基于1D-CNN-LSTM混合神经网络模型的风电机组行星齿轮箱故障诊断

黎阳羊， 胡金磊， 赖俊驹， 王伟， 赵阳， 杨帆

(1. 广东电网有限责任公司 清远供电局，广东 清远 511500；2. 上海电力大学 电气工程学院，上海 200090)

0 引 言

随着新能源地位的不断提升，风能已经成为当今世界重要的能源，而行星齿轮箱是风电机组转动系统的重要装置[1]。但运行环境恶劣，长期运行易发生故障[2]，如果处理不及时，将可能导致风电机组停机，引起重大损失。因此，在电力设备的保护中，行星齿轮箱故障诊断的研究有重要意义。

针对行星齿轮箱，国内外学者展开了很多关于其故障诊断的研究[3]，其中人工神经网络被广泛应用于相关故障诊断领域[4]。本文针对行星齿轮箱故障信号易受到较强干扰，导致其故障特征难以通过浅层网络表达的问题，结合SANC对周期信号的分离能力，CNN的空间特征提取能力和LSTM的时序特征提取能力，提出了一种基于SANC和一维混合神经网络(1D-CNN-LSTM)的行星齿轮箱故障诊断方法。经验证，该方法故障诊断准确程度有明显提高。

1 自参考自适应噪声消除技术

SANC通过对原始信号设置延迟生成参考信号，然后对该信号进行自相关分析，从而提取出周期信号成分，实现原始信号中周期成分与随机成分的分离。行星齿轮箱故障特征以周期信号的形式出现，SANC的工作原理如图1所示。

图1 SANC工作原理

SANC算法实现的关键是使用合适的自适应滤波器。本文使用最小均方算法(LMS)，其实现过程如下[5]：

(1)

J=E[e2(n)]

(2)

W(n+1)=W(n)+η(-∇J)

(3)

2 1D-CNN-LSTM混合模型

2.1 一维卷积神经网络(1D-CNN)

卷积神经网络拥有多个卷积核，对信号进行特征提取，网络具有较强的鲁棒性[6]。一维卷积神经网络结构如图2所示。

图2 1D-CNN结构

卷积层计算前一层神经元的特征参数，并进行激活，生成新的特征量传递给下一层。池化层用来对卷积层输出的特征量进行降维，本文采用最大池化[7]。此外，可以添加批归一化层以减少干扰影响，在卷积与池化之间添加Dropout层来防止过拟合[8]。

2.2 长短期记忆网络

LSTM是循环神经网络的变形，在隐藏层神经单元中加入记忆单元，提取时间序列的特征并进行选择性输出[9]。LSTM的记忆单元结构如图3所示。

图3 LSTM网络结构

LSTM的细胞状态由输入门、输出门和遗忘门控制。在t时刻，状态计算如下：

(4)

式中：ft、it、ot分别为3个门控结构的计算结果；xt为t时刻输入；ht为t时刻LSTM输出；ct为t时刻细胞状态；Ct为候选值向量；Wf、Wt、Wo为对应门控结构的权重；bf、bt、bo为其偏置；Wc为候选值向量的权重，其偏置用bc表示；σ和tanh为激活函数。

2.3 基于SANC和1D-CNN-LSTM的故障诊断

本文提出的1D-CNN-LSTM结构如图4所示。1D-CNN采用6层网络结构，使用 3个卷积层和3个池化层。随后将特征量输入LSTM网络对时序特征进行提取。处理后的特征量输入全连接层，最后通过Softmax分类器输出分类结果。

图4 1D-CNN-LSTM网络结构

结合SANC的信号分离能力和1D-CNN-LSTM的特征提取和故障分类能力，本文提出的故障诊断方法具体流程如图5所示。

图5 诊断方法流程图

3 试验

3.1 试验介绍

如图6所示为行星齿轮箱故障模拟平台，本文选取行星轮为故障齿轮，故障行星轮如图7所示。

图6 行星齿轮箱故障模拟试验平台

图7 故障行星轮

设定电动机转速恒定为1 800 r/min，传感器采样率为12 kHz。每组2 000个数据，每种故障取800组数据，最后再对所有样本按0.6∶0.3∶0.1划分为训练集、验证集和测试集。

3.2 参数选择

根据文献[10]，将SANC参数设置为：Δ=1 024，L=4 096，η=0.000 01。试验振动信号经SANC分离后，包含故障特征的周期信号时域波形如图8所示。

图8 经SANC分离后的周期分量

本文所使用的混合模型具体参数如表1所示。为增强模型的泛化能力和抗干扰能力，引入批归一化层并对第一层卷积核进行0.5的Dropout处理。

表1 网络参数设置

通过其验证集与训练集的误差曲线可证明所选参数的合理性，其结果如图9所示。从图9可以看出，从第500次后训练集与验证集的损失函数基本稳定且维持在较低数值，说明所选参数合理。

图9 损失函数曲线

3.3 试验结果与分析

为验证本文所提智能诊断方法的优势与有效性，将其与传统机器学习方法SVM、深度学习方法RNN、1DCNN及未使用 SANC的1D-CNN-LSTM 方法进行对比，结果如图10所示。

图10 不同方法准确率对比

从图10可发现，相比于其他模型本文所提方法表现识别正确率最高，1D-CNN和RNN准确率差别并不是很大；对于复杂分类问题，传统机器学习方法SVM的表现明显不如深度学习方法。

图11为本文方法对应的混淆矩阵，图中数字为模型对测试样本的识别率，可以看出该模型分类的高准确率。对分类结果进行t-SNE可视化如图12所示，可以看出本文方法对不同故障的分类效果显著。

图11 本文所提方法的混淆矩阵

图12 t-SNE可视化分析结果

4 结束语

本文方法使用SANC对信号进行预处理，将行星齿轮箱振动信号分离为周期性信号分量和随机信号分量，再通过1D-CNN-LSTM对包含故障特征的周期信号分量进行特征提取和识别。研究表明该方法有效抑制了干扰信号，提高了故障识别的准确率。