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    PCA在機(jī)械制造中的應(yīng)用研究

    2015-09-01 16:10:46葉智勇
    科技視界 2015年25期
    關(guān)鍵詞:機(jī)械制造應(yīng)用

    葉智勇

    【摘 要】本文設(shè)計了PCA用于滾動軸承故障診斷中數(shù)據(jù)降維的應(yīng)用方法使得數(shù)據(jù)維數(shù)大幅下降,使得支持向量機(jī)的訓(xùn)練速度和判斷準(zhǔn)確率大幅提高。本文還設(shè)計了基于PCA的利用正常運(yùn)行信息建立模型進(jìn)行故障檢測和故障診斷的方法,避免了其他方法由于故障信息不易采集導(dǎo)致故障檢測、診斷不理想的問題,為過程控制、故障檢測提供了一條新思路。

    【關(guān)鍵詞】PCA;機(jī)械制造;應(yīng)用

    隨著工業(yè)過程規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜性的日益提高,有效的過程監(jiān)控和故障診斷是保證生產(chǎn)安全、提高產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵。統(tǒng)計過程監(jiān)控是一種基于多元統(tǒng)計理論的方法,它通過對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解釋,建立統(tǒng)計監(jiān)控模型,判斷過程所處的運(yùn)行狀態(tài),在線檢測和識別過程中出現(xiàn)的異常工況,從而減少由過程故障所造成的損失,提高生產(chǎn)效率。

    基于主元分析法(Principal Component Analysis,PCA)是一種多元統(tǒng)計分析方法,它可以從多個控制變量中解析出主要影響因素,挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律,簡化數(shù)據(jù)集與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)間的規(guī)律,在機(jī)械制造中的應(yīng)用具有廣闊的前景。它在工業(yè)制造中的應(yīng)用可以歸納為以下兩個方面:第一,PCA可實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維,它通過線性投影分析把多個變量化為少數(shù)幾個主成分,重構(gòu)后的主成分向量能夠反映原始變量大部分信息,從而達(dá)到壓縮信息、提高計算效率并去除冗余的作用;第二,PCA模型可在狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷中起到重要作用,通過對穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)的分析,可以建立主元模型,以主元模型為評價標(biāo)準(zhǔn),對即時數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算,從而判斷生產(chǎn)系統(tǒng)是否正常,對處于故障狀態(tài)的設(shè)備還可以通過貢獻(xiàn)圖等定位故障原因,實現(xiàn)故障的診斷與分離。

    1 PCA在數(shù)據(jù)降維中的應(yīng)用

    近年來,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的各種研究方法展現(xiàn)出越來越大的優(yōu)勢,例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等,但是相關(guān)方法往往需要大量的數(shù)據(jù)分析。隨著工業(yè)過程的自動化水平提高,監(jiān)測的數(shù)據(jù)量越來越龐大,數(shù)據(jù)的激增帶來了計算效率低下、冗余信息過多等一系列的問題,導(dǎo)致了決策系統(tǒng)的訓(xùn)練時間過長、收斂速度較慢等問題[3]。研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)過程中采集的數(shù)據(jù)并不是所有都是敏感信息,也有冗余信息。PCA方法可以去除冗余信息,保留敏感信息來降低數(shù)據(jù)維度,從而提高計算效率、縮短決策系統(tǒng)的決策時間。

    1.1 主元向量的計算

    PCA實現(xiàn)數(shù)據(jù)重構(gòu)主要包括主元向量的計算和主元個數(shù)的確定兩方面。主元向量由協(xié)方差矩陣得到,協(xié)方差是一種度量兩個維度關(guān)系的統(tǒng)計量。去冗余的目的就是使保留下來的維度間的相關(guān)性盡可能小,維度間的差別盡可能大。維度的差別就是同一緯度的方差,維度間的相關(guān)性就是協(xié)方差。

    1.2 主元數(shù)目的確定

    合理確定主元個數(shù)很重要,主元選取多則模型精確,但是會增加維數(shù),選取的少又會丟失原始數(shù)據(jù)空間的許多信息,需要在個數(shù)和識別效果之間需找平衡。通常采用主元累積貢獻(xiàn)率法來確定主元個數(shù)。

    1.3 基于PCA的降維技術(shù)在工業(yè)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用

    本文設(shè)計了PCA用于滾動軸承故障診斷中數(shù)據(jù)降維的應(yīng)用方法,具體的流程如下所示:

    開始→樣本數(shù)據(jù)S→對S做預(yù)處理得到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)矩陣X→計算X的協(xié)方陣C→計算C的特征值及特征向量矩陣→主元累積貢獻(xiàn)率法確定主元個數(shù)k→確定投影矩陣P1→降維后的矩陣X=XP1→完成降維。

    在滾動軸承故障的診斷中,先運(yùn)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)對軸承原始振動信號進(jìn)行分解,從各個IMF分量中計算時域特征值包括6個特征統(tǒng)計量,依次是均值、平方和、標(biāo)準(zhǔn)差、峰值、極差、變異系數(shù)。為了更好地檢測故障,還選擇傾斜度、峭度、峰值指標(biāo)、波形指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)這6個無量綱特征,一共12個特征指標(biāo)建立樣本數(shù)據(jù)矩陣。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,最后得到的數(shù)據(jù)矩陣用于支持向量機(jī)(SVM)的訓(xùn)練和檢測從而進(jìn)行故障診斷,診斷正確率比沒有進(jìn)行數(shù)據(jù)降維得到的判斷正確率高,證明數(shù)據(jù)降維的效果明顯。

    2 PCA在過程控制中的應(yīng)用

    基于PCA進(jìn)行過程控制的基本思想是:通過線性空間變換求取主元變量,將觀測空間分離成一個獲取過程的系統(tǒng)趨勢的主元子空間,和一個包含噪聲的殘差子空間。因為某些故障主要影響兩個子空間中的一個。在對過程性能進(jìn)行監(jiān)控時,一般利用Hotellings和平方預(yù)測誤差(SPE)兩個統(tǒng)計量進(jìn)行監(jiān)測[4]。

    本文設(shè)計了基于PCA的用于滾動軸承狀態(tài)檢測和故障分析的應(yīng)用方法,具體的流程如圖1所示。

    首先,運(yùn)用EMD方法將滾動軸承故障信號分解成不同頻率尺度的單分量固有模態(tài)函數(shù),獲取了不同頻率范圍的信號成分;其次,對各個IMF分量進(jìn)行主成分分析并建立主元模型,計算相應(yīng)的SPE控制限和Hotelling T2控制限;最后,將待檢測軸承信號輸入主元模型,計算測試數(shù)據(jù)的SPE統(tǒng)計量和T2統(tǒng)計量的值,判斷是否超出控制限,如果沒有超出控制限則表示處于正常狀態(tài),如果超出控制限則表示處于非正常狀態(tài),再計算各個變量對于SPE統(tǒng)計量和T2統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)值,并繪制各變量對于SPE統(tǒng)計量和T2統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)圖,對統(tǒng)計量貢獻(xiàn)最大的變量就是引起失常的原因,最終實現(xiàn)了故障的診斷與分離。

    3 結(jié)論

    根據(jù)機(jī)械制造中多參數(shù)的數(shù)據(jù)特點(diǎn),利用PCA方法可以充分挖掘數(shù)據(jù)信息,去除冗余,再結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等方法對機(jī)械故障進(jìn)行診斷,實驗證明降維后的數(shù)據(jù)可以大幅消除冗余,使得運(yùn)算速度大幅提高,說明PCA用于數(shù)據(jù)降維的效果明顯。通常機(jī)械的故障樣本不易獲得,而正常運(yùn)行的狀態(tài)信息較易獲取,本文設(shè)計實驗運(yùn)用正常運(yùn)行信息樣本建立PCA模型,通過判斷測試信號的SPE和T2統(tǒng)計量是否超出控制限來對運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,并且通過計算各分量對統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)大小來判別故障源,從而實現(xiàn)故障的診斷與分離,避免了其他方法由于故障樣本少導(dǎo)致故障診斷效果差的問題,為過程控制、故障檢測提供了一條新思路。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]MacGregor J F, Kourti T. Statistical process control of multivariate process[J]. Control Engineering Practice,1995,3(3):403-414.

    [2]蘇林,尚朝軒.基于多元統(tǒng)計的衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)故障診斷[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報.2010,22(8):1981-1985.

    [3]徐卓飛,張海燕,王丹,等.基于EMD與KPCA的滾動軸承股臟特征提取及診斷方法研究[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù),2014,33(10):1518-1524.

    [4]徐倩倩.基于改進(jìn)PCA-SVM的印刷機(jī)故障診斷方法研究[D].西安理工大學(xué),2014.

    [責(zé)任編輯:劉展]

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