軸承云邊協(xié)同監(jiān)測系統(tǒng)

陳文強(qiáng)，劉陽，丁曉喜，邵毅敏，黃文彬

(重慶大學(xué) 機(jī)械傳動(dòng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400044)

近年來，國內(nèi)機(jī)械設(shè)備制造水平迅猛發(fā)展，滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的重要零部件，其健康狀況對設(shè)備的正常運(yùn)行和工作效率有重大影響，因此對軸承狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和故障識(shí)別，保證軸承在故障尚未發(fā)展的階段及時(shí)得到處理，對保障設(shè)備安全正常運(yùn)行具有重要意義[1-4]。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算等的發(fā)展[5]，無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了近程數(shù)據(jù)交互和遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)監(jiān)測，并且能夠靈活地布點(diǎn)和監(jiān)測[6]，使其在機(jī)械設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)上具有獨(dú)特的優(yōu)勢：文獻(xiàn)[7]通過運(yùn)用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對電動(dòng)機(jī)故障的遠(yuǎn)程監(jiān)測，搭建完整的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)和硬件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對電動(dòng)機(jī)狀態(tài)的在線監(jiān)測；文獻(xiàn)[8]提出了用于電動(dòng)機(jī)監(jiān)測和故障診斷的一種新型工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)提取和分析的功能集中于傳感器節(jié)點(diǎn)中，有效減小了傳輸數(shù)據(jù)的載荷和能耗；文獻(xiàn)[9]提出了針對旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的一種新型工業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)，在中央處理單元中提前進(jìn)行模型訓(xùn)練和參數(shù)提取，通過空中編程的方式將參數(shù)分配給各個(gè)節(jié)點(diǎn)，可動(dòng)態(tài)地調(diào)整診斷參數(shù)和診斷能力，提高了整體算法系統(tǒng)的適應(yīng)能力；文獻(xiàn)[10]設(shè)計(jì)了一個(gè)針對機(jī)泵的振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測系統(tǒng)，結(jié)合Zigbee網(wǎng)絡(luò)和WIFI網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了多層次網(wǎng)絡(luò)。

目前并沒有一套完善的針對軸承故障診斷的無線網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)軸承運(yùn)行狀態(tài)的無線監(jiān)測，本文結(jié)合現(xiàn)有無線網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測系統(tǒng)的研究，針對軸承狀態(tài)監(jiān)測需求設(shè)計(jì)了一套完整的軸承云邊協(xié)同監(jiān)測方案，提出了一種多層次故障診斷算法，利用云平臺(tái)強(qiáng)大的資源服務(wù)能力和邊緣設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸?shù)脱訒r(shí)特性，構(gòu)建了一個(gè)智能化的監(jiān)測系統(tǒng)。

1 多層次故障診斷算法

1.1 多層次故障診斷算法整體框架

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械故障診斷中通常利用特征數(shù)據(jù)進(jìn)行故障識(shí)別和分類，具有較高的識(shí)別精度，能夠滿足機(jī)械設(shè)備診斷的需求[11]。本文采用以改進(jìn)BP算法為核心的故障診斷策略，如圖1所示。傳感器對振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集之后，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集作為先驗(yàn)數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，測試數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證模型的正確性和故障診斷。終端首先提取特征數(shù)據(jù)集，然后利用特征選擇算法選取辨別能力最高的多維特征并作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。故障決策是綜合多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果給出最終判斷。

圖1 軸承故障診斷網(wǎng)絡(luò)框架

1.2 多維邊緣網(wǎng)絡(luò)特征提取算法

邊緣網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)流量承受能力有限，而振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)量通常較大，故采用特征提取算法提取信號(hào)數(shù)據(jù)在時(shí)域和頻域內(nèi)的特征值，經(jīng)數(shù)據(jù)降維后再進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸和后續(xù)處理。

1.2.1 邊緣特征提取

幾種典型的時(shí)域特征參數(shù)見表1，其中xi為振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域序列，i=1，2，…，N，N為樣本點(diǎn)數(shù)，Xmax，Xrms分別為序列的最大值和均方根。

表1 典型的時(shí)域特征參數(shù)

幾種典型頻域特征見表2，其中s(k)和fk為頻譜序列和頻率。頻域特征序號(hào)1反映了頻域振動(dòng)能量的大?。?～4，6，10～13反映了頻譜的分散或集中程度；5，7～9反映主頻帶位置的變化。

表2 典型的頻域特征參數(shù)

1.2.2 基于距離的過濾式特征選擇算法

特征提取后，大量數(shù)據(jù)獲得了降維，但各類特征對于故障的反映程度不同，且特征之間存在耦合，因此對特征數(shù)據(jù)進(jìn)行再次降維和去重復(fù)處理，以減小后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算壓力。由于軸承故障診斷的問題為連續(xù)特征的多分類問題，故在滿足準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)改進(jìn)的Relief-F算法[12]作為特征選擇算法，其是基于距離計(jì)算的一種過濾算法，在多維特征中的猜錯(cuò)近鄰和猜中近鄰如圖2所示，通過計(jì)算每個(gè)特征的相對統(tǒng)計(jì)量并排序以實(shí)現(xiàn)特征選擇。

圖2 多維特征中的猜錯(cuò)近鄰和猜中近鄰

獲取每個(gè)特征維度的相關(guān)統(tǒng)計(jì)量后，通過多次采樣計(jì)算提高算法的可靠性，根據(jù)統(tǒng)計(jì)量獲得第j個(gè)特征對于數(shù)據(jù)的區(qū)分能力，即

(1)

W(j)的值越大說明第j個(gè)特征值的分類效果越好，通過比較每一維特征的統(tǒng)計(jì)量來評(píng)估特征的分類能力，最后將篩選出的包含z個(gè)特征的集合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的輸入特征。Releif-F特征選擇算法的執(zhí)行流程如圖3所示。

圖3 Releif-F特征選擇算法具體流程

1.3 交叉驗(yàn)證的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

由于本系統(tǒng)主要針對軸承故障狀態(tài)及程度進(jìn)行判斷，故在保證性能可靠的情況下，選擇了單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]作為基本的故障分類模型，以減小底層處理器的計(jì)算量，提高整體系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和處理效率。

1.3.1 單模型多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為經(jīng)過特征選擇算法提取的特征值，輸出為分類結(jié)果。根據(jù)監(jiān)測需求和數(shù)據(jù)來源將軸承狀態(tài)類型分為4種，即健康、輕度故障、中度故障和重度故障。通過訓(xùn)練和反饋不斷改進(jìn)和修正模型，在測試數(shù)據(jù)集中驗(yàn)證正確率后作為最終的診斷模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖4所示。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

多層網(wǎng)絡(luò)模型分為3層，分別是輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層輸入樣本的d維特征(本文d=5)，輸出層輸出一個(gè)4維向量，其中一個(gè)值為1，其他為0，代表對故障的判斷，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)的分類結(jié)果，隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為滿足泛化能力通常取

(2)

式中：a為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；b為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；e為調(diào)制參數(shù)，本文e=8。

1.3.2 交叉驗(yàn)證集成訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練模型準(zhǔn)確性會(huì)隨訓(xùn)練集的不同、訓(xùn)練方法的差異和一些超參數(shù)變化而受到影響，為強(qiáng)化模型的泛化能力，采用多模型集成的方法聯(lián)合多個(gè)學(xué)習(xí)器強(qiáng)化整體的測試性能，減小單個(gè)學(xué)習(xí)器的測試誤差。本系統(tǒng)采用改進(jìn)的交叉驗(yàn)證的策略[14]對模型進(jìn)行集成，如圖5所示。

圖5 交叉驗(yàn)證模型

1)對帶有標(biāo)簽的x個(gè)樣本平均分為y份(本文y=5)，其中一份作為驗(yàn)證集，其余為訓(xùn)練集，對訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后獲得訓(xùn)練模型。

2)y份樣本集輪流作為驗(yàn)證集，其余為訓(xùn)練集，共進(jìn)行y次訓(xùn)練，獲得y個(gè)訓(xùn)練模型及其訓(xùn)練結(jié)果。

3)按照樣本分割順序?qū)個(gè)結(jié)果通過投票法進(jìn)行集成，以獲得某個(gè)樣本的最終分類結(jié)果。

4)從樣本數(shù)據(jù)中提取出標(biāo)簽集，與前一步獲取的分類結(jié)果進(jìn)行對比，統(tǒng)計(jì)與標(biāo)簽一致的數(shù)量與總數(shù)量的比值，獲得融合模型的測試準(zhǔn)確率。

2 云邊協(xié)同監(jiān)測系統(tǒng)

2.1 云邊協(xié)同架構(gòu)

本系統(tǒng)的上位機(jī)以云服務(wù)器為核心，并為監(jiān)測系統(tǒng)提供一個(gè)數(shù)據(jù)可視化顯示、存儲(chǔ)管理中心和控制的平臺(tái)，同時(shí)結(jié)合邊緣設(shè)備對振動(dòng)信號(hào)的采集、特征計(jì)算和故障診斷共同構(gòu)成云邊協(xié)同的整體架構(gòu)，如圖6所示。云端通過遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)對中繼設(shè)備進(jìn)行程序更新和系統(tǒng)升級(jí)，中繼設(shè)備和終端設(shè)備通過指定的無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行指令交互，對終端設(shè)備的采集和處理方案進(jìn)行邏輯控制，從而達(dá)到整體遠(yuǎn)程控制的目的。

圖6 云邊協(xié)同架構(gòu)

2.2 分布式算法結(jié)構(gòu)

在實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和采集系統(tǒng)搭建的同時(shí)，采用分布式算法結(jié)構(gòu)，通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸和邏輯控制系統(tǒng)的配合實(shí)現(xiàn)多層故障診斷，如圖7所示，分布式算法結(jié)構(gòu)減輕了單個(gè)設(shè)備計(jì)算的負(fù)擔(dān)，提高了計(jì)算效率和監(jiān)測報(bào)警系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

圖7 云邊協(xié)同監(jiān)測系統(tǒng)分布式算法結(jié)構(gòu)

在云端中對算法做前期參數(shù)準(zhǔn)備工作，包含特征篩選和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)訓(xùn)練；終端設(shè)備根據(jù)篩選出的特征序號(hào)激活相應(yīng)的特征提取算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理并將特征值上傳給中繼設(shè)備；中繼設(shè)備內(nèi)嵌了2個(gè)算法，先根據(jù)云端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試模型進(jìn)行信號(hào)分類，之后通過故障決策算法對結(jié)果進(jìn)行判斷，完成監(jiān)測故障和報(bào)警的功能。

2.3 邊緣層

2.3.1 終端

終端硬件架構(gòu)如圖8所示，包含振動(dòng)傳感器、ARM內(nèi)核芯片、Flash內(nèi)存、SD卡、CC2530等硬件模塊，完成軸承振動(dòng)信號(hào)的采集、存儲(chǔ)和降維處理，最終通過Zigbee無線傳輸通道傳輸特征值。

圖8 終端硬件架構(gòu)

2.3.2 中繼

中繼硬件架構(gòu)如圖9所示，由ARM內(nèi)核芯片、CC2530、Flash內(nèi)存、SD卡以及4G網(wǎng)絡(luò)模塊等組成，主要實(shí)現(xiàn)算法判斷、網(wǎng)絡(luò)控制和數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)等功能。該設(shè)備嵌入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和故障診斷策略，能夠接收終端設(shè)備上傳的特征數(shù)據(jù)并使用建立的模型算法實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的預(yù)警報(bào)警功能；同時(shí)，可通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議配合網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)的打包和上傳，還可使用Bootloader程序與遠(yuǎn)程服務(wù)器配合實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程更新和實(shí)時(shí)配置的功能[15]。包含故障識(shí)別診斷系統(tǒng)和故障預(yù)報(bào)警系統(tǒng)的中繼整體框架如圖10所示。

圖9 中繼硬件架構(gòu)

圖10 中繼整體框架

1)故障識(shí)別診斷系統(tǒng)

中繼層對各節(jié)點(diǎn)的故障識(shí)別主要基于嵌入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。中繼層處理器首先讀取存儲(chǔ)在Flash中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)用于模型初始化，再讀取終端發(fā)送來的特征數(shù)據(jù)包并提取其中的特征信息，然后使用交叉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算，并根據(jù)多個(gè)模型的融合計(jì)算結(jié)果對軸承狀態(tài)進(jìn)行判斷，最終將結(jié)果處理成故障標(biāo)志，為后續(xù)的預(yù)報(bào)警系統(tǒng)提供輸入信息。

2)故障預(yù)報(bào)警系統(tǒng)

多維報(bào)警算法從以下角度對當(dāng)前軸承狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。

(1)狀態(tài)隊(duì)列評(píng)估

在中繼設(shè)備中會(huì)為每個(gè)節(jié)點(diǎn)保存一個(gè)固定長度的歷史狀態(tài)隊(duì)列和故障計(jì)數(shù)器，歷史隊(duì)列中保存著每個(gè)節(jié)點(diǎn)最近的狀態(tài)信息，中繼根據(jù)歷史狀態(tài)信息計(jì)算出隊(duì)列的故障期望，以在一個(gè)較長的時(shí)間維度上做出判斷，從而避免偶然性錯(cuò)誤信號(hào)對整體判斷的影響。

中繼通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取相應(yīng)的軸承狀態(tài)后，生成狀態(tài)標(biāo)志si(取0，1，2，3，分別代表健康、輕微故障、中度故障、嚴(yán)重故障)放入相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)隊(duì)列中，故障程度越高則對故障期望的影響越大。狀態(tài)隊(duì)列通常維護(hù)有c倍采樣間隔時(shí)間內(nèi)軸承節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，過期的狀態(tài)信息會(huì)自動(dòng)清除。將故障標(biāo)志累加后取平均作為故障期望E，即

(3)

本系統(tǒng)設(shè)置的故障預(yù)警及報(bào)警期望閾值分別為Fp和Fw，故障計(jì)數(shù)器的預(yù)警及報(bào)警閾值分別為Cp和Cw，具體判斷策略見表3。為避免系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)的信號(hào)波動(dòng)或偶然故障信號(hào)的影響，預(yù)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)置一個(gè)熱機(jī)閾值K，狀態(tài)隊(duì)列預(yù)報(bào)警機(jī)制在隊(duì)列填充數(shù)據(jù)量c>K時(shí)才會(huì)啟動(dòng)。

表3 振動(dòng)預(yù)報(bào)警判斷策略

(2)故障計(jì)數(shù)器判斷

如果判斷為故障則對應(yīng)的故障計(jì)數(shù)器自增，自增值與狀態(tài)標(biāo)志相同(輕微故障自增1，中度故障自增2，嚴(yán)重故障自增3)。如果故障計(jì)數(shù)器值超過相應(yīng)的報(bào)警或者預(yù)警閾值便觸發(fā)振動(dòng)預(yù)報(bào)警系統(tǒng)，其中連續(xù)的故障判斷表示存在突發(fā)性緊急故障。

如果上傳的判斷狀態(tài)為健康，則故障計(jì)數(shù)器清零后重新計(jì)數(shù)，并將狀態(tài)標(biāo)志加入狀態(tài)隊(duì)列；同時(shí)再次計(jì)算此時(shí)的故障期望，根據(jù)故障期望值對預(yù)報(bào)警系統(tǒng)進(jìn)行重置，若低于振動(dòng)預(yù)報(bào)警閾值則對預(yù)報(bào)警進(jìn)行清除，具體流程如圖11所示。

圖11 監(jiān)測系統(tǒng)預(yù)報(bào)警邏輯圖

2.4 用戶層

用戶層是基于瀏覽器/服務(wù)器(Browser/Server，B/S)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)和開發(fā)的，為技術(shù)人員提供一個(gè)交互接口和界面顯示的云平臺(tái)。云平臺(tái)后端采用Springboot與Netty結(jié)合的復(fù)合端口設(shè)計(jì)，提供TCP數(shù)據(jù)上傳和web數(shù)據(jù)訪問功能，數(shù)據(jù)庫使用MySQL數(shù)據(jù)庫的JPA(Java Persistence API，JPA)，前端界面和圖表顯示主要使用bootStrap和Echart框架實(shí)現(xiàn)，并通過thymeleaf引擎進(jìn)行渲染，加入了相關(guān)的交互功能，包括監(jiān)測系統(tǒng)更新固件上傳下載、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等。

軸承云邊協(xié)同監(jiān)測系統(tǒng)云平臺(tái)前端瀏覽器頁面如圖12所示，導(dǎo)航欄中包含有首頁、數(shù)據(jù)分析、設(shè)備總覽、遠(yuǎn)程控制以及數(shù)據(jù)選擇4個(gè)菜單選項(xiàng)。首頁主要展示的是設(shè)備總覽信息，右側(cè)狀態(tài)信息欄包括設(shè)備總數(shù)、監(jiān)測點(diǎn)數(shù)、在線設(shè)備數(shù)量、以及各狀態(tài)監(jiān)測點(diǎn)數(shù)量等，并可通過詳情鏈接到設(shè)備總覽視圖，中部以餅圖的形式展示所有監(jiān)測點(diǎn)的總體報(bào)警狀態(tài)(綠色代表正常監(jiān)測點(diǎn)，黃色代表預(yù)警監(jiān)測點(diǎn)，紅色代表報(bào)警監(jiān)測點(diǎn))。

圖12 軸承云邊協(xié)同監(jiān)測系統(tǒng)云服務(wù)平臺(tái)主界面

3 試驗(yàn)驗(yàn)證及數(shù)據(jù)分析

3.1 算法可靠性驗(yàn)證

3.1.1 數(shù)據(jù)采集

為了驗(yàn)證算法的正確性，在6308滾動(dòng)軸承(外徑90 mm，內(nèi)徑40 mm，寬度23 mm)外圈加工不同尺寸缺口以模擬不同的故障狀態(tài)(圖13)，不同狀態(tài)軸承數(shù)據(jù)見表4。在1 800 r/min的振動(dòng)臺(tái)上以12 kHz采樣頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，截取到的不同狀態(tài)軸承的部分振動(dòng)信號(hào)如圖14所示。

圖13 不同故障程度的軸承

表4 不同故障程度軸承數(shù)據(jù)

圖14 不同狀態(tài)軸承的振動(dòng)信號(hào)

3.1.2 特征選擇

通過數(shù)據(jù)采集裝置獲取振動(dòng)數(shù)據(jù)，將節(jié)點(diǎn)采集獲取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)根據(jù)軸承狀況進(jìn)行標(biāo)簽化處理后，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行均分并提取11個(gè)時(shí)域特征和13個(gè)頻域特征。共采集4組軸承數(shù)據(jù)，使用特征選擇算法獲得特征距離的相關(guān)統(tǒng)計(jì)量，并進(jìn)行平均后從大到小進(jìn)行排序，見表5。

表5 軸承節(jié)點(diǎn)特征距離的相關(guān)統(tǒng)計(jì)量

根據(jù)得到的統(tǒng)計(jì)量信息判斷各特征對故障診斷的識(shí)別能力，選擇識(shí)別能力最強(qiáng)的5個(gè)特征用于后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別為峰峰值、p4、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度、偏度。

3.1.3 模型訓(xùn)練及測試

將Releif-F特征提取算法得到的特征集作為訓(xùn)練融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的樣本，損失函數(shù)大小設(shè)置為0.001，訓(xùn)練步長為0.1。

測試集對于訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)模型的測試結(jié)果及分類效果用t-sne聚類圖和混淆矩陣進(jìn)行可視化，分別如圖15、圖16所示。

圖15 隱層t-sne聚類圖

圖16 混淆矩陣

由t-sne聚類圖可以看到提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型有較好的分類能力，在混淆矩陣中，預(yù)測結(jié)果和真實(shí)結(jié)果一致，表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有較好的識(shí)別性能。

3.2 監(jiān)測系統(tǒng)試驗(yàn)驗(yàn)證

3.2.1 軸承試驗(yàn)臺(tái)的搭建

基于BVT-5型軸承振動(dòng)測量儀搭建試驗(yàn)臺(tái)，基本原理圖如圖17所示，軸承試驗(yàn)臺(tái)的布置如圖18所示，將試驗(yàn)軸承安裝在BVT-5軸承振動(dòng)測試臺(tái)上，施加150 N的徑向力，終端的加速度傳感器安裝于軸承外圈采集加速度信號(hào)，通過無線網(wǎng)絡(luò)將處理數(shù)據(jù)傳送到中繼設(shè)備，中繼設(shè)備將數(shù)據(jù)處理之后傳送到云端進(jìn)行顯示。

圖17 BVT-5型軸承振動(dòng)測量儀基本原理圖

圖18 試驗(yàn)臺(tái)布置圖

3.2.2 軸承云邊協(xié)同監(jiān)測系統(tǒng)試驗(yàn)

試驗(yàn)臺(tái)、終端及中繼的相關(guān)配置見表6，特征選擇參數(shù)按照Relief-F算法所得的結(jié)果，監(jiān)測系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)通過OTA遠(yuǎn)程固件更新進(jìn)行配置，使用不同故障軸承進(jìn)行試驗(yàn)的流程見表7，云平臺(tái)軸承故障期望曲線監(jiān)測結(jié)果如圖19所示。

表6 試驗(yàn)設(shè)備參數(shù)配置

表7 試驗(yàn)流程表

圖19 云平臺(tái)軸承故障期望變化曲線

由云平臺(tái)軸承故障期望變化曲線可知，不同故障軸承試驗(yàn)流程共分為5個(gè)階段：

1)階段A。安裝健康軸承作為被測軸承，通過云平臺(tái)觀察到軸承故障期望曲線一直處于0位置，顯示為軸承無故障。

2)階段B。更換被測軸承為輕度故障軸承，更換軸承期間，故障期望仍保持原有水平，更換后可以看到軸承故障期望開始上升，原因是監(jiān)測系統(tǒng)診斷出的輕度故障結(jié)果進(jìn)入狀態(tài)隊(duì)列導(dǎo)致故障期望升高，通過計(jì)算可知狀態(tài)隊(duì)列中約有20個(gè)0標(biāo)志和30個(gè)1標(biāo)志，根據(jù)(3)式，理論上故障期望為(30×1+20×0)/50=0.6，監(jiān)測故障軸承300 s后，故障期望值為0.58，基本與預(yù)期一致。此時(shí)觸發(fā)了報(bào)警，由于此時(shí)未達(dá)報(bào)警的故障期望值，此處報(bào)警是連續(xù)報(bào)警計(jì)數(shù)器觸發(fā)的。

3)階段C。更換被測軸承為中度故障軸承，故障期望值繼續(xù)上升，且斜率較階段B中曲線更大，此階段的曲線分2段，前半段狀態(tài)隊(duì)列中仍然有0狀態(tài)標(biāo)志，后半段0狀態(tài)標(biāo)志已完全離開狀態(tài)隊(duì)列，斜率減小。監(jiān)測時(shí)間結(jié)束后狀態(tài)隊(duì)列中應(yīng)有30個(gè)2狀態(tài)標(biāo)志和20個(gè)1狀態(tài)標(biāo)志，理論故障期望值為(30×2+20×1)/50=1.6，實(shí)際為1.58與理論基本一致，此時(shí)已超過故障期望報(bào)警閾值，顯示為報(bào)警。

4)階段D。更換被測軸承為重度故障軸承，此階段的曲線也分為2段，前半段隊(duì)列中存在狀態(tài)1標(biāo)志，后半段1狀態(tài)標(biāo)志離開隊(duì)列。監(jiān)測時(shí)間結(jié)束后狀態(tài)隊(duì)列中應(yīng)有30個(gè)3狀態(tài)標(biāo)志和20個(gè)2狀態(tài)標(biāo)志，理論故障期望值為(30×3+20×2)/50=2.6，實(shí)際監(jiān)測值為2.58，與理論基本相符，此時(shí)已超過故障期望報(bào)警閾值，顯示為報(bào)警。

5)階段E。最后將被測軸承更換為健康軸承，從云平臺(tái)監(jiān)測圖可知，更換監(jiān)測軸承后，故障期望值開始下降，當(dāng)下降到預(yù)警閾值和報(bào)警閾值時(shí)報(bào)警解除。監(jiān)測結(jié)束之后，軸承期望值恢復(fù)為0，軸承狀態(tài)恢復(fù)。

經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證，監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸正常，有可靠的故障識(shí)別和報(bào)警能力，滿足功能需求，少量誤差可能來自于軸承更換時(shí)帶來的試驗(yàn)誤差。

4 結(jié)束語

本文以軸承監(jiān)測系統(tǒng)為設(shè)計(jì)對象，針對現(xiàn)有監(jiān)測系統(tǒng)的不足和局限，設(shè)計(jì)了一種云邊協(xié)同的軸承監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有傳統(tǒng)無線監(jiān)測系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控能力，還可以通過云端功能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制，針對不同的運(yùn)用環(huán)境進(jìn)行相應(yīng)的配置更新，實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測系統(tǒng)的靈活性和通用性；采用的多核心多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)具有特征提取、分類算法、故障決策和預(yù)報(bào)警功能，實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測系統(tǒng)的智能化和實(shí)時(shí)性，解決了傳統(tǒng)監(jiān)測系統(tǒng)采集量大，網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲導(dǎo)致的監(jiān)測滯后問題等；采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型嵌入到邊緣網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過試驗(yàn)證明具有良好的性能。