基于半监督拉普拉斯特征映射的压缩机故障辨识

蒋全胜，汪帮富，朱其新

(苏州科技大学机械工程学院，江苏 苏州 215009)

基于半监督拉普拉斯特征映射的压缩机故障辨识

蒋全胜，汪帮富，朱其新

(苏州科技大学机械工程学院，江苏 苏州 215009)

旋转机械在现代生产体系中具有不可替代的作用，其故障诊断技术对避免恶性损坏事故的发生显得尤为重要。如何选择和提取有效的故障特征，将直接影响故障辨识的诊断精度。针对旋转机械故障诊断的非线性、非平稳性等特点，结合半监督学习和流形学习思想，提出了一种半监督拉普拉斯特征映射(SSLE)算法，并将其应用于空气压缩机的故障辨识。该方法充分利用少量标签样本和大量无标签样本信息，提取有利于分类的故障样本低维流形特征，并利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器进行了故障分类与辨识。采用非线性的特征学习方式，有效提取了故障信号中的敏感特征信息，增强了故障模式识别的分类性能。压缩机故障辨识试验结果表明，与主成分分析(PCA)算法和拉普拉斯特征映射(LE)算法相比，基于SSLE算法的故障辨识性能更好。

故障辨识； 半监督拉普拉斯特征映射； 特征提取； 压缩机； 流形学习； 非线性； 分类器

0 引言

压缩机等重要部件设备在现代生产体系中具有不可替代的地位，一旦发生故障而未及时发觉，就会造成重大的经济损失，甚至人员伤亡[1]。因此，压缩机故障辨识技术对避免恶性事故的发生尤为重要。如何选择和提取有效的故障特征，将直接影响压缩机故障辨识的诊断精度[2]。

传统的线性特征提取方法，如主成分分析(principal component analysis，PCA)[3]、线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)[4]，难以从非线性条件获得分类信息。核主成分分析(kernel principal component analysis，KPCA)[5]、核线性判别分析(kernel linear discriminant analysis，KLDA)[6]等非线性特征提取方法会丢失有用的辨别信息，且难以构造适用于故障诊断的核函数。随着现代信号处理技术的不断发展，基于流形学习的非线性特征提取方法受到了广泛关注[7]。流形学习能够有效地揭示高维数据中蕴含的非线性结构特征，具有良好的非线性复杂信息处理能力[8]。局部切空间排列(local tangent space alignment，LTSA)[9]、拉普拉斯特征映射(Laplacian eigenmaps，LE)算法[10]等流形学习方法被用于故障模式识别，提高了分类的精度。流形学习是一种无监督的学习方法。为了充分利用现有数据信息，获得更高的学习精度，一些半监督学习方法[11-12]相继被提出，并成功应用于齿轮箱的故障诊断。

本文针对难以提取高维非线性故障数据的有效特征这一问题，提出了一种基于半监督拉普拉斯特征映射(semi-supervised Laplacian eigenmaps，SSLE)的故障辨识方法。该方法能有效识别压缩机运行状态，提高了故障辨识精度。

1 半监督拉普拉斯特征映射算法

流形学习是一种有效提取旋转机械故障特征的方法。由于流形学习是一种无监督的学习方法，因此，无需考虑样本的类别信息。半监督拉普拉斯特征映射算法是一种典型的流形学习算法。本文对SSLE进行了改进：将半监督学习和流形学习相结合，充分利用少量标签样本和大量无标签样本信息，获取样本内在结构特征，以提高学习算法的特征提取能力。

基于SSLE的低维特征提取算法流程如图1所示。

图1 低维特征提取算法流程图

SSLE算法的实现过程如下。

②对于每一个样本点xi∈X，利用k近邻构造其邻域图，并计算其相似性矩阵S：

(1)

(2)

⑤得到L的第2个到第(d+1)个最小特征值所对应的特征向量，并将其作为样本在低维空间的流形特征坐标Y=[U1,U2,…,Ud]T。

SSLE算法使用少量标签信息和大量无标签样本，通过学习数据内在的几何结构，以获取样本的低维结构特性，实现故障样本的特征提取任务。

2 基于SSLE的故障辨识

本文基于SSLE算法，提出了一种新的机械故障辨识方法。该方法利用SSLE的非线性结构学习能力，对故障样本进行特征提取，并将提取到的低维流形特征作为分类特征，用于解决旋转机械的故障辨识问题。基于SSLE的故障辨识流程如图2所示。

图2 基于SSLE的故障辨识流程图

基于SSLE故障辨识方法的具体实现步骤如下。

①对旋转机械设备进行不同运行状态信号数据采集与预处理，以获取代表设备运行状态的原始高维样本集，构成初始观测空间。

②采用SSLE算法，对设备观测空间样本进行流形特征提取，获取故障敏感的低维本质流形特征，并得到设备样本的低维特征空间。

③在低维特征空间中建立基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machines，LS-SVM)的故障分类器模型，将SSLE算法提取的低维流形特征向量作为LS-SVM分类器的输入。以LS-SVM 的输出确定设备的故障类别，从而实现对设备故障运行状态的模式识别与诊断决策。

与其他故障诊断方法相比，该方法采用了SSLE算法，故可有效地提取故障信号样本的非线性几何流形特征，客观地描述设备运行状态及判断设备故障类别，提高了故障辨识的针对性和准确性。

3 故障辨识试验分析

为了验证所提出的故障辨识方法的性能，现场采集空气压缩机故障数据集，并对其进行分类测试。该故障样本采集自某发电厂现场运行的高速空气压缩机组。作为诊断对象的压缩机组共有3根轴，轴两端采用滑动轴承，电机通过联轴节带动中间的大齿轮轴、前高速轴和后高速轴转动。2根高速轴两端装有悬臂叶轮，且均为柔性轴，转速分别为15 240 r/min和23 400 r/min。样本集包含机械松动、油膜涡动及转子不平衡故障这3种故障类型。该样本集总数为210个，初始维数为512维，样本类别为3类。

试验设置如下：将每类样本集随机分成训练集168个(占该类样本数80%)和测试集42个(占该类样本数20%)，每个样本集的含标签样本数为20%。

为了比较所提方法的有效性，将SSLE算法与PCA、Laplacian Eigenmaps算法进行分类性能对比。对实例集进行特征提取，选择各算法参数为：嵌入维数d=2，邻域因子k=9。

采用各方法进行特征提取之后，所获得的低维特征经LS-SVM分类器进行故障分类。

采用PCA算法提取的2维特征分布中存在较严重的混叠，LS-SVM分类器分类的错误率为40.08%，其分类效果较差；采用Laplacian Eigenmaps算法的分类错误率为6.67%，分类效果一般；而采用SSLE算法提取的流形特征有更好的类别可分性，其分类错误率为2.68%，可有效实现故障类别的分类辨别。

通过上述试验结果可知，与PCA算法、Laplacian Eigenmaps算法相比，所提出的基于SSLE算法的故障辨识方法，能够较好地获取数据内在的整体几何结构信息，并能更有效地表征特征与故障之间的关系，获得了更高的故障识别精度，是一种有效的故障辨识方法。

3种算法的故障数据特征提取结果如图3所示。

图3 故障数据特征提取结果图

4 结束语

针对旋转机械故障诊断中非线性、高维度数据维数灾难等问题，借鉴半监督学习思想，提出了一种基于SSLE算法的故障辨识方法。通过利用部分标记样本的类别信息来指导和保持局部结构信息的一致性，SSLE算法可有效获取数据集的整体内在几何特征，具有良好的特征提取性能。利用获得的低维特征，通过LS-SVM分类器进行故障分类，提高了故障辨识的诊断精度。将所提出的方法应用于空气压缩机故障数据的诊断分析，并与PCA算法和Laplacian Eigenmaps算法进行了比较。对比结果表明，基于SSLE算法的故障辨识方法具有良好的分类性能，具备可行性和有效性。

[1] WANG G F,FENG X L,LIU C.Bearing fault classification based on conditional random field[J].Shock and Vibration,2013(20):591-600.

[2] 程静,王维庆,何山.双谱分析法在风机轴承故障诊断中的应用[J].自动化仪表,2016,37(7):27-29.

[3] SUN W X,CHEN J,LI J Q.Decision tree and PCA-based fault diagnosis of rotating machinery[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2007,21(3):1300-1317.

[4] SHI K,LIU S,ZHANG H.Kernel local linear discriminate method for dimensionality reduction and its application in machinery fault diagnosis[J].Shock & Vibration,2014(20):1-11.

[5] SCHÖLKOPF B,SMOLA A,MULLER K R.Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem[J].Neural Computation,1998,10(5):1299-1399.

[7] 蒋全胜,李华荣,黄鹏.一种基于非线性流形学习的故障特征提取模型[J].振动与冲击,2012,31(23):132-136.

[8] BELKIN M,NIYOGI P.Laplacian eigenmaps for dimensionality reduction and data representation[J].Neural Computation,2003,15(6):1373-1396.

[10]黄宏臣,韩振南,张倩倩,等.基于拉普拉斯特征映射的滚动轴承故障识别[J].振动与冲击,2015,34(5):128-134.

[11]张晓涛,唐力伟,王平.基于半监督PCA-LPP流形学习算法的故障降维辨识[J].中南大学学报(自然科学版),2016,47(5):1559-1564.

[12]黄鸿,秦高峰,冯海亮.半监督流形学习及其在遥感影像分类中的应用[J].光学精密工程,2011,19(12):3025-3028.

CompressorFaultRecognitionBasedonSemi-SupervisedLaplacianEigenmaps

JIANG Quansheng,WANG Bangfu,ZHU Qixin

(School of Mechanical Engineering,Suzhou University of Science and Technology,Suzhou 215009，China)

Rotating machinery plays an irreplaceable role in modern production system,and its fault diagnosis technology is very important to avoid the occurrence of vicious damage accidents.How to select and extract the effective fault features will directly affect the diagnosis accuracy of fault identification.Aiming at the characteristics of non-linearity and non-stationary in fault diagnosis of rotating machinery,and combined with semi-supervised learning and manifold learning,a semi-supervised laplacian eigenmaps algorithm(SSLE) is proposed,and is applied to the fault identification of air compressor.This method takes information of a small number of labeled samples and a large number of unlabeled samples,to extract the low-dimensional manifold features of faulty samples which are helpful for classification; and the least square support vector machine(LS-SVM) classifier is used for the fault classification and identification.By adopting nonlinear feature learning mode,the proposed method effectively extracts the sensitive feature information of the fault signals,and enhances the classification performance of the fault pattern recognition.The test results of compressor fault identification show that compared with the principal component analysisc(PCA) method and Laplacian eigenmaps(LE) method,the SSLE method has better fault identification performance.

Fault identification; Semi-supervised Laplacian eigenmaps(SSLE); Feature extraction; Compressor; Manifold learning; Non-linearity; Classifier

修改稿收到日期:2017-05-26

江苏省自然科学基金资助项目(BK20151199)、苏州科技大学科研基金资助项目(XKZ201408)

蒋全胜(1978—)，男，博士，副教授，主要从事机械设备故障诊断与信号处理等方向的研究，E-mail:qschiang@163.com

TH457;TP206

A

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201712005