徐志祥 郑荣焘 张海 王春雨 姜光宇 尚书阳

摘 要：发挥物联网技术和5G技术的优势，文中设计并实现了面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统。系统的感知层采集电机运行的状态数据，传输层实现数据传输与云端存储，最后在移动端展示电机运行状态，实现对电机运行过程的远程、实时监测。通过比较基于遗传算法的支持向量机（GA-SVM）、概率神经网络、基于Kohenen网络的聚类算法和K最邻近分类算法的故障诊断结果，移动端使用了具有良好泛化能力、可保证高准确率和短检测时间的GA-SVM模型进行故障诊断。试验结果表明，该系统能对电机进行实时远程监测及有效的故障诊断。

关键词：远程监测;故障诊断;移动端;支持向量机;物联网;电机

中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2020）09-000-04

0 引 言

电机是能源、船舶军工等重要装备的关键动力装置，其安全运行事关重大。如何对电机进行实时状态监测及故障诊断受到广泛关注。

随着物联网技术和5G技术的发展，移动设备演变为一种方便、灵活的工具，已成为人人必备的随身物品。目前，移动设备的配置越来越高，计算能力越来越强。显然，开发面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统，充分挖掘物联网和5G技术的潜力，实现对电机“随时随地”的状态监测与故障诊断既切实可行，又非常迫切。

为解决这一问题，本文设计了一种面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统，系统的感知层实时采集电机运行的状态数据，传输层实现数据的传输、云端存储与响应应用层的数据请求，最后在移动端通过图表和文字展示电机运行状态及诊断结果，实现对电机的远程监测与故障诊断。

在电机故障诊断方法中，针对移动设备特点和故障诊断技术的发展，选择支持向量机（Support Vector Machine，SVM）方法。SVM是基于小样本结构风险最小化的数学统计模型[1]，其具有强大的泛化能力，已在故障检测领域取得较好成果。移动端通过遗传算法（GA）对SVM的参数进行寻优。分别使用基于遗传算法的支持向量机（GA-SVM）、概率神经网络（PNN）、基于Kohonen网络的聚类算法和K最邻近分类算法（KNN）进行故障诊断测试，试验结果表明，GA-SVM模型具有更高的准确率，并且该模型运行在移动端表现出良好的故障检测效果。

该系统可在移动设备上远程、实时监测电机的运行状态，并对电机进行故障诊断，其具有良好的应用前景。

1 系统架构的设计

系统采用物联网技术的3层架构[2-4]，具有感知层（采集数据）、传输层（传输数据）、应用层（计算、显示数据），具体如图1所示。使用支持向量机方法实现电机的远程监测和故障诊断。

感知层由控制器各类传感器组成，负责采集电机振动、电压、电流和温度等信号。控制器在获取电机的运行参数后，将数据打包成特定的格式。

传输层为系统的中枢区域，由服务器、无线模块和数据库组成。该部分的主要工作：发送、接收电机采集的数据，并将数据按照既定格式保存在数据库中;监听客户端的连接请求，并响应客户端的数据请求指令。

客户端与服务器在TCP/IP协议的基础上，使用Socket进行数据传输。待服务器与客户端连接成功后，服务器端会解析客户端发送的请求命令，并从数据库中取出对应数据，将数据打包成Json格式后发送回客户端。交互过程如图2所示。

应用层为移动端软件（Android系统），负责将电机的运行状态展现给用户。软件在Android Studio平台开发，编程语言为Java和Kotlin。主要的功能模块如图3所示。

“数据显示”包括移动端与服务器通信和移动端显示数据两个过程。

（1）移动端与服务器在三次握手后实现连接，在发送对应Gson请求指令后，服务器响应请求指令并返回相应数据到移动端。

（2）移动端在获取数据后，以不同的方式显示数据：“实时数据显示”使用控件helloChart描绘折线图，并定时加载数据和刷新UI界面;“故障检测模块”在获得轴承振动信号后使用支持向量机进行故障诊断;“历史数据显示”通过文字、折线图与自定义雷达图显示数据;“故障报警数据”使用控件Notification提醒用户故障情况;“地图显示”使用百度地图的API和MapView显示电机分布位置。

移動端数据使用SQLite，Litepal，Share Preference和文件进行存储，用户可对数据进行管理。为了保证信息安全，系统对用户登录/注册中的数据进行加密处理。

2 故障诊断模型

故障检测模型运行在移动端，需要综合考虑模型的资源消耗、检测时间与诊断正确率。SVM是基于小样本统计学习理论和结构风险最小化的建模方法，能快速进行有效的故障诊断。因此，选用支持向量机作为移动端的故障诊断方法。

2.1 SVM模型

支持向量机建模的技术关键在于构造最优超平面。对于一组给定数据（xi，yi），xi∈Rn，yi∈{1，-1}，i=1，2，3…，如果SVM可以找到如式（1）所示的最优超平面将其分开，则该样本线性可分。

转换过程中，使用核函数K（x， xi）将变换空间的内积转化为原空间的函数，可在保证分类性能的前提下，避免映射特征空间导致的维数灾难。由于径向基核函数（RBF）具有较宽的收敛域和较强的非线性映射能力[6]，并已在样本识别上取得良好效果，因此本文选用径向基核函数作为映射的核函数。

2.2 SVM模型的参数选择

惩罚因子C和核参数γ是影响支持向量机的主要参数[7]。

惩罚因子可调整模型在确定的特征子空间的置信范围和经验风险的比例，使得模型具有最优的推广能力。当C减小表示误差的惩罚减小，SVM的复杂程度降低，分类错误的样本增加;当C增加时，SVM提高分类准确率和模型的复杂程度[8]。

核参数γ对分类曲线有很大影响。当γ趋于0时，分类曲线趋于直线。随着γ增大，分类曲线会越来越复杂，当γ趋于无穷大时，SVM将所有训练样本都设定为正确分类，但此时模型的泛化能力变差[9]。

实际应用中，为避免人为选定参数带来的误差，需要使用优化算法选定参数。常见的优化算法包括遗传算法（GA）、网格划分法（GS）、粒子群优化法（PSO）。综合考量各算法的交叉验证（Cross Validation，CV）准确率与运行效率，系统使用遗传算法对C和γ进行寻优。

2.3 GA-SVM模型故障诊断流程

GA-SVM模型的故障诊断与GA算法寻优参数过程如图5所示。

计算特征向量。系統选用振动信号的时域参数作为特征向量。从振动信号中提取峰峰值（pk）、方差（va）、均方值（rm）、峭度（ku）、波形因子（S）、峰值因子（C）、脉冲因子（I）、裕度因子（L）和峭度因子（K）组成信号的特征向量[pk，va，rm，ku，S，C，I，L，K]。训练集和测试集样本数量分别为300和100。样本集随机分配，以避免由于样本分布对结果产生的影响。

数据预处理。将训练集和测试集进行区间归一化预处理，以减小数值间的差距，使各参数的变化幅值保持在一定的范围。归一化后，数据被调整到[0，1]区间内。

使用遗传算法对参数C和γ寻优。主要步骤：将C和γ二进制编码、产生初始化种群、计算适应度函数、选择、交叉和变异操作。在初始化中，设置迭代次数为50，种群规模为20，C和γ的寻优区均为[0，100]，交叉概率为0.4，变异概率为0.2，交叉验证中的K为4。

建立GA-SVM故障诊断模型。使用[C，γ]将训练集作为输入参数，通过训练得到GA-SVM故障诊断模型。

使用GA-SVM模型进行故障诊断。通过比对故障检测测试结果与理想结果的差异，获得电机故障的可能性。

2.4 GA-SVM在移动端的实现

通过远程监测系统，移动设备可不断地获取电机轴承的实时振动数据，诊断时以这些数据作为故障检测系统输入参数。改进LIBSVM软件包中的Java方法后，移动端可使用GA-SVM模型对电机进行故障诊断。使用要点如下：

（1）提取样本的特征向量，向量预处理后设置为图6格式，并保存为txt文件，得到traindata.txt与testdata.txt;lable1 index1： value1 index2： value2 …

（2）traindata.txt作为输入参数，使用遗传算法计算得到C和γ，并通过训练得到GA-SVM模型，将模型保存在本地，避免重复训练模型;

（3）使用GA-SVM模型对testdata.txt进行故障诊断。

3 系统试验与分析

面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统的试验分为两个阶段，即电机运行状态监测数据的远程传输阶段与数据分析诊断阶段。

3.1 远程监测系统数据传输试验

试验时设备选定HUAWEI Mate9，将控制器、传感器和无线模块等设备布置在电机上。在电机运行时，数据通过无线模块发送到服务器，用户可在Android手机上监测电机的所有参数。某一时刻，电机前端轴承振动幅值如图7（a）所示，电机的分布位置如图7（b）所示。通过设定时间范围，可获得电机电流不平衡度的历史运行数据，如图7（c）所示。试验中，远程监测系统运行良好，监测数据能够被不断发送到云服务器数据库。

3.2 数据分析诊断试验

为了使监测数据的分析诊断结果具有对比性与一般性，选用美国凯斯西储大学（CWRU）轴承数据中心的轴承运行数据作为分析的原始数据。

轴承运行数据的工况：负载0 HP，转速1 797 r/min;轴承的故障直径为0.021 mm;轴承的类型包括正常、外圈损坏、内圈损坏、滚动体损坏。

由于[C，γ]的寻优过程运行在移动端，在选择优化算法时需要综合考虑算法的CV准确率和寻优时间。通过交叉验证方法，分别使用遗传算法、粒子群优化法和网格搜索法进行参数寻优，结果见表1所列。

网格搜索法和遗传算法的优化时间较短，可保证移动端能够快速优化参数。但网格搜索算法的搜索空间较小，无法获得全局最优解，而遗传算法在计算时使用的是并行式搜索，不必遍历网格内所有的参数点也能找到全局最优解。从计算结果可得，GA算法在保证CV准确率的前提下，惩罚因子较小，模型的复杂性较低。因此系统选用遗传算法作为寻优算法，对应的[C，γ]=[30.8，4.3]。

3.3 故障诊断结果分析

为衡量GA-SVM模型的故障诊断性能，分别使用GA-SVM，PNN，KNN和基于Kohonen网络的聚类算法对相同的样本集进行训练和预测。其中，GA-SVM使用RBF核函数，模型参数C和γ分别为30.8和4.3。诊断结果见表2和图8所示。

由表2和图8可得，在多次试验中，GA-SVM的故障分类准确率均为最高，该模型具有较好的故障识别能力。对比其他神经网络模型，GA-SVM的正确率曲线较为平稳，原因在于在小样本情况下，神经网络采用了经验风险最小原则。而GA-SVM模型采用的是结构风险最小原则，提高了模型的推广能力。同时，SVM模型的训练样本特性通过RBF核函数使模型具有较好的鲁棒性和泛化能力[10]。

3.4 GA-SVM在移动端的试验

使用LIBSVM软件包在Android Studio进行编程。GA-SVM在移动端的故障诊断测试结果见表3所列。

由表3可得，GA-SVM在移动端运行时，故障检测正确率高，运行时间短。因此，该模型适用于移动端的故障诊断。

4 结 语

本文设计了面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统，实现对电机“随时随地”的状态监测与故障诊断。该系统由数据采集部分、服务器和移动终端组成。在系统中，电机上的数据采集部分能实时获取电机的运行参数并传送到服务器;服务器按照既定格式存储数据并响应移动端的数据请求;用户可通过移动端实时监测电机的运行状态。移动端使用基于GA-SVM模型的故障检测方法正确率高且检测时间短。

参考文献

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