基于ELMD與DHMM的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷方法

崔慧娟，李鎖牢，劉小英，劉志勇

(咸陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電(技師)學(xué)院， 陜西 咸陽 712000)

隨著化石能源日益枯竭，風(fēng)電作為清潔、可持續(xù)的能源為人們的生產(chǎn)生活帶來了源源不斷的電能，其正扮演著越來越重要的角色[1-2]，而如果風(fēng)電機(jī)組發(fā)生故障勢必對電能的輸送造成影響，故對風(fēng)電機(jī)組的故障能夠及時、準(zhǔn)確地診斷并最終排除故障將對社會發(fā)展產(chǎn)生積極影響[3]。齒輪箱作為風(fēng)電機(jī)組的重要組成部分，其若發(fā)生故障將造成風(fēng)機(jī)系統(tǒng)損壞甚至癱瘓，故及時診斷齒輪箱故障意義重大[4-5]。齒輪箱故障主要有4種類型，即斷齒、齒面膠合、齒面磨損以及齒面點(diǎn)蝕。如果在這些故障發(fā)生的早期就能夠被預(yù)測、診斷，將對齒輪故障的排除發(fā)揮積極作用[6]。

針對齒輪箱早期故障，近年來國內(nèi)外學(xué)者開展了一系列深入研究。Medina等[7]運(yùn)用符號動力學(xué)算法(symbolic dynamics algorithm, SDA)對齒輪箱故障信號特征進(jìn)行提取，首先將龐加萊圖描述的相空間細(xì)分為幾個角度區(qū)域來分析，然后將符號分配給每個區(qū)域，由符號集所生成的概率分布所對應(yīng)的數(shù)據(jù)特征將作為齒輪箱中故障分類的特征，研究結(jié)果表明齒輪箱故障診斷率提高到99.8%。Zhang等[8]提出運(yùn)用調(diào)頻經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(frequency-modulated empirical mode decomposition, FM-EMD)與能量熵(energy entropy, EE)對齒輪箱故障進(jìn)行故障診斷。首先利用FM-EMD對初始振動信號進(jìn)行處理得到幾種平穩(wěn)的固有模式函數(shù)(IMF)，然后通過計算EE所得出的能量分布結(jié)果來反映與故障相關(guān)的振動信號的變化，最后能量分布所對應(yīng)的值經(jīng)過量化處理后可以作為支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)的特征向量來識別齒輪箱的動態(tài)狀態(tài)和故障類型。李莎[9]運(yùn)用小波降噪與局部波分解相結(jié)合的方法開展了齒輪箱故障診斷的研究，首先對原始信號進(jìn)行小波降噪，然后對降噪后的信號進(jìn)行局部波分解并作出功率譜圖。王斌等[10]首先運(yùn)用互補(bǔ)集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(complementary set empirical mode decomposition, CSEMD)與多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy algorithm, MPE)相結(jié)合的方法對齒輪箱故障進(jìn)行了故障特征提取，然后運(yùn)用極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine, ELM)對故障進(jìn)行識別。簡而言之，上述齒輪箱故障診斷方法大多忽略了齒輪箱故障特征信號信噪比低的問題，且后期提取的故障特征存在虛假特征。

針對上述問題，本文首先運(yùn)用基于集合局部均值分解(ensemble local mean decomposition, ELMD)[11]對齒輪箱故障信號進(jìn)行濾波降噪，該方法避免了傳統(tǒng)局部均值分解(local mean decomposition, LMD)方法由于存在模態(tài)混疊現(xiàn)象而產(chǎn)生虛假分量的缺陷，提高了信噪比，并且ELMD通過不斷地在原信號中加入高斯白噪聲，可以改變原始信號極值點(diǎn)的分布，提高了特征信號的提取率。然后對降噪后的信號求取相關(guān)系數(shù)以排除虛假信號的影響。由于離散隱馬爾可夫模型(discrete hidden Markov model, DHMM)對標(biāo)量量化后的信號具有很好的適應(yīng)性，且對此類特征的故障識別率較高，因此將標(biāo)量量化后輸入DHMM[12]模型庫進(jìn)行故障狀態(tài)識別。

1 基于ELMD-DHMM的齒輪箱故障診斷模型

本文所提出的基于ELMD與DHMM的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷方法主要包括故障特征提取和故障狀態(tài)判別兩部分，其整體處理流程如圖1所示。

圖1 基于ELMD與DHMM的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷流程圖

在故障特征提取階段，首先對齒輪箱原始振動信號進(jìn)行ELMD分解并得到一系列的乘積函數(shù)分量，再將這些分量與原始信號一起求取相關(guān)系數(shù)，所獲得的相關(guān)系數(shù)結(jié)果可反映乘積函數(shù)分量與原始信號的關(guān)系權(quán)重，從而可以排除由于分解誤差產(chǎn)生的虛假信號，待選取合適的乘積函數(shù)后重組信號并進(jìn)行標(biāo)量量化處理；在故障狀態(tài)判別階段，將量化后的信號作為故障特征向量輸入DHMM庫進(jìn)行概率計算，然后得到正常狀態(tài)與故障狀態(tài)的最大似然概率值，概率值最大的項所對應(yīng)的故障狀態(tài)即為故障狀態(tài)結(jié)果。

1.1 基于ELMD的齒輪箱故障特征提取

故障特征作為故障診斷最為核心的內(nèi)容，其能否準(zhǔn)確提取直接決定了故障類型判別正確與否，由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障信號往往具有信噪比低、特征信號頻帶混疊等特點(diǎn)，導(dǎo)致故障特征信號往往難以提取。本文提出運(yùn)用ELMD提取故障特征信號，ELMD能夠很好地濾除噪聲信號，克服傳統(tǒng)LMD分解過程中由于存在模態(tài)混疊現(xiàn)象導(dǎo)致產(chǎn)生的虛假信號。ELMD的故障特征提取步驟如下：

1)采集齒輪箱原始振動信號x(t)，t=1,2,…,N，其中N為樣本信號采樣點(diǎn)個數(shù)。

(1)

(2)

(3)

1.2 齒輪箱的DHMM故障模型

通過構(gòu)建齒輪箱的DHMM模型庫對齒輪箱故障狀態(tài)進(jìn)行判別。首先，對模型庫進(jìn)行訓(xùn)練，即分別將特征向量VDHMM運(yùn)用Lloyds算法進(jìn)行處理并輸入到各自的DHMM模型，待模型收斂后停止訓(xùn)練，一般訓(xùn)練可達(dá)20次。選用DHMM的原因是其對離散的故障特征具有很好的適應(yīng)性。

2 實驗驗證

本文采用型號為CLG956DH的行星齒輪箱作為實驗對象，其實物如圖2所示。

實驗條件下，齒輪箱輸入轉(zhuǎn)速為1 110 r/min，步長為60 r/min，輸出負(fù)載為2 N·m，實驗采樣頻率為51 200 Hz。在內(nèi)齒圈一齒面處人工設(shè)置齒面點(diǎn)蝕故障，然后分別采集無齒面點(diǎn)蝕故障的正常狀態(tài)數(shù)據(jù)以及有齒面點(diǎn)蝕故障的故障狀態(tài)數(shù)據(jù)共兩類，每類信號采集80組，前60組標(biāo)記為訓(xùn)練樣本，后20組為驗證樣本，每組有9 216個采樣點(diǎn)。齒輪箱正常和故障狀態(tài)數(shù)據(jù)如圖3,4所示。

圖2 行星齒輪箱

圖4 齒輪箱故障狀態(tài)數(shù)據(jù)

為驗證所提出的故障診斷方法的有效性和實用性，選取故障信號的80組數(shù)據(jù)(每組數(shù)據(jù)8 192個點(diǎn))進(jìn)行ELMD分解，抽取組號標(biāo)記為1的故障組作為實驗對象，其經(jīng)ELMD分解后結(jié)果如圖5所示。

圖5 齒輪箱ELMD分解結(jié)果

表1 原始信號與乘積函數(shù)分量的相關(guān)系數(shù)

圖6 齒輪箱正常狀態(tài)的DHMM模型識別結(jié)果

圖7 齒輪箱故障狀態(tài)的DHMM模型識別結(jié)果

通過圖6和7可以看出，齒輪箱正常狀態(tài)的DHMM模型對正常狀態(tài)的20組信號識別的結(jié)果顯示，有1組識別為故障狀態(tài)，其余19組識別為正常狀態(tài)，正確識別準(zhǔn)確率為95%；而齒輪箱狀態(tài)為故障狀態(tài)的DHMM模型對20組未知信號識別結(jié)果顯示沒有發(fā)生錯誤識別，均識別為故障狀態(tài)。

3 結(jié)束語

本文提出了基于ELMD與DHMM的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷方法，該方法能夠很好地提取故障特征并識別故障。實驗結(jié)果表明，該方法對風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷率達(dá)到了95%，從而驗證了所提方法的有效性和實用性，為后續(xù)風(fēng)機(jī)齒輪箱在線自動智能檢測提供了參考，可對風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷領(lǐng)域的研究產(chǎn)生積極影響。