宋玉倩,趙軍,郭天太,孔明,李林峰

(中國(guó)計(jì)量學(xué)院 計(jì)量測(cè)試工程學(xué)院, 杭州 310018)

軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常用、最易磨損的部件，由其引起的機(jī)械故障約占30%，因此對(duì)軸承故障進(jìn)行檢測(cè)具有重要意義。

目前較成熟的故障信號(hào)提取方法有時(shí)域和頻域2種，新研究集中在將時(shí)、頻域方法相結(jié)合上，雖然精度有所提高，但損耗時(shí)間長(zhǎng)，不能廣泛應(yīng)用于工程實(shí)踐[1]。考慮到工程應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)性的要求，嘗試采用時(shí)域特征值提取方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，采用虛擬儀器技術(shù)[2-4]并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障的智能診斷[5]。

1 系統(tǒng)總體方案

開(kāi)發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軸承故障檢測(cè)系統(tǒng)總體思路如下：通過(guò)LabVIEW軟件編程，實(shí)現(xiàn)信號(hào)時(shí)域特征值的提取及保存，然后結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的MATLAB腳本公式[6]，實(shí)現(xiàn)軸承的智能診斷功能。

試驗(yàn)獲取的信號(hào)為文本格式的軸承工作臺(tái)振動(dòng)信號(hào)。系統(tǒng)的總體框架如圖1所示。其中，數(shù)據(jù)分析模塊將得到的特征值保存后，即完成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的建立，與之后的智能判斷模塊相互獨(dú)立。運(yùn)行智能診斷子程序，將被測(cè)信號(hào)進(jìn)行特征提取，送入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即可對(duì)軸承狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用較為廣泛[7-8]，而B(niǎo)P網(wǎng)絡(luò)可滿足對(duì)故障進(jìn)行快速、精確檢測(cè)的要求，因此采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷。

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)輸出神經(jīng)元為(1,0)時(shí)對(duì)應(yīng)軸承的正常狀態(tài)，故障狀態(tài)則通過(guò)被測(cè)樣本與目標(biāo)輸出間的偏離程度判斷，用輸出誤差e表征為

e=(a-1)2+b2，

(1)

式中:(a，b)為被測(cè)樣本的輸出，實(shí)際輸出誤差e大于設(shè)定的閾值時(shí)，判斷有故障發(fā)生，其他網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置

3 軟件設(shè)計(jì)

3.1 主程序

主程序通過(guò)設(shè)置讀取信號(hào)個(gè)數(shù)控制訓(xùn)練樣本的大小，文中用10個(gè)正常狀態(tài)的加速度振動(dòng)信號(hào)作為樣本信號(hào)進(jìn)行處理。主程序框圖如圖2所示，通過(guò)對(duì)訓(xùn)練樣本路徑的自動(dòng)引用，利用讀取的訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)控制循環(huán)，實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本文件的自動(dòng)讀取。

圖2 軸承故障檢測(cè)系統(tǒng)主程序圖

3.2 數(shù)據(jù)分析子程序

數(shù)據(jù)分析子程序主要實(shí)現(xiàn)時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征值的計(jì)算，將所求得的11個(gè)特征值進(jìn)行捆綁，組成1個(gè)數(shù)組，該數(shù)組即為1個(gè)訓(xùn)練樣本。選擇樣本數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置，進(jìn)行訓(xùn)練樣本的保存，該子程序執(zhí)行完畢，即完成對(duì)訓(xùn)練樣本庫(kù)的建立，本試驗(yàn)的樣本庫(kù)為10×11的矩陣，其對(duì)應(yīng)程序圖如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)分析子程序程序圖

3.3 智能診斷子程序

數(shù)據(jù)分析子程序中，對(duì)正常軸承測(cè)量文件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理所保存的特征值即為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，被測(cè)樣本為待診斷的信號(hào)，可以是正常信號(hào)，也可以是存在內(nèi)、外圈或滾動(dòng)體故障的信號(hào)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起始閾值是隨機(jī)的，所以在實(shí)際程序中，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練循環(huán)進(jìn)行3次，通過(guò)(1)式求取3次輸出誤差的平均值，作為最終誤差，當(dāng)誤差大于設(shè)定閾值時(shí)，判斷有故障發(fā)生，出現(xiàn)報(bào)警提示。智能診斷子函數(shù)對(duì)應(yīng)的程序圖如圖4所示。

圖4 智能診斷子程序的程序圖

3.4 MATLAB節(jié)點(diǎn)調(diào)用

LabVIEW專門(mén)提供了與MATLAB進(jìn)行通信的MATLAB Script方式。程序在運(yùn)行MATLAB Script時(shí)會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)MATLAB并在其中執(zhí)行腳本內(nèi)容，用戶可以直接在MATLAB節(jié)點(diǎn)中編輯程序(即在腳本節(jié)點(diǎn)中輸入函數(shù))；也可以載入已經(jīng)存在的程序(通過(guò)鼠標(biāo)右鍵單擊腳本節(jié)點(diǎn)，選擇Import將寫(xiě)好的程序載入)。通過(guò)在MATLAB節(jié)點(diǎn)中添加輸入、輸出變量并指定變量名稱，進(jìn)行LabVIEW和MATLAB間的參數(shù)傳遞，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)內(nèi)MATLAB程序在LabVIEW環(huán)境下運(yùn)行[9]。

如圖4所示。先將經(jīng)調(diào)試可運(yùn)行的MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序載入節(jié)點(diǎn)，分別添加訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本作為輸入?yún)?shù)，添加網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸出和測(cè)試結(jié)果輸出作為輸出參數(shù)，并與腳本內(nèi)程序變量的名稱進(jìn)行匹配，即p為訓(xùn)練樣本，pct為測(cè)試樣本，b1為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸出，a為測(cè)試結(jié)果輸出，節(jié)點(diǎn)內(nèi)的程序就是根據(jù)MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建、訓(xùn)練步數(shù)、學(xué)習(xí)率、目標(biāo)精度等參數(shù)的設(shè)置，for循環(huán)是為了減小網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí)起始閾值的隨機(jī)性帶來(lái)的誤差。

4 試驗(yàn)驗(yàn)證與分析

為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的有效性，采用如圖5所示的QPZZ-II型旋轉(zhuǎn)機(jī)械模擬試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行軸承故障試驗(yàn)。軸承型號(hào)為NU205EM，采用壓電式加速度傳感器采集電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速1 500 r/min時(shí)的軸承振動(dòng)信號(hào)。裂紋故障是采用工業(yè)線切割技術(shù)加工的寬度為0.6 mm的裂縫，磨損故障通過(guò)非均勻磨損加工。

圖5 滾動(dòng)軸承故障試驗(yàn)臺(tái)

試驗(yàn)時(shí)測(cè)點(diǎn)固定在軸承座的上表面，每種軸承狀態(tài)分別測(cè)取15次，其中正常狀態(tài)下的10組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，5組作為被檢測(cè)數(shù)據(jù)，其余狀態(tài)下的15組數(shù)據(jù)均作為被測(cè)數(shù)據(jù)。

對(duì)比訓(xùn)練樣本的輸出與目標(biāo)輸出，發(fā)現(xiàn)最大偏差約0.2，故將2個(gè)輸出的最大偏差均設(shè)為0.2，由(1)式計(jì)算誤差為0.08，將其設(shè)定為閾值，即當(dāng)被測(cè)樣本的輸出誤差大于0.08時(shí)，認(rèn)為有故障發(fā)生，彈出故障報(bào)警對(duì)話框，否則認(rèn)為結(jié)果為可接受誤差范圍，歸屬于正常樣本。

一些軸承狀態(tài)的數(shù)據(jù)輸出結(jié)果見(jiàn)表2，診斷的正確率達(dá)100%。其中正常1，2是任意抽取的10個(gè)訓(xùn)練樣本中的正常數(shù)據(jù)，從其誤差可以看出，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于設(shè)置的目標(biāo)輸出0.01；正常3，4為10個(gè)訓(xùn)練樣本外的正常數(shù)據(jù)，其平均誤差明顯比訓(xùn)練樣本誤差大；其他故障狀態(tài)均為各種故障狀態(tài)下任取2個(gè)。結(jié)果表明，系統(tǒng)能正確判斷出軸承是否存在故障，而且在外圈裂紋2的故障中，雖然輸出誤差只有0.584 79，但系統(tǒng)仍能判斷出故障，既說(shuō)明了BP初始閾值的隨機(jī)性，又驗(yàn)證了系統(tǒng)所選取閾值的合理性。

表2 各種軸承狀態(tài)的智能診斷輸出結(jié)果

5 結(jié)束語(yǔ)

為了實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的在線故障檢測(cè)，通過(guò)虛擬儀器平臺(tái)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織自學(xué)習(xí)性質(zhì)，完成了軸承故障檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)采用了最大值、有效值等11個(gè)特征值，通過(guò)增加輸入神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行步數(shù)和時(shí)間，并且對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行循環(huán)求取平均誤差，排除因隨機(jī)性造成的錯(cuò)誤判斷，對(duì)在實(shí)驗(yàn)室條件下所測(cè)試的樣本判斷正確率達(dá)100%，大大提高了系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確性。下一步的工作是對(duì)軸承不同故障狀態(tài)進(jìn)行模式識(shí)別，從而進(jìn)一步檢測(cè)出不同故障類型。