CN112146861B - 一种基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法 - Google Patents

一种基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法 Download PDF

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CN112146861B CN202010964386.3A CN202010964386A CN112146861B CN 112146861 B CN112146861 B CN 112146861B CN 202010964386 A CN202010964386 A CN 202010964386A CN 112146861 B CN112146861 B CN 112146861B
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Abstract

本发明公开了一种基于SDAE‑RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法，首先通过n个振动传感器采集设备的振动信号，通过采集到的不同工况下的数字信号训练诊断模型中的SDAE模型，获取SDAE模型的最优参数；提取采集到的数字信号的RCmvMSE值，以此来训练SVM分类器，获取SVM的最优参数；将SDAE、RCmvMSE和SVM部署到嵌入式工控一体机中，完成故障诊断模型部署，即可投入现场使用。通过本发明建立的诊断模型，故障识别准确率高，容错性能好。

Description

一种基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法
技术领域
本发明属于机械故障检测领域，涉及一种基于深度学习的故障检测系统，具体涉及一种基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法。
背景技术
机械设备中应用最多的是旋转机械零部件，其故障也是较为常见的。对机械设备的故障进行实施监测并准确诊断对保障设备的正常运行具有重要意义。由于实际环境中机械设备的故障类型比较复杂，其振动信号往往出现非稳态和非线性的特征。通过传统的时频分析方法难以进行故障的准确诊断。
常用的非时频分析方法有分形法、样本熵、排列熵、多尺度排列熵、复合多尺度散布熵、多尺度样本熵和精细化复合多尺度散布熵等。分形法、样本熵和排列熵都是基于时间序列的单一尺度分析方法，没有考虑多个时间尺度下的非线性动力学。获取时间序列的特征能力较为有限，无法反映较为复杂特征。多尺度排列熵、复合多尺度散布熵和精细化复合多尺度散布熵属于多尺度分析方法，能够获取时间序列较为复杂的信号特征，因此多尺度分析方法在故障诊断领域应用较为广泛且取得不错的效果。但多尺度样本熵在长时间序列上面，有着计算速度慢、受突变信号影响较大且实时性差，在应用于实际生产环境中存在天然缺陷。ROSTAGHI等提出了散布熵算法，该算法计算速度快且受突变信号影响较小，将其分析生物信号取得了较好的稳定性和更快的计算速度。AZAMI在散布熵的基础上提出的精细化多尺度散布熵算法，在生物信号的特征提取效果、对突变信号的敏感程度以及计算速度等方面具有一定优势，但是在多变量时序信号中仍存在不足。
深度学习是近几年发展较为迅速的一种故障检测方法，其在故障诊断的准确性和泛化性能得到了巨大提高。Vinvent等在Bengio等提出的堆叠自动编码器(Stack AutoEncoder，SAE)基础上引入噪声而形成了SDAE算法。该算法能够从含有噪声的数据中恢复出近似无噪数据,同时也可以提取出深层特征。
鉴于RCMDE算法在提取非线性动力学特征方面的特长，以及SDAE在去噪能力方面的优点，本发明提出将SDAE和精细复合多变量多尺度样本熵(Refined Compositemultivariate Multiscale Sample Entropy,RCmvMSE)结合的机械设备诊断新方法(SDAE-RCmvMSE),采用SDAE去除机械设备振动信号中的噪声，然后使用RCmvMSE提取熵值特征，最后通过SVM对故障进行分类，进而确定设备的故障类型。
发明内容
本发明的目的是为了解决机械设备振动信号平稳性差和实际作业环境中信号噪声较大难以提取信号特征的问题，以便更加精准地提取实际工况中机械设备的非线性特征。将精细复合多尺度散布熵引入到机械设备的故障非线性特征提取，在此基础上提出一种基于多变量堆叠自动编码器(SDAE)与精细复合多尺度散布熵融合的机械设备故障监测系统及其诊断方法。应用时以实际生产环境中机械设备的振动信号作为输入，经SDAE过滤噪声获得去除噪声后的信号，由多变量精细复合多尺度散布熵进行无噪数据的特征提取，最后由支撑向量机完成待监测设备的故障诊断。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过使用n个振动传感器采集待诊断机械M个状态下的振动信息Xn,l，其中Xn,l表示第l个状态下的时间序列，将Xn,l分割为多个长度为5120短时间序列Xn,l,i，Xn,l,i表示第l个状态下的第i个短时间时间序列，并将其标记为l；
步骤2、无监督训练SDAE模型，往所有Xn,l,i中添加分布中心为μ0，方差σ＝1的高斯噪声得到噪声数据
Figure BDA0002681715420000021
利用编码器得到深层次的特征编码
Figure BDA0002681715420000022
然后通过解码器Yn,l,i＝gθ′(h1)＝sf(W′h1+b1)得到重构的短时间序列Yn,l,i；通过优化
Figure BDA0002681715420000023
直至所有参数已经收敛；此时，获得DAE1模型初始的最优权值W1和最优偏置值b1，与此同时也得到了原始输入数据的初始深层特征表示h1；同理利用初始深层特征表示h1训练DAE2，得到DAE2模型初始的最优权值W2、最优偏置值b2以及特征表示h2；同时，通过RCmvMSE提取的Xn,l,i熵值特征训练M个SVM分类器；
步骤3、将无监督训练好的所有DAE堆叠在一起，得到SDAE模型，然后利用不同的分布中心，方差σ＝1的高斯噪声训练堆叠好的SDAE，直至所有参数收敛，从而得到最优的SDAE模型，由此使用SDAE模型去除含噪数据中的噪声；
步骤4、将SDAE去除噪声后的信号，作为RCmvMSE的输入，由RCmvMSE提取多变量多尺度熵值特征；
步骤5、以RCmvMSE提取到的特征作为支撑向量机的输入，由支撑向量机诊断出当前数据样本的故障类别l；
步骤6、将SDAE、RCmvMSE以及SVM部署到嵌入式工控机中，由此得到待诊断机械的机械故障监测诊断系统。
优选的，步骤2和步骤4中，通过RCmvMSE提取的熵值特征的具体步骤如下：
多变量多尺度样本熵和精细化多变量多尺度样本算法都包含了粗粒化过程和计算各尺度因子下的多变量样本熵；
2.1粗粒化过程
假设有一个p通道或者p个变量的时间序列
Figure BDA0002681715420000031
其中c是每个通道信号的长度，对于多通道信号Y在粗粒化过程中使用如下方差：
Figure BDA0002681715420000032
Figure BDA0002681715420000033
上式中，τ为尺度因子。
粗粒化序列的时间采样点较少，因此粗粒化过程中可能产生不稳定的熵值，为了解决这一问题，使用改进的多变量时间序列精细化复合技术，精细化多变量多尺度方法的第一步是生成粗粒化的多元时间序列
Figure BDA0002681715420000034
其中
Figure BDA0002681715420000035
Figure BDA0002681715420000036
对于每个时延系数τ，有对应的粗粒化序列
Figure BDA0002681715420000037
但是在mvMSE中只考虑了
Figure BDA0002681715420000038
在精细化多变量多尺度样本熵算法中使用到了不同尺度的粗粒化序列；
2.2各尺度因子下的多元样本熵计算
对于一个定义好的尺度因子τ，计算其粗粒度序列的多变量样本熵；为了计算多变量样本熵，首先生成复合时延向量；假设有一个p通道的信号
Figure BDA0002681715420000039
其中N为每个粗粒度时间序列
Figure BDA00026817154200000310
的长度；复合时延向量定义为：
Figure BDA00026817154200000311
其中，M＝[m1,m2,…,mp]为嵌入向量，T＝[τ1,τ2,…,τp]为时延向量；
对于p个变量的时间序列
Figure BDA0002681715420000041
其多变量样本熵的计算过程如下：
1)计算复合时延向量Xm(i)∈Rm，其中i＝1,2,…,N-n,n＝max{m}×max{T}；
2)计算任意两个复合时延向量Xm(i)和Xm(j)之间的距离作为最大范数；
3)对于给定的Xm(i)和阈值r，计算Pi在d[Xm(i),Xm(j)]<r,i≠j中的数量，然后计算出现频率记为
Figure BDA0002681715420000042
并且定义一个变量
Figure BDA0002681715420000043
4)将步骤3)中的复合时延向量的维数从m扩展到m+1(其他变量维数不变)；
5)重复步骤1)至步骤4)，并求得
Figure BDA0002681715420000044
其次计算
Figure BDA0002681715420000045
是所有n的
Figure BDA0002681715420000046
的平均值；最后求出在(m+1)维空间中的所有i的φi(r)的平均值φ(m+1)(r)；
最后计算，多变量样本熵
Figure BDA0002681715420000047
基于改进的复合技术，每一个比例因子β，就有对应的粗粒化序列
Figure BDA0002681715420000048
对于每一个
Figure BDA0002681715420000049
分别计算
Figure BDA00026817154200000410
和
Figure BDA00026817154200000411
然后，计算
Figure BDA00026817154200000412
和
Figure BDA00026817154200000413
在1≤α≤β范围内的平均值
Figure BDA00026817154200000414
和
Figure BDA00026817154200000415
最后计算RCmvMSE：
Figure BDA00026817154200000416
优选的，步骤5中，通过支撑向量机诊断出当前数据样本的故障类别具体方法如下：
假设有属于M个类的N个样本的训练集X＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}，其中xi为K维向量；yi∈{1,2,…,M},i＝1,2,…,n；
构造一个SVM将第i类与其余M-1类分开，即求解：
Figure BDA00026817154200000417
Figure BDA00026817154200000418
Figure BDA00026817154200000419
其中t表示第t个样本，i∈{1,2,…,M},共需要训练M个SVM；
对于测试样本xnew,使用如下决策函数对xnew进行分类；
Figure BDA0002681715420000051
当i等于某个类别标记时，使得f(xnew)最大，则该测试样本属于第i类。
本发明有益效果是：
本发明结合SDAE和精细复合多变量多尺度样本熵各自的特点提出一种基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法，通过本发明建立的诊断模型，故障识别准确率高，容错性能好。
附图说明
图1为本发明机械故障监测诊断系统框图。
图2为本发明故障监测诊断流程图。
图3机械故障监测诊断系统的诊断模型图。
图4为本发明实施例中DAE模型结构图。
图5为本发明实施例中SDAE模型结构。
图6本发明实施例中轴承故障诊断流程图。
图7为本发明实施例中传感器安装示意图，其中图7(a)为脱粒机前端局部示意图，图7(b)为脱粒机后端局部示意图。
图8为本发明实施例中X时域波形。
图9为本发明实施例中
Figure BDA0002681715420000052
时域波形。
1-工作轴承，2-脱粒滚筒，3-转速传感器，4-锥齿轮箱，5-脱粒滚筒动力输入轴，6-1号CT1010L型加速度传感器，7-2号CT1010L型加速度传感器，8-3号CT1010L型加速度传感器，9-4号CT1010L型加速度传感器。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不能用来限制本发明的范围。
一.系统组成
本项目使用了一种基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统，该系统包括加速度传感器单元、嵌入式工控一体机以及声光报警装置。嵌入式工控一体机由工控机、数据采集模块、诊断模型、显示屏等功能模块组成，系统组成如图1所示。
二.系统工作流程
将加速度传感器安装于待监测机械设备的适当位置，系统启动后，嵌入式工控一体机实时采集振动传感器振动信号，并对其进行处理，处理后的信号送至故障诊断模型，其结果即可通过显示屏显示，针对不同状态，系统做出相应处理。如是故障则同时经过声光报警器报警，故障监测诊断流程图如图2所示。
为使系统具有特定的故障诊断能力，在系统投入使用前需先建立故障诊断模型。具体步骤如下：
步骤1：通过安装在待监测机械设备的n个振动传感器采集设备的振动信号，并经采集模块将其转换为数字信号送至计算机处理；
步骤2：通过采集到的不同工况下的数字信号训练诊断模型中的SDAE模型，获取SDAE模型的最优参数；
步骤3：提取采集到的数字信号的RCmvMSE值，以此来训练SVM分类器，获取SVM的最优参数；
步骤4：将SDAE、RCmvMSE和SVM部署到嵌入式工控一体机中，完成故障诊断模型部署，即可投入现场使用。
三.故障诊断模型原理
系统诊断模型如图3所示。
1、堆叠去噪自编码器训练
DAE模型如图4所示，在训练数据中添加噪声，并从添加噪声的训练数据中提取深层特征，然后由深层特征重构原始训练数据，从而提高模型的鲁棒性。如图4所示，给定一个数据样本x，将其添加噪声后得到破坏数据
Figure BDA0002681715420000061
然后通过编码器fθ得到深层特征h,再通过解码器gθ获得数据样本x的重构结果y。最后，最小化数据样本x和重构结果y之间的误差L(x,y)得到DAE模型，将多个DAE堆叠起来，即为SDAE。为了提升模型的泛化性能和去噪能力，本模型训练期间使用了不同分布中心的高斯噪声对试验数据进行破坏，以提高模型的鲁棒性。
本研究在传统单一的高斯噪声SDAE的基础上，引入不同分布中心的高斯噪声。不同分布中心的高斯噪声对数据产生的影响不同，噪声分布中心距离原点0越远，数据破坏程度越重。用这种严重破坏后的数据训练堆叠自编码网络模型，将能够学习到数据的全局粗粒化特征。噪声分布中心靠近原点0时，数据破坏程度较小，运用这种数据，自编码网络模型能够学习到数据的局部细粒化特征。SDAE利用多个不同分布中心的高斯噪声对原始数据进行不同程度的破坏，使SDAE模型可以同时学习到原始输入数据的全局粗粒化特征和局部细粒化特征，从而提高模型的深层特征表示能力。相对于单一的高斯噪声SDAE来说，多个不同分布中心的高斯噪声SDAE能够学习到原始输入数据的更深层次特征表示，通过深层次特征能够更好的恢复去噪数据。
本研究使用的堆叠去噪自编码器结构由图5所示，SDAE由传统的SDAE在多个不同噪声中心的高斯噪声下依次进行训练。其中μi为第i个高斯噪声分布中心，T≥i≥1,为第T个噪声分布中心，μi+1>μi.
1.1 SDAE的无监督预训练过程
1.1.1 初始训练
训练集数据T＝{x1,x2,…,xn},其中n代表数据集有n个样本。其中第i个xi为5120维数组。
1)给定初始高斯噪声分布中心为μ0,高斯噪声的方差σ＝1。使用高斯噪声
Figure BDA0002681715420000071
对原始输入数据进行一定程度的破坏，得到破坏后的数据为
Figure BDA0002681715420000072
其中
Figure BDA0002681715420000073
2)根据公式(1)对含有噪声的数据
Figure BDA0002681715420000074
进行编码得到深层次的特征编码
Figure BDA0002681715420000075
Figure BDA0002681715420000076
上式中，sf是非线性激活函数，常用sigmoid函数，W1为权重矩阵，b1为偏置向量。
3)通过公式(2)从深层特征编码h1中进行解码得到原始输入数据的重构输出
Figure BDA0002681715420000077
Figure BDA0002681715420000078
y＝gθ′(h1)＝sf(W′h1+b1) 公式(2)
通过优化目标函数式(3)完成去噪自编码器的训练。
Figure BDA0002681715420000079
公式(3)中k为训练样本中元素的个数。直到DAE1模型的所有参数已经收敛；此时，获得DAE1模型初始的最优权值W1和最优偏置值b1，与此同时也得到了原始输入数据的初始深层特征表示h1；同理利用初始深层特征表示h1训练DAE2，得到DAE2模型初始的最优权值W2、最优偏置值b2以及特征表示h2。
1.1.2 多噪声混合训练
设第i个高斯噪声的噪声分布中心为μi
1)在高斯噪声分布中心为μi下对原始输入数据xi进行加噪，得到破坏后的数据为
Figure BDA00026817154200000710
继续对上一个训练得到的模型SDAEi-1进行训练，在经过K次迭代之后，得到新的模型SDAEi；其权值更新方式为
Figure BDA0002681715420000081
偏置值更新为
Figure BDA0002681715420000082
深层次特征表示更新为
Figure BDA0002681715420000083
Figure BDA0002681715420000084
2)计算新的噪声中心：
μi＝μi-1-Δμ
上式中Δμ是噪声分布中心更新的步长，返回到步骤1)继续对模型进行新一轮的训练，直至第T个噪声分布中心时，结束训练。
将训练好的SDAE模型依次堆叠，得到最终的SDAE网络，并通过添加噪声的数据对网络进行微调，得到最终的SDAE网络。
训练好的SDAE模型可以对试验中采集到振动信号进行去噪处理。
2、复合精细化多变量多尺度样本熵
多变量多尺度样本熵和精细化多变量多尺度样本算法都包含了粗粒化过程和计算各尺度因子下的多变量样本熵。
2.1 粗粒化过程
假设我们有一个p通道(或者p个变量)的时间序列
Figure BDA0002681715420000085
其中c是每个通道信号的长度。对于多通道信号Y在粗粒化过程中使用如下方差：
Figure BDA0002681715420000086
Figure BDA0002681715420000087
式中，τ为尺度因子。
粗粒化序列的时间采样点较少，因此粗粒化过程中可能产生不稳定的熵值，为了解决这一问题。使用改进的多变量时间序列精细化复合技术。精细化多变量多尺度方法的第一步是生成粗粒化的多元时间序列
Figure BDA0002681715420000088
其中
Figure BDA0002681715420000089
Figure BDA00026817154200000810
对于每个时延系数τ，有对应的粗粒化序列
Figure BDA0002681715420000091
但是在mvMSE中只考虑了
Figure BDA0002681715420000092
在精细化多变量多尺度样本熵算法中使用到了不同尺度的粗粒化序列。
2.2 各尺度因子下的多元样本熵计算
对于一个定义好的尺度因子τ，计算其粗粒度序列的多变量样本熵。为了计算多变量样本熵，首先生成复合时延向量。假设有一个p通道的信号
Figure BDA0002681715420000093
其中N为每个粗粒度时间序列
Figure BDA0002681715420000094
的长度。复合时延向量定义为:
Figure BDA0002681715420000095
其中，M＝[m1,m2,…,mp]为嵌入向量，T＝[τ1,τ2,…,τp]为时延向量。
对于p个变量的时间序列
Figure BDA0002681715420000096
其多变量样本熵的计算过程如下：
1)计算复合时延向量Xm(i)∈Rm,其中i＝1,2,…,N-n,n＝max{m}×max{T}；
2)计算任意两个复合时延向量Xm(i)和Xm(j)之间的距离作为最大范数；
3)对于给定的Xm(i)和阈值r,计算Pi在d[Xm(i),Xm(j)]<r,i≠j中的数量。然后计算出现频率记为
Figure BDA0002681715420000097
并且定义一个变量
Figure BDA0002681715420000098
4)将步骤3)中的复合时延向量的维数从m扩展到m+1(其他变量维数不变)；
5)重复步骤1)-步骤4)，并求得
Figure BDA0002681715420000099
其次计算
Figure BDA00026817154200000910
是所有n的
Figure BDA00026817154200000911
的平均值。最后求出在(m+1)维空间中的所有i的φi(r)的平均值φ(m+1)(r)。
6)最后计算，多变量样本熵
Figure BDA00026817154200000912
基于改进的复合技术，每一个比例因子β，就有对应的粗粒化序列
Figure BDA00026817154200000913
对于每一个
Figure BDA00026817154200000914
分别计算
Figure BDA00026817154200000915
和
Figure BDA00026817154200000916
然后，计算
Figure BDA00026817154200000917
和
Figure BDA00026817154200000918
Figure BDA00026817154200000919
在1≤α≤β范围内的平均值
Figure BDA00026817154200000920
和
Figure BDA00026817154200000921
最后计算RCmvMSE：
Figure BDA00026817154200000922
2.3 支撑向量机(SVM)
假设有属于M个类的N个样本的训练集X＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yB)},其中xi为K维向量。yi∈{1,2,…,M},i＝1,2,…,n。
构造一个SVM将第i类与其余M-1类分开，即求解：
Figure BDA0002681715420000101
Figure BDA0002681715420000102
Figure BDA0002681715420000103
其中t表示第t个样本，i∈{1,2,…,M},共需要训练M个SVM。
对于测试样本xnew,使用如下决策函数对xnew进行分类。
Figure BDA0002681715420000104
当i等于某个类别标记时，使得f(xnew)最大，则该测试样本属于第i类。
基于前述的SDAE-RCmvMSE原理，构建基于SDAE-RCmvMSE机械故障诊断模型，具体步骤如下：
通过使用n个振动传感器采集待诊断机械M个状态下的振动信息Xn,l，其中Xn,l表示第l个状态下的时间序列。将其分割为多个长度为5120短时间序列Xn,l,i,Xn,l,i表示第l个状态下的第i个短时间时间序列，并将其标记为l。
1)无监督训练SDAE模型，往所有Xn,l,i中添加分布中心为μ0,方差σ＝1的高斯噪声得到噪声数据
Figure BDA0002681715420000105
利用编码器得到深层次的特征编码
Figure BDA0002681715420000106
然后通过解码器Yn,l,i＝gθ′(h1)＝sf(W′h1+b1)得到重构的短时间序列Yn,l,i。通过优化
Figure BDA0002681715420000107
直至所有参数已经收敛；此时，获得DAE1模型初始的最优权值W1和最优偏置值b1，与此同时也得到了原始输入数据的初始深层特征表示h1；同理利用初始深层特征表示h1训练DAE2，得到DAE2模型初始的最优权值W2、最优偏置值b2以及特征表示h2；同时，通过RCmvMSE提取的Xn,l,i熵值特征训练M个SVM分类器。
2)将无监督训练好的所有DAE堆叠在一起，然后利用不同的分布中心,方差σ＝1的高斯噪声训练堆叠好的SDAE，直至所有参数收敛。从而得到最优的SDAE模型。由此可以使用SDAE模型去除含噪数据中的噪声；
3)将SDAE去除噪声后的信号，作为RCmvMSE的输入。由RCmvMSE提取多变量多尺度熵值特征；
4)以RCmvMSE提取到的特征作为支撑向量机(SVM)的输入，由SVM诊断出当前数据样本的故障类别l。
5)将SDAE、RCmvMSE以及SVM部署到集显嵌入式工控机中，由此得到待诊断机械的故障诊断系统。
以下结合实例对本发明作进一步阐述。
本实例以联合收割机脱粒总成实验台上的轴承内外圈故障诊断试验作为实例，该实验台主要由电机驱动部分、脱粒总成和数据采集系统等组成。实验轴承为脱粒滚筒后端6307深沟球轴承，该轴承外圈固定在轴承座，内圈随着脱粒滚筒轴旋转,系统其他轴承为正常轴承。通过电火花点蚀加工技术模拟出不同类型、不同尺寸的轴承故障，表2分别展示了不同内圈、外圈和内外圈复合故障的滚动轴承的故障参数。加速度传感器通过磁性底座固定在测点，1#至4#加速度传感器的电压灵敏度分别为101.6mV/g，99.1mV/g，101.2mV/g和101.3mV/g。分别在脱粒滚筒转速稳定于80r/min、160r/min，240r/min和320r/min四种工况下，通过采集系统采集11种轴承状态不同转速的振动信号。采样频率为5120Hz，每组状态采样时间50s。轴承故障的诊断流程如图6所示。
表1 轴承状态相关参数
Figure BDA0002681715420000111
具体检测方法包括以下步骤：
(1)通过采集到的数据训练SDAE模型，以及通过RCmvMSE提取到的熵值训练SVM，使其获得最优的参数。SDAE模型相关参数如表2所示。本研究中轴承有11种状态，因此训练11个SVM分类器。
表2 SDAE模型参数
Figure BDA0002681715420000121
(2)把1号CT1010L型加速度传感器6和2号CT1010L型加速度传感器7相互垂直的安装在待测轴承的壳体表面，3号CT1010L型加速度传感器8和4号CT1010L型加速度传感器9相互垂直的安装在锥齿轮箱的壳体表面，如图7所示。通过4个加速度传感器拾取信号X，数据采集系统的采样频率f＝5120Hz.某一短时间X的时域波形如图8所示。
(3)使用训练好的SDAE模型去除4个加速度传感器拾取到的振动信号X中的噪声数据，得到去除噪声数据的时域信号
Figure BDA0002681715420000122
其时域波形如图9所示。
(4)以时域信号
Figure BDA0002681715420000123
构建其对应的粗粒化序列，具体步骤如下：
设置阈值r＝0.15，尺度因子β＝20，时延系数τ＝1，嵌入量值m＝1
A)对于时延系数τ＝1，嵌入量值m＝1和某一次尺度因子α＝2时，生成信号
Figure BDA0002681715420000124
生成由下式粗粒化的多元时间序列
Figure BDA0002681715420000125
Figure BDA0002681715420000126
信号
Figure BDA0002681715420000127
的通道数为4，则尺度因子为2时的粗粒化序列为
Figure BDA0002681715420000128
其中
Figure BDA0002681715420000129
Figure BDA00026817154200001210
Figure BDA00026817154200001211
Figure BDA00026817154200001212
B)对于时延系数τ＝1，嵌入量值m＝1和某一次尺度因子α＝2时，嵌入向量为：
M＝1×[1,1,…,1]1×5120
时延向量为：
T＝1×[1,1,…,1]1×5120
由式：
Figure BDA0002681715420000131
计算粗粒化序列
Figure BDA0002681715420000132
下的复合时延向量X2
X2[0]＝[0.0155,0.4223,0.194,0.3687]
X2[1]＝[0.0204,0.0646,0.0011,0.3295]
X2[2558]＝[3.6507,0.0225,0.1462,1.4087]
C)计算任意两个复合时延向量之间的切比雪夫距离作为最大范数，以X2[0]和X2[1]为例
d[X2[0],X2[1]]＝max(|0.0155-0.0204|,|0.4223-0.0646|,|0.194-0.0011|,|0.3687-0.3295|)
＝0.3577
D)计算d[Xm[i],Xm[j]]<r,i≠j的个数Pi，计算出现频率记
Figure BDA0002681715420000133
Figure BDA0002681715420000134
并记
Figure BDA0002681715420000135
E)重复步骤1)-4)求出φm+1(r)＝0.5715
F)计算
Figure BDA0002681715420000136
和
Figure BDA0002681715420000137
在1≤α≤β范围内的平均值
Figure BDA0002681715420000138
和
Figure BDA0002681715420000139
最后计算RCmvMSE：
Figure BDA00026817154200001310
G)将计算得到的RCmvMSE值作为输入向量传给SVM，通过
Figure BDA00026817154200001311
判别得到此样本属于故障类型为IRF07，其裂纹深度为3.7mm，裂纹宽度为0.7mm。
以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行各种组合、修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (3)

1.一种基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过使用n个振动传感器采集待诊断机械M个状态下的振动信息Xn，l，其中Xn，l表示第l个状态下的时间序列，将Xn，l分割为多个长度为5120短时间序列Xn，l，i，Xn，l，i表示第l个状态下的第i个短时间时间序列，并将其标记为l；
步骤2、无监督训练SDAE模型，往所有Xn，l，i中添加分布中心为μ0，方差σ＝1的高斯噪声得到噪声数据
Figure FDA0003497156600000011
利用编码器得到深层次的特征编码
Figure FDA0003497156600000012
然后通过解码器Yn，l，i＝gθ′(h1)＝sf(W′h1+b1)得到重构的短时间序列Yn，l，i；通过优化
Figure FDA0003497156600000013
直至所有参数已经收敛；上式中，fθ为编码器的编码函数，sf是非线性激活函数，W1为权重矩阵，b1为偏置向量；
Figure FDA0003497156600000014
为含有噪声的数据；gθ′为解码器重构函数；
此时，获得DAE1模型初始的最优权值W1和最优偏置值b1，与此同时也得到了原始输入数据的初始深层特征表示h1；同理利用初始深层特征表示h1训练DAE2，得到DAE2模型初始的最优权值W2、最优偏置值b2以及特征表示h2；同时，通过RCmvMSE提取的Xn，l，i熵值特征训练M个SVM分类器；
步骤3、将无监督训练好的所有DAE堆叠在一起，得到SDAE模型，然后利用不同的分布中心，方差σ＝1的高斯噪声训练堆叠好的SDAE，直至所有参数收敛，从而得到最优的SDAE模型，由此使用SDAE模型去除含噪数据中的噪声；
步骤4、将SDAE去除噪声后的信号，作为RCmvMSE的输入，由RCmvMSE提取多变量多尺度熵值特征；
步骤5、以RCmvMSE提取到的特征作为支撑向量机的输入，由支撑向量机诊断出当前数据样本的故障类别l；
步骤6、将SDAE、RCmvMSE以及SVM部署到集显嵌入式工控机中，由此得到待诊断机械的机械故障监测诊断系统。
2.如权利要求1所述基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法，其特征在于：步骤2和步骤4中，通过RCmvMSE提取的熵值特征的具体步骤如下：
多变量多尺度样本熵和精细化多变量多尺度样本算法都包含了粗粒化过程和计算各尺度因子下的多变量样本熵；
2.1粗粒化过程
假设有一个p通道或者p个变量的时间序列
Figure FDA0003497156600000021
其中c是每个通道信号的长度，对于多通道信号Y在粗粒化过程中使用如下方差：
Figure FDA0003497156600000022
Figure FDA0003497156600000023
上式中，τ为尺度因子；
粗粒化序列的时间采样点较少，因此粗粒化过程中可能产生不稳定的熵值，为了解决这一问题，使用改进的多变量时间序列精细化复合技术，精细化多变量多尺度方法的第一步是生成粗粒化的多元时间序列
Figure FDA0003497156600000024
其中
Figure FDA0003497156600000025
Figure FDA0003497156600000026
α表示尺度因子；
β表示比例因子；
对于每个时延系数τ，有对应的粗粒化序列
Figure FDA0003497156600000027
但是在mvMSE中只考虑了
Figure FDA0003497156600000028
在精细化多变量多尺度样本熵算法中使用到了不同尺度的粗粒化序列；
2.2各尺度因子下的多元样本熵计算
对于一个定义好的尺度因子τ，计算其粗粒度序列的多变量样本熵；为了计算多变量样本熵，首先生成复合时延向量；假设有一个p通道的信号
Figure FDA0003497156600000029
其中N为每个粗粒度时间序列
Figure FDA00034971566000000210
的长度；复合时延向量定义为：
Figure FDA00034971566000000211
其中，M＝[m1，m2，...，mp]为嵌入向量，T＝[τ1，τ2，...，τp]为时延向量；
对于p个变量的时间序列
Figure FDA00034971566000000212
其多变量样本熵的计算过程如下：
1)计算复合时延向量Xm(i)∈Rm，其中i＝1，2，...，N-n，n＝max{m}×max{T}；
2)计算任意两个复合时延向量Xm(i)和Xm(j)之间的距离作为最大范数；
3)对于给定的Xm(i)和阈值r，计算Pi在d[Xm(i)，Xm(j)]＜r，i≠j中的数量，然后计算出现频率记为
Figure FDA0003497156600000031
并且定义一个变量
Figure FDA0003497156600000032
4)将步骤3)中的复合时延向量的维数从m扩展到m+1；
5)重复步骤1)至步骤4)，并求得
Figure FDA0003497156600000033
其次计算
Figure FDA0003497156600000034
是所有n的
Figure FDA0003497156600000035
的平均值；最后求出在(m+1)维空间中的所有i的φi(r)的平均值φ(m+1)(r)；
最后计算，多变量样本熵
Figure FDA0003497156600000036
基于改进的复合技术，每一个比例因子β，就有对应的粗粒化序列
Figure FDA0003497156600000037
对于每一个
Figure FDA0003497156600000038
分别计算
Figure FDA0003497156600000039
和
Figure FDA00034971566000000310
然后，计算
Figure FDA00034971566000000311
和
Figure FDA00034971566000000312
在1≤α≤β范围内的平均值
Figure FDA00034971566000000313
和
Figure FDA00034971566000000314
最后计算RCmvMSE：
Figure FDA00034971566000000315
3.如权利要求2所述基于SDAE-RCmvMSE的机械故障监测诊断系统建立方法，其特征在于：步骤5中，通过支撑向量机诊断出当前数据样本的故障类别具体方法如下：
假设有属于M个类的N个样本的训练集X＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xN，yN)}，其中xi为K维向量；yi∈{1，2，...，M}，i＝1，2，...，n；
构造一个SVM将第i类与其余M-1类分开，即求解：
Figure FDA00034971566000000316
Figure FDA00034971566000000317
Figure FDA00034971566000000318
其中t表示第t个样本，i∈{1，2，...，M}，共需要训练M个SVM；
对于测试样本xnew，使用如下决策函数对xnew进行分类；
Figure FDA00034971566000000319
当i等于某个类别标记时，使得f(xnew)最大，则该测试样本属于第i类。
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