《電子技術(shù)應(yīng)用》
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MCKD與改進(jìn)的LSSVM在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用
2018年電子技術(shù)應(yīng)用第7期
劉 波,易 輝,薄翠梅,莊城城
南京工業(yè)大學(xué) 電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京211816
摘要: 針對滾動軸承運行過程中故障難以識別的問題,提出一種最大相關(guān)峭度解卷積與改進(jìn)的最小二乘支持向量機(jī)的故障診斷方法。該方法首先利用最大相關(guān)峭度解卷積提取不同運行狀態(tài)下軸承特征信息,然后利用最小二乘支持向量機(jī)對提取的特征信息進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí),同時利用改進(jìn)的布谷鳥搜索算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的核參數(shù)和懲罰因子在尋優(yōu)過程中陷入局部最優(yōu)、收斂精度差的問題,提升故障診斷的識別率。實測不同運行狀態(tài)的軸承數(shù)據(jù)驗證方法的有效性,實驗結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法可有效準(zhǔn)確識別滾動軸承各類狀態(tài),是一種可靠的軸承故障診斷方法。
中圖分類號: TP206
文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.180547
中文引用格式: 劉波,易輝,薄翠梅,等. MCKD與改進(jìn)的LSSVM在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2018,44(7):81-85.
英文引用格式: Liu Bo,Yi Hui,Bo Cuimei,et al. Application of MCKD and improved LSSVM in fault diagnosis of rolling bearing[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(7):81-85.
Application of MCKD and improved LSSVM in fault diagnosis of rolling bearing
Liu Bo,Yi Hui,Bo Cuimei,Zhuang Chengcheng
College of Electrical Engineering & Control Science,Nanjing Tech University,Nanjing 211816,China
Abstract: Aiming at the problem that the fault is hard to identify during the operation of the rolling bearing, a fault diagnosis method of maximum correlation kurtosis deconvolution and improved least squares support vector machine is proposed. First of all, the method uses the maximum correlation kurtosis deconvolution to extract bearing vibration signals under different operating conditions. Then the least square support vector machine is used to supervise the extracted vibration signals. At the same time, improved cuckoo search algorithm is used to solve the problem that the kernel parameters and penalty factors of LSSVM fall into the local optimum and the convergence accuracy is poor in the optimization process, and improve the recognition rate of fault diagnosis. Bearing data were measured in different running states to verify the effectiveness of the method. The experimental results show that improved algorithm can effectively identify all types of rolling bearing status with high accuracy. It was a reliable method of bearing fault diagnosis.
Key words : fault diagnosis;rolling bearing;maximum correlation deconvolution;least squares support vector machine;cuckoo search algorithm

0 引言

    滾動軸承素有旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的關(guān)節(jié)之稱,其健康情況關(guān)系著整套設(shè)備的運轉(zhuǎn)。磨損、過載、過壓等原因使?jié)L動軸承形成缺陷時,會使機(jī)器振動異常發(fā)出噪聲,嚴(yán)重時會造成工業(yè)事故,耽誤生產(chǎn)過程,因此對滾動軸承的故障診斷就有著重要的研究價值[1]。

    隨著科技的發(fā)展,滾動軸承故障識別診斷的水平也有了很大的提升[2-4]。文獻(xiàn)[2]利用小波包變換的特點提取故障特征,并結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)實現(xiàn)了故障的正確分類。文獻(xiàn)[3]利用離散Meyer小波對滾動軸承振動信號進(jìn)行降噪,然后再使用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)進(jìn)行故障分類。文獻(xiàn)[4]使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法對提取的信號進(jìn)行處理,提取出體現(xiàn)故障特征的敏感成分,借助譜峭度構(gòu)建包絡(luò)譜,完成故障診斷。

    在前人研究的基礎(chǔ)上,針對滾動軸承故障早期階段故障特征信息微弱,一般方法難以高效地實現(xiàn)診斷故障沖擊成分的特征提取,本文借助最大相關(guān)峭度(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)對滾動軸承故障信號進(jìn)行特征提取,并提出利用改進(jìn)的布谷鳥搜索(Improved Cuckoo Search,ICS)算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)參數(shù),將優(yōu)化后的LSSVM用于滾動軸承的故障診斷。

1 故障診斷模型

1.1 最大相關(guān)峭度解卷積算法

    MCKD算法依賴信號的相關(guān)峭度最大化,借助信號中隱藏的沖擊成分具有的周期性,利用解卷積運算增強(qiáng)信號中被各類噪聲淹沒的故障周期脈沖,因此在提取信噪比低的軸承早期故障信號中具有良好的效果[5]。

    通過傳感器采集的軸承故障的振動信號為:

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式中f為濾波系數(shù)。

1.2 改進(jìn)的最小二乘支持向量機(jī)算法

    LSSVM將最小二乘線性理論引入到SVM中,利用二次規(guī)劃來解決函數(shù)估計問題[8],根據(jù)經(jīng)驗風(fēng)險與置信范圍最小化的原則,使算法具有較高的泛化能力。LSSVM故障診斷性能的優(yōu)劣,實則取決于核函數(shù)參數(shù)σ以及懲罰因子C,這樣對算法診斷過程的優(yōu)化就轉(zhuǎn)化為對這組參數(shù)的尋優(yōu)。

    布谷鳥搜索(Cuckoo Search,CS)算法是依據(jù)布谷鳥種群巢寄生的繁衍策略,通過鳥類特殊的飛行方式尋找最優(yōu)的孵化的鳥蛋,此行為可以達(dá)到有效的參數(shù)尋優(yōu)目的[9-10]。算法的本質(zhì)是使用新解與更優(yōu)解比較來替換之前劣質(zhì)的解。

2 故障診斷參數(shù)尋優(yōu)的改進(jìn)

2.1 識別概率Pa的改進(jìn)

    當(dāng)CS算法參數(shù)發(fā)現(xiàn)概率Pa在[0.1,0.75]之間時,其全局搜索性隨迭代次數(shù)的增長而逐步增加[11]。因此在Pa合適的范圍內(nèi),采用動態(tài)自適應(yīng)機(jī)制改進(jìn)發(fā)現(xiàn)概率Pa

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2.2 自適應(yīng)步長的改進(jìn)

    為使自適應(yīng)的效果不依賴人為設(shè)定的經(jīng)驗數(shù)值,減少由Lévy飛行隨機(jī)決定搜索步長帶來的影響,并處理好全局尋優(yōu)能力與尋優(yōu)精度的關(guān)系如下[12]

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式中,ni表示第i個鳥巢位置,nbest表示最佳的鳥巢位置,dmax表示鳥巢最佳位置與其余位置的最遠(yuǎn)距離值。在此基礎(chǔ)上提出自適應(yīng)調(diào)整步長策略:

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式中,stepmax與stepmin表示搜索最大與最小步長。本次迭代的步長可以憑借上次的迭代結(jié)果來自動更新,最后令α=stepi成立。至此,得到自適應(yīng)步長的表達(dá)式,通過計算確認(rèn)最優(yōu)的參數(shù)σ以及懲罰因子C的組合。

3 故障診斷步驟

    將平臺采集的振動信號進(jìn)行特征提取,得到的特征數(shù)據(jù)按類分組,作為實驗?zāi)P偷挠?xùn)練樣本與測試樣本。模型在學(xué)習(xí)過程中,利用ICS算法尋找最佳的參數(shù)組合,提高診斷的準(zhǔn)確性,具體故障診斷的步驟如下,流程圖如圖1所示。

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4 實驗

4.1 MCKD對信號的特征提取

    振動信號取自Case Western Reserve大學(xué)滾動軸承數(shù)據(jù)庫,實驗平臺由主電機(jī)、實驗軸承、信號采集的傳感器以及控制器等元件組成。平臺使用SKF軸承,系統(tǒng)的采樣頻率為20 kHz,采樣長度為8 192,電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 797 r/m。軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。

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    實驗采集了4種運行狀態(tài)下滾動軸承的振動信號,分別為軸承的滾動體剝落信號、內(nèi)圈剝落信號、外圈剝落信號以及正常運轉(zhuǎn)下的振動信號。波形如圖2所示,可以看出這4類振動波形中存有沖擊成分,但這些沖擊響應(yīng)規(guī)律不明顯,譜圖分析看很難判別待測試信號(圖2(e))為哪一種運行狀態(tài),這給實驗帶來困難。

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    利用MCKD對這4類信號進(jìn)行特征提取,由于MCKD進(jìn)行信號特征提取的步驟相同,本文重點介紹外圈剝落信號,如圖3(a)所示,按步驟(1)方法提取信號中的特征信息,如圖3(b)所示。對比輸入信號與MCKD處理后的信號,可以看出信號中的噪聲干擾被濾除,淹沒在噪聲中微弱的脈沖沖擊響應(yīng)得到增強(qiáng),信號周期可尋,在有限迭代次數(shù)的前提下,降低數(shù)據(jù)維數(shù),提取出信號的特征信息。

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4.2 改進(jìn)的布谷鳥算法參數(shù)尋優(yōu)對比

    為驗證ICS在參數(shù)尋優(yōu)方面的優(yōu)越性,選擇粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)以及標(biāo)準(zhǔn)CS算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)的性能對比。各類算法尋優(yōu)對比如圖4所示,算法在參數(shù)尋優(yōu)過程中,迭代次數(shù)都選擇200次,PSO算法學(xué)習(xí)因子參數(shù)c1=2.8,c2=1.3,種群數(shù)量與GA算法一致,為25;CS算法與ICS算法,鳥巢數(shù)量也為25。由尋優(yōu)曲線可以看出ICS算法在尋優(yōu)速度方面比其他算法更快,收斂精度也更高,適應(yīng)度也比其他算法更加穩(wěn)定,所以ICS算法對LSSVM的參數(shù)尋優(yōu)能力更強(qiáng),得到的數(shù)據(jù)也更可靠。

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4.3 故障診斷

    利用MCKD算法對滾動軸承的4種狀態(tài)的信號進(jìn)行特征提取,得到了不同狀態(tài)下的軸承振動特征信號的脈沖響應(yīng),這些脈沖響應(yīng)作為LSSVM的樣本集。實驗中,4種振動特征信號每種有16組,共有64組數(shù)據(jù)。預(yù)處理后將這4種特征數(shù)據(jù)按種類標(biāo)注為1、2、3、4,隨機(jī)選取每種特征信號的8組作為LSSVM模型的輸入,剩下的8組作為模型的測試樣本,則有32組訓(xùn)練,32組測試。根據(jù)診斷識別步驟流程,進(jìn)行ICS算法對LSSVM的參數(shù)尋優(yōu),得到最終的C為11.872 9、σ為8.785 0,通過LSSVM分類器將測試信號樣本進(jìn)行識別,在設(shè)定精度為1%的情況下,得到的識別結(jié)果如圖5所示。同樣將這64組數(shù)據(jù)樣本應(yīng)用到其他算法進(jìn)行故障診斷識別,得到的診斷識別結(jié)果如表2所示。

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    由圖5和表2可以看出,在故障類別確定的情況下,利用ICS改進(jìn)后的LSSVM滾動軸承故障的診斷方法與其他3種優(yōu)化方法相比,診斷的識別率有所提高,診斷效果要高于其他算法,提出的方法是可行的。

5 結(jié)論

    本文提出了一種將MCKD與改進(jìn)優(yōu)化的LSSVM相結(jié)合的算法,將其應(yīng)用于滾動軸承故障診斷識別領(lǐng)域,通過實測數(shù)據(jù)分析得到以下結(jié)論:

    (1)MCKD解決了提取微弱故障振動信號的難題,在有限迭代次數(shù)情況下,可增強(qiáng)噪聲干擾下的軸承的振動信號,并提取特征信息;

    (2)改進(jìn)的算法在最優(yōu)參數(shù)的搜索速度以及收斂精度性上要高于其他學(xué)習(xí)算法,可推廣使用;運用在滾動故障診斷識別上具有良好的效果,可為滾動軸承故障診斷及時準(zhǔn)確地維修提供技術(shù)支持。

    由于實驗使用的軸承故障類別有限,雖實現(xiàn)診斷準(zhǔn)確率100%,但其適應(yīng)性還有待提高,所以接下來的工作就是增加樣本的故障類別,進(jìn)一步提高算法的適應(yīng)性,以滿足實際應(yīng)用的需要。

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作者信息:

劉  波,易  輝,薄翠梅,莊城城

(南京工業(yè)大學(xué) 電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京211816)

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