胥佳瑞

(中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华北电力试验研究院，北京 100040)

0 前言

旋转机械作为工业行业的重要设备，在工业生产中应用广泛。若旋转机械发生故障会严重影响现场生产，甚至造成巨大的经济损失[1]。针对上述问题，对发生故障的旋转设备进行人工智能诊断已成为研究的重点问题，由此可进一步提高设备运行的安全性及可靠性，具有重要的经济效益。

目前人工智能发展迅速，研究成果层出不穷，其中云模型和LSTM算法近年来也受到诸多学者的关注。如张宽等人[2]基于不同故障的标准云模型与改进D-S证据理论建立故障诊断模型进行故障诊断。赵荣珍等[3]将处理后的信号云化，结合集成极限学习机进行故障诊断。田松峰等[4]采用EEMD处理信号后，利用云模型理论进行特征提取，结合支持向量机进行故障诊断。高玉才等[5]将振动信号输入Bi-LSTM网络中，获取振动信号深层特征，最终通过全连接层和Softmax层输出设备故障诊断结果。吕云开等[6]利用孪生神经网络与LSTM相结合的故障诊断方法，对原始振动信号进行特征提取，根据相似度判断完成故障诊断。魏永合、宫俊宇[7]提出将卷积神经网络、LSTM模型和注意力机制相结合的故障诊断方法，加强故障特征明显的信息，以此提高模型诊断准确率。

由上述研究成果可看出云模型和LSTM算法在故障诊断中已开展研究，本文作者基于此提出云模型与LSTM算法相结合的故障诊断研究，分别利用云模型中逆向云发生器算法和LSTM算法的信息记忆能力，实现旋转机械故障诊断，并与能量法、SVM模型进行对比分析，进一步验证新方法的准确率。

1 云模型

1.1 云模型理论

设定X是一个定量论域，C用来表示X的定性概念，X中的x是对C的随机实现，x对C的隶属度μ(x)属于[0，1]，则x在论域上的分布为云模型，即：

X→[0,1],∀x∈X,x→μ(x)

(1)

在云模型中，x被称为云滴。云模型可以表示由定性概念到定量表示的过程，也可表示由定量到定性概念的过程[8]。

1.2 特征参数

云模型主要有3个特征参数[9]：期望Ex、熵En、超熵He，通过3个特征参数表征不同故障的定量特征。

期望Ex表征样本的中心点，即最典型样本点；熵En表征样本不确定性，即熵越大表明样本模糊性越大；超熵He表征熵的不确定性，即体现云滴的聚集程度。

1.3 云发生器

云发生器主要是指云模型生成的算法，包括正向发生器和逆向发生器。文中主要采用逆向云发生器模型，故简要介绍逆向云发生器。

逆向云发生器是将定量云团转化为定性概念的一种云发生器，最终由云模型的3个特征参数表示，如图1所示。

图1 逆向云发生器

逆向云发生器算法有2种：(1)是有确定度，根据确定度信息计算；(2)是无确定度，文中采用第二种算法，已知m个云滴信息，通过以下公式进行计算[10]：

(1)期望Ex的估计值

(2)

(2)熵En的估计值

(3)

(3)超熵He的估计值

(4)

1.4 云模型应用

利用云模型基本原理，以振动故障数据作为云团云滴，构建逆向云发生器，通过振动数据拟化作云团，以此转化为定性概念，利用3个数字特征表征故障特征，从而应用到故障诊断模型中。由于逆向云发生器计算得出的是特征估计值，故样本数据越少，误差越大。随着云滴即故障数据增多，误差会相应减少，进一步验证云模型在故障诊断中的可应用性。

2 LSTM算法

2.1 LSTM原理

LSTM即长短期记忆神经网络，是为了解决循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)在长序列样本中存在的梯度消失、梯度爆炸等问题而改善的神经网络。LSTM改进点主要是在RNN基础上增加了3个控制单元：输入门、输出门、遗忘门[11-12]，如图2所示。

其中遗忘门可以保留上一刻重要的信息，一些不重要信息进行“遗忘”，数学描述[13-14]如下：

ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)

(5)

式中：Wf、bf分别为遗忘门激活函数的权重与偏置。

输入门决定了t时刻的输入信号和t-1时刻输出信号中保留信息，数学描述[13-14]如下：

it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)

(6)

(7)

(8)

式中：Wi、bi分别为输入门激活函数的权重与偏置；Wc、bc分别为输入门激活函数的权重与偏置；Ct为新得到的细胞状态信息。

输出门决定了下一层隐藏的信息，数学描述[13-14]如下：

Ot=σ(Wo[ht-1,xt]+bo)

(9)

ht=Ot×tanh(Ct)

(10)

式中：Wo、bo分别为输出门激活函数的权重与偏置。

2.2 LSTM算法应用

由于LSTM算法采用门结构，可以将之前输入的信息较好地保留到最后，不会导致传播中途部分重要信息丢失，具备良好的长、短时记忆能力。而在故障诊断过程中，需要将连续的故障信息向后传播，保证信息可持续性，可提高故障诊断准确率，从而进一步验证了LSTM算法在故障诊断中具备可应用性。

3 故障诊断应用

3.1 实验数据提取

实验数据通过Bently-RK4转子实验台模拟得到，如图3所示。实验台主要由转轴、轴承、传感器、键相、油泵、储油槽、圆盘、碰摩螺钉固定块等部件组成。

振动信号采集系统如图4所示，此实验模拟转子4种故障实验，包括质量不平衡、转子不对中、动静碰磨、油膜涡动，采样频率为1 280 Hz，采样点数为1 024，转子转速为3 000 r/min。

图4 振动数据采集系统

3.2 数据预处理

由于采集振动数据含有其他噪声等干扰，且不同噪声干扰对后续特征提取及故障诊断影响较大，故在特征提取前对不同振动故障数据进行统一处理。文中采用EEMD方法对振动原始数据进行提纯[15]，通过全体噪声均值方法削弱噪声，利用相关系数法提取分解的有效IMF分量，从而实现降噪效果，作为云模型输入数据进行特征提取。

3.3 实验应用

文中采用云模型与LSTM算法相结合的故障诊断方法，通过云模型的逆向发生器进行计算，获取各类故障的特征数据，并将它输入到LSTM算法中进行故障诊断。为了验证该方法的有效性，引用特征提取中常用的能量法和少量样本常用的故障诊断SVM模型，原始数据相同，采用云模型和能量法分别进行特征数据提取，输入到LSTM算法和SVM模型中进行故障诊断，对比不同方法之间的故障诊断效果。下列实验中采用4种不同故障分类：质量不平衡、油膜涡动、转子不对中、动静碰磨。

3.3.1 基于能量法与SVM的故障诊断

通过实验得到4种振动故障数据，采用EEMD进行降噪处理，得到有效IMF分量后计算能量分布，公式为

(11)

(12)

式中：ci(t)为原始数据分解得到的第i个IMF分量；Ei为每个分量的能量。

由于计算中发现分量能量量级相差较大，故统一处理，采用能量熵定义，即每个分量占总能量的百分比进行表示，其定义为

pi=Ei/E

(13)

(14)

由上述计算可得出不同故障的特征数据，此次实验模拟4种不同故障类型数据，每种故障数据共获取80个样本，训练和测试样本平均分开。部分计算结果如表1所示。

表1 能量法提取部分特征数据

文中采用试算法，确定SVM中惩罚系数C为2，核函数采用径向基核函数。将上述的特征数据输入到SVM模型中，得到故障诊断结果如图5所示，故障诊断准确率如表2所示。

表2 能量法与SVM的故障诊断准确率

图5 能量法与SVM的故障诊断结果

3.3.2 基于能量法与LSTM的故障诊断

采用与第3.3.1节相同的原始数据，利用能量法得出不同故障的特征数据，每个故障训练样本40个，测试样本40个。特征数据计算结果如表1所示。

LSTM模型中隐藏单元数目设置为100，求解器设置为“adam”，执行环境选“cpu”，设置mini-batch size为27，maxEpochs为100。将特征数据输入到LSTM模型中，得到故障诊断结果如图6所示，故障诊断准确率如表3所示。

表3 能量法与LSTM的故障诊断准确率

图6 能量法与LSTM的故障诊断结果

3.3.3 基于云模型与SVM的故障诊断

通过实验获取4种故障数据，利用公式(2)—(4)计算不同故障云模型特征数据，采用相同数量训练、测试样本。部分计算结果如表4所示。

表4 云模型提取部分特征数据

SVM模型设置与第3.3.1中相同，将上述的特征数据输入到SVM模型中，得到故障诊断结果如图7所示，故障诊断准确率如表5所示。

表5 云模型与SVM的故障诊断准确率

图7 云模型与SVM的故障诊断结果

3.3.4 基于云模型与LSTM的故障诊断

特征数据获取与第3.3.3节相同，每个故障训练、测试样本也相同。特征数据如表4所示。

LSTM模型与第3.3.2中相同，将特征数据输入到LSTM模型中，得到故障诊断结果如图8所示，故障诊断准确率如表6所示。

表6 云模型与LSTM的故障诊断准确率

图8 云模型与LSTM的故障诊断结果

3.4 对比分析

为了验证基于云模型与LSTM算法的故障诊断准确性高，上述引用了共4种故障诊断方法进行对比分析，对比图5—6的故障诊断结果可以看出：采用能量法特征提取对于动静碰磨故障诊断准确率较低，由于动静碰磨产生能量发散，故特征提取数据偏差较大；由图7—8的故障诊断结果可以看出：云模型特征提取对于故障数据与健康数据期望值偏差较小时，特征提取数据会存在误差，故在质量不平衡、油膜涡动故障准确率偏低；由表2—6诊断准确率中可以看出：组合LSTM算法的故障准确率较高，对比于SVM算法准确率存在明显优势，验证了基于云模型与LSTM算法故障诊断的优越性。

4 结论

文中采用基于云模型与LSTM算法相结合的故障诊断方法，通过实验获取4种故障诊断数据，引用能量法和SVM模型共4种故障诊断方法进行对比分析，最终验证了基于云模型与LSTM算法的故障诊断优异性。文中采用实验获取故障数据样本有限，但基于小样本情况下足以验证该方法可实用性，证明了此方法在旋转机械故障诊断中具备良好应用前景。