CN113076844B - 一种旋转部件故障诊断模型构建方法及应用 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种旋转部件故障诊断模型构建方法及应用，包括：S1、从采集到的旋转部件在不同状态下的振动数据中选取n段振动数据段作为样本信号，构成样本集；S2、采用样本集训练稀疏过滤模型，并将样本集中的每个样本信号分别输入到训练后的稀疏过滤模型中，所得结果经过激活函数处理后得到各样本信号的学习特征；S3、分别将各样本信号的学习特征与对应的旋转部件的健康状况一一对应，构成训练样本集；S4、将训练样本集输入到机器学习模型进行训练，得到旋转部件故障诊断模型。本发明采用稀疏过滤模型对特征进行无监督学习，对先验知识和人工的依赖性较低，且在特征学习过程中仅需要调整一个超参数，特征学习的效果较好，故障诊断的准确性较高。

Description

一种旋转部件故障诊断模型构建方法及应用

技术领域

本发明属于旋转设备故障诊断领域，更具体地，涉及一种旋转部件故障诊断模型构建方法及应用。

背景技术

在现代工业中，机器比以往任何时候都更加自动化，精确和高效，这会使他们的健康状况监测更加困难。在众多机械设备当中，旋转设备在众多领域占据着举足轻重的作用，一旦发生故障则会造成巨大损失。滚动轴承、齿轮等旋转部件作为旋转设备中广泛使用的关键通用零部件，其能否安全可靠运行，很大程度关乎整个旋转设备的安全使用。

传统上，智能故障诊断的框架包括三个主要步骤：1)信号采集；2)特征提取与选择；3)故障分类。传统的故障诊断方法都是人工选取信号的时域、频域等特征量来构建的特征向量，这些方法很大程度上依赖专业先验知识和和信号处理技术，具有很强的主观性，不仅十分费事费力，而且当物理对象变化时，原本设计的特征提取方法通常都不再适用，需要重新构建特征量。

随着人工智能技术的发展，无监督特征学习也得到了很大程度的发展。无监督特征学习是一组算法，用于研究如何使用未标记的原始数据很好地训练人工智能技术，从而自动学习分类所需的判别特征。因此，无监督学习不需要利用先验知识而对输入的数据进行自动学习，大大降低了对先验知识和人工的依赖。

当前，许多的无监督特征学习算法应用到旋转部件故障诊断中存在着一定的困难，因为在模型训练过程中需要调节的参数众多，在模型的建立与训练过程中，参数的设置直接关系到学习特征的好坏，从而影响特征学习的效果，进而影响到旋转部件故障诊断的准确性。针对不同的旋转部件，参数的设置往往不同，当旋转部件发生改变时，先前表现效果较好的参数也不再适用，仍需重新设置，不仅费时费力，而且通用性较差。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种旋转部件故障诊断模型构建方法及应用，用以解决现有技术存在的旋转部件故障诊断的准确性及通用性较差的技术问题。

为了实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种旋转部件故障诊断模型构建方法，包括以下步骤：

S1、从采集到的旋转部件在不同状态下的振动数据中选取n段振动数据段作为样本信号，构成样本集；其中，n为正整数；

S2、采用样本集训练稀疏过滤模型，并将样本集中的每个样本信号分别输入到训练后的稀疏过滤模型中，所得结果经过激活函数处理后得到各样本信号的学习特征；

S3、分别对各样本信号，将其学习特征与其对应的旋转部件的健康状况一一对应，构成训练样本集；

S4、将训练样本集输入到机器学习模型中进行训练，得到旋转部件故障诊断模型。

进一步优选地，上述旋转部件故障诊断模型构建方法还包括步骤S5；步骤S5在步骤S1之后且在步骤S2之前执行，包括：对样本集中的各样本信号分别进行小波包分解与重构后更新样本集。

进一步优选地，步骤S5包括以下步骤：

S51、对样本集中的样本信号xⁱ进行小波包分解：将样本信号xⁱ视为0级低频系数

根据公式

得到第m层第j个结点系数

并基于

计算第m层第j个结点的小波包能量，将第m层的小波包节点能量与该层最大节点能量之比小于预设阈值的节点系数置0，其余节点系数不变，得到修改后的第m层第j个节点系数

S52、基于公式

得到0级低频系数

即重构后的样本信号

并令

以更新样本集；

其中，i＝1,2,...,n；m＝1,2,...,M，M为小波包分解层数；G^m为第m层小波包分解对应的低通滤波器系数矩阵；H^m为第m层小波包分解对应的高通滤波器系数矩阵；G^*m、H^*m分别为G^m、H^m的共轭转置矩阵。

进一步优选地，采用样本集训练稀疏过滤模型的过程包括：

S21、初始化稀疏过滤模型的权重矩阵W；

S22、将样本集中的样本信号分别输入到稀疏过滤模型中得到特征向量矩阵F＝[f¹，f²，...，fⁿ]，其中，fⁱ＝Wxⁱ，xⁱ为样本集中的第i个样本信号，i＝1,2,...,n；

S23、对特征向量矩阵进行标准化，并对标准化后的特征向量矩阵中的各元素的绝对值进行求和，得到稀疏过滤模型的损失函数值；

S24、以最小化稀疏过滤模型的损失函数值为目标，更新权重矩阵W；

S25、重复步骤S22-S24，直至稀疏过滤模型的损失函数值收敛不变。

进一步优选地，样本集中的第i个样本信号xⁱ的学习特征为fⁱ＝g(Wxⁱ)；其中，g(·)为激活函数；W为稀疏过滤模型的权重矩阵。

进一步优选地，机器学习模型为SVM模型。

进一步优选地，采用上述旋转部件故障诊断模型进行故障诊断，若故障诊断的准确率小于预设值，则改变小波包分解层数、稀疏过滤模型的输入维数和输出维数，并重复步骤S5以及S2-S4，直至准确率大于或等于预设值。

第二方面，本发明提供了一种旋转部件故障诊断方法，包括：

将旋转部件在当前状态下的振动数据输入到采用本发明第一方面所提供的旋转部件故障诊断模型构建方法所构建的旋转部件故障诊断模型中，得到旋转部件故障状况。

第三方面，本发明还提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现如上所述的任一种旋转部件故障诊断模型构建方法和/或如上所述的旋转部件故障诊断方法。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：

1、本发明提供了一种旋转部件故障诊断模型构建方法，在提取旋转部件振动数据的特征时，采用稀疏过滤模型对特征进行无监督学习，对先验知识和人工的依赖性较低，且在特征学习过程中仅需要调整一个超参数，特征学习的效果较好，旋转部件故障诊断的准确性较高。

2、本发明所提供的旋转部件故障诊断模型构建方法，在对旋转部件振动数据进行特征提取之前，对旋转部件振动数据进行了小波包分解和重构；由于在数据采集现场常常会有噪声干扰，淹没了振动信号中的故障特征，采用小波包分解将振动信号分解到不同频带进行降噪处理，能在保留了原本的故障特征的同时大大降低噪声信号的干扰，提升故障诊断的准确率。

3、本发明所提供的旋转部件故障诊断模型构建方法，基于稀疏过滤模型对旋转部件振动数据的特征进行自适应学习，不受限于旋转部件的种类，通用性较好。

附图说明

图1为本发明所提供的旋转部件故障诊断模型构建方法流程图；

图2为本发明实施例1所提供的电机轴承故障诊断模型结构示意图；

图3为本发明实施例1所提供的在不同的小波分解层数下采用电机轴承故障诊断模型进行故障诊断的时间消耗和准确率的结果示意图；

图4为本发明实施例1所提供的在不同输入维度下采用电机轴承故障诊断模型进行故障诊断的时间消耗和准确率的结果示意图；

图5为本发明实施例1所提供的在不同输出维度下采用电机轴承故障诊断模型进行故障诊断的时间消耗和准确率的结果示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

为了实现上述目的，本发明提供了一种旋转部件故障诊断模型构建方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1、从采集到的旋转部件在不同状态下的振动数据中选取n段振动数据段作为样本信号，构成样本集；其中，n为正整数；

S2、采用样本集训练稀疏过滤模型，并将样本集中的每个样本信号分别输入到训练后的稀疏过滤模型中，所得结果经过激活函数处理后得到各样本信号的学习特征；

S3、分别对各样本信号，将其学习特征与其对应的旋转部件的健康状况一一对应，构成训练样本集；

S4、将训练样本集输入到机器学习模型中进行训练，得到旋转部件故障诊断模型。

其中，旋转部件包括且不限于轴承、齿轮等，下面以电机轴承为例，结合实施例进行详述：

实施例1、

一种电机轴承故障诊断模型构建方法，包括以下步骤：

S1、从采集到的电机轴承在不同状态下的振动数据中选取n段振动数据段作为样本信号，构成样本集；其中，n为正整数；

具体地，本实施例中从采集到的电机轴承在不同状态下的振动数据中随机选取n段长度均为N_in振动数据段作为样本信号；以凯西西储大学公开的电机轴承振动数据作为振动数据集。振动信号是在正常、外圈故障(OF)、内圈故障(IF)和滚珠故障(RF)四种故障状况下从测试装置的电机驱动端收集的。对于外圈故障、内圈故障和滚珠故障这三种故障状况，分别收集了故障半径为0.18mm、0.36mm和0.53mm三个不同故障严重级别下的振动信号，因此共有十种轴承健康状况。每种健康状况下的信号都是在0hp、1hp、2hp和3hp四种负载条件下收集的，采样频率均为12kHz。每种负荷下，每种健康状况有一个按时间顺序排列包含120000个数据点的数据集，电机轴承的振动信号共包含40个数据集。从每个数据集中随机抽取相同长度的500个数据段构成数据集

数据段的长度即为后续稀疏滤波的输入维度。将正常运行状况时四种负载条件下的样本视为正常类，其他运行状况时的样本视为故障类。从数据集

中随机选取10％作为样本集，其他作为测试集。

S2、采用样本集训练稀疏过滤模型，并将样本集中的每个样本信号分别输入到训练后的稀疏过滤模型中，所得结果经过激活函数处理后得到各样本信号的学习特征；

具体地，在采用样本集训练稀疏过滤模型时，可以采用有限拟牛顿法、梯度下降法、牛顿法等对稀疏过滤模型的损失函数最小化，其中，稀疏过滤模型的损失函数为

为标准化后的特征向量矩阵中的第i个元素。

具体地，采用样本集训练稀疏过滤模型的过程包括：

S21、初始化稀疏过滤模型的权重矩阵W；

S22、将样本集中的样本信号分别输入到稀疏过滤模型中得到特征向量矩阵F＝[f¹，f²，...，fⁿ]，其中，fⁱ＝Wxⁱ，xⁱ为样本集中的第i个样本信号，i＝1,2,...,n；

S23、对特征向量矩阵进行标准化，并对标准化后的特征向量矩阵中的各元素的绝对值进行求和，得到稀疏过滤模型的损失函数值；具体地，本实施例中，对特征向量矩阵首先进行行规范化，对特征矩阵的每一行进行L2范数规范化得到

接着进行列规范化

最后，对标准化后的特征向量矩阵中的各元素的绝对值进行求和，得到稀疏过滤模型的损失函数值；

S24、以最小化稀疏过滤模型的损失函数值为目标，更新权重矩阵W；具体地，本实施例采用有限拟牛顿法求解损失函数以权重矩阵W；

S25、重复步骤S22-S24，直至稀疏过滤模型的损失函数值收敛不变。

进一步地，样本集中的第i个样本信号xⁱ的学习特征为fⁱ＝g(Wxⁱ)；其中，g(·)为激活函数；激活函数用来捕捉样本中的非线性特征，提高故障诊断的准确率。常见的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数等，本实例中选用软绝对值函数

为激活函数；其中，ε为误差项(本实施例中取值为10^-8)，W为稀疏过滤模型的权重矩阵。

S3、分别对各样本信号，将其学习特征与其对应的电机轴承的健康状况一一对应，构成训练样本集

具体地，本实施例中，第i个样本信号xⁱ的学习特征所对应的电机轴承的健康状况为yⁱ∈{-1,1}，其中，-1和1分别表示正常状况和故障状况；

S4、将训练样本集

输入到机器学习模型中进行训练，得到电机轴承故障诊断模型。

优选地，上述机器学习模型为SVM模型，此时，步骤S4包括以下步骤：

S41、构造并求解最优化问题

求得最优解

其中，C为惩罚参数，K(·)为核函数，本实施例中选取高斯径向基函数为核函数，具体地，

σ为核函数宽度；

S42、选取α^*的一个分量

据此计算阈值

得到分类决策函数为

即电机轴承故障诊断模型。

优选地，如图2所示，上述电机轴承故障诊断模型构建方法还包括步骤S5；步骤S5在步骤S1之后且在步骤S2之前执行，包括：对样本集中的各样本信号分别进行小波包分解与重构后更新样本集。

具体地，步骤S5包括以下步骤：

S51、对样本集中的样本信号xⁱ进行小波包分解：将样本信号xⁱ视为0级低频系数

本实施例中选择离散Meyer小波作为小波包分解使用的小波，其第m层小波包分解对应的低通滤波器系数矩阵和高通滤波器系数矩阵分别为G^m和H^m，根据公式

得到第m层第j个结点系数

并基于公式

计算第m层第j个结点的小波包能量，将第m层的小波包节点能量与该层最大节点能量之比小于预设阈值的节点系数置0，其余节点系数不变，得到修改后的第m层第j个节点系数

本实施例中，预设阈值为20％；

S52、基于公式

得到0级低频系数

即重构后的样本信号

并令

以更新样本集；

其中，i＝1,2,...,n；m＝1,2,...,M，M为小波包分解层数；G^*m、H^*m分别为G^m、H^m的共轭转置矩阵。

优选地，采用上述电机轴承故障诊断模型进行故障诊断，若故障诊断的准确率小于预设值，则改变小波包分解层数、稀疏过滤模型的输入维数和输出维数，并重复步骤S5以及S2-S4，直至准确率大于或等于预设值；其中，准确率的预设值根据实际情况进行设置。

具体地，本实施例中，为了确定最优的小波包分解的层数，将稀疏过滤模型的输入维度和输出维度分别设置为300和10，改变小波包分解的层数，对样本集中的数据段进行分解和重构，利用重构信号训练稀疏过滤模型和SVM模型直至收敛，得到电机轴承故障诊断模型，再利用电机轴承故障诊断模型对测试集进行故障诊断，记录故障诊断准确率和消耗的时间，得到如图3所示的结果；如图3所示为在不同的小波分解层数下采用电机轴承故障诊断模型进行故障诊断的时间消耗和准确率的结果示意图；基于图3所示的结果，综合考虑准确率和时间消耗两个因素，本实施例选择小波包分解的层数为4，此时效果最佳。进一步地，从图3可以看出，当小波包分解的层数为1或不进行小波波分解与重构处理时，电机轴承故障诊断模型的准确率较低。本发明利用小波包分解和重构信号降低了原始采集信号中的噪声干扰，大大提高了故障诊断的准确率。

为了确定稀疏过滤模型的最优输入输出维度，选择小波包分解的层数为4，对数据段进行降噪处理，固定稀疏过滤模型输入输出维度的比例为2:1，改变稀疏过滤模型的输入维数进行电机轴承故障诊断模型的训练和测试，记录测试准确率结果和消耗时间，得到如图4所示的结果；如图4所示为在不同输入维度下采用电机轴承故障诊断模型进行故障诊断的时间消耗和准确率的结果示意图；基于图4所示的结果，综合考虑准确率和消耗时间两个因素选择输入维度为300时效果最佳。进一步地，小波包分解层数为4，稀疏过滤输入维度为300时，改变稀疏过滤模型的输出维度，进行电机轴承故障诊断模型的训练和测试，记录测试准确率结果和消耗时间，得到如图5所示的结果；如图5所示为在不同输出维度下采用电机轴承故障诊断模型进行故障诊断的时间消耗和准确率的结果示意图；基于图5所示的结果，综合考虑准确率和时间消耗两个因素，选择输出维数为25时效果最佳。进一步地，结合图4和图5所示的结果可以看出，本发明所构建的电机轴承故障诊断模型的故障诊断准确性较高。

实施例2、

一种电机轴承故障诊断方法，包括：

将电机轴承在当前状态下的振动数据输入到采用本发明实施例1所提供的电机轴承故障诊断模型构建方法所构建的电机轴承故障诊断模型中，得到电机轴承故障状况。

相关技术方案同实施例1，这里不做赘述。

实施例3、

一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现如实施例1所述的电机轴承故障诊断模型构建方法和/或如实施例2所述的电机轴承故障诊断方法。

相关技术方案同实施例1和实施例2，这里不做赘述。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种旋转部件故障诊断模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、从采集到的旋转部件在不同状态下的振动数据中选取n段振动数据段作为样本信号，构成样本集；其中，n为正整数；

S2、采用所述样本集训练稀疏过滤模型，并将所述样本集中的每个样本信号分别输入到训练后的稀疏过滤模型中，所得结果经过激活函数处理后得到各样本信号的学习特征；

S3、分别对各样本信号，将其学习特征与其对应的旋转部件的健康状况一一对应，构成训练样本集；

S4、将所述训练样本集输入到机器学习模型中进行训练，得到旋转部件故障诊断模型；

所述旋转部件故障诊断模型构建方法还包括步骤S5；所述步骤S5在所述步骤S1之后且在所述步骤S2之前执行，包括：对所述样本集中的各样本信号分别进行小波包分解与重构后更新样本集，具体包括以下步骤：

S51、对所述样本集中的样本信号xⁱ进行小波包分解：将样本信号xⁱ视为0级低频系数

根据公式

得到第m层第j个节点系数

并基于

计算第m层第j个节点的小波包能量，将第m层的小波包节点能量与该层最大节点能量之比小于预设阈值的节点系数置0，其余节点系数不变，得到修改后的第m层第j个节点系数

S52、基于公式

得到0级低频系数

即重构后的样本信号

并令

以更新样本集；

其中，i＝1,2,...,n；m＝1,2,...,M，M为小波包分解层数；G^m为第m层小波包分解对应的低通滤波器系数矩阵；H^m为第m层小波包分解对应的高通滤波器系数矩阵；G^*m、H^*m分别为G^m、H^m的共轭转置矩阵；

所述步骤S2中采用所述样本集训练所述稀疏过滤模型的过程包括：

S21、初始化所述稀疏过滤模型的权重矩阵W；

S22、将所述样本集中的样本信号分别输入到所述稀疏过滤模型中得到特征向量矩阵F＝[f¹，f²，...，fⁿ]，其中，fⁱ＝Wxⁱ，xⁱ为所述样本集中的第i个样本信号，i＝1,2,...,n；

S23、对所述特征向量矩阵进行标准化，并对标准化后的特征向量矩阵中的各元素的绝对值进行求和，得到所述稀疏过滤模型的损失函数值；

S24、以最小化所述稀疏过滤模型的损失函数值为目标，更新所述权重矩阵W；

S25、重复步骤S22-S24，直至所述稀疏过滤模型的损失函数值收敛不变。

2.根据权利要求1所述的旋转部件故障诊断模型构建方法，其特征在于，所述样本集中的第i个样本信号xⁱ的学习特征为fⁱ＝g(Wxⁱ)；其中，g(·)为激活函数；W为稀疏过滤模型的权重矩阵。

3.根据权利要求1所述的旋转部件故障诊断模型构建方法，其特征在于，所述机器学习模型为SVM模型。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的旋转部件故障诊断模型构建方法，其特征在于，采用所述旋转部件故障诊断模型进行故障诊断，若故障诊断的准确率小于预设值，则改变小波包分解层数、所述稀疏过滤模型的输入维数和输出维数，并重复步骤S5以及S2-S4，直至所述准确率大于或等于预设值。

5.一种旋转部件故障诊断方法，其特征在于，包括：将旋转部件在当前状态下的振动数据输入到采用权利要求1-4任意一项所述的旋转部件故障诊断模型构建方法所构建的旋转部件故障诊断模型中，得到旋转部件故障状况。

6.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现权利要求1-4任意一项所述的旋转部件故障诊断模型构建方法和/或如权利要求5所述的旋转部件故障诊断方法。

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