一种基于RBF神经网络的卷接机振动状态监测系统
摘 要：本文首先介绍了基于径向基函数（radial basis function, RBF）神经网络的卷接机振动状态监测系统的总体方案设计；然后对硬件设计方案进行了说明；接着详细描述了系统的软件设计部分，包括数据交互处理、时域特征识别、FFT分析过程和特征提取等模块。最后，对卷接机振动状态监测系统的研制成果进行总结。
本文引用地址：http://www.amcfsurvey.com/article/202209/438520.htm1 引言
卷接机是卷烟生产过程中的一个重要设备，其功能是将烟丝卷制成烟支。随着卷接设备的高速发展，卷接设备的结构日趋复杂、精密，为了实现高效生产，提高卷烟速度，仅凭技术和经验，效果毕竟有限，难以推动生产效率真正跃上新台阶。主要原因在于，机械损耗和意外故障等难以预料的因素导致卷接机无法正常运转而引起的紧急关停，严重影响了卷接机的运转率。为了进一步减少卷接机故障停机时间，提高设备有效作业率，本文提出了一种基于 RBF 神经网络的卷接机振动状态监测系统。
在故障设备诊断中，故障特征与故障模式并不是简单的一一对应关系，其构成的特征空间比较复杂，常常线性不可分。而 RBF 神经网络能够映射这种任意复杂的非线性关系，本文提取振动信号的时、频域特征，输入 RBF 神经网络进行特征识别和分类，进而对振动状态进行监测。
2 系统总体方案设计
卷接机振动状态监测系统总体方案如图 1 所示，包括传感采集模块、振动信号监测模块、人机交互模块。
传感采集模块选用频率响应范围 10 kHz 的振动传感器以满足系统对振动频率的要求，考虑到卷接机组空间范围的限制，振动传感器采用磁吸方式吸附。
振动信号监测模块选用倍福 C6000 系列处理器作为控制单元，采用多任务并行处理方式，首先对振动信号进行滑动平均滤波；然后测量振动信号的时域特征 RMS，和频率特征 FFT；最后提取特征向量，输入 RBF 神经网络，完成振动故障预判。
人机交互模块，采用 C# 编程语言，完成角色管理、权限分配、日志管理、数据存储、故障报警和参数设置等功能。
3 硬件设计
采用工业式 PC 模块，超采样模拟量输入端子模块，带 IEPE 接口的加速度传感器模块和工控机组成。超采样模拟量输入端子模块首先完成配置滤波器和供电电流的调整，然后以 10 倍的采样倍数完成振动数据的采集。采集的振动数据输入工业式 PC 模块。工业式 PC 模块对采集的振动数据进行滤波，并完成振动特征数据的计算与存储。然后通过 ADS 通信协议与工控 机进行数据通信。工控机完成 RBF 神经网络的训练和数据的测试，实现故障诊断和界面显示功能。振动状态监测的硬件连接 图如图 2 所示。
4 软件设计
4.1 数据交互
本系统的数据处理主要分布在工业式 PC 和工控机两端，具体过程如图 3 所示。需经过以下步骤。
1.工业式 PC 端
(1) 滤波器和供电电流配置；
(2) 参数初始化；
(3) 以 10 KHz 速率完成振动信号采样
(4) 数据滤波；
(5) 填充输入缓冲区；
(6) 进行 FFT 变换和 RMS 值计算；
(7) 数据输出与存储。
2. 工控机端
(1) 从 cvs 文件读取保存的频谱值，频谱值分为 7 个频段；
(2) 初始化神经网络内存；
(3) 申请样点误差内存；
(4) 初始化网络参数；
(5) 计算个体误差和总体误差；
(6) 如果未达到训练次数且样点误差小于阈值，循环计算网络输出和样点输出的误差，直到条件不成立 , 输出中心向量、基宽、输出权重；
(7) 数据测试、输出结果。
4.2 时域特征识别
机械振动的瞬时值随着时间而不断地变化 , 作为表示这种 振动变化大小的方法 , 广泛地使用有效值。利用时域参数 RMS 值（有效值）进行简易诊断 , 即判断电机是否有故障。振动信号的时域特征有效值 (RMS) 是振动振幅的均方根值，定义如下：
电机正常时 RMS 波形如图 4 所示，RMS 值约为 105；电机故障时 RMS 波形如图 5 所示，RMS 值约为 237，RMS 值有明显变化。
4.3 FFT分析过程
电机的振动频率成分十分丰富 , 每一种特定的故障都对应特定的频率成分。电机正常运行时 FFT 波形如图 7 所示，波峰处于 550 Hz, 幅度为 0.95。电机故障时波形如图 8 所示，此时波峰处于 180 Hz, 幅度为 2.0。无故障情况下 , 峰值很小，说明运转平稳，当电机出现故障时，会出现冲击，波峰会明显加大，甚至是成倍增加。频谱分析法可确定电机振动信号的频率构成，振动能量在各频率成分上的分布。
4.4 特征提取
振动特征数据与故障模式并非简单的线性关系，所构成的故障特征空间比较复杂，而 RBF 神经网络能够转换这种复杂的非线性映射，具有最佳逼近性能和全局最有解。所以采用 RBF 神经网络代替人工对振动故障特性进行诊断是实际可行的。
在RBF神经网络信息传递过程中，第一层为输入层，输入层节点主要负责接收来自外界的数据信息，将输入数据传递到隐含层；第二层为隐含层，隐含层激活函数通常选取高斯函数，主要是对输入数据进行变换，将低维的模式输入变换到高维空间内；第三层为输出层，输出层是对隐含层采用线性加权求和得到网络输出，这样使得网络的收敛速度很快。
假设 RBF 神经网络的结构大小为：M-H-1，其各层输入输出关系描述如下。
(1) 输入层输入层共有 M 个神经元，RBF 网络的输入向量表达式如下：
卷接机组的振动信号在频域内的能量分布具有比较明显的特点，因此，选取 7 段谱特征作为模型的输入向量。具体
在 RBF 神经网络工作以前，需要确定一定数量的训练样本对 RBF 神经网络进行训练，训练好的 RBF 神 经网络的数据中心、方差、连接权保持固定。这样输入测试样本就可以获得结果，当测试样本的特征与 RBF 神经网络中对应的某个特征相近时，神经网络输出该类故障。本文同时结合振动信号的 RMS 值和 7 段谱特征作为构造特征向量，在故障特征向量空间内进行分类，然后以这些特征向量为学习样本，输入 RBF 神经网络训练，得出中心向量、基宽、输出权重，完成结果值预测。
5 结语
本文提出一种基于 RBF 神经网络的卷接机振动状态监测系统，基于倍福的多任务并行处理器 C6000，对经过滑动平均滤波处理后的振动信号，有效提取时域特征 RMS 值和 FFT 频域的 7 段谱特征，以此构造 rbf 神 经网络的特征向量，进行特征向量空间的分类，完成故障状态的预测。
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(注：本文转载自《电子产品世界》杂志2022年9月期)
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