基于深度学习和去卷积的盲源分离方法在旋转机械上的应用

关键词:预测性维护、盲源分离、振动分析、传递函数移除、二阶循环平稳性、轴承监测、机器学习

振动是旋转机械中主要的故障指示器,它们主要来源于两个方面:一个是与齿轮相关的振动(主要源于齿轮啮合过程中的冲击和不平衡负载),另一个是与轴承故障相关的低能量信号(主要源于轴承内部或外部的故障)。这些信号在传输到传感器的过程中,都会被机械的传递函数扭曲。我们提出的方法能够实现振动源的盲分离,即不需要任何关于被监控设备或外部测量的信息。

这种方法分为两个阶段来估计两个信号源:首先,使用扩张卷积神经网络(dilated CNN)隔离齿轮信号,然后,使用残差信号的平方对数包络来估计轴承故障信号。通过基于白化的去卷积方法(WBD),可以从这两个信号源中移除传递函数的影响。无论是在模拟还是实验结果中,都证明了该方法能够在没有额外信息的情况下及早检测到轴承故障

1、总体流程

  • 周期-随机分离(Periodic-stochastic separation, PSS): 使用膨胀卷积神经网络(dilated CNN)来分离信号中的周期分量和随机分量。
  • 反卷积滤波器设计(Deconvolution filter design): 基于随机分量的相关性矩阵,使用白化反卷积(Whitening-based deconvolution, WBD)方法来设计反卷积滤波器。
  • 反卷积(Deconvolution): 对周期分量和随机分量分别进行反卷积,以消除传递函数的影响。
  • 统计假设检验(Statistical hypothesis testing): 对反卷积后的随机分量进行统计假设检验,以检测循环平稳分量,进而估计轴承故障信号。

2、技术参数微调适应不同场景

  • 膨胀卷积神经网络参数:根据所需的频率分辨率,设置适当的感受野长度m(例如0.5秒对应2Hz分辨率)。同时,选择合适的模型深度(4层左右),以及内核大小(与m和模型深度相关)。
  • 大时间滞后α:建议设置α≥n,以确保随机分量在时间滞后大于α时相关为零。
  • 频域平均数K:用于估计CS2信号的方差,建议在20以下取值,以平衡阈值选择、计算复杂度和频率分辨率。
  • CS2假设检验阈值:根据所需的显著性水平p选择,建议在0.001-0.01之间。
  • 信号长度N:应足够长以包含多个循环周期,例如1秒对应24kHz采样频率。
  • 稳定性检验:检查信号能量的稳定性,以确保在稳定条件下进行分析。
  • 预处理:根据实际设备,可能需要添加预处理步骤,例如滤波以抑制非相关噪声。
  • 模型训练:根据实际信号调整CNN模型的训练参数,例如批量大小、学习率等。

3、实际场景运用该方法面临的挑战

  • 操作条件变化:实际操作条件下,旋转机械的转速和负载会频繁变化,而该方法是基于稳定操作条件设计的。因此,需要进一步研究以扩展该方法以适应变化的操作条件。
  • 信号类型限制:该方法目前仅适用于特定类型的二阶循环平稳信号来模拟轴承故障。在实际应用中,信号可能存在差异,从而增加估计误差。
  • 传递函数不可逆:假设传递函数是可逆的。如果不可逆,可能需要采用其他方法设计反卷积滤波器。
  • 附加噪声问题:实际测量中可能存在额外的白噪声,这需要进一步的研究来解决。
  • 验证信号稳定性:需要验证信号的稳定性,以确保在稳定的操作条件下进行。然而,这需要额外的信息,因此也是实际应用中的挑战之一。
  • 故障类型区分:方法目前无法区分局部和分布式故障,因为两者在频谱中都有峰值。在实际应用中,这可能是一个问题。
  • 运算复杂度:方法涉及较为复杂的运算,例如使用膨胀卷积神经网络进行信号分解,这可能限制其在计算资源有限的传感器上的应用。

4、相关名词

传递函数:传递函数在机械系统中的应用非常广泛,它是连接输入与输出之间关系的数学描述,可以用于分析系统的动态行为和稳定性。例如,在旋转机械中,通过对广义矢量方程应用拉普拉斯变换,可以轻松扩展传递函数的概念,从而精确定义瞬态和亚瞬态电抗以及时间常数等经典概念。

二阶循环平稳性(Second Order Cyclostationarity)指一个非平稳信号在时间域中存在某种周期性,使得其二阶统计特性(如功率谱密度、互相关函数等)具有周期性。这与传统的循环平稳性不同,后者通常关注一阶统计特性的周期性。

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