基于优化AFSA算法的滚动轴承故障特征提取.pdf

第 38 卷 第 2 期Vol.38 No.2北部湾大学学报JOURNAL OF BEIBU GULF UNIVERSITY2023 年 4 月Apr.,2023DOI:10.19703/j.bbgu.2096-7276.2023.02.0056 收稿日期 20220923 作者简介 周向荣(1976),男,福建莆田人,湄洲湾职业技术学院讲师,研究方向:大数据技术,E-mail:基于优化 AFSA 算法的滚动轴承故障特征提取周 向 荣(湄洲湾职业技术学院 信息工程系,福建 莆田 351100)摘 要 针对现有滚动轴承故障特征提取算法存在的特征采集效率低、有效数据迭代慢等不足,提出一种基于优化人工鱼群(AFSA)的故障特征提取算法。作为一种高效的群智能算法,AFSA 主要通过 AFSA 个体觅食算子、聚群算子和追尾算子,平衡食物源与个体密度之间的关系;对经典 AFSA 算法进行优化,采用人工方式调整共轭梯度方向,避免由于数据集过大、活鱼群个体位置更新过慢而产生随机偏差,进而提升对故障特征分类的准确性。实验结果显示:该群智能算法的故障提取性能远优于信号盲分离、小波包和卷积神经网络 3 种传统算法,当迭代次数达到 50 次时,步长函数取值能够收敛到最小。关键词 优化 AFSA 算法;滚动轴承;共轭梯度;随机偏差;故障特征提取 中图分类号 TH170 文献标识码 A 文章编号 20967276(2023)020056070 引言滚动轴承在旋转类机械设备中的应用十分广泛,设备运行中滚动轴承起到了重要的承载和连接作用。由于滚轴结构设计较为精密1,且在设备运转中更容易受到交变载荷的冲击2,因此更容易发生故障。在航空航天、电力工程、机械制造、车辆制造等实际的生产加工场景中,设备中滚动轴承零部件的工作环境更加复杂多变3-5,所承受的内部应力更大,且滚动轴承寿命的离散度表现不稳定6-7。复杂工况下滚动轴承故障点可能发生在内圈、外圈、滚动体或保持架等不同位置,多个故障点之间相互作用,且伴随有系统噪声和环境噪声8,给振动信号的特征提取及故障诊断带来更大难度。近些年,伴随着工业自动化的发展,工业机械设备朝着复杂化、大型化、精密化和智能化的方向发展,设备中滚动轴承零部件的应用比例不断提升,导致机械设备故障数据集总体规模不断膨胀9-10。机械设计与制造领域内的专家学者提出了大量针对滚动轴承故障数据特征的提取方法,具体包括基于振动信号的故障特征提取方法11,基于大数据分析理论和云计算方法的特征提取方法12,以及当前热度较高的基于人工智能的数据分类与提取方法13等。例如,文献14提出一种针对故障信号的盲分离方法。通过对多个观测信号的拆分,识别出信号的故障特征。但该种方法针对复杂信号或混合信号特征提取时,算法的精度会降低。文献15提出基于小波包分解的故障特征提取方法。小波算法是提取信号故障特征的经典算法之一,具有较强的信号处理能力。但小波算法在应对海量大规模故障集时,数据处理能力和处理效率都十分有限。文献16借助人工智能和机器学习理论体系中的卷积神经网络算第 2 期周向荣:基于优化 AFSA 算法的滚动轴承故障特征提取法来改善算法的数据处理能力。但卷积神经网络算法的泛化能力较弱,故障特征分类识别时容易陷入局部最优。AFSA 算法是群智能领域中一个新的研究方向,具有兼顾局部寻优和全局寻优的功能,利用鱼群个体的群智能活动,可以实现对滚动轴承故障特征的提取和故障定位。本文在经典的 AFSA 算法基础上利用共轭梯度法优化鱼群个体的觅食、聚群和追尾过程,提高和改善个体寻优的效率、数据处理和分类能力,改善故障诊断精度。1 滚动轴承的失效模式与振动机理滚动轴承的故障模式主要分为损伤类故障和磨损类故障,两者的故障信号具有明显的区别。当滚动轴承表面或内部出现损伤时,损伤点的脉冲力会增强,同时激起滚动轴承其他元件或设备其他零部件的共振。而磨损类故障信号具有渐变性特征,危害程度更低且不易识别。金属的损伤与磨损可以发生在滚动轴承任一个部位,具有随机性,但各部位出现故障时所表现出的特征频率各不相同,且会受到轴的转频、滚动体数量与直径、压力角大小等因素的影响。设 f1、f2、f3、f4分别为外圈、内圈、滚动体及保持架产生故障的频率,可分别表示为:f1=n2F 1-l1l2cos(),f2=n2F 1+l1l2cos(),f3=F21-l1l2cos()2()l2l1,f4=F21-l1l2cos()。(1)式中,n 为滚动轴承的滚动体数量;l1为滚动体直径;F 为轴的转频;l2为内圈直径;为滚动轴承的压力角。单一设备上均大量使用滚动轴承,滚动轴承在设备运行中产生故障的时间和位置具有很大的随机性,产生的故障类别多样,且对故障的监测周期长,故所形成的故障数据集较大。在大故障数据环境下,现有的故障特征提取与分类识别算法易陷入局部最优,无法在全局范围内寻优,最终导致算法的泛化能力和故障检测质量降低。为更好地应对故障数据集过大导致的设备故障监测问题,本文对经典 AFSA 算法进行优化,以改善算法的适应性能和分类寻优性能。2 AFSA 算法及其优化AFSA 算法主要是通过模拟自然界中真实鱼群对周围环境的适应过程,设计人工鱼群感知并在个体之间传递信息,以达到对设备滚动轴承故障特征的准确提取与分类的目的。AFSA 算法的基本原理如图 1 所示。图 1 AFSA 算法的基本原理图 1 中标 A 的范围为人工鱼群的活动区域,在 zi位置存在一个鱼群个体 z,其最大的可视感知半径为 V,个体移动步长为 S,lj位置是此时此刻个体所要到达的理想位置。但鱼群整体始终处于动态变化当中,如果个体 z 当前位置 li优于位置 lj,则移动方向从 lilj,并最终达到 lk;如果个体 z 当前位置 lj优于位置 li,则移动方向就会相反,从ljli反向达到 lk,无论是正向移动还是逆向移动,移动的距离都小于一个步长 S,移动过程可用式(2)描述。lj=li+Vlj=li+lilkli+lkS。(2)式中,V 为视野范围;S 为鱼群个体移动步长;为取值在 01 的一个随机数。li,lj分别为正向的移动过程描述和逆向的过程描述,人工鱼群 Z 由n 个鱼群个体组成,可用式(3)表示。Z=(z1,z2,.,zi,.,zj,.,zn)。(3)用函数 y=g(li)表示鱼群在 li位置的食物浓度,y 值影响鱼群的各种群智能行为。人工鱼群75北部湾大学学报第 38 卷的群智能行为主要通过觅食算子、聚群算子和追尾算子展现出来。鱼群个体 z 从 li更新到 lj的过程如下,假定个体觅食到达的当前位置为 lk,鱼群觅食过程可用式(4)表达:lk=li+Slj-lilj-li。(4)在以位置 li为中心的聚群过程中,步长 S 半径范围内形成个体合集 Zi:Zi=zjlj-liV。(5)式中,zj为第 j 个鱼群个体。鱼群个体之间能够感知到觅食算子和聚群算子的更新过程,当食物浓度 g(li)较高而鱼群个体密度不高时,鱼群中会发生追尾行为以平衡食物与个体数量之间的不平衡情况,在 lk位置的追尾算子可用式(6)描述:lk=li+Slmin-lilmin-li。(6)式中,lmin为个体趋近于食物密度最大值的最小距离。觅食、聚群和追尾过程是经典 AFSA 算法的核心步骤,即通过鱼群个体位置和步长的更新达到对故障特征提取和分类识别的目的。但随着故障数据集规模增大,位置更新随机性的问题会暴露出来,全局寻优的能力下降,甚至会丢失一部分故障特征。基于共轭梯度法优化鱼群个体的觅食、聚群和追尾过程,即采用人工更新的方式改善随机更新带来的盲目性。令 l0为鱼群改善更新过程的初始点,l0所对应的梯度方向为 0,从初始点 l0到目标点 lk的个体位置更新过程可用式(7)描述:lk=l0+S00。(7)式中,S0为初始点到下一步所对应的步长。以群体中的食物浓度为基础的步长更新过程可以表示为:g(l0+S00)=min(lj+Skk)。(8)式中,min()为最小步长限制函数;Sk为从当前位置到 lk位置的步长;k为 Sk所对应的梯度方向。利用共轭梯度更新个体位置,一方面可以减少算法的迭代次数,另一方面还可以提高优化算法局部寻优的性能,避免了经典 AFSA 算法过早地陷入局部最优而无法适应全局寻优的不足。即使在滚动轴承故障检测中所面临数据集的规模较大时,也可以通过调整共轭梯度值的方式改善种群的分类演化性能。3 基于优化 AFSA 算法的故障特征提取传感器采集到的滚动轴承原始故障信号中可能包含其他零部件的振动信号,并混叠有系统噪声和环境噪声。噪声干扰信号的振幅频率较低,先对某一时域范围内含噪信号做 TDA 处理(时域平均化),通过累计信号的平均值实现对微弱信号的降噪处理。原始含噪故障信号 s(t)通常由周期性的微弱有用信号 x(t)和噪声信号 n(t)组成:s(t)=x(t)+n(t)。(9)信号 x(t)的时间周期为 T,以周期 T 为时间窗口均匀截取 x(t),得到 Q 段信号区间 xq(t)(q=1,2,Q),基于 TDA 信号平均化理论,求各段信号的算术平均值:1QQi=1xq(t)=x(t)+1QQi=1ni(t)。(10)经过多次累加平均处理后,原始信号的随机噪声干扰会被消除或减弱,以达到对信号降噪的目的。提取复合故障信号特征,首先要基于信号的频谱特征分离有效的信号成分,特征提取的步骤如下。step 1:对去噪信号做快速傅里叶变换,得到故障信号的频谱区间。step 2:在对信号做频谱分割的基础上,基于优化的 AFSA 算法将每一种故障信号类别的方根值、振动幅值、峭度值和偏斜度值等进行分类。step 3:基于 AFSA 自带的中值滤波器将各种信号特征值由时域转换到频域。step 4:将特征值分类寻优的范围由局部扩展到整个人工鱼群的活动范围,并对比实际信号的解调结果与原始故障频率的结果,确定故障位置、类型和严重程度。在滚动轴承故障信号特征分类寻优过程中,提升人工鱼群的迭代效率、学习能力和寻优能力是算法的核心。经过优化的 AFSA 算法的学习寻优过程如图 2 所示。85第 2 期周向荣:基于优化 AFSA 算法的滚动轴承故障特征提取图 2 优化 AFSA 算法的信号特征提取与迭代流程人工鱼群的全部个体都在执行视野向量和步长矩阵的局部更新,并保持最佳的更新状态。但鱼群的个体所处位置具有随机性,种群的学习过程是一个由位置较差个体向位置较佳个体的移动过程。以当前每个个体的所处位置为基础,计算步长矩阵和梯度方向。虽然原始故障特征种类较多,故障数据集较大,但也能够提升算法的迭代效率和泛化能力,进而改善全局范围内故障特征的分类识别与检测效果。4 实验部分4.1 实验设计与数据采集实验选用杆轴性能检测实验台,整体实验环境和关键的信号处理硬件如图 3 和图 4 所示。图 3 实验平台环境图 4 滚动轴承故障信号特征处理实验的主要硬件实验分别采集滚动轴承的振动信号和发射信号。当输入轴的转数稳定在 100 r/min 时开始采样,振动信号及滚动轴承各部分的采样频率或时长的设定见表 1。表 1 实验的采样频率或时长的设定序号参数频率或时长1振动信号采样频率52.5 kHz2振动信号采样时长20 s3发射信号采样频率1.3 MHz4发射信号采样时长4.5 s5滚轴内圈频率45.6 kHz6滚轴外圈频率57.8 kHz7滚轴保持架频率55.4 kHz8滚轴滚动体频率56.5 kHz将采集到的全部滚动轴承运行数据集(包括外圈故障、内圈故障、滚动体故障和保持架故障)作为一个独立的人工鱼群,利用优化 AFSA算法通过信号特征提取与识别,定位故障点和判断故障的类型。在模拟仿真设备不同工况和状态下,分别采集 100 组滚动轴承的故障样本,其中 90 组作为训练故障样本数据集,最后 10 组作为测试样本数据集,随机从每一类样本中抽取 3 组作为检测用数据,统计的数据结果如表 2和表 3 所示。95北部湾大学学报第 38 卷表 2 滚动轴承故障部分训练集数据故障部位方根幅值峭度偏斜度外圈0.