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基于DDAGSVM的离心风机振动故障诊断*

吴兴伟 / 沈阳工程学院能源与动力工程系    

Abstract
摘要:为了诊断离心风机在运行中发生的振动故障,提高风机运行的经济性和安全性,根据现场运行经验以及对风机故障的理论分析,采用了基于支持向量机的多分类方法——有向无环决策图(DDAGSVM)方法,设计了一个8类问题的DDAGSVM拓扑结构,建立了风机振动故障训练征兆知识库,对风机的振动故障进行了诊断。本文假设风机出现转子不对中故障,采用DDAGSVM方法诊断结果表明: DDAGSVM方法能够准确的诊断风机常见的振动故障,并且具有诊断速度快、准确率高的特点,为风机故障诊断提供了一种新方法。
关键词:离心风机;支持向量机;故障诊断
中图分类号:TH43 文献标志码:A
Vibration Fault Diagnosis of Centrifugal Fan Based on DDAGSVM
Abstract: In order to diagnoze the vibration fault occurred in the centrifugal fan running, to improve the economy and security of the fan running, according to the site operating experience and theoretical analysis of fan fault, a multi-classification method based on support vector machine - Decision Directed Acyclic Graph Support Vector Machine (DDAGSVM) method was used, the DDAGSVM topology structure of a 8 class problem was designed, the vibration fault of fan training signs of knowledge base was established, and the vibration fault of fan was diagnozed. This paper assumed that the fan fault rotor misalignment. The diagnostic results of DDAGSVM method showed that the DDAGSVM method can accurately diagnoze the common vibration fault of fan, and had the features of fast speed, high accuracy, and provided a new method for fault diagnosis of fan.
Key words:centrifugal fan; support vector machine; fault diagnosis
0 引言
  近年来,随着信息检测技术、信号处理技术和模式识别理论的发展,旋转设备的故障诊断技术受到国内外众多学者和工程技术人员的广泛关注。风机作为一种典型的旋转设备,广泛应用于电力、冶金、化工、石油等行业,对国民经济的发展起着重要意义。对其进行常态的状态监测和故障诊断,是提高设备利用率和保证机组高效安全运行的必要手段,有着巨大的经济和社会效益。风机的故障常从振动状况方面体现出来,因此根据振动信号进行监测与诊断是目前风机设备维护管理的主要手段。但由于风机的故障振动一般处于非线性状态,很难用传统的线性方法对其进行准确诊断,因此,研究和探讨诊断风机振动故障的新方法非常必要。本文利用基于支持向量机的有向无环决策图方法(Decision Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DDAGSVM)讨论并建立离心风机振动故障诊断模型,探索风机振动故障诊断的新方法。

1 DDAGSVM故障诊断原理
1.1 支持向量机故障诊断基本原理

  支持向量机(Support Vector Machine,SVM)最初来自对数据分类问题的处理,其基本原理是:如果一个二值分类问题的训练数据为(x1,y1),…,(xi,yi),xiRd,yi∈{+1,-1},那么它们总可以被一个最优分类超平面wx+b=0合理无误地分开,见图1。

  图中实心点和空心点代表两类样本,H为最优分类线,H1H2分别为两类中离分类线最近且平行于分类线的直线,它们之间的距离叫做分类间隔或分类空隙(Margin),H1H2上的训练样本点就称作支持向量(Support Vector)。当分类线不仅能将两类样本正确分开,而且能使分类间隔最大时,就为最优分类线。将两类样本正确分开保证了训练错误率为0,从而使经验风险最小(为0)。使分类空隙最大保证了推广性的界中的置信范围最小,从而使真实风险最小。推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面。
  对于非线性问题,支持向量机理论通过核函数(xiyi)将输入空间通过某种非线性映射到一个高维特征空间,在这个空间中存在着可以构造线性最优分类超平面的线性分类规则。常用的核函数有:径向基核函数、多项式核函数、感知器(Sigmoid)核函数、线性核函数等。
1.2 基于DAGSVM的多故障分类方法
  二值分类能够判断系统的运行状态是否正常,是机械故障诊断的最基本要求。但实际的机械故障诊断过程为多值分类问题,不仅要诊断出系统有无故障,还要确诊具体的故障情况和故障所在部位。这样才能及时排除系统故障,确保系统的正常运行。
  多值分类问题中构造支持向量机多类分类器的方法主要有“一对一”和“一对多”两种分类方法。DDAGSVM方法是建立在“一对一”方法基础上的[2] 。它包含NN-1)/2个两类分类器,每个分类器对应两类,分布于N层结构中,其中顶层只含有1个结点,称之为根结点,第二层含有2个结点,依次第i层含有i个结点。在这些结点中第j层的第i个结点指向第j+1层的第i个和第i+1个结点,共有NN-1)/2个中间结点,每一个中间结点是NN-1)/2个两类分类器中的一个,完成二个类别的否定判决。第N层有N个叶结点,对应N个类别。图2是一个有4个类别的有向无环决策图。

  其中每个结点代表一个决策函数,分类时由根结点处输入分类对象X,经过此结点对应的分类函数的运算由运算结果输出的0或1值来确定下一步的分类路径,即下一步进入哪个结点运算。依次下去,经过(N-1)次判别后,在最后一层结点处的输出得到X最终所属的类别。
2 风机振动故障DDAGSVM诊断模型
2.1 风机振动故障特征

  风机在运行过程中,会出现转子不平衡、转子不对中、喘振等多种振动故障,而这些故障发生时或发生前的一段时间内,振幅、振频、油温等相关参数会出现异常变化,即故障的征兆可以通过测量到的参数变化来表现。对于风机来说,运行时的状态参数大部分有在线监测,振幅、振频、油温等运行参数可以随时观测、记录、储存和调用。表1列出了离心风机不同故障发生时的征兆参数变化情况[3-4]

表 1 离心风机故障集

序号

故障类型

径向

振动

轴向

振动

振动随

流量变化

振动随

油温变化

振动随

转速变化

基 频

二倍

基频

u1

转子不平衡

明显

明显

不明显

不明显

明显

明显

不明显

u2

转子不对中

明显

明显

明显

明显

明显

不明显

明显

u3

轴承磨损

明显

不明显

不明显

明显

明显

不明显

不明显

u4

地基松动

明显

明显

不明显

不明显

明显

明显

明显

u5

泵轴弯曲

明显

不明显

不明显

不明显

明显

明显

明显

u6

油膜涡动

明显

不明显

不明显

明显

明显

明显

明显

u7

喘 振

明显

不明显

明显

不明显

不明显

明显

明显

u8

部件松动

明显

不明显

明显

不明显

明显

明显

明显

2.2 风机振动故障训练征兆知识库
  在利用DDAGSVM算法对风机振动故障进行诊断前,需要对故障的征兆进行模糊化处理,这是因为在运行过程中风机的振动故障与征兆之间的描述语言是模糊的。模糊化处理可通过由运行规程或经验确定的隶属度函数fxi)进行。

式中,Si表示第i种征兆参数经过隶属函数计算得到的量化值,xi为第i个征兆参数的实测值,x0i为参数的设计值或经验值,x1ix2ix3ix4i分别对应该征兆参数关机下限、报警下限、报警上限、关机上限的阈值。根据各征兆参数的实测值,由上面的隶属度函数可确定实时征兆向量。根据fxi)可以建立离心风机振动故障训练征兆知识库,见表2。

表 2 离心风机振动故障训练征兆知识库

序号

1

2

3

4

5

6

7

1

0.7

0.7

0.5

0.5

0.7

0.7

0.5

2

0.7

0.7

0.7

0.7

0.7

0.5

0.7

3

0.7

0.5

0.5

0.7

0.7

0.5

0.5

4

0.7

0.7

0.5

0.5

0.7

0.7

0.7

5

0.7

0.5

0.5

0.5

0.7

0.7

0.7

6

0.7

0.5

0.5

0.7

0.7

0.7

0.7

7

0.7

0.5

0.7

0.5

0.5

0.7

0.7

8

0.7

0.5

0.7

0.5

0.7

0.7

0.7

2.3 DDAGSVM诊断模型
  针对风机振动的故障类型,设计一个8类问题的DDAGSVM拓扑结构[5] ,由8×(8-1)/2=28个两类分类器分别用于将其中任两类故障两两分开,其中每一结点代表一个二值分类器。对表2中的训练征兆知识库故障样本进行训练,使用径向基函数作为核函数,并进行参数寻优。取径向基核函数宽度系数σ=0.1-10,惩罚因子=101-108,构造DDAGSVM诊断模型分类错分样本统计矩阵:D=[d i,j],其中,di,ji=jij=1,2,…,8)为正确分类数,d i,jijij=1,2,…,8)表示将第 i类故障分到第j类的个数。令 为错分样本总数,DDAGSVM建模流程图见图3。

  利用该诊断模型对表2中的风机振动故障训练征兆进行训练,得到的训练结果为[1,1,1,1,1,1,1,1]。由寻优过程得到,当σ=5,σ=104时诊断模型的识别率最高,为100%。故选择DDAGSVM的诊断模型参数为:σ=5,C=104
3 诊断实例
  某离心风机的振动故障征兆参数值及其模糊化值见表3。

表 3 离心风机运行振动故障征兆参数集合

序号

故障征兆参数

单位

正常值

报警上限

跳闸上限

测量值

模糊量化值

x 1

径向振动

um

100

160

200

150

0.708

x 2

轴向振动

um

100

160

200

170

0.813

x 3

流量

(m3/s)

5.0

6.0

7.0

5.9

0.612

x 4

油温

60

70

80

71

0.775

x 5

转速

(r/min)

1500

1800

2000

1550

0.563

x 6

基频

Hz

50

85

100

51

0.505

x 7

二倍基频

Hz

100

120

150

130

0.833

  利用隶属度函数fxi)对上述故障参数实际值进行模糊化处理,得到实时故障征兆模式向量为:V=[0.708,0.813,0.612,0.775,0.563,0.505,0.833]。
       根据上面建立好的DDAGSVM模型:σ=5,C=104,采用MATLAB软件编程,进行故障诊断,诊断结果为[-1, 1,-1,-1,-1,-1,-1,-1]。
  由上述训练过程可以看出,若出现故障,向量式中对应项的数值应该是1,未出现故障处,向量式中的数值应该是-1。诊断结果中第2项的数值是1,说明是第2类故障发生。通过查读建立的风机故障集得知,第2类故障是转子不对中故障。
  经现场确认,诊断结果与实际的情况相符,说明诊断正确。
4   结论
  诊断结果表明,以风机不同振动故障具有的征兆参数作为智能诊断的因子,用DDAGSVM方法对风机的振动故障进行诊断,是一种切实可行的方法。该方法在训练中不需要对全部分类器进行训练,只需对各个子分类器进行训练,因而提高了训练速度,可以满足实时诊断的要求。由于DDAGSVM是一种基于结构风险最小化原理的新的故障诊断方法,克服了神经网络方法的学习收敛速度慢、易于陷入局部极小值点等缺点,因而它具有更强的理论依据和更好的泛化能力。该方法也适用于其他旋转机械的故障诊断。

                参 考 文 献

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  评论人:pruediczg   打分:85 分  发表时间:2015-7-1 4:11:59
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