李勝永，吳麗華，戴雨

(1.江蘇航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院交通工程學(xué)院，江蘇 南通 226010；2.江蘇省交通運(yùn)輸廳規(guī)劃研究中心，南京 210001)

0 引 言

港口起重機(jī)是港口機(jī)械的重要組成部分，因其具有頻繁啟停非穩(wěn)定工況、服役期長(zhǎng)及工作環(huán)境惡劣等特點(diǎn)，易發(fā)生傳動(dòng)機(jī)構(gòu)故障，而在各類故障中，軸承故障尤為常見。因此，對(duì)港口起重機(jī)軸承進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)及故障診斷，能夠在一定程度上保障港口起重機(jī)健康可靠運(yùn)行，有效避免因軸承故障而造成的經(jīng)濟(jì)損失及安全事故。

近些年來，關(guān)于軸承故障診斷的研究涌現(xiàn)出較多成果，形成了一系列經(jīng)典的診斷方法，如變分模態(tài)分解、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD)、經(jīng)驗(yàn)小波變換(empirical wavelet transform , EWT)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。也有少數(shù)研究將上述方法應(yīng)用到港口起重機(jī)的故障診斷中，如嚴(yán)華等將EMD方法用于港口起重機(jī)軸承故障的特征提取，錢志遠(yuǎn)將反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation neural network, BPNN)用于港口起重機(jī)的故障診斷與分類，沈科宇等使用支持向量機(jī)對(duì)港口起重機(jī)軸承故障進(jìn)行診斷。但上述方法大多是針對(duì)穩(wěn)定轉(zhuǎn)速工況下的軸承故障診斷的，而港口起重機(jī)通常處于頻繁啟停這一非穩(wěn)定轉(zhuǎn)速工況下，對(duì)于這類非穩(wěn)定工況，若直接應(yīng)用上述方法將會(huì)得到不理想的診斷結(jié)果。這就需要提前將信號(hào)轉(zhuǎn)化為相對(duì)穩(wěn)定的信號(hào)，角域重采樣(angular domain resampling, ADR)技術(shù)便能滿足這一需求，如CHEN等和HOU等均將該技術(shù)用于解決非穩(wěn)定信號(hào)的轉(zhuǎn)化問題，再結(jié)合EMD或EWT等常見方法對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的研究將其應(yīng)用于軸承故障診斷，如HOU等將不同故障軸承振動(dòng)信號(hào)的峰度圖作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep convolutional neural network, DCNN)的輸入進(jìn)行訓(xùn)練與診斷，SINGH等將故障軸承聲發(fā)射信號(hào)的聲譜成像圖作為DCNN的輸入進(jìn)行訓(xùn)練與診斷，均取得了比經(jīng)典方法更高的診斷準(zhǔn)確率。

針對(duì)上述所提到的港口起重機(jī)頻繁啟停這一非穩(wěn)定工況而導(dǎo)致的軸承故障難以診斷的問題，本文將經(jīng)典方法與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，創(chuàng)新性地提出一種基于ADR-SDP-DCNN算法的軸承故障智能診斷方法，這里SDP是對(duì)稱點(diǎn)陣(symmetrized dot pattern)圖像分析方法的簡(jiǎn)稱。首先應(yīng)用ADR技術(shù)將非穩(wěn)定工況下采集的軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定信號(hào)，并借助自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解與重構(gòu)的降噪處理，再通過SDP方法將重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行圖像化，最后應(yīng)用DCNN對(duì)SDP圖像進(jìn)行訓(xùn)練與識(shí)別，發(fā)揮DCNN在圖像識(shí)別與處理方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)港口起重機(jī)軸承故障的智能診斷。

1 ADR-SDP-DCNN算法

1.1 ADR及階次分析

ADR技術(shù)的核心原理為：將通過傳感器獲取的非穩(wěn)定工況下的原始信號(hào)，根據(jù)等角度間隔按照一定方式重新采樣，獲得相對(duì)穩(wěn)定的信號(hào)，即角域信號(hào)。通過對(duì)角域信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換可得到階次譜圖。ADR技術(shù)具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

假設(shè)參考軸在勻加速工況下工作，其轉(zhuǎn)角可表示為

()=++

(1)

式中：、和為待定系數(shù)；為采樣時(shí)間。

設(shè)Δ為鍵相脈沖對(duì)應(yīng)的參考軸轉(zhuǎn)角增量，Δ為定值，、、為3個(gè)連續(xù)鍵相脈沖到達(dá)時(shí)間,則有

(2)

將式(2)代入式(1)，得到

(3)

通過式(3)計(jì)算、、，再代入式(1)可得到在[0,2Δ]范圍內(nèi)的任意轉(zhuǎn)角在時(shí)域振動(dòng)信號(hào)中對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)：

(4)

為防止信號(hào)出現(xiàn)過采樣現(xiàn)象，通常將轉(zhuǎn)角的取值范圍設(shè)置為

Δ2≤≤3Δ2

(5)

按照下式對(duì)的重采樣進(jìn)行離散化：

=Δ

(6)

式中：Δ為所期望的等角度間隔；為插值系數(shù)。將式(6)代入式(5)，可得

Δ(2Δ)≤≤3Δ(2Δ)

(7)

綜上，式(4)可轉(zhuǎn)換為

(8)

通過式(8)可計(jì)算得到原始信號(hào)中的等角度間隔所對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)時(shí)間，而采樣點(diǎn)時(shí)間所對(duì)應(yīng)的幅值通常利用三次樣條或線性插值算法得到。

1.2 SDP方法原理

圖1為SDP方法原理圖，其中：()表示極坐標(biāo)半徑；()與()分別表示極坐標(biāo)以逆時(shí)針和順時(shí)針方向沿初始線旋轉(zhuǎn)的角度；為角度放大因子。

圖1 SDP方法原理圖

對(duì)于所采集的某一原始信號(hào)，設(shè)其時(shí)刻和+時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的幅值分別為和+，其中為時(shí)間間隔參數(shù)，則利用式(9)～(11)將該信號(hào)轉(zhuǎn)化為極坐標(biāo)空間((),(),())中的點(diǎn)。

()=(-)(-)

(9)

()=+(+-)(-)

(10)

()=-(+-)(-)

(11)

式中：和分別表示原始信號(hào)幅值的最大值和最小值。由式(9)～(11)可知，參數(shù)、、直接決定原始信號(hào)在極坐標(biāo)空間((),(),())中的位置，通過理論分析及試驗(yàn)表明，在0<≤10，=60°，<時(shí)，能夠最大化體現(xiàn)不同信號(hào)的差異性。

1.3 DCNN

DCNN因其具有自主學(xué)習(xí)、逐層提取特征的性質(zhì)，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像端到端分類，從而能夠有效避免因人工提取特征不合適而造成分類結(jié)果不理想的情況。通常一個(gè)典型的DCNN結(jié)構(gòu)包括1個(gè)輸入層、多個(gè)卷積層和池化層、1個(gè)或多個(gè)全連接層和1個(gè)輸出層，見圖2。

圖2 典型的DCNN結(jié)構(gòu)

各層的基本原理和作用如下：

輸入層：包括圖像及文本等數(shù)據(jù)的輸入，在輸入前，通常還需對(duì)輸入對(duì)象進(jìn)行預(yù)處理，如統(tǒng)一圖像大小、進(jìn)行歸一化處理等。在本文研究中，輸入對(duì)象為SDP圖。

卷積層：該層是DCNN的核心部分，該層具有多個(gè)卷積核且同時(shí)具有權(quán)值共享的優(yōu)點(diǎn)，使其模型參數(shù)個(gè)數(shù)能夠大大減少，從而簡(jiǎn)化模型。卷積原理如式(12)所示。

(12)

式中：,、-1,分別為當(dāng)前層、上一層-1的第個(gè)輸出特征圖；(·)為激活函數(shù)；為輸入特征圖集；,和,分別為卷積核和偏置。

池化層：該層是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣，也稱為下采樣層。具體原理如式(13)所示。

,=down(-1,)

(13)

式中，down(·)為下采樣函數(shù)，即所選擇的池化方法，常用方法包括最大池化、均值池化等。

全連接層：該層主要對(duì)前一層的輸出進(jìn)行全局分析處理，整合具有區(qū)分性的局部信息，并進(jìn)行非線性組合。具體原理如式(14)所示。

,=(,-1,+,)

(14)

式中:(·)為激活函數(shù)；,為權(quán)值。

輸出層：該層將全連接層的輸出進(jìn)行分類，通常采用Softmax分類器。

DCNN使用誤差反向傳播算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得到優(yōu)化參數(shù),、,、,等。本文中，DCNN所采用的損失函數(shù)為均方誤差：

(15)

2 基于ADR-SDP-DCNN算法的港口起重機(jī)軸承故障診斷步驟

基于ADR-SDP-DCNN算法的港口起重機(jī)軸承故障診斷具體步驟如下：

搭建港口起重機(jī)軸承故障試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行試驗(yàn)，采集軸承的原始振動(dòng)信號(hào)()。

將原始振動(dòng)信號(hào)()進(jìn)行ADR處理，其中插值方法選擇三次樣條插值算法，經(jīng)過ADR處理后得到角域振動(dòng)信號(hào)()。

應(yīng)用CEEMDAN對(duì)信號(hào)()進(jìn)行分解，得到一系列固有模態(tài)分量：

(16)

式中：()為()的第個(gè)固有模態(tài)分量；()為余項(xiàng)。選取前6個(gè)高頻分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)時(shí)去噪效果最佳，基于此，得到重構(gòu)信號(hào)

(17)

對(duì)每個(gè)樣本均執(zhí)行步驟3，得到信號(hào)樣本集，并隨機(jī)抽取樣本進(jìn)行步驟5的SDP參數(shù)確定。滾動(dòng)軸承的故障特征頻率計(jì)算方式如下：

式中：、、、分別為滾動(dòng)軸承的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率、外圈故障特征頻率、內(nèi)圈故障特征頻率、滾動(dòng)體故障特征頻率；為滾動(dòng)軸承固定轉(zhuǎn)速；為滾動(dòng)體直徑；為軸承節(jié)徑；為滾動(dòng)體個(gè)數(shù)；為接觸角。滾動(dòng)軸承的故障階次為

=,=o,i,b

(22)

采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法確定SDP參數(shù)，具體方式如下：

①?gòu)牟襟E4得到的樣本集中，隨機(jī)抽取每個(gè)故障類型的樣本及無故障樣本各10個(gè)。根據(jù)SDP方法理論可得，=60°，<，0<≤10。為得到最優(yōu)的(,)組合，以5°為步長(zhǎng)遍歷取值區(qū)間[20°,50°]，以1為步長(zhǎng)遍歷取值區(qū)間[1,5]，對(duì)(,)的全部組合計(jì)算SDP圖。這里取值區(qū)間選取依據(jù)見下文中參數(shù)、、對(duì)SDP圖的影響分析。

②為降低樣本偶然性對(duì)參數(shù)選取的影響，將相同參數(shù)下同一類故障SDP圖的二維矩陣數(shù)值進(jìn)行疊加處理，重構(gòu)一個(gè)代表性樣本。

③采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法分析某一組合下任意兩個(gè)SDP圖的相關(guān)性，計(jì)算兩個(gè)圖之間的相關(guān)系數(shù)：

(,,)(,)=

(23)

④定義并計(jì)算不相關(guān)度(,,)：

(24)

隨后，跟著臺(tái)達(dá)的步伐，媒體記者走進(jìn)了由武漢眾維億方大數(shù)據(jù)科技有限公司打造的武漢臨空港數(shù)據(jù)基地，臨空港數(shù)據(jù)基地一期項(xiàng)目從2018年6月起正式實(shí)施。在一期項(xiàng)目中，已部署10個(gè)微模塊機(jī)房，約2318個(gè)機(jī)柜，全部完成只花費(fèi)了不到6個(gè)月的時(shí)間。該數(shù)據(jù)基地的運(yùn)維總經(jīng)理及設(shè)計(jì)總工表示，臨空港數(shù)據(jù)基地建成后將成為華中區(qū)最大的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心，可以滿足臨空港乃至武漢市、華中區(qū)最嚴(yán)苛的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)服務(wù)要求。

根據(jù)步驟5得到的參數(shù)值、、，對(duì)步驟4中的全部樣本進(jìn)行SDP圖生成，并將生成的SDP圖樣本集根據(jù)合適的比例分成DCNN訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集。

根據(jù)試驗(yàn)樣本特點(diǎn)，確定DCNN結(jié)構(gòu)，并將訓(xùn)練樣本集中的SDP圖輸入DCNN進(jìn)行訓(xùn)練，得到已訓(xùn)練好的DCNN模型。

將測(cè)試樣本集中的SDP圖輸入訓(xùn)練好的DCNN模型中進(jìn)行測(cè)試，計(jì)算診斷準(zhǔn)確率并完成港口起重機(jī)的故障診斷。

3 試驗(yàn)研究

3.1 試驗(yàn)方案及數(shù)據(jù)預(yù)處理與階次分析

為驗(yàn)證所提方法有效性，根據(jù)港口起重機(jī)軸承工況特點(diǎn)搭建如圖3(左圖)所示港口起重機(jī)軸承故障試驗(yàn)臺(tái)。該試驗(yàn)臺(tái)包括控制柜、電機(jī)、帶傳動(dòng)機(jī)構(gòu)、軸承座、聯(lián)軸器、負(fù)載裝置和加速度傳感器，采用6205型深溝球軸承代替港口起重機(jī)軸承進(jìn)行試驗(yàn)，并將軸承的輕微裂紋和輕微點(diǎn)蝕作為本文所研究的故障類型。具體故障植入位置如圖3(右圖)所示。

圖3 港口起重機(jī)軸承故障試驗(yàn)臺(tái)(左圖)及軸承故障植入位置(右圖)

變轉(zhuǎn)速這一非穩(wěn)定工況通?？山茷閯蜃兯俟r，這里采取轉(zhuǎn)速?gòu)?到1 500 r/min均勻加速工況，加速時(shí)間為12.8 s。為確保訓(xùn)練DCNN時(shí)具有足夠的樣本，對(duì)6個(gè)不同故障軸承(故障類型分別為內(nèi)圈裂紋、內(nèi)圈點(diǎn)蝕、外圈裂紋、外圈點(diǎn)蝕、滾動(dòng)體裂紋、滾動(dòng)體點(diǎn)蝕)和1個(gè)正常軸承均進(jìn)行勻加速工況下的150次重復(fù)試驗(yàn)，得到1 050個(gè)原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)。分別選取這7個(gè)軸承第1次試驗(yàn)時(shí)得到的信號(hào)，截取前7 000個(gè)采樣點(diǎn)繪制原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)波形圖，見圖4。

圖4 軸承原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)波形

經(jīng)過ADR處理后，得到角域振動(dòng)信號(hào)。圖5為內(nèi)圈有裂紋的軸承時(shí)域振動(dòng)信號(hào)與角域振動(dòng)信號(hào)的對(duì)比。圖5顯示，角域振動(dòng)信號(hào)的故障周期間隔相等，采樣點(diǎn)分布均勻，僅幅值隨著角度增加而增大，但逐漸趨于平穩(wěn)。為進(jìn)一步比較ADR處理前后信號(hào)的差別，計(jì)算其時(shí)域振動(dòng)信號(hào)的頻譜圖和角域振動(dòng)信號(hào)的階次譜圖(見圖6)，并根據(jù)式(18)～(22)計(jì)算軸承內(nèi)圈部位的故障階次，見表1。

表1 軸承內(nèi)圈故障階次

a)時(shí)域振動(dòng)信號(hào)

分析圖6a可知，非穩(wěn)定工況下時(shí)域振動(dòng)信號(hào)經(jīng)快速傅里葉變換后得到的頻譜圖存在較為嚴(yán)重的頻率混疊現(xiàn)象，基本無法進(jìn)行故障診斷；分析圖6b角域振動(dòng)信號(hào)階次譜圖可以發(fā)現(xiàn)，4階和5階的譜線較為明顯，表明該軸承內(nèi)圈存在故障，其階次計(jì)算值分別為21.27和26.57，與理論值21.6和27存在些微誤差，這是因?yàn)锳DR技術(shù)中利用三次樣條插值算法計(jì)算幅值，計(jì)算值與理論值存在誤差。

a)時(shí)域振動(dòng)信號(hào)的頻譜圖

利用CEEMDAN對(duì)該角域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪處理與信號(hào)重構(gòu)，得到15個(gè)固有模態(tài)分量。高頻固有模態(tài)分量通常包含大部分故障信息，故本文選取前6個(gè)高頻固有模態(tài)分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)。為驗(yàn)證CEEMDAN的去噪作用，對(duì)重構(gòu)信號(hào)重新進(jìn)行階次分析，得到的階次譜圖見圖7。

圖7 經(jīng)CEEMDAN去噪重構(gòu)后信號(hào)的階次譜圖

對(duì)比圖7與圖6知，經(jīng)CEEMDAN去噪重構(gòu)處理后，4階和5階的譜線更為明顯，且1階至3階的譜線也易于發(fā)現(xiàn)，表明CEEMDAN能夠有效降噪。通過頻譜和階次譜分析可知，傳統(tǒng)故障診斷方法存在兩點(diǎn)不足：一是需要專業(yè)技術(shù)人員進(jìn)行相關(guān)計(jì)算及圖像分析；二是通過頻譜圖或階次譜圖僅能判斷出軸承故障發(fā)生部位，無法判斷故障類型。因此，下文采取SDP方法和DCNN對(duì)故障軸承進(jìn)行智能診斷，以彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法存在的不足。

3.2 基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)法的SDP參數(shù)選取

首先根據(jù)本文案例分析參數(shù)、、對(duì)SDP圖的影響，為參數(shù)的選取提供依據(jù)。以上文中重構(gòu)的角域振動(dòng)信號(hào)樣本為例，令=60°，分別取1、5、10，分別取20°、40°、60°，作SDP圖，見圖8。分析圖8可知：參數(shù)主要影響圖案臂沿初始線旋轉(zhuǎn)的角度，越大，旋轉(zhuǎn)角度越大，圖案臂的厚度也有所增加；參數(shù)主要影響圖案臂的曲率，越大，圖案臂曲率則越小，圖案臂的厚度也會(huì)有所增加。

圖8 參數(shù)L、g對(duì)SDP圖像的影響(θ=60°)

綜上可知，SDP圖的差異性主要體現(xiàn)在圖案臂沿初始線旋轉(zhuǎn)的角度、圖案臂厚度和圖案臂的曲率大小上。因此，選取的取值區(qū)間為[20°, 50°]、步長(zhǎng)為5°，選取的取值區(qū)間為[1, 5]、步長(zhǎng)為1，進(jìn)行不同(,)組合下不相關(guān)度(,,)的計(jì)算。為直觀地體現(xiàn)(,,)與、的關(guān)系，繪制折線圖，見圖9。分析圖9可知，當(dāng)=30°，=1時(shí)，具有最大值；在=30°左側(cè)，不相關(guān)度大體上呈遞增趨勢(shì)，而在=30°右側(cè)，不相關(guān)度則呈遞減趨勢(shì)：故可直接確定的值為1，的值為30°。參數(shù)確定后，計(jì)算得到7個(gè)代表性樣本間相關(guān)系數(shù)矩陣，見表2。選用同一類故障中的10次試驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行各故障類型樣本的平均自相關(guān)系數(shù)計(jì)算，結(jié)果見表3。

圖9 不相關(guān)度與SDP參數(shù)關(guān)系

由表2可知，最大相關(guān)系數(shù)為0.752 4，最小相關(guān)系數(shù)為0.609 7，相關(guān)系數(shù)平均值為0.672 2；分析表3可知，平均自相關(guān)系數(shù)最小值高于0.752 4，且均值也遠(yuǎn)高于0.672 2：這說明不同故障類型的SDP圖具有一定的差異性，驗(yàn)證了利用SDP圖進(jìn)行故障診斷的可行性。

表2 參數(shù)L=1，g=30°下的7個(gè)代表性樣本相關(guān)系數(shù)矩陣

表3 參數(shù)L=1，g=30°下各故障類型樣本的平均自相關(guān)系數(shù)

3.3 DCNN構(gòu)建與軸承故障診斷

本文研究的樣本共有7種類型，各類型樣本分別包括100個(gè)SDP圖訓(xùn)練樣本和50個(gè)的SDP圖測(cè)試樣本，每個(gè)SDP圖尺寸為656×656。根據(jù)上述樣本實(shí)際情況和模型構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，確定DCNN的結(jié)構(gòu)如表4所示，訓(xùn)練批量大小為20，算法學(xué)習(xí)率為0.15，算法共迭代150次,池化方法選擇最大池化法。

表4 DCNN結(jié)構(gòu)

將7種類型共計(jì)700個(gè)SDP圖訓(xùn)練樣本輸入上述DCNN，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，同時(shí)將350個(gè)SDP圖測(cè)試樣本輸入模型進(jìn)行測(cè)試。算法每迭代一次，就對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行一次測(cè)試，并計(jì)算診斷準(zhǔn)確率。每次迭代對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的診斷準(zhǔn)確率見圖10。迭代到第150次時(shí)，對(duì)訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的診斷結(jié)果見圖11。

圖10 訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本診斷準(zhǔn)確率

由圖10可以發(fā)現(xiàn)，在整個(gè)訓(xùn)練周期內(nèi)，訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的診斷準(zhǔn)確率均隨著算法迭代次數(shù)的增加而增加，在迭代到第150次時(shí)，訓(xùn)練樣本診斷準(zhǔn)確率達(dá)97.14%，測(cè)試樣本診斷準(zhǔn)確率達(dá)96.00%；測(cè)試樣本的診斷準(zhǔn)確率均略小于訓(xùn)練樣本的診斷準(zhǔn)確率：這均體現(xiàn)出DCNN結(jié)構(gòu)設(shè)置得較為合理，模型參數(shù)訓(xùn)練得較好，未出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。分析圖11可以發(fā)現(xiàn)，無論是訓(xùn)練樣本還是測(cè)試樣本，模型對(duì)外圈裂紋的識(shí)別率均最低，均易于把外圈裂紋識(shí)別為無故障或其他故障類型，而模型對(duì)外圈點(diǎn)蝕的識(shí)別率在測(cè)試樣本和訓(xùn)練樣本中均達(dá)到了100%；從表3也可以發(fā)現(xiàn)，外圈點(diǎn)蝕的自相關(guān)系數(shù)最高，外圈裂紋的自相關(guān)系數(shù)則較低：故出現(xiàn)此類結(jié)果，這也與在上述對(duì)SDP圖相關(guān)度分析時(shí)的結(jié)論較為吻合。

a)訓(xùn)練樣本

3.4 不同診斷方法對(duì)比

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提方法在多種非穩(wěn)定工況下的有效性和先進(jìn)性，再設(shè)置5種方案分別對(duì)3種非穩(wěn)定工況(勻加速、勻加速-勻速-勻減速、勻加速-勻減速-勻加速工況)進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比研究，其中方案A、B為自設(shè)方案，方案C、D、E為現(xiàn)有文獻(xiàn)中的方案，具體如下：

方案A：將未經(jīng)ADR和CEEMDAN處理的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)作其SDP圖輸入DCNN。方案B：將經(jīng)ADR處理但未經(jīng)CEEMDAN處理的角域振動(dòng)信號(hào)作其SDP圖輸入DCNN。方案C：將未經(jīng)處理的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)經(jīng)文獻(xiàn)[21]所提算法處理后輸入BPNN。方案D：將未經(jīng)處理的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)經(jīng)文獻(xiàn)[22]所提算法處理后輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)。方案E：將未經(jīng)處理的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)經(jīng)文獻(xiàn)[23]所提算法處理后輸入CNN。

為確保訓(xùn)練DCNN時(shí)有足夠的樣本，在每種非穩(wěn)定工況下，將這7個(gè)代表性軸承均進(jìn)行相同工況下的150組重復(fù)試驗(yàn)，即樣本數(shù)量為1 050。將每個(gè)工況下所獲取的樣本按照上述5種方案分別進(jìn)行診斷。

(1)勻加速工況。勻加速工況即為第3.1節(jié)中的試驗(yàn)工況：轉(zhuǎn)速?gòu)?到1 500 r/min均勻加速，加速時(shí)間為12.8 s。診斷結(jié)果見圖12。

圖12 勻加速工況下的診斷結(jié)果對(duì)比

對(duì)方案A、方案B和本文方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，未經(jīng)ADR處理時(shí)，由于時(shí)域振動(dòng)信號(hào)是非穩(wěn)定信號(hào)，其SDP圖特征較為混亂，故僅有48.57%的診斷準(zhǔn)確率，而經(jīng)ADR處理后即達(dá)到93.71%的診斷準(zhǔn)確率，但再經(jīng)CEEMDAN去噪重構(gòu)后診斷準(zhǔn)確率則提高至96.00%，體現(xiàn)出本文所提方法的有效性。方案C、D、E的診斷準(zhǔn)確率均低于本文所提方法：方案C也利用CEEMDAN進(jìn)行了去噪重構(gòu)，但其信號(hào)特征為手動(dòng)提取的奇異值分解值，且分類器為BPNN，故僅能達(dá)到84.86%的診斷準(zhǔn)確率；方案D的診斷準(zhǔn)確率僅為33.71%，表明該方法無法處理非穩(wěn)定信號(hào)；方案E的診斷準(zhǔn)確率也僅能達(dá)到80.28%。

(2)勻加速-勻速-勻減速工況。試驗(yàn)前4 s轉(zhuǎn)速?gòu)?到600 r/min均勻加速，中間4 s轉(zhuǎn)速保持600 r/min不變，后4 s轉(zhuǎn)速?gòu)?00 r/min到0均勻減速。診斷結(jié)果見圖13。

圖13 勻加速-勻速-勻減速工況下的診斷結(jié)果對(duì)比

對(duì)方案A、方案B和本文方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，在勻加速-勻速-勻減速工況下，未經(jīng)ADR處理的方案A基本無效，而經(jīng)ADR處理后即達(dá)到92.86%的診斷準(zhǔn)確率，再經(jīng)CEEMDAN去噪重構(gòu)后診斷準(zhǔn)確率則提高到96.29%。方案C、D、E的診斷準(zhǔn)確率均低于本文所提方法,與勻加速工況相比，方案C的診斷準(zhǔn)確率有所降低，僅能達(dá)到77.42%；方案D基本無效；方案E較為穩(wěn)定，診斷準(zhǔn)確率能達(dá)到82.57%。

(3)勻加速-勻減速-勻加速工況。試驗(yàn)前4 s轉(zhuǎn)速?gòu)?到600 r/min均勻加速，中間4 s轉(zhuǎn)速?gòu)?00 r/min到0均勻減速，后4 s轉(zhuǎn)速?gòu)?到600 r/min均勻加速。診斷結(jié)果見圖14。

圖14 勻加速-勻減速-勻加速工況下的診斷結(jié)果對(duì)比

對(duì)方案A、方案B和本文方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，在勻加速-勻減速-勻加速工況下，方案A同樣基本無效，而經(jīng)ADR處理后即達(dá)到94.00%的診斷準(zhǔn)確率，但再經(jīng)CEEMDAN去噪重構(gòu)后診斷準(zhǔn)確率則提高至95.71%。方案C、D、E的診斷準(zhǔn)確率均低于本文所提方法,方案C的診斷準(zhǔn)確率再次降至69.71%；方案D同樣基本無效；方案E的診斷準(zhǔn)確率則略微提高至84.00%。

綜上可得：在非穩(wěn)定工況下，SDP方法和DCNN分類器需要結(jié)合ADR技術(shù)才能得到較高的診斷準(zhǔn)確率，再經(jīng)過CEEMDAN處理后則可進(jìn)一步提高診斷效果；對(duì)于多種非穩(wěn)定工況，本文方法魯棒性都較強(qiáng)，均能得到較好的結(jié)果，優(yōu)于現(xiàn)有的數(shù)種常用方法，體現(xiàn)出所提方法的有效性和先進(jìn)性。

4 結(jié) 論

針對(duì)港口起重機(jī)起升機(jī)構(gòu)及運(yùn)行機(jī)構(gòu)中減速器頻繁啟停這一非穩(wěn)定工況而導(dǎo)致的軸承故障難以診斷的問題，本文利用傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢(shì)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提出一種基于ADR-SDP-DCNN算法的港口起重機(jī)軸承故障智能診斷方法。通過試驗(yàn)研究，主要得到以下結(jié)論。

(1)ADR技術(shù)能夠有效將非穩(wěn)定的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為相對(duì)穩(wěn)定的角域振動(dòng)信號(hào)，結(jié)合CEEMDAN進(jìn)行去噪重構(gòu)后能夠有效剔除角域振動(dòng)信號(hào)的噪聲，保留主要的故障信息。(2)采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法能夠有效篩選出適合本研究試驗(yàn)算例的SDP參數(shù)：當(dāng)時(shí)間間隔=1、放大角度因子=30°、轉(zhuǎn)角=60°時(shí)，7種不同故障的SDP圖差異性最大。(3)本文研究發(fā)揮出DCNN在圖像識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)，在勻加速、勻加速-勻速-勻減速、勻加速-勻減速-勻加速3種工況下進(jìn)行了港口起重機(jī)軸承非穩(wěn)定工況模擬試驗(yàn)，本文所提方法分別達(dá)到了96.00%、96.29%和95.71%的診斷準(zhǔn)確率，優(yōu)于現(xiàn)有的數(shù)種常用方法，體現(xiàn)出本文所提方法的有效性和先進(jìn)性。