基于VMD-VGG的滚动轴承故障诊断

闫霞,任鸿翔,高菲

(大连海事大学 航海动态仿真和控制交通运输行业重点实验室,辽宁 大连 116026)

近年来,随着船舶智能化水平的推进,传统的定期维护与事后维修已经无法满足现代航运的发展要求,2020年3月,中国船级社最新发布的《智能船舶规范》[1]中已明确将故障诊断技术列为新一代智能船舶的关键运维技术,该技术旨在面向大数据环境,寻求实现船舶设备视情维修、智能化管理的动态运维方法。

滚动轴承是船舶设备中的关键构件,在推进电动机、感应发电机、主轴、齿轮箱、液压泵等中均有应用。由于滚动轴承需要在高速、大载荷的工况下持续运转,且船舶长期处于盐雾、振动、潮湿等恶劣环境下,轴承容易受到锈蚀、润滑、异物等影响,进而产生故障[2],若不及时处理将会产生巨大的安全隐患[3]。因此,对滚动轴承进行高效、准确的故障判别是船舶机械系统健康监测中的重要一环,对保障船舶的安全运行,快速定位故障位置,降低维修成本具有重要意义[4]。

目前,基于数据驱动的故障诊断技术通过对历史数据进行分析及处理即可获得精度较高的故障诊断模型,成为当前故障诊断技术的主流研究方向[5]:文献[6]应用一维全局均值池化层改进了一维卷积神经网络,对滚动轴承进行故障诊断;文献[7]将改进的周期图法与支持向量机相结合,对低信噪故障特征的分析效果较好,实现了船舶感应电机轴承的早期故障诊断;文献[8]提出了基于时延降噪的循环双谱方法,通过分析定子电流对电机轴承进行故障检测;文献[9]将AlexNet与自适应提升(Adaboost)相结合对滚动轴承进行故障诊断;文献[10]提出了自适应变分模态分解与最小二乘支持向量机相结合的方法,将多频率的复杂信号进行分解进而对滚动轴承进行故障诊断。

由上述文献可知,将滚动轴承的故障信号先进行滤波与频率分解,再选取合适的智能诊断模型是当前主流的故障诊断方式[11],所研究的滚动轴承故障信号主要为振动信号与定子电流信号。目前具有代表性的时频分析算法主要有傅里叶变换窗函数、小波分析、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)[12-13]以及变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)[14]等,其中VMD算法具有可避免模态混叠现象,无端点效应,计算效率高等优点,在信号分析与图像处理领域应用广泛,但在参数优化上大多采用智能算法,由于参数搜索范围大,导致计算复杂度较高。目前智能分类算法主要有支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)等,其中VGG神经网络[15]以CNN与AlexNet为基础,加深了网络层数,减少了卷积层参数,表现出较好的图像分类效果。

本文针对滚动轴承故障信号重构误差大,信号来源复杂等问题,提出应用分离系数评价VMD分解效果的方法,降低参数优化的计算复杂度;依据分离系数选取最优分解方式,依据能量熵值筛选模态分量并进行快速傅里叶变换,应用频谱极值排序重构故障特征向量,减小信号的重构误差;最后优化VGG神经网络参数,应用故障特征向量训练模型,实现对滚动轴承的故障诊断。

1 故障信号分解

1.1 变分模态分解原理

VMD通过构造并求解变分问题,将原始复合信号分解为若干不同频带下的调频调幅子信号,有效避免了模态混叠现象,有利于分析故障信息以及对故障信号的特征提取。VMD分解步骤如下:

(1)

3)重复执行步骤2使(2)式成立或n大于最大迭代次数(取500),其中ε为误差,

(2)

1.2 分离系数

VMD采用完全非递归的计算方式,可以将复杂信号自适应地分解,分解前,需人工预先设置分解个数K与二次惩罚函数α。K值较大时,各子模态的频率中心差值较小,易产生中心频率混叠;K值较小时,容易滤除部分有效频带的信号,影响信息的有效性。因此,需选取适当的K值以达到最优的分解效果。

依据VMD分解原理,每个信号都能被分解为K个模态并获得对应的中心频率,依据中心频率可以判断VMD分解是否发生了模态混叠或未完全分解的现象。本文定义的VMD分离系数ξ为

(3)

分离系数依据各子模态的中心频率与其数学期望的偏离程度来表征分解结果的离散程度,分离系数越大,中心频率离散度越高,发生模态混叠现象的概率越小。本文应用提出的分离系数对VMD分解参数K进行优化,并对不同分解模态个数时的分解效果进行评估,将分离系数最大的分解数据作为最优分解结果进行后续分析处理。

1.3 能量熵

滚动轴承发生故障的位置不同时,其产生的冲击信号的周期及强度也会相应改变,信号的强度可以用能量来表示,由此可以确定信号的有效性。VMD能量熵可以表征各本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的离散程度与其在总信号中的能量占比,应用能量熵较高的子模态构建故障特征向量可以减小信号的重构误差,VMD能量熵HEi为

HEi=-pilgpi,

(4)

pi=Ei/E,

(5)

式中:pi为第i个IMF的能量比重;xi为第i个IMF的时域信号;Fi为第i个IMF的频域信号;N为时域或频域数据的离散点个数。

本文通过计算每个IMF的能量熵,确定在原始信号中能量占比较大及离散度较高的模态分量,能量熵值越大则其中包含原始信号的有效信息越多,据此对故障特征数据进行筛选。将各IMF能量熵值由大至小排列,按照VGG模型的输入数据结构选取相对应的IMF个数,以在最大程度上表征分解后的原始信号的主要频率特征,减小信号重构误差。

1.4 频谱极值

周期性信号具有固定的频率,滚动轴承在工作过程中高速旋转,其固有工作频率与故障频率会影响信号的特征,VMD算法可以对信号进行初步分解,但各IMF的排列缺少一定的规律性,不利于故障诊断模型的训练及诊断。为此,本文应用各分解信号的频谱极值对分解信号进行特征向量的排序整理,首先求得每个IMF频谱极值的对应频率,然后对故障信号进行排序,构造故障特征向量。频谱极值及其对应频率的求解为

Mi=k,Fi(k)=max{Fi} ,

(6)

式中:Mi为第i个模态分量中频率峰值的对应频率。

由于每个IMF都表示原始信号中某一段频率特征,因此,每个模态分量的主要频率分布不同且同种故障类型所对应的各IMF有较大相似,但受样本截取等因素影响,各信号的排列方式存在差异。应用本方法可以快速找到各IMF的频谱极值所在位置并将其按照频谱极值排序,使相同故障类型的特征数据排列相似度更高,更有规律性,便于VGG模型从数据中快速准确地提取故障特征,提高模型训练效果。

2 基于VGG的滚动轴承故障诊断

VGGNet是由牛津大学视觉几何小组提出的一种深层卷积网络结构,具有良好的分类性能[16]。VGG通过堆叠3×3的小型卷积核来代替AlexNet中较大的卷积核,如图1所示,可以使网络感受野相同的同时减少训练参数,增加网络深度,在一定程度上提高神经网络的效果。

图1 应用2个3×3卷积核代替5×5卷积核示意图

由于本文中输入模型的数据类型为窄而长的二维频域数据,数据结构简单、规律性强且故障分类情况较为确定,应用小卷积核对数据进行处理更加合理,且VGG网络模型具有较好的分类性能,因此选择VGG网络结构搭建神经网络模型。试验中采用的VGG网络结构如图2所示,每个VGG子模块都由2个卷积层和1个池化层组成,第1个VGG子模块内卷积层的卷积核数量为16,卷积核的数量随着VGG子模块的叠加而递增, 最后应用Softmax分类器进行分类。该模型在VGG模型的基础上减少了单个卷积层的卷积核数量,减少了训练参数且分类效果显著。

模型搭建完成后,构造故障特征向量用于网络的输入。首先将原始信号进行样本划分,然后对数据样本进行VMD分解,并应用分离系数得出最优模态分解个数,进而计算最优模态分解信号的能量熵,保留能量熵值较大的前K个模态分量,再将K个模态分量进行快速傅里叶变换并按照频谱极值进行排序,构造故障特征向量。故障特征向量构建流程如图3所示。

图3 故障特征向量构建流程

构建好的故障特征向量作为网络的输入对VGG模型进行训练,训练流程如图4所示。

图4 VGG模型的训练流程

3 试验与分析

3.1 轴承振动信号

本文采用西储大学(CWRU)轴承中心的公开数据集进行验证,轴承型号为6205-2RS JEM SKF,应用电火花加工蚀点产生单点故障,蚀点直径为0.177 8 mm,深度为0.279 4 mm,分布于外圈、内圈及球表面。滚动轴承故障模拟试验台如图5所示,通过采集轴承不同状态时驱动端的振动加速度信号[17]进行故障分析,采样频率为12 kHz。

图5 滚动轴承故障模拟试验台

3.1.1 数据处理

本文使用的样本数据集包含正常状态、内圈故障、球故障、外圈故障,其中,外圈故障可细分为3点钟、6点钟、12点钟3个方向。采样频率为12 kHz时轴承最低转速为1 730 r/min,记录转子转一圈至多需要416个振动加速度数据,即一个数据周期为416,所以试验中设置512个采样点为一个数据样本,并以485为步长重叠采样,扩大样本数量。

随机选取CWRU数据集中12 kHz的驱动端正常、外圈故障、内圈故障、球故障信号作为样本1至样本4,计算4个样本不同模态个数对应的分离系数,结果见表1,可知样本1,2,3,4的最佳分解个数分别为5,6,8,6个模态。

表1 不同模态个数对应的分离系数

表1中样本1、样本2对应各模态分量的能量熵见表2。依据西储大学数据集的数据特征设计VGG模型的数据输入维度为5×512,可知应选取样本中能量熵值最大的前5项作为故障特征数据,如样本1应选取IMF4—IMF8,样本2应选取IMF3—IMF5,IMF7,IMF8。

表2 各IMF的能量熵

按照图3的数据处理流程,将所有振动信号样本构造为数据维度为5×512的故障特征向量并进行故障类型标记, 其中分离系数和能量熵的计算过程可参见表1和表2。将所有样本数据随机排序,并按照10∶1∶1划分训练集、验证集和测试集,用于训练模型及测试模型精度。

3.1.2 结果分析

应用本文方法对滚动轴承数据分别进行四分类及六分类的验证,以CWRU故障信号为输入的模型经15次迭代便可取得较高的模型精度。将划分好的测试集输入训练完成的VMD-VGG模型,在六分类模型的140个测试样本与四分类模型的200个测试样本中,误识别数均为0。

将VMD-VGG模型与EMD-SVM、基于多尺度排列熵的自适应变分模态分解故障诊断模型(AVMD-MPE-LSSVM)[10]进行六分类的精度比较,结果见表3,VMD-VGG模型对于CWRU数据集的识别率优于其他算法。

表3 VMD-VGG方法与其他方法六分类精度对比

3.2 电动机定子电流信号

为验证本文提出方法对滚动轴承不同信号类型故障诊断的适用性,搭建了船舶感应电机轴承故障检测平台,如图6所示。该平台由现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)控制的电动机驱动系统和电流信号采集系统两部分组成,主要工作原理为:三相桥式整流电路将交流电整流滤波后输入智能功率模块(Intelligent Power Module,IPM),通过FPGA产生信号控制IPM将逆变电压送至感应电动机;应用电流传感器测量感应电动机定子电流,并将数据传输至数据采集卡进行存储;最后应用上位机对采集到的电流信号进行数据分析及模型训练。

故障轴承型号为SKF 6206,使用电火花在外沟道制造蚀点故障,电动机及滚动轴承关键技术参数见表4,加工的外沟道故障轴承如图7所示。

表4 电动机及轴承关键技术参数

图7 外沟道故障轴承

3.2.1 数据处理

本试验中使用电源供电频率为18～20 Hz时不同电压下的定子电流信号作为试验数据,设置驱动系统的采样频率为20 kHz,并以20为步长对采集的电流数据进行分层采样,样本长度为1 024。

随机选取的样本数据电源频率为20 Hz,计算的分离系数见表5,该样本VMD分解模态个数为5时分解效果最佳。各IMF的能量熵见表6,IMF5的能量熵最小,且诊断模型的输入故障特征向量为4×1 024, 因此剔除IMF5的信号,保留前4个模态分量后的信号时域图和频域图如图8所示。

表5 分离系数

表6 各IMF的能量熵

(a) 分解信号时域图

由图8可知,IMF1主要表示定子电流信号的信息,IMF2主要表示信号截取过程中定子电流信号产生的余差,IMF3主要表示信号截取过程中滚动轴承故障信号产生的余差,IMF4主要代表滚动轴承故障信号。

3.2.2 结果分析

将VMD-VGG模型的输入向量设置为4×1 024时,训练好的VMD-VGG模型对1 040个样本的测试结果如图9所示:误识别数为4,模型准确率为99.62%,具有较高的故障诊断精度。输入不同故障特征向量的VMD-VGG模型与1维CNN模型的训练过程对比如图10所示,诊断精度对比见表7:输入故障特征向量为4×1 024的VMD-VGG模型在收敛速度与识别率上均优于输入向量为5×1 024的VMD-VGG模型和1维CNN模型,其中1维CNN故障诊断模型由于输入数据结构简单,训练参数较少,所以单次训练时长低于VMD-VGG模型,但需要训练400次结果才能收敛。

表7 不同故障诊断方法的精度对比

图9 基于电流信号的 VMD-VGG模型测试结果

图10 不同故障诊断模型的训练过程对比

由以上结果分析可知,依据滚动轴承故障信号类型调整VMD-VGG模型的故障特征向量可以提升训练速度与模型精度,所提模型可以从感应电动机的定子电流信号中提取滚动轴承故障特征,从而进行故障分类。

4 结束语

本文针对滚动轴承故障信号来源复杂,故障信号重构误差大等问题提出了VMD-VGG滚动轴承故障诊断模型。应用分离系数优化 VMD算法参数,避免中心频率叠混;应用各模态的能量熵及频谱峰值构建故障特征向量,减小原信号的重构误差;调整VGG模型结构参数,减少训练参数及迭代次数,提高故障诊断模型的精度。滚动轴承的振动信号与船舶感应电动机的定子电流信号验证了该方法的准确性与有效性。

VMD-VGG方法虽然精度上有所提高,但由于故障特征向量数据量较大,9 300个训练样本单批次的训练时间为42 s,训练时间较长。下一步将优化数据处理方式,研究故障特征相关评价性指标的提取,减小故障数据特征的数据量;改进模型结构,进一步减少模型参数,提高训练效率,使其适用于更多的数据类型。