CN112949402A - 极小故障样本量下行星齿轮箱故障诊断方法 - Google Patents

极小故障样本量下行星齿轮箱故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了在极小故障样本量下行星齿轮箱的故障诊断方法，具体步骤为：利用齿轮箱实验平台模拟出行星齿轮箱实际出现的正常情况以及各种故障模式，获得多方向的状态监测信号，对其进行FFT变换得到频谱数据，按照一定长度划分出样本，根据模式的异同对样本按两两一组形成样本对，送入两个权置共享的SDAE中进行特征提取，采用度量学习方法度量SDAE的输出矢量完成分类训练；使用经FFT处理的正常情况及已知故障模式的真实行星齿轮箱振动信号数据对模型进行微调，完成孪生SDAE的训练；选取每种模式极小样本量的真实数据作为支持集，与待诊断信号组成样本对输入到训练好的孪生SDAE网络，用于真实行星齿轮箱的自动特征提取与故障分类。本发明解决了在极小故障样本量下的行星齿轮箱故障诊断问题。

Description

极小故障样本量下行星齿轮箱故障诊断方法
技术领域
本发明涉及一种在极小故障样本量下的行星齿轮箱故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断与健康管理领域。
背景技术
行星齿轮箱以其所具有的传动比大、承载能力强以及效率高等特点，被广泛应用于航空工业、风力发电、船舶等涉及国计民生的大型机械传动系统中。行星齿轮箱长期工作在恶劣的环境下，表面承受交变载荷的影响，容易导致构成行星齿轮箱的关键部件如行星轮、太阳轮等发生故障。行星齿轮箱一旦发生故障，会造成设备及整个传动系统的损坏。正因为如此，这些设备往往受到精密的人工维护，所能够收集到的状态监测数据多数为正常状况下的数据，故障样本数据量极少，而这类机械的人工维护成本较高且对维护者先验知识的要求也较高，不利于推广。因而，这种在故障样本量极小的情况下的行星齿轮箱系统故障诊断成为目前迫切需要解决的难题。
目前在旋转机械故障诊断领域，针对这种极少故障样本量下的故障诊断问题多数是在数据增强层面上解决问题。传统机器学习方法是采用SMOTE算法对故障样本进行随机插值得到大量样本用于训练分类模型，但这种方法容易产生大量无效样本，造成分类精度的降低。随着生成对抗网络(Generative Adversarial Network，GAN)的发展，样本生成技术被广泛应用于旋转机械故障诊断领域，然而通过GAN所学习到的更多的是样本分布上的特点，并没有触及其本质，当面对部分故障模式样本量极小这样的情况，GAN很难甚至无法生成所需的样本。因此，必须构建起一个适用于在极小故障训练样本下的故障诊断模型。
本发明结合深度神经网络、度量学习以及迁移学习这三个方面技术，首先，在实验平台上采集各种模式数据，利用堆栈抗噪自动编码器SDAE提取不同模式的信号特征，然后使用孪生网络对故障样本进行分类。将该模型迁移到真实研究对象数据集上，用真实系统数据微调精细微调系统模型，将真实监测样本数据与待诊断样本形成样本对送入孪生SDAE网络进行分类，解决了在故障样本极小的情况下的行星齿轮箱故障诊断问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种在故障样本极小量的情况下的行星齿轮箱故障诊断方法，通过齿轮箱实验平台模拟实际行星齿轮箱实际运行环境，获取不同模式(如齿轮磨损、裂纹、点蚀、断齿等)的齿轮箱实验平台状态监测振动信号，计算不同模式下的频谱数据；训练基于度量学习的孪生堆栈去噪自动编码器SDAE网络作为诊断模型，其中深度SDAE用于提取频域信号特征，孪生网络通过对特征进行距离度量完成故障分类；将该模型迁移到真实场景下行星齿轮箱故障诊断上来，使用真实场景下的行星齿轮箱极少量真实数据对模型进行精细微调；选用真实数据集种的极少量样本作为支持集，与待诊断样本组成样本对，输入到训练好的孪生SDAE网络，用于行星齿轮箱的振动信号自动特征提取与故障分类。
为了实现上述目的，本发明的极小故障样本量下行星齿轮箱故障诊断方法具体包括以下几个步骤：
步骤1：采集齿轮箱实验平台模拟的各种模式下的监测振动信号，具体过程为：在变转速、变负载环境下，通过更换不同部件如正常齿轮、磨损齿轮、点蚀齿轮以及断齿齿轮来获取不同模式下的齿轮箱的状态监测的轴向、径向、竖直方向的振动信号；
步骤2：对所采集到的三个方向上的振动信号进行FFT频谱分析，FFT分析点数设置为采样频率大小，防止样本长度过长及训练时间较长，将三个方向的信号进行信息融合，根据模式的异同组成样本对；
步骤3：利用步骤2所得到的样本对作为诊断网络的输入，输入到孪生SDAE网络进行训练，在这其中，用于提取特征的两个SDAE网络是权置共享的，其提取每个去噪自动编码器DAE的编码矢量，合并构建成一个神经网络，训练过程通过已知样本对的类别、度量样本间的距离来确定度量样本分类的距离标准，以此作为样本分类的标准，根据训练样本对数量循环重复该步骤；
步骤4：利用实际行星齿轮箱正常数据与极少量故障样本数据对预训练网络模型进行精细微调；在各种模式下的真实样本中选取一部分样本孪生SDAE网络诊断模型的支持集，同时和待诊断样本一起送入经过精调的网络当中，完成故障的分类诊断。
附图说明
图1是所提在极小故障样本下行星齿轮箱故障诊断流程。
图2是用于故障诊断特征提取的SDAE网络结构。
图3是孪生SDAE网络训练过程示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案进行详细说明。
如图1所示，分别采集实验平台以及实际行星齿轮箱的多方向振动信号，进行FFT变换，得到频域信号；用实验平台数据按照类别的异同组成样本对对孪生堆栈去噪自动编码器 SDAE网络进行预训练，之后取每个DAE的隐含层组成神经网络，将SDAE输入编码矢量进行距离度量，根据训练样本类别与度量距离确定故障分类标准；将预训练的模型迁移到实际行星齿轮箱的故障诊断上来，采用极少量真实数据对预训练的模型进行精细微调；测试过程中，在真实数据中选取极少量样本组成支持集，与待诊断样本组成输入到孪生SDAE当中的样本对，选取样本对间的相似度中匹配值最大的作为待诊断样本的故障分类诊断结果，从而建立起在极小故障样本下行星齿轮箱的故障诊断模型。
极小故障样本下行星齿轮箱故障诊断方法，具体实施方式如下：
步骤1：采集齿轮箱实验平台模拟的各种模式下的监测振动信号，具体过程为：在变转速、变负载环境下，通过更换不同部件如正常齿轮、磨损齿轮、点蚀齿轮以及断齿齿轮来获取不同模式下的齿轮箱的状态监测的轴向、径向、竖直方向的振动信号；
步骤2：对所采集到的三个方向上的振动信号进行FFT频谱分析，FFT分析点数设置为采样频率大小，防止样本长度过长及训练时间较长，将三个方向的信号进行信息融合，根据模式的异同组成样本对；具体步骤为：
将所采集到的三个方向的时域信号进行划分后，对其做FFT变化，并对三个方向上的频谱信号进行整合，得到每个样本长度为l0，最终输入到诊断网络的单个样本形状大小为(l0，3)，将划分出的样本按照模式的异同，以每个样本对数量为2，构建输入诊断网络的样本对；
步骤3：利用步骤2所得到的样本对作为诊断网络的输入，输入到孪生SDAE网络进行训练，在这其中，用于提取特征的两个SDAE网络是权置共享的，其提取每个去噪自动编码器DAE的编码矢量，合并构建成一个神经网络，训练过程通过已知样本对的类别、度量样本间的距离来确定度量样本分类的距离标准，以此作为样本分类的标准，根据训练样本对数量循环重复该步骤，如图2和图3所示，具体描述为：
步骤3.1如图2所示，在SDAE训练过程中，将样本对输入SDAE特征提取网络，以其中的第i个样本对的一个输入
Figure RE-GDA0003026764260000031
为例进行分析，首先将样本
Figure RE-GDA0003026764260000032
输入值DAE1，含噪声样本
Figure RE-GDA0003026764260000033
的编码为
Figure RE-GDA0003026764260000034
再利用
Figure RE-GDA0003026764260000035
训练DAE2，得到编码矢量
Figure RE-GDA0003026764260000036
将其作为下一个DAE的输入矢量。重复这一过程，直到DAEN训练完毕，将输入编码为
Figure RE-GDA0003026764260000037
其中，N为预训练DAE的个数，θN为DAEN编码网络的参数集合，且θN＝{WN，bN}，WN是编码网络的权重矩阵，bN是编码网络的偏置矩阵；
步骤3.2如图3所示，提取步骤3.1中每个去噪自动编码器的编码矢量组成合并构建一个神经网络，将最后一层的输入编码矢量作为孪生网络距离度量的输入，使用欧式距离度量该样本对之间的距离，距离定义为
Figure RE-GDA0003026764260000041
其中，fSD4E为步骤3.1所训练的SDAE网络，
Figure RE-GDA0003026764260000042
和
Figure RE-GDA0003026764260000043
为第i对输入孪生网络度量距离的样本对；
步骤3.3使用Sigmoid激活函数作为激活函数来判定该样本对两个个样本之间的相似的概率，以完成如图3所示的根据类别相似度度量的程序，损失函数上则采用二分类交叉熵损失函数来保证模型的训练质量，完成对整个训练网络的微调，具体定义为
Figure RE-GDA0003026764260000044
Figure RE-GDA0003026764260000045
其中，sigm是Sigmoid激活函数；在损失函数
Figure RE-GDA0003026764260000046
中，ti是两个样本是否相似的表示， ti＝1代表两个样本相似，ti＝0则代表两个样本不相似，λT|W|2则用于调节整体收敛速度；
步骤4：利用实际行星齿轮箱正常数据与极少量故障样本数据对预训练网络模型进行精细微调；在各种模式下的真实样本中选取一部分样本孪生SDAE网络诊断模型的支持集，同时和待诊断样本一起送入经过精调的网络当中，完成故障的分类诊断；具体步骤如下：
步骤4.1利用现实中的行星齿轮箱样本进行FFT变换后，选取其中极少量的样本，送入步骤3所训练的诊断系统当中，对模型整体进行精细微调；
步骤4.2在实际样本中每类选择一个样本构成支持集，如下所示
S＝{(x1，y1)，...，(xk，yk)}
其中，xm为样本数据，ym为样本标签，k为健康状态的类别数；
步骤4.3将待诊断样本
Figure RE-GDA0003026764260000047
与支持集中每一个样本进行比对，根据
Figure RE-GDA0003026764260000048
与支持集中样本xc的相似概率，选取其中概率的最大值作为待诊断样本的分类，具体如下式所示
Figure RE-GDA0003026764260000049
步骤4.4为了防止单样本本身出现的偶然性影响，在这里，以真实数据样本数量最少的类别为基准，其他类别也引入同样数量的样本，组成样本集S，而后模型会根据待诊断样本与每一类故障样本之间相似概率的情况，确定待测样本所属类别，具体如下式所示
Figure RE-GDA0003026764260000051
其中，S1，...，SN是与步骤4.2所列支持集格式相同的由样本和标签所组成的集合。支持集中每类仅引入一个样本，容易受异常样本的影响，通过这样调整，可以提高模型的诊断可靠性和准确性。

Claims (3)

1.在极小故障样本量下的行星齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，故障诊断的整体思路，具体包括以下步骤：
步骤1：采集齿轮箱实验平台模拟的各种模式下的监测振动信号，具体过程为：在变转速、变负载环境下，通过更换不同部件如正常齿轮、磨损齿轮、点蚀齿轮以及断齿齿轮来获取不同模式下的齿轮箱的状态监测的轴向、径向、竖直方向的振动信号；
步骤2：对所采集到的三个方向上的振动信号进行FFT频谱分析，FFT分析点数设置为采样频率大小，防止样本长度过长及模型训练时间较长，将三个方向的信号进行信息融合，根据类别组成样本对；
步骤3：利用步骤2所得到的样本对作为诊断网络的输入，输入到孪生SDAE网络进行训练，在这其中，用于提取特征的两个SDAE网络是权置共享的，其提取每个去噪自动编码器DAE的编码矢量，合并构建成一个神经网络，训练过程通过已知样本对的类别、度量样本间的距离来确定度量样本分类的距离标准，以此作为样本分类的标准，根据训练样本对数量循环重复该步骤；
步骤4：利用实际行星齿轮箱正常数据与极少量故障样本数据对预训练网络模型进行精细微调；在各种模式下的真实样本中选取一部分样本孪生SDAE网络诊断模型的支持集，同时和待诊断样本一起送入经过精调的网络当中，完成故障的分类诊断。
2.根据权利要求1所述的极小故障样本量下行星齿轮箱故障诊断该方法，其特征在于，所述步骤3中，基于度量学习的样本分类方法的训练过程，具体描述如下：
(1)给定第i个样本对样本
Figure RE-FDA0003026764250000011
和
Figure RE-FDA0003026764250000012
经过深层堆栈去噪自编码器提取特征后得到输入孪生网络的输入矢量为将最后一层的输入编码矢量
Figure RE-FDA0003026764250000013
和
Figure RE-FDA0003026764250000014
使用欧式距离度量该样本对之间的距离，距离定义为
Figure RE-FDA0003026764250000015
其中
Figure RE-FDA0003026764250000016
为欧氏距离；
(2)使用sigmoid激活函数生成输出矢量间的相似度
Figure RE-FDA0003026764250000017
当P接近于0时表示样本对不属于同一类的概率较高，P接近于1时表示样本对属于同一类的概率较高。
3.根据权利要求1所述的极小故障样本量下行星齿轮箱故障诊断该方法，其特征在于，所述步骤4中，在故障样本极小的情况下的测试方法，具体描述如下：
(1)在有标签故障样本极小的情况下，在每种模式中选择一个样本组成支持集S，S定义为S＝{(x1，y1)，…，(xk，yk)}，其中xm，ym为第m类故障样本数据和标签；
(2)将待诊断样本
Figure RE-FDA0003026764250000021
与支持集样本形成样本对后，一一比对，按照下式标准确定与支持集匹配度最高的样本类别作为待诊断样本
Figure RE-FDA0003026764250000022
类别
Figure RE-FDA0003026764250000023
(3)当真实样本集中故障样本最少的一类数量依然极小可不止一个，考虑建立起支持样本空间，{S1，S2，...，SN}，样本空间所包含的样本集形式上与(1)相同，与支持样本空间内的同类样本比较确定待诊断样本
Figure RE-FDA0003026764250000024
类别，
Figure RE-FDA0003026764250000025
这样在有条件的情况下实现了样本的精确诊断。
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