基于卷积神经网络的化工旋转机械故障识别

2022-05-05程凯

粘接 2022年4期

程凯

摘要：针对化工旋转机械故障识别困难的问题，以旋转机械离心泵为例，通过分析二维卷积神经网络存在的问题，对卷积神经网络故障识别模型进行优化。首先利用小波变换等方法对机械振动信号进行特征提取，得到显著特征集，再利用降维方法去除不必要的环境噪音等冗余特征，使特征信息更容易被卷积神经网络识别;然后构建基于一维卷积神经网络的旋转机械故障识别模型，进行特征识别;最后，通过仿真试验，对上述改进后的故障识别模型进行验证。结果表明，通过特征提取优化和降维优化的一维卷积神经网络模型，训练时间极短，模型构建快速，同时具有更高的旋转机械故障识别准确率，证明改进后的旋转机械故障识别模型具有很高的可行性。

关键词：CNN;化工机械;故障识别;特征提取

中图分类号：TP391.41;TP183;TH17文献标识码：A 文章编号：1001-5922（2022）04-0088-05

Abstract： Aiming at the difficulty of fault recognition of chemical rotating machinery， taking centrifugal pump of rotating machinery as an example， the fault recgnition model of convolutional neural network was optimized by analyzing the existing problems of two-dimensional convolutional neural network. Firstly， wavelet transform and other methods were used to extract features from mechanical vibration signals， thus the significant feature sets were obtain. Then， dimensionality reduction method was used to remove unnecessary redundant features such as environmental noise， making feature information easier to be recognized by convolutional neural network. Moreover， a fault recognition model of rotating machinery based on one-dimensional convolutional neural network was constructed for feature recognition. Finally， the improved fault recognition model is verified by simulation. The results show that the one-dimensional convolutional neural network model optimized by feature extraction and dimensionality reduction has very short training time， fast model construction， and higher fault recognition accuracy of rotating machinery， which proves that the improved fault recognition model of rotating machinery has high feasibility.

Key words： CNN ; chemical machinery ; fault recognition ; feature extraction

由于现今的故障识别模型中存在识别速率不足，新增故障无法识别等问题，不能满足化工旋转机械故障识别的要求，因此，迫切需要对故障识别模型进行改进。本文基于一维卷积神经网络，通过选取多种特征提取算法和降维优化算法，经过仿真测试，选出最优算法，构建适用性更强且具有可持续发展的故障识别模型[1-4]，提高了模型生成速率、故障检测速率和準确率，且能够分辨出故障种类，基本满足化工旋转机械的故障识别要求。

1 卷积神经网络（CNN）简介

卷积神经网络（CNN）是一种基于深度学习的前馈神经网络[5]，具有出色的特征对比能力，因此广泛应用于各类数据信息处理。卷积神经网络一般由输入层、卷积层、池化层、输出层4部分组成，其中，输入层主要利用权值共享将二维信息转换为一维信息，通过信息网络对一维信息进行整合处理，得到完整的感知特征集。该部分在保留特征数据的完整性的前提下，对不必要或多余参数进行过滤，使CNN的特征识别量减少，以提高识别速度。卷积层主要利用可学习的卷积核，通过尺寸转换和卷积计算，对特征信息进行集结整理，构建目标特征集。池化层主要利用池化降维公式降低特征维度，减少过拟合现象的出现，增加CNN识别的稳定性。

传统二维卷积神经网络结构[6]如图1所示。

2 基于一维卷积神经网络的旋转机械故障识别模型构建

2.1 一维卷积神经网络基本结构

一维卷积神经网络即在二维卷积神经网络的基础上，增加1层卷积层和池化层，去除了二维卷积神经网络中信号维度转换操作，使特征信息更为完整，特征处理速度也得以加快。一维卷积神经网络的结构[7]如图2所示。

由于CNN模型中的非线性能力较低，为实现对非线性特征的处理，还需在模型中额外加入可求导、输出值有限等性质的非线性函数[8]，这里选用Sigmoid激活函数，表达式如下：CBD7AFDA-DC75-402C-A069-B4B311CB2F3B

2.2 时频域特征提取

一维原始振动信号能够极大地保留了现场的特征，其中包含趋于完整的故障特征，大量的无关信息和环境噪声，因此需要进行特征提取和处理[9]。

通过统离心泵的故障理论分析[10]，选用脉冲指标和峭度指标来排除环境干扰，提取设备本身产生的振动冲击;选用振动频率的均值、方差、幅值来反映振动的能量分布情况、收敛情况和频率波段，判别设备故障的位置和类型;选用峰值和峰峰值来反映轴承故障[11-12];选用稳定性差均方根值（振动有效值）来诊断缓变故障。

2.2.1 基于小波變换的特征提取

故障特征是一个随时间变化而变化的讯息，通过小波时频变换的分析方法即可将其完整地提取出来，基于小波变换的特征生成过程如下：

根据式（4）和式（5），对旋转机械的振动数据进行分析，即可得到小波时频图，能够得到振动频率与时间的对应关系。

2.2.2 基于频谱分量的特征提取

由于旋转机械运作时，会产生冲击波，因此还可以通过频谱分量[13]提取冲击波频率的峰值和能量变化，进而实现对设备的故障诊断。基于频谱分量的特征生成过程流程如下：

为充分得到频谱中的所有成分，构造二维特征矩阵。为减少实际计算量，将2n个幅值和能量元素尽可能构成方阵，即矩阵列数取，得二维特征矩阵T：

式（10）即可作为一维卷积神经网络的输入数据。由于式（10）中的构建过程中，充分考虑了故障诊断中的多重特征，得到的有效信息趋于完整，因此，能够准确表达旋转机械的运行状态，实现对故障的精准定位和种类判别;由于式（10）过程中，设定的矩阵元素数远小于原始振动波形点数，因此，将式（10）作为故障识别模型的输入数据，可以极大地减少模型的计算量，同时还能提高模型的前反馈构造速度。

2.3 特征集降维

为去除特征集中不必要的环境噪音等冗余特征，可以通过补偿距罔评估技术（CDET）选取发生故障时变化最敏感的信号特征，该方法能有效诊断集中且稳定的故障;也能通过主分量分析法（PCA），将相关指标整合成高代表性的综合指标，能够有效除去重复信息，使特征识别趋于简单直观。

2.4 故障识别模型构建

基于特征处理改进和一维神经网络模型，将旋转机械的故障识别流程分为以下5步：

①提取故障信息显著特征集。查阅相关资料，得到离心泵的故障种类和相关数据信息，再通过时域分析得到16维时域特征;通过频域分析和特征构造算法，得到13维频域特征;通过小波变换，得到信号的72维能量信号及其熵特征。最后将3种特征整合，得到一维混合全域特征集，以该特征集对故障识别模型进行训练，即可实现利用一维神经网络对故障信息的挖掘操作;②特征降维优化。选取n组不同故障的训练样本和一组正常的训练样本构成训练集，利用补偿距离评估方法或主分量分析法，对训练集样本进行计算分析降维，得到对n组不同故障都识别敏感的c维特征集（c<101）;③建立故障识别模型。构建一维卷积神经网络模型，设置初始化网络参数，再使用训练集对模型进行故障识别训练，若达到最大步数&Loss曲线收敛，则保存模型数据，输出故障识别模型;若不满足最大步数&Loss曲线收敛，则调整网络参数，不断训练优化。最终构建的模型对训练集中包含的故障进行识别，并标明故障类型;④故障识别测试。首先构建测试样本集，通过步骤②的降维优化，输入步骤③构建的模型中，即可得到测试样本集的故障识别结果，和实际故障结果比对，得出结论;⑤后续模型优化。当出现新的故障类型时，只需要重新构建该故障的训练集进行训练，留存新的模型数据，即可实现对新故障的识别判断。

上述①～④的步骤可用图3示意。

3 基于仿真试验的算法选取

在对一维卷积神经网络故障识别模型的构建中，运用了多种算法来保证识别精度和准确率，而实际应用中，并非所有算法的优化都具有参考意义，那些不必要的算法在故障识别过程中只会降低识别速率、增加许多不必要的工作量[15]，以下将通过仿真实验除去那些不必要的算法，并对得到最终的一维卷积神经网络故障识别模型。

3.1 数据来源与参数设置

为进行仿真模拟，还需要获取旋转机械的各种故障类型及其出现故障时和正常运行时的相关样本，此处选择离心泵作为测试旋转机械，选用试验转速为600、900、1 200 r/min三挡，选取无故障、叶轮偏心、不平衡、轴承内圈故障、轴承外圈故障等5种设备状态，选择样本长度为4 120字节，分别对每个设备状态设置600个训练样本和60个检测样本，选择特征图维度为32×32×1像素，采样频率24.43 kHz。

在卷积神经网络中，该选择卷积神经网络一批次可以处理90个样本数据，最大迭代次数为400次，机器学习效率为0.55。

3.2 仿真测试结果及算法选取

3.2.1 特征提取算法仿真验证及选取

分别用小波变换和频谱分量的算法进行特征提取，其余部分的处理过程完全相同，得到两者的模型测试结果，如表1所示。

从表1中可得，基于频谱分量的快速特征构造算法在模型的各处理阶段都具有更高的优势，因此，最终故障识别模型的特征提取算法选择快速特征构造算法。

3.2.2 降维算法的仿真验证及选取

分别用CDET和PCA进行特征降维，其余部分的处理过程完全相同，得到两种算法的降维后特征集指标，如表2所示。

从表2中可以看出，设定的3种工况下，CDET的Cwl 数值都较小，集中度更好，能够更加平稳的反映故障特征;CDET的Dhl 数值都较大，能够更为清晰地区分不同的故障;CDET的a1数值都较大，具有更好的综合性能评估能力。因此，最终故障识别模型的降维算法选择CDET。CBD7AFDA-DC75-402C-A069-B4B311CB2F3B

为直观显现降维算法的整体优势，引入未降维的特征集，通过模型仿真，得到CDET降维前后的模型测试结果，如表3所示。

从表3中则可以看出，降维算法在模型的在各类工况下的各处理阶段都具有明显优势，具有极高的普适性、模型生成速率、模型检测速率、准确率。

4 結语

本文基于一维卷积神经网络，构建了一个故障的自动识别系统，通过对特征提取优化和降维优化，获得了模型生成迅速、故障检测迅速、准确率高且具有故障种类分析的故障识别模型，并且具有极高的普适性，能够适应多数工况，且可以随着故障样本的增加而不断进行优化，具有可持续发展性能，满足大多数旋转机械的故障识别要求。

【参考文献】

[1] 梁彧.机械设备的故障诊断与监测研究综述[J].科技与创新，2021（1）：153-154.

[2] 任贵粉，刘增力，孙伟栋.机械故障诊断技术研究综述[J].农业装备与车辆工程，2021，59（2）：69-73，78.

[3] 张智恒，周凤星，严保康，等.基于改进堆叠稀疏降噪自编码器的轴承故障诊断[J].轴承，2021（2）：35-41.

[4] 段礼祥，李涛，唐瑜，等.基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法[J].石油机械，2021，49（2）：60-67，80.

[5] 张应军，江永全，杨燕，等.基于深度卷积神经网络的未知复合故障诊断[J].中国科技论文，2019，14（2）：204-209.

[6] 肖雄，王健翔，张勇军，等.一种用于轴承故障诊断的二维卷积神经网络优化方法[J].中国电机工程学报，2019，39（15）：4 558-4 568.

[7] 周奇才，刘星辰，赵炯，等.旋转机械一维深度卷积神经网络故障诊断研究[J].振动与冲击，2018，37（23）：31-37.