风电齿轮箱故障诊断的SVM参数优化

赵春华　董海江　钟先友

三峡大学,宜昌,443002

风电齿轮箱故障诊断的SVM参数优化

赵春华董海江钟先友

三峡大学,宜昌,443002

针对风电齿轮箱易出现齿轮断齿、点蚀、磨损等故障问题，提取风电齿轮箱非平稳非线性振动信号的提升小波包能量熵，利用支持向量机(SVM)进行故障诊断。为提高算法的分类精度，利用遗传算法对参数进行优化处理，试验结果表明，优化后获得的最佳参数能够提高SVM测试样本的预测精度。

风电齿轮箱;故障诊断;支持向量机;参数优化

0　引言

风电齿轮箱振动信号具有非平稳非线性,且常受噪声干扰;同时其在线处理需满足快速处理要求,需要以少量样本数据进行故障诊断,因此,对其进行状态辨识非常困难。一些基于数据学习的方法在故障诊断研究中逐渐得到应用,其中以支持向量机(support vector machine,SVM)为分类器进行故障诊断的方法也已应用于风电齿轮箱。刘永前等[1]采用多个运行参数来描述风电机组复杂多变的与振动相关的运行工况,提出了一种基于支持向量机的分类方法来划分风电机组的运行工况,利用实际运行数据获得的计算结果表明:与传统的单参数分类方法相比，该方法能明显降低振动监测过程中的误报警率。张青[2]提出了一种改进直觉模糊支持向量机算法，该算法通过预提取含有支持向量样本的方式来提高算法执行效率，并根据实际需求确立了新的模糊隶属度和直觉系数计算方法，从而提高了算法的分类精度。于德介等[3]采用EMD方法将原始信号分解为若干个平稳的IMF分量之和，建立并提取AR模型的自回归参数和残差方差作为SVM分类器的输入参数来识别齿轮的工作状态和故障类型，提出了一种基于SVM和EMD的齿轮故障诊断方法。

支持向量机是否能够较准确地识别出样本不同状态,很大程度上受SVM参数影响。已有学者研究了SVM参数优化问题，如吴景龙等[4]利用遗传算法对SVM预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,基于遗传算法的支持向量机(genetic algorithms-support vector machine,GA-SVM)模型对短期电力负荷进行预测研究。但上述研究应用于风电齿轮箱故障诊断较少。

优化参数是提高SVM预测精度的一项重要内容。本文主要利用遗传算法对风电齿轮故障诊断的SWM参数进行优化处理。

1　支持向量机

支持向量机是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，是在统计学习理论基础之上发展起来的一种基于结构风险最小化原则的模式识别方法。SVM针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分。SVM在特征空间中构建最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。其中C-支持向量分类机定义如下。

选取适当的核函数K(x,xl)和适当的参数C,构造并求解最优化问题：

(1)

式中,xi,xj为特征向量;ai、a为构造的模型参数；δij为待化化变量；yi∈{1,-1}。

(2)

其中,K(x,xi)是核函数,常用径向基核函数为K(x,xi)=exp(-‖x-xi‖2/σ2),对应的SVM是一种径向基函数分类器。

目前有关支持向量机的计算已程序化,不必设计其运算过程,只需选择合适的参数。例如，优化和选择惩罚函数c与核函数g。LIBSVM是Chang等[5]开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题,包括基于一对一算法的多类模式识别问题。

2　SVM模型的建立

首先需要从原始数据(特征参数)中选取训练集和测试集,然后对数据进行一定的预处理，再选择最佳参数，之后用训练集进行训练，最后用得到的模型来预测测试集，并获取准确率。该过程如图1所示。具体步骤如下:

图1　建立SVM模型的过程

(1)选定训练集和测试集。

(2)数据预处理。对训练集和测试集数据一般进行归一化预处理：

(3)

归一化方法有两种形式,一种是把数变为[0，1]区间内的数,另一种是把有量纲的表达式变为量纲一表达式。是否采用归一化处理或采用不同的归一化方法,会对最终的准确率值有一定影响。

(3)交叉验证选择最佳参数c和g。目前常用的方法就是在一定范围内选取参数c和g,将训练集作为原始数据,利用K-CV方法得到训练集验证分类的准确率,选取分类准确率最高的那组c和g作为最佳参数(若有多组,选取c值较小的一组;若对应的最小c有多组g,就选取搜索到的第一组)或者记录获得最高准确率时对应的所有c和g,预测测试集后再观测最终结果。选择最佳参数c和g可以利用遗传算法。遗传算法的整个计算过程如图2所示。

(4)训练与预测。利用获得的最佳参数对SVM进行训练和预测。

3　特征参量的提取

SVM能够建立很好的模型,但最终能否获得较高的精度会受到选取的输入特征向量的影响。本文将振动信号的提升小波包能量熵作为SVM训练和测试样本属性值。

提升算法实现小波变换需要分解(split)、预测(predict)和更新(update)三个步骤。提升小波变换过程可以使用最小存储空间高效实现,因此运算时间较短。提升小波包变换结构可以用相对应的小波包变换树状图表示,提升小波包分解三层树状图见图3。

(4)

式中,N为原始信号长度;Hi j为信号小波包分解的第i层第j个节点的小波包能量熵。

根据式(4)计算各节点信号能量熵值，进而利用第k层各节点能量熵形成熵向量：

H=(Hk,0,Hk,1,…,Hk,2k-1)

(5)

4　SVM在风电齿轮箱故障诊断中的应用

4.1试验台及其数据采集系统

数据来源于本课题组自制的风电机组故障模拟试验台。试验台由控制台、变频电机、减速器、磁粉制动器组成，其结构如图4所示。变频电机用于模拟风电机组的风轮及转轴,能够输出试验所需的载荷与转速。磁粉制动器通过控制电流提供一定的载荷。

1.变频电机　2.联轴器　3.平行轴减速箱　4.行星增速箱　5.磁粉制动器图4　风电齿轮箱故障模拟试验台结构图

试验台结构能够调整以适应不同的试验需求。在行星增速齿轮箱设定以下故障:轴承内圈、外圈设置裂纹、剥落和点蚀故障,行星轮和太阳轮设置单齿断齿、磨损等故障。通过增速箱体的加速度传感器采集振动信号，输入计算机中进行分析处理。

数据采集系统由数据采集卡、加速度传感器和转速传感器等硬件设备和基于LabVIEW平台的软件程序组成，用于对齿轮箱试验台进行振动测量。4.2数据采集

为了减少数据分析量,本文仅选取太阳轮断齿、行星轮磨损及正常3种状态的试验数据进行数据分析。其中数据来源于输出轴端(高速轴)轴承座水平位置传感器。由于试验结果会受到试验工况的影响,故在不同工况下进行试验数据采集,即分别在转速为60 r/min、120 r/min、180 r/min以及负载为10 N·m、20 N·m组成的6种工况下,对太阳轮断齿、行星轮磨损及正常3种状态分别采集数据。采样频率为10 kHz。各个工况下提取60组样本，每组4000点。训练样本每工况30组，测试样本每工况30组。

4.3振动数据分析

(1)信号预处理。对于从传感器直接获取的信号，由于环境噪声影响特征并不明显，故需要进行降噪处理。本文采用小波降噪。

(2)计算提升小波包能量熵。由于数据处理量较大,可编写MATLAB程序进行求解。其中使用“db6”小波提升,并将各组样本数据分解3层，求得8个提升小波包能量熵值。例如在“转速为60 r/min、负载为10 N·m、正常”情况下,其中3组样本的提升小波包能量熵值见表1。本文使用特征为振动信号的提升小波包能量熵，计算过程中需要进行提升小波包变换。为了查看提升小波包与传统小波包变换在计算速度上的差异，分别对一些样本数据分解系数所用时间作了对比，结果见表2。都使用“db6”小波提升，并将各组样本数据分解成3层，获得高频系数和低频系数。由表2不难发现，提升小波算法比传统小波算法更快，因此更加适合在线数据处理。

表1　提升小波能量熵

表2　提升小波包与传统小波包分解信号用时对比　ms

(3)SVM参数优化与识别计算。直接选取SVM系数“c=2,g=1”,建立支持向量机模型,计算不同工况测试样本准确率。利用遗传算法获得优化参数c和g，再建立模型,获得不同工况下测试准确率。各工况的准确率见表3。该过程利用MATLAB编写程序进行运算。

表3　基于提升小波包能量熵与SVM方法的不同工况故障诊断正确率

由表3可以看出,经过遗传算法优化了参数的SVM模型能够有效提高测试准确率,因此,在SVM建模过程中优化参数是提高故障诊断方法准确性的必要步骤。

以工况2“转速为60 r/min/负载为10 N·m”为例,参数优化前后，测试集的实际分类与预测分类图如图5所示(纵轴上1代表正常,2代表行星轮磨损,3代表太阳轮断齿),其中利用遗传算法进行优化迭代过程如图6所示,设定初始种群数量为20，迭代最大次数为200，最终获得最佳参数为“c=2.0124,g=23.999”,准确率为87.8%。

(a)优化前

(b)优化后图5　优化前后测试集的实际分类与预测分类图

图6　遗传算法优化过程迭代图

4.3试验结果及分析

试验结果表明：不同工况下准确率不同。整体来看,随着速度的提高,准确率也在相应提高,说明在一定程度上提高速度有利于检测出故障。对比第1和第2组、第3和第4组、第5和第6组工况，说明在一定速度范围内，负载较大时不易检测出故障。

在后续试验中，选取“g=1”，随着系数c的增大，预测准确率有所提高。同时,使用遗传算法寻找最优系数c、g,建立模型,得到的测试准确率更高。但根据惩罚系数的含义，不难看出c值增大会造成过学习状态，泛化能力较差。该方法适用于风电齿轮箱故障诊断。

5　结语

本文介绍了支持向量机及其模型建立过程，重点说明了利用遗传算法对SVM的参数进行优化以选择出最佳参数“c”与“g”。通过试验对SVM的参数优化效果进行了验证。试验分别选择正常、太阳轮断齿及行星轮磨损几种情况,并在不同工况下采集了自制试验台齿轮箱的振动信号。本研究提取信号的提升小波包能量熵作为SVM训练集与测试集的属性值，对比优化前后的预测准确率可以看出,利用遗传算法选择最佳参数能够提高SVM测试样本的预测精度。研究结果表明,该方法适用于风电齿轮箱的故障诊断。

[1]刘永前,王飞,时文刚,等.基于支持向量机的风电机组运行工况分类方法[J].太阳能学报,2010,31(9):1191-1196.

Liu Yongqian,Wang Fei,Shi Wengang,et al.Operation Condition Classification Method for Wind Turbine Based on Support Vector Machine[J].Acta Energiae Solaris Sinica,2010,31(9):1191-1196.

[2]张青.风力发电机齿轮箱振动监测和故障诊断系统研究[D].上海:华东理工大学,2013.

[3]于德介,杨宇,程军圣.一种基于SVM和EMD的齿轮故障诊断方法[J].机械工程学报,2005,41(1):140-144.

Yu Dejie,Yang Yu, Cheng Junsheng.Fault Diagnosis Approach for Gears Based on EMD and SVM[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2005,41(1):140-144.

[4]吴景龙，杨淑霞,刘承水.基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法[J].中南大学学报(自然科学版),2009,40(1):180-184.

Wu Jinglong,Yang Shuxia,Liu Chengshui. Parameter Selection for Support Vectormachines Based on Genetic Algorithms to Short-term Power Load Forecasting[J].Journal of Central South University(Science and Technology),2009,40(1):180-184.

[5]Chang C C,Lin C J.LIBSVM:A Library for Support Vector Machines[EB/OL].http://www.csie.ntu.edu.tw/～cjlin/papers/libsvm.pdf

(编辑陈勇)

SVM Parameter Optimization in Fault Diagnosis for Wind Power Gear Box

Zhao ChunhuaDong HaijiangZhong Xianyou

China Three Gorges University,Yichang,Hubei,443002

In a wind turbine gearbox,gear teeth produced frequently the problems such as broken,pitting and wear failure.This paper will extract non-stationary nonlinear vibration signals of wind power gear box and enhance wavelet packet energy entropy with using SVM to fault diagnosis processing.To improve the classification accuracy of the algorithm,genetic algorithms was used to optimize of parameters.Tests show that the best parameters can improve the prediction accuracy of the SVM to test samples.

wind power gearbox;fault diagnosis;support vector machine(SVM);parameter optimization

2014-08-29

国家自然科学基金资助项目(51075234)

TH17DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.16.016

赵春华,女,1971年生。三峡大学机械与动力学院教授、博士研究生导师。主要研究方向为故障诊断与模式识别、摩擦学等。发表论文50余篇。董海江,男,1987年生。三峡大学机械与动力学院硕士研究生。钟先友,男,1976年生。三峡大学机械与动力学院讲师。