張　琪,吳亞鋒,李　鋒

(1.西北工業(yè)大學(xué) 動(dòng)力與能源學(xué)院,西安　710072；2.中國(guó)華陰兵器試驗(yàn)中心 環(huán)境模擬室，陜西 華陰　714200)

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基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障預(yù)測(cè)方法研究

張琪1,吳亞鋒1,李鋒2

(1.西北工業(yè)大學(xué) 動(dòng)力與能源學(xué)院,西安710072；2.中國(guó)華陰兵器試驗(yàn)中心 環(huán)境模擬室，陜西 華陰714200)

摘要：許多大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行工況惡劣，非平穩(wěn)、非線性特征明顯，以及各種突發(fā)性、偶然性因素的影響，給基于振動(dòng)信號(hào)處理的狀態(tài)預(yù)測(cè)和狀態(tài)維護(hù)分析帶來(lái)困難;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的處理非線性系統(tǒng)的能力在故障預(yù)測(cè)中得到廣泛的應(yīng)用，但由于其在追求高精度訓(xùn)練目標(biāo)時(shí)易陷入局部極值，且收斂速度慢甚至發(fā)散;針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，提出了采用遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，這樣不僅發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛的映射特性也使遺傳算法的全局搜索優(yōu)勢(shì)盡顯無(wú)疑;通過(guò)組合這兩種算法，在提升網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度方面,優(yōu)點(diǎn)尤其突出，最終提高對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障預(yù)測(cè)和壽命估計(jì)的性能，這在某環(huán)境模擬試驗(yàn)系統(tǒng)動(dòng)力風(fēng)機(jī)的軸承磨損故障預(yù)測(cè)中得到了驗(yàn)證。

關(guān)鍵詞：遺傳算法;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);磨損;預(yù)測(cè)

0引言

旋轉(zhuǎn)機(jī)械是工業(yè)生產(chǎn)中轉(zhuǎn)化能量和提供動(dòng)力的關(guān)鍵設(shè)備，其性能退化或失效影響整機(jī)性能甚至導(dǎo)致設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)，造成經(jīng)濟(jì)損失甚至人員傷亡。如磨損是軸承最常見(jiàn)的一種失效形式，磨損量較大時(shí)，軸承便產(chǎn)生游隙，使振動(dòng)加劇、產(chǎn)生噪聲以及旋轉(zhuǎn)精度降低等嚴(yán)重影響軸承的工作性能。開(kāi)展旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障預(yù)測(cè)研究，能夠變定時(shí)維修為視情維修，對(duì)預(yù)防故障發(fā)生和保證設(shè)備安全運(yùn)轉(zhuǎn)具有重要意義。

故障預(yù)測(cè)技術(shù)是故障診斷的一個(gè)組成部分，前提是狀態(tài)監(jiān)測(cè)及診斷。我們知道，機(jī)械設(shè)備需要長(zhǎng)期使用并且經(jīng)受各種環(huán)境作用，必然會(huì)發(fā)生性能與功能的變化。如果能夠通過(guò)監(jiān)測(cè)采集到緩變信號(hào)參數(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)值(突變信號(hào)不具普適性)，通過(guò)一定的方法對(duì)一定時(shí)間以后的參數(shù)進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)，從而評(píng)估設(shè)備的性能和可靠性，為設(shè)備使用者及時(shí)準(zhǔn)確的做出決策提供技術(shù)支持。如果想要做到在故障未發(fā)生之前做好防范工作，就要開(kāi)展早期故障預(yù)測(cè)。同時(shí)，也可以在故障發(fā)生之后快速隔離故障和重組系統(tǒng)功能。

故障預(yù)測(cè)方法的研究?jī)?nèi)容基本分為3個(gè)方面：第一，基于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型的預(yù)測(cè)方法，相應(yīng)的預(yù)測(cè)值是經(jīng)過(guò)模型參數(shù)的估計(jì)得到的。如時(shí)間序列預(yù)測(cè)ARMA模型；第二，基于模糊理論或灰色理論的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)方法。如灰色預(yù)測(cè)通過(guò)一階微分方程解釋數(shù)列的發(fā)展規(guī)律，該模型用于故障短期預(yù)測(cè)效果比較好；第三，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)方法，這種智能方法不需要被測(cè)系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型，而是借助歷史的狀態(tài)數(shù)據(jù)，在對(duì)數(shù)據(jù)處理和分析之后，其中隱含的有效信息被挖掘出來(lái)。現(xiàn)已用于設(shè)備關(guān)鍵部件壽命預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等[7-10]。有人用支持向量機(jī)SVM預(yù)測(cè)股價(jià)指數(shù)，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN預(yù)測(cè)時(shí)間序列，都收到了較好的預(yù)測(cè)效果。

現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，機(jī)械設(shè)備的性能和功能受到各種復(fù)雜因素的影響，想要用精確的函數(shù)關(guān)系描述其變化過(guò)程是不現(xiàn)實(shí)的，這是實(shí)際問(wèn)題中的普遍現(xiàn)象。大量真實(shí)數(shù)據(jù)集的性質(zhì)表明，基于數(shù)據(jù)更能進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和恰當(dāng)?shù)拿枋?。神?jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法這兩種智能算法都是模擬生物結(jié)構(gòu)去表達(dá)輸入輸出之間隱性關(guān)系的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是預(yù)測(cè)應(yīng)用中普遍和靈活的工具，是現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析中的熱點(diǎn)，可以處理“黑箱”問(wèn)題，它自身具有強(qiáng)大的自主學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)對(duì)象是網(wǎng)絡(luò)輸入層的大量樣本，通過(guò)對(duì)各層的神經(jīng)元進(jìn)行訓(xùn)練，在以網(wǎng)絡(luò)輸出均方誤差最小的訓(xùn)練目標(biāo)下，連接權(quán)重和閾值不斷被調(diào)整到最佳值，最終確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以此進(jìn)行外推預(yù)測(cè)后續(xù)的狀態(tài)。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，有一類(lèi)是用誤差的反向傳播來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的權(quán)值，這種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是BP網(wǎng)絡(luò)。作為前向網(wǎng)絡(luò)的核心，BP網(wǎng)絡(luò)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是最完美、最精華的。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得出，應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中有八成至九成都采用了BP網(wǎng)絡(luò)或它的變形。雖然它具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可調(diào)整參數(shù)多，訓(xùn)練算法多，可操作性好的特點(diǎn)，但其自身也存在缺陷，由于搜索求解算法是沿梯度下降的，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢的缺點(diǎn)，難以保證復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的全局優(yōu)化而易導(dǎo)致陷入局部極小值，加之無(wú)法準(zhǔn)確獲得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、初始連接權(quán)值和閾值，而它們卻是影響網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果的主要因素。因此，有必要采用遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，以期克服這些問(wèn)題，提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

遺傳算法將初始連接權(quán)值和閾值作為染色體，建立種群，利用生物遺傳特性(復(fù)制、交叉、變異)逐代進(jìn)行選擇，高收斂精度與速度保證了搜索到全局范圍內(nèi)的最優(yōu)解。這個(gè)最優(yōu)解就是最佳的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，比用經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)判斷更能使網(wǎng)絡(luò)參數(shù)合理化，它的交叉因子和變異因子在網(wǎng)絡(luò)陷入局部極值時(shí)能很好地跳出來(lái)，從而克服網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小的缺點(diǎn)，提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)精度。

綜上所述，采用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行故障預(yù)測(cè)是可行和有效的。

1結(jié)合遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是為了得到最佳的網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值，其原理是把網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值作為遺傳種群中的個(gè)體，定位出一個(gè)理想的搜索解空間。遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(以下簡(jiǎn)稱GA-BP)算法的流程如圖1所示。

圖1　GA-BP算法流程

2經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能比較

為了驗(yàn)證GA-BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高的普適性，我們用MATLAB產(chǎn)生一組呈指數(shù)生長(zhǎng)特征的數(shù)據(jù)，加入高斯白噪聲組成原始信號(hào)。將這組原始信號(hào)依據(jù)當(dāng)前數(shù)值加上前3個(gè)時(shí)序點(diǎn)的數(shù)值來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)點(diǎn)的數(shù)值的思想構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出結(jié)構(gòu)，分別輸入BP和GA-BP訓(xùn)練并進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)，用預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的均方誤差來(lái)評(píng)判網(wǎng)絡(luò)模型的泛化水平。

2.1創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定結(jié)構(gòu)和參數(shù)

2.2確定遺傳算子

在解決一個(gè)實(shí)際的優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，染色體長(zhǎng)度由待優(yōu)化參數(shù)的個(gè)數(shù)確定并編碼成二進(jìn)制形式，然后初始化種群大小。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層神經(jīng)元個(gè)數(shù)確定后，將產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的染色體長(zhǎng)度和種群大小。本例中遺傳算法染色體長(zhǎng)度

s=R×s1+s1×s2+s1+s2=4×4+4×1+4+1=25

R,s1,s2分別為輸入層，中間隱含層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，種群大小和遺傳代數(shù)分別設(shè)定為50和100。遺傳尋優(yōu)搜索的目的是使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差最小。交叉概率和變異概率這兩個(gè)關(guān)鍵的遺傳參數(shù)是根據(jù)適應(yīng)度的大小進(jìn)行選擇的。

2.3網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試及優(yōu)化前后預(yù)測(cè)結(jié)果分析

在MATLAB7.0環(huán)境下訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行仿真試驗(yàn)，檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在學(xué)習(xí)參數(shù)和迭代步數(shù)相同的情況下，設(shè)定自學(xué)習(xí)率lr=0.1, 學(xué)習(xí)目標(biāo)goal (精度)為0.001，用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。把測(cè)試樣本數(shù)據(jù)分別輸入到訓(xùn)練好的GA-BP和BP網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行程序進(jìn)行仿真。

將仿真結(jié)果和原始數(shù)據(jù)進(jìn)行比較(橫軸用數(shù)據(jù)時(shí)序模擬時(shí)間)，來(lái)檢查輸出和實(shí)際測(cè)量值之間的誤差是否滿足要求。如表1、圖2所示。

圖2　優(yōu)化前后仿真結(jié)果比較

網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型BPGA-BPMSE0.002450.000523

通過(guò)比較可以看出，經(jīng)過(guò)遺傳算法優(yōu)化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度得到了比較大的改善，這也表明將GA-BP應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題中作預(yù)測(cè)能夠比較準(zhǔn)確地進(jìn)行故障預(yù)報(bào)。

3GA-BP在動(dòng)力風(fēng)機(jī)軸承壽命預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

3.1試驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源

試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集自某環(huán)境模擬試驗(yàn)系統(tǒng)動(dòng)力風(fēng)機(jī)的深溝球軸承內(nèi)圈損傷尺寸變化監(jiān)測(cè)過(guò)程。采集故障軸承的振動(dòng)加速度信號(hào)，分別將接觸式傳感器安裝在電動(dòng)機(jī)風(fēng)扇端和驅(qū)動(dòng)端的軸承座上。對(duì)于滾動(dòng)軸承的全壽命過(guò)程，取軸承單點(diǎn)損傷為例，損傷應(yīng)該是逐漸擴(kuò)大且加深的。我們?cè)谶@里用1 797 rpm轉(zhuǎn)速下滾軸內(nèi)圈單點(diǎn)損傷直徑為0(正常狀態(tài))、0.007英寸、0.014英寸、0.021英寸、0.028英寸來(lái)描述軸承單點(diǎn)損傷的發(fā)展過(guò)程，以此來(lái)構(gòu)造滾動(dòng)軸承的全壽命過(guò)程。

反映軸承設(shè)備磨損狀況的特征量采用磨損尺寸對(duì)應(yīng)的能量值，并設(shè)定一個(gè)能量閾值作為故障發(fā)生點(diǎn)，以此為判據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)滾動(dòng)軸承的壽命。我們采取了3次樣條插值的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了插值處理，擴(kuò)充樣本量。以損傷直徑每增大0.001英寸為一組數(shù)據(jù)，用28段3次多項(xiàng)式在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間構(gòu)建一個(gè)3次樣條，得到相對(duì)于待插值函數(shù)的最小震蕩，插值后共得到29組數(shù)據(jù)，這樣做的目的就是能更詳細(xì)地表達(dá)故障的程度。擴(kuò)充后的數(shù)據(jù)樣本如表2所示。

表2　故障預(yù)測(cè)的訓(xùn)練樣本

設(shè)計(jì)輸入向量矩陣如下[11]：

對(duì)應(yīng)的目標(biāo)輸出向量如下：

3.2軸承磨損趨勢(shì)預(yù)測(cè)試驗(yàn)

這里我們做出假設(shè)，假設(shè)損傷直徑變化的每個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔是10小時(shí)。這里我們采取的方法是將前25組數(shù)據(jù)能量(前280個(gè)小時(shí))歸一化處理后輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，然后利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行外推預(yù)測(cè)，對(duì)25組之后的30組數(shù)據(jù)進(jìn)行智能預(yù)測(cè)，如圖3所示。

圖3　不同時(shí)刻(磨損量)對(duì)應(yīng)的能量圖

我們定義某個(gè)時(shí)間對(duì)應(yīng)的磨損量作為軸承故障磨損量的閾值，對(duì)應(yīng)圖中的預(yù)測(cè)值我們可以看到當(dāng)軸承工作到某個(gè)時(shí)刻故障對(duì)應(yīng)的能量達(dá)到我們定義的閾值，此時(shí)完成軸承壽命預(yù)測(cè)，認(rèn)為在該點(diǎn)故障發(fā)生。如設(shè)定1 800為極限磨損量對(duì)應(yīng)的能量閾值，對(duì)照?qǐng)D中結(jié)果表明，設(shè)備運(yùn)行大約在第350個(gè)小時(shí)發(fā)生故障，這種預(yù)測(cè)與實(shí)際情況比較吻合。

4結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械非平穩(wěn)狀態(tài)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)及狀態(tài)維護(hù)，提出了基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的預(yù)測(cè)方法，研究了GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建模過(guò)程。最后，運(yùn)用某環(huán)境試驗(yàn)風(fēng)機(jī)軸承上的實(shí)際振動(dòng)信號(hào)，驗(yàn)證了預(yù)測(cè)結(jié)果的高精確度，它是一種理想的預(yù)測(cè)方法。

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Research on Mechanical Fault Prediction Based on Improved Neural Network

Zhang Qi1,Wu Yafeng1, Li Feng2

(1. School of Power and Energy, Northwestern Polytechnical University, Xi’an710072, China；2.Department of Environment Simulation, Huayin Ordinance Test Centre, Huayin714200, China)

Abstract:The representative characteristics of large-scale rotating machine in operation are non-stationary and nonlinear, and also influenced by sudden and accidental factors, thus the difficulty in condition monitoring and fault prediction based on vibration signal analysis is great. Artificial neural networks, which perform a nonlinear mapping between inputs and outputs, are widely used in fault prediction, but easy to fall into local optimal solution and converge with slow speed or even diverge. In this paper, aimed at this problem, the dynamic prediction model is studied，in which back propagation(BP) algorithm coupled with genetic algorithm(GA) will be used to train and optimize the networks. BP of ANN has been recognized as a powerful mapping approach to model extremely complex nonlinear process while GA for global search ability was used in various diverse optimization systems. Owing to complementary advantages of both merged, the accuracy of the GA-BP networks is improved significantly. The final goal is to improve the performance of GA-BP network in predicting faulty and estimating residual life for rotating machinery. Ultimately, verification of the optimization was showed at the bearing wear data from the power fan of a environmental simulation test system.

Keywords：genetic algorithm; back-propagation neural network; wear; prediction

文章編號(hào)：1671-4598(2016)02-0011-03

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.02.003

中圖分類(lèi)號(hào)：TP183

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

作者簡(jiǎn)介：張琪(1984-)，女，陜西咸陽(yáng)人，碩士研究生，主要從事智能診斷與預(yù)測(cè)方向的研究。吳亞鋒(1961-)，男，陜西渭南人，教授，博士研究生導(dǎo)師，主要從事現(xiàn)代信號(hào)處理理論與方法及振動(dòng)噪聲分析與控制方向的研究。

收稿日期：2015-09-07；修回日期：2015-09-29。