崔旭浩，郗欣甫，孫以澤

（東華大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，上海 201620）

近年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，我國(guó)經(jīng)編產(chǎn)業(yè)逐步朝智能化、自動(dòng)化方向發(fā)展。經(jīng)編機(jī)若發(fā)生故障而未能及時(shí)停機(jī)檢修，不僅會(huì)影響產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)計(jì)劃，甚至還可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)備嚴(yán)重?fù)p壞，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。橫移機(jī)構(gòu)作為經(jīng)編機(jī)的關(guān)鍵部件，若其在運(yùn)行過程中發(fā)生故障，則會(huì)損壞導(dǎo)紗針、舌針等，從而影響布匹質(zhì)量。因此，實(shí)現(xiàn)對(duì)橫移機(jī)構(gòu)故障的準(zhǔn)確檢測(cè)尤為重要，這對(duì)經(jīng)編機(jī)的運(yùn)行維護(hù)以及減少經(jīng)濟(jì)損失具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

現(xiàn)有的機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)系統(tǒng)大多采用在信號(hào)達(dá)到某一規(guī)定閾值或信號(hào)特征突變時(shí)進(jìn)行報(bào)警的方法，存在無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障、錯(cuò)誤報(bào)警和漏報(bào)警等問題[1]。如今，機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)已進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代?；谠O(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)方法具有不依賴專家經(jīng)驗(yàn)、無(wú)須了解故障機(jī)制的優(yōu)勢(shì)。該類檢測(cè)方法主要分為信號(hào)獲取、特征提取和故障識(shí)別三個(gè)階段，即：先利用先進(jìn)的傳感器技術(shù)獲取機(jī)械設(shè)備的動(dòng)力學(xué)、聲學(xué)等物理場(chǎng)信號(hào)，然后運(yùn)用信號(hào)處理技術(shù)從原始信號(hào)中提取特征向量，最后基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障識(shí)別[2]。

在經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)工作過程中，因環(huán)境噪聲較大，無(wú)法基于聲學(xué)信號(hào)實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)，因此有學(xué)者通過采集振動(dòng)信號(hào)來(lái)進(jìn)行分析。如：劉念[3]對(duì)經(jīng)編機(jī)梳櫛橫移機(jī)構(gòu)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集，基于信號(hào)峰值等時(shí)域特征來(lái)判斷橫移機(jī)構(gòu)是否發(fā)生顫振，從而確保橫移機(jī)構(gòu)穩(wěn)定運(yùn)行。除時(shí)域特征提取外，信號(hào)的特征提取方式還包括頻域特征提取、時(shí)頻域特征提取、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波包分解等，所提取的組合特征可用于表征機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)[4]。其中，基于小波變換發(fā)展而來(lái)的小波包分解能夠在全頻帶上對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，其具有時(shí)頻局部化的特點(diǎn)[5]，被廣泛應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域特征提取。如：王育煒等[6]利用小波包分解分析軸承振動(dòng)信號(hào)，以提取軸承的狀態(tài)信息；徐晶[7]利用小波包分解對(duì)飛機(jī)燃油泵振動(dòng)信號(hào)的特征進(jìn)行提取，以實(shí)現(xiàn)燃油泵的故障檢測(cè)。

簡(jiǎn)單可行的故障檢測(cè)模型及算法對(duì)于實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備故障的智能檢測(cè)是不可或缺的。以信號(hào)閾值作為判斷標(biāo)準(zhǔn)的診斷方法無(wú)法有效保證機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的安全性，因此機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到了廣泛應(yīng)用。其中，由Tax等[8]提出的支持向量數(shù)據(jù)描述（support vector data description,SVDD）算法是一種單值屬性的分類方法，可應(yīng)用于離群點(diǎn)、異常值檢測(cè)[9]。相比于支持向量機(jī)（support vector machine,SVM）、聚類分析和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類方法需要一定量的各類樣本參與模型訓(xùn)練，SVDD算法無(wú)需故障樣本參與模型訓(xùn)練，在實(shí)際工程應(yīng)用中具備更高的可行性。如：李冠男等[10]將SVDD算法應(yīng)用于冷水機(jī)組的故障檢測(cè)，獲得了較高的檢測(cè)效率；郝騰飛等[11]在數(shù)據(jù)樣本不平衡的情況下，利用SVDD算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)滾動(dòng)軸承的故障檢測(cè)；周子松[12]提出了一種基于SVDD算法的非接觸式風(fēng)電機(jī)組葉片健康聲學(xué)診斷方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)電機(jī)組的故障檢測(cè)。

綜上，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障的準(zhǔn)確檢測(cè)，筆者擬探索利用橫移機(jī)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)和SVDD算法進(jìn)行故障檢測(cè)：利用SVDD算法的單值分類特性，以橫移機(jī)構(gòu)在正常運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)為訓(xùn)練樣本，提取其時(shí)域特征及其在各頻帶上的能量占比（由小波包分解獲?。┎⒔M合成特征向量，用于構(gòu)建最小超球體；然后將測(cè)試樣本的特征向量輸入該超球體模型，以實(shí)現(xiàn)橫移機(jī)構(gòu)的故障檢測(cè)。

1 小波包分解

小波包分解常用于非平穩(wěn)信號(hào)的分析，其比小波變換精細(xì)。小波包分解對(duì)高頻帶和低頻帶信號(hào)均可進(jìn)行分解，可實(shí)現(xiàn)不同頻帶上的特征提取[4]。

給定正交尺度函數(shù)φ(t)和小波函數(shù)ψ(t)，則小波包分解的兩尺度方程可表示為：

式中：h0k、h1k為多分辨率分析中的濾波器系數(shù)；Z為整數(shù)集。

為進(jìn)一步推廣兩尺度方程，定義以下遞推關(guān)系式：

式中：當(dāng)n=0時(shí)，w0(t)=φ(t)，w1(t)=ψ(t)；{wn(t)}為基函數(shù)wn(t)=φ(t)所確定的小波包。

利用式（2）將原始信號(hào)分解至第j層，則原始信號(hào)的能量被分解到各頻帶上。各頻帶信號(hào)能量的計(jì)算式如下：

式中：Ej，i為第j層第i個(gè)頻帶的信號(hào)能量；Sj，i為第j層第i個(gè)頻帶的分解重構(gòu)信號(hào)；xj，i(n)為長(zhǎng)度為N的Sj，i的離散信號(hào)。

則信號(hào)總能量E為：

以小波包分解得到的各頻帶信號(hào)能量與信號(hào)總能量的比值為元素，構(gòu)造時(shí)頻域特征向量P：

在小波包分解中，Daubechies（簡(jiǎn)稱為db）系列小波是機(jī)械設(shè)備工程中應(yīng)用較廣泛的正實(shí)小波族，其能夠反映故障信號(hào)中的突變點(diǎn)[13]。但對(duì)于小波包分解，分解層數(shù)過多會(huì)造成信號(hào)失真，過少則無(wú)法有效提取故障信息，在工程應(yīng)用中一般選擇3～6層。

2 SVDD算法

SVDD算法能夠?qū)で罂砂菽繕?biāo)類樣本的最小超球體[14]：通過給定的訓(xùn)練樣本構(gòu)建獨(dú)立封閉的最小超球體，盡可能使多的同類數(shù)據(jù)被包含在該超球體中[15]。

給定一個(gè)目標(biāo)類樣本集合X={x1，x2，…，xM}，其中xm為樣本特征空間Re中的e維列向量。利用非線性函數(shù)φ()將Re映射至高維空間，并在該空間中尋找體積最小的超球體，可表示為：

式中：r為超球體半徑；a為超球體球心的位置矢量；ξm為松弛因子；C為衡量樣本錯(cuò)分比例和超球體體積的懲罰參數(shù)。

引入拉格朗日乘子進(jìn)行求解，并采用核函數(shù)計(jì)算內(nèi)積，則式（6）的對(duì)偶形式可表示為：

其中：

式中：αm為拉格朗日乘子；K(xm，xl)為高斯核函數(shù)。

通過求解得到最小超球體的半徑r。設(shè)xv為屬于所建最小超球體邊界支持向量樣本集合中的任意樣本，則最小超球體的半徑r為：

對(duì)于任意測(cè)試樣本xq，其到所構(gòu)建超球體球心的距離dq為：

由上述分析可知，當(dāng)SVDD算法應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)時(shí)，以機(jī)械設(shè)備在正常運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)為訓(xùn)練樣本，提取其組合特征并輸入SVDD算法，得到可表征機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)的最小超球體，通過比較測(cè)試樣本到該超球體球心的距離dq與超球體半徑r來(lái)判斷機(jī)械設(shè)備是否發(fā)生故障，判定dq≤r時(shí)樣本位于該超球體內(nèi)，即機(jī)械設(shè)備無(wú)故障。

3 經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障檢測(cè)流程

基于SVDD算法的經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障檢測(cè)流程如圖1所示。當(dāng)完成經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)（分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，其中訓(xùn)練樣本僅包含正常運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，測(cè)試樣本包含正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)）采集后，先執(zhí)行流程①，對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行時(shí)域特征提取和小波包分解并組成特征向量，其中時(shí)域特征包括絕對(duì)均值、有效值和峰值等，通過小波包分解得到各頻帶信號(hào)的能量占比。將標(biāo)準(zhǔn)化特征向量輸入到SVDD算法中，建立能夠表征橫移機(jī)構(gòu)正常運(yùn)行狀態(tài)的最小超球體。然后執(zhí)行流程②，將測(cè)試樣本的特征向量輸入到建立的SVDD模型中進(jìn)行識(shí)別，通過比較測(cè)試樣本到超球體球心的距離與超球體半徑，實(shí)現(xiàn)橫移機(jī)構(gòu)的狀態(tài)評(píng)估。

圖1 基于SVDD算法的經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障檢測(cè)流程Fig.1 Fault detection process of traverse mechanism of warp knitting machine based on SVDD algorithm

4 實(shí)例應(yīng)用及分析

4.1 振動(dòng)信號(hào)采集

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)源自福建省某紡織企業(yè)的雙針床經(jīng)編機(jī)梳櫛橫移機(jī)構(gòu)。經(jīng)編機(jī)主軸轉(zhuǎn)速保持400 r/min穩(wěn)定不變，所織花型不變。所采集的振動(dòng)信號(hào)來(lái)源于其中一把導(dǎo)紗梳櫛。

采用美國(guó)國(guó)家儀器（National Instruments,NI）有限公司生產(chǎn)的型號(hào)為NI USB-4431的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集卡，并利用LabVIEW軟件進(jìn)行信號(hào)采集控制。設(shè)置采集卡的采樣頻率為12 kHz，每間隔20 min采集并存儲(chǔ)一次數(shù)據(jù)，每次采樣時(shí)長(zhǎng)為1 s，單個(gè)樣本長(zhǎng)度為12 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；振動(dòng)加速度傳感器的型號(hào)為CT1001L，其固定方式為螺紋連接。振動(dòng)信號(hào)的采集平臺(tái)如圖2所示，當(dāng)橫移機(jī)構(gòu)正常運(yùn)行時(shí)，采集300組振動(dòng)信號(hào)（正常樣本），然后通過微調(diào)梳櫛來(lái)制造橫移機(jī)構(gòu)故障，并采集50組振動(dòng)信號(hào)（故障樣本）。

圖2 經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)采集平臺(tái)Fig.2 Vibration signal acquisition platform for traverse mechanism of warp knitting machine

4.2 振動(dòng)信號(hào)特征提取

時(shí)域特征提取是指對(duì)振動(dòng)信號(hào)的各類時(shí)域參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，本文使用的時(shí)域特征如表1所示。表中：sf、sˉ分別為振動(dòng)信號(hào)時(shí)域序列及其平均值，F(xiàn)為一組樣本中振動(dòng)信號(hào)的數(shù)量，本文F=12 000。其中：絕對(duì)均值、峰值、有效值主要與振動(dòng)信號(hào)的幅值波動(dòng)程度有關(guān)，可在一定程度上表征機(jī)械設(shè)備的故障程度；峰值因子、峭度指標(biāo)具有可以檢測(cè)信號(hào)中有無(wú)沖擊特征的特性，可用于反映信號(hào)是否有突變；裕度因子可反映機(jī)械設(shè)備的磨損狀況[16]。

表1 振動(dòng)信號(hào)時(shí)域特征計(jì)算式Table 1 Calculation formula of time-domain feature of vibration signal

對(duì)所采集到的350組振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行組合特征提取。Nikolaou等[17]認(rèn)為小波包分解層數(shù)取3或4不會(huì)影響對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析效果，且經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)在發(fā)生故障時(shí)會(huì)造成信號(hào)突變，而db5小波基具有分析突變信號(hào)的優(yōu)越性[14]，因此本文使用小波包3層分解，利用db5小波基提取各頻帶的信號(hào)能量。按照表1和式（5）分別計(jì)算得到6個(gè)時(shí)域特征和8個(gè)頻帶的信號(hào)能量占比，并組合成特征向量，用于表征經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)的運(yùn)行狀態(tài)。

圖3所示為經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)的振動(dòng)信號(hào)（正常信號(hào)和故障信號(hào)）在各頻帶上的能量分布特征。振動(dòng)信號(hào)被分解至8個(gè)頻帶，縱坐標(biāo)的歸一化能量表示各頻帶信號(hào)能量與信號(hào)總能量的比值。由圖3（a）可知，正常信號(hào)的能量主要集中分布在前4個(gè)頻帶上，這4個(gè)頻帶的信號(hào)能量占信號(hào)總能量的90% 以上，其中頻帶1的信號(hào)能量占比最高。從圖3（b）中可以看出，故障信號(hào)的能量主要集中分布在頻帶1，2，4，5，6上，這些頻帶的信號(hào)能量占信號(hào)總能量的95% 以上，且頻帶1的信號(hào)能量占比最高，且高頻帶信號(hào)能量的占比明顯增加，與圖3（a）所示的結(jié)果有明顯區(qū)別。

圖3 經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)的能量分布特征Fig.3 Energy distribution characteristics of vibration signal of traverse mechanism of warp knitting machine

鑒于所提取的各類時(shí)域特征的取值范圍和量綱不同，這會(huì)對(duì)SVDD模型的訓(xùn)練造成影響，因此采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化思想對(duì)時(shí)域特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，方法如下：

式中：Tp為某類時(shí)域特征的值；μ為某類時(shí)域特征的均值；Tstd為某類時(shí)域特征的標(biāo)準(zhǔn)差。

4.3 SVDD模型構(gòu)建及故障識(shí)別

在構(gòu)建SVDD模型前，需要先確定SVDD算法中的懲罰參數(shù)C和核參數(shù)σ。利用網(wǎng)格搜索及五折交叉驗(yàn)證方法確定懲罰參數(shù)C=0.40及核參數(shù)σ=0.05。初始設(shè)定C的搜索范圍為[2-4，24]，σ的搜索范圍為[2-4，24]，其尋優(yōu)過程如圖4所示。從圖4中可以看出，C值越小，SVDD模型的準(zhǔn)確率越高，但C對(duì)模型準(zhǔn)確率的影響較小；σ值越大，最小超球體邊界越松弛，則SVDD模型的準(zhǔn)確率越低。

圖4 SVDD算法中懲罰參數(shù)C和核參數(shù)σ的尋優(yōu)過程Fig.4 Optimization process of penalty parameterCand kernel parameterσin SVDD algorithm

選擇200組正常樣本作為訓(xùn)練樣本，提取其組合特征并構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化特征向量，將其輸入SVDD算法以尋找最小超球體，訓(xùn)練結(jié)果如圖5所示。由圖5可知，該最小超球體的半徑r=0.258，超球體邊界支持向量樣本有6個(gè)，僅3個(gè)訓(xùn)練樣本到超球體球心的距離超過超球體半徑，此時(shí)該SVDD模型判定訓(xùn)練樣本為正常樣本的準(zhǔn)確率為98.5% 。

圖5 基于振動(dòng)信號(hào)組合特征的SVDD模型訓(xùn)練結(jié)果Fig.5 Training results of SVDD model based on combined features of vibration signals

利用訓(xùn)練好的SVDD模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分析，以驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。測(cè)試樣本由剩余的100組正常樣本和50組故障樣本組成，提取各測(cè)試樣本的組合特征并構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化特征向量，將其輸入訓(xùn)練好的SVDD模型，計(jì)算得到各樣本到超球體球心的距離，測(cè)試結(jié)果如圖6所示。從圖6中可以看出，100組正常樣本中有3組樣本被判定為故障樣本，50組故障樣本中有2組樣本被判定為正常樣本，則該模型的準(zhǔn)確率達(dá)到96.7% 。由此說明，結(jié)合振動(dòng)信號(hào)組合特征和SVDD算法進(jìn)行故障檢測(cè)，能夠準(zhǔn)確區(qū)分經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)的正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài)，且具有較高的準(zhǔn)確率。

圖6 基于振動(dòng)信號(hào)組合特征的SVDD模型測(cè)試結(jié)果Fig.6 Test results of SVDD model based on combined features of vibration signals

但是，從測(cè)試結(jié)果上來(lái)看仍有一定的誤差，后續(xù)可從以下幾個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：1）對(duì)所提取的特征進(jìn)行優(yōu)化，即篩選關(guān)鍵特征，以獲得更有效的特征信息，剔除冗余信息；2）利用粒子群算法對(duì)SVDD算法中的懲罰參數(shù)C和核參數(shù)σ進(jìn)行自動(dòng)尋優(yōu)；3）構(gòu)建SVDD模型時(shí)考慮樣本數(shù)據(jù)在最小超球體中的密度分布權(quán)重。

5 不同故障檢測(cè)方法的對(duì)比分析

為驗(yàn)證對(duì)所提出檢測(cè)方法的有效性及優(yōu)勢(shì)，首先與僅以振動(dòng)信號(hào)時(shí)域特征為特征向量構(gòu)建的SVDD模型進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證小波包分解可有效補(bǔ)充特征信息，提高模型的準(zhǔn)確率；然后，通過與SVM算法進(jìn)行對(duì)比來(lái)驗(yàn)證SVDD算法的優(yōu)越性。

5.1 基于時(shí)域特征和SVDD算法的故障檢測(cè)

選擇200組正常樣本為訓(xùn)練樣本，提取其時(shí)域特征并構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化特征向量，將其輸入SVDD算法以尋找最小超球體，參數(shù)設(shè)置方法同上，訓(xùn)練結(jié)果如圖7所示。由圖7可知，該最小超球體的半徑r=0.208，有4個(gè)訓(xùn)練樣本位于最小超球體邊界處，有6個(gè)訓(xùn)練樣本到超球體球心的距離超過超球體半徑，此時(shí)SVDD模型判定訓(xùn)練樣本為正常樣本的準(zhǔn)確率為97.0% 。利用訓(xùn)練好的SVDD模型對(duì)150組測(cè)試樣本進(jìn)行分析，測(cè)試結(jié)果如圖8所示。從圖中8可以看出，正常樣本錯(cuò)分率為6% ，故障樣本錯(cuò)分率為8% ，即該SVDD模型的總準(zhǔn)確率僅為93.3% 。

圖7 基于振動(dòng)信號(hào)時(shí)域特征的SVDD模型訓(xùn)練結(jié)果Fig.7 Training results of SVDD model based on time-domain features of vibration signals

圖8 基于振動(dòng)信號(hào)時(shí)域特征的SVDD模型測(cè)試結(jié)果Fig.8 Test results of SVDD model based on time-domain features of vibration signals

從故障檢測(cè)精度來(lái)看，僅以振動(dòng)信號(hào)時(shí)域特征為特征向量來(lái)表征經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)狀態(tài)信息的效果較差，而利用小波包分解來(lái)提取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域特征，即以各頻帶信號(hào)能量的分布來(lái)表征橫移機(jī)構(gòu)的狀態(tài)，可有效提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

5.2 基于組合特征和SVM算法的故障檢測(cè)

SVM算法在分類問題上具有良好的泛化性能，常應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的故障診斷。采用SVM算法結(jié)合振動(dòng)信號(hào)組合特征來(lái)檢測(cè)經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)的故障，以驗(yàn)證SVDD算法的優(yōu)勢(shì)。SVM算法的原理可參考文獻(xiàn)[18-19]，本文不再贅述。抽取120組正常信號(hào)和30組故障信號(hào)作為訓(xùn)練樣本，提取其組合特征并構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化特征向量，以訓(xùn)練SVM模型，其余樣本作為測(cè)試樣本?；赟VM算法的經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障檢測(cè)流程如圖9所示，測(cè)試結(jié)果如圖10所示。

圖9 基于SVM算法的經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障檢測(cè)流程Fig.9 Fault detection process of traverse mechanism of warp knitting machine based on SVM algorithm

圖10 基于振動(dòng)信號(hào)組合特征的SVM模型測(cè)試結(jié)果Fig.10 Test results of SVM model based on combined features of vibration signals

從圖10中可以發(fā)現(xiàn)，使用SVM算法對(duì)經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率為94.0% ，比基于SVDD算法的準(zhǔn)確率低。尤其是在樣本數(shù)據(jù)量較少時(shí)，使用SVDD算法的檢測(cè)效果優(yōu)于使用SVM算法，且模型訓(xùn)練過程中不需要故障樣本，解決了實(shí)際應(yīng)用中因故障信號(hào)缺乏而導(dǎo)致的檢測(cè)準(zhǔn)確率較低的問題，這對(duì)于實(shí)現(xiàn)經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障的準(zhǔn)確檢測(cè)具有重要作用。

6 結(jié) 語(yǔ)

準(zhǔn)確檢測(cè)經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)的故障對(duì)于保證布匹質(zhì)量、減少經(jīng)濟(jì)損失十分重要。本文結(jié)合振動(dòng)信號(hào)的組合特征和SVDD算法，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障檢測(cè)方法，僅利用正常運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)即可建立橫移機(jī)構(gòu)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估模型，可實(shí)現(xiàn)其故障的準(zhǔn)確檢測(cè)。研究結(jié)果可為經(jīng)編機(jī)設(shè)備管理人員提供一定的輔助決策信息，具體結(jié)論如下。

1）相比于僅使用振動(dòng)信號(hào)時(shí)域特征訓(xùn)練的SVDD模型，采用組合特征訓(xùn)練得到的SVDD模型具有更高的準(zhǔn)確率。

2）SVDD算法具有無(wú)需專家經(jīng)驗(yàn)、無(wú)需故障樣本參與訓(xùn)練的優(yōu)勢(shì)。相比于SVM算法，基于SVDD算法的經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)故障檢測(cè)方法的準(zhǔn)確率較高，這可為經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)運(yùn)行狀態(tài)的在線識(shí)別提供一種可行的解決方案。

3）所提出的故障檢測(cè)方法還可用于評(píng)估經(jīng)編機(jī)橫移機(jī)構(gòu)的退化程度，可進(jìn)一步為基于全壽命周期數(shù)據(jù)的橫移機(jī)構(gòu)退化趨勢(shì)研究提供參考。