CN102788696A - 基于改进bp神经网络和模糊集理论的轴承健康度评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于改进BP神经网络和模糊集理论的轴承健康度评价方法。其步骤如下：1）采集原始信号；2）对步骤1）采集的信号进行FFT变换和滤波降噪处理；3）提取滤波降噪之后的振动信号的特征，获得特征参数；具体步骤如下：在FFT降噪处理的频域信号中选取7个状态参数；通过DI来评估状态参数的灵敏度；选取DI均值较大的四个参数作为BP神经网络输入层的特征参数；4）建立改进BP神经网络模型；5）将选定的四个特征参数输入改进BP神经网络进行状态识别，计算出健康度数值。运用本方法能够针对轴承运行状态进行分析，对轴承健康度进行分级，进而分析有关状态的情况及发展趋势并对滚动轴承做出干预决策。

Description

基于改进BP神经网络和模糊集理论的轴承健康度评价方法

技术领域

本发明涉及一种用于评价机械轴承运行状态的评价方法。

背景技术

滚动轴承是旋转机械广泛使用的组件，滚动轴承的健康状况会对整个机械的运行产生重大影响。许多研究已经运用神经网络对机械进行诊断，但是这些研究在前期数据的特征提取方法还有待更新，后期轴承健康度方面的分析还存在不足。

滚动轴承的故障诊断与预测技术涉及到相互关联、相互制约的多个层次和众多因素，其中有很多因素对于轴承的正常运行来说并不是致命的，由于这些因素发生故障，滚动轴承并不会瘫痪，只是介于正常和故障两种状态之间带“病”运行。在这种状态下如果对系统进行停工维修，将会带来经济上的巨大损失，如果允许其继续运行而不采用措施进行修正，则有可能引起不可预料的严重损害。而目前现役的滚动轴承带“病”工作的情况非常普遍，如疲劳断裂、磨损、蠕变等。这在生产方面存在的巨大的安全隐患，只对轴承的运行状态分为“正常”和“故障”两种状态是不够的，实现轴承“亚健康”状态的协调控制已成为迫切需要解决的问题。而目前关于这些问题大都没有定量标准计算，相应的理论与工程应用研究偏少。

发明内容

为了解决上述存在的技术问题，本发明提供一种能够针对轴承运行状态进行分析，将轴承运行状态分为正常、故障及亚健康三种，通过测量轴承灵敏度提取特征参数，运用基于卡尔曼思想的BP神经网络对数据进行分析，最后用基于模糊集理论的轴承健康度状况评价准则对轴承健康度进行分级，进而分析有关状态的情况及发展趋势并对滚动轴承做出干预决策。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：基于改进BP神经网络和模糊集理论的轴承健康度评价方法，其特征在于，步骤如下：

1）采集原始信号：通过数据采集系统采集由轴承上的加速度传感器收集的振动信号；

2）对步骤1）采集的信号进行FFT变换和滤波降噪处理；

3）提取滤波降噪之后的振动信号的特征，获得特征参数；具体步骤如下：在FFT降噪处理的频域信号中选取7个状态参数：

（a）平均特征频率：                                                                                           (1)

（b）平均关闭率：

                                              (2)

（c）波形的稳定指数：

                             (3)

（d）波动率：

                                                                     (4)

（e）曲率：                                                   (5)

（f）峭度：

                                                        (6)

（g）平方根比率：

                                              (7)

其中

是频谱线条数，

是振动频率，

是振动频率对应的信号功率谱，是标准差，

是平均值。

针对上述各状态的敏感性进行评估，具体评估方法如下：

任意选取2个状态，计算P₁至P₇每个参数在这2个状态下的区分指数DI值；

 其中

_{1、 2}分别代表状态1、状态2下各参数的均值， ₁、

₂分别代表状态1、状态2下各参数的标准差。

通过DI来评估状态参数的灵敏度；选取DI均值较大的四个参数作为BP神经网络输入层的特征参数；

4）建立改进BP神经网络模型，具体步骤：

首先，建立三层改进BP神经网络模型拓扑结构图，其输入层有6个节点，4个用来输入特征参数，2个用来输入反馈值；输出层有3个节点，用来输出3个隶属度值；隐含层是1层，节点数是8（由经验公式取优得到）。其次，通过训练神经网络来确定各节点间的权值（相当于确定数学建模中的各个待定系数），在此，需要P₁至P₇每个参数对应的状态是已知的（也就是各个参数对应各个模糊集合的隶属度已知）。

5）将选定的四个特征参数输入改进BP神经网络进行状态识别，输出三个隶属度值b1、b2、b3，根据健康度与隶属度关系式，健康度

，计算出健康度数值；根据轴承健康度的阈值来判定轴承所处运行状态为健康、亚健康或故障，当

，轴承为健康状态，当

 ，轴承处于亚健康状态，当 ，轴承处于故障状态。

所述的步骤2）中对原始信号进行FFT变换和滤波降噪处理的具体流程如下：

①对时域信号f(t)进行FFT运算得到其傅里叶变换后的频谱信号F(ω)；

②根据频谱，利用滤波器H(ω)对信号的噪声部分进行抑制，得到降噪后的频谱信号G(ω)；

③对降噪后的频谱G(ω)作傅里叶逆变换,得到降噪后的信号g(t)。

本发明的有益效果：本发明采用上述方法，优点如下：

1） 跳出现有故障诊断分类方式，提出实现“亚健康”状态协调控制的轴承健康度评价方法。

2） 在现阶段机械健康度设计中，为反映设计中的亚健康状态，隶属度函数通常选用简单的线性或正态分布函数，本发明提出用神经网络计算隶属度的方法。

3） 提出基于卡尔曼思想的BP神经网络模型，可以比较有效地克服现有BP神经网络的缺点。

附图说明

图1是本发明评价方法流程图。

图2是健康度分级状态图。

图3是改进BP神经网络模型图。

图4是三种状态下的时域信号图。

图5是降噪后的频域信号图。

具体实施方式

1. 本方法提出的健康度的定义

健康度是一种综合的定量指标，是对轴承健康状况的定量度量。为了准确地反映轴承的健康状况，我们定义了轴承健康度（

）。

取值范围为0~1，取值为0时，表示处于严重故障状态，取值为1时，表示处于100%的健康状态。由于健康度是一个模糊的概念，健康概念对应的集合没有明确的外延，因此，将模糊集合理论用于轴承健康度的计算，可以清晰、明确地表示出轴承健康状况的等级。为了对轴承的健康状况进行评价，定义了健康、亚健康、故障3个模糊集合。

2. 健康度的计算

隶属度完成了从精确测量值到模糊量的模糊化过程，而健康度则实现了从模糊量到精确量的去模糊化过程。根据供应系统的具体情况，确定由隶属度计算健康度的公式如下：

（B为经过神经网络计算得到的对于健康、亚健康、故障模糊集合的隶属度； c₁、c₂、c₃均为待定正系数）。

3. 特征参数及其敏感性评估

3.1 FFT变换以及降噪处理信号降噪是指滤除信号的噪声从而使信号尽量接近真实值，这是信号处理的关键环节。快速傅里叶变换(FFT)是离散傅里叶(DFT)的一种快速算法。在滚动轴承振动信号中，FFT降噪的基本思想和方法是对信号中的噪声进行抑制，保留真实信号即可达到降噪的目的。具体FFT过程可分为以下几个步骤：

（1）对信号进行FFT运算；

（2）根据频谱，对信号的噪声部分进行抑制；

（3）对变换后的频谱作傅里叶逆变换,得到降噪后的信号。

在本文中滚动轴承振动信号为f(t)，降噪后的信号为g(t)，其傅里叶变换分别为F(ω)和G(ω)。那么这个过程就可表示为G(ω) =H(ω)·F(ω)  (H(ω)为滤波器，用以抑制噪声信号的频率)。

3.2基于频域的状态参数

因为振动信号可以指示机器的状态信息，所以由振动信号得来的状态参数可以用来确定机械的运行状态。在本文中，我们在FFT降噪处理的频域信号基础上选取7个状态参数：

（a）平均特征频率：

                                           (1)

（b）平均关闭率：

                                            (2)

（c）波形的稳定指数：

                         (3)

（d）波动率：

                                                                   (4)

（e）曲率：                                                   (5)

（f）峭度：

                                                        (6)

（g）平方根比率：

                                            (7)

其中

是频谱线条数，

是振动频率，

是振动频率对应的信号功率谱，

是标准差，是平均值。 

3.3状态参数的敏感性评估

对于故障诊断来说，不同的状态参数可以分辨出不同的运行状态。但是状态参数太多不利于后续的计算，因此我们需要尽量少而且灵敏度尽量高的参数来更好地区分出故障类型。为了评估出状态参数的灵敏度，我们把区分指数（DI）定义如下：

假设

和

分别为状态1和状态2下由测得的信号计算得来的状态参数值，它们分别服从正态分布

和

，其中

和

分别是平均值和标准差。

的值越大，说明区分这两种状态状态参数的灵敏度越高。由于

也服从正太分布

，我们有了

密度函数。

       ，（

地位相等，此处假设

） 

    若令

，则

，其中区分指数DI被定义为                                                                              

    把区分率DR定义为

                                                                                       （8）

很明显地，DI的值越大，DR的值就越大，即状态参数越好。因此，DI可以直接用来评估状态参数的灵敏度。

4. 基于卡尔曼思想的BP神经网络

在现阶段机械健康度设计中，由于缺乏健康度设计数据和对亚健康状态信息的认识，为反映设计中的亚健康状态，隶属度函数通常选用简单的线性或正态分布函数。神经网络作为一种自适应的模式识别技术，在故障模式识别领域中应用越来越广泛。其中以应用误差反向传播算法的BP网络最为成熟，而且能广泛应用于分类、模式识别和函数逼近等方面。本文提出了用改进BP神经网络计算隶属度的方法。

BP神经网络能实现不依赖于模型的输入/出非线性映射关系，而且具有较好的容错性。但是BP网络容易形成局部极小，致使无法得到整体最优，且迭代次数多，降低了收敛速度。为了克服此缺点，对标准BP网络算法的输入层添加一定数目的与输出层值和期望值相关的数据，得到改进的BP网络算法。该神经网络基于卡尔曼思想中任何区域（或时刻）的状态都会受到周边区域（或时刻）的影响的原理。

此改进BP网络是一种多层前向网络，由输入层、隐含层和输出层组成，其模型如图3所示。此网络的训练采用跟普通BP网络相同的方式。输入层神经元数目等于故障特征矢量

的元素数目加上一定数目由输出层而来的反馈值，输出层神经元数目等于模糊集隶属度矢量

的元素数目，隐含层神经元数目通常由实验的方法确定，对于一般的三层BP网络输入层有m个神经元，输出层有n个神经元，隐含层有s个节点，则

（a为1-10的常数）。

反馈值由输出层到输入层的传播过程中，具体操作如下：

（1）因为在本文中，输出层的值

为3个模糊集合的隶属度，须保证（

、

、

均为非负值）。所以我们输出层神经元激励函数采用Sigmoid函数，并且需要对、

、

进行归一化处理。如以下公式（9）-（10）所示。

，

，                   （9）

，，

                                                                    （10）

（2）把期望值

与输出值

3个差值中的2个

，

（已知2个Y值可以导出第三个Y值）作为反馈到输入层，为下一次神经网络训练所用。

5.   实现步骤

1)    采集原始信号。如附图4所示，用来自美国Case Western Reserve University 电气工程实验室的滚动轴承实验数据来进行实验分析。该数据为负载为0和3时，正常状态的驱动端振动信号；负载为0时，外环、内环、滚子故障的驱动端振动信号。采样频率为12 kHz，实验转速为1797 r/min。在此我们认定负载为0时，正常状态的健康度为1；负载为3时，正常状态的健康度为0.75（高负荷工作的状态可以认为是一种亚健康状态）；负载为0时，外环、内环、滚子故障状态的健康度都为0。

2)   对原始信号进行FFT变换和滤波处理，如用截止频率为600 Hz高通滤波器对振动信号进行降噪处理。降噪后的频域信号如图5所示。

计算参数值，对特征参数就行灵敏度评估，计算每个参数的区分指数DI的值，如表1，取灵敏度较大的四个参数作为输入。

表1

从表1可知，P1、P2、P3、P6的DI值更大，可以组成特征矢量为神经网络所用。

3)    用改进的BP神经网络进行训练，得到相应的模糊集，并计算对应的健康度。再次选取27组数据，把每组P1、P2、P3、P6组成的特征矢量用改进的BP神经网络（输入层节点数为6，输出层节点数为3，隐含层节点数为8）就行训练；用18组数据测试，得到对应模糊集合的隶属度。然后由隶属度进一步计算健康度（在此取C1=1.0、C2=0.5、C3=0）。测试数据的隶属度、健康度以及对应的轴承状态如表2所示。

表2

4)   由表2中判断轴承的健康状态。负载为0时，正常状态轴承的健康度在0.87-0.91之间，其“健康”的评定符合预期结果；负载为0时，外环故障、内环故障、滚子故障的轴承健康度小于0.08，其“故障”的评定也符合预期结果；负载为3时，正常状态轴承的健康度在0.79-0.81之间，几乎所有的评定都为“亚健康”，但是其健康度也非常接近0.8的健康临界值。所以我们可以选取0.8和0.2作为判断的阈值，当健康度在区间[0.2，0.8]时，轴承处于亚健康状态，在区间[0，0.2]时处于故障状态，在区间[0.8，1]时处于健康状态。

Claims (2)

1. 基于改进BP神经网络和模糊集理论的轴承健康度评价方法，其特征在于，步骤如下：

1）采集原始信号：通过数据采集系统采集由轴承上的加速度传感器收集的振动信号；

2）对步骤1）采集的信号进行FFT变换和滤波降噪处理；

3）提取滤波降噪之后的振动信号的特征，获得特征参数；具体步骤如下：在FFT降噪处理的频域信号中选取7个状态参数：

（a）平均特征频率：                                                                              (1)

（b）平均关闭率：

                                  (2)

（c）波形的稳定指数：

               (3)

（d）波动率：

                                                       (4)

（e）曲率：

                                     (5)

（f）峭度：

                                         (6)

（g）平方根比率：

                              (7)

其中

是频谱线条数，

是振动频率，

是振动频率对应的信号功率谱，

是标准差，

是平均值；

针对上述各状态的敏感性进行评估，具体评估方法如下：

任意选取2个状态，计算P₁至P₇每个参数在这2个状态下的区分指数DI值；

 其中

_1、

₂分别代表状态1、状态2下各参数的均值，

₁、

₂分别代表状态1、状态2下各参数的标准差；通过DI来评估状态参数的灵敏度；选取DI均值较大的四个参数作为BP神经网络输入层的特征参数；

4）建立改进BP神经网络模型，具体步骤：

首先，建立三层改进BP神经网络模型拓扑结构图，其输入层有6个节点，4个用来输入特征参数，2个用来输入反馈值；输出层有3个节点，用来输出3个隶属度值；隐含层是1层，节点数是8；其次，通过训练神经网络来确定各节点间的权值；

5）将选定的四个特征参数输入改进BP神经网络进行状态识别，输出三个隶属度值b1、b2、b3，根据健康度与隶属度关系式，健康度

，计算出健康度数值；根据轴承健康度的阈值来判定轴承所处运行状态为健康、亚健康或故障，当

，轴承为健康状态，当

 ，轴承处于亚健康状态，当 ，轴承处于故障状态。

2.根据权利要求1所述的基于改进BP神经网络和模糊集理论的轴承健康度评价方法，其特征在于：所述的步骤2）中对原始信号进行FFT变换和滤波降噪处理的具体流程如下：

①对时域信号f(t)进行FFT运算得到其傅里叶变换后的频谱信号F(ω)；

②根据频谱，利用滤波器H(ω)对信号的噪声部分进行抑制，得到降噪后的频谱信号G(ω)；

③对降噪后的频谱G(ω)作傅里叶逆变换,得到降噪后的信号g(t)。

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