趙慧敏，房才華，徐智超，聶冰

(1.大連交通大學(xué) 軟件學(xué)院，遼寧 大連 116028;2.大連科技學(xué)院 ，遼寧 大連 116052)*

0 引言

交流電機(jī)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、性能良好、使用維護(hù)方便等特點(diǎn)，被廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、國(guó)防等領(lǐng)域.由于交流電機(jī)在應(yīng)用中受到頻繁啟動(dòng)、負(fù)載波動(dòng)、工作環(huán)境惡劣等因素的影響，因此電機(jī)在壽命周期內(nèi)發(fā)生故障是難以避免的.為了避免電機(jī)失效、保障安全生產(chǎn)、防止因電機(jī)故障造成的經(jīng)濟(jì)損失及發(fā)生事故災(zāi)難，對(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷具有重要的意義，因此一直受到各相關(guān)領(lǐng)域的重視［1］.隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，新的信號(hào)處理方法的出現(xiàn)也促進(jìn)了電機(jī)故障診斷與新技術(shù)的發(fā)展.

目前，有許多交流電機(jī)故障診斷方面的研究成果［2-5］.小波包分解后子頻段的頻率分析范圍能覆蓋一定的頻率段，通過(guò)選擇采樣頻率和分解的層數(shù)，可使子頻段的頻率分析范圍覆蓋某個(gè)特征頻率，因此引起了許多研究者的興趣.文獻(xiàn)［6］提出了基于小波包分析的電機(jī)故障振聲診斷方法，文獻(xiàn)［7］提出了基于小波包分解的振動(dòng)信號(hào)頻帶能量的特征向量提取方法，用于精密離心機(jī)的故障特征提取，文獻(xiàn)［8］提出了基于小波包分解的定子故障特征提取方法，這些文獻(xiàn)均不同程度地提高了交流電機(jī)故障診斷的可靠性.

本文針對(duì)交流電機(jī)故障診斷中的特征提取方法進(jìn)行研究，提出了一種能夠?qū)崿F(xiàn)混合振動(dòng)源的分離、特征頻帶選擇和特征強(qiáng)化的電機(jī)故障診斷中的特征提取新方法.

1 特征提取與強(qiáng)化方法總體流程

圖1為本文所提出方法的具體實(shí)現(xiàn)流程，包括以下步驟:

(1)通過(guò)布置在電機(jī)各處的振動(dòng)加速度傳感器采集多處的振動(dòng)加速度信號(hào);

(2)對(duì)振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;

(3)采用盲源分離方法對(duì)預(yù)處理后的振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行振源分離，得到分離后的振動(dòng)加速度信號(hào);

(7)將RE2輸入交流電機(jī)故障診斷模型進(jìn)行故障診斷.

圖1 特征提取與強(qiáng)化模型結(jié)構(gòu)

2 交流電機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離

盲源分離(Blind source separation)是盲信號(hào)源分離的簡(jiǎn)稱(chēng)，它是指從若干觀測(cè)到的混合信號(hào)中恢復(fù)出無(wú)法直接觀測(cè)到的原始信號(hào)的一種方法［9］.通常，觀測(cè)信號(hào)來(lái)自于一組傳感器的輸出，而每一個(gè)傳感器所接收到的信號(hào)是多個(gè)原始信號(hào)的混合.下面給出盲源分離問(wèn)題的基本描述.

設(shè) x(t)= ［x1(t)，x2(t)，…，xm(t)］T是由m個(gè)傳感器采集且經(jīng)過(guò)預(yù)處理的m個(gè)觀測(cè)信號(hào)，s(t)=［s1(t)，s2(t)，…，sn(t)］T是產(chǎn)生觀測(cè)信號(hào)的n個(gè)相互統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的源信號(hào)，且觀測(cè)信號(hào)是源信號(hào)經(jīng)過(guò)線性混合而產(chǎn)生的，可用式(1)表示x(t)和s(t)的關(guān)系:

式中，A∈Rm×n是元素為aji的混合矩陣.

盲源分離的目的就是尋找一個(gè)分離矩陣W，用于對(duì)x(t)進(jìn)行線性變換，得到

如果yj(t)之間相關(guān)性比較小，即在一定程度上保持獨(dú)立，則y(t)是源信號(hào)s(t)的一個(gè)估計(jì).

y(t)與源信號(hào)s(t)相比存在不確定性，也就是y(t)的幅值和排序是不確定的.但在實(shí)際應(yīng)用中，只要保持波形不變，這兩個(gè)不確定性是可以接受的［10］.

本文采用快速獨(dú)立成分分析方法對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的4路振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行振源分離，分離過(guò)程包括以下步驟:

Step1:對(duì)振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行去均值處理;

Step2:對(duì)去均值后的信號(hào)做去相關(guān)處理;

Step3:對(duì)去相關(guān)后的振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立振動(dòng)源的分離，得到分離后的振動(dòng)數(shù)據(jù).

以1.5 kW流電機(jī)為例，采集在某一轉(zhuǎn)速下的4路振動(dòng)加速度信號(hào)，在去噪后使用盲源分離方法進(jìn)行混疊振動(dòng)源的分離.分離前后部分頻段的功率譜對(duì)比圖如圖2和圖3所示.

圖2 分離前振動(dòng)信號(hào)的功率譜圖

圖2為4路傳感器采集的振動(dòng)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理)的功率譜圖，圖3為對(duì)圖2的4路振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行盲源分離之后的功率譜圖，對(duì)比圖2和圖3，可以看到，頻率為15 Hz、25 Hz被清晰地被分離出來(lái).因此使用分離后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取將降低信號(hào)的復(fù)雜度，提高故障診斷正確率和有效性.

圖3 分離后振動(dòng)信號(hào)的功率譜圖

3 基于小波包分析的特征提取及化簡(jiǎn)

從信號(hào)濾波的角度理解，小波包分解將待分析信號(hào)通過(guò)一個(gè)高通濾波器和一個(gè)低通濾波器進(jìn)行濾波，得到一組低頻信號(hào)和一組高頻信號(hào)，并且對(duì)高頻信號(hào)和低頻信號(hào)分別分解.隨著分解層數(shù)的增加，小波包分解對(duì)信號(hào)的高頻成分和低頻成分的分解都可達(dá)到很精細(xì)的程度，從而可以得到信號(hào)在某些頻段內(nèi)的特征信息.可以把小波包分解看成是一個(gè)首尾相接的恒帶寬濾波器組，小波包分解的結(jié)果使得信號(hào)的能量被分到一系列正交的頻帶上.

因此采用小波包分解方法將經(jīng)過(guò)盲源分離后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行三層分解，得到8個(gè)正交的恒帶寬子頻帶，然后計(jì)算每個(gè)頻帶的能量相對(duì)于總能量的比值，得到由8個(gè)大于0小于1的數(shù)值構(gòu)成的能量比向量.

由于對(duì)于變頻器控制的交流電機(jī)來(lái)說(shuō)，高頻段的信號(hào)多為電磁干擾，有用的信號(hào)多集中在低頻段，實(shí)際計(jì)算出來(lái)的高頻段信號(hào)的能量比也很小，因此可以去掉對(duì)高頻段的能量比向量，以達(dá)到減少模型輸入，簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)的目的.

特征分解及化簡(jiǎn)的具體步驟為:

Step2:計(jì)算每個(gè)子頻帶內(nèi)信號(hào)的能量Ei(i=1，…，8)及信號(hào)的總能量E;

這里頻帶范圍的上界n為采樣頻率的1/2.

4 特征強(qiáng)化

實(shí)際應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)直接使用小波包進(jìn)行特征提取之后得到的能量比向量進(jìn)行故障診斷時(shí)，診斷的效果不好，即不能有效地識(shí)別電機(jī)的故障特征或進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)小波包分解后的得到的能量比向量，其特征區(qū)分度不夠，這是由于在故障早期，故障的特征并不明顯，或者不同故障的能量比表現(xiàn)出相似的特征.因此本文在特征提取之后又增加了特征強(qiáng)化的處理環(huán)節(jié)，經(jīng)特征強(qiáng)化處理后訓(xùn)練出來(lái)的模型能夠有效地識(shí)別故障狀態(tài)并進(jìn)行故障預(yù)測(cè).

對(duì)簡(jiǎn)化后的能量比向量RE1進(jìn)行特征強(qiáng)化，步驟如下:

Step1:采集同類(lèi)型無(wú)故障電機(jī)10組振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)，經(jīng)前述步驟處理后，得到簡(jiǎn)化后的能量比向量組，用來(lái)表示，RE(j)1可以表示為一個(gè)維數(shù)為10×4的矩陣，記為 ARE1= ［ei，j］10×4;

Step2:對(duì)矩陣 ARE1= ［ei，j］10×4的每一列求均值，得到向量

將特征強(qiáng)化后的能量比向量RE2輸入交流電機(jī)故障診斷模型進(jìn)行故障診斷.

圖4(a)是使用小波包分解之后未經(jīng)特征強(qiáng)化的能量比向量送入故障診斷網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行故障診斷訓(xùn)練的效果圖，從圖中可以看出該診斷模型并不能有效區(qū)分故障狀態(tài)和無(wú)故障狀態(tài);圖4(b)是將特征強(qiáng)化后的能量比向量送入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)此網(wǎng)絡(luò)能有效區(qū)分兩種狀態(tài)，即序號(hào)1～6為故障狀態(tài)，7～12為無(wú)故障狀態(tài).

圖4 特征分解、強(qiáng)化后故障診斷效果

5 結(jié)論

故障信號(hào)的特征提取是進(jìn)行故障診斷的基礎(chǔ)，特征提取的質(zhì)量好壞決定了其后進(jìn)行故障診斷的準(zhǔn)確率和正確性.本文采用盲源分離方法首先對(duì)交流電機(jī)振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行混合振動(dòng)源的分離，之后對(duì)分離后的信號(hào)進(jìn)行小波包分解進(jìn)行特征提取，并進(jìn)行了特征頻帶的化簡(jiǎn)及進(jìn)行了特征強(qiáng)化，最終得到的能量比向量即為故障診斷模型的輸入.與常用的特征提取方法相比，增加了混合振動(dòng)源的分離、特征頻帶化簡(jiǎn)及特征提取環(huán)節(jié).使用本文所提出的方法得到的特征向量進(jìn)行故障診斷的結(jié)果表明，本文提出的方法是有效的.本文為交流電機(jī)故障診斷中的特征提取提供了新的思路和方法.

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