数据驱动的经编机横移机构故障检测方法研究

崔旭浩，郗欣甫，孙以泽

（东华大学机械工程学院，上海 201620）

近年来，随着科学技术的迅速发展，我国经编产业逐步朝智能化、自动化方向发展。经编机若发生故障而未能及时停机检修，不仅会影响产品质量和生产计划，甚至还可能会导致设备严重损坏，造成巨大的经济损失。横移机构作为经编机的关键部件，若其在运行过程中发生故障，则会损坏导纱针、舌针等，从而影响布匹质量。因此，实现对横移机构故障的准确检测尤为重要，这对经编机的运行维护以及减少经济损失具有重要的应用价值。

现有的机械设备故障检测系统大多采用在信号达到某一规定阈值或信号特征突变时进行报警的方法，存在无法及时发现故障、错误报警和漏报警等问题[1]。如今，机械设备状态监测已进入“大数据”时代。基于设备状态数据的故障检测方法具有不依赖专家经验、无须了解故障机制的优势。该类检测方法主要分为信号获取、特征提取和故障识别三个阶段，即：先利用先进的传感器技术获取机械设备的动力学、声学等物理场信号，然后运用信号处理技术从原始信号中提取特征向量，最后基于机器学习、深度学习等人工智能技术实现状态监测和故障识别[2]。

在经编机横移机构工作过程中，因环境噪声较大，无法基于声学信号实现故障检测，因此有学者通过采集振动信号来进行分析。如：刘念[3]对经编机梳栉横移机构的振动信号进行采集，基于信号峰值等时域特征来判断横移机构是否发生颤振，从而确保横移机构稳定运行。除时域特征提取外，信号的特征提取方式还包括频域特征提取、时频域特征提取、经验模态分解和小波包分解等，所提取的组合特征可用于表征机械设备的状态[4]。其中，基于小波变换发展而来的小波包分解能够在全频带上对信号进行时频分析，其具有时频局部化的特点[5]，被广泛应用于机械设备振动信号的时频域特征提取。如：王育炜等[6]利用小波包分解分析轴承振动信号，以提取轴承的状态信息；徐晶[7]利用小波包分解对飞机燃油泵振动信号的特征进行提取，以实现燃油泵的故障检测。

简单可行的故障检测模型及算法对于实现机械设备故障的智能检测是不可或缺的。以信号阈值作为判断标准的诊断方法无法有效保证机械设备运行的安全性，因此机器学习算法得到了广泛应用。其中，由Tax等[8]提出的支持向量数据描述（support vector data description,SVDD）算法是一种单值属性的分类方法，可应用于离群点、异常值检测[9]。相比于支持向量机（support vector machine,SVM）、聚类分析和卷积神经网络等分类方法需要一定量的各类样本参与模型训练，SVDD算法无需故障样本参与模型训练，在实际工程应用中具备更高的可行性。如：李冠男等[10]将SVDD算法应用于冷水机组的故障检测，获得了较高的检测效率；郝腾飞等[11]在数据样本不平衡的情况下，利用SVDD算法实现了对滚动轴承的故障检测；周子松[12]提出了一种基于SVDD算法的非接触式风电机组叶片健康声学诊断方法，实现了对风电机组的故障检测。

综上，为实现经编机横移机构故障的准确检测，笔者拟探索利用横移机构振动信号和SVDD算法进行故障检测：利用SVDD算法的单值分类特性，以横移机构在正常运行状态下的振动信号为训练样本，提取其时域特征及其在各频带上的能量占比（由小波包分解获取）并组合成特征向量，用于构建最小超球体；然后将测试样本的特征向量输入该超球体模型，以实现横移机构的故障检测。

1 小波包分解

小波包分解常用于非平稳信号的分析，其比小波变换精细。小波包分解对高频带和低频带信号均可进行分解，可实现不同频带上的特征提取[4]。

给定正交尺度函数φ(t)和小波函数ψ(t)，则小波包分解的两尺度方程可表示为：

式中：h0k、h1k为多分辨率分析中的滤波器系数；Z为整数集。

为进一步推广两尺度方程，定义以下递推关系式：

式中：当n=0时，w0(t)=φ(t)，w1(t)=ψ(t)；{wn(t)}为基函数wn(t)=φ(t)所确定的小波包。

利用式（2）将原始信号分解至第j层，则原始信号的能量被分解到各频带上。各频带信号能量的计算式如下：

式中：Ej，i为第j层第i个频带的信号能量；Sj，i为第j层第i个频带的分解重构信号；xj，i(n)为长度为N的Sj，i的离散信号。

则信号总能量E为：

以小波包分解得到的各频带信号能量与信号总能量的比值为元素，构造时频域特征向量P：

在小波包分解中，Daubechies（简称为db）系列小波是机械设备工程中应用较广泛的正实小波族，其能够反映故障信号中的突变点[13]。但对于小波包分解，分解层数过多会造成信号失真，过少则无法有效提取故障信息，在工程应用中一般选择3～6层。

2 SVDD算法

SVDD算法能够寻求可包容目标类样本的最小超球体[14]：通过给定的训练样本构建独立封闭的最小超球体，尽可能使多的同类数据被包含在该超球体中[15]。

给定一个目标类样本集合X={x1，x2，…，xM}，其中xm为样本特征空间Re中的e维列向量。利用非线性函数φ()将Re映射至高维空间，并在该空间中寻找体积最小的超球体，可表示为：

式中：r为超球体半径；a为超球体球心的位置矢量；ξm为松弛因子；C为衡量样本错分比例和超球体体积的惩罚参数。

引入拉格朗日乘子进行求解，并采用核函数计算内积，则式（6）的对偶形式可表示为：

其中：

式中：αm为拉格朗日乘子；K(xm，xl)为高斯核函数。

通过求解得到最小超球体的半径r。设xv为属于所建最小超球体边界支持向量样本集合中的任意样本，则最小超球体的半径r为：

对于任意测试样本xq，其到所构建超球体球心的距离dq为：

由上述分析可知，当SVDD算法应用于机械设备故障检测时，以机械设备在正常运行状态下的振动信号为训练样本，提取其组合特征并输入SVDD算法，得到可表征机械设备正常运行状态的最小超球体，通过比较测试样本到该超球体球心的距离dq与超球体半径r来判断机械设备是否发生故障，判定dq≤r时样本位于该超球体内，即机械设备无故障。

3 经编机横移机构故障检测流程

基于SVDD算法的经编机横移机构故障检测流程如图1所示。当完成经编机横移机构振动信号（分为训练样本和测试样本，其中训练样本仅包含正常运行状态下的振动信号，测试样本包含正常运行状态和故障状态下的振动信号）采集后，先执行流程①，对训练样本进行时域特征提取和小波包分解并组成特征向量，其中时域特征包括绝对均值、有效值和峰值等，通过小波包分解得到各频带信号的能量占比。将标准化特征向量输入到SVDD算法中，建立能够表征横移机构正常运行状态的最小超球体。然后执行流程②，将测试样本的特征向量输入到建立的SVDD模型中进行识别，通过比较测试样本到超球体球心的距离与超球体半径，实现横移机构的状态评估。

图1 基于SVDD算法的经编机横移机构故障检测流程Fig.1 Fault detection process of traverse mechanism of warp knitting machine based on SVDD algorithm

4 实例应用及分析

4.1 振动信号采集

实验数据源自福建省某纺织企业的双针床经编机梳栉横移机构。经编机主轴转速保持400 r/min稳定不变，所织花型不变。所采集的振动信号来源于其中一把导纱梳栉。

采用美国国家仪器（National Instruments,NI）有限公司生产的型号为NI USB-4431的动态数据采集卡，并利用LabVIEW软件进行信号采集控制。设置采集卡的采样频率为12 kHz，每间隔20 min采集并存储一次数据，每次采样时长为1 s，单个样本长度为12 000个数据点；振动加速度传感器的型号为CT1001L，其固定方式为螺纹连接。振动信号的采集平台如图2所示，当横移机构正常运行时，采集300组振动信号（正常样本），然后通过微调梳栉来制造横移机构故障，并采集50组振动信号（故障样本）。

图2 经编机横移机构振动信号采集平台Fig.2 Vibration signal acquisition platform for traverse mechanism of warp knitting machine

4.2 振动信号特征提取

时域特征提取是指对振动信号的各类时域参数进行计算，本文使用的时域特征如表1所示。表中：sf、sˉ分别为振动信号时域序列及其平均值，F为一组样本中振动信号的数量，本文F=12 000。其中：绝对均值、峰值、有效值主要与振动信号的幅值波动程度有关，可在一定程度上表征机械设备的故障程度；峰值因子、峭度指标具有可以检测信号中有无冲击特征的特性，可用于反映信号是否有突变；裕度因子可反映机械设备的磨损状况[16]。

表1 振动信号时域特征计算式Table 1 Calculation formula of time-domain feature of vibration signal

对所采集到的350组振动信号进行组合特征提取。Nikolaou等[17]认为小波包分解层数取3或4不会影响对振动信号的分析效果，且经编机横移机构在发生故障时会造成信号突变，而db5小波基具有分析突变信号的优越性[14]，因此本文使用小波包3层分解，利用db5小波基提取各频带的信号能量。按照表1和式（5）分别计算得到6个时域特征和8个频带的信号能量占比，并组合成特征向量，用于表征经编机横移机构的运行状态。

图3所示为经编机横移机构的振动信号（正常信号和故障信号）在各频带上的能量分布特征。振动信号被分解至8个频带，纵坐标的归一化能量表示各频带信号能量与信号总能量的比值。由图3（a）可知，正常信号的能量主要集中分布在前4个频带上，这4个频带的信号能量占信号总能量的90% 以上，其中频带1的信号能量占比最高。从图3（b）中可以看出，故障信号的能量主要集中分布在频带1，2，4，5，6上，这些频带的信号能量占信号总能量的95% 以上，且频带1的信号能量占比最高，且高频带信号能量的占比明显增加，与图3（a）所示的结果有明显区别。

图3 经编机横移机构振动信号的能量分布特征Fig.3 Energy distribution characteristics of vibration signal of traverse mechanism of warp knitting machine

鉴于所提取的各类时域特征的取值范围和量纲不同，这会对SVDD模型的训练造成影响，因此采用z-score标准化思想对时域特征进行标准化处理，方法如下：

式中：Tp为某类时域特征的值；μ为某类时域特征的均值；Tstd为某类时域特征的标准差。

4.3 SVDD模型构建及故障识别

在构建SVDD模型前，需要先确定SVDD算法中的惩罚参数C和核参数σ。利用网格搜索及五折交叉验证方法确定惩罚参数C=0.40及核参数σ=0.05。初始设定C的搜索范围为[2-4，24]，σ的搜索范围为[2-4，24]，其寻优过程如图4所示。从图4中可以看出，C值越小，SVDD模型的准确率越高，但C对模型准确率的影响较小；σ值越大，最小超球体边界越松弛，则SVDD模型的准确率越低。

图4 SVDD算法中惩罚参数C和核参数σ的寻优过程Fig.4 Optimization process of penalty parameterCand kernel parameterσin SVDD algorithm

选择200组正常样本作为训练样本，提取其组合特征并构建标准化特征向量，将其输入SVDD算法以寻找最小超球体，训练结果如图5所示。由图5可知，该最小超球体的半径r=0.258，超球体边界支持向量样本有6个，仅3个训练样本到超球体球心的距离超过超球体半径，此时该SVDD模型判定训练样本为正常样本的准确率为98.5% 。

图5 基于振动信号组合特征的SVDD模型训练结果Fig.5 Training results of SVDD model based on combined features of vibration signals

利用训练好的SVDD模型对测试样本进行分析，以验证其准确性。测试样本由剩余的100组正常样本和50组故障样本组成，提取各测试样本的组合特征并构建标准化特征向量，将其输入训练好的SVDD模型，计算得到各样本到超球体球心的距离，测试结果如图6所示。从图6中可以看出，100组正常样本中有3组样本被判定为故障样本，50组故障样本中有2组样本被判定为正常样本，则该模型的准确率达到96.7% 。由此说明，结合振动信号组合特征和SVDD算法进行故障检测，能够准确区分经编机横移机构的正常运行状态和故障状态，且具有较高的准确率。

图6 基于振动信号组合特征的SVDD模型测试结果Fig.6 Test results of SVDD model based on combined features of vibration signals

但是，从测试结果上来看仍有一定的误差，后续可从以下几个方面进行改进：1）对所提取的特征进行优化，即筛选关键特征，以获得更有效的特征信息，剔除冗余信息；2）利用粒子群算法对SVDD算法中的惩罚参数C和核参数σ进行自动寻优；3）构建SVDD模型时考虑样本数据在最小超球体中的密度分布权重。

5 不同故障检测方法的对比分析

为验证对所提出检测方法的有效性及优势，首先与仅以振动信号时域特征为特征向量构建的SVDD模型进行对比，以验证小波包分解可有效补充特征信息，提高模型的准确率；然后，通过与SVM算法进行对比来验证SVDD算法的优越性。

5.1 基于时域特征和SVDD算法的故障检测

选择200组正常样本为训练样本，提取其时域特征并构建标准化特征向量，将其输入SVDD算法以寻找最小超球体，参数设置方法同上，训练结果如图7所示。由图7可知，该最小超球体的半径r=0.208，有4个训练样本位于最小超球体边界处，有6个训练样本到超球体球心的距离超过超球体半径，此时SVDD模型判定训练样本为正常样本的准确率为97.0% 。利用训练好的SVDD模型对150组测试样本进行分析，测试结果如图8所示。从图中8可以看出，正常样本错分率为6% ，故障样本错分率为8% ，即该SVDD模型的总准确率仅为93.3% 。

图7 基于振动信号时域特征的SVDD模型训练结果Fig.7 Training results of SVDD model based on time-domain features of vibration signals

图8 基于振动信号时域特征的SVDD模型测试结果Fig.8 Test results of SVDD model based on time-domain features of vibration signals

从故障检测精度来看，仅以振动信号时域特征为特征向量来表征经编机横移机构状态信息的效果较差，而利用小波包分解来提取振动信号的时频域特征，即以各频带信号能量的分布来表征横移机构的状态，可有效提高故障检测的准确率。

5.2 基于组合特征和SVM算法的故障检测

SVM算法在分类问题上具有良好的泛化性能，常应用于机械设备的故障诊断。采用SVM算法结合振动信号组合特征来检测经编机横移机构的故障，以验证SVDD算法的优势。SVM算法的原理可参考文献[18-19]，本文不再赘述。抽取120组正常信号和30组故障信号作为训练样本，提取其组合特征并构建标准化特征向量，以训练SVM模型，其余样本作为测试样本。基于SVM算法的经编机横移机构故障检测流程如图9所示，测试结果如图10所示。

图9 基于SVM算法的经编机横移机构故障检测流程Fig.9 Fault detection process of traverse mechanism of warp knitting machine based on SVM algorithm

图10 基于振动信号组合特征的SVM模型测试结果Fig.10 Test results of SVM model based on combined features of vibration signals

从图10中可以发现，使用SVM算法对经编机横移机构故障检测的准确率为94.0% ，比基于SVDD算法的准确率低。尤其是在样本数据量较少时，使用SVDD算法的检测效果优于使用SVM算法，且模型训练过程中不需要故障样本，解决了实际应用中因故障信号缺乏而导致的检测准确率较低的问题，这对于实现经编机横移机构故障的准确检测具有重要作用。

6 结 语

准确检测经编机横移机构的故障对于保证布匹质量、减少经济损失十分重要。本文结合振动信号的组合特征和SVDD算法，提出一种基于数据驱动的经编机横移机构故障检测方法，仅利用正常运行状态下的振动信号即可建立横移机构运行状态评估模型，可实现其故障的准确检测。研究结果可为经编机设备管理人员提供一定的辅助决策信息，具体结论如下。

1）相比于仅使用振动信号时域特征训练的SVDD模型，采用组合特征训练得到的SVDD模型具有更高的准确率。

2）SVDD算法具有无需专家经验、无需故障样本参与训练的优势。相比于SVM算法，基于SVDD算法的经编机横移机构故障检测方法的准确率较高，这可为经编机横移机构运行状态的在线识别提供一种可行的解决方案。

3）所提出的故障检测方法还可用于评估经编机横移机构的退化程度，可进一步为基于全寿命周期数据的横移机构退化趋势研究提供参考。