基于听觉显著性特征的发电机组主轴承性能评估

石庆升, 陈家良, 董哲

(1.河南工业大学机电工程学院, 郑州 450001; 2.河南工业大学电气工程学院, 郑州 450001)

发电机组在电力系统中扮演着重要的角色,对电力系统能否安全稳定的运行起着决定性的作用,而轴承作为发电机组动力端极其重要又易于受损的零部件之一,很大程度上影响着整个发电机组的性能。由于发电机组主轴承长期高速运转,承受各种机械应力和热应力等因素的影响,其磨损及退化现象难以避免,进而产生发电机组故障,严重时会造成电力系统瘫痪,导致生产停滞并带来安全隐患。因此,对发电机组主轴承进行性能评估具有重要意义。依据评估结果,对其开展维修维护,进而降低故障发生风险与维护成本,提高设备运行的可靠性、安全性和经济性。

工业的发展对设备精密度与性能要求越来越高,设备在运行过程中难以直接观察到轴承的退化,因此,需要利用监测数据建立退化指标,这也推动着性能评估技术向着基于工业大数据的智能评估方向转变。目前,业界的专家学者依据监测数据对构建轴承的健康评估已经开展了广泛的研究,常见的机械设备性能评估是从振动信号识别技术出发,使用的评估方法主要包括距离型评估和概率似然值评估等[1]。距离型评估方法主要是依据无故障信号的训练数据建立边界,通过计算测试数据到边界的距离反映出数据的偏移程度。例如,杨潇谊等[2]提出了散布熵和余弦欧式距离相结合的方法对滚动轴承进行性能评估。概率似然值评估方法主要是依据无故障信号的训练数据构建概率密度模型,利用模型判断测试样本所属的概率区域。例如,Wang等[3]采用了隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)来提取振动信号特征,并建立生命健康评估指标,完成性能退化的识别。此外,相对于利用传统的振动信号识别技术进行设备的性能评估,从监测到的振动数据出发,利用声音信号识别技术实现设备性能评估的方法也得到了良好的应用[4]。在声音信号识别技术的基础之上,依据振动信号与声音信号具有同源性的特点,借鉴其研究成果实现设备特征提取进而实现设备的性能评估。例如,李允公等[5]引入听觉模型-过零峰值幅度模型(zero crossings with peak amplitudes model,ZCPA)对设备运行的故障特征进行提取,其结果表明,提取的特征具备强稳定性、低信噪比等优点,可为设备的安全运行提供技术支持。

现有的研究表明,从声音信号的谱图图像中提取的特征在信号识别中比传统特征更具有噪声鲁棒性,对信号的特征表征能力更强[6]。因此,现采用Gammatone滤波器组实现人耳听觉系统的建模[7]。从人耳听觉注意机制的机理出发,结合声音信号在频率通道和时间通道处理的方法,从发电机组主轴承运行时监测到的振动信号中分别获取显著性信号图谱,并从显著性信号图谱中提取故障特征作为评估的数据支撑。同时构建自组织映射(self-organizing feature map,SOM)网络评估模型计算最小量化误差(minimum quantification error,MQE),通过比较测试样本与正常样本MQE值的偏离程度对发电机组主轴承的性能进行评估。

现提出的基于听觉显著性特征的性能评估方法是在现有的人耳听觉显著图算法的基础上进行的创新,结合听觉注意机制和振动信号的分析特点,分别提取时间及频率层面的有效特征,建立适用于机械设备性能评估的模型,并通过发电机组主轴承的实测信号对该方法进行验证。通过利用耳蜗模型优异的识别能力及抗噪能力,并将听觉注意机制融入故障诊断领域,解决以往从较为微弱的振动信号上提取特征低鲁棒性的问题;另外,采用SOM网络进行性能评估,仅仅需要主轴承实际工作中运行的数据,无需额外的故障数据,解决发电机组主轴承性能评估的工程实用性较低的问题。

1 研究方法

本文中提出的发电机组主轴承性能评估方法主要包括数据预处理、多维特征提取、SOM神经网络构建三大部分,主要流程如图1所示。轴承的原始振动数据往往会伴随噪声信号,为保证评估结果的有效性,利用Gammatone滤波器模拟耳蜗模型,通过比较滤波后信号相似度差异来实现原始振动数据的预处理,将噪声信号进行剔除;并通过模拟人耳听觉注意机制,对降噪后的数据从时间和频率两个层面获取显著帧信号和显著通道信号,并分别进行典型特征提取,融合后进而构建特征空间;最后,将特征空间中的特征分成训练样本和测试样本,将测试数据输入经训练样本训练好的SOM神经网络得到置信值(confidence value,CV),从而获取发电机组主轴承的健康度[8]。

图1 发电机组主轴承性能评估流程图Fig.1 Flow chart of main bearing performance evaluation of generator set

1.1 数据预处理

数据驱动的性能评估方法能充分挖掘历史数据中潜在的映射关系,因此数据预处理方法至关重要[9]。人耳耳蜗基底膜是听觉中枢系统处理的重要环节,语音信号由于频率的不同,基底膜不同位置产生不同的振动,从而起到分解语音信号的作用。考虑到Gammatone滤波器是一种模拟人耳听觉特性的滤波器,其中心频率的分布与人耳基底膜的特性对应,能够很好地模拟人耳基底膜尖锐的滤波特性,故采用多个Gammatone滤波器相互交叠组成Gammatone滤波器组实现耳蜗模型。将采集到的信号通过Gammatone滤波器组进行处理会得到所有采集数据的听觉显著图,称之为耳蜗谱图[10],再通过耳蜗谱图特征对振动信号时间、频率之间的联系进行深入研究。其中,构建耳蜗模型过程如下。

Gammatone滤波器的时域表达式[11]为

g(t,c)=atn-1exp(-2πbt)cos(2πfct+φ),t≥0,1≤c≤N

(1)

其中,带宽b的计算方式为

(2)

式中:a为比例系数;n为滤波器的阶数;fc为第c个滤波器对应的中心频率;φ为相位(通常数值取0);N为滤波器的个数;ERB(fc)为Gammatone滤波器的等效矩形带宽,计算方式为

(3)

通过Gammatone滤波器组获得所有原始振动信号的耳蜗谱图,选择M(M>1)个相邻数据组别的耳蜗谱图作为对比组,第M+1个耳蜗谱图作为被对比组,进行相似度对比,以耳蜗谱图相似度的平均值作为结果,把低于阈值的被对比组数据进行剔除,高于阈值的进行保留。耳蜗谱图相似度对比采用的方法是计算其相关系数,相关系数绝对值越大,相关性越强;相关系数绝对值越接近0,相关性越弱。一般情况下,相关系数绝对值在0.8～1.0,非常强相关;在0.6～0.8,强相关;在0.4～0.6,中等相关;在0.2～0.4,弱相关;在0～0.2,非常弱相关或不相关[12]。其中相关系数计算公式为

(4)

1.2 特征提取

机械设备组成部件众多、自身结构复杂以及运行工况多变,导致获取的振动信号往往是非平稳非线性的,难以直观获取故障信息,如何从复杂的振动信号中提取设备真实的状态信息是实现设备性能评估的关键[13]。

人耳是生理结构不可或缺的一部分,即使在十分复杂的环境中,也可以选择性地获取对自身有用的信息。人耳听觉注意机制分为“自下而上”的听觉注意机制和“自上而下”的听觉注意机制。在目前使用较多的单一维度特征提取的基础上,提出一种模拟人耳听觉注意机制的特征提取方法,通过模拟两种不同的听觉注意机制从振动信号中提取出显著帧和显著通道两个维度的信号,并从显著帧和显著通道两个不同维度的信号中分别提取显著性特征作为评估发电机组主轴承性能评估的依据。

1.2.1 显著帧特征提取

人耳的听觉系统在处理声音信息的过程中,对突兀性的声音感受更加强烈,这就是人耳“自下而上”的听觉注意机制,其基于声音刺激的显著性[14]。基于听觉注意机制的显著性计算模型可以捕捉环境中“突兀”声音的响应,并以听觉显著图形式凸显值得关注的声音。与声音信号类似,设备在出现故障的过程中,自身的振动强度也随之改变,一般情况下,故障程度与振动强度具有相同的上升或下降趋势。

利用Gammatone滤波器组构建的耳蜗模型是基于时间—频率层面的。在时间层面,能够利用“自下而上”的听觉注意机制模型,通过计算每一组振动数据的Gammatone滤波器输出结果的各个时间帧处的有效值,提取出能量较大的时间帧处的数据作为显著帧,显著帧信号的物理意义是指在该时间点处振动最为强烈,提取显著帧信号的计算方法如式(5)所示,利用式(5)计算出耳蜗谱图每一时间帧处数据的有效值,再将有效值最大的时间帧处的数据作为显著帧。显著帧信号获取示意图如图2所示,分别从Gammatone滤波器的输出结果中选取出显著帧,从而可获得所有显著帧数据。在设备的故障诊断、性能评估与健康预测的过程中,信号的特征能够随着运行时间的推移,较为全面地反映出设备的性能状态,因此,从显著帧信号中提取出能较好反映其故障退化的典型特征指标作为显著帧特征。

(5)

图2 显著帧信号提取示意图Fig.2 Schematic diagram of salient frame signal extraction

式(5)中:Xrms为有效值;N为每一时间帧的数据中包含的元素个数;xn为每一时间帧处的数据中第n个元素。

1.2.2 显著通道特征提取

人耳在复杂多声源的环境中仍然可以准确地分辨出自己感兴趣或者熟悉的声音,这是人耳“自上而下”的听觉注意机制[15],该机制是在自下而上听觉显著性注意计算模型的基础上加入语音流的说话人辨识技术,得到一种自上而下听觉显著性注意计算模型,其目的是模拟人类听觉系统在复杂的多声源环境下智能提取感兴趣或重要的声音内容,即“鸡尾酒效应”,其基于声音频率的显著性。人耳对不同频率的声音感知的效果有较大差别,声音的频率不同,人耳耳蜗基底膜对信号的感知也不同[16],而设备在出现故障的过程中,振动频率也在发生变化,通过分析某一频率处的能量波动,能够评估设备的故障程度。

在频率层面,利用“自上而下”的听觉注意机制模型,通过计算每一组振动信号的Gammatone滤波器输出结果的各个通道处的标准差,提取出能量波动较大通道的数据作为显著通道,显著通道表明在该频率处振动冲击最明显,提取显著通道信号的计算方法如式(6)所示。利用该式计算出耳蜗谱图每一通道处数据的标准差,再将标准差最大的通道处的数据作为显著通道。显著通道信号获取示意图如图3所示,分别从Gammatone滤波器的输出结果中选取出显著通道,从而可获得所有显著通道数据。最后提取显著通道信号的典型特征指标。

(6)

图3 显著通道信号提取示意图Fig.3 Schematic diagram of salient channel signal extraction

1.3 性能评估

性能评估的工具是SOM神经网络,对于每一个输入的特征向量,都可以在训练好的SOM神经网络中找到一个最佳匹配单元(best matching unit,BMU),并计算最小量化误差[17]。通过比较测试样本和训练样本之间标准化后的最小量化误差来评估健康度。运用SOM神经网络对设备进行性能评估的流程如图4所示。

图4 SOM性能评估流程图Fig.4 Flow chart of SOM performance evaluation

1.3.1 SOM神经网络

SOM神经网络是由芬兰学者Kohonen于1981年提出的一种无监督的学习算法,模拟大脑神经系统的自组织特征映射的功能,是一种竞争型神经网络。它采用无监督学习算法进行网络训练,广泛应用于样本分类及样本检测等领域。其结构是由输入层和映射层组成,其中常见的输入层是一个一维向量,映射层是一个二维平面阵列,映射层的每个节点可以由输入向量来表征。SOM神经网络的经典结构图如图5所示。

图5 典型SOM神经网络结构图Fig.5 Diagram of a typical SOM neural network structure

SOM神经网络的训练过程采用自组织竞争网络学习原则,将训练样本有序或随机地选择到映射图层中,并计算输入向量和权重向量之间的欧氏距离。通过比较向量和每个权重向量之间的欧氏距离,确定获胜的神经元节点和神经元节点的位置。通过不同的更新方法来影响周围邻域的神经元权重向量。经过连续迭代后,最终模型收敛并标志着训练的完成[18]。

算法过程[19]如下:①网络初始化;②样本数据从输入空间随机选择到输入层;③计算每个神经元的权重向量与输入向量之间的距离,得到一个距离最小的神经元,称为获胜神经元;④权值的学习,即调整输出神经元及其相邻神经元的权重;⑤达到训练次数则停止。

1.3.2 健康度的计算

训练完SOM神经网络后,将测试样本的特征数据输入到训练好的SOM神经网络中,可以对设备的健康度进行计算。最小量化误差MQE的值可以作为评价设备健康程度的指标,退化趋势可以通过MQE随时间的曲线来可视化表达。随着MQE的增加,性能退化相应变得更加严重。MQE的计算表达式[20]为

MMQE=‖D-mBMU‖

(7)

式(7)中:‖‖表示计算欧式距离;D为测试样本的输入矢量;mBMU为最佳匹配单元BMU的权重矩阵。

将所计算的MQE归一化成CV值,归一化表达式为

(8)

CV值范围在0～1,接近于1则表征设备当前的健康状况较好,接近于0则表征设备出现故障。其中系数b是与归一化有关的值,计算方法为

(9)

式(9)中:mean(M)为训练样本的MQE的平均值;r为初始学习率。

2 试验分析

2.1 试验设置

实验中的发电系统由12缸的V12燃气发动机和发电机组成。如图6所示,是发电系统中500 kW发电机组,对其主轴承正常运行时的振动数据进行采集。共用到3个IEPE型加速度传感器和1块以太网传输的数据采集卡,监测数据为发电机组主轴承水平方向、垂直方向和轴向的振动数据,实验只针对水平和垂直向数据进行分析。其中,发电机组主轴承的转速为1 000 r/min,基频为16.67 Hz,采样率为8 000 Hz,数据的采样方式为定时触发采样,即每间隔4 h,采集12 s的数据,每采集一次生成一个数据长度为96 000的数据文本,实验共采集了305组数据。

图6 发电机组主轴承传感器布置Fig.6 Main bearing sensor arrangement of generator set

模拟人耳对声音信息的处理方式,利用64个4阶Gammatone滤波器叠加组成一个具有64通道的Gammatone滤波器组,构建人类耳蜗模型,即设置式(1)中N=64,n=4,该耳蜗模型可将振动信号以耳蜗谱图的形式表示。为了更精确地反映出采集的振动信号的所包含的特征信息,Gammatone滤波器组最低频率应该小于基频,设置为5 Hz,窗设置为0.06,将步长设置为0.01,每一帧的时间为10 ms,其帧长为1 195。

2.2 数据预处理

发电机组主轴承动力端有效值如图7所示,可以看出数据组别为220～250的有效值趋近于0,即停机状态,为保证后续评估模型训练的准确性,需要对停机状态下监测到的数据样本进行剔除处理。此外,有效值在第70、71、73、129、189等组别数据中出现严重的跳变现象,分别对正常振动数据输出响应的耳蜗谱图和以上提到的5组较为典型的跳变振动数据输出响应的耳蜗谱图进行对比。只选取了水平方向振动信号和垂直方向振动信号第100组数据(正常数据)和第129组数据(跳变数据)经过Gammatone滤波器组输出的耳蜗谱图的对比图进行展示,其中,水平方向对比结果如图8所示,垂直方向对比结果如图9所示,发现跳变数据与其他数据的耳蜗谱图之间存在较大区别,为了保证后续特征提取的有效性,需要对原始振动数据进行降噪处理。

图7 发电机组主轴承动力端有效值图Fig.7 RMS diagram of power end of main bearing of generator set

图8 水平方向典型正常数据与野值数据耳蜗谱图对比Fig.8 Comparison of cochlea-gram between typical normal data and wild value data in horizontal direction

图9 垂直方向典型正常数据与野值数据耳蜗谱图对比Fig.9 Comparison of cochlea-gram between typical normal data and wild value data in vertical direction

原始振动数据降噪采用图像相似度对比的方法,选择5组相邻振动数据经Gammatone滤波器组输出的耳蜗谱图作为对比组,第6组振动数据经Gammatone滤波器组输出的耳蜗谱图作为被对比组,将5对耳蜗谱图相似度的结果取均值作为相似度对比的依据。图像相似度对比采用的方法是计算相关系数,两组振动信号经Gammatone滤波器组输出的两个耳蜗谱图越相似,表明这两组振动数据之间跳变程度较小,则相似度越接近于1。一般认为相关系数大于或等于0.8即为强相关,所以将0.8作为阈值,5对耳蜗谱图相似度的均值大于或等于0.8则保留第6组数据,反之剔除该组数据。水平方向和垂向方向中部分组别振动信号耳蜗谱图相似度值如表1和表2所示,最终原始数据剔除48组,保留257组。

表1 水平方向振动信号耳蜗谱图相似度值Table 1 Cochlea-gram similarity value of vibration signal in horizontal direction

表2 垂直方向振动信号耳蜗谱图相似度值Table 2 Cochlea-gram similarity value of vibration signal in vertical direction

2.3 特征提取

2.3.1 显著帧特征提取

由Gammatone滤波器组参数的设置,每一张耳蜗谱图均由一个结构为64×1 195的矩阵所组成。一共有1 195帧,每一帧均是由一个结构为64×1的向量组成。计算每一组耳蜗谱图中1 195帧数据的有效值,选出最大有效值所在时间帧的数据作为显著帧,并按数据组数顺序对显著帧数据进行排列,如图10所示为显著帧耳蜗谱图,随着时间的增加,黄色区域颜色逐渐加深,表明振动冲击能量随着运行时间的推移在逐渐加大。

图10 显著帧耳蜗谱图Fig.10 Cochlea-gram of salient frames

在水平方向和垂直方向的显著帧数据中提取有效值、最大值、绝对值的平均值、标准差和峰峰值这5个指标,作为显著帧信号的特征。其结果如图11所示。

图11 显著帧特征提取结果Fig.11 Results of salient frame feature extraction

2.3.2 显著通道特征提取

由耳蜗谱图构成结构可知,耳蜗谱图包含64个通道,每一通道均是由一个结构为1×1 195的向量组成。计算每一组耳蜗谱图中64个通道数据的标准差,选出最大标准差所在通道的数据作为显著通道,并按数据组数顺序对显著通道的数据进行排列,如图12所示为显著通道耳蜗谱图,显著通道耳蜗谱图展现的是每组文件中能量波动最显著的数据,其中黄色区域也在逐渐加深,表明振动信号能量波动随运行时间推移在逐渐加大。

图12 显著通道耳蜗谱图Fig.12 Cochlea-gram of salient channels

由于设备的故障波动性较大,标准差不稳定,因此,从水平方向和垂直方向的显著通道数据中仅提取有效值、最大值、绝对值的平均值和峰峰值这4个指标,作为显著通道信号的特征。其结果如图13所示。

图13 显著通道特征提取结果Fig.13 Results of salient channel feature extraction

从显著帧和显著通道两个维度提取的特征均表明,数据组数188～257的趋势较为平滑,起伏程度不大,则可选择数据组别为188～257的特征作为SOM神经网络的训练样本,数据组数为1～187的特征作为本次发电机组主轴承性能评估的测试样本。如表3和表4所示为部分试验特征提取的结果,分别是训练样本和测试样本中连续选取的3组典型的特征数据,对比特征指标数值后进一步表明,训练样本单调趋势起伏较小,适合作为评估网络训练的数据。

表3 显著帧特征指标值Table 3 Salient frame feature index value

2.4 性能评估

设置训练次数为100次,初始学习率为0.95,建立SOM网络。在获取显著帧和显著通道两个维度的时域特征后,通过将测试样本输入到训练好的SOM神经网络中,可以得到测试样本与训练样本的MQE,然后将MQE归一化成CV值,用以表示发电机组主轴承的健康状况。其中,如图14(a)和图14(b)所示,分别表示的是训练样本和测试样本在神经元中的分布情况,测试样本中187个数据全部集中在第二行第一神经元中,即该神经元是所有测试样本的最佳匹配单元。

图14 训练样本和测试样本神经元分布图Fig.14 Map of neurons distribution for training and testing samples

评估轴承退化状态的本质是判断振动信号健康数据和测试数据之间的相关性,进而评估轴承的性能退化状态。如图15(a)和图15(b)所示,分别为训练样本与测试样本之间的MQE和CV,两者之间呈相反的关系。发电机组的主轴承长时间工作在复杂的工作环境中,从前30组的采集的数据结果可以看出,轴承的性能较好,此时的MQE平均值为0.12,CV的平均值为0.77,属于健康阶段。第30组之后的数据的MQE和CV分别有上升和下降的趋势,轴承的性能有所下降,但是趋势不是很大,此时的MQE平均值为0.29,CV的平均值为0.68,轴承进入亚健康阶段。随着工作时间的加长,第172组数据之后,CV骤然下降,此时的MQE平均值为0.78,CV的平均值为0.52,设备进入加剧退化阶段。

图15 MQE和CV对比图Fig.15 Comparison of MQE and CV values

3 结论

提出一种基于听觉显著性信号的数据预处理、特征提取和SOM神经网络的发电机组主轴承性能评估方法。该方法结合听觉注意机制和振动信号的分析特点,在现有的人耳听觉显著图算法的基础上进行创新,建立了适用于机械设备性能评估的模型。实验表明,基于听觉显著性的数据预处理、特征提取和SOM神经网络的方法能够有效地评估发电机组主轴承的性能状况,对于提高性能评估的准确性和工作效率具有积极意义,同时也表明听觉显著特征对于具有同源性的振动信号具有良好的适用性。然而,在提取特征方面还存在一定的不足,虽然从两个维度提取特征,但特征指标提取较为单一,后续将会通过更多指标去挖掘数据特征,最大程度发掘出隐藏在数据中的故障信息,使其能够更加准确地表征设备的退化情况。