CN108827671A - 一种机械设备故障诊断方法 - Google Patents

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楼佩煌
郭大宏
钱晓明
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Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Miracle Automation Engineering Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种机械设备故障诊断方法。首先，利用信号分析方法提取传感器采集信号中包含的机械设备故障特征，并组成故障特征向量；然后，利用故障特征向量离线训练故障诊断分类器，所述故障诊断分类器采用组合分类器，该组合分类器采用Adaboost提升算法作为组合方法；最后，运用训练好的故障诊断分类器实时进行机械设备的故障诊断。本发明采用组合分类方法实现了机械设备零部件故障的诊断，能用于在线实时故障诊断，及时发现机械设备故障，防止重大事故的发生。同时，相比较其他故障诊断方法，该方法显著提高了故障诊断的精度。

Description

一种机械设备故障诊断方法
技术领域
本发明属于智能系统技术应用领域，特别涉及了一种机械设备故障诊断方法。
背景技术
由于智能化系统的发展和应用，机械设备趋向于复杂化和多功能化，使得日常维护变得日益困难。系统包含的智能自动化设备越来越多，其结构复杂，空间跨度大，涉及到多个子系统，而且各个环节交互错综复杂，任何一个环节的异常或者故障的发生均有可能导致整体生产效率和可靠性的降低，因此对于设备的监控和故障诊断变得越来越重要。近年来，数据库和数据采集在生产和制造中得到大量应用，设备的状态监测系统应运而生，企业累计了大量设备监测数据。这些数据的采集和积累使得对于设备的实时故障诊断成为了可能。同时，由于大数据技术和人工智能技术得到了广泛的重视和发展，各种数据挖掘算法、机器学习算法和可视化技术的应用，使企业可以充分利用这些数据中的大量信息去监控机器的运行状态、诊断故障原因以及严重程度。将数据挖掘或者机器学习算法融入故障诊断技术，和生产设备状态监控相结合，有助于改善传统状态监控系统的不足。
文献“旋转机械故障诊断的时频分析方法及其应用研究[硕士学位论文]，武汉科技大学，2014”通过信号分析方法对旋转机械进行分析，从而进行故障诊断。文献“旋转机械在线监测与故障诊断系统的研究[硕士学位论文]，电子科技大学，2013”设计了机械设备故障监控系统和框架。如今虽然已经有了很多故障分析方法和监控方法，但是对于在线智能故障诊断仍然缺乏高效的方法，有的算法缺乏通用性，有的算法精度不高，难以满足需求。
发明内容
为了解决上述背景技术提出的技术问题，本发明旨在提供一种机械设备故障诊断方法，弥补现有故障诊断技术通用性差、精度较低等缺点。
为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：
一种机械设备故障诊断方法，包括以下步骤：
(1)利用信号分析方法提取传感器采集信号中包含的机械设备故障特征，并组成故障特征向量；
(2)利用故障特征向量离线训练故障诊断分类器，所述故障诊断分类器采用组合分类器，该组合分类器采用Adaboost提升算法作为组合方法；
(3)运用训练好的故障诊断分类器实时进行机械设备的故障诊断。
进一步地，训练和测试故障诊断分类器的步骤如下：
(a)数据集D包括d个数据组：(x1,y1),(x2,y2),…,(xd,yd)，其中，xj表示第j个故障特征向量，yj表示类标号，j＝1,2,…,d，对数据集D中的每个数据组的权重wj初始化为
(b)从数据集D中进行k轮有放回地抽样，得到训练集Di，其中，Di表示第i轮抽样得到的训练集，i＝1,2,…,k，k为组合分类器中基分类器的个数；
(c)根据训练集Di得到对应的基分类器Ti；
(d)计算Ti的错误率error(Ti)，当Ti的错误率error(Ti)超过预设阈值t时，丢弃训练集Di，重新产生新的训练集Di以及对应的新的基分类器Ti；
(e)对于每个被正确分类的数据组，根据Ti的错误率error(Ti)更新权重wj，并对所有数据组的权重进行规范化，使得更新后的权重之和与更新前的权重之和相同；
(f)赋予每个基分类器Ti的表决权重Wi，Ti的错误率error(Ti)值越低，Wi的值越高，得到包含k个基分类器的组合分类器；
(g)使用组合分类器对测试数据x分类，将所有类的权重wj初始化为0，从第一个基分类器开始，依次计算每个基分类器的分类结果，则每一个基分类器的输出结果如下：
ci＝Wi·Ti(x)
对于每个类别号，对将同一类别号分配给组合分类器的所有基分类器的输出结果ci求和，将求和值最大所对应的类别号作为返回的预测值。
进一步地，在步骤(d)中，其中，err(xj)是数据组xj的误分类误差，如果xj被Ti误分类，则err(xj)＝1，否则err(xj)＝0。
进一步地，在步骤(d)中，预设阈值t的取值范围是(0，0.6)。
进一步地，在步骤(f)中，基分类器Ti的表决权重
进一步地，所述基分类器采用BP神经网络模型和支持向量机。
采用上述技术方案带来的有益效果：
本发明采用组合分类方法实现了机械设备零部件故障的诊断，能用于在线实时故障诊断，及时发现机械设备故障，防止重大事故的发生。同时，相比较其他故障诊断方法，该方法显著提高了故障诊断的精度。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。
本实施例以汽车装配线生产中常用的滚动轴承为例，说明本发明设计的机械设备故障诊断方法，如图1所示，步骤如下。
步骤1、故障特征提取：通过振动传感器采集轴承的振动信号，然后进行信号分析，提取故障特征，构成故障特征向量。
步骤2、离线基分类器训练：利用存储的历史故障特征向量来进行模型训练，滚动轴承的故障类型分为内圈故障，滚动体故障和外圈故障，取60个正常状态数据和每种故障各15个作为训练样本，根据Adaboost提升算法的权重分别训练20个基分类器，其中BP神经网络和支持向量机各10个，然后每个基分类器都会得到一个投票权重。
组合分类器由多个基分类器组合而成，它将多个基分类器组合成一个大的复合分类器。基分类器自己进行分类预测，然后给出类标号，组合分类器根据基分类器预测的标号给出最后结果。组合分类器的分类性能通常优于单一的分类算法。组合分类器将k个基分类器模型T1，T2，…，Tk进行组合，从而创建一个改进的组合分类模型T*。对于数据集D，构建k组训练集D1，D2，…，Dk，分别用来训练每一个基分类器。对于测试数据集，所有的基分类器先自行进行分类，然后给出分类结果，接着组合分类器综合所有分类器的结果得出类标号。
BP神经网络是一种多层前馈网络，在此作为组合分类器中的基分类器。BP神经网络的隐含层可以为一层或多层。设p1,p2,...,pn是BP神经网络的输入值，α1,α2,...,αm是BP神经网络的输出值，ωij和ωjk是BP神经网络的权值。算法流程如下所述：
(1)网络的初始化：网络的权重被初始化为随机数，假设输入层的节点个数为n，隐含层的节点个数为l，输出层的节点个数为m。激励函数为g(x)，激励函数取Sigmoid函数，形式如下：
(2)隐含层的输出：隐藏层单元的净输入用其输入的线性组合计算，每个单元都有许多输入，这些输入是连接它的上一层的单元的输出。每个连接都有一个权重。给定隐藏层的单元j，到单元j的输入为：
其中，ωij是上一层的单元i到下一层的单元j的连接权重，Oi是上一层单元i的输出，θj是单元j的偏置。
(3)输出层j的输出：
(4)误差的计算：通过更新权重和反映网络预测误差的偏置，向后传播误差，对于输出层单元j，误差Ej可以用下式计算：
Ej＝Oj(1-Oj)(Tj-Oj)
其中，Oj是单元j的实际输出，Tj是期望输出。
对于隐藏层单元j，误差计算为：
其中，ωjk是单元j到单元k的连接权重，而Ek是单元k的误差。
(5)更新权重和偏置：设学习率为η，权重和偏置分别由下式更新：
ωij＝ωij+Δωij＝ωij+ηEjOj
θj＝θj+Δθj＝ηEj
(6)训练终止：如果相邻的两次误差之间的差别是小于指定的值或者迭代超过指定的周期数，则训练结束。
支持向量机(SVM)是一种非线性映射，把原始数据映射到较高维度上，然后在新维度上搜索最佳分离超平面。对于线性可分问题，可以找到最优的分离平面，SVM可以通过搜索最大边缘超平面来处理该问题。
关于边缘，定义从超平面到其边缘的一个侧面的最短距离等于从该超平面到其边缘的另一个侧面的最短距离，其中边缘的“侧面”平行于超平面。分离超平面可以记为：
W·x+b＝0
其中，W是权重向量，W＝{w1,w2,...,wn}。超平面将同类样本划分到一侧，满足如下条件：
最优超平面可以用下式来得到：
其中，||W||是是欧几里得范数，即
对于线性不可分问题，常用的方法是通过非线性映射φ:Rd→H，将原数据变换到较高维空间H中，然后在高维空间中构建最优分类超平面。在高维空间中求解超平面，可以用核函数K(xi,xj)来代替点积运算，从而减少计算开销。即下式所示：
K(xi,xj)＝φ(xi)·φ(xj)
基函数使用高斯径向基核函数：
其中，σ为宽度参数。
步骤3、在线故障分类：将在线振动信号生成的故障特征向量带入组合分类模型，根据每个基分类器的分类结果和投票权重，得到组合分类的最终故障诊断结果。
实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (6)

1.一种机械设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)利用信号分析方法提取传感器采集信号中包含的机械设备故障特征，并组成故障特征向量；
(2)利用故障特征向量离线训练故障诊断分类器，所述故障诊断分类器采用组合分类器，该组合分类器采用Adaboost提升算法作为组合方法；
(3)运用训练好的故障诊断分类器实时进行机械设备的故障诊断。
2.根据权利要求1所述机械设备故障诊断方法，其特征在于：训练和测试故障诊断分类器的步骤如下：
(a)数据集D包括d个数据组：(x1,y1),(x2,y2),…,(xd,yd)，其中，xj表示第j个故障特征向量，yj表示类标号，j＝1,2,…,d，对数据集D中的每个数据组的权重wj初始化为
(b)从数据集D中进行k轮有放回地抽样，得到训练集Di，其中，Di表示第i轮抽样得到的训练集，i＝1,2,…,k，k为组合分类器中基分类器的个数；
(c)根据训练集Di得到对应的基分类器Ti；
(d)计算Ti的错误率error(Ti)，当Ti的错误率error(Ti)超过预设阈值t时，丢弃训练集Di，重新产生新的训练集Di以及对应的新的基分类器Ti；
(e)对于每个被正确分类的数据组，根据Ti的错误率error(Ti)更新权重wj，并对所有数据组的权重进行规范化，使得更新后的权重之和与更新前的权重之和相同；
(f)赋予每个基分类器Ti的表决权重Wi，Ti的错误率error(Ti)值越低，Wi的值越高，得到包含k个基分类器的组合分类器；
(g)使用组合分类器对测试数据x分类，将所有类的权重wj初始化为0，从第一个基分类器开始，依次计算每个基分类器的分类结果，则每一个基分类器的输出结果如下：
ci＝Wi·Ti(x)
对于每个类别号，对将同一类别号分配给组合分类器的所有基分类器的输出结果ci求和，将求和值最大所对应的类别号作为返回的预测值。
3.根据权利要求2所述机械设备故障诊断方法，其特征在于：在步骤(d)中，其中，err(xj)是数据组xj的误分类误差，如果xj被Ti误分类，则err(xj)＝1，否则err(xj)＝0。
4.根据权利要求2所述机械设备故障诊断方法，其特征在于：在步骤(d)中，预设阈值t的取值范围是(0，0.6)。
5.根据权利要求2所述机械设备故障诊断方法，其特征在于：在步骤(f)中，基分类器Ti的表决权重
6.根据权利要求2所述机械设备故障诊断方法，其特征在于：所述基分类器采用BP神经网络模型和支持向量机。
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