基于计算智能的损伤检测研究*

□刘晓妍　□李祥松

沈阳工程学院 机械学院　沈阳　110136

基于计算智能的损伤检测研究*

□刘晓妍□李祥松

沈阳工程学院 机械学院沈阳110136

将计算智能引入机械传动系统的故障诊断中，并与现代信号处理方法有机地结合起来进行诊断。分别利用小波分析与神经网络相结合、小波包变换与支持向量机相结合的计算智能算法，对获得的齿轮特征信号进行了分析、识别和比较。研究表明，采用小波神经网络诊断方法，对故障能够很好地进行区分与诊断，其诊断成功率均在0.95以上；采用小波包变换与支持向量机结合的方法，对于单一故障和复合故障都能够很好地进行区分与诊断，其诊断成功率均在0.92以上。该方法不仅可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断，而且可用于其它故障诊断领域。

大型旋转机械，如风力发电设备、履带起重机、航空发动机等，由于自身结构比较复杂，故障形式多样，故障与症状之间缺乏明显的对应关系，因此故障难以预测。同时，该类型设备损坏造成的危害巨大，不仅影响生产，甚至可能对人身造成伤害。因此，对故障进行预测与诊断成为了急需解决的一大难题。

计算智能（Computational Intelligence，CI）是在Fuzzy（模糊）、AI（人工智能）、Neuron（神经元）的基础上发展而来的，研究的领域和内容涉及到AI、Fuzzy、Neural Network（神经网络）、GA（遗传算法）、Chaos（混沌）、Fractal（分形）、Granular Computing（微粒计算）、Biomedicine（生物医学）等众多领域，是一种综合性强、具有独特优点的先进发展理论与方法。它可从随机的非线性和非平稳数据中提取有用的耦合高阶特征，同时可剔除外加干扰噪声影响，从而为复杂动态系统的模式识别和故障诊断提供一种崭新方法，因此成为当前国际上研究的一个热点［1-2］。

1　信号处理

通过数据采集系统，对机械传动系统的振动信号进行了采集。特征信号的时域、频谱图如图1所示，从图中可以看出，信号有一定的特征，但是特征不明显，噪声比较多。

图1　300 r/min状态下无故障信号的时域、频谱图

图2　正常齿轮运转状态下实测与去噪结果

1.1阈值去噪

在小波变换过程中，信号与噪声表现出不同的分解特性。随着分解尺度的增加，信号对应的小波系数包含有信号的重要信息，其幅值较大，但数目较少；而噪声对应的小波系数是一致分布的，个数较多，但幅值小。基于信号小波变换的这些特点，可以对混杂的噪声信号进行去噪。选择一个合适的阈值，对小波系数进行阈值处理，可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减小至零。

在转速300 r/min状态下，实测得到正常齿轮的振动信号如图2（a）所示，可见噪声很大；通过小波阈值去噪后的信号如图2（b）所示，可以看出，去噪后不仅保持了原有信号的特征，而且特征更加明显，便于以后的分析处理。

1.2信号特征提取

离散小波变换作为一种多分辨率分析技术（MRA），能把原始信号分解成几个不同尺度和分辨率的信号，也能够运用逆离散小波变换进行信号重构。在整个信号分解和重构的过程中，原始信号不会丢失。多分辨率分析技术的数学模型定义见文献［3-4］。

在离散小波变换、小波包变换分解的基础上，进行不同频段信号的重构，并计算各段重构信号的能量，如图3、图4所示。从中可以看出，信号特征很明显，但是由于信号的非平稳性，每次恰好取到特征信号的可能性还是很有限，因此，利用多个样本进行统计的方法来进行故障诊断。计算智能算法就是一种能够利用多个样本，通过利用故障特征能够很好地进行识别的诊断方法［5］。

图3　300 r/min运转状态下离散小波变换对信号八层分解情况

图4　300 r/min运转状态下各频带能量分布

2　计算智能及故障诊断分析

2.1神经网络

将离散小波变换与神经网络结合起来，采用小波神经网络的故障诊断方法，是先通过对齿轮振动信号进行小波阈值去噪处理，然后采用离散小波变换提取故障特征，最后采用一种反馈算法的神经网络对齿轮系统故障进行分类、识别和诊断的方法。

在齿轮故障诊断中，由于要诊断的齿轮运转状态为无故障齿轮、齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损4种状况，所以输出层节点数为4个。离散小波变换将信号分解成9个频带的信号，它们是神经网络的输入，因此，输入层节点数为9个。根据经验公式，同时经过反复运算，选取隐含层节点数为16个。

每种故障有120组数据，在每次故障分类和评估中，60组数据作为训练样本，剩下的60组数据作为测试样本。利用训练好的神经网络来对故障进行分类，故障识别率=样本正确分类数/总的测试样本数。

无故障状态下振动信号的训练输出目标值为［1 0 0 0］，齿根裂纹齿轮下为［0 1 0 0］，分度圆裂纹齿轮下为［0 0 1 0］，齿面磨损齿轮下为［0 0 0 1］。

图5显示了齿轮在各种运行状态下各种故障诊断识别结果。从图中可以看出，在齿轮系统的各种运行状态下，各种故障诊断的成功率非常高。以空载状态为例，+表示齿轮无故障，○表示齿根裂纹，*表示分度圆裂纹，◇表示齿面磨损。测试样本1至60为无故障，图中，+的识别率基本都集中在1附近，而○、*、◇的识别率都在0.5以下，因此诊断为齿轮无故障，诊断结果与测试样本实际情况是一样的；测试样本60至120为齿根裂纹，图中，○的识别率基本都集中在1附近，而+、*、◇的识别率基本都在0.5以下；测试样本120至180为分度圆裂纹，图中，*的识别率基本都集中在1附近，而+、○、◇的识别率基本都在0.5以下；测试样本180至240为齿面磨损，图中，◇的识别率基本都集中在1附近，而+、○、*的识别率基本都在0.5以下，这些都是与本来故障情形相吻合。

图5　各种运行状态下各种故障诊断识别结果

表1和表2分别给出了采用神经网络和小波神经网络诊断结果的识别率。从表1和表2的比较来看，运用离散小波变换与神经网络相结合的办法，效果显然要比只用神经网络分析要好，这主要是因为信号数据点太多，且夹杂着噪声，信号特征不明显，单纯用神经网络分析效果不好。

另外，由表1、表2均可以发现，随着系统速度的提高，故障识别的成功率下降，这主要是转速越高，试验操作越困难，同时系统噪声也越大；对齿轮无故障和齿面磨损识别率高，对齿根裂纹、分度圆裂纹识别率低。此外，齿轮故障系统在各种运行状态下，小波神经网络的故障识别率均在0.95以上，因转速300/（r·min-1）此，笔者采用的方法有很好的诊断效果。

通过对神经网络故障分类诊断与小波神经网络故障分类诊断的研究、分析和比较，可以发现，采用小波去噪、离散小波变换和人工神经网络相结合的小波神经网络方法比单纯使用神经网络方法诊断效果要好，诊断率要高，能够很好地对齿轮进行故障识别与区分，对无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障、齿面磨损故障的诊断识别率均在0.95以上。另外，无故障、齿面磨损故障的识别率比齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障高，低速状态下比高速状态下故障识别率高。

表1　神经网络诊断识别率

表2　小波神经网络诊断识别率

2.2支持向量机

首先通过小波变换对信号进行去噪，然后通过小波包变换将其分解成不同频率带的信号，再计算每一个频率带信号所占能量与总能量的比值，把它作为损伤识别的参数，最后根据损伤特征，应用支持向量机对损伤进行分类和识别［6-8］。

为了区分故障，把各种故障状态下的特征向量作为支持向量机的输入。需要诊断的齿轮状态有无故障、齿根短裂纹、齿根长裂纹、分度圆短裂纹、分度圆长裂纹、齿面磨损、齿根裂纹+齿面磨损。利用小波包变换提取的能量特征作为训练和测试的对象，包括8层低频信号、8层高频信号的能量，共16个特征。

以齿轮的正常工作状态和6种故障状态共7种状态建立多故障分类器，每种故障有60组数据，在每次故障分类和评估中，30组数据作为训练样本，另外30组数据作为测试样本，利用训练好的支持向量机来对故障进行分类。所有分类器均采用多项式核函数，核函数参数p=2，采用成对分类的多类分类算法。

成对分类：将两种状态各30个样本作为分类器的两类输入，分别标为+1和-1，对应7种工作状态共建立 21个两类分类器（SVC01、SVC02、SVC03、SVC04、SVC05、SVC06、SVC12、SVC13、SVC14、SV-C15、SVC16、SVC23、SVC24、SVC25、SVC26、SVC34、SVC35、SVC36、SVC45、SVC46、SVC56），其中SVCmn代表m类与n类样本之间建立的两分类支持向量机，且m＜n训练时，给m类+1标志，给n类-1标志，最终得到36个不同的分类决策函数。测试时，样本通过上面训练的每一个分类决策函数，得到+1归属为m类，得到-1归属为n类，这样每个测试样本通过21个分类器后，会得到一个1×21的由+1和-1组成的行向量。通过上面讲述的成对分类识别方法，统计整理后，最终以得“票”最多的类别来归属所测试样本的类别，从而实现了齿轮的多分类故障识别。

表3为小波包变换与支持向量机相结合进行损伤识别的结果，识别率都比较高。

表3　支持向量机诊断识别率（核函数RBF）

从图6可以看出，小波包变换和支持向量机结合（WPT+SMV）的识别率比只用神经网络识别（BP）效果要好（对比表1），与小波变换和神经网络结合（DWT+BP）的识别率差不多（对比表2）。此外，支持向量机对损伤的分类更多，能够识别裂纹的长短，这其实就是一个损坏程度的识别，这比损伤位置的识别更进一步，而且还能够识别裂纹和磨损这两种常见损伤的复合损伤，而用神经网络是无法实现的。

另外，从表3中可以发现，损伤识别的成功率与转速无关，不论低速还是高速，均有很高的识别率；对齿面磨损识别率最高，对正常、齿根短裂纹、齿根长裂纹、分度圆短裂纹、齿根裂纹+齿面磨损的识别率比较高，对分度圆长裂纹识别率相对较低。此外，齿轮损伤系统在各种运行状态下，损伤识别率均在0.92以上，因此，笔者所采用的方法有很好的识别效果。

图6　各状态下的识别率

3　结论

通过对小波与神经网络、支持向量机相结合进行损伤检测识别的研究分析和比较，可以看到，采用小波神经网络、小波包变换与支持向量机相结合的方法比使用神经网络方法诊断效果要好，识别率要高，能够很好地对齿轮进行损伤识别与区分，对正常、齿根短裂纹损伤、齿根长裂纹损伤、分度圆短裂纹损伤、分度圆长裂纹损伤、磨损损伤、齿根裂纹+齿面磨损损伤的识别识别率均在0.92以上，特别是能够对复合损伤进行较高精度的区分。该方法不仅适用于齿轮系统，而且可以推广到其它识别领域。

计算智能算法与现代信号处理方法相结合能够很好地应用于各种故障诊断。同时，各种方法得到的效果又不尽相同，因此，建立故障诊断系统，采用多种方法进行分析是必要的。

［1］LEI Y G，HE Z J，ZI Y Y.Application of an Intelligent Classification Method to Mechanical Fault Diagnosis［J］.Expert Systems with Applications，2009，36（6）：9941-9948.

［2］王耀南.智能信号处理技术［M］.北京：高等教育出版社，2003.

［3］李永龙，邵忍平，薛腾.基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断［J］.航空动力学报，2010，25（1）：234-240.

［4］ SHAO R P，HUANG X N，LI Y L.Influence of Crack on Structure Vibration of Gear Tooth［J］.Journal of Failure Analysis and Prevention，2009，9（6）：563-571.

［5］ WU J D，LIU C H.Investigation of Engine Fault Diagnosis Using Discrete Wavelet Transform and Neural Network［J］. Expert Systems with Applications，2008，35（3）：1200-1213

［6］ YUAN S F，CHU F L.Support Vector Machinesbased Fault Diagnosis for Turbo-pump Rotor［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2006，20（4）：939-952.

［7］李永龙，邵忍平，曹精明.基于小波包与支持向量机结合的齿轮故障分类研究 ［J］.西北工业大学学报，2010，28（4）：530-535.

［8］张周锁，李凌均，何正嘉.基于支持向量机的机械故障诊断方法研究［J］.西安交通大学学报，2002，36（12）：1303-1306.

The Computational Intelligence was introduced in fault diagnosis of mechanical transmission systemand were combined organicallywith modern signal processingtechnique duringdiagnosis.The obtained gear signals were analyzed，identified and compared byusingcomputational intelligence algorithmi.e.the combination of wavelet analysis&neural networks and the combination of wavelet packet transform&supporting vector machine.Studies have shown that diagnosis technique by adoption of wavelet neural network can distinguish and diagnose the failures successfully with over 0.95 success rate in diagnostics；By introduction of the combination of wavelet packet transform and supporting vector machines，single failure and combined failure can be well distinguished and diagnosed with over 0.92 success rate in diagnostics.This method can be applied not only to the troubleshooting for gear systemin actual engineering work but alsotofault diagnosis in other fields.

计算智能；小波变换；支持向量机；损伤检测

ComputationalIntelligence；Wavelet Transformation；Supporting Vector Machine；Damage Detection

TH132

A

1672-0555（2016）01-001-06

*国家自然科学基金资助项目（编号：75104452）；辽宁省教育厅科研基金项目（编号：L2014519）；沈阳工程学院科技基金项目（编号：LGYB-1505）

2015年10月

刘晓妍（1995—），女，本科在读，主要从事工程机械设计方面的工作