基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沖壓機(jī)振動(dòng)故障檢測(cè)

沈洪煒

(一汽-大眾汽車有限公司佛山分公司，廣東 佛山 528200)

隨著工業(yè)化進(jìn)程的加快，工業(yè)制造業(yè)的作用日益凸顯。在工業(yè)制造業(yè)的發(fā)展過(guò)程中，沖壓機(jī)作為必不可少的一部分，在很大程度上影響著工業(yè)制造的效率和質(zhì)量[1-6]。目前，我國(guó)的沖壓機(jī)制造企業(yè)已經(jīng)具備了較為完善的技術(shù)體系和較大規(guī)模生產(chǎn)的能力，其生產(chǎn)的沖壓機(jī)質(zhì)量在一定程度上有較高的保障[7-10]。但是，沖壓機(jī)仍然難以避免出現(xiàn)一定的故障，因而在實(shí)際工作的過(guò)程中，需要具備相應(yīng)的沖壓機(jī)故障檢測(cè)能力。沖壓機(jī)故障檢測(cè)的主要技術(shù)手段通常包括振動(dòng)檢測(cè)、溫度檢測(cè)、抽樣分析以及無(wú)損檢測(cè)技術(shù)等，其中較為常用的是振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)[11-13]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種智能算法，常常應(yīng)用于生產(chǎn)生活的各個(gè)方面。因此，本次研究在分析沖壓機(jī)振動(dòng)故障檢測(cè)時(shí)，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了沖壓機(jī)振動(dòng)故障智能檢測(cè)系統(tǒng)。

1 沖壓機(jī)振動(dòng)故障和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1.1 沖壓機(jī)典型振動(dòng)故障研究

沖壓機(jī)的典型振動(dòng)故障主要包括曲柄滑塊機(jī)的振動(dòng)故障、滑動(dòng)軸承松動(dòng)故障。其中，曲柄滑塊機(jī)的振動(dòng)故障主要表現(xiàn)為軸頸磨損、連桿松動(dòng)或斷裂，軸瓦拉傷以及曲軸的彎曲變形和裂紋等。以軸瓦拉傷和軸頸磨損故障為例，這兩種故障在頻譜上主要表現(xiàn)為在一定的頻帶內(nèi)存在有色噪聲分量，其功率譜與沖壓機(jī)正常時(shí)的功率譜情況對(duì)比如圖1所示。

圖1 沖壓機(jī)軸瓦拉傷故障與正常時(shí)功率譜對(duì)比

圖1為沖壓機(jī)正常時(shí)的功率譜與其拉傷故障時(shí)的功率譜對(duì)比示意。從圖1中可以看出，拉傷故障下的沖壓機(jī)功率譜在每種頻率下的峰值都大于正常狀態(tài)下的沖壓機(jī)頻譜，并且頻率在f1r下也存在較為明顯的峰值。沖壓機(jī)拉傷故障時(shí)的功率譜整體幅值相較于正常情況明顯增大。沖壓機(jī)滑動(dòng)軸承松動(dòng)的故障信號(hào)特征主要表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面：首先是軸心軌跡混亂并且重心不穩(wěn)定；其次是信號(hào)特征可能呈現(xiàn)兩倍轉(zhuǎn)速頻率振動(dòng)，甚至可能出現(xiàn)高頻振動(dòng)；最后是一旦軸承發(fā)生松動(dòng)，就會(huì)導(dǎo)致沖壓機(jī)運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)一定摩擦，表現(xiàn)在頻譜圖上就是出現(xiàn)一定頻帶范圍中的有色噪聲。沖壓機(jī)滑動(dòng)軸承松動(dòng)和正常時(shí)的幅值對(duì)比如圖2所示。從圖2中可以看出，沖壓機(jī)軸承松動(dòng)時(shí)的各個(gè)頻率下的幅值明顯大于其正常時(shí)的幅值，即松動(dòng)方向振動(dòng)較大，并且當(dāng)轉(zhuǎn)速達(dá)到某個(gè)閾值時(shí)，其變現(xiàn)在時(shí)域圖中的振幅忽大忽小。

圖2 沖壓機(jī)滑動(dòng)軸承正常與松動(dòng)時(shí)的幅值譜對(duì)比

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個(gè)分支，是一種模擬人腦結(jié)構(gòu)建立的網(wǎng)絡(luò)模型，由一系列的與人腦神經(jīng)元類似的計(jì)算單元連接而成[14-16]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多種優(yōu)點(diǎn)，首先，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行并行和非線性處理、分布式處理與存儲(chǔ)；其次，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和自組織性以及較強(qiáng)的容錯(cuò)性；最后，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶能力也較強(qiáng)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元為神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元之間主要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)連接[17-20]。其結(jié)構(gòu)通常包括三層，分別為輸入層、中間層以及輸出層。BP神經(jīng)網(wǎng)路基本算法的過(guò)程主要包括信號(hào)正向傳播，以及誤差的反向傳播過(guò)程，其中，信號(hào)從輸入層輸入網(wǎng)絡(luò)中，再經(jīng)過(guò)隱含層處理，從輸出層輸出，如果輸出層實(shí)際輸出與期望輸出相差較大，則反向輸入誤差信號(hào)。正是通過(guò)這種正向和反向輸入輸出過(guò)程不斷調(diào)整，以達(dá)到最佳輸出值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法流程如圖3所示。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程

從圖3中可以看出，開始時(shí)，對(duì)權(quán)值進(jìn)行初始化，而后輸入數(shù)據(jù)樣本，在此基礎(chǔ)上計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，并求解網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出之間的誤差，同時(shí)判斷計(jì)算結(jié)果是否滿足相應(yīng)的要求，如果滿足要求，則算法完成，如果不滿足，則求解權(quán)值的修正量以修正權(quán)值，再次重復(fù)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的操作，直至得到期望的求解結(jié)果。

2 沖壓機(jī)振動(dòng)故障智能檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 沖壓機(jī)振動(dòng)故障檢測(cè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行沖壓機(jī)振動(dòng)故障智能檢測(cè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。對(duì)于沖壓機(jī)振動(dòng)故障的檢測(cè)，需要輸入相關(guān)向量，選取的輸入向量為振動(dòng)時(shí)域信號(hào)經(jīng)過(guò)FFT變換后的頻譜幅值。輸入向量時(shí)選取代表性的頻率成分作為相關(guān)特征頻率，分別為(0.01-0.39)f、(0.40-0.49)f、(0.51-0.99)f、1f、2f以及高階f、0.5f、0.25f，極高f，低階f，奇數(shù)f等。向量明確好以后，輸入之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，如式(1)所示：

(1)

經(jīng)過(guò)歸一化處理后，該網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的輸入值范圍都在0～1。此外，該設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量可以表示為(y1，y2，…，yi，…，yn)，主要以二進(jìn)制的方式表示，其中，i=1，…，n，表示的是第i個(gè)神經(jīng)元。本次研究所涉及的n為12，其中，前6個(gè)用以表示沖壓機(jī)的不同部件，如000001代表沖壓機(jī)齒輪；而后6個(gè)則代表不同的部件出現(xiàn)故障的類型，如000 001 000 001可以表示沖壓機(jī)齒輪發(fā)生磨損，000 010 000 001用于表示沖壓機(jī)的軸承內(nèi)圈發(fā)生磨損。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的輸入值進(jìn)行相應(yīng)處理后，需要選取設(shè)計(jì)中所涉及的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層有11個(gè)神經(jīng)元數(shù)目，并且其輸出層有12個(gè)神經(jīng)元。則可以據(jù)此計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)隱含層的神經(jīng)元數(shù)目，計(jì)算公式如式(2)所示。

(2)

式中：n為網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元數(shù)量；m為網(wǎng)絡(luò)輸出層的神經(jīng)元數(shù)量；a為常數(shù)，其范圍在1～10。經(jīng)過(guò)計(jì)算求得網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元的數(shù)量為12。此外，網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)因子取值為0.91，網(wǎng)絡(luò)初始學(xué)習(xí)速率取值為0.72，在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過(guò)程中，需要對(duì)學(xué)習(xí)速率進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，調(diào)整計(jì)算式如式(2)所示。

η(t+1)=βη(t)

(3)

式中：η為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率，其誤差值取為0.000 1，如果在調(diào)整過(guò)程中，誤差值超過(guò)此限定值，則β取值小于1，如果誤差值不超過(guò)該限定值，則β取值大于1。

2.2 機(jī)械沖壓機(jī)故障診斷系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

對(duì)沖壓機(jī)故障診斷的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)完成后，進(jìn)行軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要涉及沖壓機(jī)故障診斷目標(biāo)，以及相關(guān)的功能需求、接口等。其中，總目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)診斷沖壓機(jī)故障時(shí)的信號(hào)處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的準(zhǔn)確診斷；功能性主要是根據(jù)設(shè)備故障診斷的流程，將系統(tǒng)軟件分為9個(gè)功能模塊；接口需求主要包括外部接口需求和內(nèi)部接口需求，內(nèi)部接口需求主要用于采集和提取數(shù)據(jù)、用于預(yù)處理參數(shù)、用于分析經(jīng)典信號(hào)參數(shù)以及用于配置信號(hào)處理參數(shù)等。系統(tǒng)的主要功能結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 沖壓機(jī)故障診斷系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

圖4為沖壓機(jī)故障診斷的系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)。從圖4中可以看出，該故障診斷系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)一共包含9個(gè)功能模塊，分別為用戶登錄注冊(cè)模塊、用戶管理模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、維修管理模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)預(yù)處理模塊、經(jīng)典信號(hào)分析模塊、現(xiàn)代信號(hào)處理分析模塊以及故障診斷模塊。以數(shù)據(jù)管理模塊和數(shù)據(jù)采集模塊作為系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重點(diǎn)，其中數(shù)據(jù)管理模塊的主要功能是針對(duì)設(shè)備檔案數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、采集數(shù)據(jù)以及故障數(shù)據(jù)進(jìn)行修改、導(dǎo)入和導(dǎo)出。其相關(guān)流程如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊流程

圖5為沖壓機(jī)故障診斷系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)中的數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊示意。從圖5中可以看出，在該流程中，開始之后導(dǎo)入相關(guān)參數(shù)信息，之后數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)選擇所要操作的參數(shù)類別，并對(duì)有關(guān)需要修改的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行修改，修改參數(shù)后需要更改有關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)數(shù)據(jù)表。最后，完成上述操作流程之后，導(dǎo)出相關(guān)的參數(shù)信息。對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)采集模塊而言，其中包含采樣時(shí)間長(zhǎng)度、采樣頻率以及采樣參數(shù)單位以及采樣點(diǎn)數(shù)四種采樣要素，并且采樣時(shí)間長(zhǎng)度為采樣點(diǎn)數(shù)與采樣頻率的比值。數(shù)據(jù)采集模塊主要是采集設(shè)備狀態(tài)參數(shù)，包括連續(xù)采集和定點(diǎn)采集，其中連續(xù)采集是指對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行不間斷采樣，而定點(diǎn)采集則是采集制定數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集的相關(guān)處理流程如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)采集處理流程

圖6為數(shù)據(jù)采集模塊中的數(shù)據(jù)采集流程，計(jì)算機(jī)與沖壓機(jī)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備連接正確時(shí)，會(huì)顯示相應(yīng)的連接狀態(tài)。數(shù)據(jù)采集開始時(shí)，首先對(duì)數(shù)據(jù)采集的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，可以設(shè)置為連續(xù)采集和定點(diǎn)采集。數(shù)據(jù)采集完成以后，將有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行保存。

3 振動(dòng)測(cè)試和故障分析

3.1 沖壓機(jī)振動(dòng)故障參數(shù)

利用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的智能診斷系統(tǒng)對(duì)沖壓機(jī)振動(dòng)故障進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)，并分析相關(guān)故障原因。本次研究所選取的測(cè)試對(duì)象為某實(shí)驗(yàn)室的一臺(tái)小型沖壓機(jī)，該沖壓機(jī)的精度高、性能可靠、通用性強(qiáng)并且操作便捷，其有關(guān)參數(shù)如下表所示。對(duì)該沖壓機(jī)進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試時(shí)，其測(cè)試系統(tǒng)主要由計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)采集卡以及一個(gè)振動(dòng)加速傳感器組成，振動(dòng)傳感器和數(shù)據(jù)采集卡在測(cè)試時(shí)的相關(guān)技術(shù)參數(shù)分別如表1、表2所示。

表1 測(cè)試系統(tǒng)振動(dòng)傳感器有關(guān)參數(shù)

表1為診斷故障測(cè)試系統(tǒng)中振動(dòng)傳感器的相關(guān)參數(shù)，包括量程、激勵(lì)電壓、頻率變化范圍以及靈敏度等。從表1中可以看出，該系統(tǒng)的振動(dòng)傳感器量程為-500～500 g，說(shuō)明該傳感器最大可以滿足測(cè)量500個(gè)重力加速度的要求，激勵(lì)電壓為交流電，且變化范圍是24～30 V。此外，振動(dòng)傳感器的頻率變化范圍為0～7 kHz，靈敏度為10.02 mV/g，即約為1 mV/(m·s-2)。

表2 數(shù)據(jù)采集卡的相關(guān)參數(shù)

表2為該測(cè)試系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集卡的相關(guān)參數(shù)。從表2中可以看出，模擬信號(hào)輸入分辨率以及數(shù)字量輸入和輸出為16Bit，程控放大為1/2/4/8/16倍，模擬電壓信號(hào)的輸入變化范圍為-10～10 V，模擬信號(hào)輸入通道為16路，計(jì)數(shù)定時(shí)通道為6路16Bit，模擬信號(hào)的轉(zhuǎn)換觸發(fā)工作方式為程序觸發(fā)，模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)傳輸方式為查詢方式。

3.2 沖壓機(jī)故障檢測(cè)

本次研究所檢測(cè)的這臺(tái)小型沖壓機(jī)，很長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有進(jìn)行相關(guān)維護(hù)，導(dǎo)致開機(jī)運(yùn)行時(shí)其帶輪運(yùn)轉(zhuǎn)不平衡，在軸向上出現(xiàn)晃動(dòng)，并且開始運(yùn)轉(zhuǎn)后的一段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)較大噪音。在此基礎(chǔ)上，對(duì)故障進(jìn)行進(jìn)一步診斷檢測(cè)，并分析其產(chǎn)生故障的具體原因。在進(jìn)行故障診斷之前，需要做好相關(guān)的準(zhǔn)備工作，首先考慮故障監(jiān)測(cè)點(diǎn)的選擇。選擇故障監(jiān)測(cè)點(diǎn)時(shí)最好選擇與沖壓機(jī)的故障部位距離最近的關(guān)鍵點(diǎn)，以為準(zhǔn)確地找到?jīng)_壓機(jī)的故障信號(hào)，確定好監(jiān)測(cè)點(diǎn)后需要做好記號(hào)，方便故障檢測(cè)時(shí)在固定點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量。同時(shí)，在進(jìn)行故障檢測(cè)時(shí)，一般都要對(duì)沖壓機(jī)的垂直、軸向以及水平方向等三個(gè)方向進(jìn)行測(cè)量。選取其中1個(gè)測(cè)試點(diǎn)對(duì)沖壓機(jī)的故障進(jìn)行檢測(cè)，將其記為點(diǎn)1，將沖壓機(jī)和計(jì)算機(jī)設(shè)備相連，繪制這個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的信號(hào)譜圖，包括時(shí)域譜和功率譜，分別如圖7所示。

圖7 測(cè)試點(diǎn)1時(shí)域變化示意圖

圖7為測(cè)試點(diǎn)1的時(shí)域變化示意圖。從圖7中可以看出，該測(cè)試點(diǎn)采樣點(diǎn)數(shù)在0～2 000變化，振動(dòng)加速度在-15～15 m/s2變化。在該測(cè)試點(diǎn)取不同數(shù)目的采樣點(diǎn)時(shí)，其振動(dòng)加速度的波動(dòng)范圍較為均勻，且振動(dòng)幅度值也較為固定，大多數(shù)采樣點(diǎn)的情況下，其振動(dòng)加速度值都在-5～5 m/s2變化。同時(shí)，該測(cè)試點(diǎn)的振動(dòng)幅度值每隔一段時(shí)間會(huì)出現(xiàn)一個(gè)最大值，即一個(gè)較大的振動(dòng)脈沖信號(hào)，根據(jù)這些最大值出現(xiàn)的測(cè)點(diǎn)序號(hào)能夠計(jì)算出這些點(diǎn)之間的差值在42左右，可將其換算為時(shí)間差0.042 s，進(jìn)一步求得其頻率為1/0.042=23.81 Hz。據(jù)此可以說(shuō)明該沖壓機(jī)的一個(gè)故障點(diǎn)頻率在23.81 Hz左右。

圖8為測(cè)試點(diǎn)1的功率譜變化情況。從圖8中可以看出，該測(cè)試點(diǎn)的頻率變化范圍在0～500 Hz，其中頻率為2 Hz左右時(shí)，該測(cè)試點(diǎn)的振動(dòng)幅度值最大，接近100 dB，為95 dB左右。在其他不同頻率的情況下，其振動(dòng)值幅度較為均勻，在0～40 dB變化。其中第二個(gè)振動(dòng)幅度值最大的頻率為20.5 Hz，接近40 dB，并且該頻率值左右各有一條簇邊頻帶，其間隔頻率為沖壓機(jī)的轉(zhuǎn)速頻率。此外，對(duì)于其他峰值，也存在同樣的規(guī)律，說(shuō)明該測(cè)試點(diǎn)的20.5 Hz即為沖壓機(jī)的故障頻率。在該測(cè)試點(diǎn)的頻域內(nèi)，都存在峰值頻率，這是由于沖壓機(jī)存在較為嚴(yán)重的磨損，同時(shí)，在整個(gè)測(cè)試頻域內(nèi)均勻分布著大量噪聲，這也是由于沖壓機(jī)的摩擦和磨損造成的。

圖8 測(cè)試點(diǎn)1功率譜變化

4 結(jié) 論

對(duì)沖壓機(jī)進(jìn)行振動(dòng)故障檢測(cè)可以保證其運(yùn)行過(guò)程中的安全性能，以確保工業(yè)生產(chǎn)制造平穩(wěn)運(yùn)行。本次研究在分析沖壓機(jī)振動(dòng)故障檢測(cè)時(shí)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了智能檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)典型沖壓機(jī)故障和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的闡述，研究了沖壓機(jī)振動(dòng)故障檢測(cè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，以及沖壓機(jī)故障診斷系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)。在此基礎(chǔ)上，以實(shí)際振動(dòng)機(jī)為例，對(duì)其進(jìn)行振動(dòng)故障檢測(cè)，并得出測(cè)試點(diǎn)的時(shí)域變化以及功率譜變化。研究結(jié)果表明，該測(cè)試點(diǎn)的振動(dòng)幅度值每隔一段時(shí)間會(huì)出現(xiàn)一個(gè)最大值，即一個(gè)較大的振動(dòng)脈沖信號(hào)，并且沖壓機(jī)故障點(diǎn)頻率在23.81 Hz左右；同時(shí)，由于沖壓機(jī)存在較為嚴(yán)重的磨損，在該測(cè)試點(diǎn)的頻域內(nèi)，都存在峰值頻率，并且在整個(gè)測(cè)試頻域內(nèi)均勻分布著大量噪聲。本次研究證實(shí)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的沖壓機(jī)振動(dòng)故障智能檢測(cè)系統(tǒng)的有效性與合理性，但測(cè)試時(shí)僅以一個(gè)沖壓機(jī)為例，其廣泛適用性還有待進(jìn)一步研究。