改进VMD和LSTM的联合收割机装配质量检测方法

轩梦辉 赵思夏 徐立友 陈小亮 李团飞

摘要：针对联合收割机装配精度不高和装配质量难以检测的问题，提出一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化变分模态分解（VMD）和长短时记忆神经网络（LSTM）的联合收割机装配质量检测方法。该方法首先利用SSA算法自适应寻优得到最优VMD分解模态参数K和惩罚因子α，然后利用最佳参数组合［K，α］将联合收割機振动信号分解成不同中心频率的本征模态分量IMF，并对各个IMF分别进行联合特征提取组成特征向量，最后将联合特征向量作为LSTM的输入，实现不同故障特征的分类。分析结果表明，SSA-VMD-联合特征提取方法分类准确率为98.1%，分别比集合经验模态分解（EEMD）和固定参数VMD高7.1%和6.1%，验证所提方法对联合收割机装配质量检测的优越性。

关键词：联合收割机；装配质量检测；联合特征提取；麻雀搜索算法；变分模态分解；深度学习

中图分类号：S225： TH165

文献标识码：A

文章编号：2095-5553 （2023） 03-0132-09

Abstract： Aiming at the problems of low assembly accuracy and difficult assembly quality detection of combine harvesters， a method of combine assembly quality detection based on sparrow search algorithm （SSA）， optimized variational mode decomposition （VMD） and longterm and shortterm memory neural network （LSTM） is proposed. Firstly， the optimal VMD decomposition modal parameter K and penalty factor α are obtained by using SSA algorithm， then the vibration signal of the combine is decomposed into eigenmode components IMF with different central frequencies， and the joint features of each IMF are extracted to form a feature vector. Finally， the joint feature vector is used as the input of LSTM to realize the classification of different fault features. The analysis results show that the classification accuracy of SSA-VMD-joint feature extraction method is 98.1%， which is 7.1% and 6.1% higher than that of ensemble empirical mode decomposition （EEMD） and fixed parameter VMD， respectively， and which verifies the superiority of this method to the assembly quality detection of combine harvester.

Keywords： combine harvester; assembly quality inspction; joint feature extraction; sparrow search algorithm; variational mode decomposition; deep learning

0引言

联合收割机作为农业机械的核心装备，其装配质量极大地影响联合收割机作业效率。联合收割机装配质量检测是联合收割机出厂前最后的质量保障环节［1］，我国农机自动化生产水平较低，因此采用现代处理方法提高装配质量有重要的意义。

联合收割机在运行过程中，振动信号含有丰富的故障信息，研究其振动信号可以对联合收割机装配质量进行诊断。目前较流行的信号分析方法有经验模态分解EMD［23］、集合模态分解EEMD［23］、局部均值分解LMD［45］。但这些方法存在一定缺陷，EMD和EEMD分解存在端点效应和模态混叠现象，LMD分解的结果很大程度上取决于步长的选择。针对这些问题，变分模式分解（VMD）被提出［6］。但VMD处理效果受预设参数影响很大，许多学者利用智能优化算法对VMD参数进行优化。Wang等［7］利用甲虫天线搜索（BAS）算法对VMD进行参数寻优用于提取轴承早期故障特征。Zhang等［8］用蚱蜢优化算法找到VMD算法中的最优参数组合［K，α］。Li等［9］用鲸鱼优化算法优化VMD得到最佳的VMD分解参数用于雷达信号降噪。上述VMD参数优化很少关注寻优计算的效率和精度问题。

随着基于深度学习的智能诊断技术迅速发展，循环神经网络（RNN）是其中一种，其处理时序问题时准确率和效率优于其他深度学习网络，但RNN具有结构缺陷，容易产生梯度消失和爆炸，导致网络的误差无法调整。

针对此问题长短时记忆神经网络（LSTM）被提出，LSTM克服了RNN的梯度消失和爆炸问题，LSTM在语音识别、文本识别等方面有成功的应用；同时也被用于故障诊断领域。Hao等［10］提出一维卷积LSTM网络用于多传感器轴承故障诊断，与其他方法比较，有明显的优势。Lei等［11］提出一种基于端到端LSTM模型的故障诊断框架。

针对以上分析，为了解决VMD需要人工设置参数的缺点和一些优化算法的精度问题，本文结合VMD和LSTM的优势，提出一种SSA优化VMD和LSTM相结合的联合收割机装配质量检测方法。

1SSA优化VMD算法

1.1VMD算法

变分模态分解是一种全新的、完全非递归变分问题求解方法，它通过交叉方向乘数迭代模型寻求信号的最优解来确定每个本征模态函数（IMF）的最优解，算法原理和具体步骤可参考文献［12-13］。

1.2SSA算法

Xue等［14］于2020年开发的麻雀搜索算法（SSA）是一种模拟麻雀觅食行为和反捕食行为的新型群体智能优化算法。Zhu等［15］用SSA算法对燃料电池的参数进行优化，通过与其他算法对比，SSA算法具有明显的优势。汤安迪等［16］用SSA算法对无人机路径进行优化，取得很好的效果。

在SSA算法中，有发现者、追随者以及警戒者，分别按照各自规则进行位置更新以寻求最优位置，更新规则如下。

1.3基于SSA的参数优化VMD算法

信号在进行VMD分解时需预先设定分解个数K和惩罚因子α，K和α的合理选择对VMD分解影响极大［17］。K设置较大时分解结果会产生多余信息，K设置较小时导致分解模态混叠；α设置较大时各分量带宽较小，信息可能失真，α设置较小时分解结果会产生噪音。

SSA优化VMD参数的目标就是确定K和α的最优组合，关键在于适应度函数的选取。香农熵作为信号稀疏程度的度量，其大小可以直观地反映信号的稀疏特征［18］。VMD分解时，如果欠分解，IMF分量表现出较强的稀疏特性，香农熵值比较小；如果过分解，IMF分量表现出较弱稀疏特性，香农熵较大。把香农熵作为SSA优化VMD参数的流程图如图1所示。具体步骤如下：

（1）确定适应度函数，把香农熵值最小作为适应度函数；

（2）初始化参数空间起始位置，将空间位置转化为［K，α］参数；

（3）麻雀种群参数设置；种群数量为100只、最大迭代次数为20、发现者数量为20、目标函数维度为2、初始值的上下界分别为［10，10 000］，［2，200］；

（4）随机生成麻雀初始化位置；

（5）对VMD进行信号分解；

（6）计算麻雀的适应度矩阵；

（7）更新麻雀种群发现者、追随者以及警戒者位置；

（8）判断是否满足收敛条件；

（9）不满足条件，返回第五步；满足条件，输出最优位置矩阵，得到最佳［K，α］组合。

2联合特征提取理论

联合收割机在工作时，工作部件受多方激励干扰，单一信号特征无法准确表征故障信息，为了满足联合收割机装配质量检测准确诊断的要求，提出了一种基于近似熵特征、时、频域特征的联合特征提取方法，更加准确地提取振动数据的故障信息。

2.1近似熵

近似熵是衡量信号波动的规律性和未知性的线性参数［19］，表征了动力系统的变化趋势，若某一信号序列越复杂、产生新模式的概率越大，其对应的近似熵越大；反之，若该信号具有较强的规律性或周期性，其对应的近似熵值越小。根据近似熵的特性，设备处于不同的运行状态时，近似熵值会发生相应的变化。

2.2时、频域特征

常用时域分析法有均方值X2RMS、方差σ2x和峭度值CW。常用频域分析法有重心频率FC和均方频率MSF等。

本文联合特征形式为联合收割机振动信号［近似熵，均方值，方差，峭度，重心频率，均方频率］。本文联合特征提取与传统的单纯从时域或频域选取特征的角度不同，将不同维度的时域、频域和近似熵特征结合起来更能全面且准确地表征联合收割机的运行状态。

3联合收割机割台装配质量检测试验设计

3.1检测原理

当联合收割机部件装配不当时，会产生出不同的特征，振动信号中存储了大量的信息，不同状态下的振动信号有不同的特征，联合收割机装配质量检测就是通过高效的智能算法和现代信号处理方法对采集到的不同状态的振动信号进行分析，联合收割机割台装配质量检测基本原理如图2所示。

其中，Y（a1，a2，…，an）、Y（b1，b2，…，bn）、Y（c1，c2，…，cn）、Y（d1，d2，…，dn）分别表示割台正常、搅龙不对中、张紧轮松动和割刀未对中的时域、频域和熵特征组成的联合特征向量空间矩阵，两者是一一对应的。

当割台处于某一状态，它将有且只有一个特征向量与之对应，即联合收割机割台提取的振动特征向量和工作状态是一一对应的，联合收割机割台装配质量检测通过提取的特征向量来判断割台的状态，从而对联合收割机割台进行装配质量检测。

3.2试验条件和振动数据获取

本文通过联合收割机各部件振动信号判断装配质量问题。2020年7—9月于河南科技大学重点实验室对东方红4LZ-9A2联合收割机进行了实机试验，采集硬件儀器为DH5902型动态信号测试分析仪、加速度传感器；软件为DHDAS动态信号采集分析系统。发动机转速为1 000 r/min，加速度传感器采样频率为2 kHz。

人工设置联合收割机割台4种常见的故障状态，即正常、搅龙不对中、割刀传动张紧轮松动和割刀未对中。信号采集过程中，采样频率为2 kHz，采样时间为1 s，分别采集4种状态下各200组数据，每组数据长度为2 000，共得到样本集800组，采样状态如图3所示，振动信号的时域和频谱图如图4所示，数据集如表1所示。

单纯从时域波形图和频域波形图中很难判别割台处于正常状态还是故障状态。因此，必须要用现代处理方法，对各种振动信号提取更加明显的特征，实现联合收割机割台的装配质量检测。

3.3SSA-VMD-LSTM检测算法流程

本文提出了一种基于SSA-VMD-LSTM和联合特征提取的联合收割机装配质量检测方法，其流程如图5所示。具体实现步骤如下：

（1）以最小香浓熵值为SSA优化目标函数，用SSA算法自适应搜索VMD最优参数组合［K，α］；

（2）利用优化的最佳参数组合进行VMD分解，每个样本得到8组IMF分量；

（3）计算每个样本每个IMF分量的近似熵值和时、频域特征作为特征向量，从而构成包含所有样本的特征向量；

（4）将特征向量按照一定比例划分为训练集和验证集；

（5）将特征向量输入LSTM分类器进行训练，得到分类模型；

（6）将测试机样本的特征向量输入到训练好的分类模型中，实现装配质量检测。

4试验结果与分析

4.1SSA-VMD分解效果比较与分析

以联合收割机割台振动信号采集过程为例，麻雀搜索算法中，迭代次数为20，麻雀种群为100，发现者比例为20%，麻雀巡游的上下界分别为［10，10 000］，［2，200］。适应度函数香农熵值随迭代次数变化的曲线如图6所示，麻雀搜索结果为［8，5 335］，即VMD分解个数K和惩罚因子α分别为8和5 335。从图6可以看出，最小香农熵值出现在第5次迭代时，之后一直收敛，表明麻雀搜索算法收敛速度很快，全局优化能力强，适合用于优化VMD参数。

设置该参数组合对联合收割机割台振动信号进行VMD分解，SSA-VMD分解的模态分量和频谱图如图7所示，分解出的各个IMF分量独立性较好，中心频率较为清晰。

以下选择EEMD和固定参数K=8，α=987的VMD分解方法［20］与本文提出方法进行对比。

从图8可以看出，每个IMF均有其中心频率，但分解的频谱图带宽较大，中心频率周围有很多信号环绕，存在一定的噪音；从图9中可以看出，EEMD分解产生的6个模态分量存在频率混叠，并且在不同分量之间频率没有明显差距，尤其在前2个分量中混入了大量的噪声，使有用信息难以被提取。

SSA-VMD对振动信号的分解频谱图7清晰显示出，不同IMF分量之间频率分量不同，频带差异明显，表明本文所提出的SSA-VMD方法能够有效克服EEMD算法中的模态混叠现象，可以有效提取联合收割机振动信号的故障特征。

4.2不同特征在LSTM中分类准确率对比与分析

本文将单一时域特征、单一频域特征和单一熵特征在LSTM中进行诊断和对比分析。LSTM网络设置最大迭代次数为700，学习率为0.01，衰落因子为0.2。训练集和验证集划分比例为8∶2。

由图10、图11可知，训练300次时，训练准确率和损失函数值趋于稳定，训练后的准确率为98.8%，损失函数最终达到0.05。从图12可知，只有少量的2类被错误分成3类，其余均被正确分类。

在LSTM中的分类准确率如表2所示，其中，单一时域特征、单一频域特征、熵特征和联合特征的分类准确率分別为81%、90%、92.5%和98.1%，验证了本文所提方法的优越性。

4.3SSA优化VMD参数准确率分析

本文采用EEMD和固定参数VMD提取特征进行对比，表3为不同特征的分类准确率，EEMD采用联合特征提取后的分类准确率为91%，固定参数VMD联合特征的准确率为92%，本文所提方法的准确率为98.1%。为验证本文联合特征在LSTM中分类效果，与最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）优化LSSVM方法对比，由表3可知，本文所提SSA优化VMD参数的方法比EEMD-联合特征和固定参数VMD-联合特征准确率高，说明了本文联合特征和深度学习网络LSTM的优越性。

为避免随机干扰因素，分析本文提出方法的稳定性，本文构建不同验证集在LSTM中进行了10次试验并统计其平均准确率，试验结果如图13和表4所示。

从表4可以看出，联合特征的平均准确率达到97.7%，单一特征的准确率远远低于本文所提的联合特征的准确率。从标准差来看，联合特征的标准差为0.725，相比于单一特征，SSA-VMD-LSTM方法能够相对准确且稳定的对联合收割机装配质量进行检测。

5结论

1） 快速准确地寻找VMD分解的最佳参数组合［K，α］，解决了VMD人工设置参数的缺点。通过快速迭代求得整体最优参数组合［8，5 335］，分解结果表明，SSA-VMD能有效克服EEMD模态混叠现象。

2）  针对单一信号特征无法准确表征故障信息，提出了一种基于近似熵特征、时、频域特征的联合特征提取方法。联合特征的分类准确率为98.1%，分别比时域特征、频域特征和近似熵单独特征的准确率高17.1%、8.1%和5.6%。

3）  SSA-VMD-联合特征在LSTM中的分类准确率高达98.1%，与EEMD-联合特征和VMD-联合特征相比，准确率分别高7.1%和6.1%，并通过与不同分类器进行对比，本文所提方法具有很大的优越性。本文对联合收割机装配质量检测有一定的潜在价值，可应用于其他机械的装配质量检测。

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