基于多源域数据与机器学习算法的转子不平衡故障诊断.pdf
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1、第 51 卷 第 2 期2024 年北京化工大学学报(自然科学版)Journal of Beijing University of Chemical Technology(Natural Science)Vol.51,No.22024引用格式:关晓晴,卫炳坤,牛东圣,等.基于多源域数据与机器学习算法的转子不平衡故障诊断J.北京化工大学学报(自然科学版),2024,51(2):109-119.GUAN XiaoQing,WEI BingKun,NIU DongSheng,et al.Rotor unbalance fault diagnosis based on multi鄄source dom
2、ain da鄄ta and machine learning algorithms J.Journal of Beijing University of Chemical Technology(Natural Science),2024,51(2):109-119.基于多源域数据与机器学习算法的转子不平衡故障诊断关晓晴1摇 卫炳坤2摇 牛东圣3摇 焦瀚晖2摇 胡东旭2摇 张雪辉2*(1.国华能源投资有限公司,北京摇 100007;2.中国科学院 工程热物理研究所,北京摇 100190;3.中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司,西安摇 710065)摘摇 要:国内能源生产装置规模大型化发展趋势
3、明显,与其配套的旋转机械设备发生故障导致的非计划停机将会造成严重的经济损失与重大安全问题。转子不平衡贯穿了旋转机械设备的整个生命周期,服役转子的状态诊断格外重要。针对大型旋转机械振动测点较多,振动信号具有非平稳特征等问题,提出基于多源域数据提取与机器学习算法的转子不平衡故障诊断模型。首先以多源振动监测数据为驱动,根据互相关系数提取故障信息丰富的振动信号,融合时域、频域、时频域等多域特征构建高维混合特征空间;其次利用基于 t 分布的随机邻域嵌入方法揭示高维空间的特征信息,反映为可视化的三维空间;最终通过最邻近节点算法进行故障分类,判断转子的不平衡质量与相位。本文提出利用互相关系数表征多源数据的故
4、障信息丰富程度,并结合机器学习手段判断转子不平衡类型。通过设计不同附加质量的转子在多转速下不平衡状态实验,验证了所提模型的有效性,解决了转子在线诊断和现场动平衡问题。关键词:转子不平衡;多源域数据;智能故障诊断;旋转机械中图分类号:TH17摇 摇 DOI:10.13543/j.bhxbzr.2024.02.012收稿日期:2023-05-31基金项目:内蒙古重大科技专项(2020ZD0017);陕西省创新能力支撑计划(2023KJXX-086)第一作者:女,1974 年生,硕士,工程师*通信联系人E鄄mail:zhangxuehui 引摇 言在“碳达峰、碳中和冶的发展战略大背景下,国内能源生产
5、行业快速发展1,与之配套的高速旋转机械也向大型化、高速化和高精密方向发展。转子不平衡导致的设备非计划停机,不仅会造成经济财产损失,且可能带来灾难性的火灾、爆炸等安全事故2。高速转子在出厂时需要做动平衡实验,减少由于加工制造等因素造成的工频振动。但转子在长期服役状态下,由于积碳、积垢等原因,会发生渐发性不平衡故障,或由于转子零部件脱落、叶轮上有异物附着等,发生突发不平衡故障。如何在线监测并识别转子的故障状态并识别不平衡位置是目前国内外的研究热点3。随着计算机水平的发展和传感器技术的提升,基于机器学习的智能故障诊断方法成为目前研究领域的一个热点,其在诊断过程中减弱了专家经验的影响,更符合智慧电厂的
6、应用环境4。该诊断方法的一般流程为提取信号的故障特征,采用监督学习或者无监督学习的分类器最终给出分类。许多学者利用机器学习方法在转子不平衡诊断方面做出了卓有成效的研究工作。文献5-8基于转子的故障类型和故障机理,利用经验特征提取和机器学习相结合的方法提高了故障诊断的精度。孙斌等9提出了一种基于局部切空间排列和 k 最邻近节点(k鄄nearest neighbor,kNN)的转子故障诊断模型。万周等10针对转子不同故障类型的诊断问题,提出了一种基于参数优化对称点模式分析的智能诊断方法,该方法通过卷积神经网络模型对时域信号在极坐标系的散点图进行分类,从而判别转子的故障状态。肖幸鑫等11利用互补经验
7、模态分解结合支持向量机的方法对离心泵转子进行了故障诊断。钟志贤等12利用变分经验模态提取故障特征,采用模糊聚类分析判断不平衡状态,该方法可以识别变转速工况下的不平衡状态。Yan 等13利用振动信号产生轴心轨迹图,并引入深度置信网络模型对多源异构信息进行处理和分类,来判断转子的不平衡状态,该方法通过轴心轨迹考虑了多数据源融合问题。文献5-18采用机器学习的方法为转子故障诊断的进一步研究提供了极具价值的理论与实验基础,但依然存在以下问题:(1)以上算法均是针对单一的已知故障位置的测点进行振动信号的分析,然而大型旋转机械的振动监测位点较多,如果针对每一个测点都进行数据提取,监测系统负担过大,监测成本
8、过高;(2)特征参数受转速变化影响较大,以上文献并未对多转速状态进行分析;(3)对于工程实际而言,仅诊断出转子处于不平衡状态无法有效帮助设备的运行与维护,重点在于确定不平衡质量的位置、重量、相位等信息。考虑到上述问题,本文提出一种基于多源域数据提 取(multi鄄source domain data extraction,MS鄄DDE)的高速转子不平衡故障诊断方法。首先,利用相关系数选取所有测点中的故障敏感测点,剔除冗余信息。然后,对故障敏感测点的振动数据进行时域、频域、时频域特征提取,构建高维混合空间;利用t 分布的邻域随机嵌入(t鄄stochastic neighbor embed鄄din
9、g,t鄄SNE)算法对高维特征数据进行降维和可视化。最终,采用 kNN 算法进行故障分类,实现故障智能识别。该算法能够有效地筛选多源测点信息,对采集的数据进行多域特征融合,从而综合智能地判断转子的故障状态。1摇 多源域数据提取与机器学习算法诊断模型1郾 1摇 多源数据筛选机械零部件在长期服役过程中,随着运行状态劣化,其振动信号中会出现周期性的分量14,自相关系数也随之增大。对于同源数据,即同一传感器在不同时间段采集的数据而言,随着设备的故障状态的劣化,其正常状态的数据与故障状态的数据的互相关系数会小于正常状态数据之间的互相关系数。因此计算得到同源数据之间的互相关系数,互相关系数较小的数据即为包
10、含故障信息较多的数据。互相关系数计算公式如式(1)所示15。R(Cx,y(子)=maxCx,y(子)滓x滓y(1)式中,下标 x 表示该传感器采集的正常振动数据,下标 y 表示该传感器采集的故障振动数据;Cx,y(子)表示正常振动信号与故障振动信号之间的正协方差函数;滓x表示正常振动数据的标准差,滓y表示故障振动数据的标准差。R(Cx,y(子)沂0,1,R 越小代表相关性越差,即所存在的故障信息越多。在王庆锋等16通过统计学习方法建立的机械设备健康状态评价准则中,互相关系数小于 0郾 5 时设备已偏离正常状态,因此在实际工程环境中可以选择最小互相关系数的信号源或利用文献16提出的机械设备健康状
11、态评价准则对源信号进行筛选。1郾 2摇 多域数据融合对振动信号提取时域特征17、频域特征18、时频域特征19是原始信号分析的常用技术手段。如表 1 所示,时域特征是信号原始波形的统计学处理。1 6 号特征为有量纲参数,与此时的振动幅值有较大关系,其中特征 1 为信号的绝对平均值,特征 2 表征信号的离散程度,特征 3、4 对冲击成分较敏感,特征 4 是离心机组与汽轮机组常用的监测参数,特征5、6 反映振动的能量,特征 7 12 为无量纲参数,对故障的早期特征比较敏感,且不受转速等因素的影响20。摇 摇 频域分析是对振动波形信号进行傅里叶变换,得到特征频率,根据故障的特征频率来判断设备的故障类型
12、。频域特征是对振动信号的频域成分进行的统计学处理,特征指标见表 2,其中 f1表征频域信号的平均能量;f2 f5主要表征频域信号能量的集中程度以及能量集中的位置;f6、f10 f13主要表征频域信号的频率谱功率收敛情况;f7 f9主要表征频域信号的频率的分布情况21。摇 摇 大型旋转机械由于结构复杂,其采集的振动信号往往是非平稳信号,而单纯地提取时域特征、频域特征不能反映某种频率分量出现的时刻以及相应的变化情况22。经验模态分解方法(empirical modedecomposition,EMD)由 Huang 等23提出,可以揭示某种频率分量出现的时刻及其变化状况。相较于小波分解,EMD 算
13、法基于信号本身的局部特征尺度,无需设置基函数,将振动信号分解后,即可求出每一011北京化工大学学报(自然科学版)摇 摇 摇 摇 摇 摇摇摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 2024 年表 1摇 时域特征参数Table 1摇 Time domain characteristic parameters序号时域特征特征表达式1整流平均值t1=1N移Ni=1|xi|2方差t2=1N移Ni=1(xi-x)3峰值t3=max|xi|,(i=1,2,N)4峰峰值t4=maxxi-minxi,(i=1,2,N)5有效值t5=1N移Ni=1x2i6方根幅值t6(=1N移Ni=1|xi)|27峭度t7=1N移Ni=(
14、1xi-x)滓48歪度t8=1N移Ni=(1xi-x)滓39裕度因子t9=t3t610峰值因子t10=t3t511脉冲因子t11=t3t112波形因子t12=t5t1摇 摇 x 为采集到的振动信号幅值,N 为采样点数,滓 为振动数据的标准差。本征模态函数随时间变化的瞬时频率和瞬时幅值。对 EMD 分解后的振动信号求取特征值,便可提取时频域的相关特征。图 1 为本次实验转子模拟不平衡故障状态下采集的振动信号经过 EMD 分解后的各分量波形图。内涵模态分量(intrinsic mode functions,IMF)与残余模态分量(residual mode functions,Res)能够将原信号
15、完全复原。振动信号经过 EMD 分解之后得到具有周期且逐渐平稳的子序列,该子序列又与振动原始信号特征是相互对应的。IMF 分量的实际物理意义为各分量分别代表原始信号的各频率分量,并且按照从高频到低频的顺序依次排列。然而实际采用的信号不会保持完全稳定的频率和振幅。利用样本熵、相关系数以及峭度指标或其他综合性指标选择其中某一 IMF 分量进行重构并分析,选择结果也通常为前几阶频率变化明显的分量。从图 1 中可以看出9 个子分量中前3 个 IMF 的频率是最高的并且变化也是最为明显的,后面的子分量逐渐平稳化,由此可提取前 3 组分量,并计算其波形的有效值,将方表 2摇 频域特征参数Table 2摇
16、Frequency domain characteristic parameters序号频域特征特征表达式1频谱幅值样本均值f1=移Kk=1X(k)K2频谱幅值样本方差f2=移Kk=1(X(k)-f1)2K-13频谱幅值偏度系数f3=移Kk=1(X(k)-f1)3K(f2)34频谱幅值峭度系数f4=移Kk=1(X(k)-f1)4Kf25平均频率f5=移Kk=1(fkX(k)移Kk=1X(k)6频率均方根值f6=移Kk=1(fkX(k)移Kk=1X(k)7频率方差f7=移Kk=1(fk-f5)2X(k)K8主频带位置f8=移Kk=1(fkX(k)移Kk=1(f2kX(k)9频率能量集中度f9=移
17、Kk=1(fkX(k)移Kk=1(f4kX(k)移Kk=1X(k)10变异系数f10=f6f511频率偏度f11=移Kk=1(fk-f5)3X(k)Kf3612频率峭度f12=移Kk=1(fk-f5)4X(k)Kf4613标准化频谱均值f13=移Kk=1|fk-f5|X(k)Kf6摇 摇 X(k)为频谱幅值,fk为频率,K 为频谱的谱线数。差、有效值、峰峰值作为时频域的特征,如表 3 所示,共计 9 组。1郾 3摇 数据降维与可视化对振动信号提取 12 个时域特征、13 个频域特征、9 个时频域特征后并不能直接反映转子的不平衡信息,且高维度的特征矩阵增加了分类器的计算111第 2 期摇 摇 摇
18、 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 关晓晴等:基于多源域数据与机器学习算法的转子不平衡故障诊断图 1摇 IMF 分量及残差时域图Fig.1摇 Time domain waveforms of each IMF and residual表 3摇 时频域特征参数Table 3摇 Time鄄frequency domain characteristic parameters序号时频域特征特征表达式1IMF 方差i1=1N移Ni=1(xi-x)2IMF 有效值i2=1N移Ni=1x2i3IMF 峰峰值i3=maxxi-minxi,i=1,2,N过程,容易导致分类器陷入过拟合状态。数据降维是利用机器学习手
19、段,得到一组可以表示高维度信息的维度较小的变量。振动信号本身具有非线性和非平稳性,对其提取后的多域特征之间也存在非线性关系。t鄄SNE 算法是一种非线性的降维算法,由随机邻域嵌入算法改进而来,SNE 算法更关注于映射中数据的局部结构,容易陷入局部拥挤问题且优化困难。因此,Hinton 等24于 2008 年提出了 t鄄SNE 算法,利用 t 分布取代原低维空间的高斯分布,通过这种方式减轻了拥挤问题。它构建了一个高维对象之间的概率分布,使得相似的对象有更高的概率被选择,因此在高维度空间中接近的类别,在低维度空间中也更靠近。式(2)表示低维空间中的联合概率分布函数 qij,式(3)表示高维空间中的
20、联合概率分布函数 pij。qij=(1+椰yi-yj椰22)-1移k屹l(1+椰yl-yk椰22)-1(2)pij=exp(-椰xi-xj椰2/2滓2i)移k屹iexp(-椰xi-xk椰2/2滓2i)(3)式中,yi、yj为低维空间中的任意点对,椰yl-yk椰为任意不同两点间的距离。利用 KL 散度评判高维度数据和低维度数据之间的分布差异,采用梯度下降法优化目标函数,如式(4)所示。啄C啄yi=4移j(pij-qij)(yi-yj)(1+椰 yi-yj椰2)-1(4)1郾 4摇 故障分类与辨识t鄄SNE 算法作为可视化和降维手段并不能对数据的类别进行判断,因此本文利用分类算法进行故障判别。t鄄
21、SNE 算法本身降维后的结果为高维数据分布的低维分布,在空间上相同的分布更靠近。kNN 算法的原理是当预测一个数据的类别时,采用与它最近距离的 k 个样本点的类别来定义,这与 t鄄SNE 降维后的相同分布的数据点更靠近的原理较接近,因此利用 kNN 算法来定义 t鄄SNE算法降维后的数据类别是合理的。kNN 算法判断距离的公式为d(x,y)=(x1-y1)2+(x2-y2)2+(xn-yn)2=移ni=1(xi-yi)2(5)根据多数投票原则在所述低维特征空间中找出与待测数据特征向量最接近的 k 个样本点。k 值是kNN 算法的超参数,应小于单个样本容量且大于 1。t鄄SNE 算法不同类别的空
22、间分布更大,因此 k 值的选择可以较小,根据实践经验,k 值选择单个样本容量的 10%即可。1郾 5摇 模型框架基于多源域数据提取与机器学习算法的转子不平衡诊断模型的流程图如图 2 所示。首先,获取监测多个振动传感器的历史正常数据,计算各传感器历史正常数据与故障数据之间的互相关系211北京化工大学学报(自然科学版)摇 摇 摇 摇 摇 摇摇摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 2024 年数,选取相关度最小的传感器数据作为模型的监测数据源。然后,对该数据源的数据提取时域、频域和时频域特征,构建高维混合特征空间。最后,利用 t鄄SNE 算法对高维特征数据进行降维和可视化,在三维空间内采用 kNN 算法进
23、行故障分类,输出故障类型。图 2摇 基于多源域数据提取和机器学习算法的高速转子不平衡故障诊断模型流程图Fig.2摇 Flow chart of high鄄speed rotor unbalance faultdiagnosis model based on MSDDE andt鄄SNE algorithm2摇 实验验证2郾 1摇 转子动力学实验如图 3 所示,转子动力学实验台由高速电机带动换挡齿轮箱与实验齿轮箱组成。高速电机通过变频器控制,转速在 0 3 000 r/min 可调。换挡齿轮箱与电机通过膜片式联轴器连接,低速档变速比为1颐 1郾 3,高速档变速比为 1颐 2郾 5。换挡齿轮箱通过
24、膜片式联轴器与传动比 1颐 5郾 32 的实验齿轮箱连接,实验齿轮箱高速轴设计转速 0 30 000 r/min。图 3摇 转子不平衡模拟实验台Fig.3摇 Rotor unbalance simulation test bench该高速轴轴端设计有两个配重轮盘,结构形式如图 4 所示。通过增加配重质量块来模拟转子不同的不平衡状态。实验齿轮箱分布有 8 个 8 mm 电涡流位移传感器,传感器采样频率 5 000 Hz,采样点数5 000。用于采集低速轴与高速轴振动的传感器分布如表 4 所示。图 4摇 配重盘结构形式Fig.4摇 Counterweight plate structure表 4摇
25、 实验齿轮箱传感器分布Table 4摇 Distribution of test gearbox sensors传感器编号位置A1低速轴驱动侧摇+45毅A2低速轴驱动侧摇-45毅A3低速轴盲端摇+45毅A4高速轴电机侧摇+45毅A5高速轴电机侧摇-45毅A6高速轴非电机侧摇+45毅A7高速轴非电机侧摇-45毅A8低速轴键相摇 摇 设计 3 个实验如下:实验一不增加配重质量块,转子本身动平衡等级为 G1郾 0 级,按照图 5 所示的高速轴升速曲线做升速实验,在各转速停留采集数据后进入下一转速;实验二在高速轴靠近电机侧的配重轮盘上的 0毅相位处增加 3郾 17 g 的配重质量块,按图 5 所示的高
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