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基于信息熵重构经验模态分解神经网络的带式输送机故障诊断
摘要：提出了一种神经网络模型，用于带式输送机电机轴承的早期故障诊断。该模型采用经验模态分解与信息熵相结合的方法对信号进行重构，提取频域特征用于神经网络的训练，以实现高度精准的故障诊断。该方法能够有效应对噪声干扰，对早期故障信号具有良好的敏感性，其诊断准确率高达95.8%。
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井下带式输送机在煤矿生产中扮演着关键角色,尽管通常稳定可靠,但因承受的张紧力较大,一 旦发生故障可能会引发严重的生产事故[1] ｡ 由于早 期故障信号往往微弱且难以准确捕捉[2-5] ,本文提出 了一种基于信息熵和重构经验模态分解神经网络的 方法来诊断带式输送机电机滚动轴承的故障,旨在 提高早期故障识别的准确性[6-9] ｡
1、算法设计
(1)经验模态分解
经验模态分解(EMD)是一种自适应的时域信 号处理方法,可以将信号分解为多个本征模态函数 (IMF),因 IMF 的模态响应特性,可以更好地分解出 有效的信息,以辅助故障诊断工作｡ 其基本工作逻 辑:
①记信号为 hi-1(t);
②提取局部极值;
③用立方样条插值形成上､下包络;
④计算上､下包络的均值,记为 mi-1(t);
⑤计算 hi(t)=hi-1(t)-mi-1(t);
⑥判断 hi(t)是否符合本征模态函数要求,满足 则记录函数,并从原信号中删去;不满足则将 hi(t)记录为新信号,用于迭代｡
最终函数会自适应地完成迭代分解工作｡振动信号模态分解结果如图1 所示｡
图1 振动信号模态分解结果
(2)信息熵
信息熵是一个用来量化载体中所传递信息的量,即通过这个信息的传递将一个不确定信息固化 为一个确定信息所需要的基本信息量｡ 对于一个离 散的随机变量,其信息熵
式中n——本征模态函数的个数; Q(x)———可能情况的集合,Q(x)={q1,q2, …,qn}; P(x)——对应事件发生的概率,P(x)={p1,p2
在振动信号中,概率分布通常为正态分布,可通 过统计分析工具获得信号的均值和方差以进行拟 合｡ 通过式(1)可以量化信号传递的信息量｡ 对 IMF 能量归一化后的信号进行信息熵计算,然后根据信 息熵指数加权重构,可以重新获得重构后的信号
式中Hi(x)､Hj(x)——第 i 个与第 j 个信号所包含的信息熵;
加权重构后的振动信号如图2 所示｡
图2 加权重构后的振动信号
(3)轴承故障特征频率估算
本文算法设计的诊断范围限定在轴承的内圈､外圈､滚动体与保持架4 种故障｡ 根据轴承故障的 理论物理模型,估算 4 种轴承故障的特征频率｡
轴承故障特征频率
对加权重构后得到的信号,收集各特征频率一 倍频与二倍频的幅值作为特征,形成一个输入长度 为 8 的向量,作为神经网络的输入｡
(4)神经网络
神经网络(NN)是通过模仿神经细胞反应构建 的一种仿生网络,通过网络激活函数赋予的非线性适 应能力来进行高维度的特征提取､数据分类或回归｡
NN 通常由多层结构组成,包括输入层､隐藏层 和输出层｡ 神经网络的当前隐藏层结果
式中Hn-1——上一级的结果;
Wn-1——上一层与本层连接时的权重;
bn-1——上一层到本层的偏置;
g(·)——激活函数｡
最后一层的隐藏层通过Softmax 函数可以将数 据转换为判断为该类型的概率,将结果认定为概率 最高的分类,以实现分类｡ Softmax 函数
网络通过前向传递来计算结果,通过反向传播 误差来修正模型中的各层权重 Wn 与偏置 bn,最终 实现一个良好的模型表现｡
基于特征频率,可以开展网络的结构设计,已 知输入长度为 8 的向量,输出为 4 个故障类型与 1 个健康类型的概率,则可以明确输入维度为 8,输 出维度为 5｡ 初步设计网络的隐藏层为 2 层,激活函 数使用 Sigmoid,可以得到网络的整体结构如表 1 所示｡
表1 神经网络结构设计表
2、仿真验证
在算法投入实际使用之前,应当先验证算法自 身的有效性｡ 先通过冲击信号衰退模型线性叠加白 噪声以模拟实际信号
式中Ai ——冲击信号的幅值变化函数
选取SKF 6305-RSH 轴承为仿真模板,以其参 数作为生成数字仿真的参数｡ 该轴承的参数:
通过式(3)计算出轴承的故障特征频率如表 2 所示,最终可以根据轴承故障特征频率生成对应的 仿真信号｡
表2 SKF 6305-RSH 故障特征频率
假设电机为新建或技改煤矿主流的永磁同步电机,额定转速为 2 850 r/min,且运转在理想状态下, 测得旋转频率为 47.5 Hz,可以生成对应的轴承故障 数据｡ 本次仿真实验中,各类型数据生成了 2 万份 训练样本,生成 1 000 份样本用作测试｡ 仿真过程中 使用的参数:
轴承内圈与外圈典型故障波形如图3 所示｡ 将 生成的数据及故障特征频率输入模型当中,通过算 法对故障进行分类｡ 通过观察结果,得出该算法是 否适用于滚动轴承故障诊断｡
图3 轴承内圈与外圈典型故障波形图
将正确诊断记为真阳性(TP);将误诊断记为假 阳性(FP),将漏诊断记为假阴性(FN),将无误诊断 记为真阴性(TN),单次测试使用的总信号数量为 n｡ 因此可以得到对于各种信号的准确率､精准度､召回 率及 F1 分数,对应的公式为:
将训练集投入模型中进行训练,获得训练的结 果用测试集来验证,训练的过程与各阶段的测试结 果如图 4 所示
图4 训练过程参数变化
由图4 可以看到该方法在仿真信号中收敛速度 极快,收敛效果好,仅在反复训练的过程中出现了轻 微的误差,可以通过增加正则化､学习率衰减等训练技巧增加网络的训练平滑性｡ 分类混淆矩阵如表 3 所示｡
表3 分类混淆矩阵表
通过表3 可以计算出其准确率为 100%､精准 度为 100%､召回率为 100%,F1 分数为 1.000｡ 通过 4 项神经网络有效性评估指标的计算,可以认为该 算法在滚动轴承信号上能够完成故障诊断任务｡
3、现场验证
实际工况下的数据会出现更多的噪声及复杂的耦合,以下主要讨论模型在工业现场的可用性｡ 使用的数据集来自某矿井主运输带式输送机电机轴承数据｡
传感器安装位置和方向如图5 所示,其中 T 代 表温度传感器,H 代表水平方向振动传感器,V 代 表垂直方向振动传感器,A 代表轴向振动传感器｡ 依据该方案对设备进行改造,使其能够实现振动数 据的采集｡在该设备上采集到了轴承外圈磨损故障 信号,通过降低实际信号幅值与增加白噪声,采用 重叠采样的方式,增加数据的数量实现数据增广｡ 在调整实际信号和白噪声时,注意控制信号能量总 量不变化｡
图5 传感器安装位置和方向
现场数据采集为每条数据32 768 点,每 5 min 采样一次,开机期间正常采集数据信号｡ 以每 5120 个点构建一个样本,最终通过实际信号与白噪声的 不同比例混合,记实验获得的信号为 0 dB,形成 0 dB､ -1 dB､-2 dB､-3 dB､-4 dB 共 5 个阶段的故障损伤 级别数据｡ 最终形成共计 10 000 条正常运行数据 与10 000 条故障数据,将数据集以 8∶1∶1 的比例划分 为训练集､测试集与验证集｡ 训练过程的数据绘制 为折线图如图 6 所示｡
图6 工业现场验证训练过程数据
由图6 可知,相比于仿真数据,该数据的波动 性更大,相比于快速收敛并且可以获得完美表现的 仿真信号,实际信号的训练过程和结果都有相对的 下降｡ 但整体依然保持着较快的收敛速率与较高的 准确率｡
以验证集验证最终训练完成的结果,可以得到 分类混淆矩阵如表 4 所示｡
表4 工业现场验证分类混淆矩阵表
最终验证集准确率可达到95.8%,精准度 94.0%, 召回率 97.9%,F1 分数 0.959｡ 可以认为该方法在实 际的数据集中具有基本良好的表现｡
4、鲁棒性分析
作为对比,修改常见的卷积神经网络(CNN)以 适应输入数据的需要,为匹配相应的性能,CNN 的 特征数即其通道数选择为 8｡ 将数据进行相应的训 练,训练过程参数的变化如图 7 所示｡
图7 CNN 训练过程
由图7 可知,CNN 也能获得良好的表现,在第 30 个循环后网络的判断正确率为 88.8%｡
在工业现场实验数据的基础上,不断地增加噪声以降低信噪比,观察该模型和 CNN 在对抗噪声能 力上的差距｡ 以实验数据为基础,控制信号总能量 不变,不断增加噪声的能量,以信噪比作为变量,测 试各信噪比下的准确率如图 8 所示,以对照 2 种算 法的鲁棒性｡
图8 信噪比-准确率图
由图8 可知,未对噪声处理特化的 CNN 在白噪 声的环境中鲁棒性较差;随着噪声能量的上升,准确 率下降,在信噪比达到-5 dB 时,准确率不到 20%｡ 而本文提出的模型在白噪声的干扰下表现出了良好 的抗干扰性,意味着在存在较微弱的故障特征时也 可对故障做出良好的诊断｡
5、结语
本文提出了一种基于信息熵重构的经验模态分解神经网络,综合了基于物理模型的先验知识,将降 噪､预处理和分类相结合,解决了带式输送机电机的 早期故障诊断问题,得出以下结果:
(1)通过仿真实验,验证了本文提出的模型能够 有效地区分不同的故障类型,在数字仿真信号中取 得了 100%的准确率,在工业现场信号中也表现出 了 95.8%的准确率;
(2)通过工业现场数据验证,在故障仅发生过一 次的情况下,该模型可以通过数据增广,较好地解决 训练问题,因此可适用于煤矿中故障少发的业务场 景中;
(3)通过鲁棒性分析,在低信噪比､低能量的特 殊情况下 ,该模 型相 比于非特化 的 CNN,具有 更 好的抗噪表现,能够更准确地对早期故障信号进行 识别｡
虽然该模型解决了一些问题,但在算法设计和 实验过程中依然遗留了一些问题未被解决:
(1)信息熵在此处的应用存在一个待完善的内 容｡ 随着故障的出现,振动信号的 4 阶统计量即信 号峭度会发生变化,信号会向数据分布中心缩窄｡ 目 前的工作中仅将该分布函数默认为正态分布,对于非 正态分布的数据,其中的分布概率的估算和分析可 以做进一步的改善｡
(2)现场获得的数据具有一定的局限性,通常仅 能获得一次一类的故障,想要进行多种类故障诊断 并对故障进行横向评估,需要积累大量的设备运行 历史数据｡
参考文献:
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文章来源:尤峰,郭刚,闫涛,等.基于信息熵重构经验模态分解神经网络的带式输送机故障诊断[J].煤矿机械,2025,46(01):181-185.
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2025-07-07我要评论
期刊名称：煤矿机械
期刊人气：2105
主管单位：国家煤矿安全监察局
主办单位：哈尔滨煤矿机械研究所
出版地方：黑龙江
专业分类：煤矿
国际刊号：1003-0794
国内刊号：23-1280/TD
邮发代号：14-38
创刊时间：1980年
发行周期：月刊
期刊开本：大16开
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2024-12-27
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