故障的实际情况。

2)FCM模型[18]的迭代阈值ε1=1.0×10-4,模糊加权指数q=2,聚类数c=2。通过DDAE提取轴承特征并输入模型绘制滚动轴承故障程度曲线。DDAE-FCM模型所得初始故障点出现在第546个样本,比DDAE-GRA发现初始故障点的时间晚了11个样本点。

3)通过DDAE提取滚动轴承的特征并将前100组正常样本特征输入SVDD模型[19]进行训练得到超球体,计算全部样本到超球体的广义距离并绘制滚动轴承故障程度曲线,DDAE-SVDD模型所得初始故障点出现在第569个样本,比DDAE-GRA发现初始故障点的时间晚了36个样本点。

综上,小波包分解-GRA,DDAE-FCM和DDAE-SVDD均不能准确描述滚动轴承的性能退化,DDAE-GRA模型更适用于滚动轴承早期故障监测。

3 结束语

降噪自编码器在训练数据中加入噪声,能够提高特征提取的准确性和鲁棒性,可以提取滚动轴承深层次的特征信息;灰色关联度分析不但能很好地应对实际生产中的数据匮乏问题而且计算量小;DDAE-GRA模型对滚动轴承早期故障点的判定准确,轴承故障退化的4个阶段区分明显,对实际应用中滚动轴承的早期故障诊断具有一定的参考价值。