基于稀疏自適應S變換的特種設備故障振動信號檢測研究

摘 要：鑒于特種設備的特殊性，其故障的檢測尤為重要，而檢測特種設備振動信號是發(fā)現(xiàn)故障的一種重要手段，基于此種原因，本文提出基于稀疏自適應S變換特種設備故障振動信號檢測方法。從特種設備的振動信號時頻特征出發(fā)，通過稀疏自適應S變換提取特種設備振動信號時頻特征圖；構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將經(jīng)過稀疏自適應S變換提取的時頻特征圖作為網(wǎng)絡模型輸入樣本，經(jīng)深度學習后，完成特種設備故障振動信號檢測，獲取設備故障診斷結(jié)果。實驗結(jié)果表明：該方法提取到振動信號特征較好，可清晰表達故障頻率，特征表達能力強；可明確檢測出特種設備故障發(fā)生時間以及故障原因，且檢測準確率高。

關(guān)鍵詞：特種設備，稀疏自適應S變換，時頻特征，振動信號，故障檢測，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2024.08.030

0 引 言

特種設備一般是指危險性大，威脅生命安全，發(fā)生危險后波及范圍廣泛，產(chǎn)生后果嚴重的八大類設備。當這類設備出現(xiàn)小的問題時人類肉眼不易發(fā)現(xiàn)，但卻埋下了安全隱患，一旦事故發(fā)生后果會很嚴重[1]?；诖朔N原因，需要研究一種能夠檢測特種設備故障的方法，從而提高其運轉(zhuǎn)的安全性。

設備在運轉(zhuǎn)時會產(chǎn)生振動，通過檢測設備振動的頻率、幅度，得到振動信號的時頻特征，結(jié)合特征分析便可對特種設備是否有故障進行判斷?，F(xiàn)有的針對振動信號分析方法包括短時傅立葉變換[2-3]、S變換[4-5]和小波變換[6-8]等，但是這些方法分別存在時頻分辨率固定、缺乏相位信息、自適應性差等缺陷，需要對原有方法進行改進，找尋一種性能更優(yōu)方法進行振動信號分析。S變換雖然適應力有限，導致實際使用不多，但兼具連續(xù)小波變化與短時傅立葉變換優(yōu)點。通過優(yōu)化S變換形成稀疏自適應S變換，提升獲取時頻矩陣的分辨率和適應性，保證得到的振動信號時頻特征準確。但得到的時頻特征維度高，人工識別難度大。

隨著人工智能的發(fā)展，越來越多的設備故障情況可以通過人工智能采用深度學習的方法進行診斷，其發(fā)展十分快速，通過使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對傳統(tǒng)深層網(wǎng)絡進行擴展解決了模型性能退化問題，并將特征學歷能力與故障診斷表達能力進行了多方面增強，在識別圖像特征方面取得了巨大進步[9-10]。

綜上所述，本文研究一種基于稀疏自適應S變換的特種設備故障振動信號檢測方法。首先，通過稀疏自適應S變換獲得振動信號的時頻圖像特征；然后，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過對時頻圖像特征的不斷訓練建立故障檢測模型；最后，利用訓練完成的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障檢測。

1 特種設備故障振動信號檢測

1.1 自適應稀疏S變換的設備振動信號時頻特征圖提取

1.1.1 S變換基本原理

添加時窗的傅立葉變換時頻可逆分析方式，稱為S變換，是連續(xù)小波變化的延伸，其通過定義Morlet小波作為基礎。將函數(shù)h（t）的連續(xù)小波變換設為公式（1）：

式中： 表示縮放因子、表示平移位置。

以相乘的方式將一個相位值加入至連續(xù)小波變換中，可表示為：

從上述公式可以得出，S 變換運用了高斯窗函數(shù)，其窗函數(shù)的寬度可變。在取得高時間分辨率時，高頻段時窗狹窄；反之則低頻段時窗寬闊，擁有較高的自適應性。

1.1.2 稀疏自適應S變換

頻率高且稀疏的時頻特征可以從二維優(yōu)化后S變換的窗函數(shù)獲取，改變換稱之為稀疏自適應S變換[11-12]。顯然，關(guān)鍵是對于窗函數(shù)的選取需要合理。具體計算過程可表示為：

通過公式（13）所示的基于稀疏自適應S變換，獲取特征設備故障振動信號的時頻特征圖，方便進行復雜信號分析的同時沒有增加計算的復雜程度。

1.2 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的故障檢測

1.2.1 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

由多個二維平面組成的網(wǎng)絡叫做深度CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）[13-14]，其特點是神經(jīng)元可以加權(quán)覆蓋區(qū)域內(nèi)的全部元素。本文的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，如圖1所示，可以對經(jīng)稀疏自適應S變換后的振動信號進行故障診斷。

通過圖1可知該深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型中包含了1個的輸入、輸出層，池化、卷積、全連接層共6層，每個層級包含2個，共計8層。

1.2.2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡學習過程分為以下步驟分別是：

步驟1：訓練信息導入輸入層；

步驟2：通過其他層級運算得出預判結(jié)果；

步驟3：對比實際結(jié)果和預判結(jié)果之間差距（通過誤差函數(shù)計算）；

步驟4：獲取差異并返回傳入層，同時對其它層級進行閾值和權(quán)值優(yōu)化[15]。

（1）卷積層

在深度CNN網(wǎng)絡中，卷積層的作用是對輸入層傳來的圖像進行特征提取，一般由多個卷積層共同進行工作。其特點是對于初始信息卷積層會將信息增強，并降低信息中的噪聲干擾。利用其特點在深度CNN網(wǎng)絡中，可以使特征圖主要特征凸顯，弱化次要特征，使特征圖清晰明了。卷積層接收上層結(jié)果，并對其進行運算，該過程為：

式中：Blj、blj、表示的輸入矩陣，l-1層位于其中，l層特征圖j處于的輸入層和偏置層，i的輸入矩陣j的卷積核包含l與l-1層連接用Cl-1ij表示。

深度CNN網(wǎng)絡的表現(xiàn)性能可以利用非線性激活進行增強，同時非線性激活可以進行無價值信息去除、初始信息特征的映射信息保存。公式（14）需要用到非線性激活處理。廣泛應用于深度網(wǎng)絡，擁有迅速收斂的特點的非線性激活函數(shù)Relu表示為：

f（x）=max（0，x） （15）

式中：若gt;0，則f（x）=x；若≤0，則f（x）=0。

（2）池化層

卷積層會將輸入的特征圖像進行處理，在通過濾波器輸出特征圖，經(jīng)過n 個濾波器后就會得到 n個特征圖像。由于特征圖像數(shù)量多，其網(wǎng)絡復雜度很高，此時池化層進行工作，將數(shù)量龐大的特征圖進行壓縮，池化層工作中不但可以將特征圖的維度和網(wǎng)絡復雜度降低，也可以對特征圖的特征進行壓縮并保留其固有特征，池化處理包含兩種模式分別是最大池化處理和平均池化處理，平均池化：選擇輸入進行池化窗口中的平均值輸出，最大池化：選擇輸入池化窗口中的最大數(shù)輸出。將滑動步長設定為≥2，能得到的降維結(jié)果較好。

（3）全連接層

將池化后特征圖中的神經(jīng)元與本層神經(jīng)元互相連接，是全連接層的作用。

用公式表達本層神經(jīng)元為：

式中：alj表示l層中神經(jīng)元在層的偏置值，zlj表示l層中神經(jīng)元在層的輸入值，ωlij表示神經(jīng)元j的權(quán)值，其關(guān)聯(lián)下個層級l-1層的特征i，xl-1i表示i的特征值在l-1層。將Dropout方法引入全連接層可以防止因訓練集信息過少或者訓練過度而產(chǎn)生的過度擬合問題。

（4）分類層

分類層位于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的最后，輸出預測結(jié)果是分類層的作用。一般在處理多分類問題上使用的分類預測模型為Softmax， 將推測為幾率，運用Softmax算法得到公示（17）

全部輸出值被全連接層的神經(jīng)元連接，在此之前需要經(jīng)過卷積層處理。

1.2.3 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的特種設備故障檢測實現(xiàn)

結(jié)合基于稀疏自適應S變換和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的特種設備故障振動信號檢測流程如圖2所示。

首先采集特種設備振動信號，生成視頻分析圖，采用稀疏自適應S變換從視頻分析圖中提取時頻特征圖；然后構(gòu)建基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡故障檢測模型，將經(jīng)過預處理后的視頻特征圖用于構(gòu)建模型的訓練、測試樣本集，用訓練樣本集對故障檢測模型進行訓練，并在訓練過程中不斷調(diào)整模型中的參數(shù)。訓練完成后，將測試樣本作為模型輸入，完成特種設備的故障診斷信號檢測，獲取故障檢測結(jié)果。

2 實驗分析

2.1 實驗數(shù)據(jù)

為驗證本文方法應用效果，以特種軸承為實驗特征設備，在試驗臺對振動信號進行采集，并在運行過程中模擬滾體剝落、軸系不對中故障和正常運行的三種情況。電機運行轉(zhuǎn)速為1800、1750、1700 r/min，并在試驗臺的驅(qū)動端安放加速度傳感器，設定采集頻率分別為14 kHz和28 kHz。其中以14 kHz采集在1800 r/min轉(zhuǎn)速運行的正常驅(qū)動端振動信號波形圖如圖3所示。

從驅(qū)動端的數(shù)據(jù)集中選取轉(zhuǎn)速為1800 r/min，振動信號頻率為14kHz時的實驗數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了3種設備狀態(tài)，以及2種故障構(gòu)成的200個案例，如表1所示。

2.2 振動信號的時頻分析

數(shù)據(jù)分析仍然基于滾體剝落、軸系不對中故障及正常運轉(zhuǎn)時振動信號為基礎進行。采用稀疏自適應S變換獲取的時頻結(jié)果如圖4所示。

通過圖4可以得出，本文方法采用的稀疏自適應S變換提取的特種軸承不同運行狀態(tài)下的振動信號，有清晰的故障頻率、高時頻分辨率等優(yōu)點。不存在不同頻率間成分信息不能快速、簡潔地分辨，鄰近特征頻率之間的混疊的問題。

采集的特種軸承故障振動信號利用稀疏S變換獲取故障時頻特征圖后，利用稀疏S變換采集特定故障下的特種軸承故障振動信號時頻特征圖，利用相關(guān)系數(shù)分析故障振動特征圖，兩種故障時頻特征圖的相關(guān)系數(shù)越大，說明兩者相關(guān)性好，相關(guān)系數(shù)最高值需lt;0.6，以軸系不對中故障為例進行分析，結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，本文方法獲取的時頻特征圖的故障特征，在不同的兩個特征相關(guān)系數(shù)均低于0.6，處于0.2到0.4之間，相同特征間相關(guān)系數(shù)為1.0，說明利用稀疏自適應S變換的特征時頻圖特征故障信號特征明顯。

2.3 軸承故障狀態(tài)檢測結(jié)果

采用本文方法對不同故障進行檢測，檢測結(jié)果如表2所示。

通過表2可知，應用本文方法能夠在特種軸承運行時確定故障發(fā)生時間，并查找出故障發(fā)生原因。因此，本文方法可實現(xiàn)特種設備故障振動信號檢測。

通過本文方法與EMD+FCM的故障振動信號檢測方法進行對比測試兩種方法的故障檢測準確率。

由圖6可知，采用本文方法的故障檢測率遠高于采用EDM+FCM方法的故障檢測率，證明了本文方法在故障檢測方面擁有巨大的優(yōu)勢。

3 結(jié) 語

由于特種設備的早期故障不能夠通過人工簡單地檢測出來，但當故障發(fā)生時產(chǎn)生的后果是嚴重的，而振動信號是發(fā)現(xiàn)早起故障的重要途徑，本文研究基于稀疏自適應S變換的特種設備故障振動信號檢測，通過改進S變換形成稀疏自適應S變換來處理設備振動信號，運用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行檢測。通過實驗證明，該方法可以較為完美地完成對特種設備故障振動進行檢測，并與其他檢測方法相比，對不同故障狀態(tài)的故障振動信號的檢測中，有著極高的判斷能力。為特種設備在日后能夠安全、順利地運行提供了強大的保證。

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作者簡介

孫博，本科，高級工程師，研究方向為特種設備檢驗檢測。

王文杰，本科，高級工程師，研究方向為特種設備檢驗檢測信息化。

（責任編輯：袁文靜）