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基于仿真数据和子领域自适应的轴承故障网络诊断框架.pdf
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1、第 卷第 期 年 月机 电 工 程 .收稿日期:基金项目:江苏省高等学校自然科学基金资助项目()作者简介:韩洁()女江苏宿迁人硕士研究生主要从事轴承故障智能诊断方面的研究:.通信联系人:苏小平男教授博士生导师:.:./.基于仿真数据和子领域自适应的轴承故障网络诊断框架韩 洁苏小平康正阳(南京工业大学 机械与动力工程学院江苏 南京)摘要:在实际工业环境中往往缺乏相应工况的轴承故障数据用于模型训练这限制了深度学习在工业场景中的应用 基于此采用两种建模方式生成了轴承故障信号将其用于训练模型并利用深度子领域自适应方法缩小了模拟信号和真实信号间的差异提升了模型对真实信号的诊断精度 首先采用数学建模和基于
2、 的有限元仿真两种方式建立了轴承故障仿真模型以获取与实际场景相同工况下的轴承故障仿真加速度信号其次针对仿真数据和真实数据存在差异的问题利用子领域自适应方法得到了对齐仿真数据和实际数据的全局特征分布以及相关子领域的特征分布最后采用原始一维振动信号作为输入在残差神经网络()模型架构上完成了端到端的轴承故障分类工作将德国帕德博恩大学采集到的轴承故障信号作为实验数据对上述模型的有效性进行了验证 研究结果表明:相较于有限元仿真数学建模生成的仿真信号能够较轻易地迁移到实际信号在无标签数据场景下具有.的轴承故障识别精度体现了数学建模在无监督轴承故障诊断领域的广阔应用前景是在真实工业系统和人工智能之间架起桥梁
3、的关键技术关键词:轴承故障数据数学建模 有限元仿真子领域自适应残差神经网络()模型迁移学习能力中图分类号:.文献标识码:文章编号:()():.().:()引 言轴承被誉为“工业的关节”被广泛应用于国民经济和国防建设各个领域 因此对轴承的运行状态进行监测和故障诊断具有重要的意义随着人工智能的快速发展深度学习在轴承故障诊断领域得到了广泛研究通过模型训练可以端到端地自动识别轴承的故障类型和故障程度 然而深度学习模型的优异诊断性能离不开大量同分布的数据样本在实际工业场景中由于机械大部分时间处于正常工作状态通常难以事先获取同一设备、同一工况下充足的故障数据用于深度学习模型训练这限制了人工智能在工业场景下
4、的应用通过数字孪生进行虚拟实验能够以较低的成本和较高的灵活度获取大量数据为解决深度学习缺乏训练样本的问题提供了可能 等人利用轴承三自由度动力学模型获取了故障数据并在卷积神经网络的基础上实现轴承故障识别的目标 等人分别建立了轴承故障和齿轮故障有限元模型将其应用于故障诊断方法研究中取得一定的成果 等人提出了一种基于模型和数据的数字孪生混合模型完成了数控机床的预测性维护工作然而仿真模型是理想化的工程设计通过模拟得到的数据往往与实际测量得到的数据存在较大差异导致神经网络的泛化能力降低针对训练样本与测试样本差异大的问题迁移学习能够将源域的知识迁移到相关目标域的任务上以提升模型在目标域上的分类精度 等人利
5、用数字化车间的数字孪生模型生成了大量仿真数据并对其进行了训练采用少量的真实标签样本对模型进行了微调完成了对真实样本的故障分类任务但在实际场景下要获取少量真实故障样本仍存在困难 等人通过建立轴承数字孪生模型获取了轴承退化数据并使用对抗迁移方法将仿真数据用于实际实验台中的剩余寿命预测问题研究但其对抗迁移方法存在着收敛困难的问题导致模型难以进行训练 董绍江等人采用条件最大均值差异法缩小了仿真数据与实际数据的差异进而提高了无标签样本场景下的轴承故障分类精度但该方法只对源域和目标域特征进行了全局对齐因此容易导致负迁移现象的出现为了解决以上问题笔者采用数学建模和有限元仿真两种方式生成轴承故障仿真数据研究不
6、同轴承故障模型生成的仿真信号对实际信号的迁移能力同时为了提高基于模拟故障信号训练的模型在真实故障数据上的分类精度利用深度子领域自适应方法对齐源域和目标域的全局分布和相关子领域的分布最后在 模型架构上进行端到端的轴承故障诊断 轴承故障数学建模.轴承故障模型轴承故障时产生的冲击振动可以看作脉冲序列函数笔者将故障信号建模为伪循环平稳过程考虑转频调制和滚动体滑移现象对轴承内圈故障和外圈故障模型进行简化其表达式如下:()(/)()()()()()()()()式中:为滚动体经过内圈或外圈故障点时产生冲击信号的频率()为单次欠阻尼衰减振动信号 为衰减系数为共振频率为冲击信号的幅值当轴承载荷方向不变轴承外圈固
7、定内圈随轴旋转时外圈故障冲击信号的幅值没有调制现象内圈故障冲击信号的振幅受到转频 调制用频率为 的正弦(或余弦)函数表示为转频()为高斯白噪声为第 次冲击相对于故障周期的微小波动采用均值为、标准差为.的正态分布表示未加噪的轴承内圈故障模拟信号如图 所示图 内圈故障模拟信号.滚动体经过内圈或外圈故障点时产生冲击信号机 电 工 程第 卷的频率称为故障频率其计算公式如下:()()式中:为球过外圈故障频率为球过内圈故障频率 为滚动体个数 为滚动体直径 为节圆直径 为压力角此处的仿真模型选用 型轴承轴承转速为 /相应轴承故障模型参数设置如表 所示表 轴承故障模型参数 /外圈:内圈:外圈:.内圈:.模型可
8、靠性验证针对数学建模得到的仿真信号笔者又添加了信噪比为 的噪声外圈故障和内圈故障信号及其包络谱如图 所示图 故障模拟信号及其包络谱.图 中包络谱上的等间隔虚线表示故障频率及其倍频从图 中可见:从外圈故障信号包络谱中提取到了外圈故障频率及其倍频内圈故障信号包络谱中展现了调制现象在内圈故障频率周围有大小为 倍转频的边频带这表明轴承故障数值模型是有效的 轴承故障有限元仿真.模型建立笔者以 型深沟球轴承为建模对象进行显式动力学分析轴承尺寸参数为:滚动体直径.节圆直径.外径 孔径 滚动体数量 个为了与实际工作轴承更加接近笔者在其建模过程中设置径向间隙为.兜孔间隙为.采用 方形法兰盘式轴承座并进行简化在
9、中采用渐变网格划分对轴承外圈内表面和内圈外表面部分进行网格细化单元大小为.笔者采用 前处理软件 进行显式动力学分析设置轴承内圈、外圈和滚动体材料为轴承钢保持架材料为黄铜 笔者对轴承内圈内表面节点建立节点刚体并施加径向载荷和转速参数值根据实际工况而定 滚动体与内圈、外圈和保持架之间采用自动面面接触轴承外圈外表面节点与轴承座内表面设置绑定接触轴承座螺栓孔位置设置固定约束仿真过程中考虑重力因素在 中通过删除单元方式以简单模拟局部故障建立的轴承故障有限元模型如图 所示图 轴承故障有限元模型.模型可靠性验证通过显式动力学仿真得到了节点加速度信号及其包络谱如图 所示从图 中可观察到:经过动力学仿真得到的冲
10、击信号包含很多数值噪声且冲击信号幅值有较大波动但其希尔伯特包络谱中仍提取到了故障频率及其倍频在一定程度上表明了基于显式动力学建立的轴承故障模型的有效性第 期韩 洁等:基于仿真数据和子领域自适应的轴承故障网络诊断框架图 故障模拟信号及其包络谱.子领域自适应轴承故障诊断网络.子领域自适应现实场景中往往缺少可供训练的大量标签数据通过迁移学习可以将在大数据上训练的大模型应用到下游相关小数据任务上在迁移学习中一般将具有大量数据的任务称为源域将具有少量标签数据或无标签数据的任务称为目标域 当目标域含标签信息时可以利用微调的方式将在源域数据上训练的模型应用到目标域上当目标域不含标签信息时由于源域数据和目标域
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