基于BP神经网络的炉辊轴承故障诊断.pdf

图 1故障轴承基于 BP 神经网络的炉辊轴承故障诊断王玉坤，牛锐祥（山西太钢不锈钢股份有限公司冷轧硅钢厂，山西太原030002）摘要：为了提升连续退火炉炉辊轴承故障诊断的准确率，采用 BP 神经网络诊断炉辊轴承故障。通过多功能智慧移动终端测量炉辊轴承振动信号，提取一定时间间隔内振动数据的 12 个时域指标；制作数据集并划分训练集、验证集和测试集；基于 BP 神经网络构建炉辊轴承故障诊断模型，将数据集输入模型进行训练和验证。实验结果表明，基于 BP 神经网络的炉辊轴承故障诊断准确率达到了 97.92%，有效提高了炉辊轴承的故障诊断准确率，为炉辊轴承的智能故障诊断提供了新思路。关键词：BP 神经网络；炉辊轴承；故障诊断中图分类号：TF31文献标识码：A文章编号：1672-1152（2023）09-0052-030引言冷轧连续退火机组集带钢的平整、退火、精整等热处理工艺于一体，是轧钢工艺的核心设备1。炉辊是退火炉内极其重要且数量庞大的旋转机械设备，而轴承作为炉辊与炉体的重要支撑件，对于保障炉辊正常旋转和退火炉工艺过程具有重要意义。因此，实现炉辊轴承的高效故障诊断尤为重要。基于振动分析的炉辊轴承故障诊断有多种方法，传统故障诊断的方法也是最广泛使用的“望闻问切”中的“切”法，即点检员使用听音棒等工具感受设备的运行状态，从而判断其健康状态。此方法严重依赖于点检人员的工作经验和主观感受，往往会造成漏诊、误诊，诊断结果不尽如人意2。目前，国内诸多大型钢厂均为点检员配备便携式点检设备，可通过振动测量功能对旋转机械的振动进行监测和分析。1基础理论振动信号一般可在时域、频域和时频域进行分析，而时域波形分析具有在旋转机械发生故障时变化直观、准确的优势，在振动信号分析中占据重要地位。时域指标分析是时域分析的一种，由于振动信号的异常变化，必然导致某一个或多个时域指标的明显变化，其已成为诸多工厂设备点检员判断设备健康状态的首选方法。常见的时域指标有峰值、峰峰值、平均值、平均幅值、方根幅值、有效值、波形指标、脉冲指标、峰值指标、裕度指标、歪度指标、峭度指标等3。BP 神经网络是由输入层、隐含层和输出层组成的前馈神经网络，具有一定非线性拟合能力，通过 BP神经网络可以自适应提取不同状态下的信号特征4。此次分析构建了包含 3 个隐含层的 BP 神经网络模型，输入层有 12 个神经元，3 个隐含层分别有 500、200 和 100 个神经元，输出层有 8 个神经元，激活函数为 Relu，损失函数为交叉熵，分类器为 Softmax，通过梯度下降法实现模型训练。2基于 BP 神经网络的炉辊轴承故障诊断实验数据采集自山西太钢不锈钢股份有限公司某厂连续退火机组，通过多功能智能移动终端采集退火炉炉辊工作侧轴承的加速度信号。轴承型号22212E，转速 234 r/min，采样周期 1.5 s，采样点数4 096，重叠率 0%。机组炉辊轴承常见故障为轴承外圈出现裂纹，严重时会出现从裂纹沿外圈的剥落现象。基于现状，对轴承正常和外圈故障两种健康状态进行准确诊断，且由于 4 个轴承位于不同炉辊的工作侧，振动信号受炉辊干扰较大，不同炉辊安装的轴承在提出方法下尚无法开展实验。同时为保证实验结果的泛用性，开展了 4 组对比实验（即 4 个轴承的两种健康状态，共计 8 组数据）。如图 1 所示，4 个轴承的故障分别为轴承外圈裂纹、轻微剥落、重度剥落和卡阻。收稿日期：2023-04-23第一作者简介：王玉坤（1992），男，山西晋城人，硕士，助理工程师，主要从事设备维护与故障诊断相关工作。总第 212 期2023 年第 9 期山西冶金Shanxi MetallurgyTotal 212No.9，2023DOI:10.16525/14-1167/tf.2023.09.0201-1裂纹1-2轻微剥落1-3重度剥落1-4卡阻试（实）验研究2023 年第 9 期在此处选取一种时域指标方法，用以表达在每个采样周期 T 内振动信号的明显特征。共考虑了振动信号在这个时间间隔 T 内的 12 个特征值（包括峰值、峰峰值、平均值、平均幅值、方根幅值、有效值、波形指标、脉冲指标、峰值指标、裕度指标、歪度指标、峭度指标）。在某一采样周期，4 个轴承在 8 种健康状态下的时域指标如表 1 所示。表 1时域指标轴承代号1 号轴承2 号轴承3 号轴承4 号轴承故障类型正常外圈裂纹正常轻微剥落正常重度剥落正常卡阻振动速度峰值/（mm/s）6.260 97.537 72.015 23.2924.215 04.968 74.030 411.875 7振动速度峰峰值/（mm/s）11.860 314.798 53.938 16.3847.291 68.691 46.814 722.520 8振动速度平均值/（mm/s）00000000振动速度平均幅值/（mm/s）0.520 40.532 30.352 50.722 80.587 90.826 90.495 71.375 7振动速度方根幅值/（mm/s）0.391 10.410 20.288 10.602 30.477 80.687 80.383 11.047 1振动速度有效值/（mm/s）0.812 20.817 20.460 90.915 40.7881.062 40.711 52.022 4波形指标1.560 81.535 31.307 51.266 41.340 81.284 81.435 61.470 1脉冲指标12.031 814.161 35.716 24.554 47.069 26.003 88.131 08.622 3峰值指标7.708 79.223 54.371 93.596 25.348 04.676 85.663 85.812 1裕度指标16.007 418.375 96.994 15.465 58.822 07.223 610.520 211.341 2歪度指标0.230 7-0.301 30.067 0-0.041 6-0.260 8-0.086 6-0.450 1-0.061 4峭度指标11.089 815.181 53.865 13.053 44.716 63.499 96.231 36.415 1首先，对炉辊轴承按照不同健康状态、以一定采样周期进行样本采集并提取时域指标，得到 12 个特征指标，这 12 个时域指标组成的一维向量便是 BP 神经网络的输入。将 70%数量的样本作为训练集分批输入到模型中训练，训练集每完成一次迭代，再使用 15%的样本作为验证集进行评估。重复多轮迭代，直到交叉熵损失小于误差阈值。训练完成后，将剩余的样本作为测试集输入到模型中，来测试模型实际诊断效果。3实验验证实验样本涉及 4 个炉辊轴承的 8 种健康状态，每种健康状态下有 30 个样本，样本大小 112，共计240 个样本，其中 120 个正常样本，120 个故障样本，由于样本数量较少，因此对模型面对样本不均衡情况时的训练能力也提出了考验。模型选择 adam 优化器，学习率设置为 0.001，迭代次数设置为 200。2、3、4、1 号轴承正常和故障下的标签分别为 07。基于 BP 神经网络的训练准确率和损失情况如图2 所示。在模型训练过程中，随着迭代次数的不断增加，在 025 次迭代中，模型损失快速下降；在2575 次迭代中，模型微调参数，准确率逐步收敛于1.0；在 100200 次迭代中，模型已完成训练过程，充分学习到不同振动信号的时域指标特征。训练好的 BP 神经网络在测试集上的识别状况通过混淆矩阵展示，如图 3 所示。模型仅在 1 号轴承的识别上有 1 个错误，将 1 个故障为外圈裂纹的样本判断为正常。分析其原因，4 个轴承的峰值、峰峰值、平均值、平均幅值、方根幅值、有效值在正常退化中均发生增大的趋势，而其余指标有较大差异。推测轴承退化趋势应为正常卡阻裂纹轻微剥落重度2-2损失曲线图 2模型训练的准确率和损失曲线2-1准确率曲线1.00.80.60.40.20255075100125150175200迭代次数3.02.52.01.51.00.50.00255075100125150175200迭代次数王玉坤，等：基于 BP 神经网络的炉辊轴承故障诊断53窑窑山西冶金E-mail:第 46 卷故障诊断J.控制理论与应用，2022，39（1）：109-116.4郑近德，潘海洋，程军圣，等.基于自适应经验傅里叶分解的机械故障诊断方法J.机械工程学报，2020，56（9）：125-136.5黄斯琪，郑近德，潘海洋，等.最大相关峭度反褶积与傅里叶分解方法相结合的滚动轴承故障诊断J.机械科学与技术，2020，39（8）：1 163-1 170.6邓敏强，邓艾东，朱静，等.基于 BFD 和 MSCNN 的风电滚动轴承智能故障诊断J.东南大学学报（自然科学版），2021，51（3）：521-528.（编辑：郭萍茹）Rolling Mill Bearing Fault Signal Denoising and Diagnosis based on Multi-sensor FusionSun Dequan（School of Mechanical and Electrical Engineering,Zhengzhou Vocational College of Tourism，ZhengzhouHenan 451464,China）Abstract:Rolling is one of the equipment widely used in sheet metal forming.The vibration of bearing is a key factor to judge the efficiencyof rolling mill.In order to improve the fault diagnosis accuracy of rolling mill bearings,the denoising signal was decomposed by using FDMmethod,and the information fault diagnosis was realized by using the reconstructed signal envelope spectrum,and the experimental analysiswas carried out.The results show that obvious fault characteristic frequencies and different order frequency multiplicities are formed duringthe application test,and the amplitude of each order frequency multiplicities is also found to decrease.By using the method presented in thispaper,fault impact components can be significantly highlighted,and rich bearing fault information can be extracted，so as to more clearlyreflect the fault characteristic frequency and frequency doubling.Key words:bearing;fourier decomposition method;maximum correlation kurtosis deconvolution;fault diagnosis剥落，所以各轴承故障严重程度从低到高应为 4号、1 号、2 号和 3 号。卡阻时的轴承波形、脉冲、峰值、裕度、歪度、峭度指标均大于正常情况下的各指标；剥落时轴承的这 6 个指标均小于正常情况下的各指标；仅裂纹时的轴承的这 6 个指标介于两种情况之间，波形和歪度指标小，脉冲、峰值、裕度、峭度指标大，与正常时的轴承在振动信号中的特征区分有一定难度。同时，由于移动设备采集振动信号中，可能会有数据丢失等异常情况，这两个原因造成识别出错。4结语针对炉辊轴承故障诊断难的问题，将 BP 神经网络用于炉辊轴承的故障诊断。基于功能智慧移动终端采集振动信号，提取时域指标，构建模型并验证，故障分类准确率达 97.92%，为炉辊轴承的故障诊断提供了一种新思路。目前研究中 BP 网络超参数选择需要多次试验，且泛用性较差，下一步将围绕如何提高模型的实用性和泛用性作进一步研究。参考文献1顾天舒.冷轧连退机组在线监测系统的设计与应用D.哈尔滨：哈尔滨工业大学，2020.2吴春明，宋清山，杨成海，等.钢铁冶炼机械设备故障诊断及处理措施研究J.中国设备工程，2021（21）：56-57.3程秀芳，王鹏.基于时域和频域分析的滚动轴承故障诊断J.华北理工大学学报（自然科学版），2020，42（1）：58-64.4郑伟，李廷刚，陈勇，等.基于 BP 神经网络的 LF 精炼终点温度预测模型J.山西冶金，2019，42（3）：30-31.（编辑：武倩倩）图 3测试集混淆矩阵Fault Diagnosis of Furnace Roll Bearing Based on BP Neural NetworkWang Yukun,Niu Ruixiang（Shanxi Taigang Stainless Steel Co.,Ltd.,Taiyuan Shanxi 030002,China）Abstract:In order to improve the accuracy of furnace roll bearing fault diagnosis of continuous annealing furnace，BP neural network is usedto diagnose the emulsion pump fault.Firstly，12 time-domain eigenvalues of vibration data within a certain time interval are extracted bymeasuring the vibration signal of furnace roll bearing through multi-functional intelligent mobile terminal.Then，make the data set and dividethe training set，verification set and test set.Finally，the fault diagnosis model of furnace roll bearing is built based on BP neural network，and the data set is input into the model for training and verification.The experimental results show that the fault diagnosis and recognitionrate of furnace roll bearing based on BP neural network reaches 97.92%，which effectively improves the fault diagnosis and recognition rateof furnace roll bearing，and provides a new idea for intelligent fault diagnosis of furnace roll bearing.Key words:BP neural network；furnace roll bearing；fault diagnosis87654321001234567预测标准01234567（上接第 51 页）54窑窑