軒夢輝 趙思夏 徐立友 陳小亮 李團(tuán)飛

摘要：針對聯(lián)合收割機裝配精度不高和裝配質(zhì)量難以檢測的問題，提出一種基于麻雀搜索算法（SSA）優(yōu)化變分模態(tài)分解（VMD）和長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量檢測方法。該方法首先利用SSA算法自適應(yīng)尋優(yōu)得到最優(yōu)VMD分解模態(tài)參數(shù)K和懲罰因子α，然后利用最佳參數(shù)組合［K，α］將聯(lián)合收割機振動信號分解成不同中心頻率的本征模態(tài)分量IMF，并對各個IMF分別進(jìn)行聯(lián)合特征提取組成特征向量，最后將聯(lián)合特征向量作為LSTM的輸入，實現(xiàn)不同故障特征的分類。分析結(jié)果表明，SSA-VMD-聯(lián)合特征提取方法分類準(zhǔn)確率為98.1%，分別比集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）和固定參數(shù)VMD高7.1%和6.1%，驗證所提方法對聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量檢測的優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞：聯(lián)合收割機；裝配質(zhì)量檢測；聯(lián)合特征提取；麻雀搜索算法；變分模態(tài)分解；深度學(xué)習(xí)

中圖分類號：S225： TH165

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：2095-5553 （2023） 03-0132-09

Abstract： Aiming at the problems of low assembly accuracy and difficult assembly quality detection of combine harvesters， a method of combine assembly quality detection based on sparrow search algorithm （SSA）， optimized variational mode decomposition （VMD） and longterm and shortterm memory neural network （LSTM） is proposed. Firstly， the optimal VMD decomposition modal parameter K and penalty factor α are obtained by using SSA algorithm， then the vibration signal of the combine is decomposed into eigenmode components IMF with different central frequencies， and the joint features of each IMF are extracted to form a feature vector. Finally， the joint feature vector is used as the input of LSTM to realize the classification of different fault features. The analysis results show that the classification accuracy of SSA-VMD-joint feature extraction method is 98.1%， which is 7.1% and 6.1% higher than that of ensemble empirical mode decomposition （EEMD） and fixed parameter VMD， respectively， and which verifies the superiority of this method to the assembly quality detection of combine harvester.

Keywords： combine harvester; assembly quality inspction; joint feature extraction; sparrow search algorithm; variational mode decomposition; deep learning

0引言

聯(lián)合收割機作為農(nóng)業(yè)機械的核心裝備，其裝配質(zhì)量極大地影響聯(lián)合收割機作業(yè)效率。聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量檢測是聯(lián)合收割機出廠前最后的質(zhì)量保障環(huán)節(jié)［1］，我國農(nóng)機自動化生產(chǎn)水平較低，因此采用現(xiàn)代處理方法提高裝配質(zhì)量有重要的意義。

聯(lián)合收割機在運行過程中，振動信號含有豐富的故障信息，研究其振動信號可以對聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量進(jìn)行診斷。目前較流行的信號分析方法有經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解EMD［23］、集合模態(tài)分解EEMD［23］、局部均值分解LMD［45］。但這些方法存在一定缺陷，EMD和EEMD分解存在端點效應(yīng)和模態(tài)混疊現(xiàn)象，LMD分解的結(jié)果很大程度上取決于步長的選擇。針對這些問題，變分模式分解（VMD）被提出［6］。但VMD處理效果受預(yù)設(shè)參數(shù)影響很大，許多學(xué)者利用智能優(yōu)化算法對VMD參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。Wang等［7］利用甲蟲天線搜索（BAS）算法對VMD進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)用于提取軸承早期故障特征。Zhang等［8］用蚱蜢優(yōu)化算法找到VMD算法中的最優(yōu)參數(shù)組合［K，α］。Li等［9］用鯨魚優(yōu)化算法優(yōu)化VMD得到最佳的VMD分解參數(shù)用于雷達(dá)信號降噪。上述VMD參數(shù)優(yōu)化很少關(guān)注尋優(yōu)計算的效率和精度問題。

隨著基于深度學(xué)習(xí)的智能診斷技術(shù)迅速發(fā)展，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是其中一種，其處理時序問題時準(zhǔn)確率和效率優(yōu)于其他深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，但RNN具有結(jié)構(gòu)缺陷，容易產(chǎn)生梯度消失和爆炸，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的誤差無法調(diào)整。

針對此問題長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）被提出，LSTM克服了RNN的梯度消失和爆炸問題，LSTM在語音識別、文本識別等方面有成功的應(yīng)用；同時也被用于故障診斷領(lǐng)域。Hao等［10］提出一維卷積LSTM網(wǎng)絡(luò)用于多傳感器軸承故障診斷，與其他方法比較，有明顯的優(yōu)勢。Lei等［11］提出一種基于端到端LSTM模型的故障診斷框架。

針對以上分析，為了解決VMD需要人工設(shè)置參數(shù)的缺點和一些優(yōu)化算法的精度問題，本文結(jié)合VMD和LSTM的優(yōu)勢，提出一種SSA優(yōu)化VMD和LSTM相結(jié)合的聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量檢測方法。

1SSA優(yōu)化VMD算法

1.1VMD算法

變分模態(tài)分解是一種全新的、完全非遞歸變分問題求解方法，它通過交叉方向乘數(shù)迭代模型尋求信號的最優(yōu)解來確定每個本征模態(tài)函數(shù)（IMF）的最優(yōu)解，算法原理和具體步驟可參考文獻(xiàn)［12-13］。

1.2SSA算法

Xue等［14］于2020年開發(fā)的麻雀搜索算法（SSA）是一種模擬麻雀覓食行為和反捕食行為的新型群體智能優(yōu)化算法。Zhu等［15］用SSA算法對燃料電池的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過與其他算法對比，SSA算法具有明顯的優(yōu)勢。湯安迪等［16］用SSA算法對無人機路徑進(jìn)行優(yōu)化，取得很好的效果。

在SSA算法中，有發(fā)現(xiàn)者、追隨者以及警戒者，分別按照各自規(guī)則進(jìn)行位置更新以尋求最優(yōu)位置，更新規(guī)則如下。

1.3基于SSA的參數(shù)優(yōu)化VMD算法

信號在進(jìn)行VMD分解時需預(yù)先設(shè)定分解個數(shù)K和懲罰因子α，K和α的合理選擇對VMD分解影響極大［17］。K設(shè)置較大時分解結(jié)果會產(chǎn)生多余信息，K設(shè)置較小時導(dǎo)致分解模態(tài)混疊；α設(shè)置較大時各分量帶寬較小，信息可能失真，α設(shè)置較小時分解結(jié)果會產(chǎn)生噪音。

SSA優(yōu)化VMD參數(shù)的目標(biāo)就是確定K和α的最優(yōu)組合，關(guān)鍵在于適應(yīng)度函數(shù)的選取。香農(nóng)熵作為信號稀疏程度的度量，其大小可以直觀地反映信號的稀疏特征［18］。VMD分解時，如果欠分解，IMF分量表現(xiàn)出較強的稀疏特性，香農(nóng)熵值比較小；如果過分解，IMF分量表現(xiàn)出較弱稀疏特性，香農(nóng)熵較大。把香農(nóng)熵作為SSA優(yōu)化VMD參數(shù)的流程圖如圖1所示。具體步驟如下：

（1）確定適應(yīng)度函數(shù)，把香農(nóng)熵值最小作為適應(yīng)度函數(shù)；

（2）初始化參數(shù)空間起始位置，將空間位置轉(zhuǎn)化為［K，α］參數(shù)；

（3）麻雀種群參數(shù)設(shè)置；種群數(shù)量為100只、最大迭代次數(shù)為20、發(fā)現(xiàn)者數(shù)量為20、目標(biāo)函數(shù)維度為2、初始值的上下界分別為［10，10 000］，［2，200］；

（4）隨機生成麻雀初始化位置；

（5）對VMD進(jìn)行信號分解；

（6）計算麻雀的適應(yīng)度矩陣；

（7）更新麻雀種群發(fā)現(xiàn)者、追隨者以及警戒者位置；

（8）判斷是否滿足收斂條件；

（9）不滿足條件，返回第五步；滿足條件，輸出最優(yōu)位置矩陣，得到最佳［K，α］組合。

2聯(lián)合特征提取理論

聯(lián)合收割機在工作時，工作部件受多方激勵干擾，單一信號特征無法準(zhǔn)確表征故障信息，為了滿足聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量檢測準(zhǔn)確診斷的要求，提出了一種基于近似熵特征、時、頻域特征的聯(lián)合特征提取方法，更加準(zhǔn)確地提取振動數(shù)據(jù)的故障信息。

2.1近似熵

近似熵是衡量信號波動的規(guī)律性和未知性的線性參數(shù)［19］，表征了動力系統(tǒng)的變化趨勢，若某一信號序列越復(fù)雜、產(chǎn)生新模式的概率越大，其對應(yīng)的近似熵越大；反之，若該信號具有較強的規(guī)律性或周期性，其對應(yīng)的近似熵值越小。根據(jù)近似熵的特性，設(shè)備處于不同的運行狀態(tài)時，近似熵值會發(fā)生相應(yīng)的變化。

2.2時、頻域特征

常用時域分析法有均方值X2RMS、方差σ2x和峭度值CW。常用頻域分析法有重心頻率FC和均方頻率MSF等。

本文聯(lián)合特征形式為聯(lián)合收割機振動信號［近似熵，均方值，方差，峭度，重心頻率，均方頻率］。本文聯(lián)合特征提取與傳統(tǒng)的單純從時域或頻域選取特征的角度不同，將不同維度的時域、頻域和近似熵特征結(jié)合起來更能全面且準(zhǔn)確地表征聯(lián)合收割機的運行狀態(tài)。

3聯(lián)合收割機割臺裝配質(zhì)量檢測試驗設(shè)計

3.1檢測原理

當(dāng)聯(lián)合收割機部件裝配不當(dāng)時，會產(chǎn)生出不同的特征，振動信號中存儲了大量的信息，不同狀態(tài)下的振動信號有不同的特征，聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量檢測就是通過高效的智能算法和現(xiàn)代信號處理方法對采集到的不同狀態(tài)的振動信號進(jìn)行分析，聯(lián)合收割機割臺裝配質(zhì)量檢測基本原理如圖2所示。

其中，Y（a1，a2，…，an）、Y（b1，b2，…，bn）、Y（c1，c2，…，cn）、Y（d1，d2，…，dn）分別表示割臺正常、攪龍不對中、張緊輪松動和割刀未對中的時域、頻域和熵特征組成的聯(lián)合特征向量空間矩陣，兩者是一一對應(yīng)的。

當(dāng)割臺處于某一狀態(tài)，它將有且只有一個特征向量與之對應(yīng)，即聯(lián)合收割機割臺提取的振動特征向量和工作狀態(tài)是一一對應(yīng)的，聯(lián)合收割機割臺裝配質(zhì)量檢測通過提取的特征向量來判斷割臺的狀態(tài)，從而對聯(lián)合收割機割臺進(jìn)行裝配質(zhì)量檢測。

3.2試驗條件和振動數(shù)據(jù)獲取

本文通過聯(lián)合收割機各部件振動信號判斷裝配質(zhì)量問題。2020年7—9月于河南科技大學(xué)重點實驗室對東方紅4LZ-9A2聯(lián)合收割機進(jìn)行了實機試驗，采集硬件儀器為DH5902型動態(tài)信號測試分析儀、加速度傳感器；軟件為DHDAS動態(tài)信號采集分析系統(tǒng)。發(fā)動機轉(zhuǎn)速為1 000 r/min，加速度傳感器采樣頻率為2 kHz。

人工設(shè)置聯(lián)合收割機割臺4種常見的故障狀態(tài)，即正常、攪龍不對中、割刀傳動張緊輪松動和割刀未對中。信號采集過程中，采樣頻率為2 kHz，采樣時間為1 s，分別采集4種狀態(tài)下各200組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)長度為2 000，共得到樣本集800組，采樣狀態(tài)如圖3所示，振動信號的時域和頻譜圖如圖4所示，數(shù)據(jù)集如表1所示。

單純從時域波形圖和頻域波形圖中很難判別割臺處于正常狀態(tài)還是故障狀態(tài)。因此，必須要用現(xiàn)代處理方法，對各種振動信號提取更加明顯的特征，實現(xiàn)聯(lián)合收割機割臺的裝配質(zhì)量檢測。

3.3SSA-VMD-LSTM檢測算法流程

本文提出了一種基于SSA-VMD-LSTM和聯(lián)合特征提取的聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量檢測方法，其流程如圖5所示。具體實現(xiàn)步驟如下：

（1）以最小香濃熵值為SSA優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，用SSA算法自適應(yīng)搜索VMD最優(yōu)參數(shù)組合［K，α］；

（2）利用優(yōu)化的最佳參數(shù)組合進(jìn)行VMD分解，每個樣本得到8組IMF分量；

（3）計算每個樣本每個IMF分量的近似熵值和時、頻域特征作為特征向量，從而構(gòu)成包含所有樣本的特征向量；

（4）將特征向量按照一定比例劃分為訓(xùn)練集和驗證集；

（5）將特征向量輸入LSTM分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到分類模型；

（6）將測試機樣本的特征向量輸入到訓(xùn)練好的分類模型中，實現(xiàn)裝配質(zhì)量檢測。

4試驗結(jié)果與分析

4.1SSA-VMD分解效果比較與分析

以聯(lián)合收割機割臺振動信號采集過程為例，麻雀搜索算法中，迭代次數(shù)為20，麻雀種群為100，發(fā)現(xiàn)者比例為20%，麻雀巡游的上下界分別為［10，10 000］，［2，200］。適應(yīng)度函數(shù)香農(nóng)熵值隨迭代次數(shù)變化的曲線如圖6所示，麻雀搜索結(jié)果為［8，5 335］，即VMD分解個數(shù)K和懲罰因子α分別為8和5 335。從圖6可以看出，最小香農(nóng)熵值出現(xiàn)在第5次迭代時，之后一直收斂，表明麻雀搜索算法收斂速度很快，全局優(yōu)化能力強，適合用于優(yōu)化VMD參數(shù)。

設(shè)置該參數(shù)組合對聯(lián)合收割機割臺振動信號進(jìn)行VMD分解，SSA-VMD分解的模態(tài)分量和頻譜圖如圖7所示，分解出的各個IMF分量獨立性較好，中心頻率較為清晰。

以下選擇EEMD和固定參數(shù)K=8，α=987的VMD分解方法［20］與本文提出方法進(jìn)行對比。

從圖8可以看出，每個IMF均有其中心頻率，但分解的頻譜圖帶寬較大，中心頻率周圍有很多信號環(huán)繞，存在一定的噪音；從圖9中可以看出，EEMD分解產(chǎn)生的6個模態(tài)分量存在頻率混疊，并且在不同分量之間頻率沒有明顯差距，尤其在前2個分量中混入了大量的噪聲，使有用信息難以被提取。

SSA-VMD對振動信號的分解頻譜圖7清晰顯示出，不同IMF分量之間頻率分量不同，頻帶差異明顯，表明本文所提出的SSA-VMD方法能夠有效克服EEMD算法中的模態(tài)混疊現(xiàn)象，可以有效提取聯(lián)合收割機振動信號的故障特征。

4.2不同特征在LSTM中分類準(zhǔn)確率對比與分析

本文將單一時域特征、單一頻域特征和單一熵特征在LSTM中進(jìn)行診斷和對比分析。LSTM網(wǎng)絡(luò)設(shè)置最大迭代次數(shù)為700，學(xué)習(xí)率為0.01，衰落因子為0.2。訓(xùn)練集和驗證集劃分比例為8∶2。

由圖10、圖11可知，訓(xùn)練300次時，訓(xùn)練準(zhǔn)確率和損失函數(shù)值趨于穩(wěn)定，訓(xùn)練后的準(zhǔn)確率為98.8%，損失函數(shù)最終達(dá)到0.05。從圖12可知，只有少量的2類被錯誤分成3類，其余均被正確分類。

在LSTM中的分類準(zhǔn)確率如表2所示，其中，單一時域特征、單一頻域特征、熵特征和聯(lián)合特征的分類準(zhǔn)確率分別為81%、90%、92.5%和98.1%，驗證了本文所提方法的優(yōu)越性。

4.3SSA優(yōu)化VMD參數(shù)準(zhǔn)確率分析

本文采用EEMD和固定參數(shù)VMD提取特征進(jìn)行對比，表3為不同特征的分類準(zhǔn)確率，EEMD采用聯(lián)合特征提取后的分類準(zhǔn)確率為91%，固定參數(shù)VMD聯(lián)合特征的準(zhǔn)確率為92%，本文所提方法的準(zhǔn)確率為98.1%。為驗證本文聯(lián)合特征在LSTM中分類效果，與最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）優(yōu)化LSSVM方法對比，由表3可知，本文所提SSA優(yōu)化VMD參數(shù)的方法比EEMD-聯(lián)合特征和固定參數(shù)VMD-聯(lián)合特征準(zhǔn)確率高，說明了本文聯(lián)合特征和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)LSTM的優(yōu)越性。

為避免隨機干擾因素，分析本文提出方法的穩(wěn)定性，本文構(gòu)建不同驗證集在LSTM中進(jìn)行了10次試驗并統(tǒng)計其平均準(zhǔn)確率，試驗結(jié)果如圖13和表4所示。

從表4可以看出，聯(lián)合特征的平均準(zhǔn)確率達(dá)到97.7%，單一特征的準(zhǔn)確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于本文所提的聯(lián)合特征的準(zhǔn)確率。從標(biāo)準(zhǔn)差來看，聯(lián)合特征的標(biāo)準(zhǔn)差為0.725，相比于單一特征，SSA-VMD-LSTM方法能夠相對準(zhǔn)確且穩(wěn)定的對聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量進(jìn)行檢測。

5結(jié)論

1） 快速準(zhǔn)確地尋找VMD分解的最佳參數(shù)組合［K，α］，解決了VMD人工設(shè)置參數(shù)的缺點。通過快速迭代求得整體最優(yōu)參數(shù)組合［8，5 335］，分解結(jié)果表明，SSA-VMD能有效克服EEMD模態(tài)混疊現(xiàn)象。

2）? 針對單一信號特征無法準(zhǔn)確表征故障信息，提出了一種基于近似熵特征、時、頻域特征的聯(lián)合特征提取方法。聯(lián)合特征的分類準(zhǔn)確率為98.1%，分別比時域特征、頻域特征和近似熵單獨特征的準(zhǔn)確率高17.1%、8.1%和5.6%。

3）? SSA-VMD-聯(lián)合特征在LSTM中的分類準(zhǔn)確率高達(dá)98.1%，與EEMD-聯(lián)合特征和VMD-聯(lián)合特征相比，準(zhǔn)確率分別高7.1%和6.1%，并通過與不同分類器進(jìn)行對比，本文所提方法具有很大的優(yōu)越性。本文對聯(lián)合收割機裝配質(zhì)量檢測有一定的潛在價值，可應(yīng)用于其他機械的裝配質(zhì)量檢測。

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