基于神经网络的电机转子不平衡检测研究*

李亦滔,雷奶华,汤绍钊

(宁德出入境检验检疫局,福建宁德 352100)

基于神经网络的电机转子不平衡检测研究*

李亦滔,雷奶华,汤绍钊

(宁德出入境检验检疫局,福建宁德 352100)

针对振动信号非平稳的特点,为了快速准确地判断引起转子不平衡的原因,提出了一种基于小波包分解和神经网络相结合的电机故障检测研究方法,对采集的振动信号进行小波包分解,利用分解的小波系数求取各个频带峭度,根据频带峭度的变化提取特征向量,应用RBF神经网络进行检测识别,并通过MATLAB仿真实现。

小波包分解;神经网络;振动信号;转子不平衡

0 引 言

近年来,故障诊断技术发展迅速,研究成果层出不穷。电机作为现代工业的重要能源动力设备,其作用不可替代。电机一旦发生故障,将带来较大的经济损失。因此,针对电机故障诊断技术的研究,具有重要的理论研究价值和实际意义[1]。

转子不平衡是最常见的电机故障,主要是转子部件质量偏心或转子部件出现缺损引起的。当电机转子质量分布不均匀时,引起重心偏移,产生变化的作用力,导致电机运行不稳定。引起转子不平衡的主要原因有:动静碰磨;转子零部件脱落或移位;绝缘收缩造成转子线圈移位、松动;联轴器不平衡;以及冷却风扇与转子表面均匀积垢等[2]。当电机转子出现不平衡时,其振动信号会发生变化,引起不平衡的不同原因具有对应特定的典型特征。

由于振动信号属于非平稳随机信号,传统的傅里叶变换从频域角度进行信号分析,只能说明信号中某频率成分幅值的大小和频率密度,不能检测奇异信号点的时域信息,而且还可能将含有丰富故障信息的微弱信号作为噪声滤去。因此,不能完全满足振动信号特征提取的要求。为解决这一问题,笔者提出一种基于小波包分解和RBF神经网络的电机转子不平衡检测研究方法,该方法采用小波分解系数求取峭度值,将各个频带峭度的变化作为故障特征量,应用RBF神经网络进行检测分析,判断引起电机转子不平衡的原因及位置,为电机故障研究提供了一种新思路。

1 小波包分解与信号特征提取

1.1 小波包分解基本原理

小波包分析是一种在多分辨分析基础上扩展更优越的时-频分析法,特别是针对非平稳瞬态信号,具有表征信号局部特征的能力,对于低频部分有着较高的频率分辨率,对于高频部分有着较高的时间分辨率。

小波包对离散信号进行分解,从滤波器的原理来看,相当于将信号先后通过一个高通滤波器与一个低通滤波器,最终滤波后可分解成高频与低频两组信号。

小波包分解算法为:

式中:pk,qk为小波重构共轭滤波器系数。

1.2 小波包峭度特征提取方法

小波包在时域和频域中同时对信号进行分析,有效区分信号中的突变点与噪声,笔者采用db3小波对降噪后的信号进行三层小波包分解,如图1所示。

图1 小波包分解示意图

其中,A为低频部分,D为高频部分,末尾的序号数表示小波包分解的层数(即尺度数)。分解具有关系:S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3 +DDD3。

经有关资料统计表明,峭度指标是反映振动信号分布特性的数值统计量,是归一化的4阶中心矩,对冲击信号特别敏感,特别适用于早期表面损伤类故障[3]。因此可以利用各个频带峭度的变化来提取故障特征,频带峭度可以由小波包分解系数来求取,具体步骤如下。

(1)对小波分解系数重构,提取各频带范围的信号。假设原始信号S(t)中信号最低频率为0,最高频率为f,则提取小波包分解信号Sj(j=0,…,7)频率成分所代表的频率范围如表1所列。

表1 小波包分解频率范围

(2)重构小波包系数,求各频带信号的峭度指标。设各频带信号Sj对应的峭度为Kj,则有:式中:xj为信号值;x-为信号均值;N为采样长度;σj为标准差。

(3)以峭度指标构造特征向量,特征向量T构造如下:

2 RBF神经网络

2.1 RBF神经网络结构

RBF神经网络属于一种前馈型式神经网络,典型的RBF神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成,如图2所示。

图2 RBF神经网络模型

2.2 RBF神经网络算法

设输入层、隐含层和输出层神经元节点数分别为k、n、p,将故障特征向量作为RBF神经网络的输入向量:X=[x1,x2,...,xk]T,故障类型作为RBF神经网络的输出,用Y=[y1,y2,...,yp]T表示。网络的隐含层输出只依靠输入向量与径向基函数中心的距离,选择高斯函数作为网络的径向量函数[4]。

式中:σi为高斯函数的宽度;Ci=[Ci1,Ci2,…,Cim]T为高斯基函数的中心。

RBF神经网络的输出层是对线性权值进行调整,其传递函数是线性函数,令其输出为Yj(X),则:

式中:ωij为隐含层和输出层之间的连接权值。

给定学习因子和动量因子,进行网络迭代训练,其算法为:

3 电机转子不平衡检测试验及分析

3.1 电机转子不平衡检测试验流程

电机转子不平衡检测试验流程如图3所示。

图3 检测试验流程

首先通过试验台和各种信号检测装置进行振动信号检测试验,获取振动信号数据;然后利用matlab软件对获取的信号进行小波包分解和重构,进而求出各子频带信号峭度,以此为元素构造特征向量,作为神经网络的输入;最后设计神经网络的训练样本和结构,通过网络训练结果实现检测识别。

3.2 神经网络设计及训练

网络结构设计为8个输入节点,T=[K0,K1,K2, K3,K4,K5,K6,K7]代表小波包分解的8个频段信号特征矢量,输出层设计为2个神经元节点,Y=[Y1, Y2]以二进制形式表示引起电机转子不平衡典型原因,(0,0)表示动静碰磨、(0,1)表示零部件松动脱落、(1,0)表示联轴器不平衡、(1,1)接口结垢。

3.3 检测识别及结果分析

本试验数据在某电气工程实验室采集,试验平台选用一台三相异步电动机Y100L1-4,以及一个加速度传感器,一个功率计和电子控制设备等组成,采集电机壳体驱动端的振动信号,并在电机上布置了转子不平衡故障。转子转速为1 420 r/min,采样频率12 000 Hz,获得4 096点故障数据(数据单位为电压V),在MATLAB环境下进行仿真试验,利用小波包分解后提取的特征向量(峭度值),建立特征向量集,选取72组样本数据,对神经网络进行训练,其中63组作为训练样本,9组作为测试样本,以便进行电机转子不平衡典型原因分类。用表2的数据进行训练,用表3的数据送入已训练完毕的网络进行检验,输出结果见表4。

表2 神经网络部分训练样本

表3 神经网络测试样本

表4 神经网络试验结果

观察表3中网络的实际输出和网络的理论输出, 8组测试样本吻合得较好,较理想,只有1种出错了,说明了小波包分解和RBF神经网络的有机结合对电机转子不平衡的检测研究是可行的,但是试验中发现该方法训练时间较长,而且对样本的数量要求尽量多,需要人工排除奇异样本,才能提高识别的准确性。由于RBF神经网络的学习泛化能力不足,需要优化改进。

4 结 论

将小波包分解和RBF神经网络相结合的检测方法应用于研究引起电机转子不平衡的典型原因,分别对动静碰磨、零部件松动脱落、联轴器不平衡、接口结垢的实测振动信号进行了分析。结果表明,该方法可有效地确定引起电机转子不平衡的原因,是诊断电机故障的一种有用工具。但该方法对于试验样本的质量要求较高,为了提高诊断的准确性,需先对样本进行筛选,增加了训练的时间,笔者对可能的原因进行了探讨。笔者认为如果再结合遗传算法的方法对RBF神经网络进行优化可能会取得更好的效果,还有待于进一步的实验验证。

[1] 钟秉林,黄 仁.机械故障诊断学[M].北京:机械工业出版社, 2006.

[2] 王 芳,鲁顺昌.基于小波包分析的电机故障检测[J].电机与控制应用,2008,35(7):52-54.

[3] 矫立新,张丽娟.基于小波变换的异步电机故障检测与分析[J].电气自动化,2011,33(2):73-75.

[4] 张敬斋.RBF神经网络在水轮发电机故障诊断中的应用[J].计算机仿真,2011,28(12): 314-317.

Detection for Paroxysmal Rotor Unbalance of Motor Based on Neural Network

LI Yi-tao,LEI Nai-hua,TANG Shao-zhao
(Ningde Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau,Ningde Fujian 352100,China)

Aiming at the non-station of vibration signals,this paper presents a motor fault diagnosis method based on the wavelet packet decomposition and the neural network for the sake of quick and accurate detection to the reasons of rotor unbalance.This method strikes the kurtosis of frequency band through the coefficient of wavelet packet,and gains the feature vector from various changes in the kurtosis of each frequency band,and identifies fault with RBF neural network,and uses the MATLAB software to realize it.The experimental results show that the method is effective and feasible for the detection of the rotor unbalance,and provides effective way for the detection of motor fault.

wavelet packet decomposition;neural network;vibration signal;rotor unbalance

TM305.3;TP806.3

A

1007-4414(2015)05-0184-04

10.16576/j.cnki.1007-4414.2015.05.068

2015-07-14

福建检验检疫局科技计划项目(编号:FK2013-40)

李亦滔(1988-),男,福建宁德人,硕士,研究方向:模式识别与电机故障诊断。